The eternal dilemma: Poverty or inequality in the explanation of homicides. Unexpected findings and a proposal to overcome the dilemma

O eterno dilema: pobreza ou desigualdade para explicar o assassinato? Resultados inesperados e propostas inesperadas para superar o dilema

Resumen

En México, el crimen se ha incrementado y diversificado en los últimos 20 años, pero contamos con pocas explicaciones teóricas empíricamente verificadas. Aquí exploro una vía de explicación del crimen violento en los municipios con población mayor a 100,000 habitantes, tomando como la variable observable el homicidio intencional en 2011. Parto de explicaciones del crimen fundadas en la pobreza y desigualdad. Para ello problematizo este tipo de explicaciones, basándome en bibliografía, y ajusto modelos de regresión probando las hipótesis de pobreza o desigualdad como la variable explicativa. Al final discuto los resultados obtenidos y propongo un nuevo diseño de investigación que supere las limitaciones de éste y el dilema planteado en el título.

Abstract

In Mexico, crime has increased and diversified over the last 20 years, but we have few theoretical, empirically verified, explanations. Here I explore a way of explaining violent crime in municipalities with more than 100,000 inhabitants, taking intentional homicide in 2011 as the observable variable. I start from explanations of crime based on poverty and inequality. To this end, I problematize this type of explanations and run regression models testing the hypotheses of poverty or inequality as the explanatory variable. At the end I discuss the results obtained and propose a new research design that overcomes the limitations of the one carried out and the dilemma posed in the title.

Resumo

No México, o crime aumentou e diversificou-se ao longo dos últimos 20 anos, mas temos escassas explicações teóricas verificadas empiricamente. Neste trabalho exploro uma forma de explicação do crime violento em municípios com mais de 100,000 habitantes, identificando como variável observável ao homicídio intencional em 2011. Utilizo explicações do crime fundadas na pobreza e a desigualdade. Problematizo tais explicações com base na literatura do tema e realizo modelos de regressão testando as hipóteses de pobreza ou desigualdade como a variável explicativa. No final, discuto os resultados obtidos e proponho um novo projeto de pesquisa para superar as suas limitações e o dilema colocado no título do artigo.

Palabras clave

homicidio ; pobreza ; crimen ; desigualdad ; criminología.

Keywords

murder ; poverty ; crime ; inequality ; criminology

Palavras-chave

assassinato ; pobreza ; crime ; desigualdade ; criminologia

Introducción

En México, ha existido desde hace mucho una preocupación permanente por la inseguridad, que se vio agravada a partir del cambio en el comportamiento histórico del número de homicidios, que venía bajando desde 1992 hasta 2007, y que sufrió un fuerte aumento a partir del 2008, alcanzado su punto máximo en 2011. La mayor parte de las explicaciones esgrimen el argumento de que la escalada actual es un efecto de la política antidrogas de la administración de Felipe Calderón,³ misma que habría roto los equilibrios regionales entre organizaciones de traficantes –de drogas e instituciones locales, al irrumpir la Federación mediante operativos conjuntos. El problema de estas aseveraciones, que suenan razonables, es que carecen de pruebas empíricas de sustento. Entre las pocas explicaciones basadas en evidencia se encuentran las de corte económico, mismas que evalúan el impacto de variables económicas en la predicción del fenómeno. No obstante, no existen pruebas que hagan uso de distintas unidades geográficas de análisis ni apoyadas en mediciones alternativas de pobreza.

Dada esta situación, propongo la prueba de variables económicas (pobreza y desigualdad) como posibles predictores del homicidio en municipios urbanos (población mayor a 100 mil habitantes). La argumentación se organiza del siguiente modo. Primero, se plantea el problema, destacando el estudio del crimen violento (cuyo mejor observable es el homicidio) y su evolución en los últimos 20 años, además de presentar y comentar los principales resultados de las investigaciones sobre México. Segundo, se problematizan las explicaciones económicas señalando sus principales posturas y enfatizando la discusión teórico-conceptual iniciada por Messner y los Blau en 1982. Tercero, se exponen los datos a usar, las especificaciones de la unidad de análisis y las distintas fuentes de información, además de la descripción de las variables y las características más generales de los modelos de regresión utilizados, evitando los tecnicismos. Cuarto, se presentan y discuten los resultados. Quinto, el artículo cierra con la discusión de hallazgos y una propuesta analítica de diseño de investigación que pueda abonar a una mejor comprensión del homicidio.

Planteamiento

La violencia y delincuencia ocupan hoy en día un espacio importante en la agenda pública global. Desde finales de la década de los sesenta “el aumento del delito […] es un hecho social general e incontestable”,⁴ situación que empalma con las fuertes modificaciones en el patrón de acumulación de capital así como con “el compromiso de reducir el Estado mientras que, simultáneamente, se construía un aparato estatal más fuerte y autoritario que antes”.⁵

América Latina se ha constituido como la región más violenta del mundo. Datos del pnud indican que para la última década se incrementó de forma sustantiva el robo y el robo con violencia;⁶ asimismo, en los últimos 20 años la tendencia del homicidio ha sido al alza y por arriba de la media internacional. Entre 2000 y 2010 América Latina fue la única región dónde los homicidios incrementaron con un saldo de más de un millón de muertos.

En México se aprecia, también, un incremento sustancial de la actividad delictiva en los últimos 20 años. Haciendo uso de datos sobre homicidio del inegi derivado de las estadísticas vitales⁷ se observa en la Gráfica 1 un declive sostenido de la tasa de homicidio entre 1992 y 2007⁸ que se contrapone con su abrupto incremento a partir de 2008 y que alcanza su pico en 2011 con una tasa de 23.5 homicidios por 100 mil habitantes, para posteriormente descender en los últimos años de la serie. Todo esto sin contar las fuertes diferencias a nivel estatal. Baste de ejemplo el contraste entre la tasa de 181.74 en Chihuahua y la de 1.72 en Yucatán, en 2010.⁹

Gráfica 1.

