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Resumen de Los determinantes de la pobreza en los estados mexicanos en la frontera con Estados Unidos

Jorge Garza Rodríguez

  • español

    Este estudio examina los determinantes o correlaciones de la pobreza en los estados de la frontera norte de México. Con base en la Encuesta de Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares 2008, se estimó un modelo de regresión logística para determinar qué variables podrían ser importantes para explicar la pobreza en esta región. Se encontró que las variables correlacionadas positivamente con la probabilidad de ser pobre son: vivir en Coahuila, Tamaulipas o Chihuahua, el tamaño del hogar, que el jefe del hogar sea trabajador ambulante o que trabaje en el sector agrícola, manufacturero, de transporte, ventas, o como ayudante o trabajador doméstico. Las variables correlacionadas inversamente con la probabilidad de ser pobre son: vivir en Baja California, nivel de educación y edad del jefe del hogar. Los datos de género del jefe de hogar y la ubicación (rural o urbana) de los hogares no fueron estadísticamente significativos.

  • English

    This study examines the determinants or correlates of poverty in the Mexican states bordering with the United States. The data used in the paper come from the 2008 National Survey of Income and Expenditures of Households. A logistic regression model was estimated to determine which variables might be important in explaining poverty in this region. It was found that the variables which are positively correlated with the probability of being poor are: living in Coahuila, Tamau­lipas or Chihuahua, size of the household, being an ambulatory worker or working in an agricultural occupation, and being a manufacturing, transportation, sales, domestic service or support worker. Variables that are negatively correlated with the probability of being poor are living in Baja California, the education level of the household head and his/her age. Gender of the household head and household location were not statistically significant in the logistic regression analysis.


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