Download Case Study The Impact of Modernization of Justice on Court

Caso de estudio 1
El impacto de la modernización de
justicia en eficiencia de juzgados
Objetivo
• El propósito de este estudio es estimar el efecto
promedio de la modernización de juzgados en
productividad de juzgados.
– Programa de Modernización de la Administración de
Justicia(1996). En particular se investigará el
componente relacionado al desarrollo de un sistema
legal computarizado.
Data
• Datos a nivel de juzgado para el periodo: Departamento de
Planificación de Planificación del Poder Judicial
– Número de casos entrados, terminados y pendientes.
– Definimos productividad de cortes como el ratio entre el número de casos
terminados y la suma de casos entrados, re-entrados y pendientes del año anterior.
• Datos acerca de la fecha de modernización de cada juzgado:
Unidad ejecutora del proyecto.
121 juzgados tratados143
control.
– En el periodo analizado, los juzgados fueron modernizados en distintos
momentos en el tiempo. Esta variación en tiempo y espacio será utilizada
para identificar el efecto causal en productividad de cortes.
Tabla 1. Estadísticas descriptivas
Mean
Std. Dev.
Min
Max
Casos pendientes
634.7476
1886.249
0
48929
Casos entrados
1174.866
407.0866
1
107213
Casos re-entrados
40.89104
151.9934
0
2343
Casos terminados
1110.873
4049.158
1
115874
Productividad
0.5701
0.2729
0.0104
1
Costo por caso terminado
1005.012
2296.762
3.494633
68945.38
Nota: Cada promedio fue calculado teniendo en cuenta todo el periodo(2001-2008).
Metodología
• Modelo de diferencias en diferencias
Productividadit= Programait + Xit+ Juzgadosi+ Añot+ eit
Productividadit es la productividad del juzgado i en el año t .
Programait es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si el juzgado
fue modernizado y 0 sino.
Xit son aquellas características que varían por juzgado y por año.
Juzgadoi es el efecto fijo por juzgado.
Añot es el efecto tiempo común a todos los juzgados.
Tabla 2. Programa de modernización y productividad de juzgados
Diferencias-en-Diferencias
Justice Program (=1)
% en productividad
Observaciones
R-cuadrado
Número de juzgados
(1)
0.01843*
(0.00976)
3.41
(2)
0.03194**
(0.01401)
5.91
4893
0.002
264
4877
0.054
263
Nota: Cada columna de los informes de los coeficientes estimados del modelo de regresión, en la que
la variable dependiente es la tasa de depuración. Los errores estándar agrupados en “cantón” están
entre paréntesis. Las columnas (1) incluyen los años de efectos fijos y el número de asuntos
judiciales atendidos por los tribunales. Columna (2) incluye dummies de la interacción del cantón y el
año de efectos fijos, el circuito judicial y en vigor el año fijo y las tendencias de los tribunales.
* Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.1 de importancia.
** Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.05 de significancia.
*** Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.01 de significancia.
Test de falsificación
• Se explota el timing de la asignación del programa
para construir tratamientos placebo.
– Nos quedamos con observaciones previas a la
intervención y generamos programas falsos antes de
la fecha en la que efectivamente fueron asignados.
– Si el modelo presentado en la sección anterior es
correcto, la asignación del programa no debería
afectar la productividad de los juzgados en los años
en los cuales el programa no existió.
Cuadro 9. El Impacto del Programa de Modernización de tasas de curación entre los
años en que no ha sido asignada
Falso tratamiento 1
Falso tratamiento 2
Falso tratamiento 3
Falso tratamiento 4
Programa de
.0051111
.0085953
.0039775
.0065595
Justicia(=1)
(.008191)
( .0084596)
(.0088625)
( .0110367)
0.92
1.59
0.72
1.21
3861
3861
3861
3861
R-cuadrado
0.0066
0.0070
0.0063
0.0071
Número de
tribunales
253
253
253
253
%en las Tasas
de Liquidación
Observaciones
Nota: Cada columna de los informes de los coeficientes estimados de un modelo de regresión en la que la variable dependiente es la tasa de
depuración. Los errores estándar agrupados en el "cantón" nivel están entre paréntesis. El modelo incluye efectos fijos de año, el número de
asuntos judiciales por los tribunales, dummies para la interacción de los efectos cantón y el año fijo y las tendencias de los tribunales.
* Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.1 de importancia.
** Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.05 de significancia.
*** Estadísticamente diferente de cero en el nivel 0.01 de significancia
Conclusiones
• Se provee evidencia de que capacitar y proveer de tecnología a
los juzgado se puede tener importantes efectos en la
productividad de los mismos. Se encuentra que en promedio se
aumenta en un 6 porciento la productividad de los juzgados.
• Importante en el contexto de países en vías de desarrollo.
• Limitación: ausencia de otros indicadores de productividad como
duración.
• Investigaciones futuras deberían analizar el impacto
diferenciando por materia judicial.