Weighting the resources: Determinant factors of poverty in housholds from Monclova, Aguascalientes, and Mexico City

Georgina Rojas García

Centro de Investigaciones y Estudios Superiores en Antropología Social.

Resumen

Abstract

This paper aims to estimate the magnitude of poverty in three Mexican cities and to identify its determinants. Despite the number studies about poverty in our country, research on specific cities is rare, mainly due to limited information sources. In this paper, I propose an estimation of poverty based on the Mexican National Urban Employment Survey (Encuesta Nacional de Empleo Urbano-ENEU). Mexico City, Aguascalientes, and Monclova are chosen of case studies because of their contrasting economic experiences. The paper traces the trend of urban poverty in Mexico during the 1990s, as well as the magnitude of poverty in those three cities for 1993,1996, and 2000, examining three periods: before, during, and after the peso devaluation crisis that began in december, 1994. Additionally, marshalling evidence reported by ethnographic observation of poor households' resources, this study assesses the relative weight of those resources based on a series of logistic regression models. I then gauge and discuss the differential effect of the following factors that put families at risk of falling into poverty: city of residence, demographic characteristics of households, education, labor force, and housing.

Introducción

Dada la tradición de más de dos décadas de los estudios de pobreza en nuestro país, hablar de la pobreza urbana no constituye una novedad. Sin embargo, el contexto macroeconómico en que se presenta el fenómeno actualmente imprime a la pobreza urbana ciertas características que no se observaban entonces. Además, en los estudios existentes hace falta explorar más detalladamente la particularidad de la pobreza en algunas ciudades específicas. El objetivo general de este trabajo es estimar la magnitud de la pobreza en algunas ciudades mexicanas e identificar la importancia relativa de algunos de sus factores determinantes.

Geográficamente, este trabajo se ubica en la Ciudad de México, Aguascalientes y Monclova. Las tres ciudades difieren considerablemente en cuanto a tamaño e importancia económica y política, pero fueron elegidas porque constituyen casos paradigmáticos de la industrialización en la historia reciente del país. Las tres han sido, en diferentes momentos, el locus donde se probaron políticas de industrialización más o menos respaldadas por la élite empresarial. La finalidad de incluir estas ciudades es explorar en qué medida el papel que juegan en la etapa actual de economía abierta influye en las condiciones de vida de su población; es decir, en qué medida un caso relativamente exitoso de adaptación a las demandas de la economía internacional reduce el riesgo de que los habitantes de esas ciudades sean pobres.

La metodología seguida es una propuesta para estimar la magnitud de la pobreza en algunas áreas urbanas específicas utilizando la Encuesta Nacional de Empleo Urbano (ENEU). Como se explicará más adelante, se adapta la línea de pobreza calculada por el Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática (INEGI) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) en 1992. Una vez que el nivel de pobreza es calculado, se procede a construir una serie de modelos de regresión logística con el fin de valorar el peso relativo de diferentes factores sobre la determinación de la pobreza de los hogares. Los factores incluidos en los modelos se derivan de algunos estudios —principalmente etnográficos— cuyas evidencias han identificado el conjunto de recursos que los hogares y los mecanismos que utilizan para movilizar tales recursos cuando se tienen que enfrentar periodos económicamente críticos (Selby et al, 1990; Roberts, 1991; Moser, 1996 y 1998; González de la Rocha, 1994 y 2000). Se pretende ofrecer un acercamiento cuantitativo a esta problemática a fin de aportar evidencias que sugieran nuevas hipótesis en torno a las respuestas de los hogares urbanos ante las presiones económicas externas a la unidad doméstica.

En la primera parte del trabajo se presenta una revisión somera de las principales características de la industrialización en las tres ciudades de interés —Ciudad de México, Aguascalientes y Monclova— durante la fase de la industrialización por sustitución de importaciones (ISI) y en la actual etapa de economía orientada a las exportaciones (EOE). Posteriormente se discute la metodología seguida y se presenta la tendencia de la pobreza urbana obtenida a partir de la línea de pobreza (LP) propuesta. Después se discute la importancia de complementar estudios etnográficos y cuantitativos sobre los recursos de los hogares y se presenta brevemente el "portafolio de activos" de los hogares que se incluyen en los modelos estadísticos. En la siguiente sección se analizan los modelos de regresión logística que dan cuenta de la importancia relativa de los factores determinantes de la pobreza en dichas ciudades. Finalmente, se presenta a manera de conclusión una discusión de los principales resultados obtenidos.

Tres experiencias contrastantes: la Ciudad de México, Aguascalientes y Monclova

En el análisis del predominio de ciertas localidades sobre otras debe tenerse presente que la posición relativa que cada una ocupa en un momento determinado es la síntesis de la relación entre factores internos y externos (Roberts, 1992). Estudios sobre el desempeño de economías locales en nuestro país han revelado que las ciudades tienen una participación altamente diferenciada en la economía nacional e internacional (Hiernaux, 1998).

El mosaico económico en México ha sido estudiado previamente (Hiernaux, 1998; Alba, 1999; Roberts y Saraví, 1999; Unger y Saldaña, 1999; Aguayo y Salas, 2002; Rojas, 2003). Dichas investigaciones muestran la diversificación industrial de zonas o ciudades específicas y sugieren también que las históricas desigualdades regionales del país se han profundizado a partir de la adopción del modelo económico orientado a las exportaciones. Algunas de las tendencias que se han documentado son, por ejemplo, el dinamismo de las ciudades ubicadas en la franja fronteriza del norte derivada del impulso al establecimiento de la industria maquiladora en la zona y la simultánea "desindustrialización" en la Ciudad de México (Alegría et al. 1997; Hiernaux, 1998). Hiernaux (1998) sugiere la existencia de una "segunda frontera" industrial en el norte del país constituida por Hermosillo, Chihuahua, Saltillo, Monclova y Monterrey. Por otra parte, también se ha mostrado la consolidación de otras zonas del país como la centro norte, donde destaca la ciudad de Aguascalientes (Rojas Nieto, 1993; Romo, 1998; Aguayo y Salas, 2002).

Con el objeto de establecer una comparación entre las ciudades de México, Aguascalientes y Monclova, a continuación se hacen explícitas sus diferencias y similitudes. Por una parte, la Ciudad de México es la urbe más grande del país y, dado el histórico centralismo que caracteriza a la república mexicana, la capital es el centro político y económico más importante. En el año 2000, la Ciudad de México concentraba 17.4 millones de habitantes, aproximadamente una quinta parte de la población total nacional (Puig, 2000). Por otra parte, Aguascalientes es la capital del estado del mismo nombre, concentra tres cuartas partes de la población estatal —en el año 2000, el área metropolitana tenía poco más de 722 mil habitantes. En el ámbito estatal, Aguascalientes es también el centro económico y político más importante. Monclova, en cambio, tenía en el año 2000 una población de casi 300 mil habitantes, es la tercera economía más importante de Coahuila después de Saltillo-Ramos Arizpe y Torreón (Dávila, 1994), y no es la capital del estado.

A pesar de estas diferencias, las ciudades tienen un rasgo común: se trata de tres casos paradigmáticos en la industrialización del país. La Ciudad de México, Aguascalientes y Monclova han sido laboratorios sociales en los que el Estado y el sector financiero ejecutaron programas de industrialización acelerada en diferentes periodos de la historia reciente del país. Además, las actividades manufactureras han sido un pilar de la economía de estas tres ciudades, principalmente durante el periodo de más rápido crecimiento.

El crecimiento de la Ciudad de México ha dependido del dinamismo de sus actividades económicas (Garza, 1991). Su tipo de urbanización —rápido, caótico y con una limitada participación del Estado— la convirtió en la concentración de población y recursos más grande del país. Entre 1940 y 1960 se consolidó la estructura industrial de la capital, basada en la manufactura. En 1960, la Ciudad de México concentraba 44.5 por ciento de la producción del país (ibíd.). En esas décadas, el ritmo del crecimiento de la población fue acelerado: de 1940 a 1950, 5.36, y 5.07 por ciento en la década siguiente. El pico del crecimiento poblacional, sin embargo, se alcanzó entre 1960 y 1970, cuando el promedio de crecimiento anual fue de 5.27 por ciento (cuadro 1). Durante la década de 1980,1a capital del país concentraba población, volumen de producción, buena parte de la infraestructura de servicios sociales (salud y educación), además del poder político.