Tasa nacional de homicidio, 1990-2014

Fuente: Elaboración propia con base en datos del inegi y de las proyecciones de población del Consejo Nacional de Población.

A nivel de opinión pública, y también en algunos círculos académicos, se considera como causal del punto de inflexión observado en 2008 la política gubernamental de combate al crimen (Estrategia Integral de Prevención del Delito y Combate a la Delincuencia) implementada por la administración presidencial de Felipe Calderón.¹⁰ El eje operativo constó del despliegue territorial del Ejército, la Marina Armada de México, policías de investigación y la Policía Federal en hipotética coordinación con las policías locales a partir de la aplicación de 13 operativos conjuntos.¹¹ No obstante, y a pesar de lo intuitivo que pueda llegar a ser, no existen pruebas empíricas de tal aseveración, pues los pocos estudios sobre homicidio se concentran en el análisis de frecuencias.¹²

Entre las posibles explicaciones del homicidio se encuentran las subculturales y las económicas. La primera de ellas considera la existencia de un conjunto de normas y valores proclive a la generación de violencia homicida, su ejemplo más claro es la alta concentración de homicidios en el sur de los Estados Unidos. Sin embargo, tales explicaciones son tautológicas, además de ser poco asibles de manera empírica. Los primeros estudios sobre homicidio en el país estuvieron orientados bajo tal lectura, argumentando una aceptación fatalista de la muerte y visualizando a la violencia como “expresiones folklóricas que demuestran admiración hacia símbolos destructivos y hacia la muerte misma”.¹³

Por otro lado, las explicaciones económicas analizan la asociación entre las variaciones en la estructura social, su relación con los procesos económicos, y sus posibles efectos en una mayor o menor concentración del delito. ¹⁴ En los procesos económicos¹⁵ se han identificado dos propiedades criminogénicas: “la alteración de procesos psicológicos (creación de motivaciones) y la transformación de procesos sociales que afectan la variación del crimen”.¹⁶ Una ventaja de tales explicaciones es que permiten generar modelos observables empíricamente.

En México se han probado ya explicaciones económicas. Enamorado y su equipo de investigación analizan la relación entre homicidios atribuidos a la delincuencia organizada, ¹⁷ y la evolución de la desigualdad entre 2000 y 2010.¹⁸ Por otro lado Ybáñez y Yanes prueban la hipótesis de marginación para los municipios de las entidades federativas más violentas del país llegando a la conclusión de que “el homicidio no muestra un patrón en el cual los municipios con mayor grado de marginación sean también los que presentan una tasa más alta”.¹⁹ Por último, Luis D. Ramírez, en la prueba más completa de las explicaciones económicas, muestra que tomando como posibles predictores a pobreza, desigualdad, desempleo y desarrollo económico para los años 2000, 2005 y 2010, la variable que mostró mayor poder explicativo en los tres años de análisis fue desigualdad.²⁰ En suma, parte importante de la investigación concentra su atención en el análisis de frecuencias, mientras que la investigación orientada por hipótesis subculturales corre el riesgo de generar explicaciones tautológicas. Por otro lado, las lecturas económicas han enfatizado a la desigualdad y la pobreza como posibles predictores; sin embargo, no han hecho una adecuada problematización de la pobreza que es una de las variables explicativas de mayor peso en la bibliografía internacional,²¹ o sólo han hecho uso de estimaciones oficiales del coneval .

Problematización

Entre las explicaciones de más larga data en la relación entre estructura social y crimen se encuentran aquellas que explican la conducta criminal en términos de diferencias económicas. A inicios del siglo xix Adolphe Quetelet y Michael Guerry intentan explicar la concentración de delitos en Francia post-revolucionaria por medio del uso de la estadística (mecánica social) y probando los argumentos de pobreza y educación. Ambos mostraron “de manera convincente que el crimen no estaba distribuido aleatoriamente, sino que estaba concentrado desproporcionadamente y en algunas áreas en el tiempo”.²² En el caso de Quetelet, sentó la discusión entre clase y nivel educativo, llegando a la conclusión de que “ni la presencia de pobreza ni la ausencia de educación formal garantizan la causalidad monolítica comúnmente asumida”²³ pues algunas de las áreas más pobres de Francia y con las tasas más altas de analfabetismo (Creuse y Luxemburgo) mostraban las tasas delictivas más bajas, mientras que zonas de alto ingreso y educación presentaban una fuerte concentración de delitos.

Si bien es cierto Marx y Engels no elaboraron una teoría criminológica, sus exegetas deducen todo un cuerpo teórico a partir del núcleo duro de sus postulados. De ese modo, Taylor sostiene que:

La perspectiva de Marx y Engels del crimen es aquella en la cual la relación entre las condiciones económicas y el monto del crimen es asumida [como inversamente proporcional]. Más específicamente, el crimen es a menudo visto como el producto de las relaciones económicas desiguales en un contexto de pobreza general.²⁴

Así, para el marxismo el delincuente y el delito son expresiones de las contradicciones de la sociedad de clases y captan, en todo sentido, el efecto contextual de las formaciones sociales capitalistas:

El crimen es una expresión de la lucha del individuo aislado en contra de las condiciones prevalecientes [...] Una tensión dialéctica entre el hombre como actor (ejerciendo su libre voluntad) y el hombre como actor, cuya voluntad es producto de su tiempo.²⁵

