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Introducción
En el presente estudio se pretende dar respuesta a las siguientes inquietudes. La primera consiste en identificar la relación entre el hecho de ser mujer y la probabilidad de sufrir algún tipo de robo en el micronegocio del que es propietaria. Una segunda cuestión es saber si las razones de los delincuentes para cometer un atraco en algún micronegocio se relacionan con la localización del establecimiento. Por último, nos interesa conocer en qué medida tener un micronegocio en un buen vecindario incide en las probabilidades de que este sea asaltado y cuáles son los factores que en realidad influyen en los robos a micronegocios en la Zona Metropolitana de Monterrey (ZMM), en el estado de Nuevo León, México.
Para aproximarnos a las anteriores indagaciones, el enfoque de la teoría económica del crimen es de utilidad porque sostiene que tanto los delincuentes como las víctimas son individuos racionales que toman decisiones siguiendo procesos de optimización (Cook, 1986). Es decir, al momento de decidir cometer un atraco, los delincuentes conocen el riesgo que entraña llevarlo a cabo, debido a la probabilidad de ser capturados, frente a la de obtener el objeto potencial del hurto. Asimismo, las posibles víctimas reconocen los costos que enfrentarían en caso de no tomar la decisión de invertir en medidas de seguridad.
Clotfelter (1977), Caldeira (1996) y Guzey y Ozcan (2010) señalan que, cuando los jefes de familia -en nuestro caso, los dueños de micronegocios- se sienten inseguros o tienen miedo de ser víctimas de algún delito, son más propensos a invertir en medidas de protección como alarmas contra robos, cámaras de vigilancia, cajas fuertes, seguros, rejas protectoras, candados de alta seguridad, perros, guardias de seguridad, etcétera. No obstante, los delincuentes pueden verse atraídos por algún objetivo potencial que les genere un mayor beneficio, sin que tengan en cuenta medidas de seguridad como las antes mencionadas.
Sin duda alguna, el crimen es un tema alrededor del cual ha habido diversas discusiones y teorías. Una de ellas es el análisis de la conducta criminal realizado por Becker (1968), Hindelang, Gottfredson y Garofalo (1978), Cook (1986), Skogan (1990) y Meier y Meithe (1993). Estos autores consideran que intentar cuantificar las diferentes razones que llevan a un delincuente a cometer un atraco no es tarea fácil, ya que tratar de comprender el pensamiento criminal apunta hacia la naturaleza intangible o contrafactual de cada individuo. Es decir, los motivos para que un delincuente decida llevar a cabo alguna actividad criminal pueden estar sujetos a distintos enfoques estructurales, culturales, económicos, psicológicos, sociodemográficos, etcétera.
Por su parte, Elffers (2003), Villarreal y Silva (2006), Aguayo y Chapa (2012), Aguayo y Medellín (2014), Alvarado, Valencia e Iturralde (2019) y Alvarado, Morales y Ortiz (2020) coinciden en que existen otras teorías sobre el crimen en las cuales las características estructurales, la localización y el vecindario son factores clave para que un delincuente decida cometer algún delito. Estas teorías son: la de adyacencia, la cual explica que la probabilidad de ser víctima de un robo o cualquier otro delito se incrementa conforme una persona se encuentra cerca de colonias conflictivas; la de la ecología social, que explica que las características físicas, demográficas y socioeconómicas de un vecindario influyen considerablemente en la probabilidad de que una persona, casa, negocio o empresa sean víctimas u objetos de un robo o delito; la de la desorganización social, que explica que si los habitantes de una colonia no están organizados es más probable que sean víctimas de algún delito -lo contrario ocurre con agrupaciones como la de “Vecino vigilante”, que en distintos lugares del país está conformada por vecinos que se organizan y colaboran para fomentar la protección propia, de sus familias y bienes, y actúan en conjunto con autoridades y cuerpos policiales locales para prevenir la delincuencia mediante la participación colectiva de la localidad- y la teoría del desorden social, que explica que el grado de descuido de las colonias, en la forma de viviendas deterioradas, edificios abandonados y terrenos baldíos con maleza, puede estar relacionado con la comisión de delitos en la zona.
En este sentido, Mugellini (2012 y 2013), Jaimes y Vielma (2013) y Denigri et al. (2014) establecen que los desafíos sobre seguridad pública, en específico los robos a micro y pequeños negocios, no son diferentes a los que afrontan las medianas y grandes empresas en México. Sin embargo, estas últimas cuentan con mayores medidas de prevención y detección de actividad delictiva, ya que, al poseer una mejor estructura organizacional, liquidez y capital, las mercancías de estas grandes empresas o negocios pueden ser aseguradas con facilidad. Mientras tanto, los micro y pequeños negocios conforman un segmento vulnerable a los impactos de la delincuencia, ya que la escasa disponibilidad de recursos y la falta de una cultura de aseguramiento de activos, entre otros elementos, limitan la capacidad de estos para afrontar y recuperarse de los efectos negativos de ser víctima de eventos de este tipo.
En este contexto, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2016b) reconoce un incremento de los niveles de inseguridad pública y violencia en México en la última década, que ha generado innumerables problemas de cierre y quiebra de negocios y empresas, lo cual ha afectado distintas esferas del desarrollo económico del país. En el caso particular del sector privado, delitos como el robo a las micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES) perjudican el desempeño y las ganancias de un sinnúmero de establecimientos, lo que ha influido negativamente en sus operaciones en el mercado y, a su vez, en la economía local de cualquier región. En la Zona Metropolitana de Monterrey esta situación no es la excepción.
