8  Cas d’estudi: la pau democràtica

“Ultimately, the best strategy to ensure our security and to build a durable peace is to support the advance of democracy elsewhere. Democracies don’t attack each other”. (Bill Clinton, 1994).

“Democracies don’t go to war with each other. And the reason why is the people of most societies don’t like war, and they understand what war means… I’ve got great fight in democracies to promote peace. And that’s why I’m such as strong believer that the way forward in the Middle East … is to promote democracy”. (George W. Bush, 2004).

8.1 Introducció

Les democràcies són menys bel·ligerants que les autocràcies? Aquesta qüestió, sorgida fa més de cent anys a partir de les idees d’Immanuel Kant i Woodrow Wilson, ha estat una de les grans preguntes de la disciplina de les Relacions Internacionals. Segons l’argument liberal, en els Estats democràtics les decisions de la classe política depenen en bona part de l’opinió de l’electorat, que mai votaria assumir el cost d’una guerra. Per aquesta raó, es creu que les democràcies haurien d’haver participat en menys guerres que les autocràcies. No obstant això, autors realistes com E.H. Carr i Hans Morgenthau, i més tard, autors neorrealistes com Kenneth Waltz, van rebutjar aquesta idea. Els realistes argumentaven que la condició humana era igual (de dolenta, interessada i calculadora) sense distinció del règim polític que estiguessin governant, mentre que els neorrealistes apuntaven a l’estructura del sistema internacional, anàrquica, per argumentar que eren els canvis en el sistema i la manera com el poder estava distribuït entre les unitats el principal element explicatiu del conflicte, no pas el règim polític.

Encara que la recerca quantitativa sobre la pau democràcia s’origina a la dècada dels 60 (Babst, 1964), la major part dels estudis es van realitzar entre els anys 1970 i 1995 (Abdolali & Maoz, 1989; Maoz & Russet, 1993; Rummel, 1979; Singer & Small, 1976). Aquestes investigacions van mirar de respondre a dues qüestions: en primer lloc, són les democràcies menys propenses a fer la guerra que els altres règims polítics? I, en segon lloc, són les democràcies menys propenses a fer la guerra entre elles? Si ens hi fixem, els Estats són la unitat d’anàlisi a la primera pregunta, per tant, s’ha respost a la pregunta amb dades monàdiques. En canvi, la relació entre Estats és la unitat d’anàlisi en la segona pregunta, pel qual s’ha intentat respondre utilitzant dades diàdiques.

Paul Poast i Twitter

En aquest fil de Twitter de Paul Poast podeu trobar un bon resum històric dels estudis quantitatius de la pau democràtica. Poast és professor de Relacions Internacionals a la Universitat de Chicago i contribueix activament a Twitter amb fils divulgatius sobre la disciplina.

En aquest capítol, abordarem la primera pregunta a partir d’una base de dades monàdica original que registra el nombre de guerres en les quals cada règim polític ha participat des de l’any 1800 fins al 20101. La conclusió a la que arribarem és semblant a la que han arribat la majoria d’estudis de la pau democràtica: si fa o no fa, les democràcies són igual de bel·ligerants que la resta de règims polítics. També és cert que altres estudis, mitjançant dades diàdiques, sí que han vist que les democràcies són menys propenses a fer la guerra entre elles.

  • 1 Aquesta activitat ha estat elaborada amb la col·laboració de Claudia Ros.

    • 8.2 Descripció de les dades

    En el marc de dades que tenim a continuació, cada observació descriu les característiques d’un Estat que ha mantingut el mateix règim polític durant un període determinat. Per exemple, els Estats Units constitueixen una única observació, ja que sempre han estat una democràcia al llarg de tots els anys dels quals disposem dades. En canvi, Cuba té cinc observacions, cadascuna corresponent a un període en què ha mantingut un règim polític democràtic o autocràtic. Durant el període 1902-1908 va ser una autocràcia, durant el 1909-1915 una democràcia, entre 1916 i 1939 una autocràcia de nou, i així successivament per a cada observació. La unitat d’anàlisi d’aquesta base de dades és el règim polític i la unitat d’observació és el règim per Estat i període.

