El empleo en el sector rural
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Esta tesis de doctorado del Colegio de Postgraduados en México hace una excelente compilación y trabajo empirico sobre la importancia de la fuerza de trabajo en el sector rural y la llamada teoria de los mercados segmentados. Con el nombre de teoría de la segmentación del mercado de trabajo (en adelante,TSMT) se suele englobar un conjunto de enfoques, bastante diverso en cuantoa sus orígenes y contenidos, que comenzaron a surgir a finales de los añossesenta impulsados por el descontento hacia la explicación neoclásica delmercado de trabajo. La economía ortodoxa, desde su óptica del equilibrio,encontraba dificultades para explicar fenómenos como la persistencia de lapobreza, el desempleo, la discriminación y, sobre todo, las desigualdadessalariales entre individuos semejantes. En particular, para la teoría del capitalhumano las diferencias salariales deberían reflejar diferencias en la productividad (y, en último término, en las cualificaciones); a corto plazo podría haber desigualdades transitorias o fenómenos como el desempleo involuntario, pero a largo plazo la búsqueda de la maximización del beneficio y de la utilidad.
Transcript of El empleo en el sector rural
El Colegio de México, A. C.
Centro de Estudios Internacionales
“Análisis del Programa de Empleo Temporal (PET) como estrategia de combate a la pobreza en México”
Tesis que presenta Gisela Robles Aguilar para obtener
el título de Licenciada en Relaciones Internacionales
México, Distrito Federal Mayo de 2007
Agradezco a mis padres, Danelly y Horacio, su apoyo y condescendencia
durante los últimos 9 años. Agradezco a mi hermano, Horacio, que siempre me recuerda
lo falible que soy. A los profesores de El Colegio de México agradezco sus enseñanzas,
en especial a los lectores de esta tesis, Carlos Alba, Ilán Bizberg, Gerardo Esquivel,
Fernanda Somuano, y a Blanca Torres, por su apoyo a lo largo de la carrera. Agradezco
a mis compañeros de Relaciones Internacionales, Administración Pública, Economía,
Demografía y Sociología, de quienes también aprendí muchas cosas y a quienes aprecio
mucho. Agradezco a Williams y a Flor que hayan compartido conmigo mucho del
tiempo que dediqué a elaborar esta tesis. Agradezco a todos los colaboradores de
Alternativas y Capacidades, por contribuir con sus ideas a esta investigación. Agradezco
a mis tíos y primos el apoyo brindado. Agradezco también las facilidades que me brindó
el personal de la Biblioteca Daniel Cosío Villegas.
2
Índice Número de página
Introducción.................................................................................................6
Capítulo 1. La pobreza: conceptos y evidencia para México.....................14
a. El concepto de pobreza...........................................................14
b. Diferentes definiciones de pobreza.........................................18
c. La pobreza en México: magnitud y características..................24
Capítulo 2. Estrategias de combate a la pobreza........................................38
a. Los métodos de focalización...................................................38
b. Los mecanismos de implementación.......................................49
Capítulo 3. El Programa de Empleo Temporal como estrategia de combate
a la pobreza .........................................................................................58
a. Las estrategias de combate a la pobreza en México................58
b. Objetivos y alcance del Programa de Empleo Temporal.........75
c. Base conceptual y su participación en la política social..........79
d. Antecedentes...........................................................................87
e. Evolución................................................................................90
Capítulo 4. Comparación entre evaluaciones externas del Programa de
Empleo Temporal..............................................................................101
a. Evaluación del Diseño..........................................................110
b. Evaluación de la Implementación.........................................116
c. Evaluación del seguimiento y evaluación continua...............124
Capítulo 5. Análisis empírico de la distribución de recursos del Programa
de Empleo Temporal..........................................................................133
Conclusiones y recomendaciones.............................................................167
Bibliografía..............................................................................................175
Anexos.....................................................................................................183
a. Anexo 1. Indicadores y fuentes de información de las
evaluaciones externas............................................................183
b. Anexo 2. Relación de personas entrevistadas........................186
c. Anexo 3. Datos utilizados del ámbito estatal.........................187
d. Anexo 4. Datos utilizados del ámbito municipal...................189
Tabla 1.1: Composición del ingreso en las zonas rurales..................................31
Tabla 1.2: Estructura del empleo en zonas rurales............................................36
Tabla 2.1 Estrategias de combate a la pobreza..................................................56
3
Gráfica 3.1 Recursos de algunos programas de combate a la pobreza de 1994 a
2005..................................................................................................................82
Gráfica 3.2 Número de beneficiarios de algunos programas de combate a la
pobreza de 1994 a 2005....................................................................................82
Cuadro 3.1 Estrategias de combate a la pobreza en México.............................84
Tabla 4.1 Metodología de las evaluaciones externas del PET.........................107
Tabla 4.2 Problemas en el diseño del PET......................................................111
Tabla 4.3 Problemas en la implementación del PET.......................................117
Tabla 4.4 Problemas en el seguimiento del PET.............................................125
Tabla 5.1 Presupuesto ejercido del Programa de Empleo Temporal 1995 – 2005
........................................................................................................................133
Gráfica 5.1 Porcentaje del PET ejercido por dependencia..............................134
Tabla 5.2 Empleos creados y variación porcentual.........................................135
Gráfica 5.2 Variación porcentual de empleos y presupuesto del PET.............135
Gráfica 5.3 Población según el grado de marginación del estado en el que
habitan en 2000...............................................................................................137
Gráfica 5.4 Porcentaje de recursos del PET 2003 para los estados según el
grado de marginación de Conapo del año 2000..............................................137
Gráfica 5.5 Distribución del presupuesto por grado de marginación de los
estados............................................................................................................137
Tabla 5.3 Municipios y recursos del PET según el grado de marginación en
2003................................................................................................................138
Tabla 5.4 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PAN según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................139
Tabla 5.5 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRD según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................139
Tabla 5.6 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRI según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................139
Tabla 5.7 Distribución porcentual de municipios gobernados por la coalición
PAN-PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003....139
Tabla 5.8 Distribución porcentual de municipios gobernados por otro régimen o
partido según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003..........139
Tabla 5.9 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PAN según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................140
Tabla 5.10 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRD según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................140
4
Tabla 5.11 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRI según
el grado de marginación y los recursos del PET en 2003................................140
Tabla 5.12 Distribución porcentual de municipios gobernados por la coalición
PAN-PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003....140
Tabla 5.13 Distribución porcentual de municipios gobernados por otro régimen
o partido según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003.......140
Tabla 5.14 Porcentaje de municipios de muy baja marginación que recibieron
recursos del PET en 2003 según el partido que los gobierna..........................142
Gráfica 5.6 Recursos totales del PET en 2003 per cápita por estado...............142
Gráfica 5.7 Recursos totales per cápita del PET en 2003 por grado de
marginación del estado en 2000......................................................................143
Tabla 5.15 Presupuesto y características socioeconómicas y políticas de estados
y municipios beneficiados por el PET............................................................145
Tabla 5.16 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos totales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003.......................150
Tabla 5.17 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos federales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003.......................152
Tabla 5.18 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos estatales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003.......................153
Gráfica 5.8 Recursos totales per cápita del PET en 2003 por grado de
marginación del estado en 2000......................................................................155
Tabla 5.19 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos totales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003.................157
Tabla 5.20 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos federales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003.................159
Tabla 5.21 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos estatales del
Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003.................161
Tabla 5.22 Vulnerabilidad de ingreso de beneficiarios del PET y Oportunidades
en 2003...........................................................................................................165
5
Introducción
En México se puso en práctica el Programa de Empleo Temporal (PET), que
tiene el objetivo limitado de proporcionar una fuente de ingresos a la población que
depende de actividades realizadas en el medio rural en períodos estacionales en los que
el empleo rural es bajo. Sin embargo, la evidencia presentada en las evaluaciones
externas que se han hecho del programa, y que analizo en esta tesis, muestra que el PET
no está beneficiando a las personas más pobres de los municipios más marginados del
país. Esto nos plantea las interrogantes de si el PET tiene un diseño adecuado para
combatir la pobreza en México y si este diseño es puesto en marcha de acuerdo a los
objetivos planteados.
En 2005, el Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social reconoció que
18’954,241 de mexicanos no alcanzaron a cubrir sus necesidades alimentarias, y que
muchos de ellos, el 65.7%, habitaba en zonas rurales. También reconocieron que la
pobreza de capacidades, es decir la insuficiencia de alimentación, salud y educación
básicas, alcanzó al 24.7% de la población, de los cuales el 59.8% habitaba en zonas
rurales. A su vez, el 47% de los mexicanos no cubrieron sus necesidades básicas de
alimentación, vestido, calzado, vivienda, salud, transporte público y educación,
compuestos en un 48.73% de población rural.1 Estas cifras indican que el sesgo rural de
la pobreza más extrema persiste a pesar de que sólo una cuarta parte de la población
mexicana vive en zonas rurales.
Es difícil negar la responsabilidad del Estado de garantizar el bienestar de la
población, aunque también es pertinente preguntar si las políticas públicas que pone en
marcha el gobierno para combatir la pobreza pueden reconciliarse con efectos de otras
1 Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social (Coneval), “Cuadros de resultados de medición de la pobreza 1992-2005”, México, Coneval, 2006 [DE, 25 de octubre, 2006: http://www.coneval.gob.mx/Cuadros%20de%20resultados.xls].
6
políticas gubernamentales y tendencias internacionales, como la liberalización del
mercado y los esquemas de producción flexibles que, en un inicio, perjudican a la
población más desprotegida. Si bien es difícil dar coherencia a la política social y a la
política económica, la dificultad aumenta en un ambiente en el que reina la desconfianza
entre ámbitos de gobierno y de ciudadanos.
Por ejemplo, podemos reconocer que los hogares más pobres del campo se
componen en su mayoría por trabajadores agropecuarios que tienen un salario o trabajan
sin remuneración, que tienen muy pocos ingresos de actividades no agrícolas, que son
poco productivos en el sector agrícola y para quienes las transferencias de recursos de
otras fuentes, ya sean públicas o privadas, son sumamente importantes.2 Si se aumentara
la inversión pública en proyectos de riego e infraestructura y se desregulara el sistema
de tenencia y uso de la tierra, la mano de obra y el crédito, tendríamos como resultado
un entorno institucional que incentivaría la productividad agrícola y mejoraría la calidad
de vida de estos habitantes. En este ambiente incluso el impacto de las transferencias
gubernamentales a los hogares más pobres serían más eficientes y progresivas.
El aspecto subsidiario de ciertas políticas de combate a la pobreza puede crear
incentivos perversos para los beneficiarios, el gobierno y la sociedad en general, si una
parte de la población, al mismo tiempo que se beneficia de estas transferencias, queda
segmentada y excluida de la dinámica económica y depende de la continuidad de estas
transferencias públicas. Esta situación no es deseable desde el punto de vista económico
pues es más eficiente incorporar más miembros a las actividades más productivas, ni
desde el punto de vista social pues sería deseable que las personas cruzaran la línea de
pobreza y evitaran el estigma que la pobreza representa para algunos. Un ejemplo son
2 Entre ellos cada vez hay más mujeres y población indígena con edad promedio avanzada. Banco Mundial, La pobreza en México: una evaluación de las condiciones, las tendencias y la estrategia del gobierno. Resumen y mensajes principales, Washington D. C., Banco Mundial, 2004, pp. 10 y 11. Banco Mundial, Generación de ingreso y protección social para los pobres, Washington D. C., Banco Mundial, 2006, p. 72.
7
los programas públicos de empleo que buscan dar una retribución a cambio de la mano
de obra poco calificada que es abundante pero no es demandada, productiva, ni
redituable; tampoco se menciona que para modificar estos ambientes estructurales que
determinan la pobreza se requieren cambios políticos más lentos y costosos que las
políticas de seguridad social.3
Los recursos son escasos y las políticas de desarrollo económico pueden entrar
en competencia con las políticas de combate a la pobreza. Desafortunadamente, la
inversión en infraestructura se ha reducido a costa de la expansión de políticas de
seguridad social como el seguro popular, el cual a su vez puede aumentar la brecha
entre trabajadores formales e informales y reducir la productividad nacional.4 ¿Serían
necesarias las políticas de combate a la pobreza en este escenario de desregulación,
pleno empleo e inversión en infraestructura? Probablemente sí, pues los países más
desarrollados y con mayor libertad de mercado interno aún enfrentan el problema de la
pobreza.
En 1995 se observó que la crisis económica que afectó al país tendría
consecuencias agresivas para la subsistencia de las regiones rurales y que sería urgente
aliviar esta situación mediante una vía rápida como es la transferencia monetaria directa
para sostener un nivel de ingreso de supervivencia. Por ello estuvo justificada la
creación del Programa de Empleo Temporal (PET), un programa orientado
expresamente a la población rural en situación de pobreza extrema, que fuera
demandado por los beneficiarios para reducir los costos de focalización al mínimo, que
involucrara a los gobiernos locales para que éstos lo adecuaran a sus ámbitos de trabajo
y que a su vez involucrara a los beneficiarios en los ejercicios de transparencia y
3 Michael Lipton y Simon Maxwell, “The New Poverty Agenda: an Overview”, Brighton, Institute for Development Studies, 1992 (Discussion Paper, 306), p. 7.4 Santiago Levy, “Can Social Programs Reduce Productivity and Growth? A Hypothesis for Mexico”, documento presentado en la Eight Global Development Conference organizada por la Global Development Network, Beijing, China, 12 al 19 de enero de 2007, p. 29.
8
rendición de cuentas. También fue importante que el programa auxiliara las necesidades
más inmediatas de ingreso, pero que a su vez creara condiciones que permitieran
aumentar la productividad de las comunidades beneficiadas, en este caso mediante la
creación de caminos e infraestructura social —obras de riego, sanitarias, entre otras—,
sobre todo cuando la inversión privada no tiene incentivos para realizarlas.
El Programa de Empleo Temporal (PET) tiene como base la definición de
pobreza de ingreso pues tiene como objetivo garantizar el ingreso de un salario mínimo
para los trabajadores en áreas rurales mayores de 16 años, lo que en principio les
permitiría adquirir en el mercado un conjunto de bienes que cumplen una función
esencial en la vida del ser humano. Si bien busca desarrollar infraestructura, el principal
objetivo del programa es emplear mano de obra poco calificada y sólo permite una
mínima proporción de inversión en materiales y maquinaria, por lo que los proyectos
desarrollados son de corto plazo. Para algunos, este programa representa un suelo del
cual iniciar inversiones en capital humano, infraestructura y proyectos productivos; para
otros, este programa no representa una puerta de salida de la situación de pobreza.
El diagnóstico que justificó la creación de este Programa de Empleo Temporal le
atribuyó características, magnitud y causas específicas al fenómeno de la pobreza. Esta
caracterización es útil para diseñar políticas que distribuyan el presupuesto público de
forma eficiente —maximizando su impacto— y progresiva —dirigido a los que menos
tienen—. También sirven como parámetro para evaluar los logros de las políticas en
términos del costo, eficiencia e impacto para combatir la pobreza. Sin embargo, deben
tomarse en cuenta las limitaciones que tienen tanto esta caracterización como las
políticas destinadas a resolver el problema mismo. Por ejemplo, el PET no toma en
cuenta una definición más amplia de pobreza que incluiría la necesidad de un buen
gobierno, estabilidad política, una buena relación entre el Estado y las iniciativas
9
privada y social, transferencia de tecnología y un ambiente internacional propicio para
lograr un desarrollo sostenido a largo plazo.5 Sin embargo, sobre todo en países poco
desarrollados como México, los aspectos múltiples de la pobreza están muy
correlacionados, es decir los estratos más pobres tienden a serlo en todos los aspectos,
por lo que el aliviar la pobreza de ingreso puede ser una decisión suficientemente
adecuada tomando en cuenta la escasa información disponible en estos países.6
Después de reconocer las limitaciones de la medición y caracterización de la
pobreza, analizo que, para esbozar la solución más asequible a este fenómeno, los
funcionarios públicos también deben concebir un método de focalización, que es el
conjunto de reglas que definen la elegibilidad de los beneficiarios de los programas
desde su diseño. Adicionalmente, los tomadores de decisiones también deben planear
los mecanismos de implementación, es decir los agentes e instituciones que pondrán en
práctica la política de combate a la pobreza.7 Con base en el diagnóstico del problema,
los métodos de focalización y los mecanismos de implementación pueden elegir la
solución que minimice los errores y los costos a la hora de elegir los beneficiarios y que
ofrezca el servicio con mayor impacto en el bienestar de éstos últimos.
La disyuntiva que tradicionalmente domina la discusión y el estudio sobre las
políticas de combate a la pobreza se refiere a si es conveniente tener un método de
focalización o prescindir de él y proponer políticas universales abiertas a toda la
población.8 No hay un método de focalización que garantice mejores resultados y es
claro que la información y los recursos disponibles para las agencias que ejecutan estas
5 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 32.6 Ravi Kanbur y Lyn Squire, “The Evolution of Thinking about Poverty: Exploring the Interactions” en Gerald M. Meier y Joseph E. Stiglitz (eds.), Frontiers of Development Economics. The Future in Perspective, Nueva York, Oxford University Press – The World Bank, 2001, p. 188.7 Jonathan Conning y Michael Kevane, “Community based Targeting Mechanisms for Social Safety Nets”, Washington D. C., Banco Mundial, enero de 2001 (mimeo), p. 9.8 Ernesto Camillo, “La evolución de los estudios de administración pública: la cuestión del objeto” en María del Carmen Pardo (comp.), De la administración pública a la gobernanza, México, El Colegio de México, 2004, p. 50.
10
políticas —ya sean centrales o locales— son la base de su éxito.9 El PET utiliza tanto
métodos de focalización geográfica —opera en zonas rurales marginadas— como de
demanda —las delegaciones federales en los estados y los gobiernos de los estados
deben presentar los proyectos que se llevarán acabo—, y en última instancia de
autoselección de los beneficiarios —accede a él quien está dispuesto a trabajar por un
salario menor al mínimo.
Hay otra discusión que ha estado soslayada y que se refiere a los mecanismos de
implementación de las políticas sociales pues los actores e instituciones que participen
en su puesta en práctica imprimen una lógica propia a las políticas de combate a la
pobreza.
El PET tiene un mecanismo de operación con base en las instancias locales y la
comunidad, es decir que se pone en práctica “de abajo hacia arriba”. La disyuntiva más
relevante de este diseño es quién definirá de la mejor manera los criterios de bienestar
con base en los que actuará el programa y a quién benefician estos criterios,10 pues las
instancias centrales pueden tener objetivos distintos a los de las otras instancias
centrales e instancias locales. Además, los costos del programa aumentan si sólo se
toman en cuenta ciertos intereses dentro de la comunidad y no todos los intereses, si no
se otorga poder de decisión a las entidades locales, si se exigen contribuciones de las
comunidades que sean demasiado altas o mediante convenios clientelares, si las
sanciones no son claras o si hay problemas de coordinación, información o habilidades
entre los actores involucrados.11
9 David Coady, Margaret Grosh y John Hoddinott, “The Targeting of Transfers in Developing Countries: Review of Experience and Lessons”, Washington D. C., Banco Mundial, diciembre de 2002 (mimeo), p. 14.10 J. Conning y M. Kevane, art. cit, p. 11.11 Deepa Narayan y Katrinka Ebbe, “Design of Social Funds: Participation, Demand Orientation and Local Organizational Capacity”, Washington D. C., Banco Mundial, 1997 (Discussion paper, no. 375), pp. 28-32.
11
Entonces, son tres dimensiones del PET las analizadas en esta tesis, en la que
argumento que, más allá de la definición de pobreza o el método de selección de
beneficiarios que se utilicen en el diseño de un programa de combate a la pobreza, las
instituciones y actores involucrados le imprimieron su propia lógica al programa,
desviando su diseño inicial impreso en las reglas de operación y añadiendo una lógica
clientelista que obedece a variables políticas como la ausencia de competencia electoral
y la afinidad con el partido gobernante. Las dificultades en el diseño, implementación,
evaluación del programa y rendición de cuentas se presentan entonces por la diversidad
de objetivos que son incorporados a la organización administrativa que pondrá en
marcha el proyecto, lo que hace estos procesos más complejos y susceptibles de ser
cooptados por intereses locales que perpetúen o agraven la situación de inequidad.
El PET fue otro intento por coordinar el trabajo sectorial que varias
dependencias realizaban en el ámbito rural para evitar duplicación de esfuerzos, vacíos
de acción o competencia entre las dependencias y promover sinergia entre los
proyectos. Sin embargo, el Programa de Empleo Temporal no ha tenido impacto en
aliviar la pobreza de los habitantes más pobres de las zonas rurales. Así, las
recomendaciones que concluyen este análisis sugieren que existen tres caminos a seguir
para la operación del programa: desaparecerlo o continuar con el diseño actual pero
fortaleciendo la coordinación entre instancias de gobierno, la capacidad de las
comunidades de dar continuidad a las políticas de desarrollo, la capacidad institucional
para articular demandas y el capital social de la comunidad. Esta meta puede llevarse a
cabo al crear una instancia coordinadora que ponga en práctica el programa “de arriba
hacia abajo” o al flexibilizar las reglas de operación para dar un mayor poder de
decisión a las autoridades locales y continuar con un programa “de abajo hacia arriba”.
12
Será necesario evaluar los costos de cada una de estas opciones frente a los costos que
implica el PET actualmente.
La estructura de la tesis es la siguiente: en el capítulo primero describo la
naturaleza objetiva y subjetiva del fenómeno de la pobreza, así como la magnitud y
características de ésta en México. En el segundo capítulo especifico los métodos de
focalización y mecanismos de implementación de las estrategias de combate a la
pobreza. En el tercer capítulo profundizo en los objetivos y alcance del Programa de
Empleo Temporal haciendo referencia a la evolución histórica tanto de las políticas de
combate a la pobreza en México como del programa mismo. En el capítulo cuarto
analizo las evaluaciones externas que se han hecho del programa y comparo sus
principales hallazgos y recomendaciones para el diseño, implementación y evaluación
del PET. En el capítulo quinto analizo la distribución de recursos del PET entre estados
y entre municipios en el año 2003; la evidencia muestra que la distribución de recursos
sí estuvo sesgada en ese año por criterios políticos y clientelares a pesar de que las
reglas de operación establecen criterios de marginación muy específicos para su
ejecución.
13
Capítulo 1. La pobreza: conceptos y evidencia para México
a. El concepto de pobreza
La preocupación del Estado, la sociedad y el mercado por el fenómeno de la
pobreza es tan vieja como la consolidación de estos tres conceptos como actores de la
vida pública, y desde entonces parece inevitable que los intentos de aliviar la pobreza
por parte de uno de los actores parezcan amenazas e injerencias en el ámbito de acción
de otro de ellos, lo que hace menos predecible y más complejo el combate a la pobreza.
Basta recordar que la Ley Speenhamland de 1795, promulgada por el Estado para
combatir la pobreza en Inglaterra ocasionada por los movimientos del mercado laboral,
paradójicamente empeoró la situación de los pobres, quienes prefirieron buscar una
solución mercantil a su problema.12 También en Inglaterra hubo un primer intento por
cuantificar este fenómeno mediante una línea de pobreza para Londres definida por C.
Booth en 1886; Benjamín Rowntree hizo lo mismo para la ciudad de Nueva York en
1910.13
Es difícil negar la responsabilidad del Estado de garantizar la seguridad social de
la población, es decir, el uso de medios sociales directos e indirectos para proteger y
prevenir la carencia y la vulnerabilidad entre la población. Sin embargo, es muy amplia
la variedad de acciones de seguridad social que han puesto en práctica tanto el Estado
como actores privados y otras instituciones sociales, pues dependen no sólo de la
naturaleza del problema sino también de las capacidades administrativas y políticas de
los actores que las ponen en práctica. Las diferentes acciones de cada actor pueden ser
vistas como conflictivas entre sí pues compiten por recursos escasos y afectan los
12Karl Polanyi, La gran transformación, trad. de Anastasio Sánchez, México, Casa Juan Pablos, 2000, pp. 193-210 y 297-312 [primera edit. 1947].13 Cit por R. Kanbur y L. Squire, art. cit, p. 185.
14
ámbitos de uno o más actores, pero en el largo plazo las acciones de los distintos actores
deben ser vistas como complementarias.14
El aumento en la desigualdad y la incidencia de la pobreza alrededor del mundo
no ha dejado de ser monitoreada, aunque hasta la década de 1970 sólo se podía hablar
de diagnósticos y experiencias locales sobre el problema.15 El ajuste estructural que se
dio de forma generalizada en el ámbito internacional desde inicio de los años 70 y a
principios de los años 80, redujo el gasto y la intervención del Estado en la economía, y
promovió la desregulación, la apertura de los mercados comercial y financiero y la
liberalización de precios, salarios, tasas de interés y tipo de cambio de las economías.
Las funciones centralizadas de los gobiernos de muchos países se desconcentraron a
favor de las autoridades locales y de los actores privados y sociales. A finales de la
década de 1980 y principios de 1990 hubo una preocupación más generalizada por los
fenómenos de la pobreza y la desigualdad pues se observaron los altos costos sociales y
la pérdida de eficiencia y productividad que trajo consigo este ajuste estructural
económico prescrito a países que habían sufrido la llamada “crisis de la deuda”.16 A su
vez, cambiaron las percepciones sobre las causas que originaban la pobreza hasta ese
momento y, por lo tanto, la forma sobre cómo combatirla.
Por ejemplo, los informes de instituciones internacionales como el Programa de
Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y el Banco Mundial destacaron la
necesidad de que el Estado contrarrestara temporalmente ciertos efectos negativos de la
14 Jean Dréze y Amartya Sen, Hunger and Public Action, Oxford, Clarendon Press, 1989, pp. 15 - 19.15 En el plano internacional las agencias de ayuda hicieron énfasis en la investigación sobre el desarrollo rural comunitario. M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 3. En México, las encuestas nacionales de hogares permitieron observar las primeras “fotografías” de la pobreza mexicana. Uno de los esfuerzos más antiguos por cuantificar la pobreza es el estudio de la Coordinación del Plan Nacional de Zonas Deprimidas y Grupos Marginados (Coplamar) titulado Macroeconomía de las necesidades esenciales en México: situación actual y perspectivas al año 2000, que elaboró la canasta normativa de satisfactores esenciales con datos del séptimo decil de ingresos de la encuesta ingreso – gasto de 1977. Santiago Levy, “La pobreza en México” en S. Levy (comp.), Ensayos sobre el desarrollo económico y social de México, México, Fondo de Cultura Económica, 2004, p. 47.16 Julio Boltvinik, “Introducción” en J. Boltvinik y Enrique Hernández Laos, Pobreza y distribución del ingreso en México, México, Siglo Veintiuno, 1999, p. 1.
15
liberalización económica, lo que a su vez permitiría que el ajuste económico continuara
su marcha.17 Sin embargo, sólo hasta diez años más tarde el Banco Mundial, en el
World Development Report 2000/2001: Attacking Poverty, tomó en cuenta los
ambientes institucionales, políticos y sociales que determinan la vulnerabilidad de
ciertos grupos de la población y evitan su acceso a tierra, crédito, capital físico, capital
humano y capital social. Reconoció también que el crecimiento económico y los
servicios sociales están determinados por factores e instituciones políticas, sociales y
culturales que no necesariamente favorecen a la población más pobre y que en
ocasiones les impiden expresar su opinión sobre sus propias necesidades. La nueva
estrategia contra la pobreza del Banco Mundial promovió ampliar el acceso a capital
físico, capital humano y capital social, aumentar la influencia de los pobres en las
instituciones y políticas que afectan sus vidas y garantizar la seguridad de los grupos
más vulnerables frente a los cambios externos bruscos.18
Las estrategias de combate a la pobreza reconocidas en el ámbito internacional y
puestas en práctica en diferentes países actualmente contemplan más dimensiones de las
que eran consideradas años atrás y suponen una relación más estrecha entre las acciones
públicas, privadas y sociales. Sin embargo, en ocasiones no son eficaces para
contrarrestar los efectos de la liberalización del mercado y los esquemas de producción
flexibles. Un ejemplo son los programas públicos de empleo que buscan dar una
retribución a cambio de la mano de obra poco calificada que es abundante pero no es
demandada, productiva, ni redituable.19 Tampoco queda claro cómo hacer para que estas
estrategias de combate sean aceptadas y apoyadas por parte de las clases que no resultan
17 Los informes son Development with Human Face, del PNUD de 1987 y por parte del Banco Mundial World Development Report de 1990 y Poverty Handbook de 1992. Margaret E. Grosh, “4. Cinco criterios para la elección de los programas contra la pobreza” en Nora C. Lustig (comp.), El desafío de la austeridad. Pobreza y desigualdad en la América Latina, México, Fondo de Cultura Económica, 1995, p. 166 (Lecturas de E Trimestre Económico, 86).18 Washington D. C., Banco Mundial, 2001, pp. 38 – 39.19 Iliana Yaschine Arroyo, “The Changing Anti-Poverty Agenda. What Can the Mexican Case Tell Us?”, IDS Bulletin. Nationalising the Anti-Poverty Agenda, 30, núm. 2, (abril 1999), p. 57.
16
beneficiadas de ellas.20 No se menciona que para modificar estos ambientes
estructurales que determinan la pobreza se requieren cambios políticos más lentos y
costosos que las políticas de seguridad social.21
Detrás de los cambios en las estrategias de combate a la pobreza hay un cambio
en la definición de pobreza que, por más objetiva que sea su justificación, tiene
consecuencias subjetivas y normativas que dan forma a la política de combate a la
pobreza. Como explica Amartya Sen, si bien las carencias que definen la indigencia de
cada ser humano son muy objetivas —falta de alimento—, la forma en la que estas
carencias son satisfechas con bienes y servicios es relativa y cambia según la edad,
sexo, metabolismo o actividades de las personas, el lugar, el tiempo, el clima y los
servicios públicos donde habitan, entre otros factores.22 El fenómeno de la pobreza se
puede definir de múltiples formas y las consecuencias económicas, políticas y sociales
de una definición de pobreza frecuentemente no pueden ser apreciadas del todo sino
hasta que se han puesto en marcha las prescripciones de políticas públicas que se
derivan de dicha definición.
Es importante destacar que diferentes definiciones de pobreza pueden ser
complementarias pues las variables que las determinan interactúan en la vida
cotidiana.23 El hecho de tomar como base una definición para la estrategia de combate a
la pobreza no significa forzosamente abandonar los indicadores de las otras definiciones
ya que pueden existir programas complementarios destinados a atacar las diferentes
características de la pobreza. Desde luego que en un contexto de recursos escasos, las
estrategias de combate a la pobreza no son del todo complementarias sino que compiten
20 John Toye, “Nationalising the Anti-Poverty Agenda”, IDS Bulletin. Nationalising the Anti-Poverty Agenda, 30, núm. 2, (abril 1999), p. 8.21 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 7.22 J. Dréze y A. Sen, op cit, p. 13.23R. Kanbur y L. Squire, art. cit, p. 190.
17
por esos recursos, lo que plantea el dilema de elegir entre una y otra definiciones de
pobreza, así como entre una y otra prescripción de política de combate a la pobreza.
En consecuencia, las mediciones de la amplitud, profundidad y severidad de la
pobreza diagnostican este problema y le atribuyen características, magnitud y causas
específicas con base en una definición de este fenómeno social. Estas mediciones de
pobreza son útiles para diseñar políticas que distribuyan el presupuesto público de
forma eficiente —maximizando su impacto— y progresiva —dirigido a los que menos
tienen—. También sirven como parámetro para evaluar los logros de las políticas en
términos del costo, eficiencia e impacto para combatir la pobreza. Debido a estas
implicaciones es necesario preguntarse cuáles son los diferentes conceptos y mediciones
de pobreza que han sido propuestos por académicos y funcionarios y cuáles lograron ser
incorporados al diseño, implementación y evaluación de las políticas. Analicemos estas
definiciones.
b. Diferentes definiciones de pobreza
Renata Lok Dessallien hace una revisión de los conceptos e indicadores de pobreza más
utilizados y agrupa familias de indicadores de pobreza que se relacionan con un
concepto de pobreza en común. A continuación presento la clasificación elaborada por
esta autora y, debido a que no es la única en organizar de esta forma el debate
conceptual sobre la pobreza, cito a otros autores que discuten ideas relevantes en cada
caso.24
1. Pobreza de ingresos: es quizá el concepto más inmediato de pobreza por lo evidente
que resultan sus efectos sobre el bienestar individual. El ingreso monetario, ya sea
24 Renata Lok-Dessallien, “Review of Poverty Concepts and Indicators”, PNUD, Nueva York, 1999, pp. 10-13 (mimeo) [DE, 30 de octubre, 2005, http://www.undp.org/poverty/publications/pov_red/Review_of_Poverty_Concepts.pdf].
18
medido por el salario o ganancia recibidos o por el gasto de las personas,25 agrega en
una medida cuantitativa y monetaria los satisfactores y el bienestar más tangibles. En su
forma más básica y generalizada, calcula una línea de pobreza con base en el costo
monetario de una canasta alimentaria que es un conjunto de bienes que cumplen una
función esencial en la vida del ser humano. Aquellas familias que no tienen el suficiente
ingreso para adquirir esa canasta están por debajo de la línea de pobreza de ingreso.26
Existen otras mediciones que toman en cuenta dentro de la canasta ciertos bienes no
alimentarios indispensables para la vida cotidiana —calzado, vestido, salud y educación
básicas, entre otros—, o añaden un porcentaje del costo monetario de la canasta que se
supone se destinaría a otros gastos indispensables.
La información sobre el ingreso abunda y desde el punto de vista metodológico
es conveniente utilizarla porque permite mediciones nítidas y ágiles y comparaciones un
poco menos riesgosas y más objetivas pues es común asignar un valor monetario al
ingreso alrededor del mundo. También permite identificar a los sectores de la población
que necesitan ayuda urgentemente. Con el paso del tiempo su metodología se ha
perfeccionado con el fin de mostrar el fenómeno de la pobreza de una forma más
acertada. Además de calcular una línea de pobreza, también se puede calcular la
profundidad y la severidad de la pobreza.27
Una de las desventajas que tiene esta forma de medir la pobreza es que toma en
cuenta una canasta demasiado básica que deja fuera muchos satisfactores no monetarios
25 El ingreso monetario a lo largo del año es volátil sobre todo para las actividades informales o rurales que dependen de la estacionalidad de la economía. El gasto o el consumo anual familiar son más estables a lo largo del año y toman en cuenta otros mecanismos sociales e informales que contribuyen a aliviar la pobreza —como obsequios o intercambios—. Técnicamente sería más conveniente medir el consumo de cada una de las familias del país, pero en la práctica esto es muy difícil debido a que cada familia tiene una forma diferente de consumir, de contabilizar su consumo y de ahorrar, mientras el ingreso puede agregarse en ingreso monetario y no monetario. Michael Parkin y Gerardo Esquivel Hernández, Macroeconomía, México, Pearson Educación, 2001, 5ª. ed., pp. 266-269.26 Bertha Lerner, América Latina: los debates en política social, México, Miguel Ángel Porrúa, 1990, p. 128.27 Además de medir el gasto en lugar del ingreso, también hay mediciones de ingreso personal per cápita (derivado de las cuentas nacionales) que son más informativas que el producto interno bruto per cápita. Renata Lok-Dessallien, art. cit, p. 10.
19
—capital, patrimonio—, públicos —infraestructura—, sociales —capital humano y
social— y políticos —representación y participación—28 que para ser apreciados
requieren de mediciones cualitativas, más lentas y costosas que los diagnósticos
cuantitativos. Otra desventaja es que una vez que se define la canasta es difícil tomar en
cuenta que los satisfactores cambian con el paso del tiempo.29 Esta canasta tampoco
ofrece información de cómo se asignan los bienes y servicios dentro del hogar. A su
vez, tampoco distingue entre pobreza crónica o transitiva ni entre los diferentes costos
de vida de distintas ciudades o regiones de un mismo país.30 Esta medición tan mínima
de la pobreza permite obtener fácilmente buenos resultados de las intervenciones
políticas destinadas a aliviar este tipo de pobreza, pues con relativamente pocos recursos
se pueden hacer transferencias monetarias que saquen a los individuos de esta situación
precaria.31
2. Pobreza de necesidades básicas: este concepto centra su atención en la carencia de
bienes y servicios públicos y privados que permiten el bienestar individual. Se
desarrolló durante la década de 1970 cuando la definición de bienestar hizo más énfasis
en la salud, la igualdad de oportunidades y la participación de la población rural en los
beneficios del desarrollo.32 Tiene la ventaja de ser una definición más amplia pues las
necesidades varían según la sociedad, sus leyes, la localidad, la producción y las
costumbres que la rigen, lo que a su vez implica una transformación social para aliviar
la pobreza.33 Sin embargo, dada la amplitud de la definición y su medición cualitativa,
28 B. Lerner, op cit, p. 129. En realidad, esta versión mínima de la pobreza monetaria puede ser reciente ya que economistas como Adam Smith tomaron en cuenta la construcción social de las necesidades básicas.29 B. Lerner, op cit, p. 131.30 R. Kanbur y L. Squire, art. cit, p. 194.31 J. Boltvinik, “Introducción…”, p. 12. Por ejemplo, la canasta que usa el Banco Mundial es tan básica que sólo toma en cuenta las calorías que un ser humano debe ingerir sin tomar en cuenta otros componentes alimentarios. 32 B. Lerner, op cit, p. 128.33 B. Lerner, op cit, p. 130.
20
no distingue ni prioriza entre las necesidades ni define los indicadores más adecuados
para evaluar estas necesidades.
Uno de los indicadores más conocidos es el Índice de Desarrollo Humano
elaborado por el PNUD. Agrega variables como el ingreso, el grado de alfabetización y
la esperanza de vida de la población y permite hacer comparaciones internacionales y
locales pues recientemente se han publicado índices desagregados geográficamente. A
pesar de que presenta “fotografías” o descripciones acertadas, a mediano plazo no
permite observar el comportamiento de estas variables por separado, la valoración social
de los indicadores incluidos y el desempeño de estos indicadores en los sectores más
pobres.34 Otra extensión o variación de este concepto es el Método de Medición
Integrada de la Pobreza (MMIP), desarrollado por Julio Boltvinik. Está diseñado para
agrupar la pobreza de ingreso y de necesidades básicas —bienes y servicios públicos,
capital físico, humano, social y de tiempo—. Sin embargo, su medición suele resultar
compleja y no permite derivar conclusiones relevantes.35
También hay críticas a este tipo de mediciones que agregan muchas variables.
Por un lado, se critica que esta definición de pobreza aún continúa siendo limitada pues
no toma en cuenta la necesidad de un buen gobierno, estabilidad política, una buena
relación entre el Estado y las iniciativas privada y social, transferencia de tecnología y
un ambiente internacional propicio para lograr un desarrollo sostenido a largo plazo.36
Por otro lado, sobre todo en países poco desarrollados, los aspectos múltiples de la
pobreza están muy correlacionados y el hecho de agregar más características no agrega
más información pues los estratos más pobres tienden a serlo en todos los aspectos. En
estos casos, la medición del ingreso puede ser suficientemente adecuada tomando en
34 Kaushik Basu, “On the Goals of Development” en G. Meier y J. Stiglitz (eds.), op cit, p. 62 y Michael Lipton, “Comment”, G. Meier y J. Stiglitz (eds.), op cit, p. 97.35 B. Lerner, op cit, passim. 36 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 32.
21
cuenta la escasa información disponible en estos países.37 Esta correlación tiene sus
excepciones. En Argentina, sobre todo tras la crisis de 1995, la pobreza de ingresos no
necesariamente estuvo correlacionada con la pobreza de patrimonio y capacidades.38
Esto quizá debido a que la pobreza en el momento de la crisis fue más coyuntural, por
lo que era más urgente aliviar la carencia de ingreso que de capital humano; lo anterior
claramente tiene consecuencias en las políticas de combate a la pobreza y en sus
resultados.