A pesar de que se han hecho estudios en torno al crimen, los delitos y la inseguridad pública en la sociedad mexicana, aún son escasas las investigaciones sobre robos a micronegocios con un enfoque comparativo por género. Los estudios que existen abordan el tema desde una perspectiva cualitativa y descriptiva, con énfasis en delitos contra la propiedad y vehículos, así como en delitos personales, sexuales, homicidios o narcotráfico, entre otros. Por tal razón, decidimos realizar este estudio, pero con un enfoque social, espacial y cuantitativo, para lo cual utilizamos un modelo descriptivo de la geografía del robo y otro inferencial de elección discreta binaria de tipo logit. El primer modelo permite la realización de un diagnóstico de todos aquellos micronegocios que han sido objeto de robo, mediante una descripción de la variación espacial en la composición social de la ZMM. Por su parte, el segundo modelo (logit) posibilita el cálculo de la probabilidad de que un micronegocio, dependiendo de si es atendido por hombres o mujeres, sea objeto de la delincuencia en relación con las características de localización y vecindario.
Enfoques teóricos del crimen
Los estudios empíricos mencionados en la introducción sugieren que las zonas o los entornos en que viven los infractores de la ley se caracterizan generalmente por desempleo, salarios mal remunerados, educación precaria, etcétera. Por su parte, las localidades con rasgos opuestos, es decir, buenos empleos, salarios dignos, altos niveles de educación y mejores viviendas, atraen a la delincuencia.
En este sentido, diferentes teorías han estudiado los delitos y los niveles de inseguridad desde la perspectiva de la distribución espacial. Entre estas encontramos la teoría de la desorganización social (Shaw y McKay, 1942) y la teoría de las actividades rutinarias (Cohen y Felson, 1979). Ambas coinciden en que los delitos cometidos en una región determinada no muestran una distribución aleatoria en el espacio, sino que están estrechamente asociados con el entorno en el que se producen (Wortley y Mazerolle, 2008). Al respecto, Vilalta (2011) refiere que “los patrones geográficos del delito pueden estar asociados estadísticamente con las condiciones estructurales y la composición social de las diferentes áreas que conforman las ciudades”.
Considerando que la relación espacial entre delitos y variables sociodemográficas es un insumo importante para el diseño de una política de seguridad pública, la presente investigación se encuadra en las teorías de la desorganización social y de las actividades rutinarias. La primera sostiene que existe desorganización social cuando en una región hay altas tasas de delincuencia; es decir, factores como un estrato socioeconómico bajo, desempleo, marginación y cohesión social baja pueden desincentivar a una comunidad, lo que podría originar delincuencia potencialmente. Por esta razón, Sampson y Groves (1989) sostienen que las características estructurales de los vecindarios llevan a la desorganización social y, en consecuencia, a altos niveles de delitos contra la propiedad, las personas y la libertad.
Por otro lado, la teoría de las actividades rutinarias sostiene que existen áreas o zonas geográficas que estimulan la comisión de más delitos que otras; esto se debe a que las actividades realizadas en estas pueden ser más remunerativas que en otras zonas con baja influencia económica. En este sentido, Anselin, Griffiths y Tita (2008) señalan, en su teoría de criminología ambiental, que los delincuentes, al verse atraídos por estas características de la zona, coincidirán en tiempo y espacio, lo cual los conducirá a cometer algún delito. En específico, la teoría de las actividades rutinarias trata la comunidad delictiva no solo como una unidad de territorio -donde se cometen los atracos-, sino también como la organización de las relaciones humanas que se efectúan en el espacio y el tiempo, las cuales pueden llevar a la realización de actividades rutinarias que inducen a la comisión de algún delito. Esta teoría se aplica cuando tres elementos básicos convergen en el tiempo y en el espacio: el delincuente, los incentivos (productos, bienes o servicios) para cometer el atraco y la escasa vigilancia. Si estos componentes se combinan, los individuos tenderán a cometer delitos (Felson y Clarke, 1998).
Material y métodos
Para llevar a cabo el estudio se utilizan datos del portal del periódico El Norte y de la Procuraduría General de Justicia del Estado de Nuevo León (PGJNL) para el año 2016,1 así como datos agregados por área geoestadística básica (AGEB) del Conteo de Población y Vivienda 2010, del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). El tamaño de la muestra total de denuncias en el periodo de estudio fue de 3 764, que concentra todos los reportes de las Agencias del Ministerio Público de la entidad: 2 310 denuncias de robos a negocio con violencia y 1 454 robos sin violencia en la ZMM (véase la figura 1).
Fuente: elaboración propia con base en la cartografía urbana de la ZMM
Figura 1 Región objeto de estudio
Para responder a una de las cuestiones del apartado “Introducción” referente a la influencia de las características de localización y de vecindario sobre la probabilidad de que un micronegocio sea objeto de robo, en el presente estudio combinamos dos métodos distintos: 1) un modelo descriptivo de la geografía del robo que muestra los patrones espaciales de este delito, y 2) un modelo inferencial de elección discreta binaria estimado mediante un logit que posibilita la obtención de cálculos de la probabilidad de un suceso, así como la identificación de los factores de riesgo que determinan dicha probabilidad y su influencia o peso relativo sobre ellas.
Análisis descriptivo
Para alcanzar el objetivo propuesto en esta investigación y determinar el efecto de las características de localización y vecindario sobre la probabilidad de que un micronegocio de la ZMM sea objeto de robo, con o sin violencia, se realiza un análisis de distribución espacial, en el que se establece la cobertura de la colonia y del municipio donde se registró el robo a micronegocio señalado en los reportes de la PGJNL. Es decir, se modeló la georreferencia espacio-temporal de los robos utilizando el listado de colonias por áreas geoestadísticas básicas (AGEB), y con esta información se construyó un índice de rezago social con la finalidad de relacionar algunas características socioeconómicas del vecindario (Benita, 2012). Asimismo, para dicha determinación, se empleó el análisis de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), en los cuales la operación conjunta de los formatos de datos vectoriales, debido a su complementariedad, permitió potenciar el análisis espacial de algunas variables como colonias conflictivas, distancias a parques, vialidades, fábricas, escuelas, hospitales, iglesias, palacio municipal, cuerpos policiacos, número de habitantes, entre otras (véase el cuadro 1).