En ese sentido, las motivaciones criminales son producto, bajo la lectura de William Bonger del “modo capitalista de producción porque las condiciones económicas ejercen fuertes presiones hacia la conducta criminal”.²⁶ A mediados de la década de los sesenta y a lo largo de la de los setenta, criminólogos británicos, liderados por Ian Taylor, criticaron de forma radical a la criminología previa y propusieron una reelaboración del marxismo en tesitura criminológica; sin embargo, el conjunto de variables que estipularon (pobreza, desigualdad, etc.) son muy similares a las usadas por teorías rivales (criminología previa), pues “excepto por énfasis de matiz y terminología, se vuelve prácticamente indistinguible de las principales teorías sociológicas del crimen que estaban destinadas a reemplazar”.²⁷

Una teoría alterna al marxismo es el programa de anomia-tensión formulado por Merton en 1938. Para él, la producción de la anomia tendiente al delito estriba en la disociación entre la estructura cultural y la estructura social. Merton considera que existe una aceptación social generalizada de las aspiraciones de consumo y vida en la sociedad norteamericana (American Dream ), mientras que la estructura social proporciona un acceso diferenciado a la consecución de las aspiraciones culturales; así, la disociación entre ambas estructuras produce diferentes adaptaciones individuales anómicas, ²⁸ entre ellas la aceptación de los fines culturales y el ejercicio de medios no legales para satisfacerlos.²⁹ Su teoría toma nota de la distribución desigual del poder y la propiedad en la sociedad capitalista norteamericana, pero de ello “predice poca criminalidad burguesa y mucha criminalidad en los estratos bajos, [además] de confundir causa y efecto”.³⁰

Ante las críticas al programa de anomia-tensión, alumnos de Merton respondieron con extensiones de la teoría. Albert Cohen sostiene que las adaptaciones se pueden dar grupalmente, de modo que la formación de pandillas y subculturas delincuenciales constituyen una adaptación grupal frente a la frustración de no poder conseguir el estatus convencional por medios legales. Cloward y Ohllin consideran que la ausencia de oportunidades, per se , no genera una subcultura delincuencial; ³¹ antes bien, el grupo tiene que estar en contacto con un ambiente de aprendizaje propicio, mismo que se distribuye diferencialmente en la estructura social (estructura de oportunidades). A pesar de la importancia del planteamiento y sus ulteriores especificaciones, éste no ha sido probado a detalle, además de que la asociación entre pobres y delincuencia (bajo esta óptica) arroja evidencia mixta. En síntesis, anomia-tensión cuenta con poco asidero empírico.³²

Ya para finales de la década de los setenta diversas teorías del crimen, a nivel macro y meso, habían incorporado los conceptos de pobreza y desigualdad:

Incluso cuando la desigualdad nunca se menciona. Éste es el caso de las explicaciones marxistas en términos del incremento de la explotación bajo el capitalismo avanzado, y es el caso de la explicación de Merton en términos de privación relativa de los pobres en los países ricos.³³

A partir del uso de modelos econométricos y con observables empíricos fundamentados teóricamente se empiezan a ponerse a prueba “las teorías más populares [que] predicen una relación inversa entre la posición social y la criminalidad”.³⁴ Esto llevaría a un debate entre los mejores predictores económicos del delito: pobreza o desigualdad.

Messner publicó un artículo con resultados opuestos a las predicciones de las teorías dominantes.³⁵ Haciendo uso de la tasa de homicidio (con información obtenida del fbi ) para 204 áreas metropolitanas en los Estados Unidos, prueba los argumentos de pobreza y desigualdad en la explicación del homicidio. Sus resultados indican, en primer lugar y en distintas especificaciones del modelo, que la desigualdad (coeficiente de Gini) no es significativa, y, en segundo lugar, que la relación entre el porcentaje de población debajo de la línea de pobreza y homicidio, a pesar de ser significativa, es de signo inverso al esperado, es decir que a menor pobreza habrá una mayor cantidad de homicidios. Ajusta la medición de pobreza para captar pobreza extrema, pero el resultado sigue siendo un coeficiente negativo con significancia estadística. Messner llama la atención sobre la importancia de los métodos de medición de la pobreza y de la pertinencia teórica de incluir o no la desigualdad como predictor del homicidio.

En ese mismo año, los Blau en 1982 publican un artículo con resultados opuestos a los de Messner. Para ellos la desigualdad es la variable clave en la generación de conflicto, mismo que se puede traducir en actos criminales. Prueban su argumento en zonas metropolitanas norteamericanas para distintos tipos de delito (con estadística judicial), incluyendo homicidio. Su primer resultado es que, controlando por desigualdad, pobreza pierde significancia, así “desigualdad más que pobreza […] provee el suelo más fértil para la violencia criminal”.³⁶ En segundo lugar, la interacción estadística entre desigualdad económica (coeficiente de Gini) y posición adscriptiva (raza) provee los coeficientes más robustos; esto es que el efecto combinado entre desigualdad y raza puede generar conflicto. Con ello, los Blau posicionan a la desigualdad como un fuerte predictor del crimen violento, con prueba empírica consistente, en la literatura criminológica internacional.

Los trabajos de Messner y los Blau sentaron la discusión contemporánea sobre pobreza y desigualdad como predictores del crimen homicidio. Les siguieron réplicas con cambios en la unidad de análisis, series de tiempo,³⁷ y especificaciones técnicas;³⁸ en algunos casos con resultados divergentes, en otros con apoyo a sus hallazgos. Sin embargo, un discernimiento puntual sobre las especificidades teóricas y técnicas de pobreza y desigualdad como variables clave en la explicación del homicidio requiere un abordaje particular de cada una de ellas.