    dempeace
## # A tibble: 494 × 18
##    ccode abbreviation period         styear endyear democracy duration war_years
##    <dbl> <chr>        <chr>           <dbl>   <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
##  1     2 USA          UNITED STATES…   1800    2010         1      211        36
##  2    20 CAN          CANADA 1867-2…   1867    2010         1      144        13
##  3    31 BHS          BAHAMAS 1973-…   1973    2010         1       38         0
##  4    40 CUB          CUBA 1902-1908   1902    1908         0        7         0
##  5    40 CUB          CUBA 1909-1915   1909    1915         1        7         0
##  6    40 CUB          CUBA 1916-1939   1916    1939         0       24         0
##  7    40 CUB          CUBA 1940-1952   1940    1952         1       13         0
##  8    40 CUB          CUBA 1953-2010   1953    2010         0       58         4
##  9    41 HTI          HAITI 1820-20…   1820    2010         0      191         0
## 10    42 DOM          DOMINICAN REP…   1844    1965         0      122         0
## # ℹ 484 more rows
## # ℹ 10 more variables: cinc <dbl>, tpop <dbl>, dummy_EU <dbl>,
## #   dummy_GATT <dbl>, dummy_WTO <dbl>, dummy_NATO <dbl>, dummy_OECD <dbl>,
## #   religion_max <chr>, religion_pop <dbl>, gdpPercap <dbl>

    Exercici 8.1 (Descarrega la base de dades) Descarrega l’arxiu dempeace.zip, on trobaràs la base de dades i el llibre de codis. Fes una exploració de les dades amb, per exemple, les preguntes següents:

    • Quines són les variables del marc de dades?
    • D’acord amb la nostra pregunta de recerca, quina és la variable dependent? I quina la variable independent? Hi ha controls que puguem posar?
    • Hi ha dades perdudes? En quines variables?
    • Quines variables falten? Se t’acudeix alguna variable que estigui omesa i sigui rellevant per l’estudi?

    El marc de dades té 494 observacions i 18 variables. Les dues variables principals de l’estudi són democràcia i guerra. La variable dependent és el nombre de guerres en les quals ha participat un règim polític durant el seu període d’existència. Al tractar-se d’una variable numèrica, es visualitzarà millor amb un histograma (figura 8.1).

    hist(dempeace$war_years)

    Figura 8.1: Nombre de guerres per règim polític.

    La variable independent és el règim polític, mesurada de forma binària. Quan és 1, el règim és democràtic durant el període indicat, i quan és 0, el règim és autocràtic. Al tractar-se d’una variable binària, podem observar-la amb una taula o amb un diagrama de columnes. Veiem que tenim comptabilitzats 269 règims autocràtics i 224 règims democràtics.

    table(dempeace$democracy)
## 
##   0   1 
## 269 224

    El conjunt de dades inclou també altres característiques dels règims polítics, com ara la seva durada en anys (duration), les seves capacitats relatives de poder militar (cinc) o la seva participació en institucions internacionals com la UE (dummy_EU) o l’OTAN (dummy_NATO).

    Per conèixer millor les variables que tenim a disposició, demanarem uns estadístics descriptius com la mitjana, la moda, la desviació típica o el nombre de casos de cada variable amb el paquet stargazer. També seria idoni crear algunes visualitzacions que ens permetin observar millor la distribució dels valors d’algunes variables2.

  • 2 Existeixen altres funcions que ens permeten realitzar anàlisis similars, com summary(), skimr::skim(), GGally::ggpairs() o graphics::pairs().

    • library(stargazer)
stargazer(data.frame(dempeace), type = "text")
## 
## ==========================================================
## Statistic     N     Mean     St. Dev.    Min       Max    
## ----------------------------------------------------------
## ccode        494  425.374    254.859      2        990    
## styear       493 1,945.592    58.620    1,800     2,010   
## endyear      471 1,985.650    32.121    1,847     2,010   
## democracy    493   0.454      0.498       0         1     
## duration     471   37.490     43.831      1        211    
## war_years    493   1.661      4.742       0        36     
## cinc         450   0.007      0.023    0.00000    0.208   
## tpop         450 27,382.840 91,770.450   10     1,359,821 
## dummy_EU     449   0.060      0.238       0         1     
## dummy_GATT   449   0.183      0.387       0         1     
## dummy_WTO    449   0.416      0.494       0         1     
## dummy_NATO   449   0.094      0.292       0         1     
## dummy_OECD   449   0.102      0.304       0         1     
## religion_pop 216   0.845      0.162     0.400     0.996   
## gdpPercap    359 12,510.760 15,528.890 469.398 114,344.000
## ----------------------------------------------------------

