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Medición y determinantes de la pobreza en las principales ciudades de México
(porcentaje del personal ocupado en servicios finan-
cieros y al productor en 2008 en relación con la de-
manda ocupacional total. Relación negativa);
Exporta
(porcentaje de las exportaciones manufactureras con
respecto al pib local en 2008. Relación negativa), e
Ido
(índice de diversificación de la estructura ocupacional
en 2008. Relación negativa).
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La categoría estructura familiar estuvo repre-
sentada con cuatro variables:
Mujer
(porcentaje de
familias con jefatura femenina en 2010. Relación
positiva);
Personas
(promedio de integrantes por
hogar censal en 2010. Relación positiva);
Familia-
res
(porcentaje de hogares familiares –nucleares y
ampliados– en 2010. Relación negativa); y
Casados
(porcentaje de los jefes de hogar que residían con su
pareja en 2010. Relación negativa).
Por su parte, la categoría estructura social se in-
tegró con cuatro variables:
Indígenas
(porcentaje de la
población de 12 años y más que hablaba lengua indíge-
na en 2010. Relación positiva);
Educación
(porcentaje
de la población de 12 años y más con educación media
superior y superior en 2010. Relación negativa);
Delitos
(delitos promedio anuales del fuero común y federales
por cada 10 mil habitantes en el periodo 2004-2008.
Relación positiva); y
Gini
(índice de Gini de la distribu-
ción del ingreso en 2010. Relación positiva).
Para la categoría estructura territorial se inclu-
yeron cinco variables:
Población
(logaritmo natural de
la población del área urbana en 2010. Relación negati-
va);
Central
(porcentaje de la población metropolitana
que residía en el municipio central en 2010. Relación
negativa);
Densidad
(densidad media de población en
habitantes por hectárea en 2010. Relación negativa);
Migrantes
(porcentaje de la población que nació en
una entidad federativa distinta a la de su residencia
en 2010. Relación positiva); y
Rezago
(porcentaje de
la población residente en ageb
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con alto y medio gra-
do de rezago social en 2010. Relación positiva). Por
último, en la categoría política pública se incorporó
una variable:
Ayuda
(porcentaje de la población que
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El índice de diversificación ocupacional se obtuvo con la fórmula
Ido
= 1 / ∑ | Pij – Pj |
en donde
Pij
es la participación del sector
j
en la
estructura ocupacional del área urbana
i
;
Pj
es la participación del
sector
j
en el total nacional (Duranton y Puga, 2000: 535). A mayor
valor del índice, mayor diversificación ocupacional.
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Área Geoestadística Básica.
declaró recibir alguna ayuda por parte del gobierno en
2010. Relación positiva).
El promedio no ponderado de la incidencia de
población en situación de pobreza en 2010 entre
las 95 áreas urbanas de estudio se ubicó en 40 por
ciento y con un rango de variación de 20 por ciento
en Monterrey a 68 por ciento en Acayucan. En otras
palabras, la pobreza “en” la ciudad, derivada de las
condiciones del desarrollo nacional en 2010, alcanzó
a una de cada cinco personas, mientras que las con-
diciones específicas “de” la ciudad propiciaron que el
rango de la población pobre aumentara hasta dos de
cada tres personas.
Los resultados del modelo muestran elevada
significancia estadística, ya que el 88 por ciento de la
variación en la incidencia de pobreza se explicó por las
variaciones en las variables independientes (véase cua-
dro 3). El valor de la prueba f indica que la probabilidad
de que al menos un coeficiente fuese diferente de cero
se ubicó en 99.9 por ciento. Asimismo, el coeficiente
de regresión en seis variables consiguió significancia
estadística de 0.05 o menos, lo que indica que el sen-
tido de la asociación estuvo plenamente identificado.
Estas variables fueron
Industria
e
Ido
, por parte de la
categoría de mercado de trabajo;
Mujer
y
Familiares
,
de la categoría estructura familiar;
Indígenas y Educa-
ción
, de la categoría de estructura social. El signo de
la relación fue la esperada en cinco de estas seis va-
riables, excepto en
Familiares
, por lo que la incidencia
de pobreza estuvo relacionada con mayor porcentaje
de hogares familiares (nucleares y ampliados).
El modelo 1 presenta multicolinearidad, la cual
se comprobó con la medida del factor de inflación de
varianza. Para eliminar esa contingencia, se corrió un
segundo modelo con el método
stepwise
o de pa-
sos sucesivos, ejercicio que permite obtener el mejor
modelo estadístico de ajuste. Como se observa,
el modelo 2 incorporó nueve variables pertenecien-
tes a las cinco categorías explicativas de la pobreza, y
todas ellas con el signo esperado según revisión bi-
bliográfica. El 85 por ciento de las variaciones en la
variable controlada fue explicado por las variaciones
de las variables de control.
La variable más relacionada con el porcenta-
je de población en situación de pobreza fue el nivel