Essays on organised crime and Internal conflicts

Departament responsable de la tesi: Departament d'Economia i d'Història Econòmica.En esta tesis analizo las consecuencias económicas de dos categorías de violencia: crimen organizado y conflicto interno. La literatura económica ha establecido que tanto el crimen organizado como las guerras civiles implican daños económicos. Por ejemplo, Abadie y Gardeazabal (2003) investigan el efecto económico de la campaña de terror vasca y estiman una reducción del PIB per cápita de aproximadamente un 10 por ciento. Asimismo, Pinotti (2015) estudia el efecto económico de la expansión de la mafia italiana en dos regiones que históricamente no han sido afectadas por este fenómeno y determina una reducción del PIB per cápita de aproximadamente un 16 por ciento. En esta tesis hago una estimación del coste del crimen organizado, estudiando las consecuencias económicas de una mala asignación de recursos ligada a la presencia de la mafia. También estudio el coste de conflictos internos teniendo en cuenta los efectos contemporáneos de guerras civiles y la crisis humanitaria provocada por estos acontecimientos violentos. En el primer capítulo estudio cómo la respuesta de las empresas a la infiltración de la mafia puede generar costes económicos. Muestro teoréticamente que las extorsiones que la mafia impone a las empresas en el norte de Italia tienen como resultado una asignación de recursos que no es óptima, medida con la covarianza entre tamaño y productividad en cada industria. Este resultado se obtiene de un modelo de competencia monopolística en el que las extorsiones introducen una distorsión en la alineación del ranking de la productividad y del tamaño de las empresas. Verifico esta hipótesis usando un panel de datos con información sobre el rendimiento económico de 12 sectores en 46 provincias italianas entre los años 1998 y 2012. Usando la estrategia de triples diferencias, demuestro que en las industrias atractivas para la mafia en territorios con presencia de la mafia, la asignación de recursos empeora después de la llegada de la mafia. En el segundo capítulo, desarrollo un método para estimar el coste económico de las infiltraciones de la mafia en la economía del norte de Italia. En particular, cuantifico la proporción de la producción que la mafia extorsiona a las empresas y las pérdidas de producción que esto implica. La novedad de esta metodología consiste en el uso tanto del análisis de datos de panel como de la econometría estructural. Los resultados sugieren que las extorsiones equivalen a entre un 1 y 8 por ciento de la producción de las empresas perjudicadas. Hago una simulación de lo que hubiera sido la economía de Italia del norte sin mafia y estimo el coste de la expansión de la mafia. El daño estimado es de aproximadamente 2500 millones de Euros. Solo un cuarto de este coste son las transferencias totales a la mafia; el resto corresponde a la contracción de producción de las empresas afectadas. En el tercer capítulo, estudio las consecuencias económicas de conflictos internos. Este capítulo forma parte de un Informe del Banco Mundial Recovery from conflict: lessons of success (2017), escrito con Hannes Mueller y Augustin Tapsoba. En este informe estudiamos el impacto a largo plazo de los conflictos violentos para entender los costes de conflicto y las políticas para prevenir la vuelta al conflicto. En la primera parte analizamos los efectos contemporáneos de guerras civiles mirando el crecimiento económico de países o regiones que experimentan violencia. En la segunda parte, analizamos la crisis humanitaria provocada por una guerra civil, fijándonos en el número de refugiados. Mostramos que en un año de guerra civil, un promedio de 500 000 personas salen del país.Abadie, Alberto, and Javier Gardeazabal. 2003. "The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country ." American Economic Review, 93 (1): 113-132.Pinotti, Paolo. (2015), The Economic Costs of Organised Crime: Evidence from Southern Italy. Econ J, 125: F203-F232. doi:10.1111/ecoj.12235.In this dissertation, I analyse the economic consequences of two categories of violence: organised crime and internal conflicts. It is well-established in the economic literature that both organised crime and civil wars imply significant economic losses. For example, Abadie and Gardeazabal (2003) investigate the economic effect of the Basque terror campaign and estimate a reduction of the GDP per capita of approximately 10 percent. Similarly, Pinotti (2015) studies the economic effect of the Italian mafia expansion into two regions not historically affected by this phenomenon, and measures a reduction of the GDP per capita of approximately 16 percent. Here, I estimate the cost of organised crime by looking at the economic consequences of resource misallocation linked to the Italian mafia presence. I study the cost of internal conflicts by taking a close look at the contemporaneous effects of civil wars and at the humanitarian crisis triggered by these violent events. In Chapter 1, I study how the response of firms to mafia infiltrations can generate economic costs. I explain theoretically that extortion racketing imposed on firms located in Northern Italy is linked to resource misallocation, which is measured using the within-industry covariance between size and productivity. Using a model of monopolistic competition, I prove that extortion racketing generates misallocation, because it introduces distortions in the alignment of the rankings of firms' productivity and size. I then test this hypothesis using a panel dataset that provides information on the economic performance of 12 sectors, located in the 46 Italian provinces, between years 1998 and 2012. Through a triple-Difference-in-Differences strategy I provide evidence that the industries that are appealing for mafia groups, located in territories that experience mafia presence, suffer resource misallocation after mafia arrival. In Chapter 2, I take the findings in the previous chapter to develop a method to estimate the economic cost of mafia infiltrations in the northern Italian economy. Specifically, I quantify the share of output that mafia groups extort from firms and the output loss that these transfers imply. The novelty of this methodology relies on the use of both panel data analysis and structural econometrics. The results of this analysis suggest that the transfer ranges between 1 and 8 percent of firm-level output for the taxed firms. I simulate the counterfactual northern Italian economy without infiltrations and estimate the cost due to mafia expansion. The results suggest that the northern Italian economy, between 2000 and 2012, suffered an aggregate loss of approximately 2.5 billion Euros. Only one fourth of this cost is the aggregate transfer to mafia groups. The remaining three fourths correspond to the contraction of production that impacted firms suffer because of resource misallocation. In Chapter 3, I study the economic impact of internal conflicts. This chapter is extracted by the World Bank Policy Report Recovery from conflict: lessons of success (2017), joint work with Hannes Mueller and Augustin Tapsoba. In this report we study long-term impacts of violent conflict, to provide insights into the costs of conflict and policies to prevent conflict relapse. In this chapter I present two sections of the original report. In the first one, we analyse the contemporaneous effect of civil wars by looking at the economic growth of country or region that experiences violence. Using panel data regressions we show that the economic growth of the impacted territories experiences dramatic decreases. In the second section, we analyse the humanitarian crisis triggered by civil war. We look at the close relationship between violence and refugees. We show that in the average civil war year around 500,000 persons leave their country. Abadie, Alberto, and Javier Gardeazabal. 2003. "The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country ." American Economic Review, 93 (1): 113-132. Pinotti, Paolo. (2015), The Economic Costs of Organised Crime: Evidence from Southern Italy. Econ J, 125: F203-F232. doi:10.1111/ecoj.1223