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?Son los pobres las victimas de la inseguridad en las metropolis de Mexico?

* Introduccion

En este trabajo estudiamos la relacion entre victimizacion y pobreza. En lo particular estamos interesados en conocer si la pobreza incrementa o disminuye la probabilidad de ser victima de un delito. La version mas sencilla del modelo economico de crimen de Becker (1968) sugiere que los ricos, como tienen mas ingresos, son mas propensos a ser victimas de un crimen. Algunos estudios presentan evidencia de que a mayor ingreso, mayor probabilidad de ser victima de algun delito (Alvira Martin y Rubio Rodriguez (1982) y Gaviria y Pages (2002)). Sin embargo, tambien hay que considerar que a mayor ingreso mayor posibilidad de protegerse del crimen.

La investigacion economica sobre las victimas de los delitos se encuentra muy rezagada en relacion con la investigacion sobre los criminales (Allen, 2011). Es de relevancia analizar las acciones de las victimas ante delitos u ofensas, ya que los victimarios planean sus crimenes, en parte, por las acciones que emprenden los individuos para evitar ser victimas, como cambios en habitos, denuncias, autoproteccion, seguros, entre otros. Este analisis considera la informacion de la Encuesta Socioeconomica de Victimizacion y Violencia (ENVVI) realizada en las ciudades de Monterrey, Leon y Guadalajara para el ano 2009.

La estructura del articulo es la siguiente: en la seccion 1 se presenta una revision de la literatura, en la seccion 2 se desarrolla el modelo teorico, en la seccion 3 se describen los datos, en la seccion 4 se presenta la especificacion empirica del modelo, en la seccion 5 se presentan los resultados y la seccion 6 presenta las conclusiones del estudio.

* Revision de literatura

Alvira Martin y Rubio Rodriguez (1982) encuentran para Espana que a mayor ingreso mayor probabilidad de ser victima, incluso en rubros como robo en casa, violacion y robo en transporte. Tambien Gaviria y Pages (2002) encuentran, para el caso de Latinoamerica, que el crimen se concentra en los hogares de ricos y de clase media. Por el contrario, Levitt (1999) encuentra que, en Estados Unidos, la victimizacion se concentra crecientemente entre los pobres.

La literatura sobre pobreza apunta hacia que los pobres tienden a ser las victimas. Incluso consideran a la inseguridad como una mas de las dimensiones de la pobreza, ya sea porque los pobres estan indefensos ante el dano que generan las perdidas de ser victimas de un crimen (Narayan et al., 2000, p. 36) o porque, al tener activos limitados, se sienten incapaces de defenderse y defender a sus familias (Narayan et al. 1999), o porque el crimen deshace las ganancias del desarrollo que se alcanzan en areas como educacion y salud (OPHI, 2011). Si los pobres no tienen poder para hacer valer la justicia y estan indefensos, como sostienen Narayan et al., los crimenes contra los pobres no seran perseguidos y tendran tasas de victimizacion mayores.

* Marco teorico

Para estudiar los factores determinantes de la probabilidad de ser victima de un delito y su relacion con la pobreza utilizaremos el modelo de Ehrlich y Becker (1972) como base del analisis. En este modelo, el individuo puede hacer tres tipos de actividades para contrarrestar el efecto de ser victima de un delito: 1) asegurarse, 2) auto asegurarse a fin de disminuir la perdida en caso de ser victima y 3) auto protegerse a fin de disminuir la probabilidad de la perdida. De estas tres actividades, la tercera -auto protecciones la mas relevante para nuestro estudio, ya que los hogares en pobreza muchas veces no tienen acceso a los mercados de seguros ni se pueden auto asegurar por carecer probablemente de fondos de contingencia.

El modelo propuesto se puede completar teniendo en cuenta las medidas de autoproteccion que toman los hogares. Ehrlich y Becker (1972) lo analizan como un problema de seguros. Si el individuo toma medidas de autoproteccion disminuira la probabilidad de la perdida. La ganancia en utilidad al bajar la probabilidad de ser victima de un crimen sera igual a la disminucion en la utilidad por el gasto hecho en auto protegerse, por lo que individuos de mayores ingresos tenderan a auto asegurarse mas.