Muchos años después, Wilkinson (2005) sostiene que hay más de 50 estudios disponibles que muestran que “la violencia es más común en sociedades con grandes diferencias de ingresos”,³⁹ pero añade que “es importante reconocer que no se trata de violencia entre pobres y ricos, sino que, normalmente, la violencia se concentra entre los pobres mismos”.⁴⁰ “El conflicto se concentra entre los que están más abajo en la sociedad”, “entre los más estigmatizados, aquellos cuya dignidad y orgullo está más dañado por el resto de la sociedad” porque “los más humillados sienten la mayor necesidad de mantener o recuperar los pequeños fragmentos de auto-respeto…que les quedan”.⁴¹ Esta visión coincide con la de Frantz Fanon referida a la situación extrema de la guerra por la descolonización en Argelia. En su prefacio, Jean Paul Sartre parafrasea magistralmente las ideas de Fanon:

…la agresión colonial se interioriza como Terror en los colonizados. No me refiero sólo al miedo que experimentan frente a nuestros inagotables medios de represión, sino también al que les inspira su propio furor. Se encuentran acorralados entre nuestras armas que les apuntan y esos tremendos impulsos, esos deseos de matar que surgen del fondo de su corazón y que no siempre reconocen. Porque no es en principio su violencia, es la nuestra, invertida, que crece y los desgarra; y el primer movimiento de esos oprimidos es ocultar profundamente esa inaceptable cólera, reprobada por su moral y por la nuestra y que no es, sin embargo, sino el último reducto de su humanidad. [...] Esa furia contenida, al no estallar, gira en redondo y daña a los propios oprimidos. Para liberarse de ella, acaban por matarse entre sí […] el hermano, al levantar el cuchillo contra su hermano, cree destruir de una vez por todas la imagen detestada de su envilecimiento común. ⁴²

Wilkinson explica que la violencia se concentre entre los pobres y no entre ricos y pobres: “sólo entre ellos la posición relativa está en duda y la ordenación puede cambiar”,⁴³ mientras eso no es posible entre los de estatus distantes.

Usualmente, pobreza se estima con base en la proporción de la población que vive por debajo del o de los umbrales de pobreza, cuyo contenido y fijación varía entre autores y métodos. Así se define como pobre a la población cuyo ingreso no le permite acceder a un determinado nivel de consumo o que no puede satisfacer cierto grupo de necesidades. Para la criminología, la pobreza constituye un variable contextual que puede influir en la generación de motivaciones criminales; así, por un lado, “la experiencia de pobreza es considerada criminogénica al suponer que la falta de recursos económicos incita a los individuos a cometer conductas ilegales para hacerse de los medios necesarios para sobrevivir”,⁴⁴ mientras que, por el otro, se considera que ésta puede llegar a generar entornos subculturales proclives a la transmisión de normas y valores delincuenciales. A nivel empírico:

1) Los resultados para la asociación entre pobreza y homicidio en los Estados Unidos son claros y consistentes, 2) hasta ahora las conclusiones de la bibliografía entre países ha sido incongruente con la anterior; y 3) no se ha llevado a cabo una prueba de la asociación entre homicidio y pobreza entre países.⁴⁵

En el caso de la bibliografía de Estados Unidos se ha probado la hipótesis de pobreza en distintas unidades de análisis (ciudades, áreas metropolitanas, condados, etc.), porque se hace uso de métodos de medición de la pobreza homogéneos; además de usar información delictiva procesada bajo los criterios del Uniform Crime Report del fbi . La divergencia con los estudios comparativos entre países radica en que, a nivel internacional, no se cuenta con un método de medición homologado,⁴⁶ lo que hace que las definiciones de pobreza entre países sean dispares. Una solución de esta dificultad, que ha dado buenos resultados, es el uso del porcentaje de mortandad infantil como proxy de pobreza.⁴⁷ Esto “hace de pobreza un predictor fuerte y estable de la mayoría de los tipos de delitos”; no obstante “las distintas formas de medir pobreza pueden llevar a resultados inconsistentes y contradictorios”.⁴⁸

En las sociedades jerárquicas, las personas no pueden evitar llevar a cabo “un proceso de comparación social con otros grupos o personas, generando sentimientos de frustración que tienden a ser canalizados a partir de agresividad y comportamientos ilegales”.⁴⁹ Este sentimiento de frustración sería el mecanismo que conecta desigualdad con crimen. Wilkinson provee una explicación teórica más convincente al respecto, siguiendo a Gilligan: no es la frustración sino la experiencia de ser tratado sin respeto, humillado, avergonzado y ridiculizado, lo que provoca el acto de violencia. Pero cita también la autobiografía de alguien que estuvo involucrado en la violencia, y que dice:

Matarían a un negro por faltarles al respeto. No tocarían a un blanco, pero matarían a un hermano en un instante al percibir un desaire. La ironía es que los blancos constantemente nos faltaban al respeto de maneras usuales e inusuales y las tolerábamos. La mayor parte de los negros entendían que las repercusiones eran más severas por vengarse de los blancos que por hacerlo entre nosotros. Es como si los negros estuvieran diciendo: “No puedo hacer mucho por evitar que los blancos me falten al respeto, pero absolutamente seguro que puedo evitar que los negros lo hagan”.⁵⁰

La medida más común de desigualdad es el coeficiente de Gini del ingreso, pero se ha encontrado al asociar desigualdad con homicidios, que el uso de otros índices, como el de Atkinson o Theil, no influyen en los resultados estadísticos.⁵¹ Con base en lo anterior desigualdad se constituye como uno de los hallazgos más consistentes en la literatura criminológica que relaciona condiciones económicas con homicidio.⁵² En síntesis, pobreza y desigualdad cuentan con buen soporte empírico. Sin embargo, hace falta una mayor especificación de los mecanismos que las conectan con violencia y mayor claridad en el nivel de la unidad de análisis en dónde estos predictores impactan.