3. Pobreza de capacidades: esta definición enfatiza las características
multidimensionales de la pobreza y toma en cuenta la carencia de capacidades básicas,
que son los medios por los que una persona puede libremente satisfacer sus
necesidades.39 Así, la pobreza no es la carencia de ciertos bienes sino la ausencia de
libertad de acceder a esos bienes y de ponerlos a funcionar para satisfacer necesidades
básicas según las circunstancias personales, sociales o las relaciones de intercambio de
una persona y la comunidad en la que habita.40 Esta definición permite comprender
mejor la pobreza más crónica pues toma en cuenta las necesidades básicas de cada
individuo —que varían con la edad, sexo, metabolismo y actividades individuales y el
clima y los servicios públicos disponibles— y la inercia negativa que producen ciertas
relaciones desiguales dentro de la familia o la sociedad y que son difíciles de cambiar.41
Desde este punto de vista, todos los individuos pueden ser sujetos de una crisis que
disminuya sus niveles de vida, pero esta perspectiva destaca que hay condiciones
estructurales, como la exclusión social, la vulnerabilidad crónica, las relaciones
37 R. Kanbur y L. Squire, art. cit, p. 188.38 Marie-France Prévôt Schapira, “Las políticas de lucha contra la pobreza en la periferia de Buenos Aires, 1984-1994”, Revista Mexicana de Sociología, 59 (1996), pp. 77 y ss.39 Amartya Sen, Development as Freedom, Nueva York, Anchor Books, 1999, p. 90.40 J. Dréze y A. Sen, op cit, p. 13.41 J. Dréze y A. Sen, op cit, p. 13. y Luis Beccaria y Óscar Fresneda, “La magnitud de la pobreza en América Latina” en L. Beccaria, Julio Boltvinik, et al, América Latina: el reto de la pobreza, Bogotá, PNUD, 1992, p. 232 cit por B. Lerner, op cit, p. 132
22
personales, sociales o de intercambio desiguales, que impiden el acceso a bienes y el
funcionamiento de las capacidades básicas a largo plazo.
Así, combatir esta pobreza estructural implica cambios más radicales que van
desde la creación de capital humano hasta la promoción de la participación de los
excluidos en las decisiones que afectan su bienestar.42 También permite comprender la
pobreza transitoria como la falta de ciertas capacidades básicas y apreciar la movilidad
de individuos y familias dentro y fuera de la línea de pobreza. Desafortunadamente,
algunos indicadores que miden estas capacidades no son fáciles de agregar en términos
de familias, individuos o regiones, ni de monitorear a corto y mediano plazo.43
El hecho de adoptar una definición conceptual y ciertos indicadores a la hora de
medir la pobreza, también implica diferenciar las políticas públicas de combate a la
pobreza y maximizar tanto los recursos como el impacto de estas políticas a largo plazo.
En México, se han llevado a cabo esfuerzos para cuantificar el fenómeno de la pobreza
según las distintas definiciones que he presentado hasta este momento. Estos esfuerzos
de medición han desencadenado discusiones conceptuales no sólo sobre la naturaleza de
la pobreza en México y las características que la definen, sino también sobre la forma en
la que las políticas sociales deben combatirla. Por ello a continuación presentaré un
breve resumen de las discusiones que han definido la magnitud y características de la
pobreza en México.
42 R. Lok-Dessallien, art. cit, p. 5. 43 Otros conceptos que no caen dentro de la agrupación definida son el acceso a activos de diferentes tipos —financieros, tierra, infraestructura, consumibles durables, recursos naturales, entre otros—, desigualdad y distribución del ingreso, desagregación de la pobreza por género, edad, etnia o ubicación, tiempo disponible, indicadores de gobernanza, entre otros. R. Lok-Dessallien, art. cit, pp. 12 – 13.
23
c . La pobreza en México: magnitud y características
A continuación haré una descripción de las mediciones y características de la
pobreza en México, enfatizando la distribución de ella entre las zonas urbanas y rurales,
así como su relación con la generación de ingreso y los mercados laborales formal e
informal. No describiré la pobreza en términos de educación, salud, patrimonio,
protección social, tiempo, ciclo de vida y, de igual forma, reconozco que enfatizaré la
existencia de la pobreza de ingreso y soslayaré otras definiciones muy importantes de la
pobreza en México: la pobreza de capacidades, de patrimonio, de protección social, de
tiempo o la exclusión social. A pesar de que estos últimos elementos son características
que determinan en gran medida la situación de pobreza de algunos mexicanos, mi
interés consiste en señalar que el concepto de pobreza de ingreso y las líneas de pobreza
de ingreso son los que han prevalecido y dado forma a numerosas políticas federales de
combate a la pobreza en México. A su vez, estos conceptos están vinculados a los
argumentos que justificaron la creación de un programa de empleo temporal para aliviar
temporalmente la pobreza de ingreso en las zonas rurales al elevar la demanda de la
mano de obra no calificada.44
La medición de la pobreza en México, incluso de la pobreza de ingresos, ha
dado lugar a grandes debates debido a la discrepancia entre las cifras obtenidas por
diversos académicos. De acuerdo con el Método de Medición Integrada de la Pobreza
(MMIP), alrededor del 70% de la población mexicana vivía en condiciones de pobreza
en la década de 1980; este porcentaje se incrementó a 81.9% en 1996 y para el año 2000
el 54.2% de la población estaba en condiciones de pobreza extrema y 76.9% en
condiciones de pobreza moderada.45 Por otra parte, el Banco Mundial calculó que en 44 A lo largo de la tesis me refiero a las zonas rurales como aquellas clasificadas por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) con menos de 2500 habitantes; a pesar de que el Programa de Empleo Temporal (PET) opera plenamente en localidades de hasta 5000 habitantes y, con restricciones, en localidades de hasta 25000 habitantes.45 Julio Boltvinik y Araceli Damián, “La pobreza ignorada. Evolución y características” en Papeles de Población, num. 29, julio – septiembre 2001, pp. 24 - 32.
24
1995 17.9% de la población en México vivía por debajo de la línea internacional de
pobreza de 1 dólar norteamericano diario y 42.5% vivía con menos de 2 dólares
norteamericanos diarios.46 Asimismo, Santiago Levy calculó, con base en la Encuesta
Nacional de Ingreso y Gasto de 1984 y la Canasta Normativa Alimentaria definida por
la Coordinación General del Plan Nacional de Zonas Deprimidas y Grupos Marginados
(Coplamar), que 19.5% de los mexicanos podrían clasificarse como extremadamente
pobres y que era más conveniente prestar atención a esta estimación que a la hecha con
base en la Canasta Nacional de Satisfactores Esenciales (CNSE) de Coplamar que
clasificó al 81.2% de la población como moderadamente pobre en ese mismo año.47 De
igual forma, entre 1995 y 1997, diversas dependencias federales hicieron un diagnóstico
de la pobreza en México que se presentó con la puesta en marcha del Programa de
Educación, Salud y Alimentación (Progresa) en 1997. Ese documento estimó que el
29.3% de la población vivía en pobreza extrema en 1994. Por su parte, Enrique
Hernández Laos y Julio Boltvinik clasificaron al 68.5% de los mexicanos como pobres
en el año 2000.48 La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)
calculó que en 2004 el 37% de los mexicanos vivían en condiciones de pobreza y el
11.7% en condiciones de indigencia.49
Las cifras difieren porque caracterizan diferentes situaciones de pobreza y
suponen diferentes patrones de gasto en alimentos y en otros satisfactores. Las
mediciones con el MMIP y la CNSE indicaron que en 2000 más del 59% de los pobres
extremos vivían en áreas urbanas y cerca del 40% en áreas rurales, y que la pobreza
46 Banco Mundial, Indicadores de desarrollo mundial 2000 CD-ROM, Washington D. C., Banco Mundial, 2000.47 La CNSE incluyó rubros como alimentación, vivienda, salud e higiene básicas, cultura y recreación básicas, transporte y comunicaciones, vestido y calzado y pequeñas partidas para presentación personal. Enrique Hernández Laos, “Retos para la medición de la pobreza en México” en Miguel Székely (coord.), Números que mueven al mundo: la medición de la pobreza en México, México, Miguel Ángel Porrúa, 2005, p. 48.48 J. Boltvinik y A. Damián, art. cit, pp. 32.49 CEPAL, Panorama social de América Latina – 2005, Santiago, CEPAL, 2005, p. 71.
25
extrema urbana aumentó en más de 7 millones de personas entre 1994 y 2000 mientras
que la pobreza extrema rural sólo había aumentado en aproximadamente 1 millón de
personas.50 En las estimaciones de la CEPAL, si bien la mayoría de los pobres en 2004
se concentraban en las áreas rurales (44.1% de la población rural) el porcentaje de
pobres urbanos se elevó entre 2002 y 2004, representando el 32.6% de la población
urbana en este último año; mientras tanto la indigencia rural se redujo entre 2002 y
2004, la urbana aumentó.51 Con base en las mediciones de MMIP, de CNSE y de la
CEPAL, Julio Boltvinik y Araceli Damián aseguran que el crecimiento en la pobreza
extrema urbana es mayor que el de la pobreza extrema rural, pues la población urbana
está sujeta a fluctuaciones bruscas asociadas a las crisis económicas que afectan su
ingreso.
Sin embargo, los datos de Santiago Levy indican que en 1984 el 37% de la
población rural era extremadamente pobre frente a sólo un 9.9% de la población urbana,
esto quiere decir que más de dos terceras partes de la población pobre vivía en zonas
rurales en aquel entonces. Tomando en cuenta la severidad y profundidad de la pobreza,
es decir las brechas que separan a los más pobres entre los pobres, este análisis concluyó
que entre el 72.8% y el 76.6% de los mexicanos más pobres vive en zonas rurales, lo
cual sobrepasa a las dos terceras partes obtenidas por un conteo simple. Estos hallazgos
le permitieron concluir que la pobreza extrema es un fenómeno rural y que no es
suficiente observar el número de mexicanos pobres que no satisfacen sus necesidades,
sino que hay que tomar en cuenta que existen mexicanos viviendo en condiciones más
paupérrimas y enfatizar que las personas extremadamente pobres habitan en zonas
rurales.52
50 J. Boltvinik y A. Damián, art. cit, p. 36. 51 CEPAL, op cit, p. 69.52 Santiago Levy utilizó el índice de Foster-Greer-Thorbecke que le permite dar una mayor ponderación a los individuos más pobres dentro de los pobres. Santiago Levy, “La pobreza en México”..., pp. 56-57.
26
El diagnóstico elaborado por el Poder Ejecutivo Federal entre 1995 y 1997
concuerda con las conclusiones expresadas por Santiago Levy. En 1994 estimaron que
27.5% de la población vivía en condiciones de pobreza, pero sólo 12.1% habitaba en
zonas urbanas y 15.4% habitaba en zonas rurales y este porcentaje era susceptible de
aumentar si se tomaba en cuenta la profundidad y severidad de la pobreza. Además,
caracterizaron la pobreza como concentrada principalmente en los niños pues los
hogares pobres tenían un mayor número de miembros y mayor presencia de niños que
los no pobres (4 de cada 10 mexicanos menores de 10 años eran pobres). Además, de
acuerdo con la Encuesta Nacional de Planificación Familiar de 1995, el 18.7% del total
de niños mexicanos tienen una talla deficitaria y la mortandad infantil en la población
pobre duplica a la de la población no pobre.53 El diagnóstico del ejecutivo también
concluyó que había una asociación directa entre la pobreza y el tamaño de la localidad
pues la mayor parte de las localidades pequeñas concentraban a mucha de la población
pobre; aunque aclararon que a pesar de que en las ciudades hay mayor acceso a
servicios de salud y educación, la pobreza urbana es un fenómeno grave pues los niños
urbanos dependen más de los ingresos de otros miembros del hogar.
Como podemos observar, la medición y características que se atribuyen al
fenómeno de la pobreza suelen variar mucho, y con ellas varían la población objetivo, el
diseño y el tipo de apoyo de las políticas de combate a la pobreza. El diagnóstico
elaborado por el Ejecutivo arrojó una serie de recomendaciones que difieren en gran
medida de las que, por ejemplo, se dedujeron del diagnóstico de Enrique Hernández
Laos y Julio Boltvinik. México es uno de los pocos países en el mundo que tienen un
espacio gubernamental y una metodología oficial para definir el concepto y magnitud de
la pobreza. Después del diagnóstico que se llevó a cabo en 1997, la Secretaría de
53 Santiago Levy y Evelyne Rodríguez, “El programa de educación, salud y alimentación, Progresa – Programa de desarrollo humano Oportunidades” en S. Levy (comp.), op cit, pp. 194 – 205.
27
Desarrollo Social (Sedesol) convocó a varios académicos para formar un Comité
Técnico para la Medición de la Pobreza en abril de 2001, el cual tendría como tarea
trabajar con una canasta alimentaria de 1992 y calcular el porcentaje de la población
pobre del país.54 Posteriormente, a raíz de la publicación de la Ley General de
Desarrollo Social en enero de 2004, se creó el Consejo Nacional de Evaluación de la
Política Social (Coneval) que, entre otras funciones, debe establecer una metodología
oficial para la medición de la pobreza. Es importante destacar que el hecho de contar
con una medición oficial de pobreza permite definir un problema concreto y políticas
coherentes que permitan combatirlo cabalmente con métodos eficientes de selección de
beneficiarios, mecanismos eficaces para poner en práctica políticas públicas de combate
a la pobreza y evaluaciones de su costo y efectividad que permitan mejorarlos
continuamente.
El Comité llevó a cabo mediciones con las Encuestas Nacionales de Ingreso y
Gasto de los Hogares (ENIGH) de 2000, 2002, 2004 y el Coneval tomó la metodología
del Comité, actualizó los precios de la canasta alimentaria, modificó los factores de
expansión de la encuesta y obtuvo las cifras correspondientes para el mismo período.
Éstas muestran que, después de un aumento sensible de la pobreza a raíz de la crisis de
1995, ésta se redujo en forma constante hasta 2004 y que, a pesar de que en 2005 hubo
un aumento en los índices de pobreza, éste fue poco significativo. Sin embargo, no fue
54 El Comité estuvo formado por un representante del Consejo Nacional de Población (Conapo), del INEGI, de la propia Sedesol, 7 académicos y fue presidido por el Subsecretario de Prospectiva, Planeación y Evaluación de la Sedesol. La metodología del Comité consistió en definir tres líneas de pobreza. La primera fue la calculada con base en la canasta alimentaria que en 1993 publicaron el INEGI y la CEPAL y se proyectó a 2000, 2002 y 2004, tomando en cuenta la inflación. De acuerdo con esta metodología, la canasta alimentaria no cambió, pero sí cambió el costo de los productos —debido a la inflación— y el ingreso que los hogares destinan a adquirirlos. La segunda línea de pobreza fue de capacidades y tomó en cuenta las necesidades alimentarias, de salud y educación. La tercera fue la línea de pobreza de patrimonio que incluyó otras necesidades básicas como vivienda, vestido y transporte y para calcularla el comité definió en 2003 un coeficiente del gasto de un hogar en artículos no alimentarios. Con base en estas líneas de pobreza y diferentes Encuestas Nacionales de Ingreso y Gasto de los Hogares (ENIGH) el Comité calculó el número de personas que se encuentran por debajo de estas líneas de pobreza. Esta metodología ya no es utilizada por el gobierno federal para medir la pobreza pues fue modificada por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social (Coneval) como se explica en la página 24.
28
sino hasta 2002 que se recuperaron los niveles de pobreza extrema previos a la crisis de
1995 en las zonas rurales.
En 2005 la pobreza alimentaría o extrema alcanzó a 18.2% de la población,
mientras que 24.7% de los mexicanos enfrentaron pobreza de capacidades y 47%
sufrieron pobreza de patrimonio. En 2005 también observaron que la pobreza
alimentaria siguió siendo mayoritariamente rural —65.7% de ellos habitaba en zonas
rurales—. A su vez, la pobreza de capacidades en 2005 estaba formada en un 59.8% de
población rural y en un 40.2% de población urbana; y la pobreza de patrimonio se
compuso en un 48.73% de población rural y en un 51.2% de población urbana.55 Estas
cifras muestran claramente que persiste el sesgo rural en la pobreza más extrema a pesar
de que sólo una cuarta parte de la población mexicana vive en zonas rurales. No
obstante, la pobreza no existe exclusivamente en el campo ya que también hay pobreza
extrema en la ciudad y, si se toman en cuenta definiciones más amplias de este
fenómeno, sus características y recomendaciones para combatirla pueden cambiar
incluso radicalmente.
Como mencioné anteriormente, en este trabajo me interesa destacar que las
líneas de pobreza de ingreso han justificado la creación de programas de combate a la
pobreza, en específico del Programa de Empleo Temporal. Este programa opera en
localidades de menos de 5000 habitantes y está abierto a toda la población mayor de 16
años dispuesta a ofrecer mano de obra poco calificada. En 1992, el 35.6% de la
población en zonas rurales vivía en pobreza alimentaria y trece años después, en 2005,
este porcentaje seguía siendo muy similar —32.3%—. Aunado a la crisis de 1995 que
dejó a más de la mitad de la población rural en pobreza alimentaria, el estancamiento de
los precios reales de los productos y los salarios agrícolas también han contribuido a
que esta situación paupérrima se mantenga.
55 Coneval, “Cuadros de resultados ...”, s. p.
29
Entre las personas que viven en el medio rural se encuentran sujetos
agropecuarios y no agropecuarios, según la actividad económica principal que
desempeñan. La Encuesta Nacional de Empleo (ENE) distinguió, dentro de los sujetos
agropecuarios ocupados, a quienes son productores56 de quienes son trabajadores. El
Programa de Empleo Temporal está diseñado para atraer a los trabajadores agrícolas, y
por ello es pertinente acercarse a las estadísticas que muestren la magnitud de esta
población objetivo. Los trabajadores agropecuarios a su vez se dividen en jornaleros y
peones, empleados y operarios y trabajadores sin pago según la ENE. El término
jornaleros, mozos y peones “engloba a los trabajadores directos remunerados, ya sean
agrícolas o de actividad pecuaria, siempre y cuando en el agro no desempeñen otra labor
más que ésta;...aquí no se incluyen a los productores agropecuarios que desempeñan
actividades remuneradas en el campo, aún y cuando fuesen las principales para su
sustento.”57 En 2000, se contabilizaron 5’255,760 trabajadores agropecuarios; entre
ellos existen 2’767,536 personas clasificadas como trabajadores sin pago y 2’347,081
clasificados como jornaleros y peones, de los cuales 1’991,726 eran hombres y 355,355
eran mujeres.58 De ellos, 954,048 recibieron entre 1 y 2 salarios mínimos, 577,135
recibieron menos de un salario mínimo y cerca de 22,000 no recibieron ingresos.
Un cambio importante en el medio rural ha sido la expansión del empleo rural
no agrícola. En 1992, el trabajo asalariado no agrícola representaba el 20.4% del ingreso
de los hogares en zonas rurales, para el año 2000 este porcentaje aumentó a 36.1%. Si
sólo se toman en cuenta los hogares en pobreza extrema, en 1992 éstos obtuvieron
56 Los productores a su vez se clasificaron como propietarios, propietarios y ejidatarios, ejidatarios y comuneros, ocupantes, arrendatarios, aparceros y productores pecuarios sin tierra. INEGI y STPS, Encuesta Nacional de Empleo 2003. Glosario, México, INEGI-STPS, 2003, p. 213.57 Ibid., p. 256.58 Recientemente han disminuido la importancia del trabajo familiar y de las actividades no remuneradas entre los trabajadores agropecuarios y han aumentado la edad promedio y la participación de las mujeres entre ellos. INEGI y STPS, Encuesta Nacional de Empleo 2000, México, INEGI-STPS, 2000, cuadro 3.78 y 3.88.
30
15.9% de su ingreso del trabajo asalariado no agrícola, mientras que en 2000 obtuvieron
un 17.2% de su ingreso por las mismas actividades.59
En la tabla 1.1 podemos observar que las transferencias, ya sean públicas o
privadas, componen una cuarta parte del ingreso de los hogares más pobres. En este
segmento de la población rural también destaca la importancia del ingreso por trabajo
asalariado agrícola, sobre el ingreso por trabajo no agrícola o agricultura independiente,
lo que no sucede en el resto de los hogares rurales. Así, podemos reconocer que los
hogares más pobres del campo se componen en su mayoría por asalariados agrícolas y
agricultores independientes.
Tabla 1.1: Composición del ingreso en las zonas rurales.
Participación en el ingreso de:
Ingreso en 2000 de los hogares en áreas rurales.
Ingreso en 2000 de los hogares más pobres en
áreas rurales.Ingreso agrícola
Agricultura independiente 12.6% 16.8%Trabajo agrícola asalariado 11.3% 21.9%
Ingreso no agrícolaActividades no agrícolas independientes 5.7% 6.8%
Trabajo asalariado no agrícola de alto rendimiento 23.8% 4.4%
Trabajo asalariado no agrícola de bajo rendimiento
12.3% 12.8%
Transferencias 16.5% 25.4%Otras fuentes 17.8% 11.9%Fuente: Banco Mundial, Generación de ingreso y protección social para los pobres, Washington, Banco Mundial, 2006, p. 71.
De acuerdo con información del Banco Mundial, desde 1998 y hasta 2002 la
desigualdad en el ingreso del ámbito rural mexicano fue mayor que en el ámbito
urbano.60 A pesar de que la diferencia entre los salarios del ámbito rural y del ámbito
urbano se ha reducido durante la última década —quizá por el crecimiento del flujo de
remesas—, la desigualdad en el ámbito rural fue mayor debido a que el ingreso por
59 Banco Mundial, Generación de ingreso..., p. 71.60 La desigualdad por sí misma no es un indicador de la pobreza o viceversa, pero estos dos fenómenos se relacionan, por ejemplo, si existen ingresos monetarios mayores para quienes tienen acceso a educación superior, como ocurre en México.
31
agricultura y las actividades no agrícolas de alta productividad han aumentado
enormemente para los hogares más acomodados, los que generalmente no pertenecen a
un grupo indígena y tienen mejor educación y acceso a centros industriales y de
servicios.61
Además, de entre los sujetos que se dedican a las labores agropecuarias, aquéllos
que realizan principalmente una actividad no agropecuaria tienen más probabilidad de
recibir un ingreso mayor. De acuerdo con el informe sobre La pobreza en México del
Banco Mundial, las fuentes del ingreso no agrícola en las zonas rurales fueron el trabajo
rural no agrícola, el ingreso empresarial, las remesas, las transferencias privadas y
públicas —en especial Oportunidades y Procampo—. Entre estas actividades, algunas
son de alto rendimiento —por ejemplo el ingreso empresarial— y otras de bajo
rendimiento —por ejemplo el trabajo rural no agrícola—. En la tabla 1.1 observamos
que, en promedio, los hogares rurales obtuvieron en 2000 hasta un 23.8% de su ingreso
de actividades no agrícolas de alto rendimiento. Sin embargo, los trabajadores en
situación de pobreza extrema son también trabajadores poco calificados que obtuvieron
sólo un 4.4% de actividades no agrícolas de alto rendimiento. Estos trabajadores poco
calificados obtuvieron 12.8% de su ingreso principalmente del trabajo rural no agrícola
de bajo rendimiento —servicios ligados a la agricultura y actividades de construcción
—.
Sin duda el crecimiento del sector agrícola contribuiría a reducir la pobreza en
México, pero el poco crecimiento de este sector en los últimos años se ha concentrado
en el sector comercial de la agricultura, localizada principalmente en las tierras de riego
del norte del país, sin aumentar la productividad de la mano de obra en la agricultura de
pequeña escala y los cultivos de temporal. La productividad de la mano de obra en la
agricultura es sumamente inferior en comparación con otros sectores en México, así
61 Banco Mundial, La pobreza en México..., pp. 10 y 11.
32
como en comparación con otros países latinoamericanos.62 Aumentar la inversión
pública en proyectos de riego e infraestructura y contribuir a desregular el sistema de
tenencia y uso de la tierra, la mano de obra y el crédito crearían un entorno institucional
que incentivaría la productividad agrícola y mejoraría el impacto de las transferencias
públicas monetarias dirigidas a los pobres.
Actualmente, la cobertura de la infraestructura social sigue siendo baja para los
pobres en las zonas rurales pues la asignación de inversiones en estos servicios no se
correlaciona necesariamente con la falta de cobertura en ese sector. Además, los
programas más amplios orientados a generar oportunidades de empleo, ingreso y
desarrollo en las zonas rurales representan una gran inversión pero usualmente están
dirigidos a pequeños productores y agricultores con acceso a activos productivos y no a
los trabajadores y familias rurales más pobres.63 Esto es comprensible porque los
recursos de programas como Alianza para el Campo, Procampo y Aserca apoyan al
sector agrícola comercial y no son programas de combate a la pobreza.64 Sin embargo,
por un lado, estos programas no han mostrado efectividad a la hora de incrementar la
productividad y competitividad de la agricultura y, por otro lado, el beneficio de estos
apoyos podría también ser accesible a los pequeños productores con el fin de dar
certidumbre institucional a ese segmento del sector agrícola.65
62 Banco Mundial, Generación de ingreso..., p. 72.63 Incluso existe un programa diseñado para facilitar el acceso a la tierra de los jóvenes, pero no especifica mecanismos para discriminar entre los más pobres y aquellos que no lo requieren. Descentralización y entrega de servicios para los pobres, Washington D. C., Banco Mundial, 2006, pp. xvii-xviii.64 Procampo sí beneficia a pequeños agricultores aunque su distribución está sesgada hacia propiedades de mayor tamaño. Alianza por el Campo se asigna a los estados según el número de población rural pero también de acuerdo con el PIB agrícola, la tierra cultivada, la superficie irrigada, las unidades de producción y la contribución del gobierno del estado. Ibid., pp. xviii.65 Muchos de los fondos de desarrollo rural también cuentan con restricciones como reglas complejas, disposiciones excesivas, requisitos de contrapartidas federales, asignación retrasada de recursos; que impiden a los gobiernos locales adaptar el programa a la situación de pobreza que prevalece. Además, algunos gobiernos locales no cuentan con la capacidad de administrar con eficiencia las inversiones en infraestructura social que representen una mejora en la competitividad de su región. Sería deseable que un programa como Empleo Temporal pudiera evitar estas restricciones pero desafortunadamente el programa también adolece de ellas como veremos más adelante. Banco Mundial, Generación de ingreso..., p. 73.
33
Los trabajadores agrícolas difícilmente tienen acceso a los servicios financieros
y al sistema de investigación y extensión agrícola, por lo que hay que redirigir los
esfuerzos para incorporar a estos trabajadores sin tierra —principalmente a los más
jóvenes— a los sistemas de microfinanzas rurales, de investigación y al uso de la tierra.
Otro flanco que ha quedado descuidado es la protección social de los trabajadores
rurales, así como la protección frente a situaciones riesgosas como son los desastres
naturales. Para salvar esta situación de inseguridad los pobres recurren a estrategias
como diversificar la fuente de ingresos con actividades no agrícolas, agricultura de
subsistencia, evitar los gastos en salud y educación y emigrar. Sería ingenuo pensar que
la agricultura de subsistencia, la emigración o evitar los gastos en salud y educación
proporcionan una red de seguridad estable y de largo plazo, pues los costos
involucrados al poner en práctica estas estrategias son muy altos en el largo plazo.
Por ello es urgente redirigir esfuerzos para incentivar las actividades agrícolas y
no agrícolas de trabajadores agropecuarios no calificados y pequeños productores.66
Esto contribuiría no sólo a hacer más progresivas las políticas que ya existen para los
productores más grandes, sino también a proporcionar certidumbre al mercado de
trabajo agrícola y una “puerta de salida” para estos jornaleros con el fin de que dejen de
depender de las transferencias que asisten sus necesidad más apremiantes pero a las que
se sujeta el 25.4% de su gasto.
Estas recomendaciones de política pública estarían orientadas a mejorar el
ambiente institucional y dar certidumbre de las actividades en las zonas rurales. Sin
embargo, en 1995 se pronosticó que la crisis económica que afectó al país tendría
consecuencias peligrosas para la subsistencia de las regiones rurales y que sería urgente
66 Esto incluye cambiar las cosechas de bajo rendimiento por las de alto rendimiento, mejorar el equipamiento de los campesinos, incentivar la investigación agrícola, incentivar educación y hábitos de salud en la población rural, incrementar la productividad de los cultivos, incrementar la infraestructura social y de comunicaciones en el ámbito rural y atender las necesidades y proyectos productivos de jóvenes, mujeres, indígenas y otros grupos vulnerables específicos. Ibid., pp. 76 – 80.
34
aliviar esta situación rápidamente mediante transferencias monetarias directas para
sostener un nivel de ingreso de supervivencia. Por ello estuvo justificada la creación de
un programa orientado expresamente a la población rural en situación de pobreza
extrema, que fuera demandado por los beneficiarios para reducir los costos de
focalización al mínimo, que involucrara a los gobiernos locales para que éstos lo
adecuaran a sus ámbitos de trabajo y que a su vez involucrara a los beneficiarios en los
ejercicios de transparencia y rendición de cuentas. También fue importante que el
programa auxiliara las necesidades inmediatas de ingreso, pero que a su vez creara
condiciones para aumentar la productividad de las comunidades beneficiadas, en este
caso mediante la creación de caminos e infraestructura social —obras de riego o
sanitarias, entre otras—, sobre todo cuando la inversión privada no tenga incentivos
para realizarlas.
En 1995 Enrique Dávila, Santiago Levy y Luis Felipe López Calva hicieron un
análisis del mercado laboral en las zonas rurales en el que indicaron que, en 1993, 8.6
millones de personas fueron empleadas en actividades agropecuarias en localidades
menores a 100 000 habitantes, de los que sólo el 5% tenía acceso a seguridad social.67
Para 2004, las personas empleadas en actividades agropecuarias en localidades rurales
disminuyeron a 6.8 millones, de las cuales sólo el 4.16% tuvo acceso a seguridad
social.68 En 1999, del total de personas que trabajaban en el medio rural, el 60% no
poseía tierra y cerca de la mitad de las unidades de producción rural no reportaron
producción o sólo produjeron para autoconsumo.69
Para encontrar la población objetivo de un programa gubernamental de empleo
rural como el descrito anteriormente, Dávila et al definieron el empleo rural como un
67 “Empleo rural y combate a la pobreza: una propuesta de política”, Economía Mexicana. Nueva época, 4 (1995), p. 322.68 INEGI y Secretaría del Trabajo y Previsión Social (STPS), Encuesta Nacional de Empleo 2004, México, INEGI-STPS, 2004, cuadro 3.77 y ss.69 S. Levy y E. Rodríguez, art. cit, p. 203.
35
subconjunto de la Población Económicamente Activa (PEA) de las zonas menos
urbanizadas que está empleada o tienen intención de estarlo en actividades
agropecuarias (art cit, p. 318). En la tabla 1.2 resumo y actualizo algunas de las
características del empleo rural que presentaron Enrique Dávila, Santiago Levy y Luis
Felipe López Calva para definir a la población objetivo de un programa gubernamental
de empleo rural.
Tabla 1.2: Estructura del empleo en zonas rurales.Estructura de la ocupación 1993‡ 2000‡ 2004‡
Empleados rurales que no reciben ingresos 27%2.3 mill.
34.30%2.4 mill.
22.81%1.5mill.
Empleados rurales que reciben menos de 1 SM 32%2.7 mill.
29.41%2.02 mill.
40.3%2.7 mill.
Empleados rurales que trabajaron 40 hrs. o más y obtuvieron menos de 1 SM (A)
17.44% 1.5 mill.
17.44% 1.2 mill. ND
Jornaleros y peones que trabajaron 40 hrs. y ganan menos de 1 SM (B) 0.5 mill. .57 mill. NDJornaleros y peones que trabajaron menos de 35 hrs. por razones de mercado (C) 0.3 mill. .22 mill. ND
Población objetivo del programa [desde (B+C) hasta A] 0.8 - 1.5 mill.
0.79 -1.2 mill. ND
‡ Las cifras indican porcentaje del empleo rural definido como empleo agropecuario en localidades menos urbanizadas (6 898 255 en 2000, 6 764 470 en 2004) o millones de personas según se indique.SM Salario Mínimo.ND Información no disponible por cambios en la ENE.Fuentes: E. Dávila, et al, art. cit, pp. 322 y ss. e INEGI - STPS, Encuesta Nacional de Empleo, México, INEGI - STPS, 2000 y 2004.
A pesar de que la condición de los trabajadores y empleados rurales puede estar
empeorando, la población objetivo de un programa gubernamental de empleo rural se ha
reducido, producto de la reducción del segmento rural del mercado laboral que ya
observamos, y no como resultado de mejores condiciones de trabajo. Para quienes
diseñaron este programa, la política laboral debería reducir el mercado de empleo rural
y, a su vez, reducir el mercado de empleo informal y ampliar el mercado formal
mediante la flexibilización de la legislación laboral. El mercado rural sí se ha reducido
como parte de la ampliación de los mercados informal urbano y formal, pero esto no
indica que se pueda prescindir de políticas para estabilizar el mercado rural.
36
El Programa de Empleo Temporal (PET), a pesar de atacar el desempleo rural
mediante la creación de empleo e infraestructura que promueva la productividad a largo
plazo, representa sólo una estrategia parcial para combatir el desempleo rural, como los
propios autores expresan (art. cit, p. 326). En 1999, el PET consiguió crear la meta
máxima de 1’189,600 empleos, una cantidad dentro del rango de empleos que justificó
su creación —entre 0.8 y 1.5 millones de empleos—. En el año 2004, la ENE reflejó
que todavía era muy necesario atender a una población muy similar —quizá un poco
más pequeña— a la definida como objetivo del PET en 1995. La tabla 5.2 de la página
136 muestra que los empleos creados por el PET han disminuido constantemente a
partir de 2000 por debajo del intervalo de población objetivo definido para el mismo
año (entre 0.7 y 1.2 millones de personas).
Al parecer se ha perdido la confianza en que las transferencias directas a los
trabajadores rurales que realizan actividades agropecuarias sean eficaces para combatir
la pobreza, debido a que la asistencia de este tipo tiene un costo muy alto y no suele
otorgar los beneficios a largo plazo que sí otorga la inversión en capital humano,
infraestructura o productividad. Estrategias como el PET, enfocadas en elevar el
bienestar de segmentos de la población que no se benefician de las tendencias generales
de la economía mexicana pueden ser fundamentales para combatir el desempleo y la
pobreza siempre y cuando no distorsionen el mercado laboral y trabajen dentro de un
marco institucional que asegure el mayor impacto de redes de seguridad como ésta.
Veamos a continuación cómo se conciben y operan las estrategias de combate a la
pobreza dentro de las restricciones institucionales ya mencionadas, y las ventajas,
desventajas y efectos que ofrece un diseño como el del PET.
37
Capítulo 2. Estrategias de combate a la pobreza
Las diferentes definiciones de la pobreza, su medición y caracterización no sólo
proporcionan un marco conceptual para diagnosticar sus causas y efectos, sino también
prefiguran de cierta forma las alternativas de solución a este problema. Sin embargo, a
la hora de esbozar el diseño de política pública más asequible, los funcionarios públicos
también deben concebir un método de focalización, que es el conjunto de reglas que
definen la elegibilidad de los beneficiarios de los programas. Adicionalmente, los
tomadores de decisiones también deben planear los mecanismos de implementación de
los programas, es decir, los agentes e instituciones que pondrán en práctica la política de
combate a la pobreza.70 Con base en el diagnóstico del problema, los métodos de
focalización y los mecanismos de implementación, los diseñadores de las políticas
públicas pueden elegir la solución que minimice los errores y los costos a la hora de
elegir los beneficiarios y que ofrezca un mayor impacto en el bienestar de éstos últimos.
a. Los métodos de focalización
La disyuntiva que tradicionalmente domina la discusión y el estudio sobre las
políticas de combate a la pobreza se refiere a si es conveniente tener un método de
focalización o, si es preferible, prescindir de él y proponer políticas universales.71 Las
políticas focalizadas privilegian la acción individualizada y teóricamente temporal para
atender las consecuencias más evidentes de la pobreza.72 Las políticas universales
privilegian la acción colectiva y generalizada a todos los individuos de la comunidad.
Ofrecen beneficios a todos los habitantes, generalmente mediante el subsidio de bienes
70 J. Conning y M. Kevane, art cit, p. 9.71 E. Camillo, art. cit, p. 50.72 Carol Graham, Public Attitudes Matter: A Conceptual Frame for Accounting for Political Economy in Safety Nets and Social Assistance Policies, Washington D. C., Banco Mundial, diciembre de 2002 (Social Protection Discussion Paper Series, 233), pp. 5-6.
38
de consumo, de servicios educativos y de salud básicos o especializados y mediante
campañas emergentes como las de vacunación o protección ambiental.73
Estas políticas universales tienen como base un concepto amplio de pobreza
definido como la carencia de oportunidades y niveles de bienestar aceptables frente a
otros estratos sociales. Debido a que suponen que la pobreza es creada por la
convivencia social, es conveniente garantizar a toda la comunidad beneficios provistos
por el Estado para asegurar la coordinación y universalidad del bienestar.74 Según
Renata Lok-Dessallien, este tipo de políticas son convenientes si hay cifras pequeñas de
pobres y éstos corren el riesgo de ser excluidos por cualquier requisito que se añada
para recibir los beneficios.75
Las estrategias universales y sectoriales surgieron claramente durante la
construcción de los Estados de bienestar en América Latina en los primeros tres cuartos
del siglo XX. Sin embargo, a partir de la década de 1970, el modelo universal de
políticas de seguridad social comenzó a recibir críticas al hacerse evidente su poca
flexibilidad para adaptarse a los cambios en los ámbitos locales e internacionales. En
general, en América Latina estos programas universales y centralizados tuvieron
resultados regresivos y poco eficientes.76
Por un lado, los programas universales no fueron eficientes porque en la mayoría
de los países no se vigiló el costo de atender a una población objetivo frente a los
beneficios que ello implicaba, generando a su vez un desequilibrio fiscal insostenible.
Estas políticas distorsionaron los precios y salarios relativos mediante subsidios
73 Dagmar Raczynski, “Targeting Social Programs: Lessons from the Chilean Experience” en Crisóstomo Pizarro, Dagmar Raczynski y Joaquín Vial (eds.), Social and Economic Policies in Chile’s Transition to Democracy, Santiago, CIEPLAN-UNICEF, 1996, p. 220.74 Dagmar Raczynski, “The Crisis of Old Models of Social Protection in Latin America. New Alternatives for Dealing with Poverty” en Victor E. Tokman y Guillermo O’Donnell (eds.), Poverty and Inequality in Latin America. Issues and New Challenges, Notre Dame, Helen Kellog Institute for International Studies - Universidad de Notre Dame, 1998, pp. 141 y ss.75 Art. cit, pp. 6 y ss.76 C. Graham, art. cit, pp. 18 y ss.
39
generalizados y controles de precios y salarios, e impusieron un marco regulatorio poco
flexible a actividades tradicionales como la agricultura.77 Por otro lado, la centralización
de las políticas universales aumentó los costos administrativos de las oficinas
burocráticas que atendían a un sinnúmero de beneficiarios. Al ser homogéneas para toda
la población, estas políticas no incorporaron la experiencia, conocimiento ni recursos
locales particulares y tampoco diferenciaron los proyectos gubernamentales según las
necesidades de la población y de cada comunidad, lo que ocasionó que la intervención
gubernamental tuviera efectos perversos no previstos por la misma.78 La población
comenzó a participar activamente en áreas temáticas que la atención sectorial de
carácter universal no estaba cubriendo; en el caso de México destacan la atención a
discapacidades y enfermedades como el VIH-SIDA y la diabetes.
