“IMPACTO DE LA ELECCIÓN DE PARTIDOS POLÍTICOS NUEVOS: 

EVIDENCIA DESDE LOS DISTRITOS DEL PERÚ” 

 

 

Trabajo de Investigación presentado 

para optar al Grado Académico de 

Magíster en Economía 

 

 

Presentado por 

Jeanpaul Victor Zúñiga Pérez 

Paulo Alejandro Chávez Condori 

 

 

Asesor: Alberto Chong Lam 

0000-0002-5139-5386 

 

 

 

 

Lima, agosto 2023 

https://orcid.org/0000-0002-5139-5386
https://orcid.org/0000-0002-5139-5386


 
  

 

  



 
  

A mi madre y hermanos por siempre brindarme su 

apoyo incondicional. 

Jeanpaul 

 

A mi familia por su inmenso apoyo desde niño. 

Paulo  

 

A Babumberto, nuestro ángel de cuatro patas, por 

hacer nuestras amanecidas más amenas. 

Jeanpaul y Paulo 

 

 

 

 

Queremos agradecer a nuestro asesor Alberto Chong 

por su guía en la elaboración de esta tesis, y a todos 

nuestros profesores de la MECO por afianzar nuestra 

pasión por la Economía. 

  



 
  

Resumen Ejecutivo 

El presente estudio analiza el impacto de un partido nuevo en las variables fiscales de los gobiernos 

locales, utilizando un diseño de regresión discontinua y datos a nivel distrital de Perú. Se establece una 

definición de partido nuevo basada en datos electorales pasados y se encuentra que la presencia de un 

partido nuevo tiene efectos negativos en la inversión en saneamiento per cápita y en el porcentaje del 

gasto en este sector. Además, se explora el papel de las restricciones institucionales y se evidencia que 

los resultados obtenidos en la línea base se deben principalmente a los distritos con restricciones 

institucionales más relajadas. Investigamos mecanismos y encontramos que la capacidad técnica de los 

partidos y la búsqueda de rentas pueden explicar la dinámica intraperiodo de nuestros resultados. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  



 
  

Índice 

1. Introducción .................................................................................................................................... 7 

2. Revisión de Literatura ..................................................................................................................... 8 

3. Datos y Metodología ..................................................................................................................... 10 

3.1. Datos ..................................................................................................................................... 10 

3.1.1. Datos Electorales........................................................................................................... 10 

3.1.2. Datos Socioeconómicos, Demográficos y de Gestión .................................................. 11 

3.1.3. Datos Fiscales ............................................................................................................... 11 

3.1.4. Partidos Nuevos ............................................................................................................ 11 

3.2. Metodología .......................................................................................................................... 14 

3.2.1. Especificación de la regresión discontinua ................................................................... 14 

3.2.2. Evaluación del Diseño .................................................................................................. 16 

4. Resultados ..................................................................................................................................... 18 

4.1. Resultados de Línea Base .......................................................................................................... 18 

4.2. El Rol de las Restricciones Institucionales ........................................................................... 22 

4.3. Mecanismos .......................................................................................................................... 27 

4.3.1. Capacidad Técnica del Partido ...................................................................................... 27 

4.3.2. Búsqueda de Rentas ...................................................................................................... 28 

5. Ejercicios de Robustez .................................................................................................................. 30 

6. Conclusiones ................................................................................................................................. 31 

Bibliografía ........................................................................................................................................... 32 

Anexo .................................................................................................................................................... 35 

 

 

  



 
  

Índice de Tablas y Figuras 

Tabla 1. Cumplimiento de Criterio de Partido Nuevo .......................................................................... 14 

Figura 1. Muestra de Línea Base para Rondas de Elecciones 2014 y 2018 .......................................... 16 

Figura 2. Test de Manipulación del Margen de Victoria del Partido Nuevo ........................................ 17 

Tabla 2. Estadísticos Descriptivos y Pruebas de Discontinuidad.......................................................... 18 

Tabla 3. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto ....................... 21 

Figura 4. Canon por Distritos y Muestra Resultante al Usar el Criterio de la Mediana de Canon ....... 23 

Figura 5. Inversión en Saneamiento contra Margen de Victoria del Partido Nuevo: Efectos en 

Muestras por debajo y por encima de la Mediana de Canon ................................................................ 24 

Tabla 4. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto: Muestra 

Encima de la Mediana de Canon........................................................................................................... 26 

Figura 6. Mecanismos de Transmisión ................................................................................................. 28 

Tabla 5. Efectos de un Partido Nuevo Sobre los Mecanismos de Transmisión .................................... 29 

Tabla 6. Robustez de los Resultados para Diferentes Métodos de Selecciones de Banda y Funciones 

de Kernel: Muestra por Encima de la Mediana de Canon p. c. ............................................................. 30 

Tabla A 1. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto: Muestra 

Debajo de la Mediana de Canon ........................................................................................................... 35 

 

  



 

7 

 

1. Introducción 

En la actualidad, la fragmentación política ha sido una tendencia cada vez más presente en muchos 

sistemas políticos, lo que ha llevado al surgimiento de nuevos partidos políticos que buscan satisfacer 

las demandas de los votantes (Coleman, 1995; Emanuele & Chiaramonte, 2018; Wuttke, 2020). La 

descentralización también ha sido un factor clave en la política subnacional y ha jugado un papel 

importante en el surgimiento de nuevos partidos políticos (Chhibber & Kollman, 2004). En este 

contexto, la importancia de los partidos políticos nuevos en la política local ha adquirido relevancia, tal 

como lo ha demostrado Galindo-Silva (2015) al evidenciar que los partidos políticos nuevos tienen un 

impacto significativo en los resultados fiscales a nivel subnacional en Colombia. 

En el presente estudio, se presentan las primeras estimaciones de impacto causal de la edad de los 

partidos políticos en los resultados de los gobiernos locales en el contexto peruano. Los resultados de 

la investigación son relevantes para otros países con sistemas políticos fragmentados. En el caso de 

Perú, se presenta un escenario propicio para este tipo de estudio, dada la elevada cantidad de partidos 

políticos que participan en las elecciones a nivel distrital. Durante las elecciones de 2018, en promedio, 

se registraron 6,9 candidatos por distrito. La descentralización del país ha otorgado a las 

municipalidades distritales mayores funciones y presupuestos anuales sustanciales. De igual modo, 

estas instituciones han aumentado sus ingresos fiscales mediante mayores transferencias, regalías, 

impuestos y tarifas. De tal forma, los gobiernos distritales han asumido la responsabilidad de cerrar las 

principales brechas de servicios básicos a través de la inversión pública, que, entre 2014 y 2021, 

representó el 2,8% del PBI y el 42,8% de la inversión pública total en promedio. 

En esta investigación se aborda el ámbito de los gobiernos locales distritales, los cuales constituyen 

el nivel más básico de la administración subnacional en Perú, por debajo de los gobiernos provinciales 

y regionales. El alcalde es la figura preeminente en el gobierno distrital, encargado de liderar la gestión 

de los presupuestos municipales y la implementación de proyectos en beneficio de la comunidad. Desde 

el año 2015, los alcaldes son electos para un periodo de cuatro años sin opción a reelección. Es 

importante mencionar que las elecciones en Perú son de carácter obligatorio y su incumplimiento 

conlleva una multa. Para el presente estudio, se analizan 1638 gobiernos distritales, cuyo desempeño 

constituye el objeto de análisis de la presente investigación. 

En este estudio, para definir el concepto de partido nuevo, se emplea un enfoque que toma como 

referencia la definición propuesta por Galindo-Silva (2015) y se basa en criterios objetivos. 

Concretamente, se establecen dos características que permiten identificar a un partido político como 

nuevo en el contexto de una elección distrital en Perú: (i) no haber ganado previamente en dicho distrito 

y (ii) no contar con ningún candidato a regidor o alcalde que haya ocupado el cargo de alcalde distrital 

en la misma provincia en la que se encuentra el distrito al que se postula. Esta metodología, si bien no 



 

8 

 

ofrece una definición universal de partido nuevo, permite una clasificación rigurosa y objetiva que 

facilita el análisis empírico y la comparabilidad de resultados en diferentes contextos. 

En este estudio empleamos un diseño de regresión discontinua para evaluar el efecto de un partido 

nuevo en resultados fiscales de los gobiernos locales peruanos. Nuestros hallazgos de línea base 

sugieren que la presencia de un partido nuevo tiene un efecto negativo en la inversión per cápita en 

saneamiento y en el porcentaje del gasto público destinado a este sector. Además, analizamos el papel 

de las restricciones institucionales y el canon per cápita recibido durante el periodo como una fuente 

exógena para relajar estas restricciones. Encontramos evidencia de que los resultados obtenidos en 

nuestra línea base estaban impulsados principalmente por los distritos con restricciones institucionales 

más relajadas.  

Con el fin de examinar los mecanismos que explican la relación entre la presencia de un partido 

nuevo y la inversión en saneamiento, en este estudio se analizaron dos mecanismos. En primer lugar, 

se evaluó la capacidad técnica del partido y se encontró que, en promedio, los partidos nuevos tienen 

una capacidad técnica 0.35 desviaciones estándar menor que los partidos antiguos durante su gestión. 

