Fronteras

^{Solís & Moriconi (2018)} abordan las causas que han provocado el aumento de la violencia homicida en América Latina y concluyen que los cruces fronterizos son puntos en especial sensibles cuando se analiza en términos descriptivos la violencia letal a nivel subnacional en la región. Estos autores clasifican las fronteras en “frías”, “templadas” y “calientes”, en función de las tasas de homicidios que allí se dan (^{Solís & Moriconi, 2018: p. 31}). Y de acuerdo al Atlas de la violencia (^{Solís & Moriconi, 2018}) que ellos confeccionaron, tres de cada diez puntos fronterizos latinoamericanos clasificarían como calientes.

De los dieciocho departamentos que conforman la división política de Paraguay, doce tienen la característica de ser frontera con Argentina, Brasil y Bolivia, aunque solo seis cruces fronterizos quedarían enmarcados en lo que Solís & Moriconi definen como “fronteras calientes”. Se trataría de los siguientes, con Brasil: a) Alto Paraguay-Mato Grosso do Sul, b) Amambay-Mato Grosso do Sul, c) Canindeyú-Mato Grosso do Sul, d) Canindeyú-Paraná y e) Alto Paraná-Paraná; y con Bolivia: a) Alto Paraguay-Santa Cruz. Este sencillo ejercicio deja ver que los homicidios en zonas de frontera se concentran en los departamentos colindantes con Brasil y Bolivia, en tanto que los limítrofes con Argentina suelen ser “fronteras frías”, y por ello pacíficos (^{Solís & Moriconi, 2018: p. 103}).

Por otra parte, una revisión superficial de la relación entre las tasas de homicidios y la condición geográfica de frontera de los casos en estudio confirma la dualidad espacial de la distribución de los homicidios, y contrasta notablemente la proporción de estos últimos entre los departamentos más violentos y los más pacíficos. Llama la atención que las tasas de homicidios de Amambay, Alto Paraguay y Canindeyú que conforman el corredor de fronteras calientes con Brasil y Bolivia contrasten tanto con Central y Ñeembucú, dos de los territorios paraguayos más pacíficos colindantes con Argentina. Los restantes (considerando los violentos y los pacíficos) son territorios interiores. De estos destaca Caazapá como caso desviado, cuya tasa de homicidios es tan alta que cuestiona el argumento de Solís & Moriconi (2017) en relación con fronteras como territorios violentos.

Orografía

^{Raphael (2017)} plantea que en materia de seguridad la orografía es una variable poco trabajada que por lo general se pasa por alto tanto por los investigadores como por los tomadores de decisiones. Este autor señala que mientras los especialistas se “rebanan los sesos” tratando de explicar la espiral de violencia y trabajan con variables que se han convertido en lugares comunes, hay un olvido casi deliberado de la geografía y las facilidades que ofrece para acceder a diferentes territorios por lo que es una variable que pueda estar incidiendo en que unos territorios sean más violentos y otros más pacíficos. Donde la orografía dificulta o imposibilita las vías de comunicación, la violencia se impone. Para Raphael esto obedece a que a mayores dificultades de acceso a los territorios, las propias autoridades tendrán más problemas para asegurar un control efectivo. Las barreras naturales que suponen los macizos montañosos representan un problema para los que habitan esos territorios, y además los convierten en lugares propicios para cultivar o trasegar droga, amén de ser favorables para esconderse de las autoridades estatales.

La geografía paraguaya es en esencia plana con modestas cadenas montañosas que en ningún caso superan los mil metros sobre el nivel del mar. Esto contrasta con otros países latinoamericanos cuyas orografías se distinguen por considerables elevaciones que incluso rebasan los tres mil metros sobre el nivel medio del mar. En este sentido, Paraguay sería un país de accesibilidad relativamente fácil. No obstante, un vistazo preliminar y descriptivo, hace ver una razonable correspondencia entre los territorios más violentos y los más pacíficos cuando los cruzamos con la variable orográfica.

En efecto, al evaluar solamente los nueve territorios más y menos violentos en el rubro de homicidios, se observa que cuatro de los cinco más violentos, esto es, Amambay, Caazapá, Canindeyú y Caaguazú, están cruzados por alguna cordillera: Amambay, Caaguazú, San Rafael, Mbaracayú, San Joaquín o Ybytyruzú. Solo Alto Paraguay tendría altas tasas de homicidios con una geografía más bien en planicie. Una condición que, por otro lado, comparten los cuatro departamentos más pacíficos del país, lo que permite pensar, en principio, que la orografía sí podría considerarse como un factor plausible en la explicación de la violencia letal en Paraguay.