Ahora bien, las explicaciones económicas del delito para el caso mexicano han sido evaluadas para la totalidad de los municipios del país. Sin embargo, para 2011, pico histórico del homicidio en la historia reciente del país, se observa un claro patrón de concentración urbano. Tan sólo en municipios que albergan ciudades intermedias (con población mayor a 100 mil habitantes) se concentró un total de 18,245 homicidios, es decir casi el 68% de un total de 27,213 acaecieron en 199 municipios.⁵³ Todo ello indica la concentración urbana de los homicidios, y la probable idoneidad de dicha selección para probar las explicaciones del mismo.

Por otro lado, y retomando la discusión planteada por Messner en 1982, los métodos de medición de la pobreza, y el nivel de los umbrales utilizados, pueden afectar los resultados. Esto, pues “el concepto de pobreza, y por tanto, su traducción en mediciones, no es evidente”;⁵⁴ por tanto, el uso de mediciones de pobreza requiere una problematización previa. La bibliografía mexicana reciente, cita mayoritaria y acríticamente, las estimaciones oficiales del coneval , que aplica un método que, como puede verse en este mismo número de Acta Sociológica (artículo de Boltvinik y Damián), tiene innumerables defectos y busca minimizar la pobreza medida. Una forma alternativa de identificación de la población pobre es el Método de Medición Integrada de la Pobreza (mmip ), fundamentado en una problematización de las necesidades humanas, desarrollado por Boltvinik para quien:

El bienestar de los individuos y de los hogares depende de las siguientes seis fuentes: 1) el ingreso corriente; 2) los activos no básicos y la capacidad de endeudamiento del hogar; 3) el patrimonio familiar, entendido como el conjunto de bienes durables y activos que proporcionan servicios básicos a los hogares (vivienda y el equipamiento doméstico); 4) el acceso a bienes y servicios gratuitos; 5) el tiempo libre, y el disponible para trabajo doméstico, educación y reposo, y 6) los conocimientos de las personas, no como medio para la obtención de ingresos, sino como satisfactores directos de la necesidad humana de entendimiento.⁵⁵

Por lo anterior se considera pertinente usar el mmip para medir pobreza en la medida en que este método supera el sesgo del ingreso y visualiza al ser humano como un ser de necesidades múltiples. Por último, se evalúa el argumento de desigualdad operacionalizándolo con el coeficiente de Gini.

Datos y método

Unidad de análisis

Al probar los postulados económicos en la explicación del homicidio se hace uso de información de municipios (199) con población mayor a 100, 000 habitantes, argumentando que el homicidio es un fenómeno preponderantemente urbano y que, al ser un hecho de baja frecuencia y acaecer, en esencia, en áreas urbanas, los datos para la totalidad del país muestran un alto grado de dispersión. Así, en la mayor parte de los municipios no urbanos el homicidio muestra baja ocurrencia (como en los municipios de Oaxaca), lo que se reflejaría en valores atípicos extremos, lo que conlleva problemas en el diseño de las regresiones.

Datos

Variable dependiente:

• Tasa de homicidio en 2011 para los 199 municipios con población mayor a 100,000 habitantes. La información fue obtenida de inegi de información de estadísticas vitales bajo el criterio de lugar de ocurrencia del homicidio.

Variables independientes:

• Pobreza: porcentaje de población pobre estimada con base en el mmip para 2010.
• Desigualdad: coeficiente de Gini. Los datos fueron obtenidos del coneval .

Variables de control:

Usuales en la bibliografía nacional e internacional. La idea básica es controlar por explicaciones rivales, sobre todo de corte socio-demográfico, y evaluar el impacto en los coeficientes de las variables independientes, asegurando que las correlaciones encontradas no sean espurias. Razón de sexo se selecciona pues la mayor concentración de homicidios se encuentra entre varones (proporción de hombres frente a mujeres); cohorte (15-29) puesto que los homicidios acaecen, principalmente, en este grupo etario, así la variable expresa la proporción de individuos que se ubican en este intervalo de edad frente a la población total del municipio; en el caso de densidad se controla por concentración de población a nivel municipal; y, por último, tamaño del hogar supone tensiones a nivel individuo. La selección de las variables de control da nota de composición demográfica, mismas que son usuales en el análisis de homicidio en distintas unidades de análisis. Así, se seleccionaron las siguientes variables: razón de sexo (inegi ); densidad poblacional (inegi ); cohorte grupo etario 15-29 (inegi ); y tamaño del hogar (inegi )

Descriptivos

En el Cuadro 1 se presentan los datos descriptivos generales. Como se puede observar, los datos para tasa de homicidio, aun siguiendo el criterio de municipios urbanos, muestran una gran dispersión con valores que van de una tasa de 0.87 a 173 homicidios por cada 100,000 habitantes. Los valores de la incidencia de la pobreza varían desde contextos de alta pobreza, con 99% de la población definida como pobre, a municipios con sólo el 31% de su población definida como tal. En desigualdad se reporta un rango desde 0.34 hasta 0.51, extremos que parecen cercanos a la media de 0.44, pero cuando se observa entre países el rango total de variación es similar al mostrado. Un Gini de 0.34 es desigualdad muy baja y 0.51 muy alta, por lo cual sí hay un grado importante de variación en la desigualdad encontrada a nivel municipal. Por último, las variables de control muestran considerable variación.

Cuadro 1.