Uno de los cambios en la estructura productiva de la Ciudad de México que se ha reportado más recientemente es la llamada "desindustrialización", debido a la ubicación de la manufactura en otros lugares (Alegría et al., 1997; Hiernaux, 1998; García y Oliveira, 2000; Aguayo y Salas, 2002). Este proceso ha reforzado el predominio del sector terciario y el incremento del empleo no asalariado. Ambos elementos más la desindustrialización en sí misma han sido tres de las principales tendencias del empleo en la Ciudad de México desde la década de 1980 (Rendón y Salas, 1992). La combinación de la decreciente importancia relativa de la manufactura y la tendencia creciente del sector terciario ha llevado a una diversificación de la estructura productiva de la ciudad (ibíd.; García y Oliveira, 2000). No obstante, el predominio económico de la capital ha permitido que ésta se adapte a las demandas de competitividad internacional. A fines de la década de 1990, la Ciudad de México concentraba inversión extranjera, volumen de la producción manufacturera y contribuía con más de la tercera parte del PIB nacional (Aguayo y Salas, 2002). Asimismo, las casas matrices de las empresas —financieras o industriales— están localizadas en la capital (Hiernaux, 1998).

La contraparte de esta relativamente exitosa adaptación a la economía internacional es la creciente dependencia de la economía local al sector terciario, mismo que se caracteriza por la heterogeneidad en la productividad, el tipo de empleos generados y los salarios. En ese sentido, la Ciudad de México se ha convertido en un complejo y polarizado mercado de trabajo en el que coexisten sectores económicos que ofrecen empleo muy competitivo, principalmente a individuos altamente capacitados, con sectores que difícilmente permiten la sobrevivencia cotidiana (Rojas García, 2002a).

Monclova es la tercera economía local más importante de Coahuila (Dávila, 1994). Esta ciudad, ubicada en el centro del estado, floreció a partir de la década de 1940 gracias a la acelerada industrialización basada en la producción de acero. La creación de Altos Hornos de México, S.A. (AHMSA) ha sido un ejemplo de intervención estatal en México —característica del periodo de ISI— en la dirección e instrumentación del proyecto (Chávez, 1994; Rueda, 1994; Yáñez, 1994; Toledo y Zapata, 1994). El predominio de AHMSA en la producción de acero y su constitución como empresa rectora de la economía en el centro del estado de Coahuila condujeron al crecimiento acelerado de la ciudad hasta la década de 1970. La transformación de Monclova en una ciudad industrial también implicó un rápido incremento de su población entre 1940 y 1950 (tasa promedio anual de 4.7 por ciento), pero el punto máximo se alcanzó durante 1960-1970, cuando el ritmo de crecimiento anual en promedio fue de 6.99 por ciento (cuadro 1). Al mismo tiempo, en virtud del corporativismo prevaleciente, se conformó un grupo de trabajadores que gozaron de empleo estable y salario remunerativo. Hasta la primera mitad de la década de 1980, Monclova destacaba por su dependencia económica de una sola empresa y, a la vez, por el relativamente alto nivel de vida de la población (Cárdenas y Redonnet, 1990).

La ciudad de Aguascalientes, en cambio, durante la fase de ISI dependía básicamente de la industria tradicional (textiles y procesadoras de alimentos) y del comercio, pero a pesar de tener una ubicación geográfica conveniente —entre Guadalajara y Monterrey, dos áreas metropolitanas donde se concentró la actividad económica en ese periodo— no ocupó un lugar importante en la industria nacional (Salmerón, 1996; Romo, 1998). Tuvo que darse la conjugación de diversos factores, como una activa participación de la élite local en la búsqueda de apoyo en el ámbito federal para el impulso de la reconversión industrial; interés federal por promover un proceso de descentralización —o más bien desconcentración— que atrajera empresas y capital hacia zonas diferentes a las grandes metrópolis, y el declarado interés también federal de modificar el modelo de industrialización en el país (Salmerón, 1996).

Lo que ha dado en llamarse la "excepcionalidad de Aguascalientes" tiene que ver con un acelerado crecimiento económico en medio de la crisis de la deuda sufrida por el resto del país durante la década de 1990. Tal "excepcionalidad" se tradujo en una rápida transformación de la estructura productiva que inició hacia fines de la década de 1970 y se manifestó claramente en el siguiente decenio (Rojas Nieto, 1990 y 1993; Salmerón, 1996; Romo, 1998). Se redujo la participación de las actividades agrícolas en el PIB estatal y se incrementó, en cambio, la importancia relativa de la manufactura y los servicios. En dicho proceso de transformación la agricultura no perdió dinamismo sino, más bien, la manufactura despuntó considerablemente. Las actividades industriales tradicionales se adaptaron a las nuevas demandas del mercado y además la ciudad atrajo grandes empresas transnacionales (ibíd.).

En Aguascalientes, la rápida transformación económica ha sido producto de la participación local y federal, y al mismo tiempo ha tenido efectos sociales diversos, por ejemplo, el crecimiento de la población y la expansión de la mancha urbana, la demanda de servicios y la modificación de la cultura local (Sifuentes, 1994; Herrera, 1989, 1996; Bassols, 1997). Otra vez, el cuadro 1 permite ilustrar el cambio en el perfil demográfico de la ciudad. Durante la década de 1980, el crecimiento promedio anual alcanzó 5.7 por ciento. Aguascalientes se convirtió en un imán que atrajo migrantes de las zonas rurales vecinas y también de áreas urbanas diversas, incluida la Ciudad de México.

Así quedan expuestas las diferencias en los papeles que la Ciudad de México, Monclova y Aguascalientes han jugado en la fase de ISI y en la de IOE. En la siguiente sección se discute el uso de la información para la medición de la pobreza en estas ciudades y más adelante se examinará cómo se utilizan los recursos de los hogares para responder a las condiciones cambiantes de cada localidad.

La información y los métodos

De acuerdo con Hernández Laos (2000), aunque existen algunas variantes, los cuatro métodos más frecuentemente utilizados para medir la magnitud de la pobreza son: a) línea de pobreza (LP); b) necesidades básicas insatisfechas (NBI); c) método de medición integrada de la pobreza (MMIP), y d) método de la medición de la calidad y cantidad de vida (Memcav).

La estimación de la pobreza utilizada en este trabajo se basará en la LP, que regularmente se calcula a partir del costo de una canasta básica de consumo. Las dos principales críticas que este método recibe son, por una parte, que se trata de una estimación indirecta de la pobreza porque considera sólo los ingresos del hogar para cubrir sus necesidades, pero no considera las transferencias hechas principalmente por el Estado, por ejemplo, en materia de salud, educación y otros satisfactores (Boltvinik, 1992 y 1999). Por otra parte, se critica también que, para fijar la LP debe especificarse una canasta normativa alimentaria que sirva de referencia. El problema en este sentido es que no existen estándares internacionales para establecer esa canasta (Hernández, 2000). No obstante, el método que se adopta es el de LP porque permite establecer un umbral y estimar la pobreza a partir de información sobre ingresos. La fuente de información que será utilizada ofrece datos de ingresos y por ello este método es el más pertinente.

A diferencia de la mayoría de los estudios sobre pobreza en México, en esta investigación no se recurre a la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH), sino a la Encuesta Nacional de Empleo Urbano (ENEU) para construir la línea de pobreza. Existen dos razones que lo explican. Por una parte, la ENIGH no tiene representatividad en el ámbito de ciudad, y puesto que el interés es identificar niveles y factores determinantes de la pobreza en algunas áreas urbanas, la ENIGH no es la fuente más adecuada para ese propósito. Por otra parte, dado que para 90 por ciento de la población mexicana (Cortés, 2000), la principal fuente de ingresos del hogar es el empleo, en este trabajo se utiliza información provista por la ENEU. El supuesto es que si toma en cuenta la principal fuente ingresos recaudados por el hogar, una LP basada sólo en ingresos laborales reflejará en forma aceptable el nivel de bienestar del hogar. Una desventaja de esta encuesta es que no indaga acerca de otras fuentes de ingreso de los hogares que el proveniente de las actividades económicas y sólo incluye información sobre la actividad principal (carece de datos sobre ingresos en actividades secundarias). Sin embargo, dado que la ENEU representa la fuente de información sobre empleo urbano más valiosa en el país, proporciona datos de ingresos de todos los involucrados en actividades económicas de cada hogar y además permite la desagregación por ciudad.

