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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[¿Son los pobres las víctimas de la inseguridad en las metrópolis de México?]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This paper analyzes the relationship between victimization and poverty, in particular whether poverty increases or reduces the probability of becoming the victim of a crime. Data are taken from the Socioeconomic Survey on Victimization and Violence (ENVVI) 2009. Using a logit model and three different measures of income or poverty - priority care zones (ZAP), head of household's level of education and household income- we find that households in poverty condition are more likely to become victims of a crime, especially for burglary, after controlling for the effect of self-protection, exposure and the urban area. As a policy recommendation, we propose to simplify the paperwork required for criminal complaints and to improve the reliability on the judiciary, particularly among lower income individuals.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[robo a casa habitación]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Suplemento</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>&iquest;Son los pobres las v&iacute;ctimas de la inseguridad en las metr&oacute;polis de M&eacute;xico?</b></font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Cinthya Caamal, Lourdes Trevi&ntilde;o y Jorge Valero<sup>1</sup></b></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>1</sup> Facultad de Econom&iacute;a, Universidad Aut&oacute;noma de Nuevo Le&oacute;n. Correo elect&oacute;nico:</i> <a href="mailto:maria.trevinovr@uanl.edu.mx">maria.trevinovr@uanl.edu.mx</a>.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recepci&oacute;n: 20/12/2011.    <br>     Aceptaci&oacute;n: 02/03/2012.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este trabajo estudiamos la relaci&oacute;n entre victimization y pobreza, particularmente si la pobreza incrementa o disminuye la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un delito. Los datos utilizados corresponden a la Encuesta Socioecon&oacute;mica de Victimizaci&oacute;n y Violencia (ENVVI) 2009. Utilizando un modelo probabil&iacute;stico Logit y tres medidas de ingreso o pobreza &#45;zonas de atenci&oacute;n prioritaria (ZAP), la educaci&oacute;n del jefe de familia y el nivel de ingreso familiar&#45; se encuentra que los hogares en situaci&oacute;n de pobreza tienen una mayor probabilidad de ser v&iacute;ctimas de un delito, en particular robo a casa habitaci&oacute;n, despu&eacute;s de controlar por los efectos de la autoprotecci&oacute;n, exposici&oacute;n y &aacute;rea metropolitana. Como recomendaci&oacute;n de pol&iacute;tica se propone mejorar las instancias para realizar las denuncias simplificando los tr&aacute;mites y generando confianza entre las personas, especialmente entre aqu&eacute;llas de menores ingresos.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> victimizaci&oacute;n, pobreza, robo a casa habitaci&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clasificaci&oacute;n</b> <b>JEL:</b> I32, R20, O12.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">This paper analyzes the relationship between victimization and poverty, in particular whether poverty increases or reduces the probability of becoming the victim of a crime. Data are taken from the Socioeconomic Survey on Victimization and Violence (ENVVI) 2009. Using a logit model and three different measures of income or poverty &#45; priority care zones (ZAP), head of household's level of education and household income&#45; we find that households in poverty condition are more likely to become victims of a crime, especially for burglary, after controlling for the effect of self&#45;protection, exposure and the urban area. As a policy recommendation, we propose to simplify the paperwork required for criminal complaints and to improve the reliability on the judiciary, particularly among lower income individuals.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Introducci&oacute;n</b></i></font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este trabajo estudiamos la relaci&oacute;n entre victimizaci&oacute;n y pobreza. En lo particular estamos interesados en conocer si la pobreza incrementa o disminuye la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un delito. La versi&oacute;n m&aacute;s sencilla del modelo econ&oacute;mico de crimen de Becker (1968) sugiere que los ricos, como tienen m&aacute;s ingresos, son m&aacute;s propensos a ser v&iacute;ctimas de un crimen. Algunos estudios presentan evidencia de que a mayor ingreso, mayor probabilidad de ser v&iacute;ctima de alg&uacute;n delito (Alvira Mart&iacute;n y Rubio Rodr&iacute;guez (1982) y Gaviria y Pages (2002)). Sin embargo, tambi&eacute;n hay que considerar que a mayor ingreso mayor posibilidad de protegerse del crimen.