Desigualdad de ingresos y crimen violento

Documento de trabajo de investigación de políticas
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Desigualdad de ingresos y crimen violento
Evidencia de la guerra contra las drogas en México
Ted Enamorado
Luis-Felipe López-Calva
Carlos Rodríguez-Castelán
Hernán Winkler
El Banco Mundial
Región de América Latina y el Caribe
Unidad de Reducción de la Pobreza y Gestión Económica
Junio 2014
WPS6935
Divulgación pública autorizada
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Producido por el Equipo de Apoyo a la Investigación
Resumen
La serie de documentos de trabajo sobre investigación de políticas difunde los resultados del trabajo en curso para fomentar el intercambio de ideas sobre el desarrollo
cuestiones. Un objetivo de la serie es obtener los resultados rápidamente, incluso si las presentaciones están menos pulidas. Los papeles llevan el
nombres de los autores y deben citarse en consecuencia. Los hallazgos, interpretaciones y conclusiones expresadas en este documento son enteramente
de los autores No representan necesariamente los puntos de vista del Banco Internacional de Reconstrucción y Desarrollo / Banco Mundial y
sus organizaciones afiliadas, o las de los Directores Ejecutivos del Banco Mundial o los gobiernos que representan.
Documento de trabajo de investigación sobre políticas 6935
La relación entre desigualdad de ingresos y delincuencia.
ha atraído el interés de muchos investigadores, pero
Existe poca evidencia convincente sobre el efecto causal de
desigualdad en materia de delincuencia en los países en desarrollo. Este papel
estima este efecto en un contexto único: la droga de México
Guerra. El análisis aprovecha un conjunto de datos único.
que contiene estadísticas de desigualdad y delincuencia por más de
2,000 municipios mexicanos cubriendo un período de 20
años. Usando una variable instrumental para la desigualdad que
aborda problemas de causalidad inversa y variable omitida
sesgo, este artículo encuentra que un incremento de un punto en
Este documento es producto de la Unidad de Reducción de la Pobreza y Gestión Económica, América Latina y el Caribe.
Región. Es parte de un esfuerzo mayor del Banco Mundial para proporcionar acceso abierto a su investigación y hacer una contribución a
debates sobre políticas de desarrollo en todo el mundo. Los documentos de trabajo de investigación de políticas también se publican en la Web en http: //
econ.worldbank.org. El autor puede ser contactado en crodriguezc@worldbank.org.
el coeficiente de Gini se traduce en un aumento de más
de 10 homicidios relacionados con drogas por cada 100,000 habitantes
entre 2006 y 2010. No hay efectos significativos
antes de 2005. El hecho de que el efecto se encontró durante
La guerra contra las drogas en México y no antes es probable porque
el costo del crimen disminuyó con la proliferación de pandillas
(facilitando el acceso al conocimiento y la logística, reduciendo
el costo marginal del comportamiento criminal), que, combinado
Con el aumento de la desigualdad, aumentó el beneficio neto esperado
de actos criminales después de 2005.
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Desigualdad de ingresos y crimen violento: evidencia de la guerra contra las drogas en México
Ted Enamorado * Luis-Felipe López-Calva †
Carlos Rodríguez-Castelán ‡ Hernán Winkler §

Palabras clave: desigualdad de ingresos, delincuencia, variables instrumentales, México
Códigos JEL: C26, D74, H70, I3, O54
Junta Sectorial: Pobreza (POV)
Los autores desean agradecer a Eduardo Ortiz-Juárez y Daniel Valderrama por su valiosa ayuda en la investigación. los
Los hallazgos, las interpretaciones y las conclusiones de este documento son enteramente de los autores. No representan necesariamente
la opinión del Grupo del Banco Mundial, sus Directores Ejecutivos o los países que representan.
* Universidad de Princeton. Correo electrónico: tede@princeton.edu
† Banco Mundial. Correo electrónico: lflopezcalva@worldbank.org
‡ Banco Mundial. Correo electrónico: crodriguezc@worldbank.org (autor correspondiente).
§ Banco Mundial. Correo electrónico: hwinkler@worldbank.org
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1) Introducción
La cuestión de cuál es el efecto de la desigualdad en el crimen ha sido un tema de interés entre muchos
investigadores y analistas de políticas. Si bien la mayor parte de la literatura sobre este tema encuentra un efecto positivo de
desigualdad en el crimen, la evidencia empírica se ha quedado corta en establecer una dirección inequívoca
de causalidad (ver Pridermore, 2011), así como sobre si el efecto es válido para diferentes tipos de
crimen violento. Además, al centrarse en los países en desarrollo, la evidencia disponible es más débil
dado que las estadísticas de delitos confiables y comparables tienden a ser escasas. Además, los estudiosos se han enfrentado
otros desafíos importantes al profundizar en este tema. Por ejemplo, los estudios entre países suelen ser
sesgada por error de medición y problemas de variables omitidas, y también están limitados por pequeños errores
tamaños de muestra La causalidad inversa es motivo de preocupación, ya que el aumento de las tasas de criminalidad también podría afectar
desigualdad, por ejemplo, alentando a los residentes más ricos a mudarse de lugares violentos.
Neumayer (2005) señala que centrarse en la variación dentro del país podría ser un remedio para
dificultad para controlar los factores de confusión a nivel de país y el problema de la muestra pequeña
que surge en el análisis entre países. No obstante, incluso cuando se han abordado esos problemas,
El problema de la causalidad inversa permanece. En este documento, damos un paso adelante buscando abordar el
desafíos antes mencionados al centrarse en la variación dentro del país a nivel municipal en materia de delincuencia
y desigualdad en México y proponiendo una variable instrumental que esté relacionada con los cambios locales
niveles de desigualdad de ingresos pero no correlacionados con los cambios en las tasas de delincuencia local.

Centramos nuestra atención en México, ya que representa un caso único entre las naciones en desarrollo. Primero en
términos de tasas de criminalidad, mientras que la tasa total de homicidios en México siguió un patrón descendente para
Para el período 1990-2005, la imagen es totalmente diferente para el período 2005 a 2010. Por ejemplo,
en 2005, la tasa total de homicidios fue cercana a 11 muertes por cada 100,000 individuos, mientras que en 2010
fue de 18.5 muertes (Sistema Nacional de Seguridad Pública de México, SNSP, 2011). Este fuerte aumento en el
La tasa de homicidios totales se debe principalmente al creciente número de crímenes violentos asociados con las drogas.
actividades relacionadas, por ejemplo, en 2005 hubo más de 7,000 muertes relacionadas con delitos no relacionados con drogas, casi
duplicar el número de muertes causadas por homicidios relacionados con drogas; para 2010 la situación tenía
completamente cambiado, es decir, el número de homicidios relacionados con las drogas aumentó más del triple
número de homicidios no relacionados con drogas (ver Figura 1). Para ilustrar las implicaciones económicas de esto
importa, las encuestas de victimización estiman que en 2010 el crimen costó pérdidas a las víctimas valoradas en US $ 12.9
mil millones Además, para ese mismo año, el 42.8 por ciento de las empresas mexicanas pagaron por la seguridad privada,
gastando alrededor del 2.2 por ciento de sus ventas anuales en estos servicios (IFC y WB, 2012); y
reducciones en la actividad económica y el crecimiento se encontraron a nivel municipal entre 2006 y
2010 (Robles et al., 2013, y Enamorado et al., 2013).
En segundo lugar, si bien ha habido importantes avances en la reducción de la desigualdad de ingresos en México durante
los últimos quince años, con una disminución de 0.547 a 0.475 del coeficiente de Gini para la distribución
del ingreso per cápita de los hogares (Lustig et al., 2012): se mantiene la heterogeneidad entre las regiones. Entre
1990 y 2005, alrededor del 90 por ciento de los municipios en México registraron una disminución en los ingresos
desigualdad, mientras que entre 2005 y 2010 alrededor del 78 por ciento de los municipios experimentaron una
reducción de su coeficiente de Gini. A pesar de una disminución general en el coeficiente de Gini a nivel nacional
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nivel, muchos municipios experimentaron un aumento de la desigualdad durante estos períodos y México está
sigue siendo uno de los países de América Latina donde la movilidad de bajos ingresos es un problema generalizado (ver
Cuesta et al., 2011; Bourguignon 2004).
Figura 1: Número de casos de homicidio y tasas de homicidio por tipo (1997 - 2011)
Fuente: SNSP, 2011 y 2012; Ríos, 2012.
Nuestros resultados de modelos de regresión lineal que no tienen en cuenta la causalidad inversa y se omiten
Las variables predicen que, en el caso de México, un aumento en la desigualdad está relacionado con una disminución en
homicidios Argumentamos que este resultado podría ser impulsado por la emigración selectiva de residentes más ricos a
municipios más seguros y por otros canales a través de los cuales el crimen podría afectar la distribución de
ingresos. No obstante, cuando usamos nuestro instrumento propuesto para abordar el problema de endogeneidad, nosotros
encontrar que para el período que va de 2005 a 2010, un aumento de una unidad en el coeficiente de Gini
(nuestra medida de desigualdad de ingresos) se traduce en más de 4 muertes adicionales por cada 100,000 individuos
cuando se enfoca en la tasa total de homicidios. Además, este efecto es mayor si nos centramos solo en las drogas
delitos relacionados, donde un aumento en el coeficiente de Gini de una unidad se asocia con un aumento de
Más de 10 muertes. Por otro lado, en el caso de homicidios no relacionados con drogas únicamente, no
encuentre evidencia de que los cambios en la desigualdad juegan un papel en la determinación de esos tipos de delitos antes

o durante la guerra contra las drogas en México. Este hallazgo muestra la importancia de los menores costos de los criminales.
actividad provocada por la expansión de las bandas de narcotraficantes después de 2005, en la configuración de los efectos
de desigualdad de ingresos en la actividad criminal. Los resultados presentados no se ven afectados por alteraciones
especificaciones y diferentes controles de robustez.
El resto de este documento procede de la siguiente manera. La sección 2 presenta una revisión de la literatura de la teoría
y evidencia empírica sobre este tema; La sección 3 presenta tendencias a largo y mediano plazo de
desigualdad de ingresos subnacionales y hechos sobre la guerra contra las drogas en México y el pico asociado en violencia
tasas de crimen. La sección 4 describe la metodología y los datos; La sección 5 presenta la estrategia empírica, con
un enfoque especial en cómo recuperamos las medidas de desigualdad de ingresos a nivel municipal en México y
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cómo se construyó nuestro instrumento propuesto. La Sección 6 presenta nuestros principales hallazgos, y la Sección 7
concluye
2) Literatura previa sobre los vínculos entre la desigualdad de ingresos y el delito
Dentro de la literatura sobre los efectos de la desigualdad y la pobreza en la delincuencia hay dos distintivos y
enfoques complementarios Primero, tenemos las teorías sociológicas del crimen, que centran sus
atención a los sentimientos emocionales que hacen que las personas se conviertan en delincuentes. En estas teorías,
la pobreza y la desigualdad causan tensión social, ansiedad y tensión, lo que lleva a las personas a ser más
violento (se puede encontrar trabajo empírico reciente que presenta evidencia que respalda esas teorías en
Fajnzylber, Lederman y Loayza [1998, 2002a, 2002b] y Whitworth, 2012). El segundo
El enfoque incluye el concepto de comportamiento criminal como un cálculo de costo-beneficio, presentado al
literatura de economía por el trabajo seminal de Becker (1968). En pocas palabras, Becker propone que el crimen es un
función de los cálculos de un individuo al sopesar la utilidad esperada del delito contra la utilidad de
utilizando el mismo tiempo y recursos para realizar actividades legales. Por lo tanto, no es difícil ver que en esto
En teoría, las personas pobres que viven en un entorno desigual serán más propensas a recurrir a actividades ilegales, ya que
sus opciones externas (es decir, actividades legales) no ofrecen mayores beneficios a corto plazo (Freeman,
1999). Estos cálculos subyacentes están influenciados por los mecanismos de disuasión y las sanciones aplicadas.
lugar para prevenir el crimen. A la inversa del caso descrito anteriormente, los pobres pueden encontrar no criminales
actividades preferibles si el beneficio neto del delito (después de descontar las sanciones) es menor que su
estado de pobreza.
Independientemente del mecanismo (s) detrás (cálculo racional versus motivaciones emocionales originadas por
exclusión social), ambos conjuntos de teorías sugieren fuertemente que la desigualdad y la pobreza fomentan el crimen. Muchos
Los autores han intentado probar estas teorías empíricamente obteniendo resultados mixtos. Por ejemplo, Ehrlich.
(1973) encuentra que en los Estados Unidos (1940-1970), la desigualdad y el ingreso están positivamente correlacionados
tanto con propiedad (robo, robo, hurto, robo de autos) como con crímenes violentos (asesinato y violación).
Blau y Blau (1982), sostienen que las desigualdades económicas son la raíz del crimen violento en los Estados Unidos
Estados En sus hallazgos, al explicar la delincuencia, se supera el papel de variables como la pobreza
por el poder predictivo de la desigualdad. En esta misma línea de trabajo, Kelly (2000) encuentra que en las zonas urbanas
áreas en los Estados Unidos, la pobreza y la actividad policial están significativamente correlacionadas con la propiedad
delitos, mientras que la desigualdad no tiene ningún efecto sobre este tipo de delitos. Por otro lado, cuando te enfocas en
crímenes violentos, la desigualdad es el principal impulsor.
En contraste con los resultados de Kelly (2000), Fajnzylber, Lederman y Loayza (2002b) encuentran, en su análisis
de datos sobre homicidios y robos en una sección transversal de países industrializados y en desarrollo
países, que la desigualdad y la pobreza aumentan ambos robos (aquí, una representación de los bienes relacionados
delitos) y homicidios (un proxy de la violencia). Neumayer (2005) cuestiona directamente
Los resultados de Fajnzylber, Lederman y Loayza (2002b); argumentando que al aumentar el tamaño de la muestra de
países, la desigualdad, medida como el coeficiente de Gini, ya no es estadísticamente significativa cuando

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prediciendo crímenes violentos. 1 Además, Pridemore (2011) critica la gran literatura entre países
que estudia el vínculo entre la desigualdad y las tasas de homicidio, ya que la mayoría de ellos no logran controlar
tasas de pobreza, que es el predictor más consistente de las tasas de homicidios en el área empírica de los EE. UU.
literatura. Pridemore replicó estudios previos entre países que encontraron una estadística significativa
relación entre desigualdad y homicidios, encontrando que cuando los modelos controlan la pobreza
tasas, tal relación ya no era significativa.
Brush (2006) encuentra resultados mixtos en términos del efecto de la desigualdad de ingresos en las tasas de criminalidad utilizando
datos a nivel de condado para los Estados Unidos. Usando el análisis transversal, él encuentra ese ingreso
la desigualdad promueve el crimen, aunque al centrar su atención en un análisis de series de tiempo, encuentra
esa desigualdad de ingresos reduce el crimen. Poveda (2011) encuentra que tanto la pobreza como la desigualdad tienen
Impactos positivos en la tasa de homicidios en siete ciudades colombianas principales. Del mismo modo, usando una muestra
de la OCDE, los países de América Central y del Sur, Nadanovsky y Cunha-Cruz (2009), encuentran que
La baja desigualdad conduce a una reducción en las tasas de homicidios. Demombynes y Ozler (2005) encuentran que
La mayor desigualdad en Sudáfrica se asocia con mayores tasas de propiedad y delitos violentos en el
nivel de barrio Finalmente, en un estudio reciente que utiliza datos de desigualdad para los Estados Unidos en el estado
nivel, Chintrakarn y Herzer (2012) encuentran que la desigualdad tiene un efecto negativo sobre el crimen, es decir, cuanto más
desigualdad hay, menos crimen. Su explicación para este resultado contraintuitivo es que cuanto más alto
La desigualdad dentro de un estado, mayor es la demanda de servicios de seguridad, lo que conduce a una reducción en
crimen.
Como muestra esta breve revisión de la literatura, la evidencia empírica sobre los efectos de la desigualdad sobre el crimen es
mezclado. Para analizar más a fondo esta pregunta, este documento se centra en la variación dentro del país en
Desigualdad de ingresos y tasas de criminalidad utilizando un conjunto único de datos de municipios mexicanos desde 1990 hasta
2010. Además, el documento utiliza tasas de homicidio diferenciadas, distinguiendo así si
El impacto de la desigualdad sobre las tasas de criminalidad es más pronunciado para la delincuencia común, la delincuencia organizada o
ambos. En particular, esperamos que el efecto de la desigualdad en el crimen organizado se vea exacerbado
en el contexto de la guerra contra las drogas en México. La literatura ha demostrado que la proliferación de pandillas tiende
para aumentar la propensión a cometer delitos, ya que facilitan el acceso al conocimiento y la logística
asociado con actividades delictivas (Thornberry et al. 1993; Zhang et al. 1999; Gatti et al. 2005). En
En otras palabras, las pandillas tienden a reducir el costo marginal del comportamiento criminal. Proliferación de pandillas
tendría un mayor impacto en los niveles de delincuencia en ciudades con un alto grado de pobreza y
desigualdad, ya que los costos más altos tienen más probabilidades de ser una restricción vinculante para la actividad delictiva entre
individuos con menos recursos económicos. La fragmentación de las bandas de narcotraficantes y sus
la difusión geográfica durante la guerra contra las drogas en México podría haber facilitado el comportamiento criminal
desproporcionadamente entre las ciudades que se volvieron más pobres y más desiguales durante este período. En el
Al mismo tiempo, niveles crecientes de desigualdad asociados con individuos ricos que se vuelven más ricos
tienden a exacerbar estos efectos, al aumentar la recompensa esperada de la actividad criminal. En otra
palabras, si el costo del delito disminuye y las diferencias de ingresos entre los pobres y los ricos
1 Neumayer (2005) utilizó 59 países en su muestra. Fajnzylber, Lederman y Loayza's (2002b) tienen 45 países en
su muestra
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aumentar, el beneficio neto esperado de actos criminales como extorsión, secuestro y robo
aumentaría.

3) Desigualdad de ingresos y delincuencia en México: algunos hechos estilizados
Tendencias en la desigualdad de ingresos en México
Aunque la desigualdad de ingresos medida por el coeficiente de Gini disminuyó en aproximadamente seis puntos desde
1996 a 2010 (Lustig et al. 2012), las cifras recientes muestran que esta tendencia se ha desacelerado durante el período
2005-10, y muestra una ligera reversión entre 2010 y 2012 (INEGI, 2013). Por los mismos períodos,
Existe una variabilidad significativa dentro del país. A largo plazo (1990-2010), alrededor del 90 por ciento de los
municipios en México observaron una reducción en el coeficiente de Gini, mientras que a mediano plazo (2005-
2010) alrededor del 73 por ciento de los municipios tuvieron una disminución de la desigualdad.
Las Figuras 2a y 2b muestran los cambios a mediano y largo plazo en el coeficiente de Gini en el municipio.
nivel con respecto al promedio nacional (promedio ponderado de -5.3 puntos Gini para el período 1990-
2010, y -3.7 para el período 2005-2010). Entre 1990 y 2010, alrededor del 67 por ciento de los más
más de 2,000 municipios en México tuvieron una velocidad de reducción del coeficiente de Gini por encima del
promedio nacional (que representa aproximadamente el 49 por ciento de la población total); mientras que el 23 por ciento observó un
disminución de la desigualdad durante el mismo período pero inferior al promedio nacional; y los 10 restantes
por ciento experimentó un aumento en la desigualdad (33 por ciento y 18 por ciento de la población total,
respectivamente). Para el período de mediano plazo de 2005-2010, alrededor del 50 por ciento de los municipios tenían
disminución de la desigualdad por encima del promedio nacional, y el 28 por ciento tuvo una disminución por debajo del promedio nacional
promedio (53 por ciento y 28 por ciento de la población total, respectivamente); mientras que el 22 por ciento de
Los municipios observaron un aumento en el coeficiente de Gini durante este período (19 por ciento del total
población). Estas cifras confirman que, aunque la desigualdad de ingresos disminuyó en la mayoría de
municipios en México a largo y mediano plazo, hay un número no trivial de
municipios en los que aumentó la desigualdad de ingresos, particularmente entre 2005-2010, superpuestos
con la guerra contra las drogas de México.
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Figura 2: Variación a largo y mediano plazo en la desigualdad de ingresos a nivel municipal vs.
promedio nacional (1990-2010 y 2005-2010)
2.a: Cambio en el coeficiente de Gini local con respecto al promedio nacional, 1990-2010

2.b: Cambio en el coeficiente de Gini local con respecto al promedio nacional, 2005-2010
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Tendencias en crimen y violencia en México
Según las estadísticas de la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (ONUDD), el informe anual
El número de homicidios en México casi se duplicó entre 2000 y 2010, de 12,295 a 24,374. UN
La comparación entre los países latinoamericanos muestra que México pasó del tercer lugar en 2000 -
detrás de Brasil (51,804 homicidios) y Colombia (26,540 homicidios), al segundo lugar en 2010 solo
detrás de Brasil (57,271 homicidios).
Después de una disminución significativa del 32 por ciento anual desde finales de la década de 1990, el número de homicidios en
México comenzó a aumentar dramáticamente en 2007, poco después de que la administración de Calderón asumió el cargo en
Diciembre de 2006 y lanzó una ofensiva militar contra las organizaciones del narcotráfico a través de un
operación que desplegó 6,500 tropas federales y continuó expandiéndose a aproximadamente 45,000
tropas para 2011. El cambio sorprendente en el número de homicidios fue muy sesgado por la fuerte
aumento de los homicidios relacionados con las drogas 2, incluidos los causados por batallas entre organizaciones criminales,
o por enfrentamientos entre autoridades y grupos criminales. El número de asesinatos relacionados con las drogas.
alcanzó una cifra acumulada de aproximadamente 60,000 en 2011 (OEA, 2013). Mientras que los homicidios relacionados con las drogas
han aumentado 120 por ciento anualmente de 2007 a 2011, los homicidios no relacionados con las drogas en realidad
disminuyó en un 4.6 por ciento anual durante el mismo período. Como resultado, homicidios relacionados con drogas, que
representó el 27.6 por ciento del total de homicidios en 2007, alcanzó el 73 por ciento en 2011 (Figura 3).
Aunque la ola de violencia relacionada con las drogas no fue generalizada, muchos municipios experimentaron algunos
grado de disturbios violentos. Según cifras oficiales, 1,032 de los 2,456 municipios de México (42
por ciento) han tenido presencia de un cartel de drogas que opera dentro de sus límites en 2011. Casi la mitad de
estos se concentraron en solo siete de los 32 estados: Michoacán, Estado de México, Guerrero,

Jalisco, Chihuahua, Nuevo León y Zacatecas. La presencia de carteles y conflictos también resultó en
Una concentración de homicidios en áreas bien identificadas del país. En términos absolutos,
aproximadamente dos tercios de todos los homicidios relacionados con las drogas en 2011 ocurrieron en solo cinco estados: 3
Chihuahua y Sinaloa representan el 29 y el 12 por ciento, respectivamente, mientras que Tamaulipas, Guerrero y
Durango representó, los tres juntos, casi el 21 por ciento. 4 4
2 Según el Sistema Nacional de Seguridad Pública (SNPS), un homicidio debe cumplir con dos
de seis criterios para ser considerado un delito relacionado con drogas: i) la víctima fue asesinada por armas de fuego de alto calibre; ii) el
la víctima presentaba signos de tortura o lesiones graves; iii) la víctima fue asesinada donde se encontró el cuerpo, o el cuerpo fue
ubicado en un vehículo; iv) el cuerpo estaba envuelto con mantas, grabado o amordazado; v) el homicidio ocurrió dentro de un
organizaciones penitenciarias y criminales involucradas; y vi) el homicidio ocurrió en circunstancias especiales, por ejemplo
la víctima fue secuestrada antes del asesinato ( levantón ), emboscada o perseguida, un presunto miembro de una organización criminal,
o encontrado con un narco-mensaje ( narcomensaje ) en o cerca del cuerpo.
3 Según datos del SNSP, 2011 constituye el pico en la escalada de homicidios relacionados con las drogas con casi
17,000 casos. Abril de 2011 se identifica como el mes con el mayor número de casos (1,630) registrados entre
Diciembre de 2006 y junio de 2012.
4 De los 1,032 municipios que tienen presencia de un cartel de drogas, 392 experimentaron conflictos violentos, con el mayor
cifras que tienen lugar en municipios del norte y la costa del Pacífico que afectan a ambos municipios que históricamente
observó altos niveles de violencia, como Ciudad Juárez, así como lugares que no habían experimentado altos niveles de violencia.
violencia antes, como Monterrey. Destaca que mientras solo 18 municipios tenían más de 100 casos de drogas
homicidios relacionados, una gran mayoría de 1,644 no reportó ningún caso (SNSP, 2011).
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Figura 3: Homicidios relacionados con drogas, número mensual y acumulado; 2007-12
Fuente : SNSP (2011, 2012).
Aplicación de la ley en México
En México, diferentes niveles de gobierno son constitucionalmente responsables de enjuiciar a diferentes
crímenes Como resultado, los esfuerzos de enjuiciamiento dirigidos a delitos que son responsabilidad exclusiva de uno
El nivel del gobierno no es necesariamente apoyado por los otros niveles. Incentivos bajo esto
el esquema tiende a ser perverso y genera mucha ineficiencia judicial, lo que finalmente impacta
negativamente las tasas de condena y, por lo tanto, reduce el costo marginal de los delitos violentos. Organizado
crimen, por ejemplo, no es un delito que se procesa a nivel local, lo que significa estado y
Los gobiernos municipales no procesarán a los narcotraficantes a menos que cometan un asesinato (lo cual
constituir un delito a nivel municipal).
Análogamente al sistema judicial, la organización de las fuerzas policiales en México también es compleja. Cada
la fuerza policial tiene un nivel diferente de jurisdicción y autoridad, y esos niveles a menudo se superponen. Federal
Las agencias de aplicación de la ley son responsables de supervisar la aplicación de la ley en todo el país.
Además, hay varias organizaciones policiales a nivel estatal, metropolitano y municipal. los
La distinción entre crímenes investigados por la Policía Judicial Federal y Estatal no siempre es
claro. La mayoría de los delitos están bajo la jurisdicción de las autoridades estatales. Tráfico de drogas, crímenes contra el
gobierno, y los delitos que involucran varias jurisdicciones son responsabilidad de la Policía Federal;
mientras que las fuerzas policiales preventivas y municipales son las principales responsables del manejo de menores civiles

disturbios e infracciones de tránsito. El último punto es particularmente relevante para este trabajo ya que
utilizará el gasto per cápita en la policía local como variable de control. Es probable que esta variable no
endógeno a la tasa de criminalidad observada desde, como se mencionó anteriormente, el aumento en la delincuencia relacionada con las drogas
se ha asociado a la intervención de la policía federal y militar (y, por lo tanto, debe estar estrechamente vinculada
al gasto federal en policía y seguridad, pero no al gasto local en seguridad ciudadana).
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4) Datos
Datos sobre ingresos, pobreza y desigualdad a nivel municipal
Para construir medidas de ingreso y desigualdad a nivel municipal, empleamos el área pequeña
metodología de estimación propuesta por Elbers et al. 2003. La idea básica es imputar ingresos a
hogares en el censo de población (y recuentos de población), utilizando un modelo que predice el ingreso
de una encuesta de hogares. La evidencia empírica basada en este método ha demostrado ser precisa cuando
aplicado a datos de naciones como Ecuador, Sudáfrica, Brasil, Panamá, Madagascar y Nicaragua
(ver Elbers et al. 2003, Alderman et al. 2002, y Elbers et al. 2001). Además, el área pequeña
La metodología de estimación tiene ventajas clave ya que se beneficia de las fortalezas de ambos hogares.
encuestas y censos y evita sus debilidades. Más específicamente, mientras que la mayoría de las encuestas de hogares
solo son representativos en altos niveles de agregación (por ejemplo, nacional, regional, urbano / rural), censos y
Los datos de conteo proporcionan cobertura total (universalidad). 5 Por lo general, los datos del censo proporcionan las entradas cuando
Se necesitan indicadores de bienestar con bajos niveles de agregación, como los municipios. En México, ambos
El censo y los recuentos de población son representativos a nivel municipal, que es la unidad
de interés en este estudio.
Sin embargo, el censo tiene sus límites. Primero, hay menos variables disponibles en comparación con las más
Encuestas integrales de hogares. En segundo lugar, una de las principales debilidades de estos datos y la más
relevante para este análisis es la falta de información sobre ingresos. Datos censales, no diseñados para
medir de manera integral el ingreso del hogar, proporciona una imagen incompleta del hogar
Circunstancias monetarias, que generalmente reportan ingresos totales inferiores. Alternativamente, encuestas de hogares como
como la Encuesta nacional sobre ingresos y gastos de los hogares (ENIGH), aunque representativa
solo a nivel nacional y urbano / rural, sin embargo, están diseñados para medir con mayor precisión
ingresos y gastos del hogar.
El método consiste en tomar la encuesta de hogares como una muestra aleatoria de la población total
(que se encuentra en las bases de datos del censo) y elegir las variables comunes entre estas fuentes. los
se compara la distribución de las variables elegidas, buscando variables en las que la media muestral es
estadísticamente equivalente a la media de la población. Las variables que no se rechazan se usan para modelar
ingresos con regresiones de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) utilizando datos de encuestas de hogares. Es importante
tenga en cuenta que los coeficientes obtenidos del modelo no pueden interpretarse económicamente, como algunos de
son endógenos, pero aún se incluyen para reducir el error de predicción. Finalmente los parametros
obtenidos de estas regresiones de ingresos se emplean como predictores para generar el hogar
distribución del ingreso en el censo y datos de conteo. 6 6
5 Hablando estrictamente, los datos del conteo de población no proporcionan cobertura universal, ya que de hecho consisten en encuestas no
censos Sin embargo, el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande como para que los datos puedan desglosarse a nivel municipal y
El nivel de precisión de las estimaciones es extremadamente alto.
6 Para construir mapas de pobreza para un período de veinte años, el análisis identificó quince variables comunes entre
el ENIGH y el censo y los recuentos de población, que se pueden utilizar para generar alrededor de 35 indicadores para construir
Los modelos de ingresos necesarios. Estas variables incluyen características de la vivienda, características sociodemográficas y
propiedad de activos. Además, para aumentar la precisión en los estimadores, se utilizaron alrededor de 50 indicadores específicos del municipio.
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Para construir el panel de mapas de pobreza, utilizamos micro datos disponibles de las siguientes fuentes: (i)
Censos generales de población de 1990, 2000 y 2010; (ii) el conteo de población de 2005; y (iii) el
Encuesta nacional sobre ingresos y gastos de los hogares (ENIGH) 1992, 2000, 2005 y 2010.
Siguiendo a Elbers et al. 2003, para producir medidas de ingresos a nivel municipal, emparejamos el
ENIGH de 1992 con el Censo de Población de 1990; la ENIGH de 2000 con la población de 2000
Censo; la ENIGH de 2005 con el conteo de población de 2005; y, la ENIGH 2010 con la 2010
Censo. Con la excepción de la ENIGH de 1992 y el Censo de población de 2000, el resto
las coincidencias entre ENIGH y Censos se recopilaron en la misma época del año, lo que garantiza
que cada partido representa el mismo contexto socioeconómico. A partir de 2014 había 2,438
municipios en México, sin embargo, para el resto de este documento consideramos 2,372 municipios para
que hay datos comparables de ingresos, pobreza y desigualdad del panel de pobreza 1990-2010
mapas (los 66 municipios que quedaron fuera fueron creados en los últimos veinte años).
Resumen estadístico - Ingresos medios subnacionales, desigualdad y pobreza
Como se presenta en la Tabla 1, las estadísticas resumidas para los 2,372 municipios seguidos a lo largo del tiempo muestran
eso significa que el ingreso real per cápita en México en 2010 fue menor que en 1990. Esto en parte captura la
efecto de la "Crisis del tequila" de 1994-95, la "burbuja puntocom" de 1999-2001 y la más reciente
2008-09 crisis financiera mundial. Medidas alternativas de bienestar social como la pobreza alimentaria 7 cabeza
la tasa de conteo, el coeficiente de Gini y las tasas de alfabetización muestran mejoras notables en 2010 (si se compara
a 1990). Sin embargo, estas tendencias positivas no son tan marcadas en magnitud con respecto al período
eso va de 2005 a 2010.
Indicadores de crimen
Los datos sobre el número total de homicidios a nivel municipal provienen de cifras oficiales publicadas por
Secretario Técnico de México para el Consejo de Seguridad Nacional (SNPS). El SNSP compila
información a través de un extenso grupo de trabajo colaborativo que involucra a varios estados y federales
agencias de aplicación. 8 Los datos sobre homicidios totales a nivel municipal están disponibles para todo
período de estudio; mientras que las cifras mensuales sobre delitos relacionados con drogas y no relacionados con drogas han sido publicamente
publicado desde 2006. En el análisis que sigue, para cada municipio, hemos colapsado cada uno de los
elegido, incluidas las variables geográficas y socioeconómicas derivadas de diversas fuentes (por ejemplo, el Territorial
Sistema de Integración, ITER; el Consejo Nacional de Población, CONAPO; y el Ministerio de Desarrollo Social,
SEDESOL).
7 7
La línea de pobreza alimentaria está definida por el Consejo Nacional para la Evaluación de la Política de Desarrollo Social ( Consejo
Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), ya que carece de ingresos suficientes para adquirir un alimento básico
cesta. El Consejo presenta estimaciones de pobreza de ingresos a nivel nacional y en los sectores rural y urbano utilizando
información generada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).
8 Según lo descrito por Molzahn et al. 2012, el Centro de Investigación y Seguridad Nacional (CISEN), el Centro Nacional
de Información, Análisis y Planificación para la Lucha contra el Delito (CENAPI) dentro de la Oficina del Fiscal Federal
(PGR), la Secretaría de Seguridad Pública (SSP), el Secretario de Defensa Nacional (SEDENA), el Secretario de la Marina
(SEMAR) y el Secretario del Interior (Gobernacion) son las instituciones que participan en este esfuerzo de colaboración.
11
Página 14
variables delictivas disponibles (tasa total de homicidios, homicidios relacionados con drogas y no relacionados con drogas) anualmente
base.
Otras fuentes de datos a nivel municipal

También hemos recopilado datos sobre cifras agregadas de gasto público, tasas de alfabetización y policía.
gastos a nivel municipal en México. Los datos sobre gasto público se obtuvieron de
Sistema Estatal y Municipal de Bases de Datos (SIMBAD) producido por el Instituto Nacional de
Estadística, Geografía e Información (INEGI). Los datos sobre las tasas de alfabetización (nuestro proxy para humanos
capital) también se obtiene de cifras públicas puestas a disposición por INEGI, al igual que los datos sobre público
gasto en policía.
5) Estrategia de estimación
La relación entre desigualdad de ingresos y delincuencia se puede describir mediante la siguiente ecuación:
= () + ∙ + ℎ = +
(1)
Donde i índices de un municipio en el Censo / cuenta del año t, y es un indicador de la tasa de criminalidad local, tales como el total
asesinatos por cada 100,000 habitantes, Gini es el coeficiente de Gini a nivel municipal, y el
coeficiente indica el efecto estimado de la desigualdad de ingresos en la tasa de criminalidad local. X contiene un conjunto
de características del municipio que varían con el tiempo, como la proporción de la población que es pobre, el
porcentaje de hogares rurales, gastos públicos locales per cápita, gastos policiales per cápita
e ingresos medios del hogar. El término captura el determinante no observado del crimen local.
tasas, que depende de un componente permanente y un componente transitorio .
Agrupando cuatro datos transversales de 1990, 2000, 2005 y 2010 para cada municipio, nosotros
estimar: ∆ = (∆) + ∙ + ∆
(2)
Esta especificación de primera diferencia absorbe el componente permanente del término de error ( ). los
coeficiente de interés () indica la relación entre los cambios en el coeficiente de Gini y
cambios en las tasas de criminalidad dentro de un municipio a lo largo del tiempo, manteniendo cambios constantes en el ingreso medio
y demografía básica.
La ecuación (2) no es suficiente para establecer una relación causal entre la desigualdad de ingresos y la delincuencia.
La distribución del ingreso puede afectar la delincuencia a través de una serie de canales, como un menor capital social,
mayores retornos a la actividad criminal, baja movilidad, mayor angustia, etc. Sin embargo, mayores tasas de criminalidad
puede afectar la desigualdad local al disminuir el stock de capital físico y el desarrollo humano
capital, al aumentar la segregación y erosionar el capital social, al afectar la capacidad de los locales
12
Página 15
gobiernos y actividad económica y al aumentar los incentivos para migrar a otro
municipio.
Para mitigar las preocupaciones sobre esta forma de causalidad inversa, construimos una variable instrumental que
está correlacionado con cambios en la desigualdad local, pero eso no está asociado con cambios en el crimen local
tarifas. Específicamente, seguimos a Boustan et al. (2012) y predicen la distribución del ingreso de un
municipio basado en la distribución de ingreso inicial del área y patrones nacionales de crecimiento del ingreso;
luego usamos el coeficiente de Gini para esta distribución predicha como un instrumento para el Gini real
coeficiente.
En particular, comenzamos con el ingreso familiar promedio inicial (1990) por decil local y
municipio. Luego estimamos a qué percentil nacional de la distribución del ingreso cada local
el decil de ingresos pertenece en el año inicial. Por ejemplo, un hogar en el décimo (primer) decil de un
el municipio pobre (rico) podría pertenecer al primer percentil (noveno) en el ingreso nacional
distribución. Luego, permitimos que el ingreso de cada decil local crezca con el tiempo como el ingreso de su
percentil nacional correspondiente. Por diseño, este instrumento no puede ser influenciado por factores locales

como la tasa de homicidios o la migración regional; más bien, aísla el componente del cambio en el
Distribución del ingreso local (variables de bienestar) que es impulsada por las tendencias nacionales, como los cambios en el
volver a las instituciones de habilidades y del mercado laboral. En resumen, este instrumento nos permite aislar el cambio.
en el ingreso local que es impulsado por los cambios nacionales y, por lo tanto, nos permite construir un bienestar "contrafactual"
indicadores, que deberían estar correlacionados con los indicadores de bienestar municipal pero no con el homicidio local
tarifas o cualquier otro cambio a nivel municipal.
El enfoque de la variable instrumental también ayudará a mitigar otra fuente potencial de sesgo. Como el
Los coeficientes de Gini a nivel local se estimaron utilizando la metodología de mapeo de la pobreza (Elbers et al.
Alabama. 2003), podrían verse afectados por un error de medición, que puede introducir la llamada atenuación
sesgo en las estimaciones de MCO. Dado que la mayoría de las veces la variación exhibida por nuestra variable instrumental
proviene de las tendencias nacionales en la distribución del ingreso, esto ayuda a mitigar el error de medición
sesgos en nuestras medidas de ingresos a nivel municipal.
6) Resultados
Una ingenua regresión OLS de la ecuación (2), sin abordar el problema de causalidad inversa entre
La desigualdad de ingresos y la delincuencia, lleva a uno a concluir que una mayor desigualdad disuade la delincuencia (ver Tabla 2).
En otras palabras, el aumento de la desigualdad de ingresos estaría asociado con menores tasas de criminalidad en México
municipios. Según la primera columna, un aumento de un punto en el coeficiente de Gini entre
2006 y 2010 se asociarían con una disminución de un asesinato relacionado con drogas por cada 100,000
habitantes Ese resultado es válido, pero difiere en magnitud en todas nuestras especificaciones. los
Sin embargo, la principal conclusión sustantiva permanece sin cambios: es decir, el aumento de la desigualdad de ingresos es
correlacionado con tasas de criminalidad más bajas, un resultado contraintuitivo en comparación con nuestra hipótesis
efecto.
13
Página 16
Varios canales pueden contribuir a esta relación negativa entre desigualdad y delincuencia. por
ejemplo, si un aumento en la tasa de criminalidad dentro de un municipio fomenta la emigración de los más ricos
hogares, entonces la desigualdad podría disminuir a medida que los hogares con menos oportunidades económicas
quedarse atrás. De hecho, existe evidencia empírica de que el aumento de las tasas de criminalidad durante este período
han aumentado significativamente la movilidad geográfica entre los hogares mexicanos. Ríos (2013) estima que
Un total de 264,693 personas han emigrado por temor a actividades del crimen organizado en México entre
2005 y 2010. Además, el documento presenta evidencia anecdótica por la cual un número significativo de
Estos migrantes no pertenecen a la parte inferior de la distribución del ingreso. Por ejemplo, mientras total
la inmigración de México a los Estados Unidos disminuyó durante este período, el número de inversores
Las visas para ciudadanos mexicanos aumentaron en un 300 por ciento entre 2000-2005 y 2005-2010.
En consecuencia, un segundo mecanismo que puede estar impulsando la correlación negativa entre la desigualdad
y la delincuencia es que el aumento de las tasas de criminalidad podría deprimir el valor de las viviendas y, por lo tanto, afectar la riqueza
ingresos de propietarios y propietarios de bienes raíces que no se mudan. De hecho, Rios
(2013) muestra que el número de viviendas vacías en las ciudades fronterizas mexicanas es bastante alto y
se correlaciona fuertemente con las tasas de homicidios relacionados con las drogas.
De hecho, las estimaciones de OLS proporcionan algunas ideas interesantes sobre la relación entre
desigualdad y delincuencia en México. Sin embargo, no nos permiten identificar el efecto causal de
desigualdad en el crimen.
Para identificar el efecto causal de la desigualdad en la delincuencia, estimamos un modelo 2SLS. La tabla 3 muestra el
resultados de la ecuación de la primera etapa, es decir, retroceder el coeficiente de Gini utilizando la desigualdad predicha como
variable explicativa principal. En la Tabla 3, y en el resto de 2SLS, calculamos el instrumental
variable usando 1990 como el año inicial para el conjunto de estimaciones 1990-2010, mientras que usamos 2000 como el
año inicial para las estimaciones 2000-2010 y 2005-2010. La relación entre lo predicho y
Los coeficientes reales de Gini son fuertes y positivos. En particular, el coeficiente es cercano a 1 y su

El error estándar es muy bajo. La estadística F de los instrumentos excluidos es igual a 97.53, 71.92 y 16.98.
en 1990-2010, 2000-2010 y 2005-2010, respectivamente, todos superando lo convencional
umbral para un instrumento fuerte (ver Stock y Yogo, 2005).
La tabla 4 muestra nuestros hallazgos de mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS). En general, nuestros resultados muestran que para el
Período 2005-2010, un aumento de un punto en la desigualdad se asocia con un aumento de casi cinco
homicidios Además, este efecto es mayor si nos centramos únicamente en delitos relacionados con drogas, donde un
El aumento en el coeficiente de Gini de aproximadamente un punto está asociado con un aumento de más de 10
muertes Estos resultados son un fuerte contraste con nuestras estimaciones OLS, lo que sugiere que la desigualdad de ingresos
ha tenido un efecto significativo en los asesinatos relacionados con drogas entre 2005 y 2010. Las estimaciones
son bastante grandes en comparación con los cambios reales en las tasas de criminalidad durante este período:
el número de muertes relacionadas con drogas por cada 100,000 habitantes aumentó en aproximadamente 10 muertes entre
2005 y 2010 en México. En otras palabras, los cambios en la desigualdad dentro de los municipios fueron
significativo en la configuración de la geografía de las tasas de delitos relacionados con las drogas durante la Guerra contra las Drogas de México. Es
Es importante mencionar que entre 2005 y 2010, muchos municipios (78 por ciento de ellos)
fue testigo de una disminución en la desigualdad, un patrón que también se observó a nivel nacional. En esto
14
Página 17
contexto, nuestros resultados implican que si México no hubiera experimentado tales mejoras en la igualdad durante
En este período, el aumento de los delitos relacionados con las drogas podría haber sido aún más dramático.
No encontramos evidencia de que la creciente desigualdad haya tenido algún efecto sobre los delitos no relacionados con las drogas,
lo que demuestra que los efectos positivos encontrados en el homicidio total entre 2005 y 2010 están impulsados
por delitos relacionados con drogas. En otras palabras, las crecientes tensiones sociales y los incentivos pecuniarios para
La actividad delictiva asociada con la desigualdad no parecía conducir el patrón geográfico de la tasa de criminalidad
cambios antes de 2005. Este resultado destaca la singularidad de la situación mexicana entre 2005
y 2010 como un experimento donde la caída en el costo del comportamiento criminal facilitó la inducción
de individuos a las tropas de las organizaciones de narcotráfico.
Es importante mencionar que estos modelos controlan los cambios en la pobreza, por lo tanto, la estimación
El efecto de la desigualdad se debe principalmente a los cambios en la parte superior de la distribución del ingreso. Ese
es decir, los efectos positivos estimados de la desigualdad en la delincuencia tienen más probabilidades de provenir de los municipios
donde los hogares ricos se están volviendo más ricos, lo que brinda apoyo a los incentivos pecuniarios
mecanismo discutido en la Sección 2. La Tabla 4 muestra que las poblaciones alfabetizadas más grandes están asociadas con
tasas de criminalidad significativamente más bajas en todas las especificaciones. Al mismo tiempo, municipios con mayor
La policía y el gasto público han experimentado tasas de criminalidad más bajas (aunque los coeficientes no son
siempre significativo).
Comprobaciones de robustez
Para verificar la solidez de los principales resultados presentados anteriormente (Tabla 4), empleamos una variedad de otros
especificaciones. Estos demuestran que nuestros principales resultados no son impulsados por valores atípicos o por el tipo de
medidas de pobreza utilizadas como variables de control.
El primer ejercicio de robustez es excluir los valores atípicos en nuestra medida de desigualdad, el coeficiente de Gini. A
entonces eliminamos aquellos municipios donde el coeficiente de Gini cae dentro de los siguientes dos
criterios: 1. Es por debajo de la 5 º percentil de la distribución coeficiente Gini en todos los municipios, y
2. supera el 95 º percentil de la distribución coeficiente Gini. Como se puede observar, los resultados en
La Tabla 5 es similar en orden de magnitud y significación a las presentadas en la Tabla 4.
En México, el Comité Técnico para la Medición de la Pobreza adoptó tres pobreza monetaria
medidas desde 2002: pobreza alimentaria, pobreza de capacidades y pobreza de activos (estas medidas serán
descontinuado a partir de 2014). Los resultados presentados en la Tabla 4 utilizan la pobreza alimentaria: la mayor cantidad
indicador restrictivo de pobreza monetaria de los tres, ya que mide la pobreza como la falta de
recursos para permitirse una dieta básica mínima. Por lo tanto, para mostrar que nuestros resultados siguen siendo sólidos, nosotros
reemplazar nuestra medida de pobreza por las dos menos restrictivas. 9 La Tabla 6 presenta los resultados si usamos
las tasas de pobreza de capacidades en lugar de las de pobreza alimentaria. Como se muestra, los principales resultados permanecen

sin cambios en términos de magnitud y significado. Si usamos las tasas de pobreza de activos en su lugar (Tabla
9 La pobreza de capacidades se define como la falta de recursos dentro de un hogar para pagar una dieta mínima, educación y
gastos de salud. La pobreza de activos expande la noción de capacidades de pobreza para incluir hogares que no pueden pagar
ropa, vivienda, energía y gastos de transporte.
15
Página 18
7), encontramos un efecto similar, aunque mayor en términos de magnitud. Por ejemplo, un aumento unitario en
La desigualdad aumenta el número total de homicidios en más de 6 muertes. En el caso de drogas
homicidios un aumento de la unidad en la desigualdad ahora conduce a más de 13 muertes (en lugar de 10 cuando se usa
Pobreza Alimentaria).
Efectos en áreas urbanas y rurales
Los estudiosos han demostrado que las tasas de criminalidad tienden a ser más altas en las grandes ciudades que en las zonas rurales o urbanas pequeñas.
áreas de los Estados Unidos porque los beneficios pecuniarios para el delito son mayores en el primero que en
este último (Glaeser y Sacerdote, 1996). Al mismo tiempo, factores no pecuniarios tales como menor
las probabilidades de arresto y las diferentes estructuras familiares en las grandes ciudades también tienden a explicar una gran parte de
la brecha de la tasa de criminalidad en estas áreas; mientras que esta participación varía según el tipo de delito. Guerrero (2011) puntos
que la organización relacionada con las drogas en México ha ampliado su alcance de actividades a otros violentos
delitos (por ejemplo, secuestro, extorsión y robo de vehículos), que en muchos casos están asociados con
aumentos en la tasa de homicidios. Este hecho junto con los menores costos asociados con el criminal
La actividad durante la Guerra contra las Drogas de México implica que el efecto de la desigualdad en el crimen puede haber sido
diferente en los municipios urbanos y rurales, ya que el cambio en los costos y beneficios puede tener
diferían en todas las áreas también.
Las tablas 8 y 9 presentan nuestros resultados desglosados por municipios urbanos y rurales. 10 Si nos enfocamos solo
en municipios rurales, la importancia estadística de nuestros principales hallazgos desaparece
especificaciones (ver Tabla 8), aunque en magnitud aumenta. Ahora, cuando nos centramos en lo urbano
municipios, podemos ver que nuestro resultado principal persiste (ver Tabla 9). Sin embargo, la magnitud de la
Se reducen los coeficientes de nuestros dos hallazgos principales. En el caso de los municipios urbanos, una unidad
El aumento de la desigualdad de ingresos se traduce en un aumento de más de cuatro muertes relacionadas con drogas y
Más de 3 homicidios totales para el período 2005-2010. El hecho de que los principales resultados están impulsados por
Los municipios urbanos son consistentes con el efecto de aumentar la desigualdad (y el aumento asociado
en los beneficios esperados de la actividad delictiva) en las tasas de criminalidad que son mayores en las áreas donde se arresta
las probabilidades son más bajas y donde los beneficios pecuniarios ya están en un nivel más alto.
7) Observaciones finales
El efecto de la desigualdad en el crimen ha sido abordado empíricamente por muchos académicos, pero con
resultados y principalmente para economías desarrolladas. Este artículo intenta estimar el efecto del ingreso
desigualdad en materia de delincuencia en un contexto único: la guerra contra las drogas en México. Durante este período, el narcotráfico
Las organizaciones se multiplicaron y expandieron geográficamente en todo el país, facilitando la
incorporación de personas a actividades delictivas. Explotamos un rico conjunto de datos que contiene
variación del país en las tasas de desigualdad y delincuencia para los más de 2,000 municipios mexicanos
10 municipios urbanos se definen en este documento de acuerdo con la definición del Consejo Nacional de Población (CONAPO) de
Areas urbanas. En ese sentido, un municipio con más de 15,000 habitantes será considerado urbano; y un municipio
con menos de 15,000 se considerará un área urbana (o semiurbana).
dieciséis
Página 19

cubriendo un período de 20 años. También utilizamos una variable instrumental para la desigualdad que aborda
problemas de causalidad inversa y variables omitidas, lo que introduciría sesgos de este efecto en
Estimaciones de OLS.
Nuestros resultados muestran que para el período que va de 2005 a 2010, un incremento de un punto en nuestro
La medida de desigualdad de ingresos (el coeficiente de Gini) representa un aumento de más de 5 homicidios
por 100,000 habitantes en municipios mexicanos. Además, cuando diferenciamos entre
diferentes tipos de delitos, encontramos que el efecto es aún mayor para los delitos relacionados con las drogas, es decir, un
el incremento de un punto en el coeficiente de Gini se traduce en un aumento de más de 10 medicamentos
homicidios relacionados por cada 100,000 habitantes en municipios mexicanos. Los resultados son grandes cuando
en comparación con el aumento general en las tasas de criminalidad durante este período en México y son sólidas en todo
Diferentes especificaciones. Un aumento en el coeficiente de Gini no afectó las tasas de criminalidad antes de 2005.
Esto resalta el hecho de que es la combinación de menores costos (asociados con la expansión de
bandas de narcotraficantes) y el aumento de los beneficios pecuniarios de la actividad delictiva (asociados con la creciente desigualdad)
eso tiene un gran impacto en las tasas de criminalidad.
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Referencias
Concejal, H; Babita, M; Demombynes, G; Makhatha, N; y B. Ozler. (2002) "¿Qué tan bajo puede usted
¿Ir ?: Combinando datos de censos y encuestas para cartografiar la pobreza en Sudáfrica, " Journal of
Economía africana , 11 (2): 169-200.
Becker, G. (1968). "Crimen y castigo: un enfoque económico", Journal of Political Economy, 76:

169-217.
Blau, J: y P. Blau. (mil novecientos ochenta y dos). "El costo de la desigualdad: estructura metropolitana y crimen violento"
American Sociological Review, 47 (1): 114-129.
Bourguignon, F. (1998). "El crimen como costo social de la pobreza y la desigualdad: una revisión centrada en
Países en desarrollo ", mimeo, Grupo de Investigación de Economía del Desarrollo, Banco Mundial,
Washington DC.
Bourguignon, F. (2004). "El triángulo pobreza-crecimiento-desigualdad", mimeo, Banco Mundial,
Washington DC.
Boustan, L; Ferreira, F; Winkler, H; y E. Zolt. (2013) "El efecto de la creciente desigualdad de ingresos en
impuestos y gasto público: evidencia de municipios y distritos escolares de EE. UU., 1970–
2000 ”, Review of Economics and Statistics, 95 (4): 1291–1302.
Brush, J. (2007) “¿La desigualdad de ingresos conduce a más delincuencia? Una comparación de corte transversal y
análisis de series de tiempo de los condados de los Estados Unidos, " Economics Letters , 96: 264-268.
Chintrakarn, P; y D. Herzer. (2012) “¿Más desigualdad, más crimen? Un panel de análisis de cointegración
para los Estados Unidos ”, Economic Letters , 116 (3): 389-391.
Cuesta, J; No po. H; y G. Pizzolito. (2011) "Uso de pseudopaneles para estimar la movilidad de los ingresos en
América Latina ”, Review of Income and Wealth , 57 (2): 224-246.
Demombynes, G; y B. Özler. (2005) "Crimen y desigualdad local en Sudáfrica", Journal of
Development Economics , 76 (2): 265-292.
Ehrlich, I. (1973). "Participación en actividades ilegítimas: una teoría y un empírico
Investigación ", Journal of Political Economy, 81: 521–65.
Elbers, C; Lanjouw, JO; y P. Lanjouw. (2003) "Estimación a nivel micro de la pobreza y
Desigualdad ”, Econometrica, 71 (1): 335-364.
Elbers, C; Lanjouw, JO; Lanjouw, P; y PG Leite. (2001) “Pobreza y desigualdad en Brasil: nuevo
Estimaciones de datos combinados PPV-PNAD ", mimeo, Banco Mundial, mimeo.
18 años
Página 21
Enamorado, T; López-Calva LF; y C. Rodriguez-Castelan. (2013) "Crimen y crecimiento
Convergencia: evidencia de México ”, Documento de trabajo de investigación de políticas del Banco Mundial No. 6730.
El Banco Mundial, Washington, DC.
Fajnzylber, P; Lederman, D; y N. Loayza. (1998) Determinantes de las tasas de criminalidad en América Latina y el
Mundo . El Banco Mundial, Washington, DC.
Fajnzylber, P; Lederman, D; y N. Loayza. (2002a). “¿Qué causa el crimen violento ?,” europea
Economic Review, 46 (7): 1323-1356.
Fajnzylber, P; Lederman, D; y N. Loayza. (2002b). "Desigualdad y crimen violento", Journal of Law
y Economic, 45 (1): 1-40.
Freeman, R (1999). " The Economics of Crime ", Handbook of Labor Economics, 3c, editado por O.
Ashenfelter y D. Card. Elsevier Science
Gatti, U; Tremblay, RE; Vitaro, F; y P. McDuff. (2005) "Pandillas juveniles, delincuencia y consumo de drogas:
Una prueba de las hipótesis de selección, facilitación y mejora, "J ournal of Child Psychology and
Psiquiatría , 46 (11): 1178-1190.
Glaeser, E; y B. Sacerdote. (1999) "¿Por qué hay más crimen en las ciudades?", Journal of Political

Economía , 107 (6): 225-258.
Guerrero-Gutiérrez, E. (2011). "Seguridad, drogas y violencia en México: una encuesta", 7th North
Foro Americano, Washington DC.
Corporación Financiera Internacional y el Banco Mundial. 2012. Enterprise Surveys World Bank,
Washington DC.
Kelly, M. (2000). "Desigualdad y delincuencia", Review of Economics and Statistics, 82: 530–539.
Lustig, N; López-Calva, LF; y E. Ortiz-Juárez. (2013) “Disminución de la desigualdad en América Latina en
los años 2000: los casos de Argentina, Brasil y México " , Desarrollo Mundial, 44 (C): 129-141.
Molzahn, C; Rios, V; y D. Shirk. (2012) "Violencia de drogas en México: datos y análisis a través de
2011 ”, San Diego: Instituto Transfronterizo, Universidad de San Diego, San Diego. CALIFORNIA.
Nadanovsky, P; y J. Cunha-Cruz. (2009) "La contribución relativa de la desigualdad de ingresos y
prisión a la variación en las tasas de homicidios entre los desarrollados (OCDE), Sur y
Países centroamericanos ". Social Science & Medicine, 69: 1343-1350.
Neumayer, E. (2005). "Desigualdad y delitos violentos: evidencia de datos sobre robos y actos violentos
Robo ”, Journal of Peace Research, 42 (1): 101-112.
Poveda, A. (2011). "Desarrollo económico, desigualdad y pobreza: un análisis de lo urbano
Violencia en Colombia ”, Oxford Development Studies, 39 (4): 453–468.
19
Página 22
Pridemore, WA (2008). "Una adición metodológica a la literatura empírica transnacional sobre
estructura social y homicidio: una primera prueba de la tesis de pobreza y homicidio, " Criminology , 46: 133-
154.
Pridemore, WA (2011). “La pobreza importa: una reevaluación de la desigualdad-homicidio
Relación en estudios transnacionales ” , The British Journal of Criminology , 51 (5): 739-772.
Ríos, V. (Próximamente). "Cuestiones de seguridad y flujos de inmigración: refugiados de violencia de drogas, el nuevo
Inmigrantes mexicanos ”, Latin American Research Review , 49.
Robles, G .; Calderón, G; y B. Magaloni. (2013) "Las consecuencias económicas de las drogas
Trafficking Violence in Mexico ”, Documento de trabajo 426 de la JID.
Secretaría Nacional de Seguridad Pública (SNSP). (2011) Base de datos por fallecimientos por
presunta rivalidad delincuencial, diciembre de 2006 a septiembre de 2011, SNSP, México.
Secretaría Nacional de Seguridad Pública (SNSP). (2012) Estadísticas y Herramientas de Análisis de
Información de la Incidencia Delictiva (Fuero Común, Fuero Federal, 1997-Actual). SNSP
México
Stock, JH; y M. Yogo. (2005) "Prueba de instrumentos débiles en regresión lineal IV,
identificación e inferencia para modelos econométricos: ensayos en honor de Thomas
Rothenberg ", ed. DW Andrews y JH Stock , 80-108.
Thornberry, TP; Khron, M; Lizzote, A; y D. Chard-Wierschem. (! 993). "El papel del menor
pandillas para facilitar el comportamiento delictivo ", Revista de investigación en Delincuencia y delincuencia, 30 (1): 55-
87)
Torche, F. (2006_. “Movilidad Intergeneracional en México: Primeros resultados de la Encuesta
ESRU de Movilidad Social en México ”, Documento de trabajo, Universidad de Nueva York .
Whitworth, A. (2012). "Desigualdad local y delincuencia: explorando cómo la variación en la escala de

Las medidas de desigualdad afectan las relaciones entre desigualdad y delincuencia ”, Urban Studies , 50 (4):
725-741
Banco Mundial. (2012) “La violencia juvenil en México. Reporte de la situación, el marco legal y los
programas gubernamentales ”, Banco Mundial, Washinton, DC.
Zhang, L; Welte, JW; y WF Wieczorek. (1999) "Pandillas juveniles, consumo de drogas y delincuencia"
Journal of Criminal Justice , 27 (2): 101-109.
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Página 23
Tabla 1. Estadística descriptiva
1990 2000
Variable Media Std. Dev. Media Std. Dev.
Ingresos reales (MX $ agosto 2010) 1 18363.31 8890.44 16657.37 9838.59
Coeficiente de Gini 1 0,43 0,06 0,38 0,06
Recuento de pobreza alimentaria 1 0,42 0,21 0,45 0.25
Parte de la población rural 0,89 0,26 0,87 0.28
Gastos policiales 187,98 69,97
El gasto público 592,46 782,29 1498,23 1303,93
Tasa de alfabetización 0,77 0,15 0,81 0,12
Población total 2 33913.10 100515.40 40395.87 120041.60
No. Observaciones 2,372 2,372
2005 2010
Variable Media Std. Dev. Media Std. Dev.
Ingresos reales (MX $ agosto 2010) 1 17.971,46 9.538,98 17,614.54 9.361,99
Coeficiente de Gini 1 0,38 0,05 0,34 0,04
Recuento de pobreza alimentaria 1 0,38 0,22 0,39 0.24
Parte de la población rural 0,87 0.28 0,86 0,29
Gastos policiales 182,46 68,60 250,14 90,84
El gasto público 2,324.52 1.757,12 3.037,27 2.267,26
Tasa de alfabetización 0,83 0,11 0,86 0,10
Población total 2 42,700.54 127,528.60 45,666.65 130,964.00
No. Observaciones 2,372 2,372
Fuente: 1 Cálculos propios del autor utilizando ENIGH, Censo de población y recuentos de población. 2 Consejo Nacional
de Población CONAPO

21
Página 24
Tabla 2: Estimaciones de OLS
Relacionado con las drogas
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini -105.564 ** -31.690 *** -8,301 -18.202 ** -86.240 ***
(50.081) (8.040) (5.309) (8.449) (21.439)
Ingresos medianos de registro 13,972 -0,575 0.898 1.282 10,396
(40.088) (6.616) (4.518) (7.444) (14.602)
Pobreza -4,668 -4,923 -3,625 -10,691 2.647
(71.892) (11.038) (8.020) (12.826) (24.679)
% Población rural -19.505 1.026 -2,152 -8,324 * -7.001
(19.326) (3.980) (2.938) (4.678) (7.811)
Registrar gastos públicos -9,160 * -1,283 -1.756 *** -4.349 *** -9.432 ***
(5.034) (1.453) (0.464) (0.840) (2.500)
Registro de gastos policiales -56.332 *** -10.195 ** -5,118 -36.825 ***
(9.884) (4.289) (4.067) (6.768)
Registro de población alfabetizada -177.994 *** -4,708 * -15.031 *** -35.915 *** -74.078 ***
(50.416) (2.599) (4.583) (10.784) (24.271)
Dummy 2000 -4,614
(4.778)
Ficticio 2005 -8.600 *** -11.217 ***
(0.974) (1.727)
Constante 57,377 *** 10.144 *** 17.972 *** 23.048 *** 35.354 ***
(15.958) (2.350) (1.775) (2.935) (5.021)
Numero de observaciones 1,872 1,872 5,991 3.839 1,872
R2 0,064 0,016 0,026 0,045 0,062
Variable dependiente: diferencia en las tasas de criminalidad.
Robusto Std. Errores entre paréntesis
Todas las regresiones están ponderadas por el tamaño de la población.
Todas las medidas monetarias se expresan en términos reales a agosto de 2010.
Niveles de significación: *** p <0.01, ** p <0.05, * p <0.1
22
Página 25

Tabla 3: Regresiones de primera etapa
Gini Gini Gini
1990-2010 2000-2010 2005-2010
Predicción de Gini - Instrumento 1.360 *** 0,909 *** 0,883 ***
(0,082) (0,066) (0.263)
Ingresos medianos de registro 0.123 *** 0,085 *** 0,079 ***
(0.013) (0.015) (0,018)
Pobreza 0.233 *** 0.214 *** 0,206 ***
(0,026) (0,029) (0,034)
% Población rural 0,059 *** 0,060 *** 0,061 ***
(0.009) (0.010) (0.012)
Registrar gastos públicos 0.001 0.004 0,016 ***
(0.002) (0.003) (0.004)
Registro de población alfabetizada -0,003 -0,002 -0,010
(0.005) (0.009) (0.012)
Dummy 2000 -0,012
(0,016)
Ficticio 2005 0,044 *** 0,125 ***
(0.002) (0.009)
Registro de gastos policiales -0,006 -0,030
(0.013) (0,019)
Constante -0.053 *** -0.050 *** -0.043 ***
(0.004) (0.006) (0.008)
Numero de observaciones 5,991 3.839 1,872
R2 0,196 0,193 0,072
Variable dependiente: diferencia en la desigualdad
23
Page 26
Tabla 4: Estimaciones de 2SLS
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 1,075.731 ** -105.444 19,681 -29,163 481,147 *
(524.046) (83.444) (14.957) (21.017) (261.650)
Ingresos medianos de registro -75.096 4.986 -1.730 2.222 -32,384
(57.604) (10.219) (4.324) (7.734) (24.585)
Pobreza -242,676 * 9,938 -8,330 -8,545 -111,671 *
(128.463) (21.764) (7.894) (13.675) (57.319)

% Población rural -93.306 ** 5.634 -3,925 -7,606 -42.448 **
(42.282) (6.999) (3.028) (5.058) (19.451)
Registrar gastos públicos -27.852 ** -0,116 -1.629 *** -4.219 *** -18.410 ***
(10.922) (1.996) (0.503) (0.895) (6.117)
Registro de gastos policiales -26.032 -12.087 ** -5,316 -22,271
(25.832) (5.201) (4.122) (13.639)
(52.518) (2.806) (5.002) (10.777) (25.931)
Ficticio 2005 -7,898 -10.786 ***
(5.123) (1.989)
Dummy 2010 1.527
(4.600)
Constante 125.368 *** 5.899 17.501 *** 22.359 *** 68.011 ***
(38.616) (5.761) (6.251) (3.436) (17.528)
24
Página 27
Tabla 5: Recorte de estimaciones de 2SLS para valores atípicos en desigualdad
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 1,063.729 ** -56,199 27,399 * -10,325 546.012 **
(427.422) (63.763) (15.126) (18.880) (224.973)
Ingresos medianos de registro -67,677 2.637 -1,898 1.878 -32,235
(55.366) (9.631) (5.497) (9.012) (23.990)
Pobreza -236.265 ** 1.337 -8,768 -12.085 -121.677 **
(114.170) (18.970) (9.855) (15.538) (51.843)
% Población rural -89.048 ** 2.702 -3,135 -7,505 -43,267 **
(36.934) (5.835) (3.199) (5.207) (17.313)
Registrar gastos públicos -24.789 *** -0,589 -1.690 *** -4.588 *** -17.761 ***
(9.381) (1.819) (0.490) (0.912) (5.321)
Registro de gastos policiales -38,934 -10.452 ** -6,637 -26,223 *
(24.498) (4.607) (4.088) (13.614)
(58.708) (2.741) (5.227) (12.111) (28.898)
Ficticio 2005 -1.841 -12.492 ***
(5.760) (2.157)
Dummy 2010 -10.528 ***
(1.550)

Constante 131.347 *** 8.251 20.748 *** 24.615 *** 74,167 ***
(35.183) (5.043) (2.597) (3.855) (16.544)
Numero de observaciones 1,710 1,710 5.424 3,480 1,710
25
Página 28
Tabla 6: Estimaciones de 2SLS utilizando medidas alternativas de pobreza: Capacidades Pobreza
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 1,074.926 ** -104,996 18.077 -23,125 490.354 *
(527.756) (84.881) (14.343) (23.958) (266.998)
Ingresos medianos de registro -56.152 4.432 -2,422 -0,276 -18,556
(51.413) (8.127) (3.793) (6.342) (20.222)
Capacidades Pobreza -192,962 * 8.355 -9,634 -14.016 -78,361 *
(105.703) (16.236) (7.016) (11.464) (43.773)
% Población rural -96,386 ** 5.810 -3.900 -8,920 * -42.699 **
(43.596) (7.081) (3.046) (5.172) (19.830)
Registrar gastos públicos -31.271 *** 0,010 -1.761 *** -4.264 *** -20.317 ***
(12.019) (2.200) (0.467) (0.897) (6.823)
Registro de gastos policiales -27.801 -11.972 ** -5,724 -22,100
(27.394) (5.250) (4.109) (14.408)
(53.590) (2.786) (4.679) (10.760) (26.190)
Ficticio 2005 -1,349 -11.370 ***
(3.967) (2.103)
Dummy 2010 -9.906 ***
(1.448)
Constante 124.212 *** 5.896 20.083 *** 23.509 *** 66,333 ***
(37.708) (5.499) (2.279) (3.515) (16.890)

26
Página 29
Tabla 7: Estimaciones de 2SLS utilizando medidas alternativas de pobreza: pobreza patrimonial
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 1.368,335 * -119.237 18,665 -14,627 632.434 *
(752.448) (113.135) (15.490) (17.116) (378.355)
Ingresos medianos de registro 108,482 -3,623 0,551 1.448 62,124 *
(70.954) (10.030) (2.338) (3.213) (37.732)
Pobreza Patrimonial 157,512 -8,903 -3,792 -12,439 95.026
(137.950) (21.672) (7.761) (10.415) (72.715)
% Población rural -43,618 3.113 -3.200 -9.587 ** -15,117
(30.449) (4.405) (3.037) (4.815) (14.486)
Registrar gastos públicos -37.095 ** 0.257 -1.733 *** -4,342 *** -22.613 ***
(15.183) (2.503) (0.473) (0.886) (8.372)
Registro de gastos policiales 3,058 -13,475 * -5,222 -7.076
(42.749) (7.082) (4.192) (22.051)
Registro de población alfabetizada -181.410 *** -4,798 -15.390 *** -36.083 *** -75.165 ***
(58.636) (2.951) (4.714) (10.822) (28.246)
Ficticio 2005 -4.516 * -11.589 ***
(2.482) (2.052)
Dummy 2010 -9,809 ***
(1.407)
Constante 81.520 *** 8.029 *** 19.361 *** 23.525 *** 44.755 ***
(21.486) (2.316) (1.946) (2.977) (9.929)
27

Tabla 8: Estimaciones de 2SLS para municipios rurales
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios
2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 3,885.398 -467.083 36,293 11,976 886.891
(4.850.315) (523.939) (22.209) (31.853) (1,277.246)
Ingresos medianos de registro -104,987 19.104 2.968 12.240 4.740
(209.248) (24.136) (5.346) (8.844) (48.749)
Pobreza -377.668 48,304 1.144 7.741 -42,272
(540.208) (60.173) (9.870) (15.745) (130.372)
Registrar gastos públicos -96,365 5.894 -1.260 * -6.468 *** -33.080
(104.439) (11.359) (0.732) (1.381) (28.355)
Registro de gastos policiales 80,715 -21,340 9.271 21.077
(228.452) (27.252) (7.707) (59.818)
Registro de población alfabetizada -504.924 ** 18,571 -19,729 ** -44,640 ** -147.036
(257.004) (22.309) (8.160) (21.794) (94.176)
Ficticio 2005 -3,867 -5,211 *
(5.766) (3.090)
Dummy 2010 -7.994 ***
(2.359)
Constante 269,963 -15,213 15.280 *** 14.084 *** 67,410
(236.578) (25.250) (3.398) (4.860) (62.306)
Numero de observaciones 924 924 3,175 1,969 924
28
Page 31
Tabla 9: Estimaciones de 2SLS para municipios urbanos
crímenes
No drogas
relacionado
crímenes
Tasa de homicidios

2006-2010 2006-2010 1990-2010 2000-2010 2005-2010
Gini 474,477 ** -0,933 -8,645 3.952 375.420 *
(195.818) (80.104) (17.272) (22.152) (198.001)
Ingresos medianos de registro -40.016 * -3.200 -4,781 -8,150 -40,786
(23.968) (10.470) (7.564) (11.767) (26.656)
Pobreza -163.079 *** -14,249 -12,592 -26,961 -150.240 **
(57.403) (25.293) (13.317) (20.183) (62.572)
Registrar gastos públicos -8,906 * 3.730 -1.240 ** -1,442 -2.700
(5.057) (2.924) (0.581) (1.110) (5.273)
Registro de gastos policiales -23,552 * -13.199 *** -14.354 *** -36.257 ***
(14.280) (5.114) (4.954) (13.174)
Registro de población alfabetizada -31,658 ** -10.627 ** -14.781 *** -35.216 *** -38.032 **
(14.074) (5.380) (2.973) (6.263) (15.549)
Ficticio 2005 -9,909 -17.464 ***
(8.569) (2.429)
Dummy 2010 0,317
(7.881)
Constante 61.039 *** 14.610 *** 22.069 ** 32.004 *** 66,232 ***
(13.587) (5.408) (10.473) (4.355) (13.842)
Numero de observaciones 955 955 2,838 1,884 955
29

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