Línea de pobreza

La LP adoptada se basa en una estimación realizada por INEGI y CEPAL en 1992.³ Ambas instituciones determinaron que para ese año el costo de la canasta básica urbana era de 335 910 pesos corrientes al mes por individuo. INEGI y CEPAL (1993) realizaron tal estimación a partir de precios promedio (no mínimos) de los productos que conforman la canasta básica. La referencia en el patrón de consumo fueron los percentiles 20-50.⁴ El umbral establecido por ambas instituciones sirvió como punto de referencia para ajustar la LP a utilizarse en este análisis. Se procedió de la siguiente manera.

Primero. Con el objeto de construir la tendencia de la pobreza urbana durante la década de 1990 se tomó 1994 como año base a fin de comparar ingresos reales durante todo el periodo. Se convirtieron los 335.91 (nuevos) pesos corrientes de 1992 a pesos de 1994. Para tal fin se ajustó esa cantidad por la inflación promedio del segundo trimestre de 1994 y se obtuvo la cantidad de 393.01 pesos. El efecto de la inflación se tomó en cuenta al ajustar el salario real por el índice de precios al consumidor por ciudad. Esto permitió hacer comparables los niveles de pobreza durante la década de 1990 en la serie de ciudades que fueron observadas.

Segundo. El umbral calculado por INEGI y CEPAL (1993) representa el ingreso mínimo necesario por adulto para evitar vivir en pobreza; es decir, no se ajustó por la estructura demográfica del hogar (edad y sexo de cada miembro). Según esos cálculos, el ingreso del hogar necesario para no caer bajo la línea de pobreza es igual al costo de la canasta básica multiplicado por el número de miembros del hogar. Con el fin de evitar una sobreestimación de la pobreza en este análisis, se ajustó el umbral de pobreza por la estructura del hogar utilizando la tabla de adultos equivalentes que se presenta en el apéndice metodológico (elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos, Indec, para el caso argentino).

Tercero. Se sumó el total de ingresos de aquellos miembros del hogar involucrados en actividades económicas remuneradas reportadas en la ENEU para calcular el ingreso del hogar. Finalmente, para determinar si el hogar era pobre o no, los ingresos del hogar se compararon con el umbral. De este modo, el número total de adultos equivalentes en la unidad doméstica se multiplicó por 393.01 pesos, lo que indicaba la cantidad requerida por el hogar para vivir fuera de la pobreza, esto es, el umbral propiamente dicho. Si el ingreso total del hogar estaba por debajo de esa LP, se clasificaba como pobre; en consecuencia, si el ingreso del hogar era igual o superior, el hogar se catalogó como no pobre.⁵

Partiendo de que esta no es la forma ortodoxa que se ha seguido en México para medir la pobreza, en la sección conclusiva de este trabajo se discutirán las ventajas ofrecidas por el método de LP, así como la conveniencia de usar fuentes alternas de información, sobre todo si las fuentes disponibles en el país son limitantes cuando se requiere estimar la pobreza en áreas geográficas específicas.

Unidad de análisis

Debe destacarse que la unidad de análisis en este trabajo es el hogar. Dado que internacionalmente se reconocen los aportes hechos en la literatura mexicana a los estudios sobre el hogar (Marquette, 1984), sólo habrá que especificar algunos aspectos. En principio, el hogar se diferencia de la familia porque ésta se establece sobre lazos de consanguinidad o matrimonio, es un arreglo de carácter normativo y rebasa las fronteras residenciales.

El hogar es, en esencia, una unidad social y económica cuya organización se basa en una división especifica del trabajo y en la administración de recursos (González de la Rocha, 1994). Tiene dos funciones principales: la socialización primaria de sus miembros y es, además, el espacio donde se produce y reproduce la fuerza de trabajo (González de la Rocha, 1986; Oliveira y Salles, 1989; Margulis, 1989). Puesto que en la unidad doméstica se comparte el ingreso, se basa en una relación entre consumidores y productores (Thorner, 1986); por lo tanto, la distribución de los ingresos disponibles entre los miembros del hogar definirá el grado de bienestar de los individuos que lo conforman.

Tendencias de la pobreza urbana durante la década de 1990

En virtud de que la ENEU es una encuesta continua, se pudo construir la tendencia de los niveles de pobreza en las principales áreas urbanas del país. La gráfica 1 ilustra las fluctuaciones de la pobreza en 35 ciudades mexicanas. La ENEU incluyó esas 35 ciudades durante 1993-2000, permitiendo una comparación anual.⁶

La gráfica muestra que los niveles de pobreza urbana en México fueron altos a lo largo de la década de 1990 y que —sin que pueda ser sorpresa— el peor periodo se observó durante la crisis de mediados de ese decenio. Algunos otros rasgos que destacan de esta tendencia son, por ejemplo, que en la cúspide de la administración de Carlos Salinas de Gortari, en 1993, 42.5 por ciento de los hogares urbanos estaban por debajo de la línea de pobreza. Dicha proporción se incrementó posteriormente. A mediados de 1995, unos meses después del inicio de la crisis, aproximadamente la mitad de los hogares urbanos (49.1 por ciento) vivían en pobreza; no obstante, según esta información, 1996 fue el periodo más difícil, pues la cifra de hogares urbanos pobres llegó a 56.7 por ciento. La relativa recuperación posterior ha sido más bien lenta y todavía al final de la década, si bien la proporción de hogares pobres decrecía, no lograba todavía alcanzar la cifra registrada al inicio del periodo de observación.

En el cuadro 2 se ofrecen algunas cifras sobre la pobreza en las tres ciudades objeto de estudio, Ciudad de México, Aguascalientes y Monclova. El análisis sobre los determinantes de la pobreza se centrará en tres momentos: 1993,1996 y 2000. Se eligieron esos periodos con el objeto de comparar las condiciones de los hogares en esas ciudades antes de la crisis, durante el año económicamente más difícil de la década y algún momento después de la crisis.⁷

En las tres ciudades, la proporción de hogares pobres es alta a lo largo de la década. En 1993 fue Aguascalientes la ciudad con la menor cifra de hogares pobres (43.3 por ciento). En cambio, esta información sugiere que Monclova estaba siendo afectada por la pérdida de empleo como consecuencia de la privatización de la empresa rectora de la economía en la región; en ese año vivían en pobreza 54.9 por ciento de hogares en la ciudad. En 1996, las tres ciudades muestran un considerable incremento de las unidades domésticas pobres y Monclova fue otra vez la ciudad con las cifras de pobreza más altas (62.3 por ciento de los hogares). Llama la atención que al final de la década fue la Ciudad de México la que tenía la mayor proporción de hogares pobres (50.2 por ciento). En esta ciudad y en Aguascalientes, la pobreza era más alta en 2000 que en 1993. Debe tenerse presente que si bien Monclova pareciera ser la más favorecida con la recuperación posterior a la fuerte crisis —pues es la única donde la cifra de hogares pobres es menor al término de la década que en 1993— esto puede deberse a que la alta cifra inicial mostraba la coyuntura del reajuste económico en la localidad en ese tiempo, pero no significa necesariamente que tuviera las mejores condiciones en 2000 (en ese año todavía casi la mitad de los hogares en Monclova eran pobres).

A partir de estas evidencias, así como de cifras sobre desigualdad social documentadas recientemente (Cortés, 2000), se puede inferir que el modelo de industrialización basado en la liberalización económica y la producción orientada a las exportaciones no ha implicado una mejoría visible de las condiciones de vida de la mayoría de la población. En el siguiente apartado se examina más de cerca el tipo de recursos con que cuentan los hogares urbanos y la dinámica que siguen para evitar vivir en la pobreza.