Cuadro 1 Descripción de variables
| Variables | Descripción |
|---|---|
| Robo | Variable dicotómica: 1 = si fue robo violento, 0 = robo no violento |
| Edad | Edad de la presunta víctima en años |
| Edad 2 | Edad de la presunta víctima al cuadrado |
| Sexo | Variable dicotómica: 1 = hombre, 0 = no |
| Educación | Grado de escolaridad en años |
| Micronegocio_propio | Variable dicotómica: 1 = sí, 0 = no |
| Segura | Variable dicotómica: 1 = percepción colonia segura, 0 = no |
| Poco | Variable dicotómica: 1 = percepción colonia poco segura, 0 = no |
| Insegura | Variable dicotómica: 1 = percepción colonia insegura, 0 = no |
| Mucha | Variable dicotómica: 1 = percepción policía mucha confianza, 0 = no |
| Poca | Variable dicotómica: 1 = percepción policía poca confianza, 0 = no |
| Nada | Variable dicotómica: 1 = percepción policía nada de confianza, 0 = no |
| Estacionamiento | Variable dicotómica: 1 = si cuenta con cajones de estacionamiento, 0 = no |
| Cámaras | Variable dicotómica: 1 = si cuenta con cámaras de vigilancia, 0 = no |
| Parque | Distancia en metros al parque más cercano del negocio |
| Vialidad | Distancia en metros a la vialidad más cercana del negocio |
| Escuela | Distancia en metros a la escuela más cercana del negocio |
| Hospital | Distancia en metros al hospital más cercano del negocio |
| Fábrica | Distancia en metros a la fábrica más cercana del negocio |
| Colonia | Distancia en metros a la colonia más conflictiva cercana al negocio |
| Policía | Distancia en metros al cuartel policiaco más cercano al negocio |
| Iglesia | Distancia en metros a la iglesia más cercana del negocio |
| Palacio | Distancia en metros al palacio municipal al que pertenece el negocio |
| Vigilancia | Variable dicotómica: 1 = si la colonia cuenta con caseta de vigilancia, 0 = no |
| Alta | Variable dicotómica: 1 = si existe marginación alta, 0 = no |
| Media | Variable dicotómica: 1 = si existe marginación media, 0 = no |
| Baja | Variable dicotómica: 1 = si existe marginación baja, 0 = no |
| Micro | Variable dicotómica: 1 = micronegocio, 0 = no |
| Pequeña | Variable dicotómica: 1 = pequeña empresa, 0 = no |
| Mediana | Variable dicotómica: 1 = mediana empresa, 0 = no |
| Industrial | Variable dicotómica: 1 = micronegocio con giro industrial, 0 = no |
| Comercial | Variable dicotómica: 1 = micronegocio con giro comercial, 0 = no |
| Servicios | Variable dicotómica: 1 = micronegocio con giro de servicios, 0 = no |
Fuente: elaboración propia.
A partir de estas pautas, se relacionaron las consultas de indicadores sociodemográficos y delitos definidos por género, categoría y giro del micronegocio, principalmente. Mediante la generación de estas consultas personalizadas, se construyeron los filtros adecuados que determinaron, a su vez, el parámetro que requería ser observado para un indicador definido en un nivel geográfico establecido; para efectos de este análisis, se optó por el nivel de localidad.
Una vez georreferida la información, se procedió a realizar un diagnóstico de los robos a micronegocios mediante un análisis de distribución espacial, en el que se utilizaron dos índices que permitieron la identificación de comportamientos específicos en su localización territorial. Estos índices son el índice del vecino más cercano (IVC), el cual hace posible determinar en el nivel general si en la región se está produciendo una concentración o una dispersión de los robos a micronegocios (Clark y Evans, 1954). El segundo índice es el de densidad (ID), que posibilita la identificación de las zonas en que existen las más altas concentraciones de robos a micronegocios en un espacio determinado (Méndez, 1997).
Lo anterior sirve como base para calcular el IVC, que consiste en mapear con exactitud la localización y la distribución de los robos a micronegocios en la ZMM a fin de cuantificar la distancia entre cada punto, es decir, cada robo a micronegocio, para después calcular la sumatoria total de esa distancia y obtener la distribución media observada:
(1)
Donde DMO es la distribución media observada; Σ γ es la sumatoria de robos a micronegocios en cada uno de los municipios que conforman la ZMM, y η se refiere al número de micronegocios (puntos muestrales) que han sido objeto de este tipo de delito.
A partir de la ecuación (1), se observa que DMO no es más que un promedio de la distancia por el número de puntos, de manera que, para interpretar este resultado, es necesario calcular la distribución media aleatoria (DMA), que está dada por la siguiente ecuación:
(2)
Donde n es el número de puntos en el espacio y a es la superficie del área trabajada -en nuestro caso, los municipios que conforman la ZMM-.
Una vez obtenidas la DMO y la DMA, se determina el IVC, el cual está definido por la siguiente función:
(3)
El valor del IVC varía entre 0 y 2,149. Si el IVC es mayor que 1, existe dispersión de los puntos en el área de localización; en cambio, si es menor que 1, existe concentración de las actividades en el espacio.2
Después de conocer los valores del IVC fue necesario saber si hay áreas puntuales dentro de la ZMM en donde estuvieran aglutinándose los robos a micronegocios. Para ello, se utilizó un mapa de densidad que permitió representar la concentración o la dispersión de los robos dentro de los municipios de la región objeto de estudio. Es conveniente señalar que, para llevar a cabo este análisis, se establece que un micronegocio tiene un radio de influencia o buffer de mercado de aproximadamente cinco kilómetros, es decir, este radio de acción es entendido como la demanda de personas que compran el producto o servicio ofrecido por el micronegocio (Méndez, 1997).
