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The response of illegal mining to revealing its existence

dc.contributor.gruplacGrupo de investigaciones. Facultad de Economía. Universidad del Rosarioes
dc.creatorSaavedra Pineda, Santiago
dc.date.accessioned2022-05-02T13:06:48Z
dc.date.available2022-05-02T13:06:48Z
dc.date.created2022-04-28
dc.date.issued2022-04-29
dc.descriptionLas nuevas tecnologías de monitoreo pueden ayudar a frenar las actividades ilegales al reducir las asimetrías de información entre los agentes gubernamentales encargados de hacer cumplir la ley y los que monitorean. Creé un nuevo conjunto de datos utilizando predicciones de machine learning en imágenes satelitales que detectan la minería ilegal. Luego di a conocer las predicciones a los agentes del gobierno para estudiar la respuesta de la actividad ilegal. Asigné municipios al azar a uno de cuatro grupos: (1) información para el observador (gobierno local) de ubicaciones potenciales de minas en su jurisdicción; (2) información al ejecutor (gobierno nacional) de ubicaciones potenciales de minas; (3) información tanto para el observador como para el ejecutor, y (4) un grupo de control, donde no informé a nadie. El efecto de la información es relativamente similar independientemente de a quién se informe: en los municipios tratados, la minería ilegal se reduce un 11% en los lugares informados y sus alrededores. Sin embargo, si se tienen en cuenta los efectos indirectos negativos --- aumentos de la minería ilegal en áreas no reportadas --- la reducción neta es de solo un 7%. Estos resultados ilustran los beneficios de las nuevas tecnologías para aumentar la capacidad estatal y reducir la actividad ilegal.es
dc.description.abstractNew monitoring technologies can help curb illegal activities by reducing information asymmetries between enforcing and monitoring government agents. I created a novel dataset using machine learning predictions on satellite imagery that detects illegal mining. Then I disclosed the predictions to government agents to study the response of illegal activity. I randomly assigned municipalities to one of four groups: (1) information to the observer (local government) of potential mine locations in his jurisdiction; (2) information to the enforcer (National government) of potential mine locations; (3) information to both observer and enforcer, and (4) a control group, where I informed no one. The effect of information is relatively similar regardless of who is informed: in treated municipalities, illegal mining is reduced by 11% in the disclosed locations and surrounding areas. However, when accounting for negative spillovers --- increases in illegal mining in areas not targeted by the information --- the net reduction is only 7%. These results illustrate the benefits of new technologies for building state capacity and reducing illegal activity.es
dc.format.extent49 ppes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_34088_
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/34088
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentFacultad de Economía
dc.relation.urihttps://ideas.repec.org/p/col/000092/020078.html
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)es
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectMinería ilegal en Colombiaes
dc.subjectTecnologías de monitoreoes
dc.subjectActividades ilegaleses
dc.subjectPredicciones de machine learninges
dc.subjectNuevas tecnologías para aumentar la capacidad estatales
dc.subject.ddcEconomíaes
dc.subject.jelH26, K42, O13, O17, Q53es
dc.subject.keywordIllegal mininges
dc.subject.keywordMonitoring technologyes
dc.subject.keywordColombiaes
dc.titleThe response of illegal mining to revealing its existencees
dc.typeworkingPapereng
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/draft
dc.type.spaDocumento de trabajospa
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