Objetivo: establecer la relación entre la pobreza y la desigualdad con el crimen en los estados de Guerrero, Oaxaca y Chiapas a nivel municipal. Metodología: cuantitativa, utilizando datos del Consejo Nacional de evaluación (Coneval), del Sistema de Seguridad Pública (SNSP) y del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEGI). Se realizó un análisis de correlación y una regresión lineal múltiple y, por último, una regresión Tobit para datos censurados. Resultados: existe correlación a nivel estados y se comprobó por municipios. A medida que la pobreza extrema disminuye y aumenta la pobreza moderada, disminuyen los delitos. En el modelo Tobit, desigualdad contó con capacidad predictora, pobreza falló al incorporar controles de los cuales jefatura de familia monoparental tuvo alta significancia. Limitaciones: tenemos que la disponibilidad de datos de delitos en municipios de Oaxaca y no controlar el efecto del espacio geográfico en el modelo. Conclusiones: la variable desigualdad se relaciona en todos los casos con mayor criminalidad y tiene mayor capacidad de predicción del crimen, que la pobreza.
Objective: To establish the relationship between poverty and inequality with crime, in the states of Guerrero, Oaxaca and Chiapas at the municipal level. Methodology: A quantitative methodology was adopted, using data from Coneval, SNSP and INEGI, for which a correlation analysis was performed, first and then a multiple linear regression. Results: It was obtained that there is a relationship at the state level, and municipalities verified it. Total and extreme poverty and crime are inversely related (except for crimes against personal freedom). As extreme poverty decreases and moderate poverty increases, crime decreases. Limitations: The main limitations were the availability of crime data in municipalities of Oaxaca and not controlling the effect of geographic space in the model. Conclusions: It was concluded that the inequality variable is related in all cases to higher crime rates and has a greater capacity to predict crime than poverty.