En contextos con restricciones institucionales más relajadas, los partidos nuevos necesitan mayor 

asistencia técnica y capacitación para poder llevar a cabo sus funciones. En segundo lugar, se examinó 

la búsqueda de rentas como posible mecanismo explicativo. Dado que no se encontraron diferencias 

sistemáticas entre partidos nuevos y antiguos solo en el cuarto año de su gestión, se relacionó este 

comportamiento con la búsqueda de rentas en el último período y no con el ciclo político. Se encontró 

que el efecto incumbente de un partido nuevo sobre la posibilidad de reelección en el siguiente período 

es negativo y considerable (-12 p.p.). Esta evidencia sugiere que el hecho de que un partido nuevo 

invierta igual que uno antiguo en el año 4 no va de la mano con un aumento de su probabilidad de 

reelección, ya que sucede lo contrario. Por lo tanto, la explicación alternativa es la búsqueda de rentas 

en el año 4 por parte de los partidos nuevos, debido a que se enfrenta una menor probabilidad de 

reelección. 

El documento se estructura de la siguiente manera: en la sección 2 se presenta una revisión de la 

literatura relevante; la sección 3 describe las fuentes de datos y la metodología utilizada; la sección 4 

presenta los resultados principales; la sección 5 explora posibles mecanismos; la sección 6 presenta 

ejercicios de robustez; y la sección 7 presenta las conclusiones del estudio.  

2. Revisión de Literatura 

Este artículo de investigación contribuye a la literatura sobre los determinantes de la divergencia política 

subnacional en los resultados fiscales. Específicamente, nuestro estudio ofrece una perspectiva 

novedosa al examinar el efecto de los partidos nuevos en un contexto de democracia fragmentada. 



 

9 

 

La divergencia política se ha estudiado desde varios ángulos, y la literatura existente se divide 

principalmente en dos grupos amplios: el papel de la ideología y los atributos no ideológicos de los 

partidos. El papel de la ideología se ha analizado principalmente en países desarrollados con sistemas 

de partidos bien definidos. Por ejemplo, Leigh (2008) y Ferreyra y Gyourko (2009) no encontraron 

diferencias claras en varios indicadores fiscales y sociales entre los partidos Demócrata y Republicano 

en los Estados Unidos. Por otro lado, de Benedictis-Kessner y Warshaw (2016) demostraron que los 

partidos Demócratas gastan más y tienen más deuda que los partidos Republicanos, utilizando una 

muestra de 1,000 elecciones en ciudades medianas y grandes. Beland (2015) encontró que los 

gobernadores Demócratas reducen la brecha de ganancias raciales entre negros y blancos. Además, 

Caughey et al. (2017) mostraron que durante el período de 1963-2014, elegir a Demócratas llevó a 

políticas más liberales. Recientemente, de Benedictis-Kessner y Warshaw (2020) demostraron que 

elegir un legislador Demócrata en lugar de uno Republicano lleva al condado a aumentar el gasto en un 

5%. 

En otros países, se observa que el efecto de la ideología del partido tiene consecuencias fiscales. Por 

ejemplo, Pettersson-Lidbom (2008) documenta que los gobiernos locales de izquierda en Suecia 

imponen impuestos más altos y gastan más que los de derecha, y registran tasas de desempleo más 

bajas. Meyerson (2014) encuentra un efecto positivo en la asistencia escolar cuando los partidos 

islámicos ganan en Turquía. En Brasil, Gouvêa y Girardi (2021) no encuentran efectos por la presencia 

de alcaldes de izquierda en el tamaño presupuestal del gobierno, pero sí un pequeño efecto positivo en 

el porcentaje destinado a gastos sociales. 

 El papel de los atributos no ideológicos de los partidos políticos ha recibido una mayor atención en 

la literatura reciente. Varios estudios han explorado cómo los partidos fuertes gastan menos que los 

partidos débiles (Primo y Snyder, 2010), así como el impacto de los candidatos independientes 

(Koethenbuerger, 2012; Gamalerio, 2020). Además, se han destacado los efectos del alcance geográfico 

y la alineación política de los partidos, como lo han demostrado Makarin et al. (2020), Kresch y 

Schneider (2020), y Gamalerio (2020). Por ejemplo, Makarin et al. (2020) encuentran que el alcance 

geográfico de un partido no tiene un impacto significativo en el tamaño del presupuesto, mientras que 

Kresch y Schneider (2020) muestran que los alcaldes alineados con el gobernador estatal reducen la 

inversión en agua y saneamiento en Brasil. Gamalerio (2020) reporta que, a nivel de municipalidades 

en Italia, los alcaldes afiliados a partidos políticos nacionales son más responsables fiscalmente, 

acumulando menos deuda y reduciendo gastos. 

Por otro lado, en el contexto peruano, la investigación se ha centrado en la reelección de alcaldes y 

la revocatoria de autoridades locales, con un enfoque en las características del incumbente. En 

particular, Julca y La Riva (2018) encuentran efectos negativos en indicadores socioeconómicos cuando 

el gobernante es un alcalde reelecto. Aragón y Piqué (2019) informan que un alcalde reelecto no tiene 



 

10 

 

un efecto considerable en el tamaño presupuestal o en los patrones de gasto del distrito. Reyna y Ruiz 

de Somocurcio (2021) indican que la reelección de alcaldes genera un aumento en la ejecución del 

presupuesto asignado a gasto en seguridad ciudadana durante el primer año de gobierno. Finalmente, 

Porras et al. (2021) determinan que los alcaldes con un mejor manejo de sus carteras de educación y 

recojo de basura son más propensos a ser reelegidos y corren menos riesgo de ser revocados. 

La presente investigación se enmarca en la literatura de atributos no ideológicos de un partido, 

centrándose específicamente en la edad del partido. Hasta donde sabemos, Galindo-Silva (2015) es el 

único estudio empírico previo que aborda este tema. Los resultados de dicho estudio indican que el 

gasto público y los ingresos por impuestos son mayores en municipalidades gobernadas por alcaldes de 

partidos nuevos en Colombia. Se argumenta que este resultado no está relacionado con la ideología del 

partido nuevo, sino con la menor probabilidad de reelección de este tipo de partidos, lo que aumenta los 

incentivos para buscar rentas en el corto plazo. 

Además, esta investigación tiene como objetivo contribuir a la literatura existente proporcionando 

una definición de partido político que se basa exclusivamente en los datos electorales, lo cual la hace 

aplicable en países con sistemas políticos fragmentados. Además, mediante estimaciones a nivel 

microeconómico, se analiza el impacto de la victoria de un partido nuevo en la política fiscal 

subnacional. Los resultados obtenidos indican que la edad del partido es un factor importante que debe 

ser considerado al analizar los efectos de los atributos no ideológicos de un partido en la política fiscal. 

En consecuencia, los hallazgos de esta investigación tienen importantes implicaciones para la 

comprensión de los procesos políticos en países con sistemas políticos fragmentados y para la toma de 

decisiones políticas en el ámbito subnacional. 

3. Datos y Metodología 

3.1. Datos 

En este estudio, se presenta una base de datos que combina los resultados electorales en los distritos del 

Perú entre 2002 y 2018 con diferentes variables socioeconómicas, demográficas, de gestión y resultados 

fiscales a nivel distrital. El análisis se centra en las elecciones de 2014 y 2018 y la muestra inicial consta 

de 3,064 observaciones, pero se reduce a 1,474 observaciones para las regresiones debido a 

consideraciones metodológicas detalladas en la sección correspondiente. Se proporciona una 

descripción detallada de las fuentes de datos utilizadas y se explica cómo se identifican los partidos 

nuevos a partir de los datos electorales. 

3.1.1. Datos Electorales 

Los resultados electorales utilizados en este estudio se obtuvieron del portal Infogob - Observatorio 

para la Gobernabilidad, del Jurado Nacional de Elecciones (JNE). 1 Se recopilaron los resultados de las 

                                                           
1 Disponible en web: https://infogob.jne.gob.pe/BaseDatos. 



 

11 

 

elecciones municipales distritales y provinciales realizadas entre 2002 y 2018, que incluyen 

información detallada sobre cada organización participante, como el distrito electoral, el tipo de 

organización política, los votos emitidos, los votos obtenidos y la posición en la que quedó en la 

contienda. Además, se obtuvieron los datos de los candidatos de cada partido, como su nombre 

completo, el cargo al que postulan y su posición en la lista. El portal también proporciona información 

sobre la composición del padrón electoral de cada distrito y las autoridades electas. 

3.1.2. Datos Socioeconómicos, Demográficos y de Gestión 

En este estudio, utilizamos datos del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (UNDP) para 

obtener información socioeconómica y demográfica a nivel distrital, incluyendo el índice de desarrollo 

humano, la esperanza de vida y el porcentaje de población con educación secundaria.2 Además, 

utilizamos datos de población del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). Para evaluar la capacidad 

de gestión de las municipalidades, utilizamos una encuesta del Registro Nacional de Municipalidades 

(RENAMU) y construimos un índice de capacidad técnica basado en las necesidades auto reportadas 

de asistencia técnica y capacitación en distintas tareas administrativas, siguiendo el enfoque de Aragón 

y Piqué (2019). El índice resultante se interpreta como una proxy inversa de la capacidad técnica de la 

municipalidad.3 

3.1.3. Datos Fiscales4 

Los datos fiscales utilizados en este estudio corresponden a la frecuencia anual y fueron extraídos del 

Sistema de Administración Financiera (SIAF) para el periodo 2014-2022, lo que permite capturar el 

desempeño fiscal de los partidos políticos victoriosos en 2014 y 2018 en las municipalidades distritales. 