    Si mirem cada una de les variables detingudament, veurem que moltes d’elles estan esbiaixades cap a la dreta. Això significa que podríem utilitzar deformacions com la logarítmica per convertir aquestes distribucions en normals. Això possiblement ens milloraria la capacitat explicativa del model de regressió. No obstant això, per simplificar l’exercici i la interpretació dels resultats, deixarem aquestes variables tal com estan.

    8.3 Selecció de variables

    En una recerca quantitativa, el procediment més comú és fer primer una revisió de la literatura sobre la temàtica que estem investigant, decidir des d’una perspectiva teòrica quines variables són necessàries i com han de ser mesurades i, a continuació, fer una anàlisi empírica de les variables. Tanmateix, com ja tenim un marc de dades construït amb un nombre de variables molt limitat, farem el procediment al revés: primer analitzarem les dades i després veurem com justificar teòricament la selecció de les variables que considerem rellevants.

    Per començar, realitzarem una anàlisi empírica de les dades a través d’una taula de correlacions. Aquest cop utilitzarem la funció corrplot() del paquet homònim per observar com les variables numèriques es relacionen entre elles (figura 12.1). Això ens permetrà descartar, si és necessari, les que tinguin una correlació massa alta.

    library(corrplot)
dempeace |> 
  select(democracy:dummy_OECD, religion_pop:gdpPercap) |> 
  cor(use = "pairwise.complete.obs") |> 
  corrplot(method="color", type="upper", order="hclust",
           addCoef.col = "black",
           tl.col="black", tl.srt=45,
           diag=FALSE)

    Figura 8.2: Taula de correlació.

    A la figura 12.1, observem tres correlacions altes entre variables:

    • Veiem colinealitat entre les variables cinc i tpop, senyal que si fa o no fa ens estan mesurant empíricament el mateix fenomen. En aquest cas, cinc és més adient per a l’estudi, ja que mesura el poder material de manera més precisa i en termes relatius. A més, l’índex CINC incorpora la població entre un dels seus indicadors.

    • També observem que la variable duration i la variable dependent, war_years estan fortament correlacionades. Aquesta és una intuïció que segurament ja teníem, perquè és lògic que com més anys duri un règim, més oportunitats tindrà de participar en guerres. Per tant, és important mantenir la variable duration, pel fet que ens ajuda a netejar els efectes que pugui tenir que un règim hagi viscut més anys.

    • Finalment, també veiem que dummy_NATO i dummy_OECD estan correlacionades.

    Un cop hem realitzat l’anàlisi empírica, ara pensarem de manera teòrica. Què ens dirien els teòrics de les Relacions Internacionals sobre què pot afectar la relació entre la democràcia i la guerra? Per respondre la pregunta, hem de recórrer a la literatura existent sobre les teories de les Relacions Internacionals per entendre què pot afectar la relació entre la democràcia i la guerra. D’aquesta forma, podrem buscar possibles explicacions alternatives a la nostra pregunta de recerca. Si haguéssim de seleccionar quatre variables de control, aquestes podrien ser les següents:

    • Durada: És raonable pensar que un règim polític que ha durat molts anys té més oportunitats per involucrar-se en guerres que no pas un que ha existit durant uns pocs anys. Aquests últims hauran tingut poc temps per lluitar en relació a altres que hagin existit durant 150 anys. Per tant, necessàriament els hem de controlar per la variable duration.
    • Capacitats materials: Molts arguments realistes passen per mesurar la importància del poder en la política internacional. Podem pensar que les guerres han estat principalment cosa dels Estats més poderosos que lluiten per l’hegemonia global, mentre els altres Estats intenten passar desapercebuts. Les capacitats materials relatives estan capturades a la variable cinc.
    • Desenvolupament econòmic: Forma part de l’argumentari liberal que el desenvolupament econòmic ha reduït els conflictes al món. Els Estats amb un desenvolupament econòmic més gran tendeixen a comerciar entre ells i establir llaços d’interdependència, cosa que fa el conflicte menys probable. La variable més propera que tenim a la base de dades és la de gdpPercap.
    • Institucions internacionals: Les institucions internacionals creen patrons de cooperació entre Estats i mitiguen l’anarquia en el sistema internacional. Això, cal esperar, farà que hi hagi menys conflicte. Tenim diverses variables dummy que mesuren la presència d’un règim polític en una organització internacional (dummy_EU, dummy_NATO, dummy_OECD). Seleccionarem la de la Unió Europea, que és la institució internacional més robusta d’entre les que existeixen.

    8.4 Model de regressió

    Un cop s’han seleccionat les variables, ja podem procedir a la construcció d’un model de regressió. Hem inclòs la variable dependent war_years, la variable independent principal democracy i quatre variables de control: duration, cinc, gdpPercap i dummy_EU.

    mod <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap + dummy_EU))
mod
## 
## Call:
## lm(formula = war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap + 
##     dummy_EU, data = dempeace)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -11.1963  -0.9782  -0.0423   0.7051  20.5224 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -1.026e+00  3.257e-01  -3.151  0.00177 ** 
## democracy   -2.944e-02  3.902e-01  -0.075  0.93990    
## duration     6.191e-02  4.771e-03  12.976  < 2e-16 ***
## cinc         1.072e+02  1.268e+01   8.457 7.62e-16 ***
## gdpPercap   -1.808e-05  1.407e-05  -1.285  0.19963    
## dummy_EU     3.655e-01  8.256e-01   0.443  0.65825    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.39 on 349 degrees of freedom
##   (139 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.5117, Adjusted R-squared:  0.5047 
## F-statistic: 73.15 on 5 and 349 DF,  p-value: < 2.2e-16

    Els resultats sempre es poden visualitzar millor si utilitzem la funció export_summs() del paquet jtools (taula 8.1), perquè com aquesta funció ens permet contrastar diversos models de regressió, hem aprofitat per incloure-hi algunes variants.

    library(jtools)
m1 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy))
m2 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration))
m3 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap))
m4 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap + dummy_EU))
m5 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap + dummy_NATO))
m6 <- summary(lm(data = dempeace, war_years ~ democracy + duration + cinc + gdpPercap + dummy_OECD))
export_summs(m1, m2, m3, m4, m5, m6)
    Taula 8.1: Model de regressió de la pau democràtica.
    Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6
    (Intercept) 2.32 *** -0.85 **  -1.05 **  -1.03 **  -0.83 **  -1.02 ** 
    (0.29)    (0.31)    (0.32)    (0.33)    (0.31)    (0.33)   
    democracy -1.46 *** 0.09     -0.00     -0.03     -0.37     -0.04    
    (0.42)    (0.36)    (0.38)    (0.39)    (0.37)    (0.39)   
    duration         0.06 *** 0.06 *** 0.06 *** 0.06 *** 0.06 ***
            (0.00)    (0.00)    (0.00)    (0.00)    (0.00)   
    cinc                 105.66 *** 107.24 *** 103.11 *** 106.27 ***
                    (12.60)    (12.68)    (12.15)    (12.69)   
    gdpPercap                 -0.00     -0.00     -0.00 **  -0.00    
                    (0.00)    (0.00)    (0.00)    (0.00)   
    dummy_EU                         0.37                    
                            (0.83)                   
    dummy_NATO                                 3.37 ***        
                                    (0.61)           
    dummy_OECD                                         0.33    
                                            (0.68)   
    nobs 493        471        356        355        355        355       
    r.squared 0.02     0.36     0.51     0.51     0.55     0.51    
    adj.r.squared 0.02     0.36     0.50     0.50     0.54     0.50    
    sigma 4.69     3.75     3.39     3.39     3.25     3.39    
    statistic 11.80     132.15     91.22     73.15     85.54     73.16    
    p.value 0.00     0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    
    df 1.00     2.00     4.00     5.00     5.00     5.00    
    df.residual 491.00     468.00     351.00     349.00     349.00     349.00    
    nobs.1 493.00     471.00     356.00     355.00     355.00     355.00    
    *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.