Análisis inferencial
Para estimar los efectos de las variables independientes sobre la probabilidad de que un micronegocio sea objeto de robo, se utilizó un modelo logit, que posibilitó el cálculo, para cada municipio de la muestra total de los micronegocios, de la probabilidad de pertenecer a una u otra de las categorías establecidas para la variable dependiente (véanse las variables en el cuadro 1). Por ejemplo, si la probabilidad es alta, se concluyó que el robo tiene elevadas posibilidades de ocurrir. Caso contrario, con valores reducidos de probabilidad (esto es, cercanos a cero), las posibilidades de ocurrencia son prácticamente nulas, ya que el valor de corte es 0.50. Para un vector X = (X 1 , X 2 ,…,X n ) de variables independientes, se puede calcular la probabilidad de que ocurra el evento a través de una probabilidad condicional, que puede representarse de la siguiente manera (Pérez, 2005):
(4)
Donde β 0 es el término independiente y β 1 X 1 + β 2 X 2 + … + β k X k es la combinación lineal de variables independientes.
La ecuación (4) representa la probabilidad de que el evento acaezca dadas las características determinadas por las variables independientes (X 1 , X 2 ,…,X n ) para cada dueño de negocio en el año de la muestra correspondiente al periodo de estudio. Esta ecuación se obtiene mediante una expresión que involucra funciones exponenciales de base e (2.71828...), de manera que se observa que el denominador es siempre mayor que el numerador, por lo que en todos los casos resulta un valor siempre positivo y menor que la unidad.
En este sentido, la ecuación (4) se basa o puede replantearse en una función logística, la cual se desarrolla de la siguiente forma:
(5)
A partir de la ecuación (5) los resultados se pueden acotar entre 0 y 1, ya que:
Por lo tanto, el modelo de regresión logit será de la forma:
(6)
Donde y, dados los valores de las variables independientes x2,…,xk, las probabilidades de que la variable dependiente tome los valores 1 y 0 son:
(7)
(8)
Por último, los efectos marginales del modelo se calculan partiendo de (6), de lo que se obtiene la derivada parcial de las variables, lo cual resulta de la siguiente forma:
(9)
Resultados y discusión
En la sección anterior expusimos los métodos utilizados en la investigación; ahora toca mencionar los resultados obtenidos de estos. Para ello, este apartado se organiza en dos subsecciones: los resultados del análisis descriptivo y los estimados del modelo inferencial.
Resultados del análisis descriptivo
El análisis descriptivo de las variables explicativas se sintetiza en el cuadro 2, en el cual se muestra que en 2016, en promedio, 61.3 por ciento de la muestra total de los micronegocios fue objeto de algún robo con violencia en la ZMM. Asimismo, se observa que la edad promedio de las personas dueñas de micronegocios que fueron víctimas de robo, sin distinción de género, es de 40.5 años. La edad promedio de los hombres es de 41.5 años y la de las mujeres es de 39 años.
Cuadro 2 Estadísticos descriptivos de las variables, 2016
| Variables | Global | Hombre | Mujer | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Media | Desviación estándar | Media | Desviación estándar | Media | Desviación estándar | |
| Robo | .613 | .486 | .67 | .471 | .53 | .499 |
| Edad | 40.560 | 8.541 | 41.54 | 8.323 | 39.02 | 8.652 |
| Edad 2 | 1,660.75 | 769.046 | 1,730.12 | 768.823 | 1,552.26 | 757.01 |
| Sexo | .609 | .487 | 1.00 | .000 | 0.00 | .000 |
| Educación | 10.947 | 3.065 | 11.12 | 3.107 | 10.67 | 2.979 |
| Micronegocio_propio | .696 | .459 | .69 | .464 | .71 | .453 |
| Segura | .129 | .336 | .13 | .331 | .14 | .345 |
| Poco | .487 | .499 | .46 | .499 | .52 | .500 |
| Insegura | .382 | .486 | .41 | .492 | .34 | .474 |
| Mucha | .135 | .342 | .13 | .336 | .15 | .352 |
| Poca | .541 | .498 | .52 | .500 | .57 | .495 |
| Nada | .322 | .467 | .35 | .477 | .28 | .450 |
| Estacionamiento | .306 | .461 | .34 | .473 | .26 | .437 |
| Cámaras | .327 | .469 | .35 | .476 | .30 | .457 |
| Parque | 9,438.44 | 63,220.46 | 10,349.72 | 67,897.08 | 8,013.16 | 55,108.42 |
| Vialidad | 11,182.7 | 77,309.85 | 10,430.13 | 73,733.41 | 12,359.77 | 82,605.72 |
| Escuela | 8,593.25 | 48,820.67 | 9,103.17 | 52,824.38 | 7,795.73 | 41,801.78 |
| Hospital | 12,328.1 | 79,648.54 | 12,513.72 | 79,639.89 | 12,037.92 | 79,688.32 |
| Fábrica | 9,569.43 | 54,364.81 | 8,776.65 | 51,720.28 | 10,809.36 | 58,257.30 |
| Colonia | 4,380.31 | 3,918.46 | 4,366.29 | 4,115.21 | 4,402.25 | 3,590.44 |
| Policía | 6,284.76 | 4,785.81 | 6,201.64 | 4,742.81 | 6,414.78 | 4,851.08 |
| Iglesia | 8,884.68 | 53,248.51 | 8,192.82 | 48,982.11 | 9,966.78 | 59,310.58 |
| Palacio | 7,458.03 | 5,722.99 | 7,545.54 | 5,659.06 | 7,321.15 | 5,820.87 |
| Vigilancia | .174 | .379 | .18 | .385 | .16 | .371 |
| Alta | .086 | .281 | .09 | .286 | .08 | .274 |
| Media | .502 | .500 | .48 | .500 | .54 | .499 |
| Baja | .410 | .491 | .43 | .495 | .38 | .486 |
| Micro | .987 | .111 | .99 | .108 | .99 | .116 |
| Pequeña | .011 | .108 | .01 | .106 | .01 | .113 |
| Mediana | .0005 | .023 | .0004 | .021 | .0006 | .026 |
| Industrial | .096 | .295 | .11 | .317 | .07 | .257 |
| Comercial | .672 | .469 | .67 | .469 | .67 | .470 |
| Servicios | .231 | .421 | .21 | .410 | .26 | .438 |
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo con los datos recabados, los dueños del sexo masculino son quienes más sufrieron robos a sus micronegocios, con 67 por ciento respecto del total; para el caso de las mujeres, la proporción es de 53 por ciento. Además, en el periodo de estudio, la mayoría de las personas dueñas de micronegocios, hombres y mujeres, declararon que tienen una percepción poco segura de la colonia en la que se encuentran sus establecimientos (en promedio, 46 y 52 por ciento, respectivamente), así como de la policía local (en promedio, 52 y 57 por ciento, respectivamente). Asimismo, es importante señalar que la escolaridad promedio de la muestra es de 10.94 años, lo que equivale a tener estudios de educación media superior. No obstante, si diferenciamos por género, se aprecia que las mujeres tienen mayor porcentaje en la terminación de estudios de secundaria (40 por ciento).