Los recursos de los hogares

En la relativamente abundante literatura de los recursos de los hogares pobres, destacan, por sus evidencias, dos ejes. Por una parte se ha mostrado que esas unidades domésticas están compuestas por sujetos que no se mantienen inertes ante las presiones ejercidas desde el exterior y que, por lo tanto, responden de diferente manera ante tales fuerzas (Selby et al., 1990; Roberts, 1991; González de la Rocha, 1994). Por otra parte, en literatura más reciente se hace un inventario del tipo de recursos con que dichos hogares cuentan: fuerza de trabajo, capital humano, redes sociales, relaciones domésticas y recursos productivos (Moser, 1996 y 1998; González de la Rocha, 2000). El enfoque seguido por ambas autoras es el de los activos de los hogares (asset vulnerability approach), mismo que se ha desarrollado por medio de estudios de carácter etnográfico. Dichas investigaciones han mostrado que la dimensión cualitativa enriquece en forma especial el conocimiento de los recursos de los hogares y sus respuestas a las presiones externas al ámbito doméstico. No obstante, en el presente estudio se sostiene que la construcción de modelos estadísticos sobre el particular puede arrojar otras evidencias que sugieran nuevas hipótesis sobre los recursos de los hogares. De ningún modo se pretende sustituir los estudios etnográficos, sino más bien complementarlos.

La ENEU, principal fuente de información en este análisis, no ofrece datos sobre todo el "portafolios de activos" de los hogares. Algunos de esos atributos requieren fuentes de información especiales o, por lo menos, que incluyan un tipo de información no ofrecido por la ENEU. En el caso particular de las redes sociales se requeriría una encuesta especializada en capital social para poder estimar el efecto de este atributo como protector o precursor de la pobreza del hogar. A través de la ENEU no hay manera de poder hacer ese cálculo; por lo tanto, la importancia de ese recurso no se examina. Sin embargo, debe destacarse que la ENEU ofrece cierta flexibilidad que sí permite construir algunos indicadores que dan cuenta de la disponibilidad de recursos y estimar qué tanto influye en la probabilidad de vivir en la pobreza. En esta sección se describirán los atributos de los hogares incluidos en los modelos; la importancia de dichos atributos en la determinación de la pobreza será discutida posteriormente.

En el marco teórico referido (Moser, 1996y 1998), las "relaciones domésticas" son un concepto que incluye tanto la estructura del hogar como la dinámica interna (por ejemplo, relaciones de poder). En sí mismo, este concepto no es mensurable o por lo menos no lo es con un enfoque meramente cuantitativo, sin embargo, dado que la estructura y composición del hogar influyen en la capacidad de sus miembros para enfrentar las presiones externas, en este caso las características sociodemográficas del hogar se utilizará como proxy de la variable relaciones domésticas. Dos variables fueron seleccionadas para estimar la importancia de los factores demográficos en la determinación de la pobreza del hogar: el género de la jefatura del hogar y la edad del jefe. En los modelos no se incluyen otros atributos demográficos de los hogares porque la composición del hogar quedó subsumida en la estimación de la pobreza, pues el umbral fue ajustado por la estructura del hogar.

El concepto de capital humano comprende la educación, habilidades intelectuales, experiencia laboral y estado de salud del individuo (Canudas, 2001). Aunque la ENEU es una fuente con limitaciones para estimar el impacto de cada uno de esos aspectos en la probabilidad de vivir en la pobreza, ofrece información sobre la educación de cada miembro del hogar. La educación se consideró como proxy de capital humano. Más adelante se verá que esta característica es crucial en la determinación de la pobreza del hogar. En los modelos estadísticos se estimará sólo el efecto de la educación del jefe sobre el riesgo de que el hogar sea pobre. Esta decisión se tomó después de modelar el efecto de la educación del jefe del hogar y del cónyuge, siendo el primero el más importante y también porque la educación de ambos está altamente correlacionada.

En los estudios cualitativos sobre los activos de los hogares que se han referido (Moser, 1996 y 1998; González de la Rocha 2000), se destaca que la fuerza de trabajo es el recurso principal del que disponen los hogares pobres. Puesto que la ENEU es rica en este tipo de información, se pudo seleccionar una serie de indicadores que dieran cuenta de tal centralidad de este recurso. Algunas investigaciones han mostrado que los hogares recurren a la inserción de más miembros en la búsqueda de empleo como medio para obtener mayores y más diversificados ingresos, principalmente durante periodos económicamente críticos (Oliveira, 1999; Cortés, 2000). Este es uno de los indicadores incluidos en los modelos de regresión logística.

La disyuntiva que se presentó posteriormente tuvo que ver con la referencia a tomar al interior del hogar para evaluar la importancia de la fuerza de trabajo en la determinación de la pobreza. Salvo la participación en las actividades económicas de un miembro más que se considera independientemente de la relación de parentesco en el hogar, los otros indicadores toman como referencia al jefe del hogar. Los hogares no fueron caracterizados a partir de la ocupación de la pareja por diversas razones: una es que los hogares con jefatura unipersonal requerirían una diferente ponderación; otra razón es que todavía es una proporción reducida la de los cónyuges que trabajan (la gran mayoría de quienes adoptan el estatus de "cónyuge" en el hogar son mujeres, por lo que decir las cónyuges no sería del todo errado). Una tercera razón es que todavía en la actualidad la ocupación del jefe del hogar ofrece una diferenciación social relativamente clara.

El primer indicador relativo al jefe que se incluye en los modelos es la clase ocupacional. La clasificación que se presenta es adaptada de la propuesta por Erikson y Goldthorpe (1993). El objetivo de esta estructura de clase, como lo plantean los autores, es diferenciar posiciones ocupacionales definidas por las relaciones sociales que se establecen en el mercado de trabajo y al interior de unidades productivas. Se trata entonces de agruparen cada categoría a individuos que ostentan situaciones de mercado y de trabajo similares (Erikson y Goldthorpe, 1993: 37).⁸ Adicionalmente se considera la duración de la jornada laboral, tamaño de la empresa, sector económico y la cobertura de seguridad social.

Por otra parte, el principal recurso productivo que poseen los hogares urbanos pobres es la vivienda (Moser, 1996). De acuerdo con la autora, su carácter productivo está dado por la posibilidad de establecer un negocio en la propia vivienda o rentar alguna habitación y obtener ingresos extra para el hogar. Trabajo etnográfico en las ciudades bajo estudio sugirió que si bien la vivienda puede tener ese carácter de recurso "productivo", no es la principal función dada por los hogares pobres, es decir, para ellos, en principio, la vivienda ofrece protección y seguridad a la familia y a los bienes de la familia (Rojas García, 2002b). Estas evidencias coinciden con las encontradas previamente en diferentes ciudades mexicanas (Selby et al, 1990). También hubo coincidencia sobre la necesidad manifiesta de las familias pobres de buscar alternativas al pago de alquiler (por ejemplo, habitar viviendas prestadas o construir dentro del predio paterno (housenesting) y tener como meta poseer una vivienda. El examen de la importancia de la vivienda en la determinación de la pobreza debiera considerar la posibilidad de que sea un recurso productivo propiamente, así como la tenencia y la calidad. A partir de la ENEU no se puede saber lo primero, pero sí se conoce el régimen de tenencia y la calidad de la vivienda. Un análisis preliminar de esta información indicó que la asociación de la calidad con la pobreza no era tan importante como la tenencia, por lo cual fue esta característica la que se incluyó en los modelos estadísticos que se discutirán a continuación.

El peso relativo de los factores determinantes

Definición operativa de las variables

La variable dependiente es pobreza del hogar, una variable dicotómica (hogar pobre = 1). Las variables independientes buscan operacionalizar el esquema de "activos de los hogares" (Moser, 1998). Son la siguiente serie de factores:

Ciudad de residencia

Se crearon variables dummy para Monclova y Aguascalientes, tomando a la Ciudad de México como referencia. Con el objeto de identificar el efecto diferencial de la ciudad de residencia fueron creados modelos por cada ciudad; sin embargo, aunque hubo alguna variación en las probabilidades, la dirección de los efectos de los factores determinantes se mantenía constante en las tres ciudades. Por esa razón se optó por incluir la ciudad como otra variable en el modelo. Esto permite identificar el riesgo de vivir en pobreza por el solo hecho de residir en una u otra ciudad.

Características demográficas del hogar

Sexo del jefe del hogar (mujer = 1); y la edad del jefe, variable categórica en la que el grupo de 41-60 años se tomó de referencia.