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La investigaci&oacute;n econ&oacute;mica sobre las v&iacute;ctimas de los delitos se encuentra muy rezagada en relaci&oacute;n con la investigaci&oacute;n sobre los criminales (Allen, 2011). Es de relevancia analizar las acciones de las v&iacute;ctimas ante delitos u ofensas, ya que los victimarios planean sus cr&iacute;menes, en parte, por las acciones que emprenden los individuos para evitar ser v&iacute;ctimas, como cambios en h&aacute;bitos, denuncias, autoprotecci&oacute;n, seguros, entre otros. Este an&aacute;lisis considera la informaci&oacute;n de la Encuesta Socioecon&oacute;mica de Victimizaci&oacute;n y Violencia (ENVVI) realizada en las ciudades de Monterrey, Le&oacute;n y Guadalajara para el a&ntilde;o 2009.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La estructura del art&iacute;culo es la siguiente: en la secci&oacute;n 1 se presenta una revisi&oacute;n de la literatura, en la secci&oacute;n 2 se desarrolla el modelo te&oacute;rico, en la secci&oacute;n 3 se describen los datos, en la secci&oacute;n 4 se presenta la especificaci&oacute;n emp&iacute;rica del modelo, en la secci&oacute;n 5 se presentan los resultados y la secci&oacute;n 6 presenta las conclusiones del estudio.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Revisi&oacute;n de literatura</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Alvira Mart&iacute;n y Rubio Rodr&iacute;guez (1982) encuentran para Espa&ntilde;a que a mayor ingreso mayor probabilidad de ser v&iacute;ctima, incluso en rubros como robo en casa, violaci&oacute;n y robo en transporte. Tambi&eacute;n Gaviria y Pages (2002) encuentran, para el caso de Latinoam&eacute;rica, 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 victimizaci&oacute;n se concentra crecientemente entre los pobres.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La literatura sobre pobreza apunta hacia que los pobres tienden a ser las v&iacute;ctimas. Incluso consideran a la inseguridad como una m&aacute;s de las dimensiones de la pobreza, ya sea porque los pobres est&aacute;n indefensos ante el da&ntilde;o que generan las p&eacute;rdidas de ser v&iacute;ctimas 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 &aacute;reas como educaci&oacute;n y salud (OPHI, 2011). Si los pobres no tienen poder para hacer valer la justicia y est&aacute;n indefensos, como sostienen Narayan et al., los cr&iacute;menes contra los pobres no ser&aacute;n perseguidos y tendr&aacute;n tasas de victimizaci&oacute;n mayores.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Marco te&oacute;rico</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para estudiar los factores determinantes de la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un delito y su relaci&oacute;n con la pobreza utilizaremos el modelo de Ehrlich y Becker (1972) como base del an&aacute;lisis. En este modelo, el individuo puede hacer tres tipos de actividades para contrarrestar el efecto de ser v&iacute;ctima de un delito: 1) asegurarse, 2) auto asegurarse a fin de disminuir la p&eacute;rdida en caso de ser v&iacute;ctima y 3) auto protegerse a fin de disminuir la probabilidad de la p&eacute;rdida. De estas tres actividades, la tercera &#45;auto protecci&oacute;n&#45;es la m&aacute;s 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.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo propuesto se puede completar teniendo en cuenta las medidas de auto&#45;protecci&oacute;n que toman los hogares. Ehrlich y Becker (1972) lo analizan como un problema de seguros. Si el individuo toma medidas de autoprotecci&oacute;n disminuir&aacute; la probabilidad de la p&eacute;rdida. La ganancia en utilidad al bajar la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un crimen ser&aacute; igual a la disminuci&oacute;n en la utilidad por el gasto hecho en auto protegerse, por lo que individuos de mayores ingresos tender&aacute;n a auto asegurarse m&aacute;s.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Supongamos a un individuo que enfrenta dos estados iniciales: uno de p&eacute;rdida 0, y otro en donde no pierde nada a consecuencia de alg&uacute;n delito, 1. La probabilidad inicial en el estado con p&eacute;rdida, se representa <i>p<sup>d</sup></i>, y para el estado sin p&eacute;rdida como 1 &#45; <i>p<sup>d</sup></i>.