Supongamos a un individuo que enfrenta dos estados iniciales: uno de perdida 0, y otro en donde no pierde nada a consecuencia de algun delito, 1. La probabilidad inicial en el estado con perdida, se representa [p.sup.d], y para el estado sin perdida como 1 - [p.sup.d].

La dotacion inicial de ingreso para el individuo es [I.sup.d.sub.0] en el estado de perdida, e [I.sup.d.sub.1] en el estado sin perdida. Si el individuo gasta una cantidad s en actividades de auto proteccion, entonces la probabilidad de que ocurra el estado de perdida vendra dada por:

(1) p = p([p.sup.d], s)

Los individuos al autoprotegerse reducirian la probabilidad de que ocurra el estado de perdida e incrementarian la probabilidad del estado 1. Entonces, si tenemos dos individuos, uno pobre y uno no pobre, y s es un bien normal, el pobre demandaria una menor cantidad de s y la probabilidad de que ocurra el estado de perdida sera mayor para el.

Una mayor presencia de la policia puede disminuir el beneficio marginal de la auto proteccion, desincentivando su uso. Alternativamente, una mayor presencia de la policia puede connotar un mayor riesgo de victimizacion haciendo de esta presencia y la auto proteccion medidas complementarias.

Clotfelter (1977) sugiere una relacion concreta entre el comportamiento de auto proteccion y el valor del tiempo de una persona (entre otras relaciones). Si s, la cantidad de auto proteccion, es funcion del tiempo y del ingreso, entonces la autoproteccion esta dada por:

(2) s = s ([I.sup.d.sub.0], [I.sup.d.sub.1], t)

El tiempo tambien es relevante para la autoproteccion porque las personas con menores ingresos tenderan a incrementar su tiempo en auto proteccion y las de mayor ingreso tenderan a utilizar mayor proporcion de su ingreso en acciones para protegerse y evitar ser victimas de la delincuencia.

Individuos de diferentes ciudades o incluso de areas dentro de una misma ciudad, enfrentan diferentes probabilidades de ser victimas de un delito, ya que tienen diferente exposicion al crimen, como discute Balkin (1979). Si llamamos e a la exposicion al crimen, la probabilidad de ser victima vendra dada por:

(3) p = p([p.sup.d], s, e)

En donde [delta]p/[delta]e > 0, es decir, a mayor exposicion mayor probabilidad de ser victima. La exposicion al crimen no solo depende de la ciudad o area de la ciudad donde vive el individuo, sino que tambien los individuos pueden protegerse de los delincuentes limitando sus actividades y reduciendo la probabilidad de ser victima de un delito. Tambien es posible que, como discute Allen (2011), la probabilidad de ser victima dependa de factores exogenos g que sean independientes de las actividades de los individuos. Uno de estos factores podria ser la pobreza. Por tanto, la probabilidad de ser victima podria ser descrita como:

(4) p = p([p.sup.d], s, e, g)

Las medidas de auto proteccion pueden tomar varias formas. Asi, Balkin (1979) toma en cuenta a las personas que limitan sus actividades para no ser victimas de un crimen. Allen (2011) considera ademas medidas de autoproteccion y de exposicion social al crimen como vivir en zonas donde los individuos tienen mayor probabilidad de ser victimas.

Datos

Los datos utilizados en este trabajo corresponden a la Encuesta Socioeconomica de Victimizacion y Violencia (ENVVI) llevada a cabo conjuntamente por la Universidad Autonoma de Nuevo Leon, la Universidad de Guadalajara y la Universidad de Guanajuato en el ano 2009. El objetivo de la encuesta es estimar la prevalencia e incidencia de delitos, asi como conocer la manera en que la poblacion percibe la inseguridad y las caracteristicas socioeconomicas ligadas a actos de criminalidad y violencia en las areas metropolitanas de Monterrey, Guadalajara y Leon.

