El peso de los recursos: determinantes de la pobreza en hogares de Monclova, Aguascalientes y la Ciudad de México

This paper aims to estimate the magnitude of poverty in three Mexican cities and to identify its determinants. Despite the number studies about poverty in our country, research on specific cities is rare, mainly due to limited information sources. In this paper, I propose an estimation of poverty based on the Mexican National Urban Employment Survey (Encuesta Nacional de Empleo Urbano-ENEU). Mexico City, Aguascalientes, and Monclova are chosen of case studies because of their contrasting economic experiences. The paper traces thetrend of urban poverty in Mexico during the 1990s, as well as the magnitude of poverty in those three cities for 1993, 1996, and 2000, examining three periods: before, during, and after the peso devaluation crisis that began in december, 1994. Additionally, marshalling evidence reported by ethnographic observation of poor households’ resources, this study assesses the relative weight of those resources based on a series of logistic regression models. I then gauge and discuss the differential effect of the following factors that put families at risk of falling into poverty: city of residence, demographic characteristics of households, education, labor force, and housing.El objetivo general de este trabajo es estimar la magnitud de la pobreza en algunas ciudades mexicanas e identificar la importancia relativa de factores determinantes de ese fenómeno. En este artículo se propone una estimación de la pobreza con base en la Encuesta Nacional de Empleo Urbano. La investigación se centra en las ciudades de México, Aguascalientes y Monclova. En el artículo se presenta la tendencia de la pobreza urbana en México durante la década de 1990, así como la magnitud de la pobreza en las tres ciudades durante 1993, 1996 y 2000, con el objeto de observar tres momentos: antes, durante y después de la crisis económica detonada en diciembre de 1994. También se examina el peso relativo de los recursos de los hogares a partir de una serie de modelos de regresión logística. Se despliega y discute el efecto diferencial de los siguientes factores de riesgo de vivir en la pobreza: ciudad de residencia, características demográficas de los hogares, educación, fuerza de trabajo y vivienda