Densidad de población

La literatura acerca de la violencia e inseguridad ha prestado atención a esta variable desde hace mucho tiempo. Desde los estudios de la Escuela de Chicago de la década de 1920, la concentración poblacional se ha visto como un factor de peso cuando se trata de explicar la expansión del delito (^{Park, Burgess & McKensie, 1925}). Investigación más enfocada en América Latina, como la de Pierce (2010) o ^{Solís & Moriconi (2018)}, hace ver que la violencia es un fenómeno predominantemente urbano y que las ciudades intensifican los comportamientos desviados entre sus habitantes (Buvinic & Morrison, 2000). En consecuencia, autores como ^{Muggah (2014)} o ^{Gaviria & Pagés (2002)} afirmarán que los espacios rurales suelen ser más pacíficos y las metrópolis más peligrosas, por lo que habría que poner más atención en lo que ocurre en las ciudades.

Pero cuando se analizan los homicidios en Paraguay desde el ámbito de la concentración poblacional, no aparece una relación evidente entre la tasa de homicidios y la densidad de población como lo sugiere una parte de la academia. De hecho, los datos de los dos departamentos con mayores tasas de densidad poblacional se contradicen, pues mientras en Caaguazú se cumple lo sugerido por los autores arriba citados, en Central ello no se verifica. Este último resulta en especial paradigmático dado que se trata del departamento más urbanizado del país y, en términos proporcionales del segundo más pacífico.

Por otro lado, a diferencia de lo que ocurre en otras partes de la región, por ejemplo en Brasil, donde la mayor tasa de homicidios se presenta en los territorios en los que vive un cuarto de la población, en Paraguay este fenómeno se concentra en donde vive poco menos del 8% de su población.

Descoordinación política

De acuerdo con el trabajo de ^{Trejo & Ley (2016)} sobre la expansión de la violencia en México en el sexenio de Felipe Calderón, el alineamiento político de los gobiernos subnacionales en relación al nacional es una variable de corte político que evidenciaría la asimetría de los índices delictivos en los diferentes territorios de un país. Para estos autores, la concordancia partidista en gobiernos multinivel favorecería que, en los territorios donde esto se diera, los indicadores de inseguridad tenderían a disminuir, mientras que en donde faltara dicha coordinación la violencia aumentaría. Este efecto lo atribuyen a un razonamiento discrecional de cooperar con los amigos y castigar a los adversarios, sobre todo si estos últimos son ideológicamente más distantes. La lógica de operar así obedecería a una estratagema electoral, por la cual los votantes identificarían que los gobiernos de un mismo partido son más eficaces para enfrentar a la delincuencia que aquellos en los que existen discrepancias políticas e ideológicas.

La evidencia que dichos autores recogen para los estados mexicanos lo confirman, pero cuando aquella se encuadra en los departamentos paraguayos es un argumento que se tambalea. En los nueve casos bajo análisis, a diferencia de lo que ocurre en México, en Paraguay, gobernado a la sazón por la Asociación Nacional Republicana (ANR), esta correlación es muy débil e incluso, en buena medida, contradictoria, ya que cuatro de los cinco departamentos más violentos presentan alineamiento político del gobierno departamental con el nacional, y tres de los cuatro casos más pacíficos están gobernados por el principal partido de la oposición. Solo dos de los nueve casos cumplirían con esa propuesta: a) Paraguarí como un departamento pacífico, y b) Amambay como un territorio violento. Por otro lado, Ñeembucú, Central y Amambay, los tres gobernados por el Partido Liberal Radical Auténtico (PLRA), se distinguen por estar en los polos del problema; mientras los dos primeros son los más pacíficos, el último es notoriamente el más violento e históricamente ha sido un bastión del Partido Liberal (^{Cerna & Solís, 2017: p. 164}). Este apunte permitiría convalidar en Paraguay -al menos parcialmente- la propuesta teórica de ^{Trejo & Ley (2016)}.