La información consolidada de la inversión pública fue proporcionada por el Ministerio de Economía 

y Finanzas (MEF). Para desagregar la inversión total por diferentes sectores, se utilizó la información 

de Datos Abierto del MEF, filtrando por la genérica 6-26 (Adquisición de Activos No financieros) y 

por Función (Transporte, Saneamiento, Educación y Salud, que son las principales funciones en los 

distritos municipales), y luego se consolidaron por el monto devengado de fin de año. Los patrones de 

gasto se construyeron en base al monto devengado del sector sobre el total del gasto devengado por 

municipio. Finalmente, es importante mencionar que los datos fiscales utilizados están en términos 

reales, expresados en soles de 2007, utilizando el deflactor del PBI. 

3.1.4. Partidos Nuevos 

En este apartado se explica la metodología utilizada y los datos electorales empleados para crear la 

variable de tratamiento. Se siguió una línea de investigación similar a la del estudio de Galindo-Silva 

                                                           
2 Disponible en web: https://www.undp.org/es/peru/publications/el-reto-de-la-igualdad. 
3 Los valores van de 0 a 1, tomando el valor de cero en el caso que las municipalidades no requieran ningún tipo 

de asistencia o capacitación. 
4 Los datos fiscales se encuentran en los siguientes enlaces: https://apps5.mineco.gob.pe/transparencia/mensual/ 

y en https://datosabiertos.mef.gob.pe/organization/presupuesto-publico. 

https://www.undp.org/es/peru/publications/el-reto-de-la-igualdad
https://apps5.mineco.gob.pe/transparencia/mensual/


 

12 

 

(2015) para Colombia, pero es importante destacar que los datos utilizados en su estudio corresponden 

al período de 1997 a 2007. Durante esos años, el número de partidos que compitieron por las 

municipalidades a nivel nacional fue de 7 en 1997 y 14 en 2007. En ese momento, existían dos partidos 

tradicionales que obtuvieron la mayoría de los votos en las municipalidades. Si observamos la cantidad 

de municipalidades que cada partido ganó a nivel nacional en cada período electoral, se puede calcular 

que el número de partidos efectivos fue de 3.13 en 1997 y de 7.03 en 2007.5 Esto indica que, en 

Colombia, el poder en las municipalidades estaba muy concentrado en pocos partidos. Sin embargo, 

actualmente estos números han cambiado: en 2019 hubo 30 partidos distintos y 16.49 partidos 

efectivos.6 

En el presente estudio sobre el caso peruano, se observan dos claras diferencias con respecto al 

contexto estudiado por Galindo-Silva (2015) en Colombia. En primer lugar, en Perú no existe una 

definición clara de un partido tradicional. Durante la década de los ochenta, tres partidos nacionales, el 

Partido Popular Cristiano, Acción Popular y el APRA, dominaron la escena política. Sin embargo, una 

serie de escándalos de corrupción acompañados de una severa crisis económica y de seguridad 

erosionaron la confianza en estos partidos, que podrían haber sido considerados tradicionales en aquel 

momento (Makarin et al., 2020). 

 En segundo lugar, durante nuestro periodo de estudio, el poder político en Perú ha estado distribuido 

entre múltiples grupos, lo que refleja una democracia fragmentada. En 2002, hubo 363 organizaciones 

diferentes compitiendo en las elecciones distritales, con 19.1 partidos efectivos. En las elecciones más 

recientes de 2018, estos números fueron de 120 organizaciones y 27.3 partidos efectivos, 

respectivamente. Es importante destacar que, en las elecciones de 2014 en Perú, el número de partidos 

efectivos fue aún mayor, alcanzando la cifra de 54.8. Esta cantidad es casi el triple del número máximo 

alcanzado en Colombia en 2019. 

 Dado que nuestro estudio se sitúa en un contexto de democracia fragmentada, es importante 

definir qué se entiende por "partido nuevo" a nivel subnacional. En este sentido, proponemos que un 

partido puede considerarse como nuevo en un distrito específico si no tiene experiencia previa en la 

gestión directa de ese distrito y si tampoco ha formado redes políticas con otros grupos de interés en el 

mismo. En consecuencia, establecemos que un partido es considerado nuevo con relación a un distrito 

si cumple con los siguientes dos criterios: 

Criterio 1: No ha ganado anteriormente en ese distrito. 

Criterio 2: No cuenta con algún candidato a regidor o alcalde que haya ocupado previamente la 

posición de alcalde distrital en la misma provincia donde se encuentra el distrito al que postula. 

                                                           
5 Definimos el número de participantes efectivos como la inversa del Índice de Herfindhal-Hirschman aplicado a 

los porcentajes de distritos ganados a nivel nacional de los partidos participantes en cada año de elección. 
6 Todos los cálculos para Colombia son de elaboración propia usando la información de la Registraduría del Siglo 

XXI. Disponible en web: https://ainteractivo.net/cedaesite/exploradatos-re/ 



 

13 

 

El primer criterio de nuestra definición propuesta se enfoca en la experiencia previa de un partido 

en la gestión directa de un distrito específico. Por otro lado, el segundo criterio aborda la falta de redes 

políticas con otros grupos de interés en el mismo. Específicamente, el segundo criterio se centra en los 

miembros del partido y en su capacidad para haber formado redes y desarrollar habilidades de gestión 

desde una posición de liderazgo en un gobierno local. Este criterio también considera los casos en los 

que los alcaldes de gobiernos anteriores deciden unirse a otros partidos existentes o a nuevas 

organizaciones inclusive de otros distritos, evitando en cierta medida el “reciclaje político”. Este último 

aspecto adquiere aún mayor relevancia en la ronda de elecciones de 2018, dado que desde 2015 se 

prohíbe la reelección de alcaldes. En resumen, nuestra definición propuesta de partido nuevo a nivel 

subnacional considera tanto la falta de experiencia previa del partido en la gestión directa de un distrito, 

como la ausencia de fuertes redes y habilidades de gestión entre sus miembros desde una posición de 

liderazgo previa en un gobierno local. 

En este trabajo, disponemos de datos para las rondas de elecciones distritales de 2002, 2006, 2010, 

2014 y 2018 en el contexto del proceso de descentralización que se inició en Perú en 2002, el cual 

otorgó mayores responsabilidades y competencias a los gobiernos locales (Makarin et al., 2020). Por lo 

tanto, proponemos que la experiencia adquirida en la gestión de gobiernos locales a partir de 2002 ha 

sido distinta y es más relevante en términos de la gestión pública actual. Para garantizar la robustez de 

nuestros criterios, se decidió emplear los años electorales de 2002, 2006 y 2010 únicamente para la 

creación de los criterios que nos permitirían clasificar a los partidos políticos como nuevos o no. De 

esta manera, se permitió que los criterios "envejecieran" antes de aplicarlos en la clasificación de los 

partidos políticos a partir del año electoral de 2014. 

En la Tabla 1, la columna 4 indica que el 76% y 79% de los partidos que participaron en las 

elecciones distritales de Perú en 2014 y 2018, respectivamente, cumplen con nuestra definición de 

partidos nuevos. La columna 1 muestra que el 4.6% y el 2.4% de los participantes en 2014 y 2018, 

respectivamente, no cumplen con ninguno de los dos criterios establecidos. Las columnas 2 y 3 revelan 

cómo cada criterio impide -relativo al otro- que un partido sea considerado nuevo. La columna 2 muestra 

que los partidos que ganaron en un distrito en 2014 se considerarán antiguos en 2018, según el criterio 

1. Además, la cantidad de partidos participantes a nivel nacional no ha variado mucho de 2014 a 2018. 

La columna 3 de la Tabla 1 presenta un resultado relevante: el número de partidos que no han ganado 

anteriormente en el distrito pero que tienen en su lista de candidatos a un ex alcalde de la provincia 

aumentó. Esta situación puede deberse a la prohibición de la reelección de alcaldes en 2015, lo que 

lleva a que estos exfuncionarios busquen participación en otros gobiernos locales como regidores o 

alcaldes en diferentes distritos. 7 Este hallazgo sugiere que la definición de partido nuevo no solo está 

                                                           
7 Para postular a alcalde o regidor en Perú, solo se necesita domiciliar en el distrito donde se postule al menos dos 

años continuos. 



 

14 

 

relacionada con la renovación de lideres en un mismo distrito, sino también con el papel que juegan los 

exalcaldes de otros distritos en las elecciones posteriores. 

Tabla 1. Cumplimiento de Criterio de Partido Nuevo 

 

Nota: Elaboración propia a partir de datos de elecciones distritales extraídos del portal 
Infogob - JNE. El signo de visto significa que un partido cumple el criterio correspondiente. 

Por ejemplo, en la columna 1 se puede ver que en las elecciones 2014, 530 partidos no 

cumplieron con ninguno de los criterios. De la misma forma, en la columna 2 se aprecia que 
848 partidos cumplieron con el criterio 1 pero no con el criterio 2. 

3.2. Metodología 

3.2.1. Especificación de la regresión discontinua 

Nosotros empleamos un diseño de regresión discontinua (RDD) para identificar el impacto de los 

partidos nuevos sobre la inversión pública de los gobiernos locales en Perú. Intuitivamente, estimamos 

un efecto causal al comparar municipalidades donde un partido nuevo ha sido elegido en una elección 

cerrada contra municipalidades donde un partido nuevo apenas ha perdido la elección. De forma más 

precisa, evaluamos si el valor esperado de nuestras variables fiscales de interés muestra una 

discontinuidad cuando el margen del partido nuevo cruza un umbral de victoria. 