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La dotaci&oacute;n inicial de ingreso para el individuo es <i>I<sub>0</sub><sup>d</sup></i> en el estado de p&eacute;rdida, e <i>I<sub>1</sub><sup>d</sup></i> en el estado sin p&eacute;rdida. Si el individuo gasta una cantidad <i>s</i> en actividades de auto protecci&oacute;n, entonces la probabilidad de que ocurra el estado de p&eacute;rdida vendr&aacute; dada por:</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10e1.jpg"></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los individuos al autoprotegerse reducir&iacute;an la probabilidad de que ocurra el estado de p&eacute;rdida e incrementar&iacute;an la probabilidad del estado 1. Entonces, si tenemos dos individuos, uno pobre y uno no pobre, y <i>s</i> es un bien normal, el pobre demandar&iacute;a una menor cantidad de <i>s</i> y la probabilidad de que ocurra el estado de p&eacute;rdida ser&aacute; mayor para &eacute;l.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una mayor presencia de la polic&iacute;a puede disminuir el beneficio marginal de la auto protecci&oacute;n, desincentivando su uso. Alternativamente, una mayor presencia de la polic&iacute;a puede connotar un mayor riesgo de victimizaci&oacute;n haciendo de esta presencia y la auto protecci&oacute;n medidas complementarias.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Clotfelter (1977) sugiere una relaci&oacute;n concreta entre el comportamiento de auto protecci&oacute;n y el valor del tiempo de una persona (entre otras relaciones). Si <i>s,</i> la cantidad de auto protecci&oacute;n, es funci&oacute;n del tiempo y del ingreso, entonces la autoprotecci&oacute;n est&aacute; dada por:</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10e2.jpg"></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El tiempo tambi&eacute;n es relevante para la autoprotecci&oacute;n porque las personas con menores ingresos tender&aacute;n a incrementar su tiempo en auto protecci&oacute;n y las de mayor ingreso tender&aacute;n a utilizar mayor proporci&oacute;n de su ingreso en acciones para protegerse y evitar ser v&iacute;ctimas de la delincuencia.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Individuos de diferentes ciudades o incluso de &aacute;reas dentro de una misma ciudad, enfrentan diferentes probabilidades de ser v&iacute;ctimas de un delito, ya que tienen diferente exposici&oacute;n al crimen, como discute Balkin (1979). Si llamamos <i>e</i> a la exposici&oacute;n al crimen, la probabilidad de ser v&iacute;ctima vendr&aacute; dada por:</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10e3.jpg"></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En donde <i>&#948;p /</i>&#948;<i>e &gt; 0,</i> es decir, a mayor exposici&oacute;n mayor probabilidad de ser v&iacute;ctima. La exposici&oacute;n al crimen no s&oacute;lo depende de la ciudad o &aacute;rea de la ciudad donde vive el individuo, sino que tambi&eacute;n los individuos pueden protegerse de los delincuentes limitando sus actividades y reduciendo la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un delito. Tambi&eacute;n es posible que, como discute Allen (2011), la probabilidad de ser v&iacute;ctima dependa de factores ex&oacute;genos <i>g</i> que sean independientes de las actividades de los individuos. Uno de estos factores podr&iacute;a ser la pobreza. Por tanto, la probabilidad de ser v&iacute;ctima podr&iacute;a ser descrita como:</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10e4.jpg"></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las medidas de auto protecci&oacute;n pueden tomar varias formas. As&iacute;, Balkin (1979) toma en cuenta a las personas que limitan sus actividades para no ser v&iacute;ctimas de un crimen. Allen (2011) considera adem&aacute;s medidas de autoprotecci&oacute;n y de exposici&oacute;n social al crimen como vivir en zonas donde los individuos tienen mayor probabilidad de ser v&iacute;ctimas.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Datos</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos utilizados en este trabajo corresponden a la Encuesta Socioecon&oacute;mica de Victimizaci&oacute;n y Violencia (ENVVI) llevada a cabo conjuntamente por la Universidad Aut&oacute;noma de Nuevo Le&oacute;n, la Universidad de Guadalajara y la Universidad de Guanajuato en el a&ntilde;o 2009. El objetivo de la encuesta es estimar la prevalencia e incidencia de delitos, as&iacute; como conocer la manera en que la poblaci&oacute;n percibe la inseguridad y las caracter&iacute;sticas socioecon&oacute;micas ligadas a actos de criminalidad y violencia en las &aacute;reas metropolitanas de Monterrey, Guadalajara y Le&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el dise&ntilde;o del cuestionario se tom&oacute; como base el de la Encuesta Nacional Sobre Inseguridad (ENSI), utilizado por el Instituto Ciudadano de Estudios sobre Inseguridad A. C. (ICESI).