Para el diseno del cuestionario se tomo como base el de la Encuesta Nacional Sobre Inseguridad (ENSI), utilizado por el Instituto Ciudadano de Estudios sobre Inseguridad A. C. (ICESI). (2) La poblacion objetivo consistio de las personas de 18 anos o mas que se encontraran radicando al momento de la encuesta en alguno de los municipios de cada area metropolitana.

El muestreo utilizado fue por conglomerados multietapico. En la primera etapa se seleccionan manzanas con probabilidades proporcionales a su tamano. En la segunda etapa, en cada manzana de la muestra se seleccionan de manera aleatoria cuatro viviendas particulares habitadas y en la tercera etapa se selecciona a un adulto de acuerdo al muestreo simple aleatorio, del total de adultos radicando en la vivienda. Este proceso arroja muestras de 1,544 viviendas para Monterrey, 1,614 para Guadalajara y 1,476 para Leon, para un total de 4,634 viviendas encuestadas. El diseno de la muestra permite un intervalo de confianza del 95% y un margen de error de 3% en los resultados.

El periodo de victimizacion analizado es de septiembre de 2008 a septiembre de 2009 y la encuesta fue aplicada entre octubre 2009 y enero 2010. La encuesta esta organizada en 2 modulos generales (datos del hogar y percepcion de inseguridad y habitos) y 7 modulos particulares para indagar sobre los delitos de intento de robo y robo a casa habitacion, intento de robo y robo a vehiculo, asaltos, ataques y amenazas.

Especificacion empirica del modelo

El objetivo del estudio requiere la identificacion de los hogares en situacion de pobreza. Una medida frecuentemente utilizada es el ingreso familiar, esto es, un hogar se consideraria pobre si el ingreso familiar esta por debajo de una linea o umbral de pobreza que representa una canasta basica de bienes considerados indispensables. Sin embargo, esta definicion de pobreza no considera otros factores que contribuyen al bienestar de las familias y que no pueden ser adquiridos en el mercado de bienes. La pobreza esta tambien asociada a la imposibilidad de acceder a ciertos servicios basicos que son proporcionados por el gobierno. Asi como otros factores que trascienden del ambito individual, como caracteristicas geograficas, sociales, culturales, entre otras relacionadas con elementos comunitarios.

De acuerdo al articulo 36 de la Ley General de Desarrollo Social (2004), se establecen al menos ocho indicadores para la medicion multidimensional de la pobreza como el ingreso corriente per capita, el rezago educativo promedio en el hogar, el acceso a los servicios de salud, de seguridad social, la calidad y espacios de la vivienda, el acceso a los servicios basicos en la vivienda, el acceso a la alimentacion y el grado de cohesion social. Sin embargo, del cuestionario aplicado a las familias no es posible estimar estas variables para el calculo multidimensional de la pobreza.

Ademas se requiere de una medida que homologue el criterio para tener un indicador comparable de pobreza en las tres areas metropolitanas bajo estudio. Una forma de realizar la identificacion es utilizando la delimitacion del padron de beneficiarios del Programa para el Desarrollo de Zonas de Atencion Prioritaria (ZAP). Este programa federal es una herramienta de politica social con enfoque territorial, cuyo objetivo es el de proporcionar apoyo y oportunidades de desarrollo a la poblacion que habita en los territorios con mayor marginacion del pais. Basados en los criterios del Consejo Nacional de Evaluacion de la Politica de Desarrollo Social (CONEVAL), las ZAP se definen como las areas o regiones rurales o urbanas que presentan condiciones estructurales de marginacion, pobreza y exclusion social, Secretaria de Desarrollo Social (SEDESOL) (2010).