Para implementar la estrategia RDD se restringe la muestra a las elecciones donde uno de los 

candidatos en el primer y segundo lugar es de un partido nuevo partido y el otro es de un partido antiguo 

(ver Galindo-Silva (2015)). En la Figura 1, se puede ver la distribución geográfica de los distritos 

considerados en la muestra de línea base. El estimador de interés nos muestra el efecto local promedio 

de un partido nuevo sobre la variable fiscal 𝑦, el cual está dado por: 

 

donde 𝑚𝑛 es el margen de victoria del partido nuevo, definido como la diferencia entre la cuota de 

votos del partido nuevo más votado y la cuota de votos del partido antiguo más votado. 

El supuesto de identificación clave es que los factores confusos inobservables (variables que afectan 

ambas probabilidades de elección y las decisiones de política fiscal) no salten discontinuamente 

alrededor del umbral.8 Esto significa que en las municipalidades donde el partido nuevo apenas gana la 

elección no tiende a ser muy diferente de las municipalidades donde el partido nuevo apenas pierde. 

                                                           
8 De manera más precisa, los resultados del contrafactual se asumen que son continuas en la variable de asignación 

(running variable). 

(1) (2) (3) (4) Total

. ✔ . ✔

. . ✔ ✔

Obs. 530 1,384 784 8,838 11,536 

% 4.6 12.0 6.8 76.6 100

Obs. 283 848 1,297 9,171 11,599 

% 2.4 7.3 11.2 79.1 100
2018

Criterio 1

Criterio 2

2014

𝛽 = lim
𝑚𝑛↓0

𝐸[𝑦|𝑚𝑛] − lim
𝑚𝑛↑0

𝐸[𝑦|𝑚𝑛] (1) 



 

15 

 

Bajo este supuesto de suavización, nuestro estimador RD identifica el impacto causal promedio de un 

partido nuevo victorioso (de una elección cerrada) sobre las variables de política fiscal. 

Nosotros estimamos 𝛽 a través de la siguiente especificación del RD: 

𝑦𝑖𝑡 =  𝛽𝟙{𝑚𝑛𝑖𝑡 > 0} + 𝑓(𝑚𝑛𝑖𝑡) + 𝛽𝑋𝑋𝑖𝑡 + 𝛼𝑗 + 𝜏𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡 (2) 

donde 𝑖 y 𝑡 indexan el municipio y el año de elección, 𝑦 representa las variables fiscales de interés 

medida como el promedio sobre los cuatro años de gobierno, que es desde el año 𝑡 + 1 hasta el año 

𝑡 + 4; 𝑚𝑛 es el margen de victoria del partido nuevo; 𝑓(∙) es una potencial función no lineal que se 

aproxima a través de una regresión lineal local ponderada por un kernel; 𝑋𝑖𝑡 es un conjunto de variables 

de control; 𝛼𝑗 y 𝜏𝑡 son los efectos fijos por provincia y año9. 

 La naturaleza de nuestra variable de tratamiento sugiere un RD Sharp, que se estima mediante la 

metodología robusta de Calónico et al. (2014). Para nuestros resultados base presentamos el estimador 

bias-corrected. Asimismo, especificamos el modelo base de la Ecuación (2) con un polinomio de grado 

uno, una función kernel de Epanechnikov, y empleamos el método de selección de banda MSE sugerida 

por Calónico et al. (2020)10. 

                                                           
9 Las covariables que se utilizaron en el modelo base son (i) Índice de Desarrollo Humano, (ii) Esperanza de vida, 

(iii) Años de educación para población mayor a 25 años, y (iv) Población. La estimación se realizó en dos etapas, 

siguiendo a Lee y Lemieux (2010). En la primera etapa, se usan todas las 3006 observaciones disponibles, y se 

obtienen los residuos después de estimar las covariables y los efectos fijos de año y provincia. En una segunda 

etapa se aplica la estimación RD sobre los residuos obtenidos solo para las 1449 observaciones de línea base. 
10 Gelman e Imbens (2019) sugieren estimar un RD con polinomios lineales o cuadráticos u otras funciones suaves. 

Ellos argumentan que polinomios de elevado orden en RDs generan estimaciones ruidosas, sensibilidad al grado 

del polinomio y cobertura deficiente de los intervalos de confianza. 



 

16 

 

Figura 1. Muestra de Línea Base para Rondas de Elecciones 2014 y 2018 

  
Nota: Elaboración propia a partir de datos de elecciones distritales extraídos del portal Infogob - JNE. La figura presenta la frecuencia 

de inclusión de cada distrito en la muestra de línea base y destaca en verde los distritos incluidos solo una vez en las regresiones de 

línea base debido a razones discutidas en el texto. 

3.2.2. Evaluación del Diseño 

La validación del supuesto de identificación es crucial para garantizar la fiabilidad de los resultados en 

un estudio de regresión discontinua. En este sentido, es necesario que no exista una clasificación 

selectiva en torno al umbral del margen de victoria del partido nuevo, lo que implica que los resultados 

de una elección cerrada competitiva sean considerados aleatorios. Para evaluar esta ausencia de 

manipulación de la variable de asignación, se utiliza la prueba de Cattaneo et al. (2018), cuyo objetivo 



 

17 

 

es estimar la diferencia en el margen de victoria del partido nuevo a ambos lados del umbral y verificar 

si es estadísticamente significativa. En nuestro caso, el tamaño de la diferencia de discontinuidad es 

estadístico T de -0.15, con un p-value de 0.88, lo que sugiere que no hay evidencia estadística de 

manipulación sistemática de la variable de asignación. Con esto se confirma la validez del supuesto de 

identificación en nuestro estudio. 

Figura 2. Test de Manipulación del Margen de Victoria del Partido Nuevo 

 
Nota: La prueba de manipulación presentada es la de Cattaneo et al. (2018), cuya hipótesis nula es la no discontinuidad en la 

distribución de la variable de asignación en el umbral. T-estadístico: -0.03; p-value: 0.97. 

Con el propósito de asegurar que la relación entre tener un gobierno de un partido nuevo y las 

variables fiscales no está influenciada por factores distintos al margen de victoria, se examinó si las 

esperanzas de las covariables y de las variables fiscales en el año de la elección son una función continua 

en el margen de victoria alrededor del umbral que define la victoria de un partido nuevo. En la Tabla 2 

se presentan estadísticas descriptivas de la muestra de línea base, así como las estimaciones de regresión 

discontinua (RD) usando la Ecuación 2 para las variables fiscales y las covariables mencionadas en la 

columna 5, esta vez especificadas como variables dependientes placebo. Los resultados no muestran 

ninguna discontinuidad en ninguno de los casos. 



 

18 

 

Tabla 2. Estadísticos Descriptivos y Pruebas de Discontinuidad 

 
Nota: Las columnas 1 y 2 muestran estadísticos descriptivos de la muestra de línea base; 3 y 4 muestran estadísticos descriptivos para la muestra 

de distritos que hayan tenido ingresos por canon per cápita mayor a la mediana como promedio de los tres primeros años de gobierno; y, la 

columna 5 muestra la estimación RD para todas las variables, empleando nuestra especificación de modelo base de la Ecuación 2. Las variables 

del Panel A y canon provienen del MEF, y las variables de inversión están en logaritmos; los datos de población son elaborados por el INEI; 

el resto de las características del Panel B fueron extraídas del reporte de Desarrollo Humano elaborado por el UNDP. 

4. Resultados 

4.1. Resultados de Línea Base 

Iniciamos presentando un análisis gráfico de la relación entre el margen de victoria de un partido nuevo 

y las variables fiscales relacionadas con el saneamiento. La Figura 3 muestra dos paneles: el Panel A 

presenta la inversión en saneamiento per cápita y el Panel B el porcentaje del gasto total en saneamiento 

promedio durante el periodo gubernamental, en función del margen de victoria del partido nuevo. Cada 

punto representa el promedio de las variables dependientes para un margen de victoria específico, y su 

tamaño indica el número de observaciones. Los resultados sugieren que la elección de un partido nuevo 

tiene un impacto negativo en la inversión en saneamiento y en el porcentaje del gasto total destinado al 

Media Desv. Est. Media Desv. Est.

(1) (2) (3) (4) (5)

Inversión Total p.c 965.19 1368.62 1194.46 1638.53 41.00

(149.66)

Inversión en Transporte p.c 209.62 606.44 280.88 777.71 37.04

(57.87)

Inversión en Saneamiento p.c 231.49 587.07 245.75 587.20 49.32

(74.61)

Inversión en Educación p.c 123.31 333.70 125.03 288.52 -14.70

(47.84)

Inversión en Salud p.c 20.74 133.06 20.18 95.71 -15.33

(23.72)

% del Gasto Total en Transporte 15.13 16.53 15.52 16.18 1.56

(1.91)

% del Gasto Total en Saneamiento 13.65 18.82 13.05 16.59 2.25

(1.95)

% del Gasto Total en Educación 8.51 13.94 7.66 11.69 -0.78

(1.63)

% del Gasto Total en Salud 1.72 5.37 1.61 4.38 -1.24

(0.77)

B. Características Socioeconómicas y Demográficas

Índice de Desarrollo Humano 0.38 0.14 0.37 0.14 -0.02

(0.01)

% de Adultos con Secundaria Completa 49.74 20.81 51.68 19.87 0.50

(2.02)

Canon p.c 239.90 651.00 460.24 859.68 44.75

(57.84)

Esperanza de Vida 73.95 7.48 73.58 8.68 0.30

(0.53)

Población 15289.98 55952.21 6933.59 15255.01 19328.67

(12719.03)

Observaciones 1449

RD Línea 

Base

Canon: > medianaLínea Base

A. Variables dependientes en el año de la elección

1449 724



 

19 

 

saneamiento, ya que se observa una disminución significativa en ambas variables cuando un partido 

nuevo triunfa sobre uno antiguo. 