Como resultado de lo anterior, países como Estados Unidos, Gran Bretaña, Chile,
entre otros, privatizaron muchos servicios sociales públicos. A su vez, surgieron también los
movimientos pacifistas, feministas, ambientalistas y rurales que llamaron la atención y
desafiaron la legitimidad del Estado en áreas que éste mismo no estaba atendiendo.79 En
México, las críticas al modelo de políticas universales se presentaron sólo hasta la
década de 1980 y la propia burocracia enfatizó la reducción del papel del Estado en la
economía, la provisión de servicios y seguridad sociales mediante el mercado y las
acciones individualistas para aliviar la pobreza. Las políticas universales, símbolo de la
amplitud de la intervención del Estado fueron sustituidas por políticas focalizadas.
La mayoría de los países ya tenían políticas selectivas para atender a ciertos
sectores de la población, pero a raíz de la crisis de la deuda, ciertos países buscaron
reducir el déficit fiscal y usar con más eficiencia los recursos destinados a combatir la
77 S. Levy, “La pobreza en México” ..., pp. 30-31. 78 Dennis Rondinelli, Development Projects as Policy Experiments. An Adaptive Approach to Development Administration, Nueva York, Routledge, 1993, pp. 90-117.79 A. Lipietz, art. cit, p. 343.
40
pobreza; lo que hizo más populares a las políticas focalizadas.80 Por un lado, las
políticas selectivas y focalizadas parecieron ser menos costosas al reducir el número de
beneficiarios. Por otro lado, algunos gobiernos observaron que las políticas de
intervención universales y centralizadas tuvieron efectos regresivos a la hora de
distribuir los beneficios y fueron poco eficientes al elevar los costos burocráticos de
hacer esta redistribución. La pobreza dejó de definirse como un problema causado por
la interacción social, lo que permitió identificar rápidamente las necesidades más
urgentes que trajo consigo el ajuste estructural y asignar recursos a estos sectores.81
Las políticas focalizadas son políticas que seleccionan a un grupo social
caracterizado como vulnerable según ciertos criterios —una línea de pobreza,
disponibilidad para trabajar, características sociodemográficas, pertenencia a una zona
geográfica o un grupo cultural específicos— y buscan proveerles de un nivel mínimo de
bienestar. Su popularidad reciente se debe a las restricciones presupuestales que
enfrentan los países. Los métodos para focalizar han sido utilizados en diferentes
políticas de combate a la pobreza, pero sobre todo en las redes de seguridad que utilizan
invariablemente los métodos de focalización porque están diseñadas para aliviar los
peores efectos sociales de los cambios económicos en la población más vulnerable, sin
alterar la estrategia de crecimiento económico, mediante transferencias de un bien
público a un beneficiario específico.82
Las redes de seguridad social tienen mecanismos de transferencias directas de
ingreso, subsidios —en efectivo o especie—, pensiones no contributivas, programas de
trabajo y empleo temporales, fondos para proyectos sociales y fondos de emergencia.83
Generalmente se definen como externas a la maquinaria gubernamental de seguridad
80 D. Raczynski, “Targeting Social Programs…”, p. 218.81 D. Raczynski, “The Crisis of Old Models…”, p. 148.82 D. Coady, et al, art. cit, p. 1.83 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 39.
41
social tradicional, de efectos rápidos y tangibles en una población focalizada y con una
duración temporal —aunque también las hay permanentes—.84 A largo plazo no es
evidente su efectividad para combatir la pobreza porque no crean condiciones para
incrementar el capital físico, humano o social y porque pueden crear dependencia de los
beneficiarios, lo que les impediría superar sus condiciones de pobreza.85
En general, focalizar el combate a la pobreza tiene costos administrativos que
resultan de obtener la información necesaria para focalizar a los beneficiarios, y estos
costos se incrementan si la focalización se hace más precisa, aunque a su vez una
focalización más precisa puede contribuir a que el gasto gubernamental sea más
eficiente. Los beneficiarios también enfrentarán costos al cumplir con los requisitos,
comprobar información o al acudir por las transferencias; el programa también crea
incentivos para que los beneficiarios cambien su comportamiento, ya sea de forma
negativa —mayor consumo de los bienes subsidiados, traslados, migración, información
falsa, abandono de escuela o empleo— o positiva —atención a la escuela y centros de
salud—. Hay costos sociales relacionados con el estigma social que tienen estos
programas y costos políticos que resultan del apoyo político ganado o perdido por
beneficiar sólo a un grupo de la población.86
Además, existen errores de inclusión —personas que se benefician del programa
sin cumplir con las características del grupo objetivo— y de exclusión —personas que
no reciben el beneficio a pesar de cumplir con las características del objetivo— que son
más graves si la desigualdad del ingreso entre familias es más grande y que disminuyen
la eficacia de las políticas.87 Existen diferentes métodos de focalización que son
definidos a la hora de diseñar los programas públicos pero que también son definidos 84 Frances Stewart y Willem van der Geest, “Adjustment and social funds: political panacea or effective poverty reduction?” en Frances Stewart, Adjustment and Poverty. Options and Choices, Londres, Routledge, 1995, p. 110.85 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 40.86 C. Graham, art. cit, pp. 11 y ss.87 D. Raczynski, “Targeting Social Programs...”, p. 219.
42
por las autoridades y los beneficiarios a la hora de ejecutar estos programas, es decir que
son definidos en los mecanismos de implementación. Cada método de focalización tiene
diferentes costos, beneficios y errores y debemos tomar en cuenta el balance entre éstos
para evaluar su desempeño.
De entre los análisis sobre políticas focalizadas destacan los elaborados por
Dagmar Raczynski sobre los programas sociales focalizados en Chile;88 por Deepa
Narayan y Katrinka Ebbe que estudiaron 121 proyectos de oferta rural de agua y el
papel que desempeñaron tanto los “oferentes” del programa como los “demandates”;89 y
por David Coady, Margaret Grosh y John Hoddinott que sistematizaron información
sobre la selección, el desempeño, los costos y beneficios de 111 programas focalizados
en 47 países en vías de desarrollo.90 Estos autores clasifican los métodos de selección de
beneficiarios de forma conceptual; ellos mismos aclaran que en la realidad
generalmente se encuentran combinaciones de dos o más métodos y que es justo en esta
combinación donde radica parte del éxito de la focalización. A continuación presento la
clasificación elaborada en ambos documentos y, debido a que no son los únicos en
precisar ideas sobre los métodos de selección de beneficiarios, cito a otros autores que
discuten ideas relevantes en cada caso.
1. Autoselección : es el método más amplio de selección pues las políticas sociales y
otro tipo de políticas están abiertas a toda la población pero para acceder a ellas los
posibles beneficiarios enfrentan costos —de oportunidad, transportación, tiempo,
estigma social— lo que en teoría sólo incentiva la participación de los más pobres o de
la población objetivo en la política que ofrezca una agencia gubernamental. Así, los
individuos pueden acceder a bienes y servicios públicos si están dispuestos a recibir un
88 Ibid., p. 220.89 Art. cit, pp. 20 y ss.90 D. Coady, et al, art. cit, pp. 12-13.
43
pago menor al salario de mercado, servicios de menor calidad o prestigio, con largo
tiempo de espera y trámites complejos o localizados en zonas poco accesibles.91 De
hecho, puede decirse que las políticas universales tienen en ocasiones este tipo de
selección de beneficiarios, pues son ofrecidas a toda la población y sólo las demandan
quienes encuentran más beneficios que costos en ellas. Su éxito depende de la difusión
del programa y de un diseño que permita que la población objetivo acceda a ellos con
un bajo costo administrativo y psico-social, que a su vez sea lo suficientemente alto para
que la población no objetivo evite participar.92
2. Focalización geográfica: cuando hay zonas con alta incidencia de pobreza que son
fácilmente identificables, se pueden seleccionar a los beneficiarios de acuerdo a un
mapa que establece las comunidades más pobres. Con este método se asume que las
condiciones regionales de la comunidad determinan en gran medida si la gente es pobre
o no. Cabe destacar que esta identificación no es del todo objetiva pues depende de si
efectivamente la población pobre se acumula en regiones poco desarrolladas, de si el
diagnóstico y la definición de la pobreza son adecuados —características de edad, sexo,
indígenas, discapacidades, entre otras— y de la cantidad y calidad de información con
la que se cuente. Los costos y errores de exclusión pueden ser mínimos si se posee
buena información, pero pueden darse errores de inclusión dentro de las comunidades
seleccionadas.93
3. Focalización categórica : los beneficiarios se definen por su pertenencia a una
categoría demográfica específica, evidente, difícil de manipular y correlacionada con la
definición de pobreza; por ejemplo, estos individuos pueden pertenecer a un grupo
91 Ibid., p. 8.92 D. Raczynski, “Targeting Social Programs...”, p. 221.93 Ibid., p. 222.
44
étnico o discapacitado, tener edad o género específicos, carecer de tierras o empleo. En
ocasiones la focalización geográfica también se define como categórica.94
4. Focalización por oferta : el método de selección de beneficiarios es definido por la
agencia que opera la política o servicio público selectivo. Generalmente estas políticas
selectivas por oferta incluyen métodos de “prueba de ingresos” de la población
beneficiada y ofrecen servicios de menor calidad, menor prestigio o aislamiento
geográfico que los hace poco atractivos para el resto de los beneficiarios. Este método
supone que los individuos tienen la capacidad de abandonar la situación de pobreza si se
les proporcionan las condiciones mínimas de bienestar. Los errores de exclusión no son
muy comunes y dependen de si la población incurre en un costo al acceder a estos
servicios, incluyendo el estigma social que pueden tener los servicios que ofrecen baja
calidad. Sin embargo, los errores de inclusión pueden ser altos pues los mecanismos
administrativos definen la forma de filtrar a los beneficiarios, lo que a su vez implica
más costos administrativos.95 Estos mecanismos son generalmente puestos en práctica
por el gobierno central pues requieren una capacidad de obtener información y poner en
práctica las políticas de forma eficiente.
5. Focalización por demanda : el programa define los grupos vulnerables que serán
beneficiarios potenciales y las reglas para financiar proyectos, pero el programa se pone
en práctica si la población articula sus demandas en un proyecto y cumple con los
requisitos definidos. Los mecanismos de demanda suponen que los pobres son capaces
de articular y presentar sus demandas y que esas demandas son la forma más efectiva de
combatir la pobreza. Estos mecanismos presentarán pocos errores de inclusión si las
94 D. Coady, et al, art. cit, p. 7.95 D. Raczynsky, “Targeting Social Programs...”, p. 224.
45
reglas están diseñadas para desincentivar a quienes no requieran el apoyo. Sin embargo,
si las reglas son muy flexibles, puede conducir a la autoselección de sujetos no tan
pobres; y si esas reglas son severas y poco flexibles, pueden añadir costos o estigma
social a los programas e impedir que algunos beneficiarios potenciales accedan a ellos.96
Debido a que los proyectos que suelen presentarse son específicos, innovadores y con
nuevos actores involucrados, su éxito depende de la participación de la comunidad, la
capacidad local de organizarse y el grado en que la política se ajuste a la demanda
local.97 Por lo tanto, estas políticas suelen ser puestas en práctica por las autoridades de
las localidades, las cuales tienen un mayor conocimiento de las dinámicas y las
condiciones de vida específicas de la comunidad que las agencias nacionales.
Asimismo, esto puede representar mayores costos administrativos si no se aprovechan
las instancias de gobiernos locales e instituciones y las redes sociales ya existentes o si
éstas no tienen la capacidad o los incentivos para focalizar el gasto y usarlo de forma
eficiente y de acuerdo con las necesidades locales.98 A su vez, si el programa se
subordina únicamente a las instancias locales y las redes sociales, éstas tenderán a
buscar rentas y a preservar los privilegios que obtengan de tales programas.
Los costos varían según el método de focalización que se utilice y las
instituciones y políticas de seguridad social que existan previamente.99 En general todas
las políticas focalizadas pueden carecer de apoyo político de la clase media pues se
supone que no la benefician, aunque la focalización de ciertos grupos vulnerables, como
niños o discapacitados, es en ocasiones muy popular.100 Además, las políticas
focalizadas difícilmente generarán proyectos de larga duración y extensión debido a su
lógica de eficiencia en el gasto dirigido a los pobres. A largo plazo, también pueden
96 Ibid., p. 225.97 D. Narayan y K. Ebbe, art. cit, p. 2. 98 D. Coady, et al, art. cit, p. 8.99 D. Raczynsky, “Targeting Social Programs...”, p. 228.100 C. Graham, art. cit, p. 27.
46
crear incentivos para no abandonar la situación de pobreza con el fin de continuar
recibiendo beneficios que no son universales. En general las políticas focalizadas
pueden ser más exitosas si existen programas universales previos que hayan generado
información y mecanismos eficientes de atención a las poblaciones más pobres a lo
largo del territorio.101 Las políticas focalizadas también enfrentan restricciones
presupuestales, lo que pone la disyuntiva de distribuir los recursos entre muchos
beneficiarios con un valor per capita reducido o entre pocos beneficiarios con un valor
per capita mayor; la decisión depende del diagnóstico de pobreza que se haga y de la
emergencia con que se requieren resultados.
No hay un método de focalización que garantice mejores resultados y es claro
que la información y los recursos disponibles para las agencias que ejecutan estas
políticas —ya sean centrales o locales— son la base del éxito que puedan tener o no
estas políticas.102 En general, los diseños de oferta se desempeñan mejor como
programas focalizados —tienen menos errores de exclusión e inclusión— y beneficios
más directos y cuantificables, pues los diseños de demanda, como los fondos sociales,
tienden a ser aprovechados en proyectos con beneficios indirectos difíciles de
cuantificar.103 Sin embargo, los diseños de demanda involucran más a la población y las
instancias de gobierno locales y se ha observado que esto en ocasiones fortalece la
coordinación entre instancias de gobierno, la capacidad de las comunidades de dar
continuidad a las políticas de desarrollo, la capacidad institucional en general y el
101 D. Raczynski, “Targeting social programs…”, p. 223.102 Con una muestra de 67 programas en 30 países, David Coady et al encuentran que los métodos de focalización geográfica, categórica y de focalización por la comunidad —o focalización por demanda según la página 43 de esta tesis— tuvieron mayor éxito al focalizar. Sin embargo, los autores afirman esto con mucha cautela pues su estudio tiene como base las experiencias documentadas sin tomar en cuenta experiencias no documentadas que pueden ser más o menos exitosas. En general, los países con más recursos tienen una mejor capacidad de focalizar los beneficios con éxito. Art. cit, p. 14.103 F. Stewart y W. van der Geest, art. cit, p. 133.
47
capital social de la comunidad, lo que recientemente se ha convertido en un objetivo en
sí mismo.104
Los fondos sociales y los programas públicos de empleo son políticas de
combate a la pobreza que utilizan mecanismos de focalización por demanda para definir
los proyectos y beneficiarios de la política. Muchos de los programas de empleo que
surgieron en India, Chile, Bolivia, Honduras y varios países africanos en la década de
1970 fueron diseñados como fondos sociales; en México, el PET se creó para aliviar
algunos efectos de la crisis de 1995 en las comunidades rurales. Generalmente, los
errores de inclusión y exclusión inherentes a estos programas son altos, pero se reducen
si utilizan más de un método de focalización, como al focalizar poblaciones rurales o
permitir la autofocalización de los beneficiarios al ofrecer servicios con costos para
quienes accedan a ellos —costos en términos de transporte, tiempo de espera, estigma
social, servicio comunitario, entre otros—.
Un factor importante que determina la eficiencia de estos programas es la
cantidad de recursos disponibles.105 Sin embargo, el éxito de ellos para fomentar la
participación depende del compromiso de la población y las autoridades con este
objetivo y de la información que tengan y que estén dispuestos a otorgar, lo que puede
distraer recursos y esfuerzos del objetivo inicial de focalizar el gasto o crear empleos. A
su vez, el grado en el que las opiniones de la población y los gobiernos locales son
tomadas en cuenta para diagnosticar las necesidades, tomar decisiones y distribuir los
recursos es difícil de medir y evaluar porque sólo es perceptible a mediano o largo
plazo, mientras que la focalización suele monitorearse y evaluarse a corto plazo.
Las políticas focalizadas pueden omitir algunos factores que condicionan y
reproducen la pobreza, como la falta de capital social, físico, humano o las condiciones
104 D. Narayan y K Ebbe, art. cit, p. 2.105 F. Stewart y W. van der Geest, art. cit, p. 130.
48
estructurales de la economía. Por ello, tampoco garantizan que los programas contra la
pobreza estén coordinados y tomen en cuenta la participación de sus beneficiarios para
asegurar su salida a largo plazo de las condiciones de pobreza. Además, se destinan
mucho más tiempo y recursos para evaluar si se cumple sus objetivos pero raramente se
evalúa cómo se insertan esos programas dentro de una estrategia de solución de
problemas más amplia y cómo se articulan los programas entre sí.
La elección entre políticas universales y focalizadas normalmente tiene como
base el balance entre los costos y beneficios de las políticas, por lo que en ocasiones se
recomienda evaluar su impacto en condiciones sociales específicas. Como explica Carol
Graham, también podemos encontrar percepciones y valoraciones sociales que justifican
la presencia y preferencia por uno u otro tipo de políticas. Las políticas focalizadas se
sustentarán si la mayoría de la población valora más los esfuerzos e iniciativas privadas
dirigidas hacia cierto grupo de personas que las acciones colectivas dirigidas a toda la
población, y si la población considera que el gobierno no debe intervenir pues su
función es garantizar la igualdad ante la ley mas no la equidad ni la homogeneidad
social.106 Las políticas universales tienen como fin redistribuir el bienestar y se
sustentarán si la mayoría de la población piensa que esta tarea es lograda de forma más
eficiente y progresiva por parte del Estado; la redistribución se da con base en un
concepto de sociedad integrada por ciudadanos y en la idea de que la exclusión y la
desigualdad de acceso a bienes y servicios causan la pobreza.
b. Los mecanismos de implementación
Hay otra discusión que ha estado soslayada y que se refiere a los mecanismos de
implementación de las políticas sociales pues los actores e instituciones que participen
en su puesta en práctica imprimen una lógica propia a las políticas de combate a la
106 C. Graham, art. cit, pp. 16 y ss.
49
pobreza. En este sentido, Guy Peters afirma que hay una dicotomía —entre muchas
otras— en el diseño de las políticas públicas. Los modelos de políticas públicas "de
arriba hacia abajo" y “de abajo hacia arriba” no sólo tienen características diferentes,
sino que provienen de percepciones teóricas y tienen consecuencias normativas
diferentes, en unas ocasiones opuestas y en otras ocasiones complementarias.107 Las
políticas de “de arriba hacia abajo” tienen como base estructuras verticales,
centralizadas y sectoriales que operan con una racionalidad burocrática altamente
regulada. La perspectiva teórica del desarrollo de organizaciones señala que estas
políticas se ponen en práctica “a través de cadenas jerárquicas de la administración
pública que hacen llegar bienes y servicios a los ciudadanos que lo necesitan”; lo que
“privilegia la eficiencia institucional del Estado y sus resultados y toma como criterio el
que las instituciones cumplan con los fines para los que fueron creadas”.108 Este tipo de
políticas puede encontrarse en los diferentes ámbitos y órdenes de gobierno, aunque
suponen que el gobierno central tendrá la autoridad para lograr que las estructuras
burocráticas más básicas sigan las reglas y la política sea puesta en práctica con éxito.
Detrás de este diseño está el concepto de que la democracia opera mediante la
legalidad y las instituciones formales creadas por los representantes del pueblo. Estas
leyes hacen predecibles las acciones del gobierno y garantizan la igualdad de los
individuos ante la ley y la uniformidad de derechos ciudadanos.109 Suponen una
estructura social igualitaria previa en lugar de individuos con necesidades específicas y
diferentes por satisfacer. En ocasiones, las leyes y políticas con estas características
suelen alejarse de la situación cotidiana de los ciudadanos y pueden ser menos flexibles
107 “Modelos alternativos del proceso de la política pública”, Gestión y política pública, 4 (1995), pp. 268 y passim.108 Nelson Amaro, “Descentralización y gobierno local” del Programa de Desarrollo de la Capacidad de Gestión del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, marzo de 1992 cit por María del Carmen Pardo, “El municipio, espacio de acción educativa complementaria” en Enrique Cabrero Mendoza (coord.), Políticas públicas municipales. Una agenda en construcción, México, Centro de Investigación y Docencia Económicas – Porrúa, 2003, pp. 267 y s.109 G. Peters, art. cit, pp. 268 y passim.
50
para adaptarse a la variación de condiciones y de valores de los ciudadanos a lo largo
del territorio y del tiempo.
Por otra parte, el modelo de políticas “de abajo hacia arriba” privilegia la
participación directa y flexible de los ciudadanos a lo largo de todo el proceso de las
políticas públicas en lugar de recabar su opinión mediante procedimientos legales y más
formales. Estas políticas también tienen leyes y reglamentos como base, pero dejan gran
espacio de maniobra a las unidades de gobierno más básicas. Estas unidades locales se
relacionan horizontalmente con otras unidades y con otros niveles de gobierno, y sus
funciones requieren que el poder de decisión esté descentralizado. Debido a que los
funcionarios locales conocen mejor las circunstancias que la población vive, pueden
diseñar proyectos diferenciados según las necesidades. La experiencia, la gestión local y
las diferencias entre los territorios y los fenómenos a lo largo del tiempo son tomadas en
cuenta para diseñar estrategias ad hoc que engloban varios sectores al mismo tiempo.
También pretenden incentivar la participación de la comunidad a la hora de definir a los
beneficiarios, hacer entrega de los beneficios y/o monitorearlos. Se asume que ellos
poseen mejor información de las necesidades locales y la posibilidad de administrar,
poner en práctica y monitorear el programa con mayor eficacia y menor costo.
A su vez, estas actividades pueden contribuir a que la comunidad se adueñe, se
responsabilice y apoye a los programas que la benefician, y con esto fortalecer el capital
social y la capacidad de la comunidad para articular sus demandas.110 Estas políticas
pueden estar en mejores condiciones de garantizar la equidad entre los miembros de una
comunidad con desigualdad de ingresos, pero requieren amplia flexibilidad y en
ocasiones evaden los mecanismos de participación más institucionalizados.111
Desafortunadamente, debido a los diferentes objetivos que aglutinan estas políticas, la
110 J. Conning y M. Kevane, art cit, p. 3.111 G. Peters, art. cit, p. 261.
51
evaluación y rendición de cuentas suelen ser más complejas, lo que a su vez puede
facilitar que sean cooptadas por intereses locales que perpetúen o agraven la situación
de inequidad.
Tener un mecanismo de operación con base en las instancias locales y la
comunidad, es decir que se pone en práctica “de abajo hacia arriba”, impone ciertas
disyuntivas. La más relevante es quién definirá los criterios de bienestar con base en los
que actuará el programa y a quién benefician estos criterios,112 pues las instancias
centrales pueden tener objetivos, criterios y reglas distintos a los de las otras instancias
centrales e instancias locales. Otra cuestión relevante implica cómo elegir a la instancia
idónea para poner en práctica el programa tanto por su capacidad operativa como por su
conocimiento y representatividad de las comunidades que deben ser beneficiadas.
Además, los programas diseñados desde una instancia central pueden tener diferentes
efectos en las distintas comunidades a lo largo del tiempo. Por ello, además del costo-
efectividad del programa, la dinámica entre los grupos beneficiados y aquellos que
participen en la puesta en práctica del programa, son algunos de los criterios que
determinan si se cumple o no el objetivo del programa.113
La fortaleza del gobierno como resultado de estas políticas no está clara. Si bien
las políticas de arriba hacia abajo garantizan que la autoridad del gobierno central
prevalecerá a lo largo de la implementación, el éxito de estas políticas depende de que el
gobierno central tenga un diagnóstico adecuado del problema que enfrente y de su
capacidad de adaptarse a lo largo del tiempo y el territorio. De la misma forma, las
políticas de arriba hacia abajo, si bien son flexibles y capaces de incorporar las
demandas de la población, no aseguran el éxito de los programas necesariamente o la
capacidad de éstos para atender las demandas de los que más lo necesitan y mantenerse
112 J. Conning y M. Kevane, art. cit, p. 11.113 Ibid., p. 12.
52
autónomos de las estructuras que reproducen las circunstancias de subdesarrollo y
modificarlas.
Desde la perspectiva teórica, ambos modelos parecen ser opuestos pues tienen
como base dos versiones distintas de democracia: la representativa y la participativa. En
ocasiones, los diferentes actores de gobierno compiten por la legitimidad democrática y
apelan a una de estas dos visiones, lo que confirma la disyuntiva entre la legitimidad del
voto y de la participación directa. Sin embargo, estas formas de legitimarse no se
oponen sino se complementan entre sí pues difícilmente podría estabilizarse un sistema
político con una única forma de democracia.114 Así, Peters afirma que lo más
recomendable es combinar los diferentes modelos de políticas públicas a lo largo del
diagnóstico, diseño, implementación, monitoreo y evaluación.115
Si retomo algunos de los métodos de focalización que presenté en las páginas 41
a 47, la focalización por oferta diseñará políticas de arriba hacia abajo y la focalización
por demanda diseñará política de abajo hacia arriba; en los otros métodos de
focalización es menos claro el diseño de las políticas, y en la práctica pueden
combinarse diferentes diseños y métodos de focalización. Hay una relación estrecha
entre la focalización por demanda y la necesidad de flexibilizar las políticas públicas,
para permitir que no sólo respondan a la lógica de los sectores ya atendidos sino que
integren diferentes perspectivas de cada problema, que se adecuen a las necesidades del
“cliente” —la población—, que los clientes y gobiernos locales contribuyan con
recursos para darle sostenibilidad a las políticas e impedir que las agencias burocráticas
114 Hay investigaciones que destacan el conflicto entre la democracia participativa y la democracia representativa pues ambas dicen representar la voluntad del pueblo. A lo largo de la tesis no ahondaré en esta discusión, pero al hacer referencia a estos conceptos tomaré en cuenta una relación continua y no de conflicto entre ambos conceptos pues el hecho de que uno de ellos domine puede provocar inestabilidad. Al respecto puede consultarse David Held, Models of Democracy, Cambridge, Polito, 1987.115 G. Peters, art. cit, p. 260.
53
del Estado sigan creciendo con políticas universales que ahoguen las iniciativas
privadas y sociales.116
No obstante, los métodos de focalización por demanda no necesariamente
desean incentivar la participación y el fortalecimiento de las capacidades
administrativas locales, pues ese objetivo no es el fin último de la focalización. Algunos
de los programas de demanda que han logrado fomentar la participación de la
comunidad utilizaron los métodos de focalización para difundir la información y dan
mayor puntaje a los proyectos que solicitan su apoyo para hacer un uso eficiente del
gasto.117 La participación y los diseños por demanda involucran dos objetivos diferentes
—usar eficientemente los recursos y fortalecer la participación ciudadana— que pueden
ser contradictorios en circunstancias específicas.
La focalización por demanda también puede dividir a la comunidad si los
programas o sus resultados cuentan sólo con el apoyo de una élite o de un grupo que
captura los beneficios o impone su propia lógica sin obtener un apoyo social más
amplio. Por ello, es necesario identificar el desempeño del programa en términos de
costo-efectividad, de indicadores de bienestar, de comportamiento e incentivos de los
beneficiarios, del apoyo de la población al programa y del desempeño del agente
intermediario que define beneficiarios y beneficios a nivel local. Deseamos conocer no
sólo si el programa distribuye mayores beneficios a quienes más lo necesitan, sino
también quién se beneficia más del programa y las percepciones que tienen las
diferentes autoridades involucradas en el programa.118 En realidad, los métodos de
demanda tendrán mayores costos que los de oferta si sólo toman en cuenta ciertos
intereses dentro de la comunidad y no todos los intereses, si no se otorga poder de
decisión a las entidades locales, si se exigen contribuciones de las comunidades que
116 D. Narayan y K. Ebbe, art. cit, p. 20.117 Ibid., p. 27.118 J. Conning y M. Kevane, art. cit, p. 4.
54
sean demasiado altas o mediante convenios clientelares, si las sanciones no son claras o
si hay problemas de coordinación, información o habilidades entre los actores
involucrados.119
Hasta aquí he precisado que el diseño de una política de combate a la pobreza
depende de al menos tres factores: el diagnóstico que define un concepto preciso de
pobreza con causas, consecuencias y síntomas específicos, el método de selección de
beneficiarios y el mecanismo institucional de implementación. Podemos clasificar a las
políticas sociales de acuerdo con sus métodos de selección en dos grandes grupos: las
universales y las focalizadas; sus virtudes y defectos han sido ampliamente investigados
y discutidos.120 A su vez, los mecanismos de implementación definen a dos grandes
grupos de políticas: “de arriba hacia abajo” y “de abajo hacia arriba”. Si tomamos estos
cuatro grupos podemos definir cuatro tipos ideales de políticas de combate a la pobreza
que nos permitan ubicar las características del PET en México como estrategia de
combate a la pobreza frente a otras políticas sociales y, sobre todo, analizar de mejor
forma los obstáculos que enfrenta y el impacto que tiene este tipo de intervenciones
gubernamentales. Esta clasificación está resumida en la tabla 2.1 sobre las estrategias de
combate a la pobreza.
119 D. Narayan y K. Ebbe, art. cit, pp. 28-32.120 De hecho, como mencioné anteriormente, algunas políticas universales utilizan la autoselección de los beneficiarios como método para ser costo-eficientes.
55
Tabla 2.1 Estrategias de combate a la pobrezaM
ecan
ism
os d
e im
plem
enta
ción Métodos de focalización o selección de beneficiarios
Políticas universales Políticas focalizadas
De arriba hacia abajo
• Definición de pobreza homogénea para
todo el territorio y para toda la
población.
• Esta pobreza se puede combatir
mediante crecimiento económico y
seguridad social universal.
• Origina políticas sectoriales puestas en
práctica por instituciones centralizadas.
• Definición de pobreza homogénea para
todo el territorio pero diferenciada por
grupos específicos definidos como
vulnerables.
• Esta pobreza se puede combatir mediante
redes de seguridad focalizadas
homogéneas para todo el territorio.
• Origina políticas con coordinación
intersectorial para atender a los grupos
vulnerables que son puestas en práctica
por instituciones centralizadas.
De abajo hacia arriba
• Definición de pobreza particularizada
para cada comunidad pero homogénea
para toda la población.
• Esta pobreza se puede combatir
mediante fomento generalizado de
iniciativas locales, públicas o privadas, e
incentivos para la productividad y el
desarrollo de capital físico, humano y
social.
• Origina políticas diferenciadas para
cada región que son ejecutadas por
instituciones descentralizadas.
• Definición de pobreza particularizada
para cada comunidad y diferenciada por
grupos específicos definidos como
vulnerables.
• Esta pobreza se puede combatir mediante
políticas e iniciativas locales, privadas o
públicas, que atiendan a grupos
vulnerables específicos.
• Origina políticas diferenciadas para cada
región que son ejecutadas por
instituciones descentralizadas y que
engloban a más de un sector.Fuente: Elaboración propia con base en Renata Lok-Dessallien, art. cit, p. 7 y J. Conning y M. Kevane, art. cit, p. 4.
En la tabla 2.1 podemos observar que existen políticas concebidas como
universales que atienden a una población con características homogéneas que son
diseñadas y puestas en práctica por instituciones centralizadas. De igual forma, pueden
ser diseñadas y puestas en prácticas por instituciones locales que atiendan a una
población con características homogéneas pero con necesidades específicas de su región
o comunidad. Asimismo, las políticas focalizadas que atienden a grupos muy
específicos definidos como vulnerables pueden ser diseñadas y puestas en práctica por
56
instituciones centrales que buscarán una coordinación entre sectores o por instituciones
e iniciativas locales que atenderán a grupos específicos con necesidades definidas por la
propia comunidad. Al ser estos tipos ideales difícilmente encontraremos estrategias de
combate a la pobreza que los caractericen propiamente. Más bien encontraremos que las
políticas de combate a la pobreza se mueven a lo largo de estos dos espectros, y para
ejemplificar esto en el siguiente capítulo clasifico a algunas políticas de combate a la
pobreza en México, incluyendo al Programa de Empleo Temporal.
57
Capítulo 3. El Programa de Empleo Temporal como estrategia de combate a la pobreza
a. Las estrategias de combate a la pobreza en México
Después de la Revolución mexicana, fue urgente reestablecer una dinámica de
desarrollo económico y social para asegurar la paz del territorio. Desde el gobierno de
Lázaro Cárdenas, la sociedad se organizó de manera corporativa y el Estado intermedió
las negociaciones entre los sectores productivos para mejorar el bienestar general. El
crecimiento económico de largo plazo fue la principal estrategia para lograr el
desarrollo y bienestar social. Este crecimiento económico se logró al impulsar las
capacidades productivas —sobre todo las industriales—, la creación de infraestructura,
los subsidios generalizados e impuestos indirectos y política salarial progresivos que
limitaran la disparidad del ingreso.121
En México, durante las décadas de 1950 a 1970, la estrategia de combate a la
pobreza fue entonces un tanto indirecta, mediante mecanismos que ampliaron el acceso
de la población a la dinámica de los mercados más que el diagnóstico preciso del
problema de la pobreza. Estos mecanismos arrojaron un resultado parcial favorable
durante tres décadas, pero posteriormente se demostró que la derrama económica no
siempre alcanza a los más pobres. Ya en 1970 el gobierno federal comenzó a hacer
énfasis en analizar la distribución del ingreso122 cuando observó que el desarrollo
industrial y la agricultura intensiva habían olvidando algunas zonas rurales. Sin
embargo, sólo destacó la necesidad de crear infraestructura de servicios para aliviar las
necesidades básicas de la población rural, sin incorporar a esta última a la dinámica
económica, política o social.
121 Enrique Valencia Lomelí y Rodolfo Aguirre Riveles, “Discursos, acciones y controversias de la política gubernamental frente a la pobreza” en Rigoberto Gallardo y Joaquín Osorio (coords.), Los rostros de la pobreza. El debate. Tomo I, México, Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Occidente y Universidad Iberoamericana, pp. 34 y ss.122 M. Lipton y S. Maxwell, art. cit, p. 15.
58
No cabe duda de que la relación entre el gobierno del Partido Revolucionario
Institucional y la representación de empresarios y sectores sociales fue, durante largo
tiempo, un arreglo clientelar en el que se intercambiaron bienes, recursos y servicios
públicos para la obtención de beneficios personales, ya sea por medios legítimos y de
común acuerdo o coercitivos, y en condiciones de desigualdad. Esta relación ha existido
en México desde la época colonial, y cuenta con un grado de legitimidad para usar los
recursos públicos con tal intensidad.123 Desde la perspectiva de las relaciones entre el
Estado y la sociedad, las relaciones clientelares no sólo han representado una relación
de dominación, sino también un mecanismo por medio del cual la sociedad —las redes
e instituciones sociales— han logrado influir y transformar las políticas públicas.124 La
existencia de relaciones clientelares sería incluso entonces un indicador de la falta de
capacidad y autonomía del Estado en la formulación e implementación de políticas
públicas. Así, desde la perspectiva de los grupos y gobiernos locales estas relaciones
clientelares aseguraron una visión de bienestar colectivo y de cooperación con los
diferentes ámbitos de gobierno.125
No encontramos atención a una población específica definida como pobre sino
hasta el Programa de Inversiones Públicas para el Desarrollo Rural (PIDER) y el
Programa Nacional de Solidaridad Social en 1973. Éstos fueron creados en medio de la
disyuntiva discutida por funcionarios públicos y académicos mexicanos de continuar
impulsando la formación de capital o redistribuir el ingreso. Gracias a la disponibilidad
de recursos del encaje legal y de préstamos externos se financió el PIDER, sin retirar los
apoyos a los sectores productivos; también hay que destacar que parte del equipo del
presidente Luis Echeverría estaba convencido de que la situación de desigualdad era ya 123 Wayne Cornelius, "Contemporary Mexico: a structural analysis of urban caciquismo" en Robert Kern (ed.), The Caciques. Oligarchical Politics and The System of Caciquismo in The Luso-Hispanic World. Albuquerque, University of New Mexico Press, 1973, pp. 7 y ss.124 Loc cit.125 Mick Moore y Stephen Devereux, “Editorial Introduction: Nationalising the Anti-Poverty Agenda?”, IDS Bulletin. Nationalising the Anti-Poverty Agenda , 30, num. 2, (abril 1999), p. 4.
59
delicada y requería de atención inmediata, sobre todo tras el descontento y las
movilizaciones sociales de finales de la década de 1960.126
Durante el gobierno de José López Portillo las acciones continuaron dirigidas a
las actividades productivas del sector rural. Por un lado se pusieron en marcha, dentro
del Sistema Alimentario Mexicano (SAM), programas universales encaminados a
garantizar el abasto de alimentos mediante subsidios generalizados, salarios mínimos y
precios de garantía para insumos como fertilizantes, transportes, entre otros. Estos
programas no sólo distorsionaron los precios sino que fueron aprovechados por la
población urbana más que por la rural. Por otro lado, para la atención específica de la
población vulnerable se creó la (Coplamar), que estableció el concepto de marginación
de grupos —predominantemente rurales— que habían quedado al margen de los
beneficios del desarrollo nacional.127 De 1980 a 1982, con recursos provenientes de los
ingresos petroleros, el gobierno federal financió programas productivos nuevos y
ambiciosos como el Programa Nacional de Empleo y los Planes Nacionales de
Desarrollo Industrial y de Desarrollo Urbano; además añadió programas asistenciales
como los Programas Nacionales de Alimentación y Nutrición, de orientación Familiar,
de Educación para Todos, de Mínimos de Bienestar y de Vivienda, entre otros.128 En
realidad el gobierno apoyó más estas políticas sectoriales de cobertura general —los
126 El PIDER estuvo dirigido a las poblaciones de entre 500 y 5000 habitantes en las microrregiones o zonas marginadas, para desarrollar la productividad de la agricultura, sobre todo de cooperativas con siembras de temporal. Creó el Centro de Investigación para el Desarrollo Rural (CIDER) que diseñó metodologías participativas para movilizar las inversiones locales. El PIDER dependió de la Secretaría de Programación y Presupuesto pero contó con mecanismos de consulta, planeación y ejecución con campesinos para que éstos pudieran incorporar conocimientos y recursos a los proyectos. Su operación se llevó a cabo mediante las unidades administrativas existentes, tanto locales como federales. Esto supuso una redefinición de las responsabilidades gubernamentales, incluyendo la redistribución de las prerrogativas fiscales federales entre otros ámbitos. Sin embargo, este reordenamiento no pudo completarse pues el sistema fiscal continuó centralizado debido a la oposición tanto de las agencias económicas y fiscales federales como del sector privado. Por su parte, la planeación de proyectos efectivamente descentralizada fue cooptada por las élites locales, quienes reprodujeron los esquemas paternalistas y clientelares sin resultado a favor de los pobres. E. Valencia Lomelí y R. Aguirre Riveles, art. cit, pp. 48 - 51 y Michael M. Cernea, “The Building Blocks of Participation: Testing Bottom-Up Planning”, Washington D. C., Banco Mundial, 1992, p. 27. (Discussion Papers, 166).127 E. Valencia y R. Aguirre, art. cit, p. 51.128 E. Valencia y R. Aguirre, art. cit, p. 51.