Capital humano

La variable educación del jefe del hogar es categórica, dada la importancia del nivel educativo terminado sobre la probabilidad de vivir en pobreza. La categoría de referencia es el bachillerato concluido.

Se incluyen seis variables de control en los modelos: el número de miembros del hogar que forman parte de la población económicamente activa para medir el efecto de la ubicación de este recurso del hogar en el mercado de trabajo. Se trata de una variable continua y se toma en cuenta, independientemente de la relación de parentesco al interior de la unidad doméstica. El resto de variables sobre fuerza de trabajo corresponden al jefe del hogar: se incluye la clase ocupacional, en la que la categoría de referencia son los microempresarios. También se incluye el número de horas trabajadas en una semana, variable categórica en la que el intervalo de 35 a 48 horas es la referencia. La siguiente variable es el tamaño de la empresa, también construida como variable categórica en la que las microempresas (de hasta cinco trabajadores) sirven de referencia. Asimismo, se considera el efecto de sector económico, variable categórica en la que los servicios sociales constituyen la referencia, y finalmente, la cobertura de seguridad social del jefe del hogar (cubierto = 1) se toma como proxy a la protección social del hogar.

Vivienda

Esta variable fue incluida en la ENEU a partir de 1994 por lo que en los modelos se incluye sólo para 1996 y 2000. En este caso el único atributo incluido en los modelos es la tenencia de la vivienda, es una variable discreta en la cual la casa propia sirve de referencia.

A continuación se presentan los principales resultados obtenidos por medio de la serie de modelos de regresión logística que se construyeron (cuadros 3 , 4 y 5).

El efecto de ciudad

La ciudad de residencia fue incluida en los modelos con el objeto de estimar la importancia del contexto regional y se esperaba que reflejara el impacto diferencial de los ajustes macroeconómicos en México. Los modelos indican que el peso relativo de la ciudad en la determinación de la pobreza cambió durante la década. Por ejemplo, en 1993 (cuadro 3) era 48 por ciento más probable que un hogar ubicado en Monclova fuera pobre que uno en la capital del país. En ese año este efecto es de algún modo mediado por la inclusión de otras variables en los modelos multivariados; sin embargo, aunque se atenúa el riesgo de vivir en pobreza, no lo hace considerablemente y la significancia estadística del efecto de ciudad de residencia se mantiene. El cuadro 4 impide afirmar que en 1996 el hecho de residir en una ciudad o en otra modificara el riesgo de vivir en la pobreza (los efectos obtenidos no son estadísticamente significativos).

Por otra parte, hacia fines de la década (cuadro 5) cuando en los modelos se considera sólo el lugar de residencia o cuando se agrega otra serie de variables (modelos dos a cinco), los hogares se mantienen con una probabilidad aproximadamente 25 por ciento menor de vivir en pobreza en Aguascalientes que en la Ciudad de México. Los coeficientes del caso de Monclova adquieren significancia estadística en los modelos tres a cinco e indican que, manteniendo otras variables constantes, incluso vivir en esa ciudad era un factor "protector" contra la pobreza, comparativamente con la capital del país (20 por ciento menos probable). Estas evidencias son muy llamativas, pues muestran que entre estas áreas urbanas la Ciudad de México destaca como aquella donde la vulnerabilidad a la pobreza era más frecuente al finalizar la década de 1990.

Efecto de las características demográficas

De los atributos seleccionados se examinará primero el papel jugado por el género de la jefatura del hogar en la determinación de la pobreza durante la década. De los tres modelos bivariados, sólo el de 1993 indica, con alta significancia estadística, que los hogares dirigidos por un varón eran 29 por ciento más proclives a vivir en pobreza que los de jefatura femenina. En los tres años bajo escrutinio, cuando en los modelos se controla por educación (modelo tres), pero sobre todo por las variables de fuerza de trabajo (modelo cuatro) y aun cuando se incluye el efecto de vivienda (modelo cinco), la probabilidad de que un hogar con jefatura masculina sea pobre es considerablemente mayor que aquéllos con mujeres a la cabeza.

Respecto del otro atributo demográfico seleccionado, la edad del jefe del hogar, a excepción del dato correspondiente al año 2000, la relación bivariada entre edad del jefe y pobreza impide afirmar que existe asociación directa entre ambas variables. Sin embargo, en los modelos multivariados se observa un cierto patrón. En general, durante la década, los hogares dirigidos por un individuo de entre 25 y 40 años fueron más susceptibles a vivir en condiciones de pobreza que aquéllos cuyo jefe tenía de 41 a 60 años de edad. En cambio, una edad más madura del jefe sirvió de atenuante respecto del riesgo de pobreza del hogar, pues los hogares encabezados por una persona cuya edad fuera igual o mayor a los 61 años tuvieron una probabilidad menor de enfrentar la pobreza que aquellos hogares donde el jefe tenía de 41 a 60 años.

Más concretamente, el modelo tres, en el que se controla por ciudad de residencia, características demográficas y educación (cuadro 3) un hogar encabezado por un individuo cuya edad oscilara entre 25 y 40 años tenía en 1993 un riesgo 49 por ciento mayor de vivir en pobreza comparado con un hogar dirigido por alguien cuya edad fuera de 41 a 60 años. Controlar por fuerza de trabajo disminuye tal probabilidad (17 por ciento en el modelo cuatro), pero la dirección de la diferencia se mantiene. Es interesante que en 1996 (cuadro 4) el paso del modelo tres al cuatro, es decir, cuando se controla por fuerza de trabajo, no reduce el riesgo de enfrentar la pobreza para aquellos hogares dirigidos por jefes jóvenes (de 25 a 40 años). En 2000 (cuadro 5), un año relativamente más estable en términos macroeconómicos, el efecto coincide con el registrado en 1993, esto es, otra vez al incluir fuerza de trabajo en el modelo (modelo cuatro) el riesgo de vivir en pobreza disminuye para los hogares en cuestión.

Por otra parte, el patrón observado en hogares encabezados por individuos mayores de 60 años va en dirección opuesta. Es decir, tanto en los modelos donde se controla por ciudad de residencia, características demográficas y educación (modelo tres) como cuando se agrega la fuerza de trabajo (modelo cuatro), estos hogares tienen una probabilidad menor de vivir en pobreza que los dirigidos por alguien cuya edad oscila entre 41 y 60 años. Hay consistencia de los coeficientes obtenidos en los diferentes modelos correspondientes a diferentes momentos en la década; por ejemplo, el modelo cuatro de 1993 y 2000 reporta un riesgo 35 por ciento menor de enfrentar la pobreza que el grupo de referencia. Cabe destacar que en 1996 los hogares maduros pudieron resistir la pobreza mejor que los otros, pues en el año económicamente más crítico la probabilidad se redujo más —fue 40 por ciento menor para hogares dirigidos por alguien mayor de 60 años que el de aquéllos donde el jefe tenía entre 41 y 60 años.

Estas evidencias son importantes porque en la literatura sobre los recursos de los hogares (Selby et al, 1990; González de la Rocha, 1994 y 2000; Moser, 1998) y sobre todo en la correspondiente a la conversión de los recursos en activos propiamente dichos (Kaztman, 1999), se ha enfatizado la importancia de la fase en el ciclo de vida del hogar en la acumulación de recursos. Es decir, estos resultados sugieren que aquellos hogares en una etapa más avanzada del ciclo de vida tienen más elementos para evitar la pobreza.

El efecto de educación

La educación del jefe del hogar (y del cónyuge) tiene una relación negativa con la probabilidad de que el hogar sea pobre, de modo que a medida que el nivel sea más alto, menor será la probabilidad de vivir en la pobreza. En los modelos construidos para los tres momentos de la década bajo observación el nivel educativo alcanzado por el jefe del hogar muestra un patrón muy consistente, independientemente de las variables de control que se agreguen a los modelos. No obstante, la magnitud del efecto de la educación sí se modifica.