Figura 3. Inversión y % de Gasto en Saneamiento contra Margen de Victoria del Partido Nuevo 

 

Nota: Representación visual de las estimaciones RD del efecto de partido nuevo en Saneamiento. Las variables dependientes son promedios 
per cápita de los cuatro años de gobierno, en logaritmos, y residualizadas por covariables y efectos fijos de provincia y año señalados en 

nuestra especificación de modelo base. Las líneas predichas son estimadas usando regresiones lineales locales con polinomio de grado 1, 

función de kernel Epanechnikov y selección de banda óptima MSE. Bandas de confianza al 95%. 

A continuación, se presenta un análisis formal con los resultados obtenidos en la Tabla 3, donde se 

muestran las estimaciones del promedio durante el periodo gubernamental en los gobiernos 

subnacionales. La primera columna de la tabla desglosa las variables de inversión en términos per cápita 

y los patrones de gasto, separados por sectores de transporte, saneamiento, educación y salud. Los 

resultados relevantes indican que la inversión en saneamiento y el porcentaje de gasto total son menores 

cuando un partido nuevo gana en lugar de un partido antiguo. En concreto, el coeficiente asociado a la 

inversión en saneamiento muestra una reducción de 0.21 desviaciones estándar, mientras que para el 

gasto total en saneamiento se evidencia una reducción de 0.26 desviaciones estándar. Estos resultados 

sugieren que la elección de un partido nuevo tiene un impacto negativo en el gasto y la inversión en 

saneamiento en los gobiernos subnacionales. 

En las columnas 2 a 5 se presenta el impacto por cada año de gobierno de la municipalidad en todas 

las variables fiscales mencionadas. El resultado para la inversión en saneamiento confirma que el 

resultado promedio del periodo está relacionado con los primeros tres años, los cuales evidencian una 

disminución en la inversión, incluso cuando el cuarto año no es estadísticamente significativo. Además, 



 

20 

 

se observa que, para el porcentaje de gasto en saneamiento, la reducción se produce en los años 2 y 3 

cuando un partido nuevo gana, mientras que el primer y cuarto año no presentan significancia 

estadística. 

Los hallazgos de nuestro estudio son relevantes, ya que contradicen en cierto grado los resultados 

del estudio de Galindo-Silva (2015), que encontró que el gasto en capital por parte de los partidos 

nuevos era un 15% mayor que el de los partidos tradicionales. En la siguiente sección, profundizamos 

en el impacto de los partidos nuevos en la inversión en saneamiento. Para ello, se discute el papel de 

las restricciones institucionales de la inversión pública en los gobiernos locales en la siguiente sección. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

21 

 

Tabla 3. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto 

 
Nota: Estimaciones de nuestra especificación de modelo base de la Ecuación (2). Todas las variables dependientes están multiplicadas por 

100. Errores estándar usando clústers de provincia en paréntesis; desviaciones estándar de las variables en corchetes; y, el cociente entre la 

estimación y la desviación estándar de la variable en llaves. *, ** y *** denotan significancia al 10%, 5% y 1%, respectivamente. 

 

Promedio Año 1 Año 2 Año 3 Año 4

(1) (2) (3) (4) (5)

Log de Inversion Total p.c. -6.46 -6.80 -20.34* -4.60 13.14

(10.08) (12.12) (10.82) (12.75) (12.09)

[100.93] [116.29] [112.73] [118.50] [122.81]

{-0.06} {-0.06} {-0.18} {-0.04} {0.11}

Log de Inversión en Transporte p.c. 8.20 -33.68 11.55 -16.63 -14.42

(16.80) (30.06) (31.85) (30.62) (29.66)

[151.76] [253.66] [251.34] [246.15] [247.96]

{0.05} {-0.13} {0.05} {-0.07} {-0.06}

Log de Inversión en Saneamiento p.c. -45.51* -79.07** -67.94* -105.22*** -53.72

(26.27) (37.89) (38.38) (38.93) (37.46)

[221.28] [301.89] [296.58] [309.82] [314.52]

{-0.21} {-0.26} {-0.23} {-0.34} {-0.17}

Log de Inversión en Educación p.c. -3.79 -26.92 -28.18 -4.89 3.70

(27.83) (39.04) (39.70) (34.35) (36.43)

[252.07] [312.04] [307.84] [319.39] [318.50]

{-0.02} {-0.09} {-0.09} {-0.02} {0.01}

Log de Inversión en Salud p.c. -3.23 -53.46* 1.19 21.57 -37.89

(30.19) (27.67) (27.58) (36.21) (32.91)

[237.15] [218.79] [235.57] [229.21] [247.53]

{-0.01} {-0.24} {0.01} {0.09} {-0.15}

B. Patrones de Gasto

% del Gasto Total en Transporte -0.41 -0.93 -2.04 -1.19 -0.16

(1.07) (1.81) (2.16) (2.04) (1.85)

[11.05] [16.81] [15.98] [16.56] [16.22]

{-0.04} {-0.06} {-0.13} {-0.07} {-0.01}

% del Gasto Total en Saneamiento -3.20* -1.01 -5.28** -5.95** -0.51

(1.75) (2.38) (2.31) (2.80) (2.31)

[12.47] [18.56] [18.18] [21.68] [17.74]

{-0.26} {-0.05} {-0.29} {-0.27} {-0.03}

% del Gasto Total en Educación 0.25 -0.44 -0.51 -1.23 1.17

(1.29) (2.03) (1.99) (2.17) (1.48)

[9.94] [16.30] [13.73] [14.38] [13.08]

{0.02} {-0.03} {-0.04} {-0.09} {0.09}

% del Gasto Total en Salud 0.40 0.35 0.89* 0.49 0.01

(0.39) (0.68) (0.53) (0.44) (0.60)

[3.59] [5.49] [5.47] [4.45] [6.10]

{0.11} {0.06} {0.16} {0.11} {0.00}

A. Inversión Pública

Estimaciones RD



 

22 

 

4.2. El Rol de las Restricciones Institucionales 

Los gobiernos locales en Perú se ven limitados en su capacidad para tomar decisiones autónomas en 

materia de política fiscal debido a la restricción impuesta por la ley de descentralización fiscal en lo que 

respecta a sus ingresos y gastos. Además, los gobiernos distritales muestran una alta dependencia de las 

transferencias intergubernamentales, las cuales son un factor clave en sus ingresos. En el año 2021, las 

transferencias corrientes representaron el 77% de los ingresos corrientes y el 58% de los ingresos totales 

de los gobiernos distritales en Perú. Entre las principales partidas de transferencias corrientes, se 

encuentran los ingresos por canon y por el Fondo de Compensación Municipal (FONCOMUN), que 

significaron el 25% y 35% del total de transferencias corrientes en 2021, respectivamente. 

Con respecto al canon, esta es una compensación económica que reciben los gobiernos regionales y 

locales de Perú por la explotación de recursos naturales en su territorio. En Perú, el canon está 

mayormente relacionado con el sector minero, el cual representa cerca del 60% de las transferencias 

por este concepto, mientras que el resto proviene de otros recursos naturales, como el gas y el petróleo. 

La Ley de Canon Minero establece que las empresas mineras deben pagar una regalía por el derecho a 

explotar los recursos minerales, la cual es distribuida entre los gobiernos regionales y locales de las 

zonas mineras.11 La mitad de los recursos del canon se destinan a proyectos de inversión pública en las 

zonas de influencia minera, mientras que la otra mitad se distribuye entre los gobiernos regionales y 

locales, siendo el 30% de este último monto destinado a los gobiernos locales distritales. 

En un estudio para el caso brasileño, Gouvêa y Girardi (2021) sostienen que las restricciones 

institucionales existentes no permiten encontrar efectos más fuertes y diferenciados en patrones de gasto 

entre partidos políticos de izquierda y derecha a nivel municipal. Para abordar este posible mecanismo, 

los autores restringieron su muestra a municipalidades que han recibido ingresos extraordinarios por 

concepto de petróleo. La lógica subyacente en esta estrategia es que, en una muestra de distritos con 

restricciones institucionales menos acentuadas, se pueden observar mejor las diferencias en las políticas 

adoptadas por los diferentes partidos políticos. 

En la misma línea, para el caso peruano, se propone aplicar una estrategia similar mediante el uso 

del nivel de canon per cápita promedio de los tres primeros años de gobierno. 12 Se acota la muestra a 

aquellos distritos que superen la mediana de este indicador. Según se muestra en la Figura 4, el promedio 

de ingresos por canon minero entre 2014 y 2021 se concentra principalmente en los distritos mineros 

del sur y a lo largo de la sierra del Perú. En el panel B se puede observar esta división, donde se destacan 

las municipalidades con niveles de canon per cápita mayores a la mediana en relación con nuestra 

muestra de línea base. De esta manera, en la muestra final se tienen 724 observaciones al aplicar este 

                                                           
11 Ley N° 27506, ley que modifica la Ley N° 28258, Ley de Regalía Minera, y Establece El Régimen Especial de 

Distribución y Compensación Económica Derivados de La Exploración y Explotación de Los Recursos Minerales. 
12 No usamos el promedio de los cuatro años, porque no contamos con el dato de canon para el 2022. Cabe señalar 

que los cálculos los hacemos en términos reales, con soles del 2007. 