60
Programas Nacionales de Alimentación, de Capacitación y Productividad, de Desarrollo
Urbano y Vivienda, entre otros— frente a las políticas focalizadas existentes derivadas
de Coplamar y destinadas al desarrollo comunitario.129
Durante mucho tiempo recibió más atención el tema de la desigualdad y no tanto
el de la pobreza. De hecho, combatir la concentración del ingreso fue un compromiso
que los presidentes hicieron al inicio de cada ciclo sexenal y, si bien antes de la crisis de
1982 la distribución del ingreso había mejorado para los deciles medios, las personas en
el primer decil del ingreso redujeron su porcentaje de participación en el ingreso
nacional.130 Con la crisis económica de 1982 no sólo se hicieron evidentes las
deficiencias estructurales del modelo económico, sino que también se redujo el
presupuesto disponible para el objetivo ambicioso de Coplamar de fomentar la
producción y elevar los niveles de bienestar simultáneamente. Además, la crisis
económica de 1982 y las políticas de ajuste estructural sin duda empeoraron la
distribución del ingreso y el valor real del salario de la población en general, lo que a su
vez derivó en el deterioro de las condiciones de vida de un sector que anteriormente no
se denominaba como pobre anteriormente y del cual surgió el principal descontento
político frente a las medidas encaminadas a reactivar la economía. De ahí que fue
relevante modificar el énfasis en el combate a la desigualdad por el de combate a la
pobreza y abarcar a clases que tuvieron la capacidad de movilización política en una
situación de crisis económica.131
La agenda de combate a la pobreza en México cambió sobre todo a raíz del
cambio del modelo de desarrollo económico por sustitución de importaciones al modelo
de desarrollo por apertura comercial y libre tasa de cambio. A fines de la década de
129 Ibid., p. 62.130 Elsa M. Gracida, El desarrollismo, México, Océano – Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), 2004, p. 62 (Historia económica de México, 5).131 E. Valencia y R. Aguirre, art. cit, pp. 64-65.
61
1970 el gobierno federal hizo un esfuerzo por definir y medir la pobreza en el país y la
Coplamar, en el estudio Macroeconomía de las necesidades esenciales en México:
situación actual y perspectivas al año 2000, elaboró la canasta normativa de
satisfactores esenciales con datos del séptimo decil de ingresos de la encuesta ingreso –
gasto de 1977. Posteriormente, el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e
Informática (INEGI) y la CEPAL de la Organización de las Naciones Unidas (ONU)
publicaron un informe metodológico sobre la Magnitud y evolución de la pobreza en
México, 1984 - 1992. En él se definió una canasta alimentaria con información del
consumo de los mexicanos de 1989 y se calculó su costo y el ingreso de la población
para un período de ocho años. Sin duda, el artículo de 1990 de Santiago Levy titulado
“La pobreza en México” contribuyó también a identificar la pobreza extrema en el país
en las zonas rurales más remotas, menos pobladas y con mayor cantidad de habitantes
indígenas.
El Programa Nacional de Solidaridad (Pronasol) surgió por la necesidad de una
base económica y política para sustentar el programa de ajuste económico y el
crecimiento económico posterior. Más que conocer el balance de sus objetivos políticos
y económicos, me interesa destacar el diseño y objetivos de los programas que Pronasol
recuperó de PIDER y Coplamar y la forma en la que los articuló para lograr una
cobertura amplia de la pobreza rural y urbana. Con tres vertientes —bienestar social,
desarrollo regional y productiva—, Pronasol trabajó directamente con las comunidades
para formar unidades productivas rentables y comités de Solidaridad que incorporaran y
coordinaran insumos locales en la ejecución de los proyectos. Este programa recibió
apoyo presupuestal por ser una prioridad política y económica del presidente Carlos
Salinas de Gortari, lo que le ganó grandes críticas pero también numerosos adeptos.
Como explican Enrique Valencia y Rodolfo Aguirre, Pronasol recuperó, creó y puso en
62
práctica dos tipos de programas que posteriormente competirían por los recursos y la
simpatía de la administración pública federal.
Por un lado, el Pronasol continuó ejecutando los programas compensatorios de
niveles de bienestar básico dirigidos a los pobres extremos que serían rigurosamente
seleccionados mediante una línea de pobreza calculada con base en las canastas
alimentaria y de satisfactores de Coplamar y el índice de precios; en esta vertiente se
invirtieron poco más del 60% de los recursos del programa en 1990.132 Un paquete
básico de alimentación, salud y educación garantizó que los recursos públicos los
recibieran quienes realmente estaban fuera de la dinámica del crecimiento económico
para acercarlos a esta dinámica mediante transferencias monetarias. Se eliminaron los
subsidios generalizados, lo que a su vez evitó distorsiones en los mercados creadas por
la intervención estatal. Estos programas estuvieron encaminados a resarcir los efectos
más injustos del modelo de crecimiento económico y a proveer de ingreso y capital
humano a las familias excluidas. A su vez, estos programas fueron apoyados por
aquéllos preocupados por controlar el déficit público y el uso eficiente de los recursos a
corto plazo, en específico por funcionarios de la Secretaría de Hacienda.133
Por otro lado, Pronasol dio un nuevo impulso a los programas dirigidos a
fomentar la productividad pues éstos se extendieron, con vertientes diversas, de las
zonas rurales a la población urbana moderadamente pobre. La inversión en la vertiente
productiva fue del 24% de los recursos del programa, y la inversión en la vertiente de
desarrollo regional fue del 13%.134 Estas vertientes hicieron énfasis en políticas
redistributivas coordinadas que intervendrían directamente en los mecanismos del
mercado, que ya observaban agotados, con el fin de reactivarlos y detonar de nuevo el 132 Diana Alarcón, “Income Distribution and Poverty Alleviation in Mexico: A Comparative Analysis” en Kevin J. Middlebrook y Eduardo Zepeda (eds.), Confronting Development. Assessing Mexico’s Economic and Social Policy Challenges, Stanford, Stanford University Press y Center for U.S. - Mexican Studies – University of California, San Diego, 2003, p. 452. 133 E. Valencia y R. Aguirre, art. cit, pp. 72-75. 134 Diana Alarcón, art. cit, p. 453.
63
crecimiento económico que la acumulación del capital no podía lograr; a su vez,
intentaron brindar una protección a quienes atravesaban una situación de vulnerabilidad
transitoria. Aquellos funcionarios preocupados por dar una continuidad a Pronasol como
una estrategia integral también consideraron que la vertiente productiva del programa
era importante; esta es la opinión de los funcionarios de la recién creada Secretaría de
Desarrollo Social (Sedesol).135
Pronasol no fue un programa exclusivo para combatir la pobreza pues no tenía
métodos de focalización o de priorización de necesidades. Fue concebido como un
programa que atendiera la demanda de los pobres organizados en comités de solidaridad
quienes definieron las prioridades de atención y evitando el paso por los gobiernos
municipales y estatales. No sólo se buscó que la población participara definiendo sus
necesidades, sino también movilizar recursos locales y de la comunidad para hacer
sustentables los proyectos. Los proyectos productivos y de infraestructura fueron
grandes; sin embargo, no tuvieron efectos en el desarrollo regional debido a que fueron
utilizados como ayuda al consumo y no como inversión.136
Pronasol involucró en gran medida a la población y las instancias locales en la
puesta en práctica de las políticas de combate a la pobreza. Algunos critican Pronasol
por el hecho de utilizar la participación local para obtener recursos y mano de obra de
las comunidades sin otorgarles poder de decisión de las políticas públicas, con lo que
sólo contribuyó a reproducir las prácticas clientelares que decía combatir. Otros critican
la falta de focalización hacia la población más pobre, centrando su atención en los
pobres moderados con objetivos electorales. Estas críticas no hacen sino destacar la
dificultad de tener dos objetivos en las políticas focalizadas.
135 E. Valencia y R. Aguirre, art. cit, pp. 76.136 Diana Alarcón, art. cit, pp. 454 y ss.
64
Las políticas de combate a la pobreza de Ernesto Zedillo enfrentaron
restricciones presupuestales debido a la crisis financiera que sufrió México en diciembre
de 1994. Los subsidios y controles de precios y salarios habían distorsionado mercados
como el de los productos agrícolas y desincentivado el crecimiento de la productividad
de estas actividades. Por ello el estancamiento económico tras la crisis financiera fue
mayor al esperado. Además, la existencia de un marco regulatorio inflexible y los
enormes costos administrativos de políticas universales poco eficientes plantearon la
necesidad de reformar el sistema de seguridad social mexicano, que tuvo como base
agencias centralizadas proveedoras de servicios públicos a los trabajadores ocupados en
el sector formal, para transformarlo en transferencias monetarias bajo el supuesto de que
éstas son más eficientes.137 Fue en este momento cuando el Poder Ejecutivo retomó el
diagnóstico de “La pobreza en México” de Santiago Levy de finales de los años 80 y
elaboró un diagnóstico sobre la pobreza en México entre 1995 y 1997, el cual dio la
pauta para las políticas de combate a la pobreza. Se esbozaron dos de las estrategias que
el gobierno de Ernesto Zedillo siguió para lograr esta reforma: la focalización de los
beneficiarios y la descentralización de la operación de los programas.
La estrategia de focalización fue impulsada por los mandos superiores de
secretarías de gobierno importantes como la Secretaría de Hacienda y Crédito Público
(SHCP). El impulso del proceso de descentralización fue un poco más complejo, pues
en él influyeron las victorias de partidos de oposición en los gobiernos locales, la
aparición del movimiento zapatista y la voluntad de algunos miembros del propio
Partido Revolucionario Institucional de disminuir el poder de decisión del ejecutivo
federal.138 En México, sólo poco después de la desaceleración del “milagro mexicano”,
137 También hubo motivos políticos para reformar la política social de Pronasol pues la opinión pública identificó a ésta como una estrategia personal del presidente Carlos Salinas de Gortari.138 Guillermo Trejo y Claudio Jones “Political Dilemas of Welfare Reform: Poverty and Inequality in Mexico” en Susan Kaufman Purcell y Luis Rubio (eds.), Mexico under Zedillo, Boulder, Lynne Rienner, 1998, p. 72.
65
un sector de la burocracia comenzó a pugnar por soluciones a corto plazo para las
familias más vulnerables a los cambios económicos del momento. Esta idea “mínima”
de pobreza en la política mexicana destacó la necesidad de enfocarse en los grupos más
vulnerables pues los “efectos de derrama económica” no llegaron necesariamente a
éstos.
El gobierno de Ernesto Zedillo puso en marcha, en 1996, el Programa Especial
de Empleo, y en 1997, el Programa de Educación, Salud y Alimentación (Progresa), los
dos claramente influidos por la idea de focalizar los recursos hacia la población rural
más necesitada para incrementar las oportunidades individuales de abandonar la
situación de pobreza. Desde el punto de vista conceptual, estos programas eran
complementarios dentro de una estrategia integral de asistencia, pues asignaban
transferencias como una red de seguridad muy básica para los hogares más marginados.
Sin embargo, los programas que parecieron complementarios dentro de Pronasol,
comenzaron a competir por los recursos disponibles después de la crisis de 1995 y
pusieron a discusión la disyuntiva de atender el problema de la pobreza extrema rural o
la baja productividad de los pobres moderados en áreas rurales y urbanas. La
ampliación de los beneficiarios, así como de los beneficios, fue muy lenta desde la
perspectiva de la Sedesol, pero la Secretaría de Hacienda impuso restricciones claras al
presupuesto destinado a estos programas.139
La descentralización de las políticas de combate a la pobreza fue otro de los
instrumentos que se utilizaron para impulsar una reforma de las políticas centralizadas y 139 En 1997, Carlos Rojas afirmó que Progresa requería recursos por 30 millones de pesos pero Santiago Levy autorizó hasta 14 millones de pesos para beneficiar sólo a 400 000 familias que representó menos de un octavo de los beneficiarios potenciales en extrema pobreza. Carlos Rojas renunció y la Secretaría de Desarrollo Social quedó bajo el mando de Esteban Moctezuma Barragán, asesor especial del Foro Nacional para un Auténtico Federalismo. Carlos Martínez Assad y Alicia Ziccardi, “Límites y posibilidades para la descentralización de las políticas sociales” en Rolando Cordera y Alicia Ziccardi, (coords.), Las políticas sociales de México al fin del milenio. Descentralización, diseño y gestión, México, Universidad Nacional Autónoma de México – Miguel Ángel Porrúa, 2000, p. 315. Posteriormente, Santiago Levy reconoció que en 2000 se autorizaron cinco mil millones de pesos para beneficiar a cerca de 2 millones de familias. “Comentario”, en R. Cordera y A. Ziccardi (coords.), op cit, p. 650.
66
de cobertura amplia. Ernesto Zedillo transfirió dos terceras partes del presupuesto de
combate a la pobreza de Pronasol a los gobiernos locales mediante una fórmula que
tomó en cuenta los índices de marginación de las poblaciones.140 Paradójicamente, los
gobiernos de Luis Echeverría, José López Portillo, Miguel de la Madrid y Carlos
Salinas buscaron centralizar el control de la política social con el fin de hacerla más
eficiente y progresiva141 pues los beneficios de ella habían sido aprovechados por ciertos
grupos organizados que impedían la reforma;142 esto indica que no existió un camino
único para impulsar la reforma. Pero a partir de 1995, el gobierno federal redistribuyó la
responsabilidad de atención a la población tanto a la iniciativa privada como a los
gobiernos locales. La autenticidad de esta descentralización es cuestionada debido a los
pocos incentivos que tiene el régimen fiscal —sumamente centralizado— para enfrentar
de manera más eficiente las responsabilidades que se han reasignado.143
Además de la recaudación propia de los gobiernos locales, existen tres fuentes
de ingreso las cuales provienen del gobierno federal. En primera instancia existen las
participaciones establecidas por la Ley de Coordinación Fiscal de 1978 que dispuso que
los estados y municipios dejaran de recaudar ciertos impuestos federales a cambio de
recibir participaciones de los ingresos federales del Ramo 28 del Presupuesto de
Egresos de la Federación (PEF). Estas participaciones, asignadas mediante una fórmula,
fueron mínimas antes de 1996 pero sumamente significativas para los estados y
municipios pues fueron la fuente principal de fondos no etiquetados y actualmente
representan cerca de una tercera parte del ingreso total de los gobiernos
subnacionales.144
140 G. Trejo y C. Jones, art. cit, p. 75.141 G. Trejo y C. Jones art. cit, p. 76.142 Jacqueline Martínez Uriarte, “Descentralización de la política social: ¿en qué nivel de gobierno?” en R. Cordera y A. Ziccardi, op cit, p. 769.143 C. Martínez Assad y A. Ziccardi (coords.), art. cit, p. 716.144 Sólo Nayarit y el Distrito Federal tienen niveles de ingresos propios comparables con los ingresos que reciben por participaciones del Ramo 28. Banco Mundial, Descentralización y entrega de servicios..., pp. 16 y 17.
67
La segunda fuente de ingreso son los convenios específicos que firman
secretarías federales con las autoridades locales; estos recursos están sujetos a la
supervisión, auditoría y sanción del gobierno federal y no están sujetos a una fórmula.
Son sumamente flexibles pero a la vez inciertos y poco transparentes pues su
continuidad depende en gran parte de la negociación política entre las agencias
gubernamentales y se prestan a la búsqueda de rentas y manejo de influencias.
Actualmente el Ramo 20, que fuera el Ramo 26 durante mucho tiempo y en el que se
encuentra el PET, es un buen ejemplo de recursos que se transfieren a estados y
municipios según lo establecido en los Convenios de Desarrollo Social firmados por la
Sedesol y las entidades federativas;145 el Ramo 12 también transfiere recursos del sector
salud a los gobiernos estatales mediante convenios.
La tercera fuente de ingreso son las transferencias sectoriales o aportaciones, un
punto intermedio entre las participaciones y los convenios creado en 1997 con una
reforma a la Ley de Coordinación Fiscal. Esta reforma inició la descentralización
debido a que se identificaron ineficiencias en el gasto federal.146 En 1994 se tomó el
25% de los recursos del Ramo 26 para conformar el Fondo de Desarrollo Social
Municipal (FDSM); se comenzaron a distribuir estos recursos mediante una fórmula que
incluyó el grado de marginación de cada entidad federativa. El porcentaje asignado por
fórmula creció del 25% al 65% del Ramo 26 en 1997 y en 1998 la Cámara de Diputados
creó, con estos y otros recursos, el Ramo 33 y el régimen de las aportaciones en el que
145 Miguel de la Madrid creó el Ramo 26 para destinar recursos al desarrollo regional y la descentralización, pero Carlos Salinas aglutinó los recursos de este Ramo y los centralizó para operar el Pronasol. Antes de 1998 incluso el Ramo 33 estuvo sujeto a las reglas de un convenio firmado entre los estados y la federación. Juan Pablo Guerrero Amparán, “Algunas lecciones de la descentralización del gasto social” en R. Cordera y A. Ziccardi (coords.), op cit, pp. 752 y ss.146 Anteriormente ya se había firmado los Acuerdos nacionales para la modernización de la educación básica (1992) y para la descentralización de salud (1996) Banco Mundial, Descentralización y entrega de servicios..., p. 18. Es importante destacar que esta devolución de los recursos mediante el Ramo 33 fue iniciativa de la Cámara de Diputados en 1997, cuando el Partido Revolucionario Institucional había perdido la mayoría de los asientos en ella. La descentralización en parte tuvo los fines de incentivar la participación ciudadana que eliminara la relación clientelar entre beneficiarios y gobierno y de contribuir a democratizar la asignación de recursos.
68
los recursos son transferidos a la cuenta pública de los estados y quedan sujetos a la
operación y regulación estatales.147
En realidad, la descentralización del gasto social y su asignación mediante las
fórmulas del Ramo 33 no sólo no han hecho más eficiente el gasto social sino tampoco
lo ha hecho más equitativo pues no se incrementaron los recursos para el combate a la
pobreza. De los ocho fondos que forman el Ramo 33, el Fondo de Aportaciones para la
Educación Básica (FAEB) y el Fondo de Aportaciones para los Servicios de Salud
(FASSA), que son alrededor del 80% del Ramo 33 y que representaron en 2004 el
14.3% del presupuesto federal, se asignaron con base en el padrón de personal e
infraestructura trasferida a los gobiernos de los estados y no por criterios que harían este
gasto más progresivo y eficiente, como la demanda o productividad de los servicios o la
cantidad de pobres de cada estado. El Fondo de Aportaciones para la Infraestructura
Social (FAIS), que se formó con los recursos que fueron desconcentrados en el FDSM
—Ramo 26— y representó en 2004 el 1.7% del presupuesto federal, es el único fondo
que se distribuye con base en la magnitud de la pobreza en cada entidad federativa. Sin
embargo, al interior de los estados, el FAIS no se ha distribuido entre los municipios
más pobres.
La estabilidad del Ramo 33 da certidumbre a la cuenta pública de las agencias
locales, pero la mayoría de estos recursos ya están comprometidos en los gastos
administrativos de los servicios de educación y salud que se descentralizaron en el
FAEB y el FASSA. Además, los recursos del Ramo 33 generalmente han despertado
147 Generalmente se ha buscado asignar los recursos mediante fórmulas que racionalicen el gasto y den certidumbre a sus receptores. Para asegurar esta certidumbre la federación también establece los programas o fondos que definen las acciones en las que deberán emplearse los recursos. Actualmente, dentro del Ramo 33 operan ocho fondos para educación básica, salud, infraestructura social estatal, infraestructura social municipal, fortalecimiento municipal y del Distrito Federal, aportaciones múltiples, seguridad pública y educación técnica y de los adultos, cuyos nombres y proporciones han variado desde 1998. En ocasiones, la certidumbre se puede traducir en inflexibilidad pues no permite que los recursos se destinen a otras necesidades. Fundar. Centro de Análisis e Investigación, El ABC del presupuesto de egresos de la federación: retos y espacios de acción, México, Fundar, 2002, p. 24.
69
suspicacias entre las autoridades hacendarias, pues no son auditables como los recursos
transferidos por convenios. A pesar de que los estados tienen la obligación de informar
sobre su gasto a Sedesol, muy pocos lo hacen, con el fin de proteger la soberanía de los
estados frente a la federación.148
Por su parte, los recursos transferidos mediante los convenios de desarrollo
social en el Ramo 20 son inestables e inciertos pero al mismo tiempo flexibles, lo que
incluso puede permitir que sean ejercidos de manera contra-cíclica, es decir opuesta al
ciclo económico para contrarrestar efectos inflacionarios o deflacionarios. Aún así, no
hay incentivos para que los recursos para combatir la pobreza transferidos por
convenios, como los del Ramo 20 de desarrollo social entre los que están los recursos
del PET,149 se coordinen con los recursos transferidos por el Ramo 33, lo que da origen
a un ámbito federal y uno estatal de combate a la pobreza que en ocasiones se duplica o
deja vacíos de atención. Tres de las personas entrevistadas para esta investigación
destacaron que actualmente falta integración de los programas de combate a la pobreza
pues no operan bajo una estrategia que permita una solución integral al problema de la
pobreza.150 Parte de esta falta de coordinación se debe a la falta de capacidad de los
gobiernos municipales.151 Además, en un ambiente electoral competitivo, la instancia
que ejerce los recursos quiere ser reconocida por sus beneficiarios, por lo que hay muy
148 Entrevista 2, 30 de octubre de 2004. Las sanciones por incumplimiento de los convenios entre estados y federación son muy laxas. P. Guerrero A., art. cit, p. 764.149 En un principio, para ejercer los recursos del Ramo 26 de desarrollo social y productividad en regiones de pobreza era obligatorio que los gobiernos estatales aportaran una cantidad similar a la que aportaba el gobierno federal, ese requisito fue reduciéndose y ahora ya no es obligatorio. En 1998 el Ramo 26 dejó de tener tanto contacto con los gobiernos municipales como lo tuvo anteriormente y agrupó los siguientes programas: empleo temporal, crédito a la palabra, empresas sociales, cajas de ahorro, atención a zonas áridas, jornaleros agrícolas, atención a mujeres y servicio social. Diario Oficial de la Federación del 29 de diciembre de 1997 cit por John Scott, “Descentralización, focalización y pobreza” en R. Cordera y A. Ziccardi (coords.), op cit, pp. 488 y P. Guerrero A., art. cit, p. 766. Sin embargo, no todos los recursos del PET provienen actualmente del Ramo 20. Véase supra, p. 87.150 Entrevistas 3, 16 de diciembre de 2004; 5, 17 de marzo de 2005; y 11, 17 de agosto de 2006. Uno de los entrevistados incluso señala que era más fácil gestionar los recursos cuando se encontraban centralizados en el Pronasol y actualmente es más difícil para los gobiernos estatales establecer contacto con cada una de las diferentes oficinas que operan los recursos incluso dentro de la misma Sedesol151 P. Guerrero A., cit, p. 770.
70
pocos incentivos de los gobiernos locales para cooperar con la puesta en práctica de los
recursos federales, ya sea por la rigidez burocrática o por la sobrecarga de trabajo que
esto implica para las agencias locales.152
La política social municipal podría enfocarse a grupos vulnerables que no son
atendidos por la política nacional y en áreas identificadas como prioritarias por la propia
comunidad. Sin embargo, es difícil hablar de una política social municipal sin hacer
referencia a la federación pues, por un lado, gran parte de los recursos de las instancias
municipales son transferidos por la federación, y por otro, pero en la mayoría de los
casos los municipios siguen la inercia de la política social nacional pues muchos de
ellos no han desarrollado un espacio de interlocución para que se identifiquen estas
necesidades locales y que sean atendidas de forma profesional.153 Cabe destacar que la
ausencia de coordinación entre los niveles de gobierno está ocasionando que las
deficiencias de un nivel sean suplidas por otro nivel, lo cual puede aumentar la cantidad
de recursos que se destinan a combatir la pobreza pero no contribuye a que las acciones
y competencias se complementen a largo plazo para solucionar el problema de la
pobreza de manera integral.154
El cambio a políticas focalizadas y descentralizadas durante el gobierno de
Ernesto Zedillo pretendió asegurar que los recursos de combate a la pobreza llegaran a
aquellos que más los necesitaran y de manera transparente, debido en parte a las fuertes
críticas en contra del uso clientelar y partidista de Pronasol. Sin embargo, la
focalización y descentralización del gasto no garantizaron que éste se ejerciera de forma
eficiente y de acuerdo con las necesidades locales,155 ni que se obtuvieran los efectos
progresivos que no se obtuvieron con políticas centralizadas y universales.156 En 152 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005. 153 Tonatiuh Guillén López, “Municipio y política social: experiencias y nuevo paradigma” en E. Cabrero Mendoza (coord.), op cit, passim.154 C. Pardo, art. cit, p. 287.155 C. Martínez Assad y A. Ziccardi, art. cit, pp. 705 y ss.156 John Scott, “Descentralización, focalización y pobreza...”, pp. 485 y 507.
71
realidad, el proceso de descentralización no definió claramente la responsabilidad de
hacer un uso transparente y eficiente de los recursos. Cabe aclarar que, si bien la
descentralización otorgó a las unidades locales poder de decisión y capacidad de obtener
recursos y ofrecer servicios, también les exigió mayor profesionalismo. En el caso de
México, los municipios más grandes han tenido la posibilidad de promover la inversión
pública y privada en su territorio con proyectos productivos, pero la mayoría de los
municipios sólo han puesto en práctica políticas de asistencia hacia la población en
situación de pobreza.157
En general, el énfasis de las acciones federales dirigidas a las regiones y las
comunidades cambió en dirección a desarrollar el capital humano individual en regiones
y comunidades prioritarias. Las acciones comunitarias fueron descentralizadas con el
objetivo de fomentar la participación local de las comunidades, lo que no quiso decir
necesariamente que se soslayaran estas acciones. Me interesa destacar aquí la intención
de incorporar en las políticas colectivas, que anteriormente eran federales, la
participación de las instancias locales y de la demanda de ciudadanos por proyectos. 158
En contraste, el combate integral a la pobreza se dio en la vertiente de desarrollo
humano, específicamente en los ámbitos de salud, educación y alimentación básicas de
la estrategia federal. El SAM y la Coplamar establecieron una CNSE que incluyó
alimentos, vivienda, educación y salud y se discutió la posibilidad de una estrategia
integral que incluyera además satisfactores de empleo y ambientales.159 En 1997 se creó
el Progresa, ahora llamado Programa de Desarrollo Humano Oportunidades, que unificó
157 Jesús Arroyo Alejandre y Antonio Sánchez Bernal, “Políticas municipales para la promoción del desarrollo económico regional” en E. Cabrero Mendoza (coord.), op cit, p. 126.158 E. Valencia y R. Aguirre, art cit, p. 84. En realidad, el presupuesto de combate a la pobreza descentralizado, que fue canalizado mediante el Ramo 26 del Presupuesto de Egresos de la Federación, no sufrió reducciones importantes hasta 1998, año en el que se crearon las aportaciones del Ramo 33 por iniciativa del Congreso de la Unión para asegurar la continuidad de gasto descentralizado.159 Gerardo Torres Salcido, “El diseño y la gestión de las políticas alimentarias en el campo mexicano” en R. Cordera y A. Ziccardi (coords.), op cit, p. 537.
72
19 programas asistenciales de necesidades básicas que operaron dentro de Pronasol.160
Para su administración, Oportunidades cuenta con una instancia coordinadora
independiente que, si bien se apoya en el Instituto Mexicano del Seguro Social, las
Secretarías de Salubridad y Asistencia y de Educación Pública, y en dependencias de
salud y educación de los estados de la República para su operación, tiene un
presupuesto propio, una estructura independiente y determina sus propias reglas de
operación.
Con base en la perspectiva teórica del desarrollo de organizaciones se entiende
que la creación de este programa propone un cambio en las políticas de combate a la
pobreza “a través de cadenas jerárquicas de la administración pública que hacen llegar
bienes y servicios a los ciudadanos que lo necesitan” lo que “privilegia la eficiencia
institucional del Estado y sus resultados y toma como criterio el que las instituciones
cumplan con los fines para los que fueron creadas”161 en lugar de satisfacer necesidades
específicas definidas por consenso público de los ciudadanos. Desde esta lógica, los
beneficios no tienen que diferenciarse según la localidad u otras características
demográficas, pues suponen necesidades básicas homogéneas. Las transferencias son
individuales y las autoridades locales intervienen poco en la operación del programa.
Oportunidades tiene como base una definición de pobreza de capacidades y
utiliza varios métodos de focalización para definir a los beneficiarios, en primer lugar
selecciona las localidades que serán beneficiadas con base en dos criterios: el índice de
marginación del Consejo Nacional de Población (Conapo) y la accesibilidad de
servicios de salud y educación según las Secretarías de Salubridad y Asistencia y de
Educación Pública. Este diseño le impide atender a los más pobres del país que viven en
las localidades más remotas, pues éstas generalmente se encuentran alejadas de los
160 Secretaría de Desarrollo Social (Sedesol), “Programa para superar la pobreza 1995-2000”, Diario Oficial de la Federación (DOF), México, D. F., 2 de febrero de 1998, p. 29.161 N. Amaro, “Descentralización y gobierno local” cit por C. Pardo, art. cit, pp. 267 y s.
73
servicios educativos y de salud y no son beneficiadas por el programa. Posteriormente,
en las localidades seleccionadas se mide el bienestar social mediante pruebas de ingreso
y otros indicadores sociales de los beneficiarios potenciales. Los hogares son
seleccionados según un puntaje que se da a los indicadores medidos y se revisa esta
información en una Asamblea Comunitaria, que puede aportar información omitida
durante la prueba de ingreso; con el aval de la asamblea, se define la lista de
beneficiarios. Después se establecen los Comités de Promoción Comunitaria y se
entregan los beneficios de becas y suplementos alimenticios si cumplen con la asistencia
a las instituciones de salud y educación de forma regular. Después de tres años se revisa
la información socioeconómica del hogar beneficiado para definir si continúa
recibiendo los recursos o si debe pasar a otro esquema de apoyo.162
Si Pronasol fue muy criticado porque la asignación discrecional de recursos en
muchas ocasiones siguió objetivos políticos e institucionales más que de eficiencia del
gasto contra la pobreza, Progresa-Oportunidades ha sido cuestionado tanto por excluir a
las comunidades más alejadas de los centros de salud y educación como por únicamente
ayudar a los beneficiarios a alcanzar la línea de pobreza, excluyendo de sus beneficios a
los pobres moderados —por encima de la línea de pobreza más baja— y soslayando la
participación de los beneficiarios para definir sus propios problemas y la forma de
solucionarlos. Este programa tampoco ha sido acompañado de una estrategia que genere
más servicios sociales, empleos rurales y que promueva la productividad, el cambio de
estructuras y relaciones de poder que reproducen la desigualdad y la pobreza a largo
plazo.163 Cabe señalar que, según las evaluaciones externas de instituciones nacionales e
internacionales, Progresa-Oportunidades cumple exitosamente con los objetivos
planteados por el mismo programa según las evaluaciones externas del Instituto
162 Sedesol, “Acuerdo por el que se modifican las Reglas de Operación del Programa de Desarrollo Humano Oportunidades”, DOF, segunda sección extraordinaria, 18 de febrero de 2005, pp. 23 y ss.163 I. Yaschine Arroyo, art. cit, p. 58.
74
Nacional de Salud Pública y el Centro de Investigaciones y Estudios Superiores en
Antropología Social.
Las políticas de atención a la pobreza extrema obtuvieron más apoyo a partir de
1995, y yo centro el análisis en una de ellas: el Programa de Empleo Temporal. Este
programa, si bien inició con un diseño de arriba hacia abajo, empleó gran parte de los
mecanismos de implementación de los programas productivos de Pronasol pues
requería vincularse con las autoridades locales para cumplir con su diseño de
focalización por autoselección de los beneficiarios, que describo a continuación en el
capítulo tercero. Es conveniente la elección de este programa para el análisis, pues
comparte la perspectiva y supuestos teóricos, los objetivos generales y parte de la
población objetivo con el Programa de alimentación, salud y educación básicas
Progresa, ahora Oportunidades, pero difiere de éste y se acerca a la lógica de programas
distributivos debido a que involucra a otros niveles de gobierno para lograr sus
objetivos, por lo que parte de su diseño se analiza como de abajo hacia arriba.
b. Objetivos y alcance del Programa de Empleo Temporal
El PET realiza obras de infraestructura comunitaria productiva, social y de
capital familiar con uso intensivo de mano de obra en las poblaciones de menos de 5
000 habitantes que se localizan preferentemente en las microrregiones o en otras
regiones de atención prioritaria. Tiene como objetivo emplear la mano de obra
desaprovechada en esas comunidades —productores o jornaleros mayores de 16 años
—,164 ya sea durante épocas del año con baja actividad económica o en localidades con
164 El programa está abierto a toda la población mayor de 16 años que habite en localidades rurales y esté dispuesta a trabajar por un salario menor al mínimo. En el apartado c del capítulo uno hice énfasis en que el programa está dirigido a los trabajadores agrícolas porque me interesó conocer las características de quienes son más susceptibles de acercarse a el programa, por encima de la mayoría de los productores
75
baja actividad económica generalizada o afectadas por desastres naturales. Busca
conservar y aumentar el capital humano, natural y productivo de estas localidades y fue
operado hasta 2003 por cuatro secretarías diferentes que dan diversidad a las acciones
realizadas con los recursos de este programa: Sedesol, Secretaría de Agricultura,
Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (Sagarpa), Secretaría de
Comunicaciones y Transportes (SCT) y Secretaría del Medio Ambiente y Recursos
Naturales (Semarnat).
Un Comité Técnico (CT), integrado por un subsecretario de cada una de estas
dependencias,165 define e interpreta las reglas de operación (RO) del programa, sus
propios lineamientos y resuelve los casos no previstos por ellas. Las RO deben ser
autorizadas por la Secretaría de Hacienda; cada secretaría define lineamientos
específicos con base en las RO. En cada estado también se forma un Comité Estatal
(CE) que coordina a los representantes de las secretarías federales, al gobierno del
estado y al Comité de Planeación para el Desarrollo del Estado (Coplade) para evitar la
duplicidad de acciones. Además, para operar el PET, la Sedesol tiene recursos del Ramo
20 y se coordina con cada gobierno estatal mediante los Convenios de Desarrollo Social
que se firman anualmente.166
El PET fue otro intento por coordinar el trabajo sectorial que varias
dependencias realizaban en el ámbito rural para evitar duplicación de esfuerzos, vacíos
de acción o competencia entre las dependencias y promover sinergia entre los
proyectos. En 1997, con la entrada de Sagar al programa iniciaron las reuniones de agrícolas quienes, asumo, difícilmente trabajarían por un salario menor al mínimo.165 En 2000, el Subsecretario de Egresos de la Secretaría de Hacienda fue miembro del CT. Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2000”, DOF, séptima sección, martes 15 de febrero de 2000, p. 285. En 2003 el CT estaba integrado por los Subsecretarios de Desarrollo Social y Humano de Sedesol, de Infraestructura de SCT, de Desarrollo Rural de Sagarpa y de Planeación y Política Ambiental de Semarnat. Un Grupo Permanente de Trabajo se reúne periódicamente y está formado por representantes de los subsecretarios; la secretaría técnica del Comité está a cargo de Sedesol. Sedesol, Empleo Temporal. Reglas de Operación 2003, México, Sedesol, 2003, p. 16.166 Sedesol, “Programa para superar la pobreza 1995-2000...”, p. 40.
76
coordinación primero entre directores generales, en las que también se empezaron a
definir las reglas de operación del programa. Después las reuniones involucraron a los
subsecretarios, entre ellos el Subsecretario de Egresos de la Secretaría de Hacienda con
quien se discutieron ampliamente las reglas de operación y los mecanismos de
transparencia como el SIIPET; a decir de uno de los entrevistados, esta secretaría fue
integradora del trabajo de las otras dependencias.167 La coordinación institucional del
Comité Técnico intentó ser reproducida en el ámbito interinstitucional con delegaciones
federales y gobiernos locales en los Comités estatales. Sin embargo, esta coordinación
no se ha logrado en el ámbito local pues las acciones se ejecutan de forma aislada sin
buscar sinergia con otros programas gubernamentales federales o locales o iniciativas de
otros actores privados con el fin de atender de forma más integral las necesidades
múltiples de la población objetivo.
Los beneficiarios del programa son aquellos dispuestos a ofrecer su mano de
obra en los proyectos son las personas mayores de 16 años de poblaciones con menos de
5000 habitantes —aunque en 2005 fue relativamente sencillo autorizar recursos para
poblaciones no mayores a 25000 habitantes siempre que no excedieran del 15% del
presupuesto estatal—. Los beneficiarios reciben a cambio un jornal que asciende al
90% del salario mínimo diario de la zona “C” y cada beneficiario puede recibir hasta 88
jornales en un año. Del total de los recursos, cada secretaría debe destinar en promedio
70% al pago de jornales y 30% al pago de materiales, dentro de estos últimos se incluye
un máximo de 7% para gastos de operación, supervisión, coordinación, difusión y
evaluación externa.168 Además, cada secretaría puede reservar un 20% de sus recursos
para uso inmediato en caso de desastres naturales. Las solicitudes pueden ser
167 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.168 Según sus lineamientos internos, la SCT puede destinar un mínimo de 65% al pago de jornales y un 35% para materiales, y la Sagarpa destinó un mínimo de 85% al pago de jornales y un máximo de 15% para materiales.
77
presentadas a los operadores locales del programa por instancias de gobierno locales o
por miembros de las localidades objetivo del programa y cada secretaría define los
criterios para aprobar proyectos con base en las RO. Los comités de beneficiarios son
asambleas de la localidad en la que se lleva a cabo el proyecto; los integrantes del
comité ofrecen su mano de obra, distribuyen los jornales y funcionan como contraloría
social del programa. Deben firmar un acuerdo con el operador del programa y difundir
el programa para tener una integración igualitaria y representativa de los miembros de la
localidad.
El anexo 1 de las RO define los municipios de atención prioritaria para el PET,
que ascendieron a 1699 en 2003, según los criterios de alta y muy alta marginación del
Conapo y otros municipios prioritarios. El anexo 2 de las RO define la temporalidad de
los recursos, es decir los recursos que pueden ser liberados por cada secretaría según el
mes del año y la entidad federativa que corresponda. Esto se especifica para cumplir con
el criterio de estacionalidad del apoyo y evitar que compita con las fuentes de empleo
locales, fundamentalmente agrícolas. A pesar de esto, se puede definir una
estacionalidad diferente si la obra a realizar o la localidad atendida así lo requieren. El
anexo 3 de las RO define los indicadores que las instancias ejecutoras locales
(representaciones de las secretarías federales) deben vigilar a lo largo del año en las
obras que se realicen, con los que deben presentar informes y actualizar el Sistema
Integral de Información del PET (SIIPET), que concentra la información nacional del
programa. El anexo 4 de las RO es el formato para registrar las obras apoyadas por el
PET. El programa está sujeto a evaluaciones internas según los indicadores detallados
en el anexo 3 de las RO, y a evaluaciones externas, seguimiento y auditorías según lo
establece el artículo 54 y Octavo Transitorio del PEF, pues son recursos federales a
pesar de ser ejercidos por entidades locales gubernamentales o civiles.
78
c . Base conceptual y su participación en la política social
Según lo planteó el que sería Subsecretario de Hacienda, Santiago Levy, la
puesta en práctica de programas modestos, enfocados con objetivos claros en las zonas
de alta marginación es una forma de combatir la pobreza extrema. Un programa
gubernamental de empleo rural, diseñado como los puestos en marcha en Maharashtra,
India y algunos países africanos, es una intervención que puede evitar el deterioro del
ingreso en las zonas rurales y que puede crear infraestructura, elevar la rentabilidad de
la tierra, de la demanda y el precio de la mano de obra y reducir la vulnerabilidad en las
comunidades rurales.169 Enrique Dávila, Santiago Levy y Luis Felipe López Calva
reconocieron que la atención de necesidades básicas como alimentación, salud y
educación son fundamentales para el combate a la pobreza de largo plazo, como lo
demostraría posteriormente la creación de Progresa, pero afirman que un programa
gubernamental de empleo rural sería más conveniente que un programa focalizado por
“prueba de ingreso” o means-tested programs. Éstos últimos necesitan un aparato
burocrático dedicado a recaudar, analizar y actualizar la información de los
beneficiarios potenciales y eso aumenta sus costos de operación y los incentivos de
corrupción de los funcionarios públicos.