En nuestro estudio, la medida de exposicion social es importante, porque una de las formas en que estudiaremos la relacion entre victimizacion y pobreza es seleccionando las areas de concentracion (ZAP) de las areas metropolitanas. Por tanto, la identificacion de hogares pobres y no pobres es exogena, ya que dependera de las areas de marginacion definidas por la SEDESOL para el otorgamiento de este apoyo. Las estimaciones del CONEVAL (2009) revelan que el estado con mayor grado de rezago social es Guanajuato, con un porcentaje en pobreza patrimonial de 51.6%, mientras que en Jalisco es de 41.6% y en Nuevo Leon es de 27.5%.

La definicion de las zonas de atencion prioritaria (ZAP) implica que las viviendas localizadas en estas areas son en promedio mas pobres que las zonas que no estan en el padron de beneficiarios. Sin embargo, la heterogeneidad dentro de las regiones encuestadas podria no reflejar este hecho. Por tanto, para examinar las diferencias entre zonas, en la Cuadro 1 se muestra el salario promedio por hora para el ano 2010 para cada una de las zonas ZAP definidas en cada una de las tres areas metropolitanas utilizando la Encuesta Nacional de Ocupacion y Empleo (ENOE) 2010. Es posible observar que el salario promedio es mayor en las zonas que no son de atencion prioritaria en las tres ciudades. Para Monterrey se obtiene una diferencia mayor entre zonas de $5 pesos por hora, en tanto que, en Guanajuato, la diferencia es de solo $1.6 pesos por hora; ambas diferencias son significativas con un nivel de confianza del 95%. Para Guadalajara, esta diferencia es de $2.2 pesos por hora con una significancia del 90%.

La escolaridad del jefe de familia es otro indicador de pobreza. En el Cuadro 2 se muestran las diferencias entre zonas de atencion prioritaria y las que no lo son, para las tres ciudades. En Monterrey y Guadalajara la escolaridad en las zonas ZAP es superior a la escolaridad de las ZAP de Guanajuato y la escolaridad del jefe en zonas que no son de atencion prioritaria es de poco mas de 10 anos, mientras que para Guanajuato es de 8 anos.

La medida de pobreza mayormente utilizada es el nivel de ingreso de las familias, sin embargo, su aplicacion debe ser tomada con cautela debido a las observaciones que se pierden por la no respuesta. En el Cuadro 3 se presentan las tasas de victimizacion por nivel de ingreso para las tres ciudades analizadas. En Monterrey es notable que las tasas de victimizacion mayores se estimen para las familias que reciben menos de $1,500 y para aquellas que reciben mas de $30,000, por lo que la relacion entre victimizacion e ingreso se podria representar en forma de U. Es decir, es consistente con la teoria de Becker (1968) que el beneficio de cometer un delito es mayor en los ricos que en los pobres; asimismo es consistente con Narayan et al. (1999, 2000), en donde mencionan que se observaria mayor victimizacion entre los pobres.

Por otro lado, las tasas de victimizacion en Leon tambien muestran una relacion similar a las de Monterrey. No obstante, el rango de ingresos se amplia, ya que son las familias que reciben menos de $6,000 pesos mensuales las mas propensas a ser victimas, con tasas que estan entre 113.6 y 117.6 por cada 1000 hogares. Sin embargo, los hogares que perciben entre $15,001 a $30,000 son los que muestran una tasa de victimizacion mayor, de 142.9 victimas por cada 1000 hogares. Para Guadalajara no es posible establecer una relacion clara entre victimizacion y pobreza a pesar de que la tasa de victimizacion mas alta se observa en el segundo nivel de ingresos mas bajo, $1,501-$3,000 pesos mensuales.

En el Cuadro 3 se proporciono evidencia de una relacion entre pobreza y victimizacion de una forma descriptiva. Para estimar la probabilidad de victimizacion se estimara el modelo desarrollado en la segunda seccion utilizando un modelo probabilistico Logit. La ecuacion a estimar es:

(5) [Y.sub.i] - [alfa] + [[beta].sub.i][X.sub.is] + [[beta].sub.2][e.sub.i] + [[beta].sub.2][I.sub.i] + [[beta].sub.4][[lambda].sub.AM] + [[epsilon].sub.i]

donde,

[Y.sub.i] es una variable ficticia que toma el valor de 1 cuando algun miembro de la familia i ha sido victima de delito y 0 de lo contrario (los delitos utilizados son robo en casa habitacion),