Análisis descriptivo

Estadísticos	Tasa de homicidio, 2011	Pobreza	Desigualdad	Densidad	Cohorte	T. hogar	Razón de sexo
Media	21.02	78.07	0.44	1936.94	26.65	3.93	95.38
Max	172.84	99.63	0.51	17352.58	35.7	5.7	110.92
Min	0.87	31.16	0.34	1.47	20.4	2.7	84.40
Rango	171.97	68.47	0.17	17351.11	15.33	3	26.53
Desv. Estándar	25.05	12.17	0.032	3547.98	1.59	0.38	4.2

Con los datos obtenidos se realizó un análisis de regresión múltiple. Esto es, se analizó, con procedimientos estadísticos, si la variable dependiente, en este caso homicidio, tiene correlación con las variables independientes. Para ello se necesita, de antemano, comprobar una serie de condiciones, entre ellos que su distribución sea normal; en caso de no serlo se requiere modificar los datos para inducir el atributo, así se transformaron las variables (homicidio, densidad y razón de sexo), a su logaritmo. Por otro lado, el procedimiento demanda que se cumplan supuestos para poder hacer inferencias válidas, que en este caso se cumplieron.⁵⁶

Se ajustaron cuatro modelos. El primero probó si pobreza se correlaciona con homicidio; el segundo introduce las variables de control con la finalidad de evaluar si la asociación hallada sigue siendo significativa, o en su caso se pierde la correlación, además de evaluar el impacto per se de las variables sociodemográficas; el tercer modelo evalúa la relación entre desigualdad y la variable dependiente, y el último da nota de la correlación entre desigualdad y homicidio cuando se introducen las variables de control.

Los resultados de los modelos fueron contra intuitivos, en oposición a la problematización teórica. En el primero resultó que pobreza no tiene relación significativa con tasa de homicidios. En el segundo, la no asociación persiste, pero se encontró relación entre tamaño del hogar y razón de sexo, esto es que a menor tamaño del hogar y mayor proporción de hombres habrá más homicidios. Para el tercer modelo se halló una asociación significativa contra-intuitiva entre desigualdad y tasa de homicidios, esto es, que a menor desigualdad habrá más homicidios. Por último, se mantiene la correlación entre desigualdad y homicidio, además de tener asociación con tamaño del hogar, así a menor tamaño del hogar y menor desigualdad se predice mayor número de homicidios. A estos modelos, que son el resultado final del ejercicio aquí realizado, se les aplicaron todas las pruebas estadísticas pertinentes con lo que se aseguró que los hallazgos fuesen válidos.

Discusión de resultados y futuras líneas de investigación

Entre las posibles causas de los resultados opuestos a los esperados, está, tanto en el caso de pobreza como de desigualdad, la posibilidad que las hipótesis sean, en efecto, falsas. Si descartamos que éstas sean falsas en general, habría que buscar hipótesis más matizadas. En cuanto a pobreza, un matiz es que sólo sea la pobreza más extrema la que impulsa la violencia; otro, más importante quizás, es que la pobreza sólo impulsa la violencia cuando está complementada con la desigualdad visible y con la percepción de que ésta es injusta, lo que ocurriría mucho más en las urbes que en el medio rural. Hay bastante evidencia que apunta en este sentido. En cuanto a desigualdad, un matiz clave es que no toda desigualdad cuenta igual: puede aumentar la distancia entre la clase media y la clase alta, sin que ello nos haga esperar un aumento de la violencia. Es la desigualdad que implica carencia y sufrimiento humano la que más importaría. Índices generales de desigualdad como el Gini no discriminan entre estos dos tipos de desigualdad, por lo cual habría que reemplazarlos. Por lo dicho, lo óptimo parecería ser un indicador combinado de pobreza y desigualdad. Pobreza, a su vez, se puede dividir en pobreza moderada, extrema e indigencia. Boltvinik propuso un índice de pobreza cuyo propósito original es superar la crítica que dicho autor hace de los índices sensibles a la distribución entre los pobres, combinando lo que llama la incidencia equivalente de pobreza, HI o I_E con la brecha relativa (B_PR ) entre el índice medio de logro de los pobres (L_P ) y el de los no pobres (L_NP ), que es (L_NP -L_P ) / L_NP ).⁵⁷ El índice de logro es igual a (1-I ), donde I es la intensidad media de la pobreza (que es cero o negativa entre los no pobres). El autor propuso hacerlo de la misma manera que lo hace Sen (1976) en su índice de pobreza, de manera que la fórmula que propuso es idéntica a la del índice de Sen, excepto que remplaza el Gini entre los pobres, que Sen combina con HI, por B_PR que mide la desigualdad de bienestar objetivo (beo ) entre pobres y no pobres.

Partiendo de esta idea, y en vista de que el párrafo precedente sugiere que, para predecir violencia, los mejores indicadores son los de pobreza que tomen en cuenta la desigualdad, o los de desigualdad que pongan el acento en el sufrimiento humano asociado a la pobreza, se hace evidente que el mejor camino es combinar pobreza con desigualdad y obtener un Índice de Pobreza-Desigualdad (ipd ). Partiendo de la propuesta de Boltvinik citada, el índice puede ser muy simple: ipd = (HI)B_PR , = I_E B_PR . Otra posibilidad es ipd = I_E G_mmip , donde el segundo término es el coeficiente de Gini del indicador de logro, es decir, de bienestar objetivo (beo ), calculado con el mmip , como lo han hecho Boltvinik y Jaramillo.⁵⁸ Si bien este Gini podría parecer inadecuado a la luz de la incapacidad del Gini de distinguir entre los dos tipos mencionados de desigualdad, el Gini del indicador de beo le otorga mucho menos peso a la desigualdad en la parte superior de la distribución, porque el rango del beo de los no pobres ha sido acortado drásticamente y, por tanto, pesa menos en el Gini. El ipd , en sus dos versiones, sería la nueva variable independiente en el rediseño del modelo. Adicionalmente se puede probar el ipd para pobreza total, pobreza extrema e indigencia. Con esta propuesta se logra, además, que la multidimensionalidad de medición de la pobreza la comparta también la desigualdad y, por tanto, el ipd .