En 1993, el modelo tres, que además de controlar por educación del jefe de hogar toma en cuenta el efecto del lugar de residencia y de las características demográficas del hogar, muestra que en aquellas unidades domésticas en las que el jefe no logró terminar la primaria eran 3.2 veces más proclives a vivir en pobreza que donde el jefe alcanzó el nivel bachillerato; si el jefe completó la primaria, la situación era muy parecida, pues el riesgo era 2.9 veces mayor que el grupo de referencia (cuadro 3). La amenaza de la pobreza se reduce en los subsecuentes niveles educativos. Para el mismo año, cuando en el modelo se controla también por fuerza de trabajo (modelo cuatro), se modera el efecto de la educación del jefe del hogar sobre la probabilidad de vivir en la pobreza. Dicho riesgo en los casos en que el jefe alcanzó un nivel educativo inferior al bachillerato disminuyó comparativamente con el modelo tres, aunque la dirección del efecto se mantuvo.

Si bien el patrón observado en 1996 es similar, cabe destacar que las dificultades económicas de mediados de la década parecieran haber reforzado el efecto de la educación del jefe del hogar sobre el riesgo de vivir en la pobreza (cuadro 4). Los coeficientes de la relación bivariada son considerablemente más altos que los observados en 1993, así mismo, de acuerdo con el modelo tres, los hogares en los que el jefe no terminó la primaria tenían un riesgo seis veces mayor de enfrentar la pobreza que aquéllos donde el jefe completó el bachillerato. Si el nivel educativo del jefe era primaria completa, el riesgo de vivir en pobreza era todavía alto, 3.9 veces. El efecto de la educación del jefe sobre la pobreza del hogar se atenúa al controlar por fuerza de trabajo (modelo cuatro de 1996), pero incluso con ese control la probabilidad de vivir en la pobreza era alta para aquellos hogares cuyo jefe alcanzó un nivel educativo elemental. Es notorio que aquéllos que alcanzaron niveles de educación superior tenían un riesgo de vivir en pobreza en 1996 mayor que el registrado en 1993, lo que significa que durante la crisis económica el carácter protector de la educación se redujo para este grupo.

El cuadro 5 sugiere que, hacia fines de la década, la probabilidad de vivir en pobreza decreció comparativamente con 1996, sin embargo, el diferencial entre los niveles de educación se mantuvo. Si bien el patrón es parecido al identificado en 1993, hay algunos coeficientes que denotan mayor vulnerabilidad a la pobreza en 2000. Por ejemplo, el modelo cuatro (del año 2000) revela probabilidades más altas de vivir en la pobreza para todos los niveles educativos —excepto primaria completa— que en 1993 (desplegados en el cuadro 3). Estas evidencias pudieran mostrar la secuela de la crisis de mediados de la década que no permitió a estos grupos alcanzar por lo menos los mismos niveles de bienestar que tenían antes de dicho periodo crítico.

Efecto de la fuerza de trabajo

La asociación entre la participación de un miembro más del hogar en las actividades económicas y la pobreza se comporta de acuerdo con lo señalado en la literatura, es decir, permite a los hogares resistir la amenaza de la pobreza. Cabe destacar, sin embargo, que los modelos de regresión logística que aquí se presentan permiten captar en cierto modo la complejidad de la movilización simultánea de los recursos de los hogares.

En 1993 (cuadro 3) el análisis bivariado muestra, con alta significancia estadística, que en la medida que un miembro adicional del hogar se involucraba en la fuerza de trabajo, era 20 por ciento menos probable que su hogar viviera en pobreza. Sin embargo, el aspecto protector de este recurso fue más evidente cuando se tomaron en cuenta otros atributos del hogar. Por ejemplo, siguiendo el modelo cuatro —que controla por la ciudad de residencia, las características demográficas del hogar, la educación del jefe y los atributos de la fuerza de trabajo— se observa que en 1993 un miembro más en la fuerza de trabajo se traducía en una probabilidad 30 por ciento menor de vivir en la pobreza. Es interesante destacar, no obstante, que en la crisis de mediados de la década este recurso no pudo ser tan poderoso. La relación bivariada de 1996 (cuadro 4) no tuvo significancia estadística y en el modelo cuatro se percibe que sólo ofrecía una probabilidad 15 por ciento menor de vivir en la pobreza a aquellos hogares que disponían de este recurso, es decir, su "naturaleza protectora" se redujo a la mitad de la observada en 1993. Al final de la década (cuadro 5) se recuperó su importancia relativa y volvió a ofrecer un riesgo 32 por ciento menor de enfrentar la pobreza a aquellos hogares que podían "colocar" a sus miembros en el mercado.

La clase ocupacional del jefe es un factor de peso en la determinación de la pobreza del hogar.¹⁰ El análisis bivariado y los modelos cuatro y cinco no coinciden en la magnitud de los efectos y difieren incluso en la dirección de los mismos. La asociación directa entre la clase ocupacional del jefe y la pobreza del hogar sugiere que en la medida que desciende la escalera social se incrementa el riesgo de caer bajo la línea de pobreza, aunque los coeficientes de los estratos más bajos no son estadísticamente sólidos. Sin embargo, el modelo cuatro de 1993 (cuadro 3) muestra que el efecto protector de la ocupación de aquéllos en los puestos más altos no es tan grande como lo sugería la relación bivariada. De acuerdo con ese modelo, los hogares de los jefes ocupados en puestos directivos tenían un riesgo 50 por ciento menor de vivir en la pobreza que los cuentapropistas y microempresarios —la brecha entre los dos grupos que sugería la relación bivariada era mucho mayor.

El mismo modelo cuatro para los años de 1996 y 2000 muestra una división relativamente más clara entre los estratos ocupacionales respecto de la probabilidad de vivir en la pobreza. En 1996 un hogar dirigido por alguien que ocupaba un puesto directivo tenía una probabilidad aproximadamente 50 por ciento menor de vivir en pobreza que un hogar dirigido por un microempresario —este resultado es similar a lo mostrado para 1993. Los tres grupos de trabajadores manuales, los estratos más bajos, tenían un riesgo mayor de enfrentar la pobreza que los cuentapropistas y microempresarios, en especial los trabajadores semicalificados y no calificados (2.7 veces más) y los trabajadores en servicios de baja calificación (87 por ciento más).

En 2000, el modelo cuatro muestra una mejoría en la posición relativa de los directivos, pues el riesgo de vivir en la pobreza fue el menor en la década (era 61 por ciento menos probable que vivieran en la pobreza que los cuentapropistas y microempresarios). Aunque en ese año el riesgo de caer bajo la línea de pobreza se reduce en cierta medida para los tres grupos de trabajadores manuales, el patrón coincide con el descrito para 1996, es decir, en la estructura social dada por la clase ocupacional esos son los grupos más vulnerables a vivir en la pobreza, siendo los trabajadores semicalificados y no calificados los más vulnerables (un riesgo 2.1 veces mayor para ellos que para los cuentapropistas y microempresarios). En ese modelo, los coeficientes correspondientes a los trabajadores semiprofesionales (por ejemplo, maestros) y administrativos ganaron poder predictivo y confirman que en la medida que la posición en esta escala social sea más baja, mayor será la vulnerabilidad económica de la unidad doméstica. Cabe señalar que la inclusión de la vivienda en 1996 y 2000 (modelo cinco) no representa un cambio considerable en los coeficientes obtenidos mediante el modelo cuatro.

La duración de la jornada de trabajo semanal no es en sí misma suficiente para determinar si un hogar es pobre o no, según lo sugiere la falta de significancia estadística en estos modelos, salvo el caso de 1993. Pero si el efecto de la jornada es mediado por otros atributos de la unidad doméstica, el efecto de la jornada de trabajo es más acentuado. En 1993 (cuadro 3), los hogares en los que el jefe trabajaba menos de 35 horas a la semana eran 28 por ciento más propensos a vivir en la pobreza que aquéllos donde el jefe cubría una jornada de 35 a 48 horas; sin embargo, en los hogares donde el jefe tenía una jomada mayor a las 48 horas, la probabilidad de que enfrentara la pobreza era 14 por ciento menor al grupo de referencia (35 a 48 horas). Durante el periodo crítico de 1996 (cuadro 4), los coeficientes de la jornada de trabajo perdieron poder predictivo pero siguen mostrando que la probabilidad de vivir en pobreza para aquellos hogares donde el jefe trabajaba como máximo 35 horas era similar a la que tenían antes de la crisis. Resulta interesante encontrar que el efecto protector de una larga jornada se redujo, pues la probabilidad de que estos hogares vivieran en pobreza era sólo siete por ciento menor que en los hogares donde el jefe laboraba entre 35 y 48 horas. A fines de la década (cuadro 5), el riesgo de enfrentar la pobreza para los hogares donde el jefe trabajaba 35 horas o menos se redujo respecto de la observada en los otros años (una probabilidad 21 por ciento mayor que la del grupo de referencia), pero sigue siendo la mayor en estas tres categorías. Estos modelos no permiten afirmar que hubiera un riesgo diferente de vivir en pobreza entre hogares donde el jefe realiza una jornada "Tiormal" de 35 a 48 horas y donde se trata de una jornada más prolongada.