X es un conjunto de s vectores que denotan las caracteristicas de la vivienda i relacionadas con acciones de auto proteccion (como candados, chapas de seguridad, puertas de seguridad, perro guardian),

e es una medida de exposicion al riesgo (la proporcion de miembros del hogar que estudian y/o trabajan o si la vivienda esta ubicada cerca de alguna colonia conflictiva). La presencia de patrulla de barrio o caseta de policia podria denotar una zona de mayor victimizacion (exposicion) o ser complementario a la auto proteccion.

I es una medida de pobreza ZAP (binaria), educacion del jefe de hogar o ingreso familiar mensual (por rangos) (3),

[l.sub.AM] es un efecto por area metropolitana (Monterrey es la zona de referencia) y

[e.sub.i] es el termino de error aleatorio.

Resultados

Los cambios marginales de la ecuacion (5) se muestran en la Cuadro 4. Se estimaron diferentes modelos en los cuales se incluyeron variables de autoproteccion, exposicion al riesgo, variables ficticias para cada ciudad y tres medidas de ingreso o pobreza: ZAP (modelos 1 y 4), la educacion del jefe de familia (modelo 2) y el nivel de ingreso familiar (modelos 3 y 5).

Los resultados sugieren que las viviendas localizadas en zonas ZAP tienen 1.8% mayor probabilidad de ser victimas de algun robo a casa habitacion en comparacion con las viviendas que no estan en estas zonas. Por otro lado, cuando se incluye la variable de cercania con una colonia conflictiva la probabilidad se reduce a 1.5%. El modelo 2 establece que mientras mayor sea la escolaridad del jefe del hogar, la probabilidad de victimizacion se reduce. Por ultimo, cuando se incluyen diferentes rangos de ingreso se observa que aquellas familias que obtienen un ingreso familiar de entre 3,001 y $9,000 tienen una probabilidad de victimizacion de 2.5% menor relativa a quienes ganan menos de $3,000. Para los que obtienen un ingreso mayor a $9,000 la probabilidad de ser victima relativa a los de menores ingresos es de 1.8% menos, aunque en el modelo 5 resulta no significativa esta relacion.

Adicionalmente se encuentra que tener candados en el hogar incrementa la probabilidad de ser victima de un delito en un rango de 2.6 a 3.5%. Probablemente los hogares requieran de otras medidas de autoproteccion para evitar ser victimas de delitos. Por otro lado, tener un perro guardian podria reducir la probabilidad de victimizacion, pero resulta estadisticamente no significativo. La patrulla de barrio o caseta de policia reduciria la probabilidad de ser victima de delito; sin embargo, resulta significativo en el modelo en donde se incluye como medida de pobreza la educacion del jefe de familia o bien cuando se incluyen los rangos de ingreso y cuando se incluye la variable de cercania con una colonia conflictiva.

Como medidas de exposicion al riesgo se incluye la proporcion de trabajadores y estudiantes en el hogar para considerar viviendas que por motivos de trabajo o estudio se queden solas, sin embargo, no es significativa para el analisis. La variable de cercania a una colonia conflictiva aumenta la probabilidad de victimizacion en 2.2% en los dos modelos en donde se incluyo.

Conclusion

Este articulo proporciona evidencia que sugiere que los hogares en situacion de pobreza, utilizando tres diferentes medidas, tienen una mayor probabilidad de ser victimas de un delito, en particular robo a casa habitacion, despues de controlar por los efectos de la autoproteccion, exposicion y area metropolitana.