    Figura 8.3: Durada segons tipus de règim polític.

    A la primera columna de la taula 8.1 observem que, sense controlar altres variables, democràcia i guerra tenen una relació negativa. És a dir, ser democràcia fa que participis de mitjana en 1.46 guerres menys. Ara bé, si controlem per altres variables aquesta relació entre democràcia i guerra s’esvaeix. Una de les variables més importants que ajuda a esvair la relació és la durada del règim polític, com podem veure al segon model. És possible que les autocràcies hagin fet més guerres simplement perquè han durat més en el temps, per la qual cosa han tingut més anys disponibles per fer guerres (com corroborem a la figura 8.3). Al model de regressió observem que per cada any addicional en el sistema internacional, un Estat participa de mitjana en 0.06 guerres més. O, dit d’una altra manera, per cada 17 anys un Estat participa en una guerra més de mitjana.

    En el model 3 hem inclòs les capacitats materials relatives i el nivell de desenvolupament econòmic. Advertim com, fins i tot quan controlem per altres variables, les capacitats materials relatives tenen un efecte molt important sobre la probabilitat de guerra. Un 1% més de poder relatiu en el sistema internacional (un 0.01, tal com està mesurada la variable) fa que un Estat participi en una guerra més de mitjana (exactament, 1.0555 guerres en el segon model i 1.0724 guerres en el tercer model).

    I què passa si controlem per la pertinença a alguna organització internacional? En els models 4, 5 i 6 hem controlat les altres variables per la presència o no de diverses organitzacions.

    Sembla que pertànyer a la Unió Europea no fa que vagis més o menys a la guerra. Tampoc observem cap efecte en la pertinença a l’OCDE. Ara bé, estar a l’OTAN fa que un Estat hagi participat en més de 3 guerres de mitjana. No en traiem conclusions precipitades, ja que aquest no era l’objectiu de la nostra pregunta de recerca. Si més no, és interessant veure com el model 5, que inclou la variable dummy de l’OTAN, és la que té més força explicativa, amb un R2 de 55%.

    Si ens fixem amb l’R2, els models ens expliquen més o menys el 50% de la variació de la variable dependent, cosa que no està gens malament. Podríem pensar en algunes maneres de millorar el model, com la transformació d’algunes variables amb asimetria negativa mitjançant el logaritme. Una altra possibilitat seria incloure variables rellevants que puguem haver omès, com la distribució de poder en el sistema internacional (per exemple, si era unipolar, bipolar o multipolar). Per últim, podríem construir una base de dades més desagregada on la unitat d’observació sigui país-any.

    8.5 Conclusió

    En resum, són les democràcies menys bel·ligerants que les autocràcies? Amb el resultat del nostre estudi, i tenint en compte les dades disponibles (i segur que millorables), observem que no. De mitjana, les democràcies no són més o menys propenses a anar a la guerra que les autocràcies. Així doncs, sembla que el tipus de règim polític no és un factor rellevant a l’hora d’explicar la probabilitat que es produeixi una guerra en el sistema internacional. Aquests resultats concorden amb les conclusions que ha arribat la literatura acadèmica (per un resum, veure George & Bennett, 2005).

    En canvi, sembla que altres factors tenen més importància a l’hora d’explicar el conflicte internacional. Principalment, veiem com els actors amb més capacitats materials relatives tenen més probabilitat de fer la guerra amb altres Estats.

    Una altra qüestió important a considerar és si les democràcies són menys propenses a fer la guerra entre elles. No obstant això, aquesta pregunta no pot ser resolta amb l’anàlisi que hem dut a terme en aquest capítol, ja que requeriríem dades diàdiques on la relació entre els Estats fos la unitat d’observació, però es pot afirmar que altres estudis acadèmics apunten que sí. Les democràcies tenen una probabilitat moderadament inferior de lluitar entre elles que amb altres tipus de règims.