<sup><a href="#nota">2</a></sup> La poblaci&oacute;n objetivo consisti&oacute; de las personas de 18 a&ntilde;os o m&aacute;s que se encontraran radicando al momento de la encuesta en alguno de los municipios de cada &aacute;rea metropolitana.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El muestreo utilizado fue por conglomerados multiet&aacute;pico. En la primera etapa se seleccionan manzanas con probabilidades proporcionales a su tama&ntilde;o. 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 Le&oacute;n, para un total de 4,634 viviendas encuestadas. El dise&ntilde;o de la muestra permite un intervalo de confianza del 95% y un margen de error de 3% en los resultados.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El periodo de victimizaci&oacute;n analizado es de septiembre de 2008 a septiembre de 2009 y la encuesta fue aplicada entre octubre 2009 y enero 2010. La encuesta est&aacute; organizada en 2 m&oacute;dulos generales (datos del hogar y percepci&oacute;n de inseguridad y h&aacute;bitos) y 7 m&oacute;dulos particulares para indagar sobre los delitos de intento de robo y robo a casa habitaci&oacute;n, intento de robo y robo a veh&iacute;culo, asaltos, ataques y amenazas.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Especificaci&oacute;n emp&iacute;rica del modelo</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El objetivo del estudio requiere la identificaci&oacute;n de los hogares en situaci&oacute;n de pobreza. Una medida frecuentemente utilizada es el ingreso familiar, esto es, un hogar se considerar&iacute;a pobre si el ingreso familiar est&aacute; por debajo de una l&iacute;nea o umbral de pobreza que representa una canasta b&aacute;sica de bienes considerados indispensables. Sin embargo, esta definici&oacute;n 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 est&aacute; tambi&eacute;n asociada a la imposibilidad de acceder a ciertos servicios b&aacute;sicos que son proporcionados por el gobierno. As&iacute; como otros factores que trascienden del &aacute;mbito individual, como caracter&iacute;sticas geogr&aacute;ficas, sociales, culturales, entre otras relacionadas con elementos comunitarios.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo al art&iacute;culo 36 de la Ley General de Desarrollo Social (2004), se establecen al menos ocho indicadores para la medici&oacute;n multidimensional de la pobreza como el ingreso corriente per c&aacute;pita, 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 b&aacute;sicos en la vivienda, el acceso a la alimentaci&oacute;n y el grado de cohesi&oacute;n social. Sin embargo, del cuestionario aplicado a las familias no es posible estimar estas variables para el c&aacute;lculo multidimensional de la pobreza.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s se requiere de una medida que homologue el criterio para tener un indicador comparable de pobreza en las tres &aacute;reas metropolitanas bajo estudio. Una forma de realizar la identificaci&oacute;n es utilizando la delimitaci&oacute;n del padr&oacute;n de beneficiarios del Programa para el Desarrollo de Zonas de Atenci&oacute;n Prioritaria (ZAP). Este programa federal es una herramienta de pol&iacute;tica social con enfoque territorial, cuyo objetivo es el de proporcionar apoyo y oportunidades de desarrollo a la poblaci&oacute;n que habita en los territorios con mayor marginaci&oacute;n del pa&iacute;s. Basados en los criterios del Consejo Nacional de Evaluaci&oacute;n de la Pol&iacute;tica de Desarrollo Social (CONEVAL), las ZAP se definen como las &aacute;reas o regiones rurales o urbanas que presentan condiciones estructurales de marginaci&oacute;n, pobreza y exclusi&oacute;n social, Secretar&iacute;a de Desarrollo Social (SEDESOL) (2010).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En nuestro estudio, la medida de exposici&oacute;n social es importante, porque una de las formas en que estudiaremos la relaci&oacute;n entre victimizaci&oacute;n y pobreza es seleccionando las &aacute;reas de concentraci&oacute;n (ZAP) de las &aacute;reas metropolitanas. Por tanto, la identificaci&oacute;n de hogares pobres y no pobres es ex&oacute;gena, ya que depender&aacute; de las &aacute;reas de marginaci&oacute;n 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 Le&oacute;n es de 27.5%.