 

23 

 

criterio. Asimismo, en las columnas 3 y 4 de la Tabla 2 se muestran estadísticos descriptivos para esta 

submuestra. 

Figura 4. Canon por Distritos y Muestra Resultante al Usar el Criterio de la Mediana de Canon 

 
Nota: Elaboración propia a partir de datos de elecciones distritales extraídos del portal Infogob - JNE. La figura (A) muestra el canon 

per cápita promedio entre los años 2014 y 2021. La figura (B) muestra cuántas veces es considerado un distrito en la muestra final de 
distritos con canon per cápita mayor a la mediana. 

En el contexto peruano, los ingresos por canon minero pueden ser considerados como exógenos para 

los gobiernos locales. Esto se debe a que la cantidad de recursos que se generan a través del canon está 

directamente relacionada con la actividad minera en el territorio de cada localidad, lo que está fuera del 

control de los gobiernos locales. Además, los precios de los minerales en los mercados internacionales 

y las políticas del gobierno central sobre la explotación minera pueden afectar significativamente los 

ingresos por canon, sin que los gobiernos locales tengan la capacidad de intervenir en estos factores 

externos. 

En cuanto a la posible división de la muestra usando FONCOMUN, existen motivos para cuestionar 

su plausibilidad debido a la endogeneidad que podría generar. La transferencia de recursos de 

FONCOMUN por parte del gobierno central se basa en criterios que podrían estar influenciados por la 

gestión del gobierno de turno de cada distrito. Entre estos criterios se encuentran el índice de desarrollo 

humano, las necesidades básicas insatisfechas de la población y el nivel de generación de ingresos 

propios del gobierno local. 

Cabe aclarar que la aplicación de la regresión discontinua en la submuestra propuesta no depende 

principalmente de la exogeneidad de los niveles de canon per cápita, ya que el objetivo final no es 



 

24 

 

comparar distritos con niveles altos y bajos de canon recibido. En su lugar, se busca comparar los efectos 

de los partidos nuevos y no nuevos que ganaron elecciones cerradas dentro de la submuestra de distritos 

con mayores niveles de canon per cápita. Se asume que la producción y los precios de los commodities 

no son afectados por políticas subnacionales, y que las diferencias en los efectos de un partido nuevo 

entre las dos submuestras se deben únicamente a los distintos niveles de canon per cápita y no a otras 

variables. 

La figura 5 presenta los resultados de la regresión RD para cada submuestra. En el panel A se observa 

que los partidos nuevos que ganaron las elecciones en distritos con bajos niveles de canon per cápita no 

muestran diferencias significativas en la inversión en saneamiento en comparación con los partidos 

antiguos. Por otro lado, el panel B muestra que, entre los distritos con menores restricciones 

institucionales, los partidos nuevos con un margen de victoria ajustado tienen un peor desempeño en la 

implementación de la inversión en saneamiento en comparación con los partidos antiguos. La 

interpretación es que el efecto negativo de los partidos nuevos en la inversión y porcentaje del gasto en 

saneamiento, presentado en la sección 4.1, se debe principalmente a los distritos con restricciones 

institucionales más relajadas.  

Figura 5. Inversión en Saneamiento contra Margen de Victoria del Partido Nuevo: Efectos en 

Muestras por debajo y por encima de la Mediana de Canon 

 
Nota: Representación visual de las estimaciones RD del efecto de partido nuevo en las dos submuestras usando el criterio de canon 

per cápita promedio de los tres primeros años de gobierno. Las variables dependientes son promedios per cápita de los cuatro años de 

gobierno, en logaritmos, y residualizadas por covariables y efectos fijos de provincia y año señalados en nuestra especificación de 
modelo base. Las líneas predichas son estimadas usando regresiones lineales locales con polinomio de grado 1, función de kernel 

Epanechnikov y selección de banda óptima MSE. Bandas de confianza al 95%. 



 

25 

 

Los resultados presentados en la Tabla 4 evidencian de manera formal cómo el efecto en la inversión 

en saneamiento es más significativo cuando un partido nuevo gana ajustadamente las elecciones. En la 

columna 1 de la tabla, se observa que el efecto promedio del periodo de gobierno es que la inversión en 

saneamiento es 0.63 desviaciones estándar menor cuando un partido nuevo gana una elección ajustada. 

En contraposición a los resultados de la línea base, se aprecia que el efecto se intensifica y que es nulo 

en otros sectores. Cabe destacar que la inversión en saneamiento representa alrededor del 20% de la 

inversión total, convirtiéndose en el segundo sector con mayor presupuesto en los gobiernos distritales, 

después de la inversión en transporte. 

Las columnas 2 a 5 muestran el efecto de la victoria de un partido nuevo frente a uno antiguo 

desagregado por cada año del periodo de gobierno. Los resultados confirman que la ejecución de 

inversión en saneamiento por parte de los partidos nuevos es menor durante los primeros tres años, y 

en el cuarto año no hay diferencias. Además, los resultados para los patrones de gasto se mantienen 

similares a los de la línea base, el patrón de gasto para saneamiento es significativo para el segundo y 

tercer año, y no es significativo para el cuarto año. Dado que el coeficiente estimado en el cuarto año 

es positivo y no significativo, distorsiona el efecto promedio de la columna 1, a diferencia de las 

estimaciones de línea de base.13 Además, como el gasto en saneamiento es principalmente gasto de 

capital, nos centraremos en la inversión neta.  

La relevancia de los resultados obtenidos en este estudio radica en la clara diferencia observada en 

la ejecución de la inversión en saneamiento cuando un partido nuevo gana en gobiernos con 

restricciones institucionales más relajadas. Además, nuestros hallazgos sugieren que, en el cuarto año 

de gobierno de un partido nuevo, las diferencias en la ejecución de inversión en saneamiento 

desaparecen en comparación con lo que ejecutaría un partido antiguo. 14 En la siguiente sección, se 

discutirán potenciales mecanismos que podrían explicar este comportamiento. 

 

                                                           
13 En la Tabla A1, ubicada en el Anexo, se pueden ver los resultados para la submuestra debajo de la mediana. 
14 Adicionalmente, encontramos nuevos resultados sobre la inversión en salud, no obstante, solo nos enfocamos 

en saneamiento dada su magnitud y representatividad en los gobiernos distritales, mientras que la inversión en 

salud solo llega al 1.5% de la inversión total. 



 

26 

 

Tabla 4. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto: Muestra 

Encima de la Mediana de Canon 

 
Nota: Estimaciones de nuestra especificación de modelo base de la Ecuación (2). Todas las variables dependientes están multiplicadas por 
100. Errores estándar usando clústers de provincia en paréntesis; desviaciones estándar de las variables en corchetes; y, el cociente entre la 

estimación y la desviación estándar de la variable en llaves. *, ** y *** denotan significancia al 10%, 5% y 1%, respectivamente. 

 

Promedio Año 1 Año 2 Año 3 Año 4

(1) (2) (3) (4) (5)

Log de Inversion Total p.c. -0.30 -6.78 -15.08 2.68 24.01

(14.33) (16.34) (14.65) (18.42) (16.20)

[82.07] [99.25] [95.72] [100.34] [98.09]

{0.00} {-0.07} {-0.16} {0.03} {0.24}

Log de Inversión en Transporte p.c. 33.72 1.00 40.69 44.92 9.08

(24.06) (43.49) (43.41) (40.92) (49.98)

[149.74] [258.25] [267.91] [253.39] [249.03]

{0.23} {0.00} {0.15} {0.18} {0.04}

Log de Inversión en Saneamiento p.c. -118.45*** -131.52** -104.78* -146.32*** -83.76

(38.08) (58.84) (57.24) (49.27) (57.93)

[188.60] [300.59] [289.75] [297.22] [306.92]

{-0.63} {-0.44} {-0.36} {-0.49} {-0.27}

Log de Inversión en Educación p.c. -10.65 -11.26 -60.09 35.43 21.03

(43.68) (65.37) (55.01) (48.30) (49.01)

[243.44] [311.85] [304.10] [321.09] [317.36]

{-0.04} {-0.04} {-0.20} {0.11} {0.07}

Log de Inversión en Salud p.c. -74.05* -83.19** -81.15* -12.72 -51.18

(41.11) (34.77) (43.14) (49.47) (46.87)

[243.03] [226.49] [241.01] [232.61] [263.34]

{-0.30} {-0.37} {-0.34} {-0.05} {-0.19}

B. Patrones de Gasto

% del Gasto Total en Transporte 0.61 -0.31 -0.57 1.59 0.85

(1.58) (2.48) (3.23) (3.03) (2.65)

[11.04] [15.81] [15.63] [16.87] [16.14]

{0.06} {-0.02} {-0.04} {0.09} {0.05}

% del Gasto Total en Saneamiento -3.23 -1.42 -6.12* -7.23** 1.53

(2.49) (3.15) (3.56) (3.55) (3.15)

[11.70] [17.30] [17.36] [19.89] [15.90]

{-0.28} {-0.08} {-0.35} {-0.36} {0.10}

% del Gasto Total en Educación 0.03 0.56 -2.08 1.84 1.43

(1.71) (2.88) (2.65) (2.59) (1.92)

[8.66] [13.62] [11.29] [13.72] [12.16]

{0.00} {0.04} {-0.18} {0.13} {0.12}

% del Gasto Total en Salud -0.24 0.41 0.22 0.29 -1.96*

(0.52) (1.02) (0.70) (0.56) (1.02)

[3.20] [5.20] [4.59] [3.81] [4.88]

{-0.07} {0.08} {0.05} {0.08} {-0.40}

Estimaciones RD

A. Inversión Pública



 

27 

 

4.3. Mecanismos 

En la sección anterior se demostró que la victoria de un partido nuevo tiene un efecto negativo en la 

inversión y porcentaje de gasto de saneamiento en los gobiernos locales. En esta sección se examinan 

dos mecanismos en un contexto de restricciones institucionales relajadas que buscan explicar los 

canales subyacentes de nuestros hallazgos y su dinámica durante los cuatro años de gobierno. Estos son 

la capacidad técnica del partido y la búsqueda de rentas. 