Los hogares ubicados en Zonas de Atencion Prioritarias son mas propensos a ser victimas de delito que los que no pertenecen a esta categoria. Los hogares con jefes mas educados o con mayores ingresos son menos propensos a ser victimas que los hogares menos educados o de menores ingresos. Un dato relevante es que solamente el 39% de las victimas denunciaron el delito; de este porcentaje, el 70% de los denunciantes no vivian en zonas de atencion prioritaria. El 22% respondio que no denunciaban porque no les hacen caso, mientras un 10% respondio que no denuncio porque no tiene tiempo y otro 10% porque tienen miedo al victimario. Como recomendacion de politica se propone mejorar las instancias para realizar las denuncias simplificando los tramites y generando confianza entre las personas, especialmente entre aquellas de menores ingresos.

Recepcion: 20/12/2011

Aceptacion: 02/03/2012

Bibliografia

Allen, W. D. (2011). "Criminals and Victims", 1st ed. Stanford Economics and Finance, Stanford.

Alvira Martin, F.; Rubio Rodriguez, M. A. (1982). "Victimizacion e inseguridad: la perspectiva de las encuestas de victimizacion en Espana", Revista Espanola de Investigaciones Sociologicas, 18, 29-50.

Balkin, S. (1979). "Victimization rates, safety and fear of crime", Social Problems, 26(3), 343-358.

Becker, G. S. (1968). "Crime and Punishment: An Economic Approach", Journal of Political Economy, 76(2), 167-217.

Clotfelter, Charles T. (1977). "Urban Crime and Household Protective Measures", The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 59(4), 499-503.

CONEVAL (2009). Evolucion de la pobreza en Mexico. Consejo Nacional de Evaluacion de la Politica de Desarrollo Social.

Ehrlich, I.; Becker, G. S. (1972). "Market Insurance, Self-Insurance, and Self-Protection", Journal of Political Economy 80, 623-648.

Gaviria, Alejandro; Pages, Carmen (2002). "Patterns of crime victimization in Latin American cities", Journal of Development Economics, Elsevier, vol. 67(1), 81-203.

Levitt, Steven D. (1999). "The Changing Relationship Between Income and Crime Victimization", Economic Policy Review - Federal Reserve Bank of New York 5(3), 87-98.

Ley General de Desarrollo Social (2004). "De la Definicion y Medicion de la pobreza", Diario Oficial de la Federacion, 20 de enero, Capitulo VI, Articulo 36, p. 8.

Narayan, D.; Chamber, R.; Shah, M. K.; Petesch, P. (2000). Voices of the Poor. Crying Out for Change, (Vol. 1). New York: Oxford University Press.

Narayan, D.; Patel, R.; Schafft, K.; Rademacher, A.; Koch-Schulte, S. (1999). "Can Anyone Hear Us? Voices From 47 Countries". In World Bank (Ed.), Voices of the Poor (Vol. 1, pp. 1-280): World Bank.

OPHI, Oxford Poverty & Human Development Initiative (2011). Oxford Department of International Development. Queen Elizabeth House, University of Oxford. http:// www.ophi.org.uk/research/missing-dimensions/

SEDESOL (2010), "Lineamientos especificos para la conformacion de los padrones de beneficiarios 2010", Programa para el desarrollo de zonas prioritarias. Secretaria de Desarrollo Social.

Cinthya Caamal, Lourdes Trevino y Jorge Valero (1)

(1) Facultad de Economia, Universidad Autonoma de Nuevo Leon. Correo electonico: maria.trevinovr@uanl. edu.mx

(2) Cabe mencionar que, a partir de 2010, la ENSI es aplicada por el Instituto Nacional de Estadistica Geografia e Informatica (INEGI), en coordinacion con el ICESI.

(3) El rango 1 va de 0 a 3,000 pesos mensuales (es la categoria de referencia), el rango 2 va de 3,001 a 9,000 pesos y el rango 3 es para ingresos de 9,001 pesos y mas.
Cuadro 1
Salario promedio por hora 2010

Area metropolitana   Zona de           Pruebas de diferencia
                     atencion
                     prioritaria

                     Si       No

Monterrey            $ 29.3   $ 34.3   t = 2.71
Guadalajara          $ 23.4   $ 25.6   t = 1.86
Leon                 $ 19.8   $ 21.4   t = 2.07

Fuente: Calculos propios de la ENOE 2010, primer trimestre.