A continuación, se añaden, muy sucintamente, otros elementos de diseño:

• Ampliar la muestra al universo total de municipios, agrupando los de menor población y buscando que los grupos sean lo más homogéneo posible y consideren rasgos que en la bibliografía están asociados con los homicidios. Con estos rasgos y los niveles del ipd debe generarse una o varias tipologías. Las zonas metropolitanas deben manejarse como una unidad para que la medición de la desigualdad refleje adecuadamente los grupos de referencia con los cuales los habitantes de esas metrópolis comparan su nivel de vida. El análisis descriptivo y de eventual modelamiento deben complementarse, y el primero debe apoyarse en técnicas como gráficas y mapas.⁵⁹
• Es necesario realizar investigación en distintos puntos temporales, por ejemplo, tomando el año con la menor tasa de homicidios, 2006, y el de la tasa más alta, 2011, e identificar municipios y grupos de ellos con altas tasas persistentes, que podría ser un rasgo adicional de la tipología. Asimismo, esta estrategia permitiría observar variaciones del ipd en el tiempo.
• Probar distintos argumentos basados en dinámica criminal. Esto es incorporar información relacionada a presencia de grupos del crimen organizado como variable dicotómica (si tienen presencia o no en los municipios o grupos de municipios) y al despliegue de operativos conjuntos por parte de la Federación. En estas materias, sin embargo, la información es problemática.
• Deben problematizarse los datos de las variables centrales: pobreza, desigualdad y homicidios, y las complicaciones en la unidad geográfica de análisis. Mientras desigualdad y pobreza se refieren a las personas residentes en el municipio o grupo de ellos, los homicidios son hechos puntuales en los que hay, al menos, una víctima y un victimario. El hecho puntual se puede ubicar según municipio de ocurrencia, como se hizo en el presente artículo, o bien en el lugar de residencia habitual de la víctima. Las variables de desigualdad y pobreza nuevas deben problematizarse también. Están basadas en los cuestionarios del Censo del 2010. Los de pobreza fueron calculados por Boltvinik y Damián y requirieron la imputación de valores medios de ingresos en los hogares que declararon recibir ingresos de una fuente, pero no su monto. Los de desigualdad, que calculó el coneval , son aún más problemáticos porque no se basan, ni siquiera parcialmente, en datos de ingresos observados, ya que éste los calculó basándose en un modelo construido con datos del mcs-enigh , e imputados a los hogares según sus variables observadas de nbi .

Fotografía: Jair Cabrera, Cochoapa, Guerrero, 26 de enero de 2011.

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Bibliografía recomendada

1. Maguire, 1997 Mike Maguire; Criminal statistics and the construction of crime; The Oxford Handbook of Criminology, Oxford, ru (1997)

Notes

3. Hernández-Bringas, Héctor y José Narro (2010), “El homicidio en México, 2000- 2008”, Papeles de Población , vol. 16, núm. 63, Universidad Autónoma del Estado de México, México, pp. 243-271.

4. Garland, David (2005) , La cultura del control. Crimen y orden social en la sociedad contemporánea , Gedisa, España, p. 159.

5. Ibid ., p. 173.

6. Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (2013) , Informe Regional de Desarrollo Humano, 2013-2014. Seguridad Ciudadana con Rostro Humano: Diagnóstico y Propuestas para América Latina , Estados Unidos, pp. 41-72.

7. Hago uso de homicidio porque es el mejor indicador de violencia interpersonal y crimen violento, y porque es el delito que presenta menor sub-registro en la medida en que forma parte de las estadísticas vitales. Una fuente alternativa son los datos judiciales que presentan un considerable sub-registro. Véase, al respecto, Hernández Bringas y Narro (2010).

8. El descenso entre 1990 y 2007 forma parte de una tendencia de más largo aliento. Información presentada por Menéndez sostiene que entre 1936 y 1940 la tasa de homicidio era de 67.4. “Sin embargo, a partir de 1940 empezó a declinar y en 1950 fue de 48 por 100 000; en 1960 de 31; en 1970 de 17; en 1990 de 18”, en Menéndez, Eduardo (2012) , “Violencias en México: las explicaciones y las ausencias”, Alteridades , vol. 22, núm. 43, Universidad Autónoma Metropolitana, México, p. 179.

9. Para un análisis descriptivo de las variaciones regionales entre 1990 y 2007 ver: Escalante, Fernando (2009) .

10. Hernández-Bringas y Narro (2010) , p. 263.

11. Un análisis detallado de la política antidrogas de la administración pasada se puede consultar en: Astorga, Luis (2015) , ¿Qué querían que hiciera? Inseguridad y delincuencia organizada en el gobierno de Felipe Calderón , Grijalbo, México.

12. Ver los trabajos referidos de Fernando Escalante y Hernández-Bringas y Narro.

13. Wolfang, Marvin y Ferracuti, Franco (1982) , La subcultura de la violencia: hacia una teoría criminológica , Fondo de Cultura Económica, México, p. 299.

14. Este no es el único tipo de explicación económica. En el análisis de circunstancias criminogénicas destacan las lecturas basadas en modelos de elección racional. Para una visión en conjunto tanto de la relación entre crimen y economía así como de las distintas interpretaciones teóricas y las eventuales implicaciones en política, consultar: Rosenfeld, Richard y Steven Messner (2013)Crime and the Economy , Sage, Estados Unidos.

15. Usualmente la bibliografía reconoce: privación absoluta (pobreza), desigualdad, ciclo económico (desempleo) y desarrollo económico. Véase, Ramírez, Luis David, (2014a) “Crimen y economía: una revisión crítica de las explicaciones económicas del crimen”, Argumentos , vol. 27, núm. 74, Universidad Autónoma Metropolitana, México, pp.263-294. Sobre su validación empírica en el contexto mexicano ver Ramírez, Luis David (2014b) , “Crimen y economía: análisis de la tasa de homicidio en México a partir de variables económicas (2000, 2005, 2010)”, Estudios Sociológicos , vol. 32, núm. 96, El Colegio de México, México, pp. 505-540.

16. Ramírez (2014a) , p. 284.

17. En realidad, es imposible conocer los homicidios atribuibles a la delincuencia organizada. Hasta 2011 Presidencia de la República contaba con un cálculo de defunciones por presunta rivalidad delincuencial; sin embargo, por las fuertes críticas en la elaboración de la mismas ésta dejo de ser publicada.

18. Enamorado, Tea, et al . , “Income inequality and violent crime: evidence from Mexicós drug war”, Households in Conflict Network , Working Paper, núm. 196, 2015.

19. Ybáñez, Elmyra y Martiel Yanes (2013) , “Homicidio y marginación en los municipios urbanos de los estados más violentos de México, 2000-2005”, Estudios Demográficos y Urbanos , vol. 28, núm. 2, El Colegio de México, México, p. 304.

20. Ramírez, Luis David (2014a), “Crimen y economía: una revisión crítica de las explicaciones económicas del crimen”, Argumentos , vol. 27, núm. 74, Universidad Autónoma Metropolitana, México, pp. 263-294.

21. Pratt, Travis y Francis Cullen (2005), “Assesing macro-level predictors and theories of crime: a meta-analysis”, Crime and Justice , vol. 32, Universidad de Chicago, Estados Unidos, pp. 373-450.

22. Sampson, Robert (2013) , Great American City: Chicago and the Enduring Effects , Chicago University Press, Estados Unidos, pp. 534.

23. Beirne, Paul (1987) , “Adolphe Quetelet and The Origin of Positivist Criminology”, American Journal of Sociology , vol. 92, núm. 5, Estados Unidos, p. 115.

26. Bonger es el primer criminólogo que da forma a los planteamientos marxistas en la explicación del crimen. Véase Antonaccio y Tittle (2007 , p. 927).

27. Akers, Roland y Cristine Sharon (2013) , Criminological Theories: Introduction, Evaluation, and Application , Oxford University Press, Estados Unidos, p. 232.

28. Merton distingue cinco posibles adaptaciones: conformismo, innovación, retraimiento, ritualismo y rebelión.

29. Merton, Robert (2002) , Teoría y estructuras sociales , Fondo de Cultura Económica, México.

30. Taylor et al. (1973) , p. 107.

31. Cloward, Richard y Lloyd Ohlin (1960) , Delinquency and Opportunity , Free Press.

32. Ver el meta análisis referido de Pratt y Cullen (2005) , en particular la sección sobre anomia-tensión.

34. Tittle, Charles, et al. (1978) , “The myth of social class and criminality: an empirical evidence”, American Sociological Review , vol. 43, núm. 5, Estados Unidos, p. 644.

35. Messner, Steven (1982) , “Poverty, inequality, and the urban homicide rate. Some unexpected findings”, Criminology , vol. 20, núm.1, Estados Unidos, pp. 103-114.

36. Blau, Judith y Peter Blau (1982), op. cit ., p.122.

37. Bailey, William (1984) , “Poverty, inequality, and city homicide rates”, Criminology , vol. 22, núm. 4, Estados Unidos, pp. 531-550.

38. Williams, Kirk (1984) , “Economic sources of homicide: reestimating the effects of poverty and inequality”, American Sociological Review , vol. 49, núm. 2, Estados Unidos, pp. 283-289.

39. Wilkinson, Richard (2005), The Impact of Inequality. How to Make Sick Societies Healthier , The New Press, Estados Unidos, p. 146.

40. Ibid. , p. 147.

41. Ibid ., p. 155.

43. Wilkinson, Richard (2005), p. 154.

44. Ramírez, Luis David, (2014a), op. cit. , p. 276.

46. Situación similar ocurre con los registros de homicidio. Los estudios que comparan países trabajan con la información disponible, sea ésta de estadísticas vitales o judiciales.

47. Véase Pridemore, William (2008).

48. Bernard, Thomas, et al . (2010) , Vold́s Theoretical Criminology , Oxford University Press, Inglaterra,

49. Ramírez, Luis David (2014a), op. cit. , p. 276.

51. Roberts, Aki, Willits, Dale (2015) , “Income inequality and homicide in the United States: consistency across different income inequality measures and disaggregated homicide types”, Homicide Studies , vol. 19, núm. 1, p. 42.

52. Bernard, Thomas, et al. (2010), p. 105.

53. Cálculos hechos con base en INEGI. Se omiten los casos de municipio no especificado.

54. Boltvinik, Julio (1992) , “Conocer la pobreza para superarla”, Comercio Exterior , vol. 42, núm. 4, México, p. 304.

56. Para más información sobre los supuestos estadísticos a cumplir, consultar: Escobar, Modesto, et al . (2012) , Análisis de datos con Stata , CIS, España, pp. 513.

57. Boltvinik, Julio (2011) , “Medidas agregadas de pobreza. Heurística de las medidas tradicionales. Crítica de las sensibles a la distribución entre pobres, y propuesta de una medida sensible a la distribución entre pobres y no pobres”, Mundo Siglo XXI , Revista del CIECAS-IPN, núm. 25, vol. VII, 2011, pp. 15-30.

58. Boltvinik, Julio y Máximo Jaramillo (2016) , “Desarrollo, desigualdad y pobreza. Hacia concepciones y mediciones unificadas que sustenten políticas públicas emancipatorias”, ponencia presentada en el Seminario de REMIPSO celebrado en Monterrey en 2016.

59. Un ejemplo de una estrategia analítica basada en una tipología de municipios en Colombia, se encuentra en: Sarmiento (1991) . Éste también maneja las grandes ciudades como unidades indivisibles.