4.3.1. Capacidad Técnica del Partido 

En trabajos anteriores se ha examinado la importancia de las capacidades técnicas en el contexto de los 

resultados fiscales de los gobiernos locales. Por ejemplo, Aragón y Casas (2008) encuentran que las 

municipalidades que carecen de habilidades de gestión de proyectos, finanzas y planificación gastan 

menos recursos adicionales, reduciendo su capacidad de inversión en al menos un 6%. Aragón y Piqué 

(2019) examinan el efecto de tener un alcalde incumbente en las necesidades de asistencia técnica 

durante todos los años de su gobierno, y encuentran que estas necesidades se diluyen hacia el final del 

mandato. En esta subsección, nos enfocamos en explorar el papel de la capacidad técnica de los partidos 

políticos en nuestros resultados dentro de la submuestra con restricciones institucionales relajadas. 

La brecha en la ejecución de inversión en saneamiento entre partidos nuevos y antiguos puede 

deberse a diferencias en la capacidad de gestión. Para explorar esta hipótesis, evaluamos el efecto de 

un partido nuevo en una medida inversa de capacidad técnica. 15 La Figura 6A muestra un claro punto 

de inflexión indicando que los partidos nuevos necesitan más asistencia técnica y capacitación. No se 

observa ninguna diferencia a la izquierda del umbral de victoria, cuando un partido antiguo ganó, pero 

a la derecha del umbral, la relación lineal entre la capacidad técnica y el margen de victoria de un partido 

nuevo es evidente: a menor margen de victoria, menor capacidad técnica. Se aprecia que un partido 

nuevo que gana con suficiente holgura tendría un nivel de capacidad técnica similar al de un partido 

antiguo. 

En la Tabla 5, Panel A, presentamos evidencia formal que respalda nuestras conclusiones. Se 

muestran las estimaciones para cada año y el promedio del periodo. Observamos que solo las 

estimaciones para el promedio y el año 2 son significativas, aunque es importante destacar que las 

estimaciones para los demás años también son positivas. En consecuencia, no contradicen el resultado 

para el promedio del periodo, el cual indica que un partido nuevo muestra ser 0.35 desviaciones estándar 

menos capacitado técnicamente que un partido antiguo durante su gestión. Estos hallazgos sugieren que 

la falta de capacidad técnica podría ser un factor subyacente detrás de la brecha en la ejecución de 

inversión en saneamiento entre partidos nuevos y antiguos en un contexto de restricciones 

institucionales relajadas. 

 

                                                           
15 En la sección de Datos explicamos la construcción de este índice. 



 

28 

 

Figura 6. Mecanismos de Transmisión 

 
Nota: Efecto de un partido nuevo en la probabilidad de reelección y en el requerimiento de asistencia técnica y capacitaciones. Para 

ambas se usa la especificación modelo base de la Ecuación (2). Las barras representan intervalos de confianza al 95% de errores 

estándar usando clústers de provincia. 

4.3.2. Búsqueda de Rentas 

En las secciones 4.1 y 4.3 de nuestros resultados, encontramos que el efecto de la victoria de un partido 

nuevo sobre la inversión en saneamiento es menor durante los tres primeros años de gobierno. En el 

último año de gobierno, los efectos desaparecen y el patrón de gasto en saneamiento muestra un 

coeficiente positivo, pero no significativo. La literatura estándar relaciona este resultado con el ciclo 

político, como lo evidenció Reid (1998) para los gobiernos locales en Canadá, que se refiere al aumento 

del gasto de capital en el año de una nueva elección de autoridades. Además, Guzmán (2015) encuentra 

para el caso peruano que el mayor gasto en inversión está asociado con una mayor probabilidad de 

reelección de los gobiernos locales. 

El panel B de la Figura 6 muestra el ejercicio de efecto incumbente de un partido nuevo en la 

probabilidad de reelección en el siguiente periodo, el resultado evidencia que la probabilidad de 

reelección es menor cuando un partido de este tipo gana en una elección ajustada. El panel B de la Tabla 

5 muestra los resultados formalmente, para el efecto incumbente encontramos que la estimación es 

significativa, y que la probabilidad de reelección se reduce en 12 p.p. En nuestro ejercicio la variable 

dependiente es la ocurrencia de la reelección de un partido en un distrito en el siguiente periodo. 

Trabajamos con las rondas de 2014 y 2018 (caracterizadas por la imposibilidad de reelección de 

alcaldes), y si hubo reelección del partido en 2018 y 2022, respectivamente. Asimismo, realizamos una 

prueba de placebo con la dependiente rezagada para validar nuestros resultados. 



 

29 

 

Los hallazgos de nuestro estudio no van de la mano con la hipótesis del ciclo político por dos 

razones: en primer lugar, observamos que el efecto incumbente de un partido nuevo en la probabilidad 

de reelección en el siguiente periodo es negativo; en segundo lugar, nuestra muestra de estudio no 

considera la reelección de alcaldes. Sin embargo, a pesar de que la hipótesis del ciclo político no explica 

el aumento inesperado en la inversión pública durante el cuarto año de gobierno, todavía hay indicios, 

como los planteados por Galindo-Silva (2015), de que los partidos nuevos enfrentan una menor 

probabilidad de reelección, lo que puede estar asociado con la búsqueda de rentas. 

Actualmente, no se dispone de una medida directa y representativa de la corrupción a nivel distrital 

para evaluar empíricamente la hipótesis en cuestión. No obstante, a partir de los resultados previos y 

nuestra definición de "partido nuevo", se puede inferir que existen incentivos para que el partido nuevo 

incumbente incremente el gasto con el fin de obtener beneficios propios en el último año. Cabe recordar 

que no existe la reelección de alcaldes en la muestra seleccionada, lo que limita los resultados a nivel 

de partido. Por ello, los alcaldes de ningún tipo de partido tienen incentivos para buscar la reelección 

personal. Sin embargo, un alcalde perteneciente a un partido nuevo tiene incluso menos incentivos para 

buscar la reelección partidaria, ya que no forma parte de un partido bien establecido y su partido enfrenta 

una menor probabilidad de ser reelecto. En consecuencia, se puede argumentar que las condiciones se 

alinean para que el alcalde de un partido nuevo tenga incentivos perversos para aprovechar su posición 

a través de la mayor ejecución de recursos durante el último año de gobierno. 

Tabla 5. Efectos de un Partido Nuevo Sobre los Mecanismos de Transmisión 

 
Nota: Estimaciones de nuestra especificación de modelo base de la Ecuación (2) en la muestra que distritos con canon per cápita mayor a la 
mediana. Errores estándar usando clústers de provincia en paréntesis. ** denota significancia al 5%. 

Estimación Obs.

Media Desv. Est.

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

A. Necesidades de Asistencia Técnica y Capacitación

Promedio del Periodo 0.08** 0.45 0.22 0.35 724 424

(0.04)

Año 0 (Placebo) -0.02 0.41 0.25 -0.09 724 402

(0.05)

Año 1 0.05 0.48 0.30 0.16 723 506

(0.04)

Año 2 0.12** 0.49 0.32 0.37 717 418

(0.05)

Año 3 0.07 0.44 0.30 0.22 724 455

(0.05)

Año 4 0.06 0.39 0.26 0.22 382 202

(0.07)

B. Efecto Incumbente de Un Partido Nuevo

Reelección en t-1 (Placebo) 0.03 0.11 0.31 0.10 724 389

(0.05)

Reelección en t+1 -0.12** 0.07 0.25 -0.48 724 326

(0.05)

Variable Dependiente Obs. 

Efectivas

Est. RD / 

Desv. Est.



 

30 

 

5. Ejercicios de Robustez 

En esta sección, presentamos ejercicios adicionales que refuerzan la validez de nuestros resultados 

principales y mecanismos propuestos. Además de las pruebas de falsificación y balance de covariables 

realizadas en secciones anteriores, exploramos diferentes especificaciones del método de estimación 

utilizado. En la Tabla 6, se presentan las estimaciones de nuestros resultados utilizando diferentes 

funciones de kernel (Epanechnikov o Triangular) y métodos de selección de banda (MSE o CER). Los 

resultados indican que el efecto en la inversión y el % del gasto en saneamiento per cápita promedio es 

robusto a todas las variaciones en la especificación del método de estimación. Asimismo, en ningún 

caso se encuentra evidencia de significancia para el año 4 en las variables fiscales como dependientes. 

Por otro lado, los resultados en los mecanismos de transmisión también se mantienen robustos a los 

diferentes métodos de estimación probados. 

Tabla 6. Robustez de los Resultados para Diferentes Métodos de Selecciones de Banda y 

Funciones de Kernel: Muestra por Encima de la Mediana de Canon p. c.  

 
Nota: Estimaciones con distintas variaciones a la especificación de modelo base de la Ecuación (2) en lo que respecta al grado de polinomio, 
selección de banda y función de kernel. Errores estándar usando clústers de provincia en paréntesis. *, ** y *** denotan significancia al 

10%, 5% y 1%, respectivamente. 

 

 

 

 

 

Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est. Coef. Error Est.

A. Variables Fiscales

Inversión Promedio -0.30 (14.33) -1.84 (16.81) -4.62 (15.33) -6.83 (17.60)

Inversión Año 1 -6.78 (16.34) -7.86 (19.03) -9.26 (17.02) -11.58 (19.92)

Inversión Año 2 -15.08 (14.65) -16.44 (16.31) -21.46 (16.80) -23.58 (19.32)

Inversión Año 3 2.68 (18.42) 0.40 (21.32) -1.07 (19.32) -4.28 (22.14)

Inversión Año 4 24.01 (16.20) 20.95 (17.97) 21.14 (16.02) 17.92 (17.82)

Inversión en Saneamiento Prom. -118.45*** (38.08) -139.62*** (43.15) -134.82*** (39.73) -150.09*** (44.42)

Inversión en Saneamiento Año 1 -131.52** (58.84) -166.61** (70.79) -141.40** (60.90) -168.33** (71.67)

Inversión en Saneamiento Año 2 -104.78* (57.24) -110.91* (64.93) -109.13* (58.00) -112.02* (65.63)

Inversión en Saneamiento Año 3 -146.32*** (49.27) -156.16*** (54.01) -161.33*** (50.16) -177.42*** (54.84)

Inversión en Saneamiento Año 4 -83.76 (57.93) -84.70 (63.40) -89.03 (57.44) -93.42 (63.46)

% de Gasto en Saneamiento Prom. -3.23 (2.49) -3.42 (2.63) -3.70 (2.52) -4.00 (2.69)

% de Gasto en Saneamiento Año 1 -1.42 (3.15) -3.28 (3.62) -2.05 (3.28) -3.48 (3.83)

% de Gasto en Saneamiento Año 2 -6.12* (3.56) -5.94* (3.53) -6.06* (3.44) -5.93* (3.43)

% de Gasto en Saneamiento Año 3 -7.23** (3.55) -6.68* (3.99) -7.65** (3.83) -7.72* (4.24)

% de Gasto en Saneamiento Año 4 1.53 (3.15) 1.90 (3.48) 1.74 (3.14) 2.08 (3.44)

B. Mecanismos

Requirimiento Técnico Promedio 0.08** (0.04) 0.08* (0.04) 0.08** (0.03) 0.08** (0.04)

Requirimiento Año 1 0.05 (0.04) 0.05 (0.05) 0.05 (0.05) 0.06 (0.05)

Requirimiento Año 2 0.12** (0.05) 0.12** (0.06) 0.11** (0.05) 0.12** (0.05)

Requirimiento Año 3 0.07 (0.05) 0.07 (0.06) 0.07 (0.05) 0.07 (0.06)

Requirimiento Año 4 0.06 (0.07) 0.06 (0.08) 0.06 (0.07) 0.06 (0.08)

Partido Gobernante Reelecto -0.12** (0.05) -0.13** (0.06) -0.13** (0.05) -0.14** (0.06)

Epanechnikov Triangular

MSE CER MSE CER



 

31 

 

6. Conclusiones 

En esta investigación, se evaluó si la presencia de un partido nuevo afecta el desempeño fiscal de los 

gobiernos locales, especialmente en la inversión pública, utilizando un diseño de regresión discontinua 

en las elecciones cerradas de las municipalidades distritales del Perú. Se estableció una definición de 

partido nuevo basada en los datos de elecciones pasadas, lo que es una contribución importante del 

estudio para otros países con características electorales similares a las peruanas. 

Los resultados de la regresión discontinua controlada por efectos fijos de provincia y año y un 

conjunto de variables de control adicionales indican que la inversión en saneamiento es 

significativamente menor en los distritos gobernados por partidos nuevos en comparación con los 

antiguos durante el periodo promedio y los primeros tres años de gobierno, pero no hay diferencia en 

el último año. Además, se encontró que las restricciones institucionales en la política fiscal subnacional 

afectan la relación entre los partidos nuevos y la inversión en saneamiento. 

El estudio también explora dos mecanismos que pueden explicar las diferencias en la ejecución de 

la inversión en saneamiento y el comportamiento del último año de gobierno de los partidos nuevos. El 

primer mecanismo se asocia con las capacidades técnicas más bajas de los incumbentes de partidos 

nuevos en comparación con las autoridades más experimentadas o provenientes de partidos antiguos. 

El segundo mecanismo sugiere que los alcaldes de partidos nuevos buscan rentas en el último año de 

gobierno, lo que explica el aumento espontáneo de la inversión en saneamiento. Por último, se llevaron 

a cabo diferentes ejercicios de robustez para corroborar las estimaciones, que incluyeron el cambio de 

selección de banda, funciones de kernel y pruebas de placebo. 

Nuestro estudio contribuye a la discusión sobre los efectos de los partidos nuevos en gobiernos 

subnacionales desde un contexto de democracia fragmentada. Encontramos resultados que, en cierta 

medida, contradicen los hallazgos de Galindo-Silva (2015). Asimismo, nuestras conclusiones tienen 

implicaciones importantes para la formulación de políticas públicas, ya que mostramos evidencia 

sugestiva de que la modificación de las leyes electorales para gobiernos subnacionales en 2015 ha 

generado incentivos perversos para las autoridades de los gobiernos locales que forman parte de un 

partido nuevo, lo que estaría relacionado con la búsqueda de rentas en el último año de gobierno, 

adicional a una menor capacidad técnica durante su gestión. 

 

 

 

 

 



 

32 

 

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35 

 

Anexo 

 

Tabla A 1. Efectos de un Partido Nuevo Sobre la Inversión Pública y Patrones de Gasto: 

Muestra Debajo de la Mediana de Canon 

 
Nota: Estimaciones de nuestra especificación de modelo base de la Ecuación (2). Las variables dependientes están en logaritmos per cápita 

y multiplicadas por 100. Errores estándar usando clústers de provincia en paréntesis. 

Promedio Año 1 Año 2 Año 3 Año 4

(1) (2) (3) (4) (5)

Log de Inversion Total p.c. -13.65 -7.92 -38.81** -25.52 2.38

(15.22) (19.37) (17.64) (22.42) (19.83)

[108.27] [124.82] [121.34] [125.84] [128.38]

{-0.13} {-0.06} {-0.32} {-0.20} {0.02}

Log de Inversión en Transporte p.c. -28.49 -66.72 -14.56 -108.46** -24.11

(26.83) (44.82) (47.73) (51.18) (38.73)

[147.97] [246.37] [233.21] [234.93] [240.39]

{-0.19} {-0.27} {-0.06} {-0.46} {-0.10}

Log de Inversión en Saneamiento p.c. -15.88 -47.86 -27.60 -60.71 -10.86

(35.75) (49.54) (42.95) (56.35) (49.56)

[245.80] [301.03] [299.95] [319.58] [318.46]

{-0.06} {-0.16} {-0.09} {-0.19} {-0.03}

Log de Inversión en Educación p.c. 7.92 2.15 10.81 -43.36 -15.57

(36.16) (50.77) (51.76) (46.74) (51.88)

[258.12] [312.14] [310.42] [313.46] [312.73]

{0.03} {0.01} {0.03} {-0.14} {-0.05}

Log de Inversión en Salud p.c. 73.73* -15.85 62.80 61.54 -14.70

(40.60) (40.72) (41.91) (45.49) (44.28)

[230.64] [210.82] [229.67] [225.89] [229.82]

{0.32} {-0.08} {0.27} {0.27} {-0.06}

B. Patrones de Gasto

% del Gasto Total en Transporte -2.78 -2.37 -5.94* -4.89 -1.63

(1.76) (3.02) (3.26) (3.24) (2.75)

[11.04] [17.75] [16.32] [16.18] [16.28]

{-0.25} {-0.13} {-0.36} {-0.30} {-0.10}

% del Gasto Total en Saneamiento -3.42 -0.62 -3.99 -5.22 -2.16

(2.20) (3.71) (3.40) (4.11) (3.34)

[13.15] [19.74] [18.98] [23.28] [19.36]

{-0.26} {-0.03} {-0.21} {-0.22} {-0.11}

% del Gasto Total en Educación 0.51 -0.16 1.03 -2.97 -0.02

(1.70) (3.02) (2.91) (2.60) (2.15)

[11.04] [18.51] [15.74] [15.02] [13.94]

{0.05} {-0.01} {0.07} {-0.20} {0.00}

% del Gasto Total en Salud 1.06* 0.43 1.74** 0.77 1.05

(0.55) (0.92) (0.85) (0.68) (0.78)

[3.93] [5.76] [6.24] [5.01] [7.10]

{0.27} {0.07} {0.28} {0.15} {0.15}

Estimaciones RD

A. Inversión Pública