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Zabdi Zared Almonte Gutiérrez, Juan Morales Jimenez, José Luis Jaramillo Villanueva, Ramón Díaz Ruiz, Rufino Díaz Cervantes
Objetivo: identificar los medios de vida que contribuyen a superar la pobreza alimentaria rural. Metodología: la investigación se realizó en tres comunidades de Zacapoaxtla, Puebla. Se aplicó un cuestionario a una muestra de 96 hogares con características indígenas. Se utilizó análisis multivariado para generar un índice, en escala de cero a uno, de los medios de vida, que se correlacionó con la línea de pobreza alimentaria. Resultados: el valor máximo del índice de los medios de vida correspondió al capital físico y el más bajo, el capital natural. El modelo de regresión Tobit mostró que los capitales financiero, social, humano y el físico, fueron significativos en explicar la pobreza alimentaria. Inicialmente se consideró la línea de pobreza alimentaria y no alimentaria, pero de la muestra solo un par de casos alcanzaron esta última. Limitaciones: la medición de la pobreza alimentaria utilizó un enfoque indirecto, basado en el ingreso del hogar. Sin embargo, un método multidimensional podría explicar de mejor forma la condición de pobreza de los hogares. Conclusiones: el capital financiero fue el que más contribuyó para superar la línea de pobreza alimentaria rural, por los apoyos gubernamentales y las remesas. El capital natural no contribuyó significativamente por el tamaño del predio, régimen de temporal y la tecnología.
Objective: Identify the livelihoods that contribute to overcoming rural food poverty. Methodology: The research was carried out in three communities in Zacapoaxtla, Puebla. A questionnaire was applied to a sample of 96 households with indigenous characteristics. Multivariate analysis was used to generate an index of livelihoods on a scale from zero to one, which was correlated with the food poverty line. Results: The maximum value of the livelihood index corresponded to physical capital and the lowest, natural capital. The Tobit regression model showed that financial, social, human and physical capitals were significant in explaining food poverty. Initially, the food and non-food poverty lines were considered, but in the sample only a couple of cases reached the latter. Limitations: The measurement of food poverty used an indirect approach, based on household income. However, a multidimensional method could better explain the poverty status of households. Conclusions: Financial capital contributed the most to overcoming the rural food poverty line, due to government support and remittances. Natural capital did not contribute significantly due to the size of the property, rainfed regime and technology.