Grupos armados

Luego de la caída del régimen no democrático de Alfredo Stroessner, a partir de 1990 emergieron nuevos líderes del narco en Paraguay. Estos instalaron sus centros de control sobre todo en Pedro Juan Caballero -departamento de Amambay-, territorio en particular propicio para el cultivo de marihuana que suministra al mercado brasileño (^{Moriconi & Peris, 2018}). El primero de los nuevos capos que adquirió relevancia fue Fahd Jamil, apodado “El Padrino” o “Rey de la Frontera”, quien desde finales de la década de 1980 y hasta mediados de 1997, fue productor de Cannabis sativa que enviaba a Brasil. Tras ser detenido, juzgado y condenado, su lugar lo ocupó Fernandinho Beira-Mar, líder del Comando Vermelho (CV), hasta 2001, cuando fue arrestado en Colombia y deportado a Brasil. A partir de ese momento, el mercado pedrojuanino se liberó aún más, dejó de estar en manos de una sola persona y pasó a ser disputado por varios actores, contexto en el que el Primer Comando Capital (PCC) adquirió un papel relevante.

La presencia del PCC en departamentos como Canindeyú y Amambay es esencial para explicar la violencia registrada en el noreste paraguayo. Una prueba de la actuación del PCC en la zona es el envío de remesas desde Pedro Juan Caballero hacia distintos bancos ubicados en territorio brasileño (^{ABC Color, 2014a}). De acuerdo con el diario brasileño Folha de Sao Paulo, en 2006, el PCC se expandió hasta territorio paraguayo a fin de disputar los campos de cultivo de marihuana en la frontera Paraguay-Brasil, en específico entre el departamento de Amambay y el estado de Mato Grosso do Sul. En dicho periodo, en la zona también fueron observadas las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia, cuyo objetivo era intercambiar drogas por armamento (^{ABC Color, 2006}). El PCC cuenta con células de su organización en Amambay, Canindeyú y Alto Paraná, principalmente; además de dedicarse al narcotráfico, mantiene otros negocios ilícitos en Paraguay, tales como el robo de caudales, y robos a entidades financieras y cajeros automáticos (^{ABC Color, 2015a}).

Otra agrupación delictiva con fuerte actividad en las zonas más violentas de Paraguay es el Comando Vermelho o CV, lo que se comprueba diciendo que en 2013 se detuvieron a varios miembros de esta banda criminal que se desempeñaban como sicarios en Amambay (^{ABC Color, 2013a}). En diciembre de 2014, se detuvo a Luis Claudio Machado, uno de sus generales. Este líder del CV estaba prófugo tras evadirse en una fuga masiva que él había organizado en una de las cárceles de mayor seguridad del Brasil (^{ABC Color, 2014b}).

Otro grupo criminal asentado en el norte de Paraguay, entre los departamentos de Concepción y San Pedro, es el Ejército del Pueblo Paraguayo (EPP), que ha sido responsable de varios atentados a destacamentos militares y puestos policiales, y de secuestros de ganaderos de la zona y homicidios en contra de fuerzas policiales. En julio de 2015, fueron ejecutados dos policías en los límites que separan los departamentos de San Pedro y Amambay. Sobre este hecho, la Fuerza de Tarea Conjunta no había podido discernir si se trataba de un atentado por parte del EPP o de grupos de narcotraficantes que se disputan el territorio (^{ABC Color, 2015b}). Desde 2015, la zona de operación del EPP se localiza, según fuentes oficiales del gobierno, entre los departamentos de San Pedro, Concepción y Amambay (^{Última Hora, 2015}).

Un desprendimiento del EPP es la Agrupación Criminal Armada (ACA), a la que se le atribuyen secuestros en el departamento de Concepción y que básicamente se distinguen del EPP por sus intereses más económicos que ideológicos. La ACA sufrió un duro golpe en Concepción en noviembre de 2015 tras un enfrentamiento con la Fuerza de Tarea Conjunta; el resultado fue la baja de cuatro de sus miembros, entre ellos su líder, Alfredo Jara Larrea (^{Vanguardia, 2015}).

Pobreza y desigualdad

Aunque en los últimos años se ha sugerido dejar de usar la pobreza como variable explicativa del aumento de la violencia en las sociedades latinoamericanas, persisten voces en el ámbito académico y en los niveles de toma de decisiones que sostienen que es determinante para entender los entornos violentos. Ejemplos académicos son ^{Cederman et al. (2011)}, ^{Di Tella et al. (2010)}, ^{Loureiro & Silva (2012)} o ^{Rudqvist & Hettne (2003)}, quienes coinciden en que la marginalidad es causa de los altos niveles de violencia. En tanto que ^{Arias & Goldstein (2010)}, ^{Ungar, (2011)} y ^{Bergman & Whitehead (2009)} afirman que la violencia es producto del neoliberalismo y de la globalización, ya que han profundizado la exclusión, el desempleo y la precarización, lo que ha empujado a miles de personas a moverse en los márgenes de actividades delictivas. Para ^{Moriconi (2011)}, insistir en que la pobreza y la desigualdad son motores para ser violentos provoca que las clases menos privilegiadas carguen adicionalmente con estereotipos negativos.