En relación con el tamaño de la empresa, se esperaba encontrar que en la medida que el jefe trabajara en una empresa más grande, la probabilidad de enfrentar la pobreza sería menor. La relación bivariada muestra con claridad esa tendencia en los tres momentos de observación, sin embargo, al controlar por otras variables (modelos cuatro y cinco) el patrón ya no es tan consistente, lo que sugiere en todo caso que en la determinación de la pobreza del hogar el tamaño de la empresa donde trabaja el jefe no es tan fundamental. En 1993 y 1996 (cuadros 3 y 4) los coeficientes de la categoría empresa grande (51 trabajadores o más) son altamente significativos e indican que los hogares dirigidos por estos individuos tenían una probabilidad 30 por ciento menor de vivir en la pobreza que los hogares de trabajadores de microempresas. Sólo en 2000 se observa el patrón esperado (cuadro 5), de modo que los hogares de trabajadores de microempresas eran los más vulnerables a la pobreza, en tanto que los de menor riesgo eran los encabezados por alguien que laboraba en una empresa grande —la probabilidad de éstos era aproximadamente la mitad de aquéllos.

Cuando la variable de sector económico fue construida, el supuesto era que los hogares de jefes involucrados en industria tradicional, construcción, comercio ambulante, transporte y servicios personales serían los más proclives a vivir en pobreza que aquéllos en donde el jefe de hogar trabaja en los servicios sociales o los otros sectores. La relación bivariada muestra el patrón esperado más claramente que los modelos donde se incluyen otras variables. En los tres años, el análisis bivariado indica que si el jefe del hogar se dedica al comercio ambulante habrá mayor probabilidad de que el hogar sea pobre. No obstante, coeficientes obtenidos en otros modelos van en dirección opuesta a lo esperado, por ejemplo en 1996 y 2000 los hogares cuyo jefe trabajaba en transporte o en servicios personales tenían menor probabilidad de vivir en pobreza que los jefes ocupados en servicios sociales (cuadros 4 y 5). El sector que sí se comporta conforme a lo esperado es el de servicios al productor, que ofrece a sus trabajadores mejores ingresos que les permiten resistir la pobreza.

El efecto de vivienda

Como se mencionó en la sección previa, la propiedad de la vivienda es una característica relativamente común entre las familias urbanas en México, y las ciudades bajo estudio no son la excepción (cifras). Dado que entre los propietarios hay pobres y no pobres, este estatus dice menos sobre la situación de la pobreza en el hogar que la condición de vivienda rentada o prestada. La relación bivariada para 1996 y 2000¹¹ fue altamente significativa y muestra una probabilidad de vivir en la pobreza mayor —58 por ciento más en 1996 y aproximadamente el doble en 2000— para aquéllos que viven en una vivienda prestada, en comparación con los propietarios de su casa. Así mismo, los habitantes de viviendas rentadas tienen una probabilidad menor de vivir en pobreza que los propietarios (22 por ciento en 1996 y 16 por ciento en 2000).

Cuando en el modelo se incluye la serie de variables de control que se han venido discutiendo (modelo cinco), el grupo de arrendadores sigue mostrando una probabilidad menor de vivir en la pobreza, aunque el efecto es más acentuado que cuando no median estas otras variables (30 por ciento menos). Según el mismo modelo cinco, los ocupantes de una vivienda prestada en 2000 tenían una probabilidad 30 por ciento mayor de vivir en pobreza que los propietarios (la información de 1996 no es estadísticamente significativa y por lo tanto no permite afirmar que el riesgo de enfrentar la pobreza entre ambos grupos sea diferente).¹²

Cuando se construyeron estos modelos de regresión logística, las variables buscaban dar cuenta de la intervención de una gama de atributos de los hogares que les permiten resistir de alguna manera situaciones económicamente críticas. No se esperaba, sin embargo, que todas tendrían la misma importancia en la determinación de la pobreza. De acuerdo con la literatura (Selby et al., 1990; Moser, 1996 y 1998; González de la Rocha, 1994 y 2000) y con la revisión preliminar de esta información, la expectativa era que tanto el mercado de trabajo como la educación serían los determinantes más importantes de la pobreza urbana, toda vez que el empleo es el canal directo entre el mercado y la unidad doméstica. La educación es una característica inherente a la fuerza de trabajo y por lo tanto será un atributo premiado o penalizado en el mercado. Los otros atributos median ese vínculo directo de modo que potencian o limitan la capacidad económica de los hogares. A continuación se discuten las implicaciones de los resultados obtenidos.

Comentarios finales

En este trabajo se propuso la construcción de una línea de pobreza adaptada de la que fue calculada por INEGI y CEPAL en 1992. La fuente de información no es la que comúnmente se usa en los estudios de pobreza urbana y desigualdad social en México, la ENIGH, sino la ENEU. Utilizar esta encuesta permitió incluir en el cálculo la fuente principal de ingresos de los hogares, el ingreso laboral, como referente para estimar las condiciones de bienestar de la población. Además, como la ENEU tiene representatividad en el ámbito de ciudad, esta encuesta resultó adecuada para realizar una estimación de la pobreza urbana.

No obstante las críticas que puede recibir el método de LP para la estimación de la pobreza, en este estudio se ha buscado mostrar que a pesar de las bondades de la ENIGH como encuesta especializada en la economía del hogar, ese instrumento impide hacer estimaciones para ámbitos geográficos específicos, como puede ser una ciudad. Métodos diferentes al de LP, como el de NBI o el de MMIP requieren insumos sólo ofrecidos en México por fuentes como la ENIGH. En otros países latinoamericanos, las encuestas de hogares permiten observar características de la economía doméstica y otros aspectos, como el empleo, simultáneamente —el ejemplo puede ser Argentina, con la Encuesta Permanente de Hogares, en la que se ofrece al usuario la variable de pobreza del hogar ya construida cuando los datos son liberados. Como en México no hay una encuesta con esas características, la dificultad de realizar estudios sobre pobreza se agrava aún más por el hecho de no existir o de haber sido establecida muy recientemente (si se aceptan las recomendaciones del Comité Técnico para la Medición de la Pobreza) una línea "oficial" de pobreza. En ese sentido, el método "no ortodoxo" para construir la LP propuesto en este trabajo permitió estimar la magnitud de la pobreza en áreas urbanas específicas y, dado que la ENEU es una encuesta continua, calcular la tendencia de la pobreza a lo largo de la década.

Sobre el cálculo obtenido del nivel de pobreza por ciudad, debe reconocerse que las cifras pueden ser modestas. Es decir, que puede estarse subestimando la magnitud real porque además de haber elegido un umbral bajo, se ajustó por estructura demográfica del hogar, ajuste que no fue considerado en la LP tomada como referencia (TNEGI-CEPAL, 1993). No obstante esta estimación modesta, se puede afirmar que, teniendo México una de las economías más dinámicas de la región latinoamericana, una de sus características estructurales son los altos niveles de pobreza. Asimismo, la tendencia de la pobreza urbana observada sugiere que a pesar de la relativamente rápida recuperación en los indicadores macro después de la severa crisis de mediados de la década (Pastor, 1998), los niveles de pobreza se mantuvieron altos, más altos que antes de que se iniciara la crisis.