Mientras tanto, y siguiendo las líneas dictadas por la experiencia internacional,
un programa de empleo rural ofrece un salario menor al mínimo que permite la
focalización por autoselección de los beneficiarios pues cualquier empleado formal
tendría un costo al aceptar un salario menor al mínimo, pero este salario debe ser lo
suficientemente alto para incentivar a los desempleados a acercarse al programa durante
un plazo corto, mientras no tengan otra mejor opción. La focalización por autoselección
reduce los costos administrativos de llevar a cabo pruebas de ingreso, y el esquema
169 E. Dávila, et al, art. cit, p. 333.
79
también sugiere buscar apoyo en las instancias públicas locales para no crear una
estructura burocrática paralela.170 El programa también debe desarrollar infraestructura
que beneficie a las poblaciones rurales con índices de pobreza agudos e incremente la
productividad de estas localidades al crear caminos, sistemas de riego, control de la
erosión, entre otras obras. Es fundamental ponerlo en práctica durante las temporadas de
baja ocupación en labores propiamente rurales para reducir la vulnerabilidad en estas
estaciones. En 1993 los autores mencionados identificaron 2.7 millones de beneficiarios
potenciales de un programa de empleo rural; a pesar de esto se propuso un programa de
250 000 beneficiarios con un costo de 700 millones de pesos anuales.171
Dentro del sistema de protección social de México, el Programa de Empleo
Temporal cubre los riesgos de desempleo y choques covariados —que afectan por igual
a un número significativo de familias— de la población en pobreza extrema.172 Durante
los gobiernos de Ernesto Zedillo y Vicente Fox, el PET se insertó entre las acciones
focalizadas hacia los pobres extremos en la vertiente de productividad y oportunidades
de empleo e ingreso. Otras vertientes fueron las de desarrollo de capital humano, a la
que pertenece el Progresa-Oportunidades, y la de desarrollo de capital físico. Como se
puede apreciar en la gráfica 3.1, en el año 2000 se asignó el presupuesto máximo a este
programa —poco más de 4 millones de pesos—, y a partir de entonces su porcentaje de
participación ha disminuido drásticamente y no hay signos de recuperación. El
programa de Opciones productivas, que pertenece también a la vertiente de
productividad y oportunidades de empleo e ingreso ha tenido la misma suerte. Mientras
tanto, el presupuesto de Oportunidades ha crecido exponencialmente, incluso entre 2002
y 2003 cuando el gasto federal de combate a la pobreza disminuyó como porcentaje del
170 E. Dávila, et al, art. cit, pp. 314-315 y 330.171 E. Dávila, et al, art. cit, pp. 340-343.172 Banco Mundial, La pobreza en México..., p. 29.
80
gasto programable nacional; el PET y Opciones productivas disminuyeron su
presupuesto drásticamente durante esos mismos años.
A su vez, en la gráfica 3.2 podemos comparar el número de beneficiarios de los
principales programas de combate a la pobreza. El número de beneficiarios de
Oportunidades es el que más ha crecido pero, a diferencia del presupuesto del mismo
programa, no creció de forma sostenida en 2003 y 2005. Los beneficiarios del abasto
social de leche disminuyeron entre 1998 y 2000 pero comenzaron a incrementarse a
partir de 2001 y recuperaron el nivel de 1994. En contraste con estos dos programas que
combaten la pobreza en términos de mejorar el capital humano con inversión en salud y
educación, el número de beneficiarios de programas de corte productivo y generación
de empleos disminuyó desde los años 1999-2000.
81
Gráfica 3.2 Número de beneficiarios de algunos programas de combate a la pobreza de 1994 a 2005
0500
100015002000250030003500400045005000
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005*
Año
Mile
s de
ben
efic
iario
s
Oportunidades - Familias beneficiadas (miles)
PET - Empleos creados (miles)
OP - Productores beneficiados
Abasto social de leche - Familias beneficiadas (miles)
Fuente: C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo T emporal, 2005. Evaluación del desempeño...”, pp. 14 - 17.
82
El Programa de Empleo Temporal tiene como base una definición de pobreza de
ingreso y combina un método de focalización por auto-selección con mecanismos de
implementación por parte de las autoridades locales. De acuerdo con Jonathan Conning
y Michael Kevane, los métodos de focalización son el conjunto de reglas que definen la
elegibilidad de los beneficiarios del programa desde su diseño; estos métodos ya han
sido explicados en el apartado sobre políticas focalizadas del capítulo 2. Cada método
de focalización puede combinar diferentes mecanismos de implementación, es decir los
agentes e instituciones que pondrán en práctica el programa.173 A diferencia de los
mecanismos que crean una institución independiente para administrar y coordinar el
programa, el PET utiliza a las instancias de gobierno ya establecidas en la comunidad
para poner en práctica cada proyecto.
Los métodos de focalización y mecanismos de implementación que presenté en
el capítulo 2 son tipos ideales y difícilmente encontraremos estrategias de combate a la
pobreza que los caractericen propiamente. En su lugar podemos tener dos espectros a lo
largo de los cuales se mueven las distintas políticas de combate a la pobreza. A
continuación presento algunas de las estrategias mexicanas más publicitadas en la
actualidad en un “plano cartesiano” que también nos permite ubicar al Programa de
Empleo Temporal. En el eje de las ordenadas se encuentra el espectro de los métodos
de focalización y en el eje de las abcisas se encuentra el espectro de los mecanismos de
implementación.
173 J. Conning y M. Kevane, art. cit, p. 9.
83
84
En el cuadrante I está el Programa de Desarrollo Humano Oportunidades, que
utiliza varios métodos de focalización —categórica, geográfica— y lo que se llama una
“prueba de ingreso” —means-tested—. La oficina de coordinación del programa levanta
una encuesta entre los probables beneficiarios de las localidades elegidas por el
programa para obtener información precisa sobre el ingreso de cada familia. Esta
información se pondera según la prueba de ingreso que indica qué familias serán
beneficiadas. El gobierno federal diseñó un programa con los mismos criterios de
selección, niveles de apoyo y obligaciones para toda la República. El programa
involucra los servicios de las secretarías de Salud, de Educación Pública, de Hacienda y
Crédito Público, de Desarrollo Social y del Instituto Mexicano del Seguro Social, de
instituciones de salud y educación estatales, de enlaces municipales y de comités de
promoción comunitaria, pero la participación de estados, municipios y comunidades en
la toma de decisiones del programa es muy limitada. Por ello, el programa también está
focalizado por la oferta que brinda a los beneficiarios y su mecanismo de
implementación es de arriba hacia abajo.
En el cuadrante II podríamos encontrar los programas descentralizados del
Programa Nacional para el Desarrollo Integral Familiar (DIF) cuya normatividad es
establecida por el DIF Nacional pero cuyos recursos son entregados directamente a los
gobiernos estatales mediante el Ramo 33. Algunos de estos programas tienen pocas
restricciones para los beneficiarios, como los centros de atención para niños o adultos
mayores, pero otros están dirigidos a población vulnerable específica —niños de la
calle, migrantes, discapacitados, víctimas de abuso sexual, entre otros—. En el
cuadrante III coloqué los fondos sociales que apoyan los proyectos productivos que
presentan ciudadanos a lo largo de la República en las oficinas locales que tienen poder
85
de decisión y preseleccionan los proyectos. En el mismo cuadrante se encuentra el
programa Trabajar de Argentina, un programa público de empleo que es distribuido por
las provincias según los proyectos de trabajo que presentan los gobiernos de los
departamentos o las organizaciones civiles y que ofrece un pago menor al ingreso
promedio del decil más pobre. En el cuadrante IV clasifiqué de forma general las
políticas universales y sectoriales en América Latina de principios del siglo XX.
El Programa de Empleo Temporal se encuentra al centro del espectro de
políticas universales y focalizadas porque está limitado a las localidades de menos de
5000 habitantes aunque, dentro de esas localidades, es abierto para todas las personas
mayores de 16 años que deseen participar. A su vez, las reglas de operación establecen
porcentajes y vertientes de acción específicos pero, a diferencia de los mecanismos que
crean una institución independiente para administrar y coordinar el programa, el
Programa de Empleo Temporal utiliza a las instancias de gobierno ya establecidas en la
comunidad para poner en práctica cada proyecto.
El PET podría ser una fuente importante de ingreso para este sector de la
población que depende de las actividades realizadas en el medio rural. En la Encuesta
de Características Socioeconómicas de los Hogares Rurales de 1997, el 51.8% de los
adultos de las comunidades rurales marginadas incluidos respondió que durante la
semana anterior a la encuesta no trabajaron. Sin embargo, de aquellos que dijeron
recibir transferencias de Progresa en la misma encuesta, sólo el 1.5% recibieron
transferencias del PET. Esto nos plantea las interrogantes de si el PET está cumpliendo
con sus objetivos de focalización como programa de combate a la pobreza y del futuro
del programa dentro de una estrategia más amplia como la de Microrregiones.
86
d. Antecedentes
Ya durante el sexenio de Luis Echeverría operó un Programa de Caminos
Rurales cuyo objetivo fue construir y dar mantenimiento a las vías de comunicación de
las poblaciones más alejadas empleando a miembros de estas comunidades a cambio de
un salario que no reemplazara el ingreso de sus actividades cotidianas. También en
1982 el Fideicomiso de Riesgo Compartido (Firco) y la Dirección de Conservación de
Suelo y Agua de la Secretaría de Agricultura comenzaron a operar programas regionales
de mano de obra campesina, como respuesta tanto a la crisis económica como a una
fuerte sequía que se sufrió en esos años con las base de emplear mano de obra local para
construir almacenamientos de agua en comunidades rurales.
Con la crisis financiera de 1995, la tasa de desempleo mexicana creció de 3.2%
en 1995 a 7.6% en 1996, por lo que el gobierno federal puso en marcha políticas
específicas para incentivar el empleo, como créditos y apoyos fiscales a pequeñas
empresas y a empresas que aumentaran su planta laboral.174 El gasto social aumentó en
1% del Producto Interno Bruto (PIB) y el gobierno destinó 30.5% de los recursos de
combate a la pobreza a los programas de empleo.175 Dos programas de empleo de
emergencia176 incluyeron 550 000 empleos locales de 6 meses, 70% de ellos realizaron
obras de infraestructura localizadas en comunidades rurales y zonas aisladas.177
Estas medidas fueron insuficientes pues antes de 1995 no existían redes de
seguridad —seguro de desempleo o programas de empleo contra-cíclicos— para
174 Los gobiernos locales también redujeron sus impuestos predial y a la nómina de las empresas. Norma Samaniego Breach, “Programa de Empleo e Ingresos en México” en Annez Andraus Troyano, et al, Programas de empleo e ingresos en América Latina y el Caribe, Lima, Organización Internacional del Trabajo, 1998, p. 267.175 G. Trejo y C. Jones, art. cit, p. 78.176 El Programa Especial de Empleo, operado por la Secretaría de Desarrollo Social, y el Programa Emergente de Conservación de Caminos Rurales con uso intensivo de Mano de Obra, operado por la Secretaría de Comunicaciones y Transportes. Universidad de Colima, Evaluación externa. Programa de Empleo Temporal 2000, Colima, Universidad de Colima, octubre de 2001, p. 2177 Los trabajadores recibieron 80% del salario mínimo vigente y la participación fue autoselectiva. Nora Claudia Lustig y Miguel Székely, México: Evolución económica, pobreza y desigualdad, Washington D. C., Banco Interamericano de Desarrollo, diciembre de 1997 (Documento de trabajo), p. 15 y G. Trejo y C. Jones, art. cit, p. 79.
87
proteger al poco más de un millón de personas ya desempleadas; con la crisis, el
gobierno fue incapaz de amortiguar la pérdida de otro millón de empleos, lo que
representó una pérdida de empleos mayor incluso a la de 1982.178 Esta incapacidad
enfatizó la necesidad de diseñar redes de seguridad que protegieran específicamente a
aquellos más vulnerables durante las crisis, pero no estaba claro si estos programas
debían proteger a los pobres crónicos o a quienes estaban desempleados como
consecuencia de la recesión.179 Los programas focalizados plantean esta disyuntiva pues
si se buscan resultados inmediatos se apoyará a quienes están más próximos a la línea
de pobreza —que en 1995 pudieron ser aquéllos desempleados a raíz de la crisis— ya
que con menores recursos puede lograrse un mayor impacto en el número de pobres.
Sacar a los individuos más pobres de su situación requerirá mayores recursos y los
resultados serán visibles sólo a largo plazo.
Algunos programas de empleo que ya existentes en México están destinados a
elevar la productividad de los trabajadores y desempleados y tienen como base la
definición de pobreza de capacidades ya que buscan mejorar el acceso de esta población
a un empleo mejor remunerado. Este tipo de programas tiene beneficiarios más
próximos a la línea de pobreza, pues el hecho de contar con un empleo o de obtener
poco más de un salario mínimo sin recurrir al subempleo o empleo informal indica la
capacidad de los beneficiarios para invertir su tiempo en capacitación sin arriesgar un
nivel mínimo de bienestar.180 Sin embargo, el diseño del programa de empleo de
178 Ibid., p. 5.179 Ibid., p. 17.180 Ejemplos de estos programas son el Servicio Nacional de Empleo, Capacitación y Adiestramiento creado en 1978 dentro de la Secretaría del Trabajo y Previsión Social. A su vez, con la crisis económica de 1982, se creó el Programa de Becas de Capacitación para Trabajadores (Probecat) y en 1987 el Programa de Calidad Integral y Modernización (CIMO) que aún tienen esquemas descentralizados para atender las necesidades locales de capacitación, consultoría y productividad de las empresas; estos programas recibieron recursos del Banco Mundial en 1988. El Probecat consistió en capacitar a desempleados en áreas definidas por las empresas que se comprometieron a contratar al 70% de los egresados, durante la capacitación los beneficiarios recibieron de uno a seis meses de salario mínimo más los gastos de transportación. A raíz de la crisis de 1995 el número de este tipo de becas aumentaron. Para operar el CIMO, los promotores indagaban las necesidades de capacitación de micro, pequeñas y medianas empresas y éstas aportaban un tercio del costo de la capacitación a sus empleados. N.
88
emergencia, que ofrece un salario inferior al mínimo a quien desee tomarlo, indica que
sus beneficiarios potenciales son aquéllos que no tienen una mejor opción de empleo.
Asimismo, detrás de este tipo de programas hay una definición de pobreza de ingreso
que se plantea como una situación de emergencia con consecuencias y efectos visibles
de forma inmediata.
Los programas de empleo de emergencia creados en 1995 se transformaron en
1996 en el Programa Especial de Empleo —financiado mediante el Ramo 26 para ser
operado de forma desconcentrada mediante convenios firmados entre la Sedesol y los
estados de la República— y el Programa Emergente de Conservación de Caminos
Rurales con uso intensivo de Mano de Obra —financiado mediante el Ramo 09 de
Comunicaciones y Transportes y operado por la SCT—. En 1997 se integraron estos
dos programas anteriores en el Programa de Empleo Temporal y se incluyó la
participación de la Secretaría de Agricultura y Ganadería y Desarrollo Rural (Sagar)
para operar menos del 15% del presupuesto del PET. En 1999 la Secretaría de Medio
Ambiente, Recursos Naturales y Pesca (Semarnap) comenzó a operar entre el 2 y el 3%
del programa. Los recursos destinados a estas secretarías se canalizan en los Ramos 16
de Medio Ambiente y Recursos Naturales y el 08 de Agricultura, Ganadería, Desarrollo
Rural, Pesca y Alimentación. Estas cuatro secretarías se incorporaron al programa
porque de una u otra forma tienen injerencia en el medio rural y la coordinación entre
ellas era fundamental para evitar duplicidades o vacíos de acción y competencia por los
recursos entre las secretarías que disminuyeran la efectividad del programa.181
Samaniego Breach, art. cit, p. 269.181 Como explicó una de las personas entrevistadas, la SCT se dedicó a la construcción de caminos mientras que Sagar-Sagarpa atendió las brechas, veredas y caminos para las cosechas. A su vez, Semarnap-Semarnat se enfocó en primera instancia a la prevención de incendios forestales y Sedesol y Sagar buscaron cambiar las prácticas campesinas de quemar la hierba sobre los campos previas al cultivo. Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.
89
d. Evolución
Las RO del PET presentan metas productivas y asistenciales al mismo tiempo en
las vertientes productiva, de beneficio comunitario y de beneficio familiar e
infraestructura social. Por un lado, busca ser una oportunidad de ingreso para la mano
de obra poco calificada que habita en las comunidades rurales marginadas tanto frente a
una emergencia de corto plazo (meses de baja producción agrícola, cambios climáticos
y demás) como frente a las situaciones de vulnerabilidad más permanente, desarrollando
obras que aumenten el capital social y familiar. Por otro lado, con el uso intensivo de
mano de obra también se busca rehabilitar y mejorar infraestructura productiva que
aumente la rentabilidad de los activos con los que cuentan esas poblaciones rurales, para
promover la creación de empleos dentro de estas comunidades y evitar la migración.
La vertiente productiva dentro del PET se entiende como parte de una estrategia
más amplia de combate al desempleo en la que es necesario poner en práctica un
programa de empleo en el área rural para que el programa de combate al desempleo
urbano tenga éxito pues, de no hacerlo, sólo se incentivará la migración del campo a las
zonas urbanas.182 Las RO hasta el año 2000 hacían énfasis en la vertiente productiva del
programa pues definieron al PET como parte de una estrategia que, con el uso intensivo
de mano de obra, permitiera el desarrollo de la comunidad y contribuyera a arraigar a su
población; para esta vertiente todas las secretarías estaban obligadas a asignar 70% de
sus recursos.183 Incluso los lineamientos de la Sedesol especificaban que en 2000 se
destinaría 80% de sus recursos a proyectos productivos.184 El énfasis en los proyectos
productivos ha ido disminuyendo con el paso del tiempo, en 2001 la Sedesol destinó un
182 E. Dávila, et al, art. cit, p. 329.183 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2000...”, p. 288.184 Ibid., p. 293.
90
mínimo 70% a proyectos productivos y en 2002 un mínimo de 60%. Actualmente, las
RO del programa sólo establecen un mínimo de 50% de recursos destinados a acciones
de beneficio comunitario o de preservación del medio ambiente, pero no
específicamente a proyectos productivos. A su vez, aumentó el énfasis en el aspecto
asistencial del programa; los lineamientos de la Sedesol destinaron hasta 2001 un
máximo de 10 y 20% a las vertientes comunitaria y de formación de capital familiar
respectivamente.185 Desde 2002 la vertiente de capital familiar puede usar un máximo de
30%,186 y a partir de 2003 la vertiente comunitaria puede usar el 50% de los recursos de
la Sedesol.187
De igual forma, las primeras RO hicieron énfasis en que el programa funcionara
como una red de seguridad durante las épocas en las que la población rural es más
vulnerable. Para esto, en las RO hasta 2000-2001 especificaron que el 20% de los
recursos de cada dependencia se usarían con base en las reglas del Fondo de Desastres
Naturales para atender situaciones de emergencia mediante mecanismos determinados
en el capítulo X de las RO.188 Desde 2001 y hasta 2002 se especificó que el 20% total
del PET emergente sería usado en el Programa Integral de Agricultura Sostenible y
185 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Decreto de Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2001”, DOF, segunda sección, miércoles 28 de febrero de 2001, p. 9.186 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Decreto de Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal 2002”, DOF, lunes 25 de febrero de 2002, p. 11.187 Sedesol, Empleo Temporal. Reglas de Operación 2003..., pp. 11, 51-52. La SCT destina desde 2002 50% de sus recursos a la reconstrucción de caminos, una tarea más costosa y menos productiva que la conservación de caminos constantemente transitados; anteriormente destinaba únicamente 33% para reconstrucción. Para Sagarpa, los porcentajes definidos a estas tres vertientes no han cambiado, aunque sí aprecio un énfasis menor en la productividad rural al leer el objetivo general de los lineamientos de esta secretaría. Semarnat ha mantenido 70% de sus recursos para actividades productivas, pero amplió de 5% a 10% los recursos para mantenimiento de predios familiares.188 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2000...”, p. 292 y Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Decreto de Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2001...”, p. 8.
91
Reconversión Productiva (PIASRE), operado por la Sagarpa y el Firco, para construir
almacenamientos de agua con la mano de obra local como mecanismo de prevención de
catástrofes en zonas de sequía recurrente. A partir de 2003 cada secretaría prefirió hacer
uso del 20% de sus propios recursos y dejaron de aportar al PIASRE de Sagarpa. Este
20% puede ser utilizado para atender zonas rurales de forma inmediata y más flexible
pues no está regulado por las reglas de operación del programa.189
La estacionalidad en el uso de los recursos era un factor fundamental para que el
PET lograra sus objetivos de ser una red de seguridad durante la temporada de menor
demanda de mano de obra y para no competir con la mano de obra empleada en las
estaciones de trabajo agrícola. En el Anexo II de las RO del PET se define el porcentaje
de recursos que se debía liberar cada mes del año para cada estado en específico; hasta
el año 2000 esta estacionalidad era fija y obligatoria y la misma para todas las
secretarías y sólo la SCT podía operar con una estacionalidad diferente según las obras
que realizara y la temporada de lluvias.190 Actualmente cada secretaría tiene su tabla de
estacionalidad y las RO permiten aplicar una estacionalidad diferente según la
operación del programa. Los cambios anteriormente descritos nos hablan de un intento
por flexibilizar las RO al permitir que los proyectos productivos o de asistencia tengan
un mayor margen de maniobra para aplicar los recursos, lo cual atenta contra el espíritu
original del programa pues conceptualmente los recursos deben ejecutarse en temporada
de baja demanda de mano de obra y no cuando el proyecto lo demande.
Las reglas también se han flexibilizado con respecto a las instancias que norman,
operan y ejecutan el programa. Por un lado, hasta 2001 las reglas especificaban las
189 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006 y Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Decreto de Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal 2002...”, p. 5.190 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal establecen las Reglas Generales de Operación del Programa de Empleo Temporal previsto en el Presupuesto de Egresos de la Federación para el Ejercicio Fiscal del año 2000...”, p. 288.
92
facultades y obligaciones del CT del PET, el Grupo Permanente de Trabajo y los
comités estatales. Actualmente sólo se menciona que el CT es el órgano máximo rector
encargado de definir sus propios lineamientos, interpretar las RO y resolver los casos no
previstos por ellas y que está integrado por subsecretarios de las dependencias
ejecutoras.191 También se menciona que los comités estatales, conformados por los
delegados de las secretarías que operan el programa y representantes del gobierno del
estado y de los Coplades, tienen funciones más relevantes como coordinar las acciones
del PET y analizar, validar y autorizar las localidades de municipios no incluidos en el
anexo 1 de las RO. Por otro lado, la Sedesol reconoce desde julio de 2003 que puede
firmar acuerdos con las organizaciones sociales como contrapartes ejecutoras del
programa, y la Sagarpa especifica que, además de firmar acuerdos con el gobierno del
estado, puede hacerlo con operadores como organizaciones sociales o productores
individuales.192
De la misma forma, las RO anteriores a 2003 incluían otros actores
institucionales que apoyaban la operación de los comités estatales del PET,193
especificaciones de indicadores de evaluación y formatos para mantener el SIIPET,
mecanismos de auditoria y adquisición de materiales. A su vez, las RO hasta 2001
especificaban mayores requisitos y obligaciones para los comités de beneficiarios;194
actualmente mencionan que son los ejecutores directos de la obra con quienes la
191 Infra, n. 165.192 Sedesol, Empleo Temporal. Reglas de Operación 2003..., pp. 26 y 37. Sedesol y SCT reconocían que las organizaciones sociales podían solicitar una obra.193 Algunos de ellos eran los Subcomités de Atención a Regiones Prioritarias (SARP). Los lineamientos de Sagarpa involucraban al Sistema Nacional de Capacitación y Extensión Rural (Sinder) y al Fideicomiso de Riesgo Compartido (Firco) como apoyos técnicos y operativos en los estados; en las RO del 2003 éstos actores ya no se mencionaron y actualmente ya no operan como apoyo del PET - Sagarpa. La Semarnat incluyó nuevos agentes técnicos a partir de 2002, la Comisión Nacional Forestal y la Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas, y un nuevo canal único de información del PET en la secretaría que es la Coordinación General de Delegaciones.194 Presentar croquis de localización, informes a lo largo del programa, listas de beneficiarios y mecanismos específicos de votación, de operación del programa, de pago de jornales, de mantenimiento de la obra, de compra y resguardo de materiales, control y vigilancia de tareas diarias, entre otros. Sólo los lineamientos de Semarnat no han cambiado al respecto, aunque no exigen tantos requisitos.
93
instancia operadora firmará un convenio y que deben contar con una asamblea, un
órgano ejecutivo que difunde el proyecto y distribuye los apoyos económicos, y dos
integrantes para llevar a cabo la contraloría social independiente del proyecto. No
obstante, las RO exigen integrar expedientes de cada obra realizada, mantener
actualizado el SIIPET y que los beneficiarios se identifiquen con un documento oficial,
todo esto para asegurar la transparencia en la asignación de los recursos. Estas
responsabilidades ya no recaen en los comités de beneficiarios, sino en los operadores
locales de cada secretaría: las delegaciones estatales de la Sedesol, el agente técnico
frente a la Sagarpa, el centro SCT de la comunidad, y las delegaciones federales y
comisiones nacionales de la Semarnat. Se flexibilizaron los requisitos para los comités
de beneficiarios, pero se les han retirado muchas de las responsabilidades que
anteriormente tenían que cumplir, lo que merma su capacidad de participación a lo largo
del proceso de asignación de recursos y enfatiza el componente asistencial del
programa. A su vez, los operadores locales de cada secretaría se quejan de que la carga
de trabajo burocrático se ha incrementado.
A partir de julio de 2003 el PET amplió su cobertura potencial pues se autorizó
destinar recursos a comunidades de hasta 5 000 habitantes —según la clasificación del
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática—, preferentemente dentro de
los municipios mencionados en el Anexo 1, cuando anteriormente estaba limitado a
poblaciones de hasta 2 500 habitantes. Además, como mencioné anteriormente, los
comités estatales pueden incorporar poblaciones de hasta 25 000 habitantes siempre que
no rebasen el 15% de los recursos asignados. Aún prevalece la focalización a las zonas
de atención prioritaria por su grado de marginación. Según las RO de 2000 y 2001, las
dependencias estaban obligadas a destinar mínimo 42% de los recursos a regiones
94
clasificadas como “prioritarias de atención inmediata” por su grado de marginación,195
pero a partir del 2002 el requisito aumentó y 78% de los recursos deben destinarse a
microrregiones y municipios prioritarios del Anexo 1 de las RO.
En realidad, desde 1995 la mayoría de los recursos del PET se destinaron a la
creación de infraestructura física comunitaria quizá debido a la inercia de desarrollo de
infraestructura que se dio durante la ejecución del Pronasol; sólo hasta el año 2000 se
comenzaron a destinar más recursos a proyectos productivos.196 De hecho, sería difícil
calificar al PET como un programa de la vertiente productiva del combate a la pobreza,
aunque tampoco es el principal programa de desarrollo de infraestructura social ni de
asistencia a la población rural. Esta ambigüedad coincide con la disyuntiva entre atacar
la pobreza rural crónica o atacar la pobreza rural y urbana originada por la crisis
financiera, y también muestra claramente la necesidad que tiene el PET de involucrar a
los actores locales que presentan proyectos mediante un mecanismo limitado de
focalización por demanda de infraestructura física —herencia de Pronasol—, y ser, al
mismo tiempo, un programa con diseño focalizado de arriba hacia abajo que sigue
rigurosos mecanismos de operación, probados en experiencias internacionales, que
generan incentivos para que los beneficiarios se comporten de cierta manera y tengan el
mayor impacto contra la pobreza.
Durante los últimos cuatro años en las RO ha disminuido el énfasis en la
vertiente de productividad, ampliado los recursos destinados a la asistencia de las
poblaciones rurales y concentrando las responsabilidades en las oficinas locales de las
instancias federales. El corte asistencial del programa es muy criticado tanto por las
organizaciones de la sociedad civil como incluso dentro de la administración pública, ya 195 Asimismo, en 2000 se permitía un máximo de 20% de los recursos a la “atención institucional”, que eran poblaciones definidas por las secretarías y los gobiernos estatales; este porcentaje no se ha flexibilizado y actualmente sólo el 22% de los recursos queda disponibles a las secretarías para asignar a regiones definidas por ellas como de atención institucional.196 John Scott, “Programa de Empleo Temporal (PET): Una evaluación preeliminar”, México, Centro de Investigación y Docencia Económicas, 2002 (Documento de trabajo, 237), p. 13.
95
que no se adapta a la lógica de los programas productivos. Un funcionario público
entrevistado afirma que el ámbito asistencial no puede descuidarse en comunidades de
alta marginación que no tienen condiciones iniciales necesarias para desarrollar
proyectos productivos que generen mano de obra. Un programa asistencial en estas
comunidades puede reducir la marginación de la población y dar pie a programas que
generen mayor actividad económica; si se destinaran todos los recursos a proyectos
productivos se enfrentaría el costo de frenar la asistencia de áreas que lo necesitan.197
Sin embargo, esta opinión no es del todo compartida. En un contexto de recursos
escasos, destinar recursos a subsidios federales en las microrregiones limita el gasto en
inversión que tendría mayor potencial de contribuir al desarrollo económico. Para otro
funcionario, el PET presenta aún muchas restricciones que limitan su potencial de
aliviar la pobreza a largo plazo. Por un lado, las microrregiones, si bien concentran los
grados más altos de marginación, no toman en cuenta que en zonas más urbanizadas se
encuentra mucha gente en condiciones de pobreza. Atender a las microrregiones en
particular puede también generar incentivos para que esas poblaciones no mejoren los
indicadores que mide el Conapo con el fin de seguir recibiendo recursos. Por otro lado,
las RO del PET determinan que debe destinarse un mínimo de 70% de los recursos al
pago de jornales y 30% a la compra de materiales y gastos administrativos, lo que para
los funcionarios locales limita la magnitud de las obras que pueden llevarse a cabo y su
potencial de aliviar la pobreza.198
Además, uno de los entrevistados afirma que las autoridades federales ponen
más atención en la forma y la cantidad de recursos que se ejercen que en la calidad del
gasto. Siguiendo las RO del PET, durante el año 2004 todos los recursos de este
programa se destinaron al pago de jornales, pues los requisitos son un mínimo de 70%
197 Entrevista 3, 16 de diciembre de 2004.198 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
96
para jornales, que puede convertirse en 100%, y un máximo de 30% para materiales,
que puede ser 0%. Este esquema de gasto despertó sospechas en las oficinas federales a
pesar de facilitar una mayor inversión estatal en materiales y mano de obra
especializada y evitar problemas de administración de los recursos. Afirma también que
el éxito de los proyectos depende de la dinámica social y la economía local de las
regiones, mientras que el programa se pone en práctica de forma generalizada en el país,
sin tomar en cuenta algo tan básico como los altos salarios en el norte que provocan que
la población local no está dispuesta a ofrecer su mano de obra por un jornal tan bajo.199
Definir RO muy rígidas puede a su vez limitar el potencial de los programas de combate
a la pobreza.
De acuerdo con las entrevistas, la SCT puede prescindir del contacto con las
instancias locales para llevar a cabo las obras que el PET supone debido a que realiza
obras muy específicas —conservación y reconstrucción de caminos y mejoramiento de
brechas— y a su amplia cobertura del territorio nacional; sus lineamientos aplicados
con rigor han dado buenos resultados. Si bien el diseño “de arriba hacia abajo” no
prevalece en otras secretarías, tampoco ha sido igual la intensidad con que participan los
gobiernos estatales en el programa. A decir de un entrevistado, en un principio, “no se
integraron a los comités de entrada y a las primeras de cambio, hubo que estarlos
convocando e invitando porque lo veían como un comité de dependencias federales. El
interés era que estuvieran los gobiernos de los estados porque...tiene uno que respetar
las prioridades locales... Incluso los gobiernos de los estados a partir de 2001 en
adelante empezaron a cubrir casi al 100%, pasaron de ser invitados y de ser gente que
propusieran prioridades a ser los que definían y decidían prácticamente, una apropiación
muy fuerte por parte de los gobiernos de los estados”.200 A partir de 2001, la Sagarpa
199 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.200 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.
97
comenzó a delegar funciones de su agente técnico —el Firco— a los estados y en 2003
prácticamente el 100% de los recursos estaban federalizados, es decir que los estados
fueron responsables de la promoción, la recepción de las solicitudes, el análisis de éstas,
la autorización y el pago de los recursos.201 La Sedesol también descentralizó el
ejercicio del programa a sus delegaciones en cada estado entre 2002 y 2003, las cuales
se apoyan en los gobiernos estatales, aunque los oficios de autorización de proyectos
aún los emite la Dirección General de Atención a Grupos Prioritarios de la secretaría.
La SCT y Semarnat autorizan los proyectos en las oficinas centrales y tienen poco
contacto con gobiernos estatales y municipales.
De cierta forma, el impacto de PET operado por la Sedesol y la Sagarpa depende
no sólo del rigor con el que se apliquen las RO sino también de la forma en la que éstas
se articulen con las instancias locales que solicitan y apoyan la puesta en práctica del
programa, y del grado de profesionalización de los funcionarios locales para ejercer
estos recursos. Esto se debe a que las obras que realizan son más diversas y a que no
cuentan con un conocimiento tan detallado de la realidad local. Sin embargo, la
articulación con las instancias locales requiere a su vez flexibilidad en las RO, lo que da
lugar a sospechar que los recursos son ejercidos con un alto grado de discreción y con
poca dirección a quienes más lo necesitan. Las RO del PET se han flexibilizado con el
paso del tiempo, pero aún son consideradas como rígidas quizá porque no permiten una
mayor articulación con los actores locales, lo que desde la perspectiva del gobierno
federal podría mermar la capacidad de vigilar la aplicación de los recursos federales. Un
funcionario federal opina que “cuando entraron los gobiernos de los estados a los
comités estatales de repente, y no hablo en términos genéricos, a algunos funcionarios
les parecía demasiada burocracia. Ahí lo ideal es saber diferenciar la burocracia de las
necesidades de reglas claras para tener transparencia en la aplicación de los
201 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.
98
recursos...para ellos sería mucho más fácil simplemente ir a una comunidad, pedirle a
todo mundo que se formara, entregarle y hacerlo que firmara”.202 Es por ello que se optó
por separar el gasto federal y el gasto local de combate a la pobreza, como lo señalé a lo
largo de este capítulo. El reto es no es sólo encontrar mecanismos de transparencia
flexibles sino que también hagan responsables a las instancias locales de la aplicación
de recursos.
En particular, cada secretaría que opera el programa —Sedesol, SCT, Sagarpa y
Semarnat— utiliza de forma diferente y con diferente intensidad las instancias de
gobierno locales. Generalmente, la Sedesol y la Sagarpa establecen mayor relación con
los gobiernos estatales para operar el programa pues, como afirma un funcionario
estatal, el conocimiento y la capacidad operativa del enlace estatal les permite gestionar
las obras que de otra forma no serían ejecutadas.203 La Semarnat se reúne con
funcionarios locales pero no delega la operación del programa. Por su parte, la SCT
realiza obras muy específicas y con objetivos muy concretos como lo son la
conservación y reconstrucción de caminos y mejoramiento de brechas, y gracias a la
experiencia que tiene la secretaría en este programa y la cobertura amplia de los centros
SCT al lo largo de la República Mexicana, la secretaría puede operar el PET sin
necesidad de coordinarse con otras instancias de gobierno locales o federales.
En términos del diseño del programa, las RO que se publican cada año a partir
de 1999 en el Diario Oficial de la Federación (DOF) son muy específicas en cuanto a la
cobertura, población objetivo, características de los apoyos, beneficiarios, transparencia,
mecanismos de evaluación e instituciones involucradas en los procesos de
normatividad, ejecución, control, vigilancia, operación, evaluación y seguimiento. En
general, estas reglas fueron definidas por el Comité Técnico del programa y son
202 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006. 203 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
99
acatadas por las instancias ejecutoras de cada proyecto. En teoría deberían ser los
comités de beneficiarios quienes presentaran los proyectos, pero en realidad las
delegaciones locales de cada secretaría son intermediarios fundamentales y, sobre todo
en el caso de la Sedesol, también del gobierno estatal. No hay coordinación entre estas
secretarías; cuando la hay es informal y fuera del ámbito de cada comité estatal del
programa y de los Coplade, que son espacios locales formales de discusión. Así, cada
secretaría define sus lineamientos, recibe proyectos, decide la operación y ejecuta las
acciones con la intermediación de cada uno de sus delegados estatales. La Sedesol, que
durante los primeros siete años del programa ejerció más del 50% del presupuesto del
PET,204 es la instancia que se relaciona más con los gobiernos estatales pues el programa
está incluido en los convenios de desarrollo social firmados anualmente. En contraste, la
SCT tiene escasa relación con las instancias locales, pues la infraestructura y red de
atención de los Centros SCT les permite ejecutar el programa directamente.205
Esta diversidad de formas que toma el mismo programa es fundamental para
analizar la problemática que envuelve al programa, pues a la luz de una perspectiva de
operación basada en la comunidad, o “de abajo hacia arriba” se observan un desempeño
y dificultades que difieren de aquéllos vistos bajo la perspectiva de operación “de arriba
hacia abajo”. De igual forma, la evaluación que se haga de éste programa depende
mucho de la perspectiva que se tome para llevarla a cabo. Por ello, y antes de presentar
los obstáculos que los evaluadores externos han encontrado en el funcionamiento del
programa, a continuación comparo las evaluaciones externas que se han llevado a cabo,
sus perspectivas y conclusiones sobre el PET.
204 Desde la creación del PET hasta el año 2002, la Sedesol ejerció alrededor del 50% del presupuesto del PET, pero desde 2003 este porcentaje ha decaído hasta 21.45% en 2005. En contraste, la SCT que hasta 2003 recibía cerca de la tercera parte del presupuesto, en 2005 ejerció 75% del mismo. 205 Entrevista 6, 28 de marzo de 2005.
100
Capítulo 4. Comparación entre evaluaciones externas del Programa de Empleo Temporal
De acuerdo con las reglas de operación vigentes, el PET está sujeto a monitoreo
y evaluación internos de cada secretaría según los indicadores que establecen las
mismas reglas de operación;206 esta información se entrega al CT periódicamente.
Además, conforme a lo señalado en el PEF, es obligatorio realizar una evaluación
externa anual del programa. La Universidad de Colima realizó la evaluación del año
2000. Un equipo coordinado por John Scott del Centro de Investigación y Docencia
Económicas (CIDE) elaboró un documento de metodología para evaluación externa con
información del PET de 1995 a 2000. Otro equipo, dirigido por Cristina Pizzonia
Barrionuevo de la Universidad Autónoma de México Unidad Xochimilco (UAM-X), ha
llevado a cabo las evaluaciones externas desde 2001 hasta la fecha. Con base en la
magnitud y representatividad de las evaluaciones, sólo tomaré como referencia aquéllas
llevadas a cabo por el CIDE y la UAM.
A pesar de que estas evaluaciones incluyen una amplia gama de preguntas sobre
el programa, ambas coinciden en evaluar los procesos, funcionamiento y la entrega de
beneficios, así como el costo-beneficio o eficacia del programa en relación con los
beneficios que produce. No se ha llevado a cabo una evaluación del impacto del
programa en el bienestar de las personas, hogares e instituciones y de sus consecuencias
no previstas. Cabe mencionar que la evaluación de la UAM sí pregunta a los
beneficiarios y no beneficiarios del programa sobre cómo perciben que el PET afecta el
ahorro, la economía y el uso de tiempo de los hogares beneficiados, sobre la utilidad y
satisfacción con las obras realizadas, pero no hicieron una evaluación de impacto del
programa.
206 Generación de empleo temporal, atención geográfica de empleos temporales generados, indicador operativo y de servicio, indicadores programático-presupuestales, indicadores de seguimiento y evaluación. Sedesol, Empleo Temporal. Reglas de operación 2003... , anexo 3, p. 279.