Respecto a las variables de vecindario, encontramos que los micronegocios que fueron asaltados están ubicados cerca de colonias conflictivas (en promedio, 4 380.3 metros), de algún cuartel policiaco (en promedio, 6 284.7 metros) y del palacio municipal, es decir, la sede del gobierno local de alguno de los trece municipios de la ZMM (en promedio, 7 458 metros). De lo anterior se deduce que existe un efecto dominó negativo de las colonias conflictivas hacia las colonias aledañas. Asimismo, en las zonas céntricas de los municipios se cometen más robos sin violencia a micronegocios.
En relación con el índice de rezago social en las colonias en las que se cometió algún robo a micronegocio, observamos que 50.2 por ciento de los delitos se cometieron en colonias con marginación media; 41 por ciento, en colonias con marginación baja, y solo 8.6 por ciento, en colonias con niveles elevados de pobreza. Por su parte, el giro de los micronegocios con mayor incidencia de robo, tanto para hombres como para mujeres, es el comercial (en promedio, 67.2 por ciento), seguido del de servicios (en promedio, 23.1 por ciento), específicamente en los micronegocios (en promedio, 98.7 por ciento).
Siguiendo con los resultados del análisis descriptivo, se encuentra que el valor promedio del IVC (véase el cuadro 3) es de 0.07, lo cual significa que los robos a micronegocios en la ZMM presentan una concentración principalmente en los municipios del centro (Monterrey y San Nicolás de los Garza) y tienden a una distribución aleatoria en el espacio. Sin embargo, en el análisis del IVC por municipio, Santa Catarina propende a la concentración de los robos (0.0186), seguido de García (0.0281), Monterrey (0.0282) y San Nicolás de los Garza, donde hay una mayor dispersión de los robos a micronegocios (0.2040).
Cuadro 3 Índice del vecino más cercano
| Municipio | IVC global | IVC hombre | IVC mujer |
|---|---|---|---|
| Santa Catarina | 0.0186 | 0.0214 | 0.0182 |
| García | 0.0281 | 0.1111 | 0.0808 |
| Monterrey | 0.0282 | 0.0446 | 0.0354 |
| Juárez | 0.0426 | 0.1559 | 0.1322 |
| Escobedo | 0.0536 | 0.0408 | 0.0349 |
| Guadalupe | 0.0569 | 0.0515 | 0.0418 |
| Apodaca | 0.0663 | 0.0152 | 0.0110 |
| San Pedro Garza García | 0.1369 | 0.0353 | 0.0240 |
| San Nicolás de los Garza | 0.2040 | 0.0249 | 0.0134 |
| I de Moran global | 0.8381 | 0.8294 | 0.8461 |
| I de Moran esperado | -0.0002 | -0.0002 | -0.0002 |
| z-score | 34.8015 | 33.2160 | 35.1347 |
| p-value | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
Fuente: elaboración propia.
No obstante, en el análisis del mismo índice por género destaca una mayor concentración de robos a micronegocios propiedad de mujeres en el municipio de Apodaca (0.011), seguido de San Nicolás de los Garza (0.0134). El municipio donde este índice es menor, es decir, en el que hay mayor dispersión de robos a micronegocios propiedad de mujeres, es Juárez (0.1322). Asimismo, los resultados del índice de Moran3 muestran una autocorrelación positiva y estadísticamente significativa, por lo que la distribución espacial de los resultados sugiere variaciones locales en la relación entre los riesgos relativos de robos a micronegocios y las características del contexto.
En lo que respecta al índice de densidad espacial, las figuras 2 y 3 evidencian agrupamientos elevados del porcentaje de robos a micronegocios, con violencia y sin violencia, en el ZMM. Los municipios con el mayor número de robos a micronegocios son Monterrey, Santa Catarina, Guadalupe y Apodaca, mientras que en San Pedro Garza García y San Nicolás de los Garza se cometen delitos o robos no violentos (véase la figura 4).
Fuente: elaboración propia
Figura 4 Distribución geográfica de la muestra de robos a negocios en la ZMM
Fuente: elaboración propia
Figura 5 Distribución geográfica de la muestra de robos a negocios por género
Por otro lado, en la figura 5 se puede apreciar que las mujeres sufren menos robos que los hombres debido a las características de vecindario y, en menor medida, de localización, en específico en los municipios de Monterrey, Santa Catarina, Guadalupe y Apodaca.
Resultados del análisis inferencial
El cuadro 4 concentra los resultados de las estimaciones del modelo logit, el cual permitió determinar el efecto de las características de localización y vecindario sobre la probabilidad de que un micronegocio sea objeto de robo en la ZMM. Para ello, las estimaciones se estructuran de manera global, es decir, sin distinción de género y, posteriormente, se realiza la diferenciación.
Cuadro 4 Estimaciones del modelo logit, 2016
| Variables | Coef. | Odds Ratio | P(Yi=Global) | Coef. | Odds Ratio | P(Yi=Hombre) | Coef. | Odds Ratio | P(Yi=Mujer) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Edad | .037*** (.011) | 1.03 | .008*** (.002) | .054*** (.014) | 1.05 | .011*** (.003) | .023 (.019) | 1.02 | .005 (.004) |
| Edad 2 | -.0005*** (.0001) | .999 | -.0001*** (.00003) | -.0005*** (.0001) | .999 | -.0001*** (.00003) | -.0005* (.0002) | .999 | -.0001* (.00006) |
| Sexo | .542*** (.079) | 1.72 | .124*** (.018) | - | - | ||||
| Educación | -.033** (.014) | .967 | -.007** (.003) | -.052** (.018) | .948 | -.010** (.003) | -.012 (.024) | .987 | -.003 (.006) |
| Micronegocio propio | -.056 (.097) | .945 | -.012 (.021) | .017 (.127) | 1.01 | .003 (.026) | -.216 (.159) | .805 | -.053 (.039) |
| Segura | -1.74*** (.188) | .174 | -.410*** (.038) | -2.00*** (.247) | .134 | -.460*** (.051) | -1.35*** (.297) | .258 | -.318*** (.061) |
| Poco | -1.08*** (.118) | .337 | -.242*** (.025) | -1.17*** (.156) | .309 | -.240*** (.030) | -.957*** (.192) | .383 | -.233*** (.045) |
| Insegura | -1.09*** (.119) | 2.96 | -.232*** (.024) | -1.10*** (.147) | 3.22 | -.225** (.026) | -.950*** (.185) | 2.60 | -.229*** (.043) |
| Mucha | -.733*** (.183) | .480 | -.175*** (.045) | -.743 (.239) | .885 | -.025 (.041) | -.810** (.303) | .444 | -.199** (.071) |
| Poca | -.612*** (.121) | .542 | -.137*** (.026) | -.637*** (.158) | .528 | -.128*** (.031) | -.622** (.192) | .536 | -.152** (.046) |
| Nada | -.602*** (.101) | 1.84 | -.133*** (.025) | -.621*** (.158) | 1.86 | -.121*** (.029) | -.601*** (.172) | 1.86 | -.150*** (.045) |
| Estacionamiento | .171 (.107) | 1.18 | .038 (.023) | .301* (.134) | 1.35 | .060* (.026) | -.137 (.186) | .871 | -.034 (.046) |
| Cámaras | .234* (.107) | 1.26 | .052* (.023) | .169 (.139) | 1.18 | .034 (.027) | .361* (.177) | 1.43 | .088* (.043) |
| Parque | -1.34e-06 (7.54e-07) | .999 | -3.03e-07 (.00000) | -1.81e-06 (9.38e-07) | .999 | -3.69e-07 (.00000) | -5.53e-07 (2.12e-06) | .999 | -1.81e-06 (.00000) |
| Vialidad | -1.84e-06*** (5.58e-07) | .999 | -4.17e-07*** (.00000) | -6.36e-07 (7.72e-07) | .999 | -1.30e-07 (.00000) | -7.28e-06** (2.63e-06) | .999 | -1.81e-06** (.00000) |
| Escuela | 1.27e-06 (1.16e-06) | 1.00 | 2.87e-07 (.00000) | 1.57e-06 (1.31e-06) | 1.00 | 3.19e-07 (.00000) | 2.58e-08 (3.37e-06) | 1.00 | 6.40e-09 (.00000) |
| Hospital | 1.17e-06* (5.74e-07) | 1.00 | 2.66e-07* (.00000) | 1.19e-06 (8.48e-07) | 1.00 | 2.43e-07 (.00000) | 2.29e-06 (1.18e-06) | 1.00 | 5.70e-07 (.00000) |
| Fábrica | -2.40e-07 (9.75e-07) | .999 | -5.45e-08 (.00000) | 3.73e-07 (1.21e-06) | 1.00 | 7.60e-08 (.00000) | -4.13e-07 (2.29e-06) | .999 | -1.03e-07 (.00000) |
| Colonia | -.00001 (.00001) | .999 | -3.40e-06 (.00000) | -.00003 (.00001) | .999 | -6.52e-06 (.00000) | .00001 (.00001) | 1.00 | 3.95e-06 (.00000) |
| Policía | .00002* (9.68e-06) | 1.00 | 5.64e-06* (.00000) | .00001 (.00001) | 1.00 | 3.34e-06 (.00000) | .00002* (.00001) | 1.00 | 7.01e-06* (.00000) |
| Iglesia | -1.77e-06 (1.19e-06) | .999 | -4.01e-07 (.00000) | -1.97e-06 (1.36e-06) | .999 | -4.02e-07 (.00000) | -1.91e-06 (3.22e-06) | .999 | -4.74e-07 (.00000) |
| Palacio | 4.13e-06 (8.25e-06) | 1.00 | 9.36e-07 (.00000) | .00002 (.00001) | 1.00 | 4.73e-06 (.00000) | -.00001 (.00001) | .999 | -3.30e-06 (.00000) |
| Vigilancia | -.488*** (.103) | .613 | -.115*** (.025) | -.346** (.133) | .707 | -.073** (.029) | -.777*** (.179) | .459 | -.191*** (.042) |
| Alta | -.0007 (.177) | .999 | -.0001 (.040) | .100 (.222) | 1.10 | .020 (.043) | -.151 (.305) | .859 | -.037 (.076) |
| Media | -.440*** (.100) | .644 | -.099*** (.022) | -.316* (.132) | .728 | -.064* (.026) | -.620*** (.158) | .537 | -.152*** (.038) |
| Baja | -.442*** (.103) | 1.55 | -.098*** (.022) | .324** (.131) | 1.38 | .065** (.026) | -.617*** (.158) | 1.85 | -.141*** (.028) |
| Micro | -12.56*** (.952) | 3.50e-06 | -.384*** (.017) | -8.95*** (1.02) | .0001 | -.307*** (.013) | -13.47*** (1.08) | 1.40e-06 | -.506*** (.047) |
| Pequeña | -12.77*** (.999) | 2.84e-06 | -.686*** (.016) | -9.17*** (1.09) | .0001 | -.735*** (.011) | -13.82*** (1.21) | 9.92e-07 | -.538*** (.044) |
| Industrial | -.105 (.149) | .899 | -.024 (.034) | -.047 (.186) | .953 | -.009 (.038) | -.086 (.261) | .917 | -.021 (.065) |
| Comercial | -.158 (.092) | .853 | -.035 (.020) | -.028 (.124) | .971 | -.005 (.025) | -.279* (.140) | .756 | -.069* (.034) |
| Servicios | -.150 (.083) | 1.17 | -.035 (.020) | -.035 (.124) | 1.03 | -.007 (.025) | -.274* (.140) | 1.31 | -.067* (.034) |
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.00. Error estándar entre paréntesis.
-Se eliminó la variable mediana debido a que no se encontraron datos suficientes para la corrida del modelo.
Fuente: elaboración propia.
En cuanto a las características individuales usadas como variables de control en las estimaciones del modelo sin distinción de género, destaca que, para el año de estudio, la edad es un factor que explica la probabilidad de que un empresario sea víctima de robo en su micronegocio. Por ser una variable estadísticamente significativa, se infiere que para aquel empresario que tenga un año más de edad en el mercado se incrementa la posibilidad de que sea asaltado en 1.03 veces más que en aquel de menor tiempo, manteniendo todos los demás factores constantes.
En lo que se refiere a la variable de escolaridad (educación), los signos que se encuentran son significativos y negativos, lo cual quiere decir que existe una relación negativa entre el grado de escolaridad y la probabilidad de ser víctima de robo en el micronegocio. Dicho de otra manera, si un empresario cuenta con un grado más de escolaridad en el periodo de estudio, la probabilidad de que sea víctima de robo en su micronegocio es de 0.967 menor que si no lo tuviera. Es decir, existe una relación que expresa que a mayor preparación académica se está mejor capacitado para prevenir o tomar medidas que minimizan el riesgo que implica la delincuencia.
Los resultados también muestran que los empresarios que han sido víctimas de robo tienen una percepción insegura de la colonia en la que se encuentra ubicado su micronegocio, así como de la policía local, lo que incrementa la posibilidad de que perciban inseguridad en ambas situaciones. Por ejemplo, la estimación de -1.09 (insegura) indica que la percepción de los empresarios de la inseguridad de la colonia donde está su micronegocio disminuye en promedio una unidad, lo que sugiere una relación negativa entre tal percepción y volver a ser víctima de robo en el micronegocio. Esto implica que si un empresario tiene una percepción negativa de la colonia en la que se encuentra su micronegocio, su oportunidad de percibir la posibilidad de ser víctima de robo es, en promedio, 2.96. De igual manera, la evidencia es consistente con las percepciones negativas respecto a la policía local, ya que los empresarios que han sido víctimas de robo perciben inseguridad en sus micronegocios, pues los coeficientes siguen siendo negativos.
En el análisis por características de vecindario observamos que los micronegocios de los empresarios que más han sufrido algún tipo de robo violento se encuentran cerca de una escuela, un hospital o un cuartel policial, lo cual significa que la posibilidad de que estos empresarios sean asaltados es, en promedio, 1.00 mayor que si sus micronegocios estuvieran lejos de estos puntos, manteniendo todo lo demás constante. En este mismo sentido, si los micronegocios se encuentran cercanos a una vialidad, la probabilidad de que sean objeto de robo se reduce en alrededor de 0.0000004 por ciento.
En lo que respecta al índice de rezago social de los lugares en los que se encuentran localizados los negocios, observamos que aquellos que están en una zona con marginación media y baja son propensos a ser objeto de robo. Asimismo, disminuye 12.5 y 12.7 unidades en promedio en el caso de micro o pequeños negocios, lo que sugiere una relación negativa entre los empresarios de estas categorías de negocio que muestra que existe más oportunidad de que sean víctimas de robo en 0.000003 y 0.000002 veces, respectivamente.
En cuanto a la interpretación de los efectos marginales por género, las estimaciones [P(Yi=hombre), P(Yi=mujer)] indican que para los empresarios varones con mayor nivel de escolaridad ha disminuido más (en uno por ciento) la propensión a ser víctimas de robo en comparación con las mujeres empresarias, ya que no se encuentra evidencia para estas últimas. De igual manera, mientras mayor es la edad de los empresarios hombres, mayor será la proclividad a la reducción de la probabilidad (en 0.001 por ciento) de que sean víctimas de robo, ya que son más conscientes de los riesgos y, por ende, pueden contratar servicios o equipos para dotar sus micronegocios de mayor seguridad.
Por otro lado, los signos negativos de las variables de percepción de la colonia y de la policía muestran que, para ambos géneros, a medida que se incrementa la percepción de inseguridad en las colonias en las que se ubican los micronegocios, mayor será la desconfianza en la policía municipal.
Haciendo un comparativo por el tipo y el giro del negocio, se aprecia que los hombres propietarios de negocios en la categoría de pequeñas empresas tienen mayor probabilidad de sufrir algún robo (73.5 por ciento), mientras que para las mujeres dueñas esta probabilidad es de 53.8 por ciento, en específico en los sectores de comercio y de servicios, con una probabilidad de 6.9 y 6.7 por ciento, respectivamente.
Por último, los resultados de vecindario para las mujeres empresarias indican que si sus micronegocios se encuentran cerca de una vialidad, la probabilidad de que sean víctimas de robo disminuye en 0.000001 por ciento, mientras que se incrementa en 0.000007 por ciento si están ubicados cerca de un cuartel de policía.
Discusión de los resultados
De acuerdo con los resultados de este estudio, se concluye que el modelo de elección discreta binaria tipo logit propuesto para cuantificar los efectos de las características de localización y vecindario sobre la probabilidad de que un micronegocio emprendido por una mujer sea objeto de robo en la ZMM coincide con los hallazgos de los estudios de Alvarado, Morales y Ortiz (2020) y Alvarado, Valencia e Iturralde (2019) respecto a los enfoques teóricos del crimen, en específico con las teorías de la desorganización social y actividades rutinarias, ya que las características de localización o vecindario sí influyen en la probabilidad de robo.
Es importante señalar que este estudio es pionero en la utilización de un análisis descriptivo de la geografía del robo y un modelo logit con enfoque de género, ya que su principal propósito es visualizar geográficamente y cuantificar los factores determinantes del robo en los micronegocios y dilucidar quiénes sufren más robos entre mujeres y hombres. Estos últimos son los que más sufren asaltos y robos en sus micronegocios.
En este sentido, no fue posible encontrar estudios con resultados de la misma magnitud. De igual forma, no se hallaron estudios acerca de la aplicación de estos métodos para dar un enfoque particular de género a los micronegocios. Algunas investigaciones de corte nacional como las de Aguayo y Chapa (2012), Jaimes y Vielma (2013), Mugellini (2013), Aguayo y Medellín (2014), Denigri, García y González (2014), Moreno, Cuevas y Michi (2015), Alvarado, Valencia e Iturralde (2019) y Alvarado, Morales y Ortiz (2020) abordan la temática de inseguridad pública (robo) que las empresas y la sociedad mexicanas han afrontado en la última década, y han encontrado que variables como las sociodemográficas, socioeconómicas, nivel de vecindario, localización, rezago social, estructura organizacional, tamaño de la empresa, duración del negocio y desempleo impactan significativamente en la probabilidad de que una empresa u hogar sufran algún tipo delito.
A pesar de que los autores han utilizado diferentes técnicas cuantitativas para medir el impacto de este fenómeno, los hallazgos de nuestra investigación coinciden en que las características estructurales de localización y vecindario son variables que afectan la probabilidad de robo a un micronegocio.
Conclusiones
En este artículo se demuestra que las características de vecindario y localización son relevantes al momento de predecir la probabilidad de que los empresarios sean víctimas de robo en sus negocios. En el periodo de estudio, variables del entorno como la distancia a un hospital o a una vialidad impactan de modo significativo en la probabilidad de que se cometa algún robo violento en los negocios. Asimismo, la desigualdad entre los municipios tiene un efecto negativo en la percepción de las colonias en las que se ubican los micronegocios, lo cual implica una mayor desconfianza en la policía municipal. Estos resultados son similares a los obtenidos por Aguayo y Chapa (2012) y Alvarado, Valencia e Iturralde (2019), quienes argumentan, a través de la teoría de adyacencia, que las características adyacentes de los vecindarios influyen notoriamente en la probabilidad de sufrir algún tipo de robo en la Zona Metropolitana de Monterrey.
En lo que concierne a los resultados derivados del análisis por género, las mujeres tienen una mejor percepción acerca de la disminución de la probabilidad de que se cometa algún robo violento en su micronegocio si este se sitúa en una colonia con vigilancia particular o privada, en lugar de que esta probabilidad disminuya por la presencia de la policía local. Se observa también que las mujeres empresarias no valoran el hecho de que haya cámaras en un micronegocio, ya que esto no significa que los robos disminuyan, puesto que se incrementan hasta en 8.8 por ciento. A su vez, encontramos evidencia de que los micronegocios de las mujeres empresarias están ubicados principalmente en los sectores de comercio y de servicios, en los cuales son víctimas de robos violentos.
Por último, aunque no menos importante, mediante el análisis geográfico de la distribución o cobertura de las víctimas de robos a micronegocios en la ZMM, encontramos evidencia de que existen áreas de oportunidad y mejora en servicios de seguridad pública en algunos municipios, por ejemplo, en Monterrey, Santa Catarina, García, Guadalupe y Apodaca. En estos municipios es alta la incidencia de robos con violencia a las micro y pequeñas empresas, principalmente las que son atendidas por hombres.
Por lo tanto, con base en estos hallazgos, consideramos pertinente someter a la consideración de los actores competentes las siguientes recomendaciones de política pública para disminuir los robos a negocio en la región objeto de estudio: 1) que las autoridades municipales, estatales y federales responsables de brindar a la población seguridad y bienestar lleven a cabo acciones en conjunto que garanticen la reducción eficaz de los robos a micronegocios, y 2) que estos organismos, en cooperación con las universidades, elaboren estudios o diagnósticos geoespaciales que faciliten la localización o puntos rojos de mayor robo a micronegocios en los municipios, con la finalidad de tomar mejores decisiones en la asignación y la distribución óptimas de las fuerzas policiales y de los recursos públicos para evitar la desigualdad y el descuido de colonias que requieren mayor seguridad.