En este trabajo se realizó un acercamiento cuantitativo a los factores determinantes de la pobreza urbana. Por medio de una serie de modelos de regresión logística en los que se obtuvo resultados relativamente robustos, se examinó simultáneamente el conjunto de recursos de los hogares urbanos que se han reportado en estudios etnográficos, a saber, fuerza de trabajo, capital humano, redes sociales, relaciones domésticas y recursos productivos (Moser, 1996). La ENEU no proporciona información sobre todos esos atributos de los hogares, pero si permite una definición operativa de la mayor parte de ellos. En particular, las redes sociales no pueden examinarse con base en esa encuesta. Debe enfatizarse que el enfoque que aquí se presenta no pretende sustituir los estudios etnográficos, sino más bien complementarlos mostrando dimensiones no ofrecidas por la perspectiva cualitativa.

Los resultados del análisis bivariado sugieren que la asociación directa de un atributo particular con la pobreza de los hogares puede mostrar un efecto sesgado, pues la unidad doméstica reúne una serie de características que median sus efectos entre sí. En la literatura se ha discutido, por ejemplo, la importancia de algunas características demográficas del hogar —destacan el género del jefe o su edad— y se ha mostrado que aunque influyen en la probable pobreza del hogar, no son los únicos factores. La construcción de estos modelos ha permitido observar el efecto relativo de múltiples atributos.

En general, la gama de determinantes incluidos en los modelos ejerce influencia sobre la probabilidad de que un hogar viva en la pobreza. En principio no se esperaba que todos tuvieran el mismo peso y se suponía cierta variabilidad durante la década. Efectivamente, no todos los determinantes son igualmente importantes. La variable que muestra la mayor consistencia a lo largo de la década es la educación: tanto en el análisis bivariado como multivariado tiene alta significación estadística y mantiene la misma dirección de los efectos, de modo que a mayor escolaridad del jefe del hogar se reduce la probabilidad de vivir en la pobreza.

Por otra parte, los resultados sugieren que existe un impacto diferencial de los ajustes macroeconómicos en los contextos regionales porque el efecto de la ciudad de residencia se modifica durante la década. También confirman que si el hogar tiene jefatura femenina no necesariamente será más proclive a caer bajo la línea de pobreza y que la acumulación de recursos está asociada a la maduración de la unidad doméstica porque, teniendo otros factores constantes, los hogares dirigidos por una persona de 61 años o más son los que tienen el menor riesgo de enfrentar la pobreza. La información sugiere también que largas jornadas de trabajo (mayores de 48 horas), o bien, ocupar puestos directivos por parte del jefe del hogar pueden traducirse en menor riesgo de vivir en pobreza.

Sobre la variabilidad temporal, destaca la diferencia observada durante el periodo crítico de mediados de los noventa y los otros años (1993 y 2000) relativamente más estables en términos macroeconómicos. Como se mencionó previamente, la tendencia de la pobreza en la década de 1990 muestra que 1996 fue el año más difícil. Los modelos de regresión indican que a mediados de la década el impacto de la crisis fue tan severo que se perdió o disminuyó el efecto protector de varios atributos que regularmente permiten resistir las presiones económicas externas. Por ejemplo, el lugar de residencia pareció no hacer diferencia en el riesgo de caer baj o la línea de pobreza; parece haberse reforzado el papel de la educación porque se amplió más brecha en la probabilidad de enfrentar la pobreza entre los altos y bajos niveles educativos; sin embargo, los jefes con nivel educativo alto perdieron cierto margen de protección; asimismo, aunque la disponibilidad de la fuerza de trabajo para ser colocada en el mercado siguió siendo importante, su efectividad disminuyó; igualmente, llevar a cabo una jornada mayor a las 48 horas redujo también su carácter protector que tiene en momentos más estables.

Es preciso llamar la atención sobre algunas implicaciones de las evidencias mostradas respecto del peso relativo de los determinantes de la pobreza. El empleo es la principal fuente de ingresos para la mayoría de la población mexicana (Cortés, 2000), pero cuando algún miembro del hogar participa en las actividades económicas moviliza a la vez otro de los recursos de los hogares que es la educación, pues es un atributo inherente a la fuerza de trabajo. Si se sigue observando la amplia brecha en el riesgo de que un hogar viva en pobreza entre los diferentes niveles educativos alcanzados, la población se polarizará más en los años venideros porque sólo una pequeña proporción alcanza un nivel que resulte "protector" contra la pobreza y porque cada vez con mayor frecuencia el tipo de empleo que se genera es precario. Algo más grave es la previsión de que si vuelve a presentarse otro periodo económicamente crítico, como el vivido a mediados de la década de 1990, los recursos de los hogares podrían no ser suficientes para resistir la pobreza, puesto que, como lo ha señalado González de la Rocha (2000), los recursos no son infinitamente elásticos.

Apéndice metodológico

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Notas

¹ Uno de los problemas que más severamente ha afectado a los estudios de pobreza en el país ha sido la falta de una línea "oficial" de pobreza. Esa carencia ha implicado grandes diferencias en las estimaciones de pobreza y un amplio debate en torno al marco conceptual —definición de canasta alimenticia y necesidades básicas no alimenticias— y la metodología aplicada (Escobar, 1996). Según el documento referido (Comité, 2002), entre los objetivos principales del equipo de especialistas conformado por la Secretaría de Desarrollo Social se hallaba el de llegar a un consenso entre académicos y funcionarios gubernamentales sobre el umbral de la pobreza en el país.

² LP alimentaria, LP de capacidades, LP de patrimonio.

³ El Comité Técnico de hecho partió de este mismo umbral y lo actualizó al 2000.

⁴ Esta estimación no ha estado exenta de críticas. Para un examen exhaustivo de los inconvenientes de tomarlos deciles II-V como referencia y los posibles defectos del método utilizado por INEGI y CEPAL, (Boltvinik, 1999; 90-118).

⁵ Cabe aclarar que los niveles de pobreza presentados aquí no incluyen el valor imputado a la vivienda como parte de los ingresos del hogar. El significado de la vivienda como uno de los bienes familiares debe recibir ciertos matices. En análisis académicos de la pobreza y la desigualdad social en México realizados sobre la base de la ENIGH regularmente no se imputa la renta de la vivienda propia como un ingreso más de los hogares. No es que se ignore la importancia de contar con ella, sino se trata más bien de no reducir, en cierta forma artificialmente, los niveles de pobreza y desigualdad (Alarcón y McKenley, 1998; Boltvinik, 1992 y 1999; Cortés, 2000).

⁶ Las 35 ciudades incluidas en la ENEU durante el periodo completo de 1993-2000 son: Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey, Puebla, Veracruz, Nuevo Laredo, Tijuana, Matamoros, Ciudad Juárez, León, San Luis Potosí, Torreón-Gómez Palacio, Mérida, Orizaba, Tampico, Chihuahua, Aguascalientes, Campeche, Saltillo, Tuxtla Gutiérrez, Durango, Acapulco, Toluca, Morelia, Cuernavaca, Tepic, Oaxaca, Culiacán, Hermosillo, Villa Hermosa, Coatzacoalcos, Zacatecas, Colima, Manzanillo y Monclova.

⁷ El periodo de observación inicia con 1993 porque fue el primer año que Monclova se incluyó en la ENEU.

⁸ Esta categorización de clase fue originalmente construida para estudiar las condiciones de la movilidad social en Gran Bretaña, de manera que los supuestos no necesariamente coinciden con la estructura ocupacional en México, pero se ha hecho una adaptación tratando de que la clase ocupacional en México se acerque a la estructura ocupacional de Erikson y Goldthorpe (1993). El supuesto básico de esta estructura de clase es que las relaciones de trabajo implican relaciones de poder que se establecen entre los individuos al participar en cierta ocupación. Tal posición relativa en el mercado de trabajo es determinante también de su posición económica. Véase la adaptación de las categorías al caso mexicano en el anexo metodológico.

¹⁰ Otra razón es que todavía en la actualidad la ocupación del jefe del hogar ofrece una diferenciación social relativamente clara.

¹¹ La información de vivienda fue incluida en la ENEU a partir de 1994, por lo tanto, en los modelos construidos para 1993 no se dispone de estos datos.

¹² En esta serie de modelos de regresión logística, el que más contribuye a mejorar la fracción de la varianza explicada (cambio en Gr) en la medida que se agregan variables de control es el modelo 3 y el segundo modelo más importante es el 4, en los tres años de observación. Se examinaron diversas interacciones en estos modelos pero no se encontraron evidencias estadísticamente significativas.