Cuadro 2
Escolaridad promedio del jefe de familia

Area metropolitana   Zona de      Pruebas de
                     atencion     diferencia
                     prioritaria

                     Si    No

Monterrey            8.3   10.2   t = 7.70
Guadalajara          9.0   10.7   t = 4.97
Leon                 6.7   8.1    t = 3.90

Fuente: Calculos propios del Estudio Socioeconomico
de Victimizacion y Violencia, 2009.

Cuadro 3
Tasa de victimizacion (por 1000 hogares) por nivel de ingreso

                    Monterrey   Guadalajara   Leon    Total

$1,500 o menos      122.4       40.0          113.6   96.3
$1,501 a $3,000     67.7        57.1          117.6   82.9
$3,001 a $6,000     54.8        34.0          115.7   60.6
$6,001 a $9,000     44.4        45.0          71.4    49.9
$9,001 a $15,000    67.1        44.4          50.0    52.9
$15,001 a $30,000   95.9        40.0          142.9   86.1
Mas de $30,000      142.9       0.0           0.0     45.5
Todos               63.0        41.7          99.2    62.8

Fuente: Calculos propios del Estudio Socioeconomico de
Victimizacion y Violencia 2009.

Cuadro 4
Resultados del modelo logit

                          Modelo 1    Modelo 2     Modelo 3

Candados                  0.035 ***   0.031 ***    0.028 ***
                          (4.88)      (3.92)       (3.17)
Perro

Patrulla de barrio/       -0.011      -0.017 **    -0.017
  caseta de policia       (-1.56)     (-2.10)      (-1.93)
Proporcion trabajadores   0.012       0.021        0.018
  y estudiantes           (1.07)      (1.61)       (1.24)
Cerca de colonia
  conflictiva
ZAP                       0.018**
                          (2.212)
Educacion del jefe                    -0.002 ***
                                      (-2.66)
Ingreso familiar                                   -0.025 **
  3,001-9,000                                      (-2.23)
Ingreso familiar                                   -0.018 *
  mayor a 9,000                                    (-1.68)
Guadalajara               -0.002      -0.001       -0.024 **
                          (-0.28)     (-0.09)      (-2.37)
Leon                      0.033 ***   0.034 ***    0.022 *
                          (2.76)      (2.62)       (1.83)
No. de observaciones      3862        3281         2884
Log likelihood            -825.21     -707.70      -647.15

                          Modelo 4    Modelo 5

Candados                  0.033 ***   0.026 ***
                          (4.72)      (2.967)
Perro                     -0.006      -0.006
                          (-0.87)     (-0.67)
Patrulla de barrio/       -0.011      -0.017*
  caseta de policia       (-1.45)     (-1.96)
Proporcion trabajadores   0.010       0.016
  y estudiantes           (0.88)      (1.12)
Cerca de colonia          0.022 ***   0.022 ***
  conflictiva             (3.06)      (2.59)
ZAP                       0.015 *
                          (1.79)
Educacion del jefe

Ingreso familiar                      -0.025 **
  3,001-9,000                         (-2.20)
Ingreso familiar                      -0.016
  mayor a 9,000                       (-1.52)
Guadalajara               -0.007      -0.027 ***
                          (-0.85)     (-2.77)
Leon                      0.029 **    0.02 *
                          (2.49)      (1.71)
No. de observaciones      3845        2866
Log likelihood            -814.88     -640.62

Notas: coeficientes se refieren a efectos marginales; valores p
entre parentesis.

Categorias de referencia: ingreso familiar mensual de 0 a 3,000
pesos; area metropolitana de Monterrey
*** significativo al 1%, ** significativo al 5%,
* significativo al 10%

Fuente: Calculos propios con datos del Estudio Socioeconomico de
Victimizacion y Violencia 2009.
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Author:Caamal, Cinthya; Trevino, Lourdes; Valero, Jorge
Publication:EconoQuantum: revista de economia y negocios
Date:Jan 1, 2012
Words:4667
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