101
A pesar de ello, ambas evaluaciones difieren ampliamente en el objetivo que
desean evaluar, lo que las lleva a conclusiones muy disímiles. El CIDE tuvo como
objetivo evaluar una política de combate a la pobreza con mecanismo de
implementación de arriba hacia abajo, es decir, en la que los objetivos, criterios y
normas de la política se definen centralmente por una instancia coordinadora que
promueve y vigila el cumplimiento cabal de esos objetivos, de tal forma que la puesta
en práctica de la política se acerque lo más posible a la concepción “en gabinete” de
ella. Mientras tanto, la evaluación de la UAM toma en cuenta los objetivos y
percepciones de autoridades que conocen la problemática de las localidades y participan
en la puesta en práctica de un programa de abajo hacia arriba, y toma en cuenta también
la corresponsabilidad de la población que se vuelve más necesaria cuando se reduce el
gasto público y se busca hacerlo más eficiente.
Estas dos perspectivas conducen a conclusiones diferentes, a pesar de que las
evaluaciones toman elementos similares, como se puede apreciar en la tabla 4.1 de la
página 107 sobre la metodología de las evaluaciones. Los elementos similares que
analizan son la evolución de los recursos del programa y su apego a las reglas de
operación, la focalización, el costo-eficiencia y costo-beneficio del programa y la
operación y coordinación entre dependencias federales y estatales. La evolución de los
recursos asignados al PET es apreciada de forma muy diferente debido a que las
evaluaciones tienen como base períodos diferentes; entre 1995 y 2000 los recursos
destinados al PET aumentaron de manera muy considerable mientras que se redujeron
de forma constante a partir de 2001. En cuanto a la focalización del programa, la
evaluación del CIDE asume que entre el 70 y el 80% de los salarios entregados llegan a
trabajadores pobres207 mientras que la evaluación de la UAM reporta que el 78.22% de
207 Toma en cuenta que más del 70% del presupuesto en el 2000 se destinó al pago de jornales, que el programa llega a localidades sumamente marginadas aunque algunas personas en esas localidades no son pobres ni forman parte de la PEA. J. Scott (coord.), “Diseño de Evaluación para el Programa de Empleo
102
los jornales llegaron a hogares pobres en el año 2001, y esta proporción aumentó hasta
llegar a 95.07% en 2005.208 Desafortunadamente no hay difusión de estas evaluaciones
pues hasta la fecha no se encuentran disponibles en Internet.
En cuanto al análisis de costo beneficio del programa, la evaluación del CIDE
concluye que, por cada peso gastado en el PET, la población pobre obtiene un beneficio
de 24.5 a 33.6 centavos a corto plazo, y un beneficio total a largo plazo de entre 49.5 y
58.6 centavos por cada peso gastado. Las cifras son mucho menores por cada peso
invertido debido a muchos factores, pero el principal es que el programa opera en
estaciones de alta demanda laboral agrícola lo que provoca que algunos beneficiarios
dejen ir otras opciones de empleo por beneficiarse del PET y que personas que no se
dedican a actividades laborales cotidianamente sean empleados por el PET debido a la
oferta que no será cubierta. Al comparar estos niveles de eficiencia en transferencias
monetarias con la eficiencia de 75 centavos por peso de Progresa en el año 2001, el PET
queda muy por debajo de este impacto. Sin embargo, John Scott reconoce que el PET
es, comparado con programas de otros países, bastante eficiente pues destina un gran
porcentaje al pago de salarios (70%) y las obras se llevan a cabo en zonas marginadas;
mientras tanto, programas similares alrededor del mundo muestran un beneficio de 28
centavos a corto plazo y 41 centavos a largo plazo.
La evaluación de la UAM es mucho más optimista en cuanto al costo beneficio
del programa porque no toma en cuenta el costo que tiene para los beneficiarios
participar en el programa, sobre todo en épocas de alta demanda laboral. Para ellos el
beneficio salarial de corto plazo es de 79 centavos por cada peso gastado entre 2001 y
2004, y para 2005 este beneficio sube a 95 centavos por cada peso. Incluso para los
Temporal (PET)”, México, Centro de Investigación y Docencia Económicas, 30 de diciembre de 2000, s. p. (mimeo).208 Cristina Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2005. Evaluación del desempeño del PET a través de su información secundaria 2001-2005. Informe Preeliminar”, México, Universidad Autónoma Metropolitana – Unidad Xochimilco, septiembre de 2005, p. 179.
103
años 2002 y 2003, tomando en cuenta la inversión en jornales, materiales y el valor que
las personas encuestadas dan a las obras realizadas con el PET en los estados, en 18
estados el beneficio sobrepasa los costos del programa en un 3%, es decir que en todo el
país en promedio se recibe 1.03 pesos por cada peso invertido.209 La evaluación advierte
que, a pesar de que en escenarios de corto plazo y en algunos estados a largo plazo los
costos exceden los beneficios, no debe suspenderse el programa sino canalizar más
recursos a las localidades de más alta marginación.
Al analizar la operación y coordinación entre dependencias federales y estatales,
los hallazgos son similares en ambas evaluaciones aunque son interpretados de forma
distinta. Para la evaluación realizada por el equipo del CIDE, uno de los principales
obstáculos para dar coherencia a las normas del programa y sus acciones, sobre todo en
el caso de vigilancia y seguimiento —lo que ellos llaman coherencia procedimental—,
es la inexistencia de información amplia y confiable sobre la aplicación de los recursos
y su impacto en los beneficiarios y la productividad de las localidades. La coherencia
entre el trabajo de las secretarías (coordinación horizontal) se da sólo en el CT pero no
es efectiva en los Coplade o los comités estatales, mientras que la coherencia vertical
entre Sedesol y los gobiernos locales y la coherencia asociativa del programa con las
necesidades de las comunidades son muy precarias. Los estudios de caso dieron indicios
para afirmar que el PET emplea mano de obra especializada o con acceso a medios de
transporte para movilizarse hacia donde se realizan las obras. Las acciones de
fiscalización, contraloría y evaluación que recaen en la comunidad no tienen
importancia ni son llevadas a cabo por muchas de ellas, incluso en la etapa de
planeación de las obras “existe inducción de los trabajos a realizar por parte de las
autoridades municipales, y en ocasiones incluso por los propios promotores
209 Llama la atención que en el caso de Sonora, el beneficio excede al costo en un 22.5%. C. Pizzonia Barrionuevo (dir.) “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2005. Evaluación del desempeño...”, pp. 240-245.
104
comunitarios...esto es necesario porque la participación y preparación de la gente no da
para tantos proyectos como se tienen programados...Aún así, se indica que siempre
existe más demanda de proyectos que oferta de los mismos”. Concluyen que “el proceso
de decisión, ejecución, control de proyectos y obras comunales se efectúan de acuerdo a
las dinámicas de gobierno locales, quedando por tanto al servicio de posibles
desviaciones propiciadas por vicios gubernamentales fuera de control de las instancias
federales...es más un programa de gasto público que una estrategia de empleo
temporal...más un programa más de su dependencia, y no a uno perteneciente a una
estrategia de combate a la pobreza que debe apegarse a los objetivos mínimos de todo
programa ortodoxo de empleo temporal”.210
La evaluación conducida por la UAM muestra un mejor panorama debido a que,
como ya mencioné, evalúa a un programa de abajo hacia arriba respecto a objetivos más
amplios y diversos que el de crear empleo temporal. Hace énfasis en el problema que
representa la reducción continua del presupuesto del programa, lo que atribuye más a la
decisión del gobierno federal de limitar el gasto público que al hecho de que el
programa no tenga impacto o demanda. Destaca los resultados positivos en términos de
costo beneficio del programa pues, de acuerdo con su metodología, el programa tiene
más beneficios que costos, como lo son la transferencia directa a los beneficiarios, los
beneficios indirectos de infraestructura para las comunidades, y la percepción positiva
de este beneficio por parte de la comunidad. Destacan que el programa carece de
recursos financieros y humanos suficientes y certeros para planear y dar seguimiento a
sus acciones, con lo que se limita severamente la coordinación con otros programas
sociales y el impacto en general de la política social y la estrategia de desarrollo del
país.
210 J. Scott (coord.), “Diseño de evaluación...”, s. p.
105
Esta carencia no es la única que impide la planeación y el seguimiento, y
también coinciden con el equipo del CIDE en señalar que es necesario una instancia
suprasecretarial que no sólo dé coherencia al trabajo de las secretarías, sino que además
descentralice varias de las decisiones para resolver problemas tan diversos que
enfrentan distintas localidades a lo largo del territorio.211 Por ello, no recomiendan
reforzar los “pesados andamiajes que reproduce la estructura central perdiendo agilidad
y pertinencia”. Las tareas de recopilación de expedientes y llenado del sistema de
información que llevan a cabo los funcionarios de los comités estatales son demasiado
pesadas y se debe fortalecer la toma de decisiones de planeación, programación y
colaboración intersecretarial de estos funcionarios locales y la corresponsabilidad de los
comités de beneficiarios para evitar la duplicidad de trabajo y el dispendio de recursos y
vincular los esfuerzos de cada secretaría y las necesidades de la población objetivo. El
siguiente cuadro resume las características de las evaluaciones externas.
211 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Análisis estratégico del Programa de Empleo Temporal por Matrices ‘DOFA’, 2003”, México, UAM-X, 2003, pp. 66 y ss.
106
Tabla 4.1 Metodología de las evaluaciones externas del PETEvaluación externa 1995 – 2000 Evaluaciones externas 2001-2005
Centro de Investigación y Docencia Económicas
Universidad Autónoma de México – Xochimilco
Obj
etiv
o
Evaluación de una “política de empleo con estructura arriba-abajo, con objetivos únicos y claros de combate a la pobreza, compartidos por todos los participantes, y con criterios de evaluación exclusivos, donde la política se rige exclusivamente en el ámbito federal, en un esquema centralizado donde los gobiernos locales se convierten en meros facilitadores de la política” (J. Scott (coord.), “Diseño de evaluación...”, s, p.).
Frente a una evaluación “de carácter productivista...que buscan eficientar el uso de los recursos y justificar...la reducción de los recursos asignados y la presencia real de la política social” esta evaluación reconoce “la importancia tanto del protagonismo de la población como de la coordinación de acciones con objeto de eficientar el uso de recursos. Por lo que en lo sucesivo...es fundamental implementar mayores acciones de manera coordinada entre los distintos actores involucrados a fin de definir una estrategia acorde con el desarrollo del país” (C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2004. Evaluación del desempeño del PET a través de su información secundaria, período 2001 - 2004. Informe preeliminar”, México, UAM-X, octubre de 2004, pp. 6-7). Entonces, se lleva a cabo la evaluación de una “política de desarrollo comunitario”, con esquema abajo-arriba, que toma en cuenta el conjunto de objetivos y criterios de ejecución de los gobiernos federal y local y de las comunidades.
Hip
ótes
is in
icia
l
“Las políticas de combate a la pobreza, requieren adecuados diseños institucionales que reduzcan al máximo posible la dispersión de objetivos que se origina en los procesos comprendidos entre la concepción en gabinete de la política y su implementación a cargo de un cuerpo administrativo guiado por su propia lógica e intereses” (Scott. (coord.), art. cit, s. p.).
“Hay dos procesos que se dan de manera conjunta, la necesidad de disminuir los gastos en esta área (para destinarlos a otras consideradas de mayor rentabilidad) y hacerlos más eficientes (focalizados y sujetos a una lógica racional de evaluación)...una situación en donde los principios de la eficiencia económica (racionalidad y maximización-minimización), difícilmente nos pueden conducir a situaciones óptimas de largo aliento” (C. Pizzonia Barrionuevo (dir.) “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2004. Evaluación del desempeño...” pp. 18-19).
107
Met
odol
ogía
1. Análisis del diseño e implementación de objetivos y criterios de asignación de recursos con base en las reglas de operación e información de las dependencias.
2. Análisis de evolución del presupuesto con base en cifras proporcionadas por las dependencias y el VI Informe de Gobierno de Ernesto Zedillo.
3. Análisis de procesos de focalización, efectividad y beneficio con base en datos proporcionados por las dependencias y el Banco Mundial.
4. Análisis comparativo con otros programas nacionales y experiencias internacionales con base en información proporcionada por PROGRESA y el Banco Mundial.
5. Análisis organizacional y de los mecanismos de operación de la estructura institucional y coordinación entre Secretarías participantes con base en las reglas de operación y entrevistas con funcionarios.
6. Análisis organizacional de la estructura interinstitucional y coordinación con estados, municipios y beneficiarios con base en dos estudios de caso.
7. Recomendaciones generales.
1. Análisis del contexto de políticas públicas sociales con base en las tendencias presupuestales de 1990 a la fecha.
2. Análisis de eficacia de los recursos y evolución de presupuesto con base en las metas programadas y los datos proporcionados por la SHCP y cumplimiento con las reglas de operación.
3. Análisis de la situación general de la Población Económicamente Activa nacional y en las comunidades de atención del PET.
4. Análisis de atención, focalización, filtración y subcobertura.
5. Análisis de efectividad y resultados de beneficiarios, obras y empleos creados en las comunidades.
6. Análisis de costo efectividad por empleo, por beneficiario y por obra.
7. Análisis de beneficio con base en una encuesta de percepción de beneficio.
8. Análisis de problemas de la ejecución, articulación entre dependencias y entre niveles de gobierno con base en entrevistas en 31 estados de la República y 4 dependencias federales.
9. Análisis estratégico del programa con base en entrevistas, documentos operativos y normativos y mapas conceptuales.
10. Análisis de discrepancias entre las fuentes de información de las dependencias, el SIIPET y SHCP (sólo para 2004 y 2005).
Indicadores Véase Anexo 1 Véase Anexo 1Fuentes de información
Véase Anexo 1 Véase Anexo 1
108
Con
clus
ione
s
“Entendido como un programa ortodoxo de empleo temporal, el diseño actual de la política es poco adecuado con las pretensiones expuestas...requiere mayor control sobre las acciones emprendidas y la información recabada en las instancias locales, con una estructura de ejercicio central en la que la participación de los gobiernos municipales, e incluso de as comunidades, sea meramente facilitadora de las acciones ya concebidas en las instancias federales.Asimismo, la actuación de las Secretarías es dispar y en busca de intereses y objetivos particulares. El diseño y aplicación del Programa ha carecido de un eje rector, en el que los objetivos de la política sean compartidos. La mecánica de aplicación tan laxamente concebida, la estructura de incentivos existentes en cada Secretaría, así como la carencia de mecanismos que permitan la obtención de información resultados de evaluaciones permanentes —que señalen oportunamente desviaciones a los objetivos— son un límite para la consecución de una coherencia tanto vertical como horizontal.La flexibilidad de programa ha dado como resultado que el programa sea catalogado por cada una de las Secretarías como “exitoso” y “deseable”. La razón es que el PET ha venido a cubrir carencias existentes en las comunidades y en las secretarías, los que han encontrado en la dinámica del programa la posibilidad de conseguir importantes objetivos particulares (y de atención a las necesidades de las comunidades)” (J. Scott (coord.), “Diseño de Evaluación...”, s. p.)
“[E]l monto de recursos financieros asignados...; a partir de 2001 y hasta 2005, la variación es negativa con valores —negativos— muy importantes entre 2001 y 2003. En consonancia con esto, el número de empleos generados —que subía relativamente entre 1995 y 1999—, empieza a descender de manera sostenida a partir de ese año con variaciones negativas muy fuertes que implican la disminución catastrófica de esta oferta de empleo en las poblaciones y regiones para las que fue diseñado el Programa. Al considerar estrictamente el flujo monetario resultante de la diferencia entre los beneficios y los costos, así como a los criterios que acotan el escenario propuesto, se puede observar que en los resultados correspondientes a 2002, en 14...entidades... tal diferencia se sesga de manera favorable hacia los beneficios del programa, valorados en términos monetarios, mientras que en 2003, el número de entidades bajo esta situación asciende a 18, lo que significa que en términos del Costo Beneficio, presumiblemente el PET estaría teniendo efectos de repercusión positivos. [E]llo quiere decir que el Programa de Empleo Temporal, además de generar una derrama económica efectiva (beneficios directos generados por el pago de jornales), también estaría generando efectos indirectos para la población total de las localidades en las que se aplica (medida a través de las obras, cuyo valor monetario, en este caso, asumimos implícitamente como el monto en jornales, monto en materiales y herramientas y el producto resultante entre el ponderador señalado [que se obtiene de las percepciones de los encuestados sobre el beneficio de las obras realizadas por el PET] y el monto en materiales y herramientas), hasta por un monto que rebasa a la inversión realizada para la ejecución de las obras y las acciones del mismo” (C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2005. Evaluación del desempeño..., pp. 12, 13 y 243).
109
A continuación sintetizaré el desempeño del PET como programa de combate a
la pobreza, describiendo algunos de los problemas que sobresalen del diseño, puesta en
práctica y evaluación del programa a la luz de ambas perspectivas.
a. Evaluación del d iseño
Según las entrevistas realizadas como parte de las evaluaciones externas llevadas
a cabo por la UAM-X, los siguientes son los principales problemas del diseño del
programa para su ejecución. Ordené estos obstáculos en la tabla 4.2, en la primera
columna coloqué los que a mi parecer son obstáculos para una política “de arriba hacia
abajo”, es decir, los problemas que impiden que se lleven a cabo los objetivos que
definen las instancias centrales que operan el programa. En la segunda columna coloqué
los problemas para una política “de abajo hacia arriba”, es decir, los obstáculos que hay
para que las instancias locales y las comunidades demanden el programa. Las
entrevistas se realizan a funcionarios de gobiernos estatales y delegaciones de las
secretarías en los estados en un mayor porcentaje, aunque también se incluyen
entrevistas a algunos funcionarios federales miembros del Grupo Permanente de
Trabajo. Por ello, es comprensible que se hayan recabado más obstáculos como
programa de “abajo hacia arriba” pues los funcionarios locales identificaron mejor y en
más ocasiones cuáles son los obstáculos principales para el programa.
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Problemas identificados para un programa “de arriba a abajo”
Problemas identificados para un programa “de abajo a arriba”
No hay instancia de coordinación, planeación y seguimiento, sólo de operación.
No hay instancia de coordinación y planeación que traduzca los lineamientos a lo local.
El nivel de contacto y las reuniones no se traducen en coordinación entre dependencias.No tiene estructura propia, utiliza el marco institucional. Multiplicidad de instancias y normas.
Sedesol no tiene la infraestructura institucional para operar por sí sola, por lo que recurre a la colaboración de los estados.
Facultades restringidas de decisión del Comité Estatal en elección de localidades, porcentajes de gasto, líneas de acción y aprobación de proyectos. Se requiere más flexibilidad de las RO. Porcentajes rígidos destinados a obras productivas, familiares o de infraestructura social. Porcentaje rígido de gastos materiales y en jornales (70%-30%). Número de jornales y monto por jornal rígidos.Las zonas urbanas no están integradas.
Criterios inconsistentes de marginación para incorporar localidades: Conapo-INEGI-Coplade.
Existen actividades mejor remuneradas y el empleo no es la necesidad principal de ciertos estados de la República.
1. Uno de los principales obstáculos para el funcionamiento del PET es la falta de
coordinación, planeación y seguimiento tanto entre secretarías como entre
dependencias federales, estatales e instancias locales. La falta de coordinación
para un programa “de arriba hacia abajo” evita que el objetivo general del
programa sea el que prevalezca en la ejecución de cada una de las dependencias.
Desde esta perspectiva, el combate a la pobreza se ve soslayado frente a los
objetivos de dar mantenimiento a las reservas naturales, a la red carretera o a
desarrollar proyectos productivos que combaten la pobreza pero en un plazo un
poco mayor al que lo hace una transferencia directa. La falta de coordinación
111
para un programa de “abajo hacia arriba” evita que a nivel local se generen
sinergias entre proyectos —y procesos administrativos también— que
maximicen los beneficios de éstos y sean la base de una estrategia de desarrollo
regional. Desde ambos puntos de vista la coordinación es deseable aunque no
por las mismas razones.212
2. Otro obstáculo es la multiplicidad de instancias que involucra el diseño del
programa. Por un lado, la perspectiva de un programa de “arriba hacia abajo”
recomendaría crear una instancia coordinadora de los diferentes objetivos de las
secretarías que tuviera tanto responsabilidades de operación como de planeación
y seguimiento del programa.213 Por otro, desde la perspectiva de “abajo hacia
arriba”, la multiplicidad de instancias y normas con diferentes grados de
injerencia crea demasiada incertidumbre pues los Coplades o Comités estatales
sólo pueden tomar algunas decisiones y deben contar con el aval de funcionarios
de la Ciudad de México, lo que dificulta la comunicación y crea una carga de
trabajo para los funcionarios centrales y retrasa el trabajo de las dependencias
locales. Desde esta perspectiva, la solución no está en crear una nueva
dependencia coordinadora sino asignar una facultad meramente normativa a las
oficinas centrales de las secretarías y mayor peso a los espacios de decisión
locales, como los Comités estatales o los Coplades. A este respecto, algunos
estados, como el de Campeche, indicaron a los evaluadores externos que las
reuniones y coordinación con las instancias locales y federales se llevan a cabo
de muy buena manera dentro del Coplade y/o los Comités estatales para otros
estados. Sin embargo, otros estados, como el de Sonora, indicaron que el 212 Sin embargo, en Oaxaca, los miembros del Comité estatal entrevistados en 2003 afirmaron que los objetivos del programa coinciden con los de las dependencias. C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2003. Informe de entrevistas en profundidad por estado”, México, UAM-X, 2004, p. 380.213 Para Santiago Levy y Evelyn Rodríguez, éste es uno de los principales aciertos del programa Oportunidades. Art. cit, pp. 258 y 259.
112
Coplade ha dejado de funcionar en la entidad y los Comités estatales se reúnen
sólo para cumplir con los requisitos.
3. Otra dificultad es la capacidad de operación de las diferentes dependencias.
Desde la perspectiva “de arriba hacia abajo”, a diferencia de la SCT, la Sedesol
no cuenta con la infraestructura ni presencia suficiente para operar el PET en las
zonas más alejadas del país, por lo que tiene que buscar a las autoridades locales
para poner en práctica los proyectos. Los múltiples actores que intervienen le
imprimen lógicas diferentes al programa y lo desvían de su objetivo de combate
a la pobreza, por lo que sería deseable crear una dependencia coordinadora cuya
estructura no sea paralela a las instancias estatales pero que sí tenga mayor poder
de decisión y utilice a las localidades como meras ejecutoras del PET. Desde la
perspectiva “de abajo hacia arriba” lo que hace falta es flexibilizar las reglas de
operación y los trámites administrativos para que las instancias locales tengan
mayor campo de acción y poder de decisión en la ejecución del PET ya que ellas
son las verdaderas ejecutoras; en algunos estados incluso ven a la Sedesol como
una dependencia intermediaria en el programa.
4. A poco menos de una quinta parte de los entrevistados en 2002 les parecen muy
rígidos los porcentajes tope para gastar en proyectos productivos, comunitarios y
de infraestructura social. Cerca de la mitad de los entrevistados piensan que
deberían aumentar los topes de 30% para gastar en materiales214 y del monto de
jornal —90% del salario mínimo en la zona C— y dos terceras partes
aumentarían el número de jornales que puede obtener cada beneficiario. Añadir
la flexibilidad que solicitan los funcionarios locales daría al programa una gran
diversidad de matices a lo largo de la República, por ejemplo, el estado de
214 Incluyendo un máximo de 4% para la operación del programa. Para la SCT se amplían el porcentaje destinado a materiales, mientras que para Sagarpa es más reducido y en promedio el programa en general opera con el esquema de 70-30.
113
Oaxaca demanda aumentar las actividades productivas mientras que en el estado
de Sonora el impacto de las líneas familiar y comunitaria es mejor valorado.
Para la mayoría de los funcionarios locales este porcentaje, si bien garantiza la
creación de empleos, no permite realizar obras públicas con mano de obra
especializada y equipo y materiales costosos, lo que limita el impacto y
durabilidad de la infraestructura y su beneficio a largo plazo. Así se presenta el
dilema entre juzgar el impacto del programa por la infraestructura creada o por
los empleos creados y ese juicio implicará que la pobreza sea definida ya sea
como de necesidades básicas, de ingreso o de capacidades. El monto del jornal y
el límite de jornales asignables a un mismo beneficiario son también obstáculos
expresados por quienes ejecutan el programa, sobre todo en el norte del país
donde los mercados laborales son más flexibles y los salarios más elevados y
esto eleva el costo de oportunidad de participar en el PET pues algunos
trabajadores no están dispuestos a trabajar en los proyectos por un período tan
corto y con un sueldo tan reducido. Según una entrevista, “normalmente el
beneficiario te firma dos veces”, es decir reciben indebidamente los jornales de
otros beneficiarios ficticios o irregulares.215
5. Desde la perspectiva de un programa “de arriba hacia abajo”, la definición de las
comunidades incluidas en el PET es poco consistente: en el anexo 1 de las reglas
de operación se incluyen los municipios dentro de los cuáles es preferible que
opere la mayoría de los recursos del PET, enfocándose en localidades de hasta
2500 habitantes y, a partir de julio de 2003, de hasta 5000 habitantes. Esto
representa un obstáculo pues el 47.8% de las localidades en el país no están
clasificadas por el INEGI, las cuales en su mayoría son pequeñas comunidades
de las que no hay información. Sólo la Sedesol y la Sagarpa suelen operar en
215 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
114
estas localidades aunque es difícil justificar que fueron incorporadas.216 Además,
los criterios del Conapo para definir una localidad marginada no coinciden con
aquéllos que utiliza el INEGI, y mucho menos con los que consideran los
comités estatales o los Coplades para definir localidades que deben ser
atendidas. Es importante señalar que las reglas de operación se han flexibilizado
respecto a la cobertura de las localidades no sólo en cuanto a número de
habitantes; actualmente es más fácil destinar más recursos a poblaciones que no
se encuentren dentro de los municipios del anexo 1 pues los comités estatales
cuentan con la facultad de asignar menos del 15% de los recursos a poblaciones
con 25000 habitantes. Esta flexibilización está más de acuerdo con una
perspectiva de un programa “de abajo hacia arriba”. Aún así, los funcionarios
locales también se preguntan sobre la conveniencia de destinar la mayoría de los
recursos a poblaciones en condiciones de tanta marginación, pues el beneficio de
las obras realizadas no es del todo aprovechado ya que hay incentivos a que
éstas comunidades mantengan un alto grado de marginación si reciben recursos
por ello; ellos demandan aún más discreción a la hora de elegir las
poblaciones.217 Es importante señalar que los municipios en donde se
recomienda la ejecución del programa corresponden a casi dos terceras partes
del total de municipios.
A pesar de que las reglas de operación son claras al privilegiar la función de red
de seguridad para la mano de obra no calificada que tiene el programa, es evidente que
algunas instancias locales consideran que la creación de infraestructura puede ser una
216 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal 2001 - 2002. Evaluación del desempeño del PET a través de su información secundaria. Análisis del 2001”, México, UAM-X, marzo de 2003, p. 19. Las “localidades no clasificadas” no tienen o nombre o clave y usualmente tienen dos o menos hogares y sufren de migración constante. Antes de 2003, sólo el Comité Técnico —o el Grupo de Trabajo en su defecto— tenía la facultad de incluir en el programa nuevas localidades. Además, como ya describí, el 70% de los recursos debía destinarse a los municipios de alta y muy alta marginación definidos en el anexo 1. 217 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
115
solución más efectiva a la situación de extrema marginación de las comunidades. El
hecho de no crear infraestructura no es un obstáculo real para el combate a la pobreza;
por ejemplo, el programa de empleo temporal en la provincia de Maharastra, India, a
pesar de tener un presupuesto muy limitado para crear infraestructura, funcionó como
una red de seguridad efectiva y eficiente.218 El programa actualmente apoya proyectos
locales de infraestructura desarrollados con recursos estatales, municipales o privados
pero, desde la perspectiva de los estados, las reglas de operación son inflexibles y los
numerosos requisitos administrativos desincentivan la creatividad y los esquemas
novedosos locales para complementar los recursos federales con recursos e iniciativas
locales. Es muy probable que un diseño “de arriba hacia abajo” sería más conveniente
para cumplir este objetivo que el diseño “de abajo hacia arriba”, pues en éste último las
instancias involucradas en la operación del PET imprimen su propia lógica al programa.
Sin embargo, ambos diseños enfrentan obstáculos no sólo desde el momento de su
concepción, sino también a la hora de ponerse en práctica y enfrentarse con la inercia y
las costumbres que predominan entre comunidades y autoridades encargadas de
implementar el programa. Veamos ahora estos obstáculos.
b. Evaluación de la implementación
Además de la problemática que la normatividad del PET presenta, la ejecución
del programa enfrenta una gran cantidad de obstáculos en la etapa de implementación;
así lo documentan las mismas evaluaciones externas. Una vez más, presento estos
problemas según el mecanismo de implementación, ya sea con base en una dependencia
central —“de arriba hacia abajo”— o con base en “la comunidad” —“de abajo hacia
arriba”—.
218 Kalanidhi Subbarao, “Systemic Shocks and Social Protection: Role and Effectiveness of Public Works Programs”, Washington, D. C., Banco Mundial, enero 2003, pp. 6 y ss (Social Protection Discussion Paper Series, 302).
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Problemática identificada en el programa “de arriba hacia abajo”
Problemática identificada para un programa “de abajo hacia arriba”
Lógica y objetivos del programa dependen de la instancia que lleva a cabo las acciones a pesar de que aglutinan propuestas: empleo y apoyo temporal, cadenas productivas, infraestructura.
Escasa vinculación con el GPT para incorporar localidades a anexo 1.
La estacionalidad de los recursos que establecen las RO no se cumple.
Demanda excesiva. Recursos insuficientes. Necesario obtener recursos de otras fuentes. No hay suficiente difusión por falta de recursos.
Desconocimiento de las RO.
Renovación y publicación extemporánea de RO genera incertidumbre.Excesiva carga burocrática y administrativa. Problemas de gestión y organización.
El SIIPET no es una herramienta para planear, supervisar y sistematizar el uso de los recursos.
El SIIPET es una sobrecarga de trabajo.
Sedesol apoya más los proyectos productivos.
Sedesol es intermediario cuando sólo debiera tener funciones normativas.Falta coordinación con el resto de programas de desarrollo regional.
Clientelismo en los comités de beneficiarios.
Presión política de organizaciones para ser incorporadas.
1. Como mencioné anteriormente, cada secretaría responsable de ejecutar el PET le
imprime su lógica y éste es un obstáculo de implementación para un programa
“de arriba hacia abajo”. El obstáculo no sólo se debe a que el diseño del PET
incorpora múltiples dependencias sin establecer una coordinación efectiva, sino
también a que la visión de la administración pública federal es vertical y se
117
concentra en sus programas “debido en ocasiones a actitudes ‘patrimoniales’ de
servidores públicos o grupos de interés, o de apropiación de los programas por
considerarlos fuentes de poder político o interés económico. Estos factores
contribuyen a la dispersión de esfuerzos, a la duplicación de acciones y a la falta
de congruencia entre los programas de diferentes dependencias”.219 Así, hay que
dotar a los nuevos programas de “dientes”, es decir de mecanismos operativos y
presupuestales que permitan “una visión horizontal del gobierno federal, basada
en información actualizada y seguimiento sistemático de todos estos programas,
así como en facultades legales, instrumentos y poder político para negociar los
cambios y monitorear los procesos”. En el caso del Progresa, “la institución que
hizo estas funciones fue la SHCP, una de las dos dependencias globalizadoras
del gobierno federal que, junto con la Secretaría de Contraloría y Desarrollo
Administrativo, cuenta con las facultades legales e instrumentos de información
y seguimiento de las acciones de todas las dependencias y entidades de la
administración pública federal”.220
2. Para los funcionarios locales no hay vinculación suficiente con el GPT para
incorporar localidades a anexo 1. Además, “los recursos del Ramo 20 [las
instancias estatales] los ejercemos por acuerdos impuestos en una situación de
avasallamiento que no toma en cuenta nuestra opinión. Nosotros hemos
intentado insertar algunas cláusulas que faciliten nuestro trabajo en este acuerdo
de coordinación, pero las oficinas federales son muy intransigentes respecto a la
opinión de los estados. Lo que México llama manejo discrecional depende en
realidad del indicador de pobreza que se tome en consideración, así como de la
cantidad de recursos que tengan que ejercerse por otro lado”.221 Una vez más
219 S. Levy y E. Rodríguez, art. cit, pp. 258 y 259.220 Loc cit.221 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
118
observamos que detrás de las autoridades, incluso de sus criterios “técnicos”
para incorporar beneficiarios, hay un concepto de pobreza que no se comparte
por todas las instancias involucradas, y los funcionarios locales consideran que
las autoridades centrales no toman en cuenta su visión de la pobreza en la que
vive su comunidad a pesar de que ellos son quienes operan el programa.
3. La estacionalidad con que debiera ejecutarse el programa está definida para cada
mes en cada estado y por cada dependencia en el anexo 2, de tal forma que el
programa ofrezca empleo en temporadas de baja demanda de mano de obra poco
calificada. Esto es lo que define al PET empleo como una red de seguridad para
combatir la pobreza rural diseñada“de arriba hacia abajo”. Sin embargo, por un
lado, la estacionalidad no puede llevarse a cabo porque los recursos públicos del
programa están disponibles sólo hasta el inicio del año fiscal y no hay forma de
ejecutar el programa durante los primeros meses del año para cumplir con la
estacionalidad.222
4. Por otro lado, desde la perspectiva de un programa diseñado “de abajo hacia
arriba”, los funcionarios federales y locales entrevistados en las evaluaciones
externas223 señalan que los recursos federales son insuficientes para la demanda
que tiene el programa, que reciben el doble de solicitudes de las que apoyan, lo
que a su vez limita la capacidad de acción de las instancias locales que cuentan
con recursos muy reducidos para enfrentar los gastos de operación y supervisión
del programa. El programa se complementa con recursos provenientes de otros 222 Sólo la SCT ha podido apegarse a la estacionalidad definida porque su ejercicio se concentra a mediados del año. Para la evaluación de impacto elaborada por el CIDE, éste es el obstáculo principal que impide que el programa tenga un mayor impacto. J. Scott, “Programa de Empleo Temporal...”, p. 11. Cuando el recurso está en manos del ejecutor, no hay incentivos para que las instancias ahorren o ejerzan un monto menor al programado: “los gobiernos estatales nos enfrentamos a una saturación de obras y recursos que no podemos ejercer y que son difíciles de comprobar... al final del año las instancias burocráticas reciben un bono si el recurso está devengado. Esto crea una carga de trabajo en el gobierno local que tiene que ejercer ese gasto aunque no sea posible o necesario, lo que a veces implica pérdida de eficiencia y, en última instancia, de calidad en los servicios”. Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.223 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2004. Evaluación del desempeño ...”, p. 20 y entrevistas 7 y 8, 14 de agosto de 2006.
119
niveles de gobierno y no puede tener mayor difusión porque la demanda
superaría por mucho su oferta. La falta de difusión a su vez limita el acceso a los
recursos, y son probablemente los municipios con menor conocimiento y menos
recursos los que no demandan el programa. Otra persona entrevistada señala “al
dar preponderancia a la SHCP sobre las instancias de redistribución del ingreso
se privilegia la captación sobre la repartición del ingreso y el gasto
gubernamental. El gasto carece de planeación a largo plazo y cada secretaría
opera según las reglas estipuladas sin que haya comunicación entre ellas”, señala
también que los recortes presupuestales constantes a partir de 2003 han
desalentado a algunos comités estatales a coordinar sus esfuerzos para operar de
forma más eficiente el programa.224
5. La UAM concluye, a lo largo de las evaluaciones externas, que las instancias
que ejecutan el programa desconocen las RO, lo que les impide cumplir con los
requisitos de gestión y administrativos que reclaman las oficinas centrales, y éste
es un obstáculo mayor desde la perspectiva de “arriba hacia abajo”. No obstante,
desde el punto de vista “de abajo hacia arriba”, es decir de las autoridades
locales, las modificaciones que cada año hizo el Grupo Permanente de Trabajo a
las reglas de operación (por lo menos entre 2000 y 2003) fueron demasiado
constantes. Estos cambios crean incertidumbre, no sólo porque cambia el diseño
del PET sino también porque, como señala un funcionario local entrevistado:
“en los municipios no hay profesionalización de los funcionarios, por lo que la
distribución de recursos tiene que repetirse cada tres años” y a los funcionarios
les cuesta trabajo “aprender” a solicitar, ejecutar y comprobar el gasto del PET.
Recientemente las secretarías se han preocupado por definir claramente las
224 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2003, Resumen de los informes de entrevistas a profundidad por dependencia, 2003”, México, UAM-X, 2003, p. 3.
120
funciones de quienes están involucrados en la ejecución del programa y
capacitarlos. Pero para los funcionarios locales, el programa tiene excesivas
cargas burocráticas y administrativas que ocasionan problemas de gestión,
aprobación y organización de proyectos y obligan a entablar múltiples relaciones
administrativas con diferentes oficinas para un mismo programa, cada una con
formas de operar distintas. Las secretarías federales tienen muchas funciones de
control y vigilancia que retrasa la autorización de proyectos en los estados. “El
gobierno estatal opera, programa el gasto, elabora los expedientes técnicos,
aprueba el proyecto, libera los recursos, cierra los proyectos y proporciona las
cuentas públicas. Antes llenábamos oficios globales del programa; después, con
el pretexto de favorecer la descentralización y desconcentración de los recursos,
nos exigieron oficios de autorización por cada propuesta y nos siguen exigiendo
oficios globales”.225 Para otras personas entrevistadas, se desea garantizar la
transparencia de la aplicación de recursos y no la puesta en práctica del
programa.226
6. Uno de los requerimientos de transparencia es que los ejecutores actualicen la
información del gasto ejercido en el SIIPET. Ésta es una de las cargas
burocráticas de las que se quejan los gobiernos locales pues no tienen tiempo ni
recursos para capturar los datos en el sistema. Además de ser considerada una
sobrecarga burocrática, la base de datos del SIIPET ofrece información anual
agregada del programa —recursos ejercidos, padrones de beneficiarios—, que
quizá es útil para dar transparencia, evitar la duplicidad de beneficiarios y
evaluar al PET en general pero no es útil para dar seguimiento continuo al gasto
225 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005. Este entrevistado incluso afirmó que ha tenido relación con funcionarios federales que no conocen suficientemente el programa. 226 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2004. Evaluación del desempeño...”, p. 20.
121
ni para planear nuevos proyectos de cada secretaría en particular. La Semarnat,
con ayuda del equipo del SIIPET desarrolló el SIAPET, Sistema de Información
Ambiental del PET, que si bien está vinculado con el SIIPET, ofrece
información específica sobre los proyectos ambientales. La SCT también solicita
información más específica a los centros SCT en tres instructivos diferentes. En
el SIIPET, no todas las delegaciones de las secretarías mantienen actualizada la
información y aquélla que está capturada no es sencilla de manejar para hacerla
relevante.