Al revisar ambas variables para Paraguay, se observa que de tomar como válidos los argumentos de los autores arriba citados, este país tendría que ser muy violento puesto que en todos sus departamentos hay altas tasas de pobreza económica con más del 20% de sus habitantes viviendo en esta condición, además de que en todos ellos el índice de Gini registra valores considerablemente altos que suponen significativas brechas de desigualdad entre los que tienen mucho y los que tienen poco.

Entropía general, condicional y ganancia informativa

Esta medida creada por ^{Drozdova & Gauvatz (2017)} se funda en el método de la diferencia y ofrece una sistematización de este. Esta técnica basada en la teoría de la información computacional desarrolla una serie de medidas para evaluar en qué modo cada una de las variables se aproxima al ideal explicativo que se persigue en el método de la diferencia, es decir, aquella que se alinee perfectamente al resultado. Tales medidas permiten identificar la asociación entre el resultado y cada una de las variables explicativas sin que ello dependa del número de casos y sin necesidad de realizar una prueba de necesidad estadística.

El cálculo de la medida busca la correlación/asociación entre dos variables en relación con el resultado de interés y cualquiera de las variables explicativas con la característica de que estas deben ser dicotómicas. El principio de la medida se funda en la lógica de una tabla de doble entrada que sintetiza el número de casos que presentan la condición causal (x) y tienen o no el resultado de interés (y o ~y), y casos que no ostentan las condición causal (~x) y que pueden llegar a presentar o no el propio resultado de interés (y o ~y).

Fuente: ^{Pérez-Liñán (2018)}.

Cuadro 1 Síntesis teórica del modelo comparativo de diferencia 

Las celdas a, b, c y d clasifican los casos y lo que interesa no es tener el número de casos en dichas situaciones, sino la proporción de ellos en relación con el total de la N de la muestra bajo estudio. En el caso que nos ocupa, se trata de una N=9 que con relación a cada variable registra el comportamiento que se muestra en el Cuadro 2.

Fuente: Elaboración propia.

Cuadro 2 Matriz comparativa de las variables explicativas 

De las tablas del Cuadro 2 destaca la que analiza la variable orografía (oro), la cual se aproxima bastante al ideal de causalidad en el que todos los casos con la condición de causalidad muestran el resultado de interés. Si bien no es una variable ideal en cuanto a que sus datos no se alinean a la perfección con y=1, es bastante buena en términos explicativos en función de la proporción de casos que cumplen con el resultado. La lógica del cálculo de Drozdova & Gauvatz para cualquier variable explicativa es que antes de ver las variables independientes hay que centrarse en la dependiente y así mirar cuánta varianza de la muestra se tiene que explicar; esa variación es lo que los autores han denominado entropía, o, dicho en otras palabras, dispersión de información. Esta medida adquirirá el valor de 1 cuando los casos positivos y negativos están balanceados o el valor mínimo de 0 si todos los casos tuvieran el mismo resultado (concordancia).

La notación algebraica que representa la medida de entropía general sería la siguiente:

La medida de entropía general de la variable dependiente de este estudio es de 0.991, lo que significa que aunque no alcanza un perfecto balance, se aproxima mucho al ideal. Esto obedece fundamentalmente a que el tamaño de la N es impar (9) y a que la distribución de casos con el resultado de interés es de 5/9, en tanto que aquellos que no lo registran es de 4/9. Esa medida de entropía de la variable dependiente sirve como base para saber cuánto es lo que en realidad se necesita explicar.

El segundo paso de la propuesta de ^{Drozdova & Gauvatz (2017)} es lo que estos autores denominan medida de entropía condicional (H(Y│X)), la cual se extrae con el valor de entropía general dado el comportamiento de cada una de las variables independientes, lo que quiere decir que esta medida será diferente para cada una de ellas y estará indicando qué tanto se reduce la incertidumbre de X sobre el resultado, por lo que si una variable independiente explica perfectamente el resultado la entropía condicional se reduciría a 0, y si no lo hiciera este valor sería igual a la entropía general.