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La definici&oacute;n de las zonas de atenci&oacute;n prioritaria (ZAP) implica que las viviendas localizadas en estas &aacute;reas son en promedio m&aacute;s pobres que las zonas que no est&aacute;n en el padr&oacute;n de beneficiarios. Sin embargo, la heterogeneidad dentro de las regiones encuestadas podr&iacute;a no reflejar este hecho. Por tanto, para examinar las diferencias entre zonas, en la <a href="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a> se muestra el salario promedio por hora para el a&ntilde;o 2010 para cada una de las zonas ZAP definidas en cada una de las tres &aacute;reas metropolitanas utilizando la Encuesta Nacional de Ocupaci&oacute;n y Empleo (ENOE) 2010. Es posible observar que el salario promedio es mayor en las zonas que no son de atenci&oacute;n 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 s&oacute;lo $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%.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La escolaridad del jefe de familia es otro indicador de pobreza. En el <a href="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10c2.jpg" target="_blank">Cuadro 2</a> se muestran las diferencias entre zonas de atenci&oacute;n 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 atenci&oacute;n prioritaria es de poco m&aacute;s de 10 a&ntilde;os, mientras que para Guanajuato es de 8 a&ntilde;os.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La medida de pobreza mayormente utilizada es el nivel de ingreso de las familias, sin embargo, su aplicaci&oacute;n debe ser tomada con cautela debido a las observaciones que se pierden por la no respuesta. En el <a href="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10c3.jpg" target="_blank">Cuadro 3</a> se presentan las tasas de victimizaci&oacute;n por nivel de ingreso para las tres ciudades analizadas. En Monterrey es notable que las tasas de victimizaci&oacute;n mayores se estimen para las familias que reciben menos de $1,500 y para aqu&eacute;llas que reciben m&aacute;s de $30,000, por lo que la relaci&oacute;n entre victimizaci&oacute;n e ingreso se podr&iacute;a representar en forma de U. Es decir, es consistente con la teor&iacute;a 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 observar&iacute;a mayor victimizaci&oacute;n entre los pobres.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por otro lado, las tasas de victimizaci&oacute;n en Le&oacute;n tambi&eacute;n muestran una relaci&oacute;n similar a las de Monterrey. No obstante, el rango de ingresos se ampl&iacute;a, ya que son las familias que reciben menos de $6,000 pesos mensuales las m&aacute;s propensas a ser v&iacute;ctimas, con tasas que est&aacute;n 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 victimizaci&oacute;n mayor, de 142.9 v&iacute;ctimas por cada 1000 hogares. Para Guadalajara no es posible establecer una relaci&oacute;n clara entre victimizaci&oacute;n y pobreza a pesar de que la tasa de victimizaci&oacute;n m&aacute;s alta se observa en el segundo nivel de ingresos m&aacute;s bajo, $1,501&#45;$3,000 pesos mensuales.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el <a href="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10c3.jpg" target="_blank">Cuadro 3</a> se proporcion&oacute; evidencia de una relaci&oacute;n entre pobreza y victimizaci&oacute;n de una forma descriptiva. Para estimar la probabilidad de victimizaci&oacute;n se estimar&aacute; el modelo desarrollado en la segunda secci&oacute;n utilizando un modelo probabil&iacute;stico Logit. La ecuaci&oacute;n a estimar es:</font></p>              <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10e5.jpg"></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde,</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Y<sub>i</sub></i> <i>es</i> una variable ficticia que toma el valor de 1 cuando alg&uacute;n miembro de la familia <i>i</i> ha sido v&iacute;ctima de delito y 0 de lo contrario (los delitos utilizados son robo en casa habitaci&oacute;n),</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>X</i> es un conjunto de <i>s</i> vectores que denotan las caracter&iacute;sticas de la vivienda <i>i</i> relacionadas con acciones de auto protecci&oacute;n (como candados, chapas de seguridad, puertas de seguridad, perro guardian),</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>e</i> es una medida de exposici&oacute;n al riesgo (la proporci&oacute;n de miembros del hogar que estudian y/o trabajan o si la vivienda est&aacute; ubicada cerca de alguna colonia conflictiva). La presencia de patrulla de barrio o caseta de polic&iacute;a podr&iacute;a denotar una zona de mayor victimizaci&oacute;n (exposici&oacute;n) o ser complementario a la auto protecci&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>I&nbsp;</i>es una medida de pobreza ZAP (binaria), educaci&oacute;n del jefe de hogar o ingreso familiar mensual (por rangos)<sup><a href="#nota">3</a></sup>,</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>l<sub>AM</sub></i> es un efecto por &aacute;rea metropolitana (Monterrey es la zona de referencia) y</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>e<sub>i</sub></i> es el t&eacute;rmino de error aleatorio.