7. A pesar de que su presupuesto se ha reducido, la Sedesol sigue siendo una de las
principales ejecutoras del PET pues opera muchos proyectos con esquemas de
contribución de recursos de los gobiernos locales y mantiene una relación muy
estrecha con estos últimos. Desde la perspectiva “de arriba hacia abajo”, esta
preponderancia de la Sedesol le imprimió al programa un sesgo hacia los
proyectos productivos, olvidándose de asistir algunas necesidades básicas y,
sobre todo, olvidándose de su función de crear empleos temporales en zonas
altamente marginadas. Desde la perspectiva “de abajo hacia arriba”, la Sedesol
es un intermediario poco necesario pues quienes ejecutan su partida del PET son
los gobiernos de los estados y las agencias federales no lo podrían operar por sí
mismas. Esto crea una sobrecarga de trabajo en el gobierno local y hay obras y
recursos que, en ocasiones ejercen de forma poco eficiente, con poca calidad o
nula coordinación entre servicios y obras, criterios muy amplios a la hora de
ejercer el programa. Para algunos gobiernos locales, la asignación de recursos
del Ramo 20 debería ser más flexible y tomar en cuenta la opinión de los
funcionarios estatales, su desempeño, el potencial de sinergia con otro tipo de
122
programas de desarrollo regional,227 recursos públicos o financiamiento local
complementarios.228 Hasta el momento, se toma más en cuenta criterios
administrativos, como el ejercicio oportuno de recursos de acuerdo con el
calendario fiscal.
8. Quienes están involucrados en el ejercicio y evaluación del programa detectan
múltiples irregularidades, como el uso de estos recursos para completar la
nómina del gobierno municipal o para establecer relaciones clientelares con la
población beneficiada. Desde el punto de vista “de arriba hacia abajo”, la
flexibilidad del programa admite que el objetivo de generar empleo para la mano
de obra no calificada se desvíe hacia objetivos particulares de cada instancia que
lo pone en práctica, como lo son obtener votos o beneficios políticos. Desde la
perspectiva “de abajo hacia arriba”, “lo que México llama manejo discrecional
depende en realidad del indicador de pobreza que se tome en consideración, así
como de la cantidad de recursos que tengan que ejercerse por otro lado. Por
ejemplo, en ocasiones los gobiernos estatales nos enfrentamos a una saturación
de obras y recursos que no podemos ejercer y que son difíciles de comprobar”.229
En otras ocasiones enfrentan una demanda excesiva de infraestructura
comunitaria y productiva, lo que origina que algunas personas, generalmente
organizadas, presionen a las autoridades locales para ser incorporadas como
beneficiarias.230 Éstos hallazgos destacan no sólo las implicaciones políticas que
tiene el combate a la pobreza, sino también las limitantes que tiene el hecho de
que muchas funciones de contraloría, seguimiento y mantenimiento de obras no
227 De acuerdo con el Banco Mundial, la estrategia de “Microrregiones” no articula adecuadamente los diferentes programas de apoyo a los sectores rurales. La pobreza en México..., pp. l y ss.228 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.229 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.230 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.
123
se estén llevando a cabo por parte de las autoridades o de los comités de
beneficiarios.
El apego a las reglas de operación es un medio para garantizar la transparencia al
ejercer los recursos, pero se requieren acciones de coordinación para lograr un mayor
impacto en las comunidades beneficiadas. A la hora de actuar, los gobiernos locales
observan inflexibilidad en las reglas y prácticas de la Sedesol, secretaría con la que más
se relacionan, que buscan garantizar la transparencia. Para dar certidumbre a las
relaciones que anteriormente eran flexibles, pero a su vez ambiguas, coyunturales,
personales y poco predecibles se han establecido candados que pretenden evitar la
desviación y el uso político de los recursos y que, en la percepción de otros, evitan
también el desempeño eficiente de las autoridades. Esta regulación excesiva puede sólo
ser una percepción momentánea, pero corre el riesgo de desincentivar la coordinación
entre las políticas y prácticas a favor del desarrollo. Más aún, la regulación excesiva no
está acompañada de mejores mecanismos de seguimiento, valoración continua y
contraloría social del programa, por lo que es pertinente ahora discutir los obstáculos
que se enfrentan en la etapa de evaluación del PET.
c. Evaluación del seguimiento y e valuación continua
A continuación presento una tabla con la problemática que el PET enfrenta en la
etapa de seguimiento y retroalimentación. Los obstáculos están agrupados según si éstos
impiden la evaluación del PET como un programa diseñado “de arriba hacia abajo” o si
impiden la evaluación del PET como un programa diseñado “de abajo hacia arriba”.
Esta información fue obtenida de las evaluaciones externas y entrevistas hechas y no
toman en cuenta la problemática enfrentada por los propios evaluadores externos, ni
124
toman en cuenta los diferentes alcances de la evaluación (supervisión, seguimiento,
evaluación de procesos, de resultados o de impacto).T
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4.4
Pro
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Problemática identificada en el programa “de arriba a abajo”
Problemática identificada para un programa “de abajo a arriba”Falta personal operativo y recursos para seguimiento, supervisión técnica, gestión y contraloría social. No hay coordinación entre instancias.
Cada dependencia se relaciona con los ejecutores, comités de beneficiarios y da seguimiento físico y financiero.
Excesiva carga burocrática y administrativa.
Duplicaciones en validación de información: Coplade y Sría. de Hacienda.
Cumplimiento de normatividad para garantizar la transparencia y no la ejecución de las acciones.Desincentivo de subejercicio por reglas fiscales.
Los proyectos presentados por demanda no representan en ocasiones necesidades urgentes de la población.
Se ejecutan obras que no son demandas de las comunidades.
No erradica la pobreza extrema. Clientelismo en los comités de beneficiarios.
1. Desde la perspectiva de las autoridades locales, hacen falta recursos para llevar a
cabo las labores de seguimiento, supervisión y contraloría. La falta de personal
sí afecta a las delegaciones de la Sedesol como se afirma en la siguiente
entrevista: “cuando yo llegué ésta era una subdirección de 21 personas, ahora
sólo tengo 7 a mi cargo y tenemos el mismo trabajo o más”.231 A su vez, algunas
de las funciones de evaluación recaen en los ejecutores, como las autoridades
locales y los comités de beneficiarios, y ambos no sólo carecen de recursos sino
231 Entrevista 6, 28 de marzo de 2005.
125
también de conocimiento y gente preparada para llevar a cabo estas tareas. Las
secretarías, según expresaron en entrevista, han intentado fortalecer la
supervisión de los proyectos del PET, incluso la Secretaría de la Función Pública
logró especificar en las reglas de operación que cada comité de beneficiarios
debe tener dos contralores sociales. Sin embargo, las propias secretarías afirman
que no hay recursos suficientes para capacitar ni supervisar todas las obras e
intentan subsanar este vacío con instrucciones y formatos específicos.232
2. Para quienes implementan un programa “de arriba a abajo”, la retroalimentación
de las evaluaciones internas es limitada pues el seguimiento físico y financiero
lo lleva a cabo cada dependencia con base en sus propios objetivos y sin tomar
mucho en cuenta los objetivos del programa en su conjunto. Una instancia de
coordinación con una perspectiva completa del programa estaría mejor
posicionada para supervisar y dar retroalimentación a quienes ponen en práctica
el programa. Desde el punto de vista de las autoridades locales hay una carga
burocrática qué cumplir en el año administrativo, lo que les impide llevar a cabo
labores de seguimiento y evaluación. Las evaluaciones externas son una práctica
que permite una solución conforme a ambas perspectivas, pues es llevada a cabo
por una instancia independiente que puede desprenderse de los intereses y
objetivos particulares de cada instancia involucrada en la operación del
programa y, si bien solicita la colaboración de éstos, no significa una carga
adicional para los recursos humanos de las diferentes autoridades. Sin embargo,
en algunas entrevistas se muestra desconfianza ante los evaluadores externos
sobre todo a raíz de las reducciones constantes de presupuesto que ellos creen
consecuencia de la publicidad que dio la evaluación externa a las críticas de las
propias autoridades. Por otra parte, algunos funcionarios federales han solicitado
232 Entrevista 9, 14 de agosto de 2006.
126
a los evaluadores externos que elaboren recomendaciones tangibles para mejorar
el programa, pues piensan que hasta ahora esta evaluación es de poca utilidad
para ellos.233
3. La duplicación del proceso de validación por el Coplade con representación del
gobierno estatal y la Secretaría de Hacienda del gobierno federal se da porque
una misma obra realizada por el PET puede ser contabilizada dos veces para
justificar el ejercicio de recursos federales del PET y de recursos estatales, y de
ahí la necesidad de diferenciar y limitar, mediante procesos administrativos
rigurosos, el ejercicio del PET de la operación de los recursos para
infraestructura del Ramo 33.234 Las autoridades locales programan el gasto,
elaboran los expedientes técnicos, aprueban el proyecto y en ocasiones los
ejecutan, liberan los recursos, cierran los proyectos y proporcionan las cuentas
públicas para Hacienda. Sin embargo, la duplicación es un obstáculo porque
absorbe innecesariamente recursos humanos y financieros con el fin de
garantizar la transparencia. Las autoridades locales van más allá y cuestionan no
sólo la duplicidad sino también la utilidad de la transparencia cuando en su
proceso se entorpece la ejecución del programa y las autoridades federales saben
que las autoridades locales tienen que hacer simulaciones para cumplir con las
reglas de operación: “manifiestan un gran rechazo hacia la normatividad
excesiva, los controles tan exhaustivos, las auditorías en cadena. Pero muchos de
los problemas y dificultades que mencionan refieren directamente a la necesidad
de reflejar transparencia en las acciones y de no recibir observaciones. Es decir,
233 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2001 - 2002. Síntesis temática de la primera entrega de resultados”, México, UAM-X, octubre de 2002, p. 14 y entrevistas 8 y 9, 14 de agosto de 2006. 234 Entrevista 2, 30 de octubre de 2004.
127
[las autoridades] están trabajando para cumplir con los requerimientos
administrativos y no para sacar adelante las acciones”.235
4. Los ejecutores locales del programa observan que hay incentivos para ejercer
todo el presupuesto que recibe la delegación para el programa pues de no
hacerlo es probable que reciban menos recursos el año siguiente: “el gobierno
federal recibe estímulos y recompensas por el gasto efectuado con oportunidad;
es decir que al final del año las instancias burocráticas reciben un bono si el
recurso está devengado. Esto crea una carga de trabajo en el gobierno local que
tiene que ejercer ese gasto aunque no sea posible o necesario, lo que a veces
implica pérdida de eficiencia y, en última instancia, de calidad en los servicios.
Hay más incentivos a vigilar la cantidad del recurso que la calidad del gasto, lo
que a su vez redunda en la falta de coordinación del gasto y en los
cuestionamientos sobre la asignación discrecional de los recursos”.236
5. Desde ambas perspectivas se ha observado que, en ocasiones, los proyectos no
reflejan las necesidades de la población, aunque la interpretación del concepto
de “necesidad” es también subjetivo. Algunos funcionarios afirman que las
comunidades no logran apreciar sus necesidades reales, por lo que los
funcionarios tienen que “inducir las acciones, porque los beneficiarios lo
primero que quieren tener es caminos en lugar de letrinas, que es lo que la
Secretaría quiere otorgarles”.237 Otros funcionarios plantean que las obras que se
llevan a cabo no son en realidad demandadas por la comunidad. En ocasiones el
proyecto proviene de las autoridades porque la comunidad no logra formular un
proyecto, por desconocimiento o falta de organización,238 o porque no se le toma 235 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2003. Informe de entrevistas...”, p. 607.236 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.237 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal 2003. Informe de entrevistas...”, México, UAM-X, 2003, p. 423.238 Entrevista 6, 28 de marzo de 2005.
128
en cuenta a la hora de llevarlo a cabo. Es claro que en todos estos casos el
mecanismo de demanda del PET es ficticio pues el comité de beneficiarios no
está presentando proyectos, ya sea porque carece de capacidades para hacerlo o
no hay incentivos para que lo haga. Hay que preguntarse si es suficiente que el
programa pretenda tener un mecanismo de demanda que sólo utiliza el gobierno
del estado y no los beneficiarios, o si debería cambiar el mecanismo del
programa a uno de oferta, algo que de facto ya se lleva a cabo pues el 70% de
los beneficiarios afirmaron que fueron invitados a participar por las
autoridades239 y aproximadamente un 30% de los beneficiarios entran por
iniciativa propia al programa.
6. Algunas personas, en entrevistas y en las evaluaciones, concluyen que el
programa no combate la pobreza, y esta afirmación tiene mucho que ver con que
el mismo programa define que la pobreza se combate “generando oportunidades
de ingreso en el medio rural con acciones dirigidas al desarrollo de capital
humano de esta población, así como al desarrollo de la infraestructura social,
productiva y preservación del medio ambiente”.240 Los cuestionarios de
condiciones socioeconómicas de una de las evaluaciones externas muestran que
el grupo que recibe el PET se encuentra en mejores condiciones de bienestar que
el grupo que no recibe el PET (o de control), pues tienen más ingreso,
satisfactores básicos y no básicos, bienes agrícolas, parcelas, animales; si bien el
58% son desempleados, dedican menos tiempo a la actividad económica
principal y tienen menor tendencia a migrar y menor sensibilidad ecológica.241
239 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal 2001-2002. Encuesta probabilística a beneficiarios y no beneficiarios y evaluación de obras”, México, UAM-X, marzo de 2003, p. 60.240 Sedesol, “Acuerdo por el que los integrantes del Comité Técnico del Programa de Empleo Temporal, emiten y publican las reglas de operación del Programa de Empleo Temporal (PET) para el ejercicio fiscal 2003”, DOF, miércoles 30 de abril de 2003, tercera sección, p. 201.241 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal 2001-2002. Encuesta probabilística...”, pp. 33 y 45.
129
Estos resultados reflejan que el mecanismo de demanda, aún cuando da empleo
a grupos marginados, fracasa a la hora de atraer a los más pobres a trabajar en
las obras. El hecho de que 70% de los beneficiarios sean invitados por las
autoridades aclara que son ellas las que hacen uso del mecanismo de demanda
de recursos.242 Como mencioné anteriormente, este obstáculo se debe en parte al
hecho de que los más pobres son también los menos preparados u organizados
para demandar un programa. Algunas autoridades incluso afirman que es muy
difícil crear infraestructura social productiva a largo plazo con mano de obra tan
poco calificada y con tan pocos recursos materiales. Este dilema identifica el
énfasis diferente que cada una de las autoridades da a un mismo objetivo y, en
última instancia, lo que para cada una de ellas es el combate a la pobreza. Sin
embargo, el uso clientelar de los recursos es también otro motivo por el que el
PET está perdiendo su efectividad. El 83% de los beneficiarios consideran que
las obras son necesarias y probablemente esta opinión indique que se está
combatiendo la pobreza, pero el 40% considera que también son propaganda
política y condicionada.243 De ahí que, si el programa está cumpliendo otros
objetivos que no son los del programa, se debe tanto a los obstáculos y prácticas
políticas con las que se topa en el camino como a que no es la misma autoridad
la que define los objetivos a la hora de ponerlo en práctica (quienes demandan el
programa) y a la hora de evaluarlo (quienes diseñan el programa).
Es comprensible que los programas sociales en general tengan reglas y
lineamientos tan específicos si la administración central de estos programas sospecha
del desempeño que puedan tener las autoridades locales, pues tradicionalmente muchas
élites locales dieron un uso regresivo, poco eficiente y poco transparente a los recursos
242 Ibid., p. 60.243 Ibid., p. 50.
130
de combate a la pobreza. Sin embargo, con el afán de impedir el uso indebido de los
recursos, las reglas y los trámites administrativos también dan una sensación de
sobreregulación que no contribuye a crear un ambiente de certidumbre para las
relaciones entre los diferentes niveles de gobierno y los otros actores sociales.244
La dificultad de cumplir con las regulaciones actuales y la añoranza de algunos
funcionarios públicos por los esquemas de inversión más flexibles del Pronasol pone en
evidencia también la ambigüedad y discrecionalidad con la que se asignaban los
recursos a los proyectos financiados por el Pronasol. Esta percepción de
sobreregulación también pone en evidencia la limitada capacidad de las instancias
locales para afrontar estos requisitos —ya sea por exceso de trabajo o por falta de
personal capacitado—. Quizá el problema más grave no es el disgusto que ocasiona el
exceso de regulación o la inflexibilidad de las reglas, sino el hecho de que los requisitos
administrativos no están acompañados de funciones de planeación y seguimiento.245 La
sobreregulación en este caso sí desincentiva la cooperación entre los distintos niveles de
gobierno y actores que regulan y operan el PET, pues los esquemas de planeación y
seguimiento permitirían no sólo retroalimentar y mejorar el funcionamiento del PET
sino integrar de forma consistente la ejecución del PET a estrategias de desarrollo y
combate a la pobreza específicas de cada localidad.
Sólo algunas de las prácticas poco transparentes, como dar nombres falsos o
incluir a funcionarios municipales en las listas de jornales, son denunciadas por los
comités de beneficiarios, lo que puede indicar el desconocimiento o la anuencia de los
ciudadanos a estas prácticas y la falta de incentivos y mecanismos para denunciarlas.
244 Por ejemplo, el gobierno de Sonora utilizó en 2004 todos los recursos del PET para el pago de jornales, respetando el requisito de un mínimo de 70%, y utilizó recursos propios para la adquisición de materiales con el fin de facilitar la comprobación de gastos. Sin embargo, este esquema fue visto con suspicacia por el área administrativa de Sedesol que le solicitaba que comprobara los materiales de la obra y no aceptaba que el total de recursos se destinara a mano de obra. Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.245 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2001 - 2002. Síntesis temática...”, p. 5.
131
Sin embargo, en las entrevistas de los evaluadores externos a lo largo de la República
también se atribuyen las irregularidades a la escasez de recursos disponibles para
programas de desarrollo regional y para supervisar y capacitar a los funcionarios locales
que ejecutan esos programas. En realidad, la distribución de recursos sí está sesgada por
criterios políticos a pesar de que las reglas de operación establecen criterios de
marginación muy específicos para la distribución de recursos. A continuación presento
un análisis cuantitativo del presupuesto del programa y los criterios de distribución que
siguió en el año 2003, que me permite corroborar la afirmación anterior.
132
Capítulo 5. Análisis empírico de la distribución de recursos del Programa de Empleo Temporal
A lo largo de este capítulo revisaré la asignación del presupuesto del Programa
de Empleo Temporal del ejercicio fiscal de 2003 en los ámbitos estatal y municipal y
algunas características que están relacionadas con esta asignación. Las características de
los estados y municipios con las que elaboré este análisis se pueden agrupar en variables
socioeconómicas y políticas, y están descritas más adelante en la tabla 5.4 de este
capítulo. Este análisis me permitió encontrar algunas tendencias que siguió la
asignación del presupuesto en el 2003, un año de elecciones federales, y confirmar la
hipótesis de que las variables políticas tienen un peso muy importante en la distribución
de los recursos y la operación del programa.
La tabla 5.1 muestra que los recursos totales asignados al Programa de Empleo
Temporal crecieron en forma constante entre 1995 y 2000. También podemos observar
que los recursos que se asignaron a cada Secretaría no fueron fijos y variaron año con
año. A partir de 2001 el presupuesto del PET comenzó a decrecer y lo hizo con mayor
intensidad entre 2002 y 2003. Todas las secretarías sufrieron esta merma de recursos,
pero llama la atención el hecho de que la SCT fue la secretaría menos perjudicada.
Tabla 5.1 Presupuesto ejercido del Programa de Empleo Temporal 1995 – 2005Millones de pesos a precios de 2000
Dependencia 1995 1996 1997 1998 1999 2000* 2001 2002 2003 2004 2005*Sedesol 1617.3 1731 1512.4 1763 1867.9 1892 1529.5 1538.3 351.7 592.9 202.4SCT 683.3 609.7 1108.6 1195.5 1093.6 1309 997.2 893.2 774.9 743.6 707.8Sagar-Sagarpa 444 518.6 671.9 686 480 603.6 180.5 0 0Semarnap-Semarnat 76.9 110 80.9 42.8 48.6 73.8 33.2
Total 2300.6 2340.7 3065 3477.1 3710.3 3997 3,087.6 3,077.9 1,355.7 1,410.3 943.4Fuente: J. Scott, “Programa de Empleo Temporal...”, p. 1 y C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2005. Evaluación del desempeño...”, pp. 23 y 52 del anexo estadístico.* Presupuesto programado.
133
La tabla 5.1 también muestra que la SCT mantuvo, en términos reales, un presupuesto
superior incluso al de 1995, mientras que todas las demás dependencias han visto
disminuir sus recursos muy por debajo de lo que recibieron al inicio del programa. Al
observar la distribución del PET entre las secretarías, vemos que el porcentaje que
recibió la SCT se mantuvo estable hasta que aumentó sustancialmente en 2003, como
resultado de la reducción en el presupuesto de todas las otras secretarías. Por su parte, la
Sedesol comenzó operando una gran parte del PET y se mantuvo con alrededor del 50%
del presupuesto hasta 2003, año en el que operó menos del 30%. Las otras dos
secretarías participantes mantuvieron un porcentaje relativamente bajo en el ejercicio
del PET.
134
Como consecuencia de la disminución de recursos asignados al PET, desde el
año 2000 el número de empleos creados por el programa ha disminuido en forma
constante, aunque la disminución del porcentaje de empleos creados generalmente es
mayor a la disminución porcentual del presupuesto, como lo muestra la gráfica 5.2.
Cabe recordar que, como mencioné en la tabla 1.2 en la página 32, en 2000 todavía era
necesario crear entre 790 000 y 1 200 000 empleos.
Fuente: C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo T emporal, 2005. Evaluación del desempeño...”, pp. 23 y 52 del anexo estadíst ico.
Gráfica 5.2 Variación porcentual de empleos y presupuesto del PET
-80.00
-60.00
-40.00
-20.00
0.00
20.00
40.00
95 a96
96 a97
97 a98
98 a99
99 a00
00 a01
01 a02
02 a03
03 a04
04 a05
Años
Vari
ació
n po
rcen
tual
Variación porcentual de empleos creados Variación porcentual del presupuesto total
135
Como mencioné en el capítulo anterior, cuando se creó el Ramo 33 también se
definió una fórmula que distribuiría los recursos entre los estados según su población y
las características sociodemográficas de la misma. A pesar de que los recursos del PEF
son revisados, aprobados y auditados por la Cámara de Diputados, los Ramos 08, 09, 16
y 20 que incluyen al PET Sagarpa, SCT, Semarnat y Sedesol, tienen criterios de
distribución más flexibles que el propio Ramo 33 y, por lo tanto, más discrecionales.
Por ello, es útil revisar la distribución de los recursos del PET entre los estados de la
República y las siguientes gráficas nos dan una idea de que no necesariamente se siguen
las reglas de operación que indican que “los recursos se destinarán a las poblaciones
rurales de hasta 2500 habitantes, de acuerdo al criterio poblacional establecido por el
INEGI ubicadas preferentemente en los municipios incluidos en las microrregiones y
otros municipios de atención institucional que las dependencias determinen con los
gobiernos estatales”.246
En el año 2000, Conapo identificó que el 20 por ciento de la población mexicana
habitaba en estados muy marginados (Chiapas, Guerrero, Hidalgo, Oaxaca y Veracruz)
y ellos recibieron 30% de los recursos del PET en 2003. En contraste, el 30 por ciento
de la población mexicana habita en estados clasificados como de baja marginación
(Aguascalientes, Baja California Sur, Chihuahua, Colima, Jalisco, Estado de México,
Sonora y Tamaulipas) y recibieron el 20% de los recursos del PET en 2003. Podemos
ver en la gráfica 5.5 que la distribución de 2003 fue más desigual que en otros años pues
los estados con marginación media, baja y muy baja obtuvieron el 40% de los recursos.
No obstante, no hay mucha diferencia entre el patrón de distribución de 2003 y aquéllos
246 Sedesol, Empleo Temporal. Reglas de Operación 2003..., p. 9.
136
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
de 2001 a 2005. En realidad, los estados relativamente más ricos —de marginación muy
baja, baja y media— fueron los menos perjudicados de la fuerte reducción del
presupuesto del programa entre 2002 y 2003, como podemos observar en la gráfica 5.5.
137
Debido a que los recursos del programa son limitados, sólo en cerca de dos terceras
partes de los municipios mexicanos se puso en marcha el PET en 2003 por alguna de las
cuatro secretarías que lo operó. Pero podemos profundizar más en esta información y
observar en la tabla 5.3 que en 2003 el 83.4% de los municipios muy marginados
recibieron recursos del PET de alguna de las secretarías. Conforme se va reduciendo el
grado de marginación de los municipios también se reduce el porcentaje de municipios
que reciben recursos del PET, pero esta reducción no es del todo proporcional porque
cerca de la mitad (46.15%) de los municipios muy poco marginados reciben el PET aún
sin ser parte de los objetivos del programa. Mientras tanto, el 16.6% de los municipios
más marginados del país no recibieron PET.
Tabla 5.3 Municipios y recursos del PET según el grado de marginación en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación
Total de municipios
Números absolutosMunicipios
con PET 326 735 362 272 114 1809
Municipios sin PET 65 167 124 145 133 634
Total 391 902 486 417 247 2443Porcentajes
Municipios con PET 83.4 81.5 74.5 65 46.2 74
Municipios sin PET 16.6 18.5 25.5 35 53.8 26
Total 100 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Al desglosar esta información de acuerdo a los partidos políticos que gobiernan
estos municipios obtuve la distribución porcentual por grado de marginación que se
presenta en las siguientes tablas. Las tablas 5.4 a 5.8 tienen la suma vertical de
porcentajes, mientras que la suma horizontal de porcentajes puede consultarse en las
tablas 5.9 a 5.13.
138
Tabla 5.4 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PAN según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PAN Con PET 89 85 79 72 52 77Sin PET 11 15 21 28 48 23
Total 100 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.5 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PRD Con PET 87 84 81 63 49 76Sin PET 13 16 19 37 51 24
Total 100 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.6 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRI según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PRI Con PET 90 88 77 64 46 76Sin PET 10 12 23 36 54 24
Total 100 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.7 Distribución porcentual de municipios gobernados por la coalición PAN - PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PAN-PRD
Con PET 64 100 100 57 13 73Sin PET 36 0 0 43 87 27
Total 100 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.8 Distribución porcentual de municipios gobernados por otro régimen o partido según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
Otro régimen o
partido
Con PET 76 66 52 54 25 65
Sin PET 24 34 48 46 75 35Total 100 100 100 100 100 100
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
139
Tabla 5.9 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PAN según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PAN Con PET 13 36 20 22 9 100Sin PET 5 21 18 29 27 100
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.10 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PRD Con PET 17 36 27 12 8 100Sin PET 8 23 20 23 26 100
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.11 Distribución porcentual de municipios gobernados por el PRI según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PRI Con PET 13 42 22 16 7 100Sin PET 5 18 21 30 26 100
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.12 Distribución porcentual de municipios gobernados por la coalición PAN-PRD según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
PAN-PRD
Con PET 18 55 13 11 3 100Sin PET 29 0 0 21 50 100
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Tabla 5.13 Distribución porcentual de municipios gobernados por otro régimen o partido según el grado de marginación y los recursos del PET en 2003
Muy alta marginación
Alta marginación
Media marginación
Baja marginación
Muy baja marginación Total
Otro régimen o
partido
Con PET 35 47 11 6 1 100
Sin PET 20 45 20 10 5 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
140
Podemos ver en las tablas 5.4 a 5.6 que de los municipios gobernados por los
partidos mayoritarios —Partido Acción Nacional (PAN), Partido de la Revolución
Democrática (PRD) y Partido Revolucionario Institucional (PRI)— alrededor del 76%
de ellos obtuvieron recursos del PET en 2003; en el caso de la coalición PAN-PRD, el
73% de sus municipios obtuvieron recursos del PET en el mismo año —tabla 5.7—. La
homogeneidad en el porcentaje de los municipios gobernados por partidos mayoritarios
es sorprendente si tomamos en cuenta que el PET está destinado para municipios
marginados y que una gran parte de los municipios de más alta marginación —el 40%
— son gobernados por el régimen de usos y costumbres o por otros partidos. A pesar de
esto, sólo el 76% de los municipios más marginados gobernados por otro régimen o
partido (en su mayoría por el régimen de usos y costumbres) recibieron recursos del
PET —tabla 5.8—. El 24% de los municipios muy marginados gobernados por régimen
de usos y costumbres o por otro partido —37 municipios— no tuvieron recursos a pesar
de merecerlos de acuerdo con las reglas de operación. Esto contrasta con un 11% en
promedio de los municipios muy marginados gobernados por alguno de los partidos
mayoritarios que no recibieron recursos.
El sesgo en favor de los partidos mayoritarios es más evidente cuando
observamos los municipios que no debieron tener recursos en 2003 por estar
considerados como de baja marginación. Esta información la resumo en la tabla 5.14.
De entre los municipios menos marginados, el 52% de los gobernados por el PAN, el
49% de los gobernados por el PRD y el 46% de los gobernados por el PRI recibieron
recursos. De nuevo reitero la observación de que, a pesar de disminuir el grado de
marginación de los municipios gobernados por partidos mayoritarios, el porcentaje de
éstos que reciben recursos del programa no disminuye de manera proporcional, sino que
permanece más o menos constante. Sin embargo, los municipios de baja marginación de
141
otros partidos no mayoritarios sí fueron castigados con ausencia de recursos, pues sólo
el 13% de los municipios más marginados gobernados por la coalición PAN-PRD y el
25% de los mismos gobernados por otro régimen o partido recibieron recursos del PET.
Tabla 5.14 Porcentaje de municipios de muy baja marginación que recibieron recursos del PET en 2003 según el partido que los gobierna
PAN PRD PRI Otro régimen o partido
Coalición PAN -PRD
Con PET 52 49 46 25 13Sin PET 48 51 54 75 87
Total 100 100 100 100 100Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET, Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000 y PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
En la gráfica 5.6 muestro los recursos totales per cápita del programa asignados
a cada estado en el año 2003. Como podemos ver, la mayoría de los estados recibieron
entre 10 y 40 pesos por habitante de recursos del PET, excepto el Distrito Federal y el
Estado de México que recibieron menos de 5 pesos por habitante, y estados como
Campeche, Colima y Nayarit que recibieron más de 60 pesos por habitante.
142
La gráfica 5.7 presenta la dispersión de los recursos per cápita del programa
frente al grado de marginación de los estados. Observo que, en general, sí parece haber
una relación positiva entre el grado de marginación y los recursos recibidos, como lo
muestra la línea de regresión punteada que cruza la gráfica. No obstante, los tres estados
que recibieron más recursos en 2003 —Nayarit, Colima y Campeche— no son los más
marginados, en particular Nayarit y Colima. Mientras tanto, los estados más marginados
como Chiapas, Guerrero, Oaxaca y Veracruz, recibieron una cantidad de recursos per
cápita por debajo de lo que uno esperaría —entre 10 y 40 pesos per cápita promedio—.
143
La distribución del gasto público con criterios diferentes a la justicia social y la
eficiencia del mismo ha sido descrita por Nordhaus, Tufte, Rogoff y Alesina, entre otros
autores, quienes encontraron una manipulación de programas públicos según los ciclos
electorales de un país determinado. A su vez, Cox y McCubbins, Levit y Snyder, Fleck,
Bickers y Stein, entre otros, encontraron que el gasto federal se relaciona con variables
de competencia política, como los márgenes de votación, las características de los
votantes, la competitividad electoral o la vulnerabilidad del partido gobernante.247 Estos
análisis nos indican que, en muchas ocasiones, la asignación de los recursos públicos
está a merced de criterios parciales, intereses privados y la coyuntura política. Por ello,
relacionar estadísticamente la asignación de recursos con características
socioeconómicas y políticas de los estados y municipios que reciben estos recursos nos
puede dar un indicio del peso de estos factores en los criterios para distribuir el gasto
público.
A continuación presento un análisis de la correlación que existe entre los
recursos asignados del PET en 2003 y las características sociodemográficas y políticas
de estados y municipios. Hice este análisis para el ámbito estatal, que presento en
primera instancia, y para el ámbito municipal, que presento en segunda instancia. Elegí
el 2003 porque fue un año de elecciones federales y la mayor parte de los recursos del
programa provienen de la federación. A su vez, fue el año en el que el SIIPET tenía
información completa y fue relativamente sencillo conseguir información de variables
políticas para el mismo; las variables socioeconómicas en su mayoría se integraron con
datos del año 2000 porque no hay actualizaciones anuales. En la tabla 5.15 describo las
variables de los ámbitos estatal y municipal que utilicé para encontrar tendencias en la
asignación de recursos del PET.
247 María Fernanda Somuano (coord.), “Monitoreo de programas sociales en contextos electorales. Análisis de la vinculación del gasto de programas sociales con variables electorales”, México, El Colegio de México, febrero de 2006 (mimeo), pp. 4 - 5.
144
Tabla 5.15 Presupuesto y características socioeconómicas y políticas de estados y municipios beneficiados por el PETVariable Fuente Características Tipo de variable Descripción
Logaritmo natural de los recursos totales del PET per cápita por estado 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos totales asignados a cada estado en 2003 entre la población de cada estado en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 17.11 pesos en promedio en 2003 por habitante.
Logaritmo natural de los recursos federales del PET per cápita por estado 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos federales asignados a cada estado en 2003 entre la población de cada estado en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 16.18 pesos de recursos federales en promedio en 2003 por habitante.
Logaritmo natural de los recursos estatales del PET per cápita por estado 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos estatales asignados a cada estado en 2003 entre la población de cada estado en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 93 centavos de recursos estatales en promedio en 2003 por habitante.
Logaritmo natural de los recursos totales del PET per cápita por municipio en 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos totales asignados a cada municipio en 2003 entre la población de cada municipio en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 17.11 pesos en promedio en 2003 por habitante.
Logaritmo natural de los recursos federales del PET per cápita por municipio en 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos federales asignados a cada municipio en 2003 entre la población de cada municipio en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 16.18 pesos de recursos federales en promedio en 2003 por habitante.
Logaritmo natural de los recursos estatales del PET per cápita por municipio en 2003.
Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo.
El logaritmo natural de uno más la división de los recursos estatales asignados a cada municipio en 2003 entre la población de cada municipio en 2000. Incluye al D. F.
Dependiente, continua.
Se gastaron 93 centavos de recursos estatales en promedio en 2003 por habitante.
Estado con competencia.
Análisis propio con información de la base de datos municipal del PNUD 2003 y de las páginas de internet de los
Un estado tiene competencia cuando la mayoría de su población está gobernada por presidente(s) municipal(es) de un partido diferente al del gobierno del estado. Incluye al D.F.
Independiente, dicotómica, valor 1 para estado con competencia y 0 para estado sin
Estados sin competencia: Aga., B. C. S., Camp., Coah., Col., D. F., Dgo., Gto., Mor., Nay., Pue., Qro., Q. Roo, Sin., Son., Tam.,
145
estados. competencia.
Yuc., Zac.Estados con competencia: B. C. N., Chis., Chih., Hgo., Gro., Jal., Edo. Mex., Mich., N. L., Oax., S. L. P., Tab., Tlax., Ver.
Porcentaje de población estatal que recibe Oportunidades.
Análisis propio con información del Programa Oportunidades y Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
Porcentaje de la población estatal que fue beneficiaria del programa en 2003.
Independiente, continua, con valores de 0 a 1.
Aproximadamente hubo 21 millones de beneficiarios en México en 2003, con un promedio de 23.42% de la población de cada estado beneficiada.
Porcentaje de población municipal que recibe Oportunidades.
Análisis propio con información del Programa Oportunidades y Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
Porcentaje de la población municipal que fue beneficiaria del programa en 2003.
Independiente, continua, con valores de 0 a 1
Aproximadamente hubo 21 millones de beneficiarios en México en 2003, con un promedio de 51.65% de la población de cada municipio beneficiada.
Índice de marginación.
Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
Índice que mide 15 características socioeconómicas por municipio, que va del -2.44 al 3.38. Incluye al D.F.
Independiente, valor entre -2.44 y 3.38.
Municipio más marginado: Metlatónoc, Gro.
Municipio menos marginado: Benito Juárez, D. F.
Municipios rurales. PNUD, “Base de datos Municipios rurales clasificados por Independiente, valor 1460 municipios rurales y
146
municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
INEGI como aquéllos con menos de 2500 habitantes.
de 1 para rural y 0 para urbano. 983 municipios urbanos.
Municipios en anexo A de Microrregiones y municipios prioritarios.
Secretaría de Desarrollo Social, Empleo Temporal. Reglas de Operación 2003, México, Secretaría de Desarrollo Social, 2003, anexo A.
Municipios clasificados en el anexo A de las reglas de operación como Microrregiones o municipios prioritarios.
Independiente, valor de 1 para aquéllos que se encuentran en el anexo A y 0 para los que no.
1700 municipios están clasificados en el anexo A.
Municipios declarados zona de desastre.
Secretaría de Gobernación, Diario Oficial de la Federación, México, Segob, 2003, varios números.
Municipios incluidos en declaratorias de desastre natural o emergencia en el Diario Oficial de la Federación.
Independiente, valor de 1 para aquéllos declarados en el DOF y 0 para aquéllos no declarados.
657 municipios fueron declarados como zona de desastre o emergencia en 2003.
Logaritmo natural del ingreso per cápita anual ajustado.
PNUD, “Base de datos municipal 2003”, México, PNUD, 2003.
Ingreso promedio per cápita anual ajustado en pesos a nivel estatal y municipal.
Independiente, continua.
Ingreso per cápita anual promedio por municipio de 28 206.4 en 2420 municipios con información.
Porcentaje de votación por el PAN.
IFE, “Resultados de la votación por diputados federales en 2003”.
Indica el porcentaje de votación que recibieron los candidatos del PAN a diputados federales en cada municipio.
Independiente, continua, con valores de 0 a 1.
El PAN obtuvo en promedio el 22.95% de la votación en 2437 municipios.
Porcentaje de votación por el PRD.
IFE, “Resultados de la votación por diputados federales en 2003”.
Indica el porcentaje de votación que recibieron los candidatos del PRD a diputados federales en cada municipio.
Independiente, continua, con valores de 0 a 1.
El PRD obtuvo en promedio el 16.3% de la votación en 2437 municipios.
Porcentaje de votación por el PRI.
IFE, “Resultados de la votación por diputados federales en 2003”.
Indica el porcentaje de votación que recibieron los candidatos del PRI a diputados federales en cada municipio.
Independiente, continua, con valores de 0 a 1.
El PRI obtuvo en promedio 45.1% de la votación en 2437 municipios.
Índice Local de Competencia Política (ILCP).
Alberto Díaz Cayeros, “Índice de práctica democrática a nivel municipal”, documento de apoyo para PNUD, Informe de Desarrollo Humano 2004, México, PNUD, 2004.
Indica presencia o ausencia de competencia electoral con base en elecciones de municipales de 1989 a 2001, pérdida de mayoría absoluta del PRI, margen menor al 10%, número efectivo de partidos mayor a 2, alternancia, entre otros indicadores.
Independiente, discreta, con valores de 1 para la ausencia de competencia y 7 para la presencia de competencia. No incluye D. F.
173 municipios tienen el valor 1 del índice mientras que 675 municipios tienen el valor 7, que es también el nivel que más municipios agrupa.
Porcentaje de población ocupada con ingreso de hasta 2
Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y
Porcentaje de población ocupada con ingreso igual o menor a 2 salarios mínimos.
Independiente, continua, con valores de 0 a 100.
En promedio simple, el 73% de la población en municipios gana 2 o menos
147
salarios mínimos.
grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
salarios mínimos.
Porcentaje de ocupantes en viviendas sin energía eléctrica.
Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
Porcentaje de población que ocupa viviendas sin energía eléctrica.
Independiente, continua, con valores de 0 a 100.
En promedio 10.01% de la población en los municipios no tiene acceso a luz eléctrica.
Afinidad con el partido de gobierno estatal.
Análisis propio con información de la base de datos municipal del PNUD 2003 y de las páginas de internet de los estados.
Indica si el partido de gobierno del estado es el mismo que gobierna el municipio.
Independiente, dicotómica con valor de 1 para los municipios cuyo presidente es del mismo partido que el gobernador y 0 para los que no.
Hay 961 de entre 2443 municipios gobernados por el mismo partido en la presidencia municipal y la gubernatura.
Municipio gobernado por el PAN.
PNUD, “Base de datos municipal, 2003” y de las páginas de internet de los estados.
Indica si el municipio está gobernado por el PAN.