En la presente investigación, solo tres variables son las que logran reducir con cierta importancia la incertidumbre sobre la variable dependiente (vl): a) la orografía, b) la descoordinación política y c) los grupos armados (Tabla 7). De este ejercicio se debe destacar cómo tres de las variables más utilizadas por los estudios de seguridad ciudadana, esto es, densidad de población, pobreza y desigualdad no son capaces de reducir la incertidumbre para explicar la violencia letal en los casos analizados y, en consecuencia, podrían descartarse.

El último paso de la propuesta de Drozdova & Gauvatz, es lo que han denominado ganancia informativa, cuya medida se extrae de la diferencia entre la entropía general y la entropía condicional de cada una de las variables independientes. En ese sentido, la variable que aporte mayor ganancia informativa será la que explique mejor el resultado de acuerdo con el método de la diferencia. En la muestra que aquí se analiza se ha encontrado que la variable con mayor ganancia informativa es la orografía, lo que confirmaría la hipótesis inicial del artículo acerca de que la geografía importa y con ello el planteamiento de ^{Raphael (2017)} sobre el valor explicativo de esta variable con relación al mayor número de homicidios se impone.

Análisis cualitativo comparado csQCA

En esta sección se elabora un análisis cualitativo comparado bajo la modalidad de conjuntos clásicos o definidos csQCA, siguiendo los lineamientos que para este tipo de ejercicios delineara su creador Charles ^{Ragin (1987}, ²⁰⁰⁶⁾. Para este propósito se ha reducido a tres el número de variables, que son las que, de acuerdo al modelo de entropía expuesto en la sección previa, poseen mayor ganancia informativa con relación a la variable dependiente: a) orografía (oro), b) descoordinación política (descoord) y c) grupos armados (gpoarm). De esta manera, la matriz de casos quedaría reducida como lo muestra la Tabla 8.

Al procesar los datos binarios en el software, la tabla de verdad arroja que de las ocho combinaciones posibles entre variables en términos teóricos, cinco contienen casos reales en nuestra muestra, pero solo tres podrían calificarse de verdaderas en tanto cumplen la condición de suficiencia en la que siempre que están presentes estas configuraciones causales se obtiene el resultado de interés. En nuestra tabla de verdad, las combinaciones verdaderas son a) (1,0,0), b) (1,0,1) y c) (1,1,1) (Tabla 9). Al mismo tiempo, se advierte que la combinación (0,1,0) carece de consistencia bruta (raw consist) mientras que la composición (0,0,0) es contradictoria, es decir, tiene casos con resultados positivos y negativos en relación con la variable dependiente.

Al eliminar los contrafácticos, es decir, las combinaciones teóricamente posibles pero sin casos históricos, el software arroja tres soluciones: compleja, parsimoniosa e intermedia, de las cuales se ha adoptado la primera dado que captura los casos con evidencia registrada. La solución compleja señala dos configuraciones causales con capacidad explicativa del fenómeno de la violencia letal para los hechos que aquí se analizan. La primera indica que allí donde hay orografía más compleja y coordinación política aumenta la tasa de homicidios; lo cual corrobora un sentido opuesto de la proposición de ^{Trejo & Ley (2016)}, la cual afirma que a mayor descoordinación política entre gobiernos crecerían los homicidios en el territorio. La segunda indica que si los territorios están caracterizados por sus elevaciones montañosas y en ellos hay grupos armados operando, entonces habrá más violencia letal, una configuración que hace sentido con la idea de que allí donde el Estado no tiene capacidad de abarcar efectivamente su territorio habrá condiciones propicias para que se asienten grupos que rivalicen con él, ya sea para la expansión de industrias ilegales o para desafiar su autoridad mediante la violencia. Una muy importante observación adicional sobre lo que arroja el modelo es que al estar presente la variable orografía en las dos configuraciones que ostentan el resultado de interés, la convertirían en una condición necesaria que permitiría decir, siguiendo la lógica de necesidad, que si no existe orografía entonces no habría violencia letal.

Los casos con mayor de 0.5 de membresía en la configuración oro*~descoord son Caaguazú, Caazapá y Canindeyú, mientras que aquellos con más de 0.5 de membresía para la configuración oro*gpoarm son Amambay y Canindeyú.