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Resultados</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los cambios marginales de la ecuaci&oacute;n (5) se muestran en la <a href="/img/revistas/ecoqu/v9n1/a10c4.jpg" target="_blank">Cuadro 4</a>. Se estimaron diferentes modelos en los cuales se incluyeron variables de autoprotecci&oacute;n, exposici&oacute;n al riesgo, variables ficticias para cada ciudad y tres medidas de ingreso o pobreza: ZAP (modelos 1 y 4), la educaci&oacute;n del jefe de familia (modelo 2) y el nivel de ingreso familiar (modelos 3 y 5).</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados sugieren que las viviendas localizadas en zonas ZAP tienen 1.8% mayor probabilidad de ser v&iacute;ctimas de alg&uacute;n robo a casa habitaci&oacute;n en comparaci&oacute;n con las viviendas que no est&aacute;n en estas zonas. Por otro lado, cuando se incluye la variable de cercan&iacute;a con una colonia conflictiva la probabilidad se reduce a 1.5%. El modelo</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2&nbsp;establece que mientras mayor sea la escolaridad del jefe del hogar, la probabilidad de victimizaci&oacute;n se reduce. Por &uacute;ltimo, 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 victimizaci&oacute;n 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 v&iacute;ctima relativa a los de menores ingresos es de 1.8% menos, aunque en el modelo 5 resulta no significativa esta relaci&oacute;n.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adicionalmente se encuentra que tener candados en el hogar incrementa la probabilidad de ser v&iacute;ctima de un delito en un rango de 2.6 a 3.5%. Probablemente los hogares requieran de otras medidas de autoprotecci&oacute;n para evitar ser v&iacute;ctimas de delitos. Por otro lado, tener un perro guardi&aacute;n podr&iacute;a reducir la probabilidad de victimizaci&oacute;n, pero resulta estad&iacute;sticamente no significativo. La patrulla de barrio o caseta de polic&iacute;a reducir&iacute;a la probabilidad de ser v&iacute;ctima de delito; sin embargo, resulta significativo en el modelo en donde se incluye como medida de pobreza la educaci&oacute;n del jefe de familia o bien cuando se incluyen los rangos de ingreso y cuando se incluye la variable de cercan&iacute;a con una colonia conflictiva.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como medidas de exposici&oacute;n al riesgo se incluye la proporci&oacute;n 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 an&aacute;lisis. La variable de cercan&iacute;a a una colonia conflictiva aumenta la probabilidad de victimizaci&oacute;n en 2.2% en los dos modelos en donde se incluy&oacute;.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Conclusi&oacute;n</b></i></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este art&iacute;culo proporciona evidencia que sugiere que los hogares en situaci&oacute;n de pobreza, utilizando tres diferentes medidas, tienen una mayor probabilidad de ser v&iacute;ctimas de un delito, en particular robo a casa habitaci&oacute;n, despu&eacute;s de controlar por los efectos de la autoprotecci&oacute;n, exposici&oacute;n y &aacute;rea metropolitana.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los hogares ubicados en Zonas de Atenci&oacute;n Prioritarias son m&aacute;s propensos a ser v&iacute;ctimas de delito que los que no pertenecen a esta categor&iacute;a. Los hogares con jefes m&aacute;s educados o con mayores ingresos son menos propensos a ser v&iacute;ctimas que los hogares menos educados o de menores ingresos. Un dato relevante es que solamente el 39% de las v&iacute;ctimas denunciaron el delito; de este porcentaje, el 70% de los denunciantes no viv&iacute;an en zonas de atenci&oacute;n prioritaria. El 22% respondi&oacute; que no denunciaban porque no les hacen caso, mientras un 10% respondi&oacute; que no denunci&oacute; porque no tiene tiempo y otro 10% porque tienen miedo al victimario. Como recomendaci&oacute;n de pol&iacute;tica se propone mejorar las instancias para realizar las denuncias simplificando los tr&aacute;mites y generando confianza entre las personas, especialmente entre aqu&eacute;llas de menores ingresos.</font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><b>Bibliograf&iacute;a</b></i></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Allen, W. D. (2011). "Criminals and Victims", 1st ed. <i>Stanford Economics and Finance,</i> Stanford.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014452&pid=S1870-6622201200010001000001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Alvira Mart&iacute;n, F.; Rubio Rodr&iacute;guez, M. A. (1982). "Victimizaci&oacute;n e inseguridad: la perspectiva de las encuestas de victimizaci&oacute;n en Espa&ntilde;a", <i>Revista Espa&ntilde;ola de Investigaciones Sociol&oacute;gicas,</i> 18, 29&#45;50.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014454&pid=S1870-6622201200010001000002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Balkin, S. (1979). "Victimization rates, safety and fear of crime", <i>Social Problems,</i> 26(3), 343&#45;358.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014456&pid=S1870-6622201200010001000003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Becker, G. S. (1968). "Crime and Punishment: An Economic Approach", <i>Journal of Political Economy,</i> 76(2), 167&#45;217.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014458&pid=S1870-6622201200010001000004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Clotfelter, Charles T. (1977). "Urban Crime and Household Protective Measures", <i>The Review of Economics and Statistics,</i> MIT Press, 59(4), 499&#45;503.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014460&pid=S1870-6622201200010001000005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CONEVAL (2009). <i>Evoluci&oacute;n de la pobreza en M&eacute;xico.</i> Consejo Nacional de Evaluaci&oacute;n de la Pol&iacute;tica de Desarrollo Social.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014462&pid=S1870-6622201200010001000006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ehrlich, I.; Becker, G. S. (1972). "Market Insurance, Self&#45;Insurance, and Self&#45;Protection", <i>Journal of Political Economy</i> 80, 623&#45;648.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014464&pid=S1870-6622201200010001000007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gaviria, Alejandro; Pages, Carmen (2002). "Patterns of crime victimization in Latin American cities", <i>Journal of Development Economics,</i> Elsevier, vol. 67(1), 81&#45;203.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014466&pid=S1870-6622201200010001000008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Levitt, Steven D. (1999). "The Changing Relationship Between Income and Crime Victimization", <i>Economic Policy Review</i> &#45; Federal Reserve Bank of New York 5(3), 87&#45;98.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014468&pid=S1870-6622201200010001000009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ley General de Desarrollo Social (2004). "De la Definici&oacute;n y Medici&oacute;n de la pobreza", <i>Diario Oficial de la Federaci&oacute;n,</i> 20 de enero, Cap&iacute;tulo VI, Art&iacute;culo 36, p. 8.</font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Narayan, D.; Chamber, R.; Shah, M. K.; Petesch, P. (2000). <i>Voices of the Poor. Crying Out for Change,</i> (Vol. 1). New York: Oxford University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014471&pid=S1870-6622201200010001000010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Narayan, D.; Patel, R.; Schafft, K.; Rademacher, A.; Koch&#45;Schulte, S. (1999). "Can Anyone Hear Us? Voices From 47 Countries". In <i>World Bank</i> (Ed.), Voices of the Poor (Vol. 1, pp. 1&#45;280): World Bank.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014473&pid=S1870-6622201200010001000011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">OPHI, Oxford Poverty &amp; Human Development Initiative (2011). <i>Oxford Department of International Development.</i> Queen Elizabeth House, University of Oxford. <a href="http://www.ophi.org.uk/research/missing&#45;dimensions/" target="_blank">http://www.ophi.org.uk/research/missing&#45;dimensions/</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014475&pid=S1870-6622201200010001000012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SEDESOL (2010), "Lineamientos espec&iacute;ficos para la conformaci&oacute;n de los padrones de beneficiarios 2010", <i>Programa para el desarrollo de zonas prioritarias.</i> Secretar&iacute;a de Desarrollo Social.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3014476&pid=S1870-6622201200010001000013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><a name="nota">Notas</a></b></font></p>              ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>2</sup> Cabe mencionar que, a partir de 2010, la ENSI es aplicada por el Instituto Nacional de Estad&iacute;stica Geograf&iacute;a e Inform&aacute;tica (INEGI), en coordinaci&oacute;n con el ICESI.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>3</sup> El rango 1 va de 0 a 3,000 pesos mensuales (es la categor&iacute;a 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 m&aacute;s.</font></p>      ]]></body><back>
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