Independiente, dicotómica, con valor de 1 para el gobierno municipal del PAN y 0 para otro partido.
Hay 504 municipios gobernados por el PAN.
148
A continuación presento, en primer lugar, cuatro tablas que relacionan los
recursos otorgados a cada entidad federativa para operar el PET en 2003 con variables
socioeconómicas y políticas de los mismos estados. El método que utilicé en este
análisis fue el de mínimos cuadrados ordinarios. En las tablas, cada columna muestra
una regresión diferente con variables explicativas diferentes. Las variables significativas
y más consistentes se mantienen hasta la última columna, que es la que se reporta con el
fin de asegurar que los resultados sean los robustos. Incluí otras variables en el análisis
pero, debido a que no mostraron una correlación significativa con la variable
dependiente, no las reporto.
En las columnas 4, 5 y 6 de la tabla 5.16 observamos que el índice de
marginación está relacionado de forma positiva con los recursos totales otorgados a
cada estado. Esto quiere decir que por cada punto que aumente el grado de marginación,
es de esperarse que el presupuesto del PET de una entidad federativa se eleve entre 0.3
y 0.4 puntos porcentuales. También observo que, en las columnas 4 a 6, los recursos
totales otorgados a cada estado se relacionan de forma negativa y significativa con la
variable de estado con competencia, lo que indica que por cada unidad que se eleve la
competencia, podemos esperar que disminuya el recurso total per cápita que recibe cada
estado en alrededor de 0.7 puntos porcentuales.
El porcentaje de votación por el PAN y el PRD en las elecciones a diputados
federales en 2003 también muestra una relación significativa y negativa con los recursos
del PET en la columna 4. La relación de la votación por el PAN en 2003 deja de ser
significativa cuando no se incluye la variable de voto por el PRD, como se observa en la
columna 5, y lo mismo ocurre con el voto por el PRD como se observa en la columna 4.
Estas variables están expresadas en porcentajes de votación y, generalmente, la suma de
votación de los partidos mayoritarios es cercana al 100%. Por ello, dos variables
149
incluidas son significativas y una tercera no —la votación por el PRI—, pues la tercera
es un “residual” de las otras dos. Las tres variables se relacionan de forma relativa.
También es posible inferir que una relación negativa de los recursos per cápita del PET
frente a la votación por el PAN y el PRD en el 2003 indica que esos votos fueron
asignados al PRI, a pesar de que el porcentaje de votación por este último partido no
muestre una relación significativa. Por lo tanto, es posible afirmar que los estados con
preferencia de votación por el PRI en 2003 recibieron más recursos per cápita del PET.
Tabla 5.16 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos totales del Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Constante 2.4012***(0.8683)
7.0947(4.8573)
7.0919(6.7113)
3.4891***(0.229)
3.5744***(0.4186)
4.8573***(0.799)
Estado con competencia
- 0.5866*(0.2948)
- 0.7108**(0.2978)
- 0.6363*(0.3161)
- 0.7079**(0.2721)
- 0.7436**(0.2742)
- 0.745***(0.2629)
Porcentaje de población estatal que recibe Oportunidades
1.9874(3.1217)
2.227(2.9498)
2.1213(3.2704)
Índice de Marginación - 0.0162(0.5194)
- 0.0147(0.487)
- 0.0556(0.5302)
0.4771***(0.1377)
0.4366***(0.1472)
0.3701**(0.1456)
Municipios rurales 1.6626(1.8062)
0.7869(2.2662)
Municipios en anexo A
- 0.0002(0.0026)
- 0.0009(0.0026)
Municipios declarados zona de desastre
- 0.0043(0.0065)
- 0.0035(0.0066)
Logaritmo natural del ingreso per cápita anual ajustado en pesos por estado.
- 0.3924(0.4309)
- 0.357(0.5310)
Porcentaje de votación por el PAN
- 2.8075(2.8766)
- 0.6375(1.2592)
- 3.4536*(1.9386)
Porcentaje de votación por el PRD
- 2.9838(2.5769)
-0.7021(0.9801)
- 2.8144*(1.5157)
Porcentaje de votación por el PRI
- 0.771(2.2044)
R cuadrada ajustada 0.2629 0.276 0.2479 0.2725 0.2659 0.3249Estadístico F 2.8435 3.9552 2.0221 4.8712 4.7432 4.7304
32 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
Observo tendencias similares si incluyo en el análisis únicamente los recursos
federales asignados por entidad federativa en 2003, como lo indica la tabla 5.17. Es
importante destacar que la relación negativa de “estados con competencia” indica que
entre más competencia electoral tenga un estado es probable que reciba menos recursos
150
para el PET. Esta variable podría estar correlacionada con el grado de marginación de
un estado, pues entre mayor sea la marginación de la personas, éstas pueden encontrar
dificultades para expresar su inconformidad con el gobierno del estado. Sin embargo, la
estabilidad de los coeficientes de estas dos variables —estado con competencia e índice
de marginación— es un indicador de que estas variables no están fuertemente
correlacionadas. Así, una hipótesis explicativa de este comportamiento es que aquellos
estados con menor competencia han tenido menor alternancia en los cuadros que
forman la administración pública local y también tienen más experiencia en operar el
PET, un programa cuyos orígenes se remontan al periodo en el que el PRI gobernaba la
mayoría del territorio nacional; esta experiencia les permite comprobar el ejercicio de
los recursos de manera correcta y armar los expedientes de los proyectos del programa
en tiempo y forma.
Otra hipótesis explicativa es que los actores involucrados en la asignación de los
recursos del PET negocian y distribuyen de forma clientelar, con criterios individuales
que se alejan de los principios de gasto progresivo y eficiente, entre las unidades que
ejecutan el programa, ya sean comités de beneficiarios, presidentes municipales,
delegaciones de las secretarías federales o gobiernos estatales. Un ámbito competitivo
electoral en los estados no sería el medio idóneo para llevar a cabo esta negociación
clientelar, por lo que el presupuesto se distribuiría en menor cantidad en aquéllos. Sin
duda, los cazicazgos y la falta de conocimiento y preparación profesional de los
gobernantes son dos grandes problemas que enfrentan los estados y municipios en
México.
151
Tabla 5.17 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos federales del Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Constante 2.4314***(0.8429)
6.237(4.7164)
9.1613*(5.0773)
3.4223***(0.2216)
3.5555***(0.4035)
4.8359***(0.7668)
Estado con competencia
- 0.5933**(0.2862)
- 0.7009**(0.2892)
- 0.7927***(0.2663)
- 0.71**(0.2633)
- 0.7471***(0.2643)
- 0.7485***(0.2523)
Porcentaje de población estatal que recibe Oportunidades
1.8914(3.0301)
2.1951(2.8642)
Índice de Marginación 0.0288(0.5041)
0.0223(0.4728)
0.2595(0.1902)
0.4839***(0.1333)
0.4398***(0.1419)
0.3734**(0.1397)
Municipios rurales 1.4602(1.7532)
Municipios en anexo A
- 0.00003(0.0025)
Municipios declarado zona de desastre
- 0.0047(0.0063)
Logaritmo natural del ingreso per cápita anual ajustado en pesos por estado.
- 0.3179(0.4184)
- 0.3825(0.4199)
Porcentaje de votación por el PAN
- 3.6396(2.6026)
- 0.7579(1.214)
- 3.5685*(1.8604)
Porcentaje de votación por el PRD
- 3.1234(2.331)
- 0.6263(0.9484)
- 2.8089*(1.4545)
Porcentaje de votación por el PRI
- 0.2576(l.9543)
R cuadrada ajustada 0.2795 0.2918 0.3258 0.2933 0.2921 0.3550Estadístico F 3.0049 4.1942 3.497 5.2889 5.2651 5.2661
32 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
También elaboré el mismo análisis para los recursos que los propios estados
destinan para completar la operación del PET, el cual muestro en la tabla 5.18. Estos
recursos generalmente complementan el PET operado por la Sedesol, que es la
secretaría que más contacto tiene y se apoya más en los gobiernos estatales, aunque en
2003 hubo recursos de Semarnat y Sagarpa que complementaron el PET en Durango,
Nayarit, Michoacán y Veracruz. Como observo en la tabla 5.18, es más difícil encontrar
una tendencia con respecto a la inversión de los gobiernos estatales en este programa.
El criterio de marginación es siempre negativo aunque no significativo, por lo
que no se puede concluir una relación específica del grado de marginación con los
recursos estatales del PET. La relación negativa es comprensible si se piensa que son los
152
estados más pobres los que destinan menos recursos para completar un programa que ya
reciben por el hecho de ser marginados. La relación de las variables de votación por el
PAN y el PRD en las elecciones federales de 2003 se pierde. En realidad, ninguna de las
variables incluidas explica la asignación de recursos estatales al programa.
Tabla 5.18 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos estatales del Programa de Empleo Temporal per cápita por estado en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4)
Constante 4.7837(7.4241)
- 2.5989(6.9385)
2.1720**(0.9589)
0.8271***(0.2456)
Estado con competencia
0.3916(0.3722)
0.4669(0.364)
Porcentaje de población estatal que recibe Oportunidades
6.0844(3.7832)
3.3112(3.6982)
Índice de Marginación - 0.4348(0.6303)
- 0.7034(0.5997)
-0.1351(0.1719)
-0.0227(0.1563)
Municipios rurales - 4.36(2.6172)
Municipios en anexo A - 0.0038(0.0031)
Municipios declarado zona de desastre
0.0063(0.0079)
Logaritmo natural del ingreso per cápita anual ajustado en pesos por estado
- 0.3937(0.6301)
0.005(0.5451)
Porcentaje de votación por el PAN
- 4.8495(3.4148)
-3.4306(2.3675)
Porcentaje de votación por el PRD
- 5.3492*(3.0366)
-3.5679*(1.8568)
-1.4568(1.1730)
Porcentaje de votación por el PRI
- 1.9854(2.5669)
R cuadrada ajustada - 0.04 - 0.0231 0.0264 - 0.0104Estadístico F 0.8294 0.8999 1.2812 0.8401
32 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
Concluyo que en el ámbito estatal los recursos totales y federales (que son la
mayoría de los recursos) mostraron una relación palpable con las variables
socioeconómicas de los propios estados. Esta relación es positiva y significativa para el
índice de marginación, y al elevarse el índice de marginación esperamos que se eleve el
presupuesto que recibe cada estado para el PET. Por otro parte, hay una relación
negativa y significativa con la variable política de “estado con competencia”, que indica
153
que los estados con mayor competencia electoral tuvieron menos recursos disponibles
para el PET, quizá por la poca experiencia que tengan los cuadros de la administración
pública local o por la falta de entendimiento y negociación clientelar que haya entre los
presidentes municipales y los gobernadores de un mismo partido político. La votación
por los diputados del PAN y del PRD en 2003 se relaciona de forma negativa y
significativa con los recursos totales y federales que del PET reciben en los estados,
aunque esta relación desaparece cuando se incluyen las variables por separado. Una
explicación plausible es que los estados con preferencias hacia el PRI conocen mejor el
programa y tienen mayor experiencia a la hora de gestionarlo, aunque no hay una
tendencia clara para la variable de votación a favor del PRI.
Como expliqué en el capítulo cuarto, en este programa intervienen los gobiernos
estatales y municipales, ya sea como interlocutores directos o mediante los Coplades,
sobre todo en el PET operado por la Sedesol y la Sagarpa y, en menor medida, por la
Semarnat y la SCT. Por ello, es importante desglosar a nivel municipal los recursos del
programa y las tendencias que éstos siguen, pues es difícil que la Cámara de Diputados,
que aprueba anualmente el PEF, vigile la distribución de recursos entre 2445
municipios. Es importante recordar que en las páginas 138 y 139 ya observamos que la
marginación de los municipios no fue el criterio que prevaleció a la hora de incluirlo o
no en el programa de 2003 y que los presidentes municipales de los partidos
mayoritarios (PAN, PRD y PRI) estuvieron incluidos en proporciones similares en el
programa (entre el 76 y 77%) sin tomar en cuenta que el PRI gobernaba en la mayoría
de los municipios más marginados (29.15%) en 2003 y que dejaron fuera del programa
al 16.62% de los municipios más marginados, en total 65 municipios de los cuales 37
estuvieron gobernados por otros partidos o por el régimen de usos y costumbres.
154
En la gráfica 5.8, presento la dispersión de los recursos totales per cápita del
PET en 2003 para cada municipio. El eje de las abscisas indica el grado de marginación
de los municipios, el eje de las ordenas indica el logaritmo natural de los recursos per
cápita. Observo una relación positiva entre el grado de marginación y los recursos per
cápita , indicada por la línea de regresión que cruza la gráfica. Sin embargo, la relación
es incluso menor a la que muestra la gráfica 5.7 con datos del ámbito estatal, pues
existen municipios con un alto grado de marginación que reciben muy pocos recursos
per cápita.
Fuente: Cálculos propios con información de SIIPET y Conapo, “Población total, indicadores socioeconómicos, índice y grado de marginación y lugar que ocupa en el contexto nacional por municipio”, México, Conapo, 2000.
Gráfica 5.8 Recursos totales per cápita del PET en 2003 por grado de marginación de cada municipio en 2000.
Grado de marginación (menos marginado -2.44, más marginado 3.38)
43210-1-2-3
Loga
ritm
o na
tura
l de
recu
rsos
del
PET
per
cáp
ita
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
155
En la tabla 5.19 podemos encontrar la relación entre variables socioeconómicas y
políticas con los recursos totales del PET en 2003, toda esta información está
desagregada para cada uno de los municipios de la República. Observamos que hay una
relación positiva y significativa entre los recursos del PET y características
socioeconómicas de los municipios como el índice de marginación, si el municipio es
rural o si se encuentra en el anexo A de las reglas de operación del programa. Sorprende
el hecho de ver que el ingreso anual per cápita está relacionado en esta ocasión de
manera positiva y significativa con el presupuesto del PET. Aunque la relación es muy
débil, indica que entre mayor sea el ingreso per cápita de ese municipio, éste puede
recibir un poco más de recursos. Además, el hecho de que el municipio sea declarado
como zona de desastre, tenga más o menos porcentaje de población beneficiaria de
Oportunidades y el porcentaje de población que reciben menos de dos salarios mínimos
no son características que determinan si un municipio recibe o no recursos del PET.
Vemos que el Índice Local de Competencia Política (ILCP) tiene una relación
negativa y significativa con los recursos que recibieron los municipios en 2003. Con
base en los resultados de las columnas 6 y 7 concluyo que los municipios del nivel 1
del ILCP de Díaz Cayeros recibieron alrededor de un 0.11% más recursos que el nivel
2, éste último con elecciones más competidas, ya sean federales o locales, alternancia en
el poder, menor votación para el PRI, entre otras características. De la misma forma, la
relación negativa y significativa con la variable “estado con competencia” nos indica
que si la mayoría de la población tiene un gobierno municipal diferente al del gobierno
del estado, es probable que los municipios de esos estados reciban alrededor de un
0.82% menos recursos que aquéllos que están en una entidad federativa sin competencia
política.
156
Tabla 5.19 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos totales del Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Constante 1.7167***(0.2903)
2.2476***(0.3225)
2.3972***(0.1536)
1.9813***(0.1532)
1.9804***(0.1132)
0.8142*(0.46)
0.9864***(0.3806)
ILCP - 0.0748***(0.0200)
- 0.0758***(0.0199)
- 0.1256***(0.0199)
- 0.1098***(0.0218)
- 0.1134***(0.0211)
Estado con competencia
- 0.93***(0.0768)
- 0.9101***(0.0804)
- 0.9114***(0.0803)
- 0.9341***(0.0767)
- 0.8155***(0.0836)
- 0.8261***(0.0820)
Porcentaje de población municipal
que recibe Oportunidades
0.0828(0.0903)
0.0679(0.0910)
0.0768(0.0894)
0.0352(0.0917)
- 0.0994(0.0887)
Índice de Marginación
0.0817(0.0695)
0.0533(0.0711)
0.0766+
(0.0558)- 0.0554(0.056)
0.1252**(0.0538)
0.1801***(0.0562)
0.1781***(0.0561)
Porcentaje de población ocupada
con ingreso de hasta 2 salarios mínimos
0.0038(0.0039)
0.0021(0.0040)
Municipio rural 0.6808***(0.0869)
0.6008***(0.0897)
0.6043***(0.0895)
0.5282***(0.0916)
0.6887***(0.0866)
0.6088***(0.0888)
0.6113***(0.0887)
Municipio en anexo A
1.2138***(0.1029)
1.1909***(0.1051)
1.1975***(0.1043)
1.3208***(0.1066)
1.2272***(0.102)
1.2224***(0.1037)
1.2215***(0.1037)
Municipio declarado zona de desastre
0.0533(0.0782)
0.115+
(0.0802)0.1146+
(0.0802)0.1105
(0.0824)0.0512
(0.0782)Porcentaje de
votación por el PAN2.0784***(0.4046)
1.9382***(0.3457)
Porcentaje de votación por el PRD
1.2519***(0.3836)
1.1199***(0.3285)
Porcentaje de votación por el PRI
0.2252(0.3378)
Logaritmo natural del ingreso per
cápita ajustado en pesos por municipio
0.0942***(0.0346)
0.0948***(0.0346)
R cuadrada ajustada 0.2361 0.2392 0.2394 0.1980 0.2361 0.2506 0.2508Estadístico F 108.8213 93.232 106.5441 97.542 126.7972 87.92 98.8805
2443 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
157
Observo también que el porcentaje de votación a favor del PAN o del PRD en las
elecciones a diputados del 2003 tienen una relación positiva y significativa, tendencia
muy diferente a lo que observé para la variable dependiente de los recursos totales y
estatales en el ámbito estatal. Los datos desagregados me permitieron hacer un análisis
más preciso de cómo determina la dinámica electoral el presupuesto del PET. Si
observo los recursos que provienen sólo del ámbito federal en la tabla 5.20, encuentro
en la columna 1 que el hecho de que el municipio sea gobernado por el PAN tiene una
relación positiva y significativa con los recursos recibidos de la federación para operar
el PET. Esta relación desaparece una vez que omití casi todas las variables
socioeconómicas y que incluí las variables de votación federal. Los recursos del PET
pueden estar llegando en mayores cantidades a municipios donde se castiga la votación
del PRI a favor del PAN y del PRD. La tendencia del resto de las variables es muy
similar a la de la tabla anterior.
158
Tabla 5.20 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos federales del Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Constante 1.1288***(0.3679)
2.1854***(0.3190)
1.9528***(0.1514)
2.375***(0.1516)
1.9425***(0.1122)
0.8844*(0.4542)
1.0334***(0.3758)
ILCP -0.1328***(0.0197)
- 0.082***(0.0198)
- 0.1302***(0.0197)
- 0.0796***(0.0196)
- 0.1133***(0.0216)
- 0.1165***(0.0209)
Estado con competencia
- 0.9022***(0.0803)
- 0.9251***(0.0793)
- 0.9519***(0.0758)
- 0.8317***(0.0828)
- 0.8399***(0.0810)
Municipio gobernado por el
PAN
0.2988***(0.0892)
0.1476*(0.0882)
- 0.0139(0.0952)
Porcentaje de población municipal
que recibe Oportunidades
0.0408(0.0919)
0.0786(0.0898)
0.0423(0.0907)
0.0845(0.0883)
0.1080(0.0877)
Índice de Marginación
-0.2742***(0.0944)
0.0569(0.0702)
- 0.0507(0.0554)
0.0832(0.0551)
0.1334**(0.0531)
0.1844***(0.0557)
0.1820***(0.0554)
Porcentaje de población ocupada
con ingreso de hasta 2 salarios mínimos
0.0086*(0.0044)
0.0021(0.0039)
Porcentaje de ocupantes en
viviendas sin energía eléctrica
0.0128***(0.0042)
Municipio rural 0.5269***(0.0908)
0.6096***(0.0887)
0.5281***(0.0906)
0.6054***(0.0883)
0.6918***(0.0855)
0.6106***(0.0877)
0.6133***(0.0875)
Municipio en anexo A
1.3578***(0.1061)
1.2106***(0.1038)
1.3341***(0.1053)
1.2089***(0.1030)
1.2397***(0.1007)
1.2351***(0.1024)
1.2348***(0.1023)
Municipio declarado zona de desastre
0.0845(0.0812)
0.1(0.0792)
0.0981(0.0814)
0.1023(0.0792)
0.0371(0.0772)
Porcentaje de votación por el PAN
2.042***(0.4151)
1.9046***(0.3413)
Porcentaje de votación por el PRD
1.1957***(0.3789)
1.0807***(0.3243)
Porcentaje de votación por el PRI
0.1932(0.3336)
Logaritmo natural de ingreso anual per cápita ajustado en
pesos por municipio.
0.0883***(0.0341)
0.0889***(0.0341)
R cuadrada ajustada 0.2143 0.2516 0.2081 0.2513 0.247 0.2615 0.2621Estadístico F 72.1079 88.6649 103.7576 113.5012 134.4519 83.8586 104.852
2443 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
159
En la tabla 5.21 también vemos que los recursos estatales del PET se relacionan de
manera negativa y significativa con la votación a favor del PRI en las elecciones
federales de 2003. A pesar de que las variables de ILCP y “estado con competencia” no
muestran resultados significativos, incluí una variable que indica si el presidente
municipal es del mismo partido que el del gobierno estatal y ésta sí muestra un resultado
significativo y positivo, por lo que puedo inferir que el gobierno del estado destina
0.11% más recursos a aquéllos municipios que están presididos por su propio partido. El
hecho de que el municipio sea rural, que esté considerado en el anexo A de las reglas de
operación y el ingreso per cápita anual son otras características importantes que se
relacionan en forma positiva con los recursos que se asignarán desde el estado para el
PET.
160
Tabla 5.21 Variable dependiente: logaritmo natural de los recursos estatales del Programa de Empleo Temporal per cápita por municipio en 2003
Variables independientes (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Constante 0.1482***(0.0515)
0.0662(0.1678)
0.0931(0.1833)
0.1647***(0.0498)
- 0.3645*(0.2076)
- 0.2799(0.1837)
- 0.2784(0.1756)
ILCP 0.0079(0.01)
Afinidad con el partido de gobierno estatal
0.1132***(0.0354)
0.1140***(0.0364)
0.1096***(0.0353)
0.1112***(0.0359)
0.1136***(0.0355)
0.1156***(0.0353)
Estado con competencia
0.0325(0.0391)
- 0.0157(0.0407)
Municipio gobernado por el PAN
0.0533(0.0426)
0.0554(0.0431)
0.0335(0.0447)
0.0376(0.0469)
Porcentaje de población municipal
que recibe Oportunidades
- 0.0655(0.0437)
- 0.0536(0.0444)
- 0.0614(0.0455)
- 0.0675(0.0436)
- 0.0536(0.0438)
Índice de Marginación - 0.0391(0.0262)
- 0.0957**(0.0453)
- 0.11**(0.0471)
- 0.0398(0.0262)
- 0.0039(0.0278)
- 0.0186(0.0263)
Porcentaje de población ocupada con
ingreso de hasta 2 salarios mínimos
- 0.0002(0.0021)
0.00001(0.0022)
Porcentaje de ocupantes en viviendas
sin energía eléctrica
0.0055***(0.0020)
0.0061***(0.0021)
Municipio rural 0.0812*(0.0427)
0.0787*(0.0429)
0.0727***(0.045)
0.0773*(0.0426)
0.0925**(0.0428)
0.0829*(0.0425)
0.0725*(0.0395)
Municipio en anexo A 0.1367**(0.0498)
0.1625***(0.0508)
0.1781***(0.0527)
0.1352**(0.0498)
0.1393***(0.0499)
0.1316***(0.0496)
0.1159***(0.0426)
Municipio declarado zona de desastre
0.0433(0.0384)
0.0368(0.0384)
0.0351(0.0401)
0.0446(0.038)
Porcentaje de votación por el PAN
0.1783(0.1947)
Porcentaje de votación por el PRD
0.2379(0.1758)
0.0812(0.121)
Porcentaje de votación por el PRI
- 0.2197(0.147)
- 0.3217**(0.1259)
- 0.352***(0.1187)
Logaritmo natural del ingreso per cápita anual ajustado en
pesos por municipio.
0.0534***(0.0168)
0.0552***(0.0168)
0.0594***(0.0155)
R cuadrada ajustada 0.0077 0.0105 0.0069 0.0074 0.0144 0.014 0.0145Estadístico F 3.7067 3.613 2.6414 4.0632 4.56 5.9554 8.1922
2443 observaciones + significativo a 80%* significativo a 90%
** significativo a 95%*** significativo a 99%
161
Como Alberto Díaz Cayeros señala, la competencia a nivel local no necesariamente
indica una preferencia electoral por algún partido específico, pues existen municipios
con alto índice local de competencia política que son gobernados por el PRI después de
haber sido gobernados por otros partidos.248 De forma similar, el PET está siendo
asignado sin importar el partido que gobierne pues influye más que la competencia
política sea baja, lo cual es preocupante porque puede existir un abanico amplio de
partidos que hagan uso electoral del programa aprovechando la debilidad de la
competencia política y democrática y que, a su vez, no se identifiquen con un partido
político en específico.
Debido a que el PET es un programa puesto en práctica por la demanda de las
instancias estatales de las secretarías y los gobiernos locales —ya sean estatales o
municipales—, y debido a que el programa presenta múltiples restricciones
administrativas para asegurar que sus objetivos se cumplan —como muestran los
resultados de las evaluaciones externas en el capítulo cuarto—, la relación política entre
los ámbitos de gobiernos es un criterio determinante para recibir y asignar o no el
presupuesto del PET. De ahí que la hipótesis de que los gobiernos del PRI son quienes
demandan más el programa por la experiencia que tienen tenga que ser reformulada e
indica que los municipios con relaciones políticas poco competitivas serán los que más
éxito tengan a la hora de demandar recursos del PET, sin importar el partido político al
que favorezcan.
Además, el hecho de que las variables “ILCP” de alternancia política y las que
miden la competencia electoral —“estado con competencia” y “afinidad con el partido
de gobierno”— sean consistentes y significativas a lo largo de los diferentes ejercicios
de regresión, nos indica que están midiendo diferentes efectos. Por un lado, la hipótesis
248 41.18% de los municipios con nivel 7 de IPC estaban gobernados por el PRI en 2001. “Federalismo, democracia y desarrollo local”, documento de apoyo para PNUD, Informe de Desarrollo Humano 2004, México, PNUD, 2004, p. 16.
162
de que son los gobiernos con menos alternancia los que tienen la experiencia para
demandar y ejecutar el PET no puede descartarse. Pero la relación negativa del
presupuesto en “estados con competencia” y positiva en municipios con “afinidad con
el partido de gobierno estatal” evidencia que al menos una parte de los recursos del PET
es asignada preferentemente con criterios clientelares.
Al parecer, esta distribución clientelar del presupuesto fue una de las razones por
las que la Sagarpa dejó de operar el programa, aunque sigue asistiendo a las reuniones
del Comité Técnico y dando su opinión sobre la operación del mismo. Un funcionario
expresó a los colaboradores de la evaluación externa de 2003: “La consecuencia más
riesgosa de los criterios que usa el Programa es que el PET se ha convertido en un
programa altamente clientelar. Es decir, cada año se estaba atendiendo a la misma gente,
quien muchas veces tenían detrás a alguna organización política —que no productiva, y
eso es lo peor del asunto—… Estábamos creando una serie de clientelas que nos tenían
cautivos en la operación del Programa... Simplemente se quedó en una lista de reparto
de dinero a los beneficiarios. Eso es lo desafortunado del programa… Lo que buscan es
tener siempre el apoyo del Programa, siempre estar cobijados por el Programa. Y así,
desafortunadamente se nos presentó cierta apropiación por parte de ciertas
organizaciones sobre el Programa de Empleo Temporal. En el caso nuestro, eso en parte
contribuyó a que nuestro presupuesto se fuera disminuyendo para evitar una relación
clientelar que era poco eficiente y muy perversa”.249
No sólo los criterios con que se distribuyen los recursos del programa son
cuestionables, sino también su impacto. Una evidencia de que el programa no está
beneficiando a la población objetivo la tiene la evaluación externa de la UAM-
249 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal, 2003. Entrevista en profundidad al Grupo Permanente de Trabajo: Sagarpa”, México, UAM-X, 2004, pp. 21, 26 y 31. Sagarpa trasladó los recursos del PET al PIASRE para poder realizar obras de almacenamiento de agua con un gasto más flexible y eficiente en maquinaria y mano de obra. Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.
163
Xochimilco, que indica: “El grupo PET se encuentra en mejores condiciones de
bienestar que el grupo de control”, tienen mayor acceso a parcelas de temporal, ingreso,
actividades agropecuarias, animales, satisfactores básicos y no básicos y bienes
agrícolas, dedican menos tiempo a la actividad económica principal, tienden menos a
migrar y no tienen sensibilidad ecológica en las técnicas de producción”.250 Con base en
los datos de la encuesta sobre transferencias a hogares rurales de la evaluación externa
del Programa de Desarrollo Humano Oportunidades de 2003, analicé la vulnerabilidad
de ingreso que perciben los beneficiarios y no beneficiarios entrevistados. En esta
encuesta, además de preguntar si son beneficiarios de una serie de programas sociales
entre los que están Oportunidades y el PET, se les preguntó cuánto esperarían que fuese
su ingreso el siguiente año si ese año fuese muy bueno y si fuese muy malo. Con la
varianza entre estas dos cifras, las clasifiqué de menor a mayor en 5 categorías251 y
obtuve los porcentajes que a continuación muestro en la tabla 5.22.
250 C. Pizzonia Barrionuevo (dir.), “Evaluación externa del Programa de Empleo Temporal 2001-2002. Encuesta probabilística...”, pp. 11-79.
251 La fórmula utilizada fue )1(
)( 22
−− ∑∑nn
xxnen donde x representa el ingreso esperado. Entre mayor
sea la varianza, mayor es la vulnerabilidad.
164
Tabla 5.22 Vulnerabilidad del ingreso de beneficiarios del PET y Oportunidades, 2003.
PET - Oportunidades+
Sólo PET+
Sólo Oportunidades***
Ninguno de los dos
Muy baja vulnerabilidad 0% 0% 0.97% 1.2%
Baja vulnerabilidad 3.75% 4% 5.78% 5.49%Vulnerabilidad media 60% 62% 61.4% 56.57%Alta vulnerabilidad 35% 32% 31.2% 35.86%
Muy alta vulnerabilidad 1.25% 2% 0.65% 0.88%
22311 observaciones + significativo a 75% *** significativo a 99%Fuente: Análisis propio con información del Programa de Desarrollo Humano Oportunidades, “Base de datos de transferencias de los hogares rurales 2003”. México, Oportunidades, 2003.
De las 34,203 personas encuestadas en 2003, 11,426 son beneficiarias sólo del
programa Oportunidades, 50 sólo del PET, 80 personas de ambos programas y 10,755
personas no son beneficiarias de ningún programa —11,892 casos no pudieron ser
analizados porque no se obtuvo una respuesta—. Observo que para los beneficiarios del
PET y del PET y Oportunidades, la vulnerabilidad de ingreso se concentra en un nivel
medio; sólo alrededor de la tercera parte de los beneficiarios consideran que tienen una
vulnerabilidad alta de ingreso y entre 1 y 2 por ciento pronosticaron que la
vulnerabilidad de su ingreso sería muy alta si el próximo año fuera malo. No se pueden
hacer inferencias significativas de este ejercicio debido a que los beneficiarios del PET
son muy pocos en relación al total de la muestra, pero sirve para ejemplificar que no se
está cumpliendo con uno de los objetivos claves del programa que es generar
oportunidades de ingresos en el medio rural.
La evidencia presentada a lo largo del capítulo muestra que el Programa de
Empleo Temporal no es asignado con criterios imparciales que permitan que cumpla su
objetivo. El PET involucra un sinnúmero de actores en su ejecución al ser un programa
que opera tanto por oferta de las secretarías federales como por la demanda de las
localidades que presentan proyectos para ser apoyados y de los beneficiarios que
165
ofrecen su mano de obra para que los proyectos se realicen. Estos actores no sólo le
imprimen una lógica diferente al programa en cada localidad, sino que además añaden
restricciones administrativas y políticas que impiden su ejecución de forma predecible.
166
Conclusiones y recomendaciones
Las relaciones autoritarias pueden proporcionar certidumbre, conocimiento y
agilidad en los procesos administrativos y políticos que involucran la asignación del
presupuesto. En México, el cacicazgo y el clientelismo permanecen muy arraigados en
los gobiernos locales y programas como el PET son en ocasiones “apropiados” por estos
intereses. En otras ocasiones, programas como el PET intentan ser resguardados de
estos buscadores de rentas mediante una regulación que les impide operar de manera
eficiente y que excluye a quienes no tienen el conocimiento suficiente para demandar su
participación en el programa y a quienes viven en un entorno que no pone en práctica la
rendición de cuentas. El PET puesto en marcha por Sedesol adolece más de esta
“apropiación de recursos” pues se apoya más en los gobiernos locales para poner en
práctica el programa.
La SCT, según explican varias personas entrevistadas, tiene un espectro limitado
de acciones y ha podido cumplir de mejor forma con sus objetivos; la evaluación
externa de 1995-2000 llevada a cabo por el CIDE indica que “para los residentes,
mantener alejados a los presidentes municipales de la entidad ‘es una enorme ventaja’.
Para los presidentes municipales, el Programa de Empleo Temporal llevado a cabo por
SCT no es tan benéfico para la comunidad como las tareas realizadas por Sedesol ‘que
nos toma más en cuenta; a la autoridad y a la comunidad’”. No obstante, a pesar de que
en 2003 la SCT ejecutó la mayor parte del presupuesto del PET —casi un 60%— las
tendencias analizadas muestran que la distribución del programa no siempre se apega a
los criterios de marginación de las comunidades ni tiene un impacto en el alivio de la
pobreza a corto, mediano y largo plazo.
Si analizamos que el PET tiene un método de focalización de demanda de
comunidades y autoselección de los beneficiarios, el argumento de la profesionalización
167
de los funcionarios locales toma un gran peso pues sólo los municipios que pudieran
demandarlo y ejecutarlo serían quienes tienen el recurso. A su vez, podríamos afirmar
que los beneficiarios participantes en el programa son quienes están mejor informados y
disponibles para trabajar. Sin embargo, los métodos de focalización por demanda y
autoselección no funcionan del todo debido a la escasez de recursos que lleva a las
secretarías federales a limitar la difusión del programa y a seleccionar proyectos según
las prioridades de su trabajo. En realidad las secretarías ofrecen los recursos del PET
con restricciones que van desde las localidades y los porcentajes que establecen las
reglas de operación hasta sus propias prioridades técnicas, geográficas y políticas.
Algunos gobiernos estatales pueden tener iniciativas que rompen con estas
limitaciones y caen en irregularidades ya sea con buenas o malas intenciones: “Hay más
incentivos a vigilar la cantidad del recurso que la calidad del gasto, lo que a su vez
redunda en la falta de coordinación del gasto y en los cuestionamientos sobre la
asignación discrecional de los recursos.”252 La transparencia y rendición de cuentas no
asegura el impacto de un programa de combate a la pobreza. Su virtud está en que
pueda promover equidad en el acceso a tales recursos.
Las limitaciones del gasto en cuanto a su estacionalidad y comprobación de
recursos son reconocidas por los gobiernos estatales, pero en opinión de una persona
entrevistada: “para poder regular la operación del programa y evitar que se mal utilice,
hay reglas del juego y las reglas tienen que ser muy claras... a algunos funcionarios les
parecía demasiada burocracia. Ahí lo ideal es saber diferenciar la burocracia de las
necesidades de reglas claras para tener transparencia en la aplicación de los recursos...Si
revisa algunas de las evaluaciones, quienes se quejan de las reglas no son los
productores, que son los beneficiarios, sino los funcionarios estatales, incluso algunos
252 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005.
168
funcionarios federales. Para ellos sería mucho más fácil simplemente ir a una
comunidad, pedirle a todo mundo que se formara, entregarle y hacerlo que firmara”.253
La inflexibilidad percibida por los funcionarios locales y la suspicacia de los
funcionarios federales frente a éstos se suma a las limitaciones de una definición
asistencial de pobreza de ingresos que alivia necesidades urgentes pero que “desde una
visión crítica, son una serie de acciones aisladas y proyectos muy ubicados en una
cuestión que responde más a la preocupación por que la gente tenga un ingreso que por
que la gente desarrolle un proyecto de vida... lo que pasa con empleo temporal es que
no, son acciones que con el tiempo se vinieron haciendo hasta de catálogo”.254
Algunos funcionarios entienden las limitaciones del programa pero destacan los
logros que se han tenido: “No se puede hacer mucho con los 45 pesos, es una dinámica
para paliar una necesidad financiera. Pero lo que realmente importa es la capacitación
técnica,... la posibilidad de ser un suelo para proyectos productivos posteriores y
sinergias... Eso se queda en la comunidad y es lo que realmente funciona. Pero si no
inculcas que la comunidad haga suya la obra, se apropie de la obra, no funciona el
programa... Los saberes locales son muy importantes en la planeación y la ejecución de
obras físicas. La planeación participativa, las estructuras organizativas y el desarrollo de
promotores comunitarios es lo que realmente puede combatir la pobreza y lo que hay
que rescatar del programa, no los 45 pesos”.255 Las experiencias exitosas mencionadas
por personas entrevistadas son cambios culturales como evitar la quema de campos
antes de sembrar, proyectos de conservación de suelos y de especies que fueron origen
de proyectos productivos y la capacitación como albañiles a los beneficiarios que
participan en la construcción de caminos.256
253 Entrevista 10, 16 de agosto de 2006.254 Entrevista 11, 17 de agosto de 2006.255 Entrevista 9, 14 de agosto de 2006.256 Los proyectos fueron de conservación de suelos con nopal, conservación de especies de iguana verde y tilapia, y un proyecto de ecoturismo. Entrevistas 7 y 8, 14 de agosto de 2006, 10, 16 de agosto de 2006 y 11, 17 de agosto de 2006.
169
Otros funcionarios son más pesimistas en cuanto al potencial de un programa
que tiene un carácter de emergencia muy arraigado: “Empleo temporal es un mito,
porque al final aquí lo que hay es... una estructura federal que se encarga de ser
ventanilla única, así de crudo, por ahí pasa la lana para repartirse a los estados, pero esa
lana se va a otros programas... jornaleros agrícolas, por ejemplo, es una manera de que
el programa de jornaleros tenga un poco más de dinero... Ningún proceso de gestión, de
desarrollo comunitario, de organización, se hace sin tener operadores de campo. En ese
sentido los programas han preferido ser ventanilla única de recursos con una actividad
establecida, que tener operadores en campo que en una época tú sabes que fue
riquísima... Empleo temporal tienen el carácter de ser de corto tiempo, de no tener
recuperación y de estar a fondo perdido... Lo asistencial es necesario y debe existir, pero
tampoco se vale estar con un programa durante tantos años en el plano asistencial... Los
presidentes municipales o los comisariados ejidales ya veían al programa como a través
del cual iba a beneficiar a sus cercanos, a sus compadres, a los ejidatarios que en ese
momento no tenían ingreso... pero además porque las reglas de operación no dan para
mucho...Yo creo que esto nos da mucha idea de que el PET debiera, yo te diría
drásticamente, debiera desaparecer, o debiera usarse para aquéllas situaciones para las
que no sirvió... En el marco de esta política social yo te diría que ya no está actuando en
esa situación de emergencia y de hecho ha habido varios intentos por desaparecerlo...
Sabemos que no es la solución, pero es así como freno, freno a las demandas sociales a
través de estas dádivas, porque tú sabes que es pequeñísimo lo que se da. Yo creo que
no lo han desaparecido porque le temen a movilizaciones sociales, de ese programa y de
otros que son asistencialistas”.257
Para otra persona entrevistada, es muy difícil que el programa desaparezca.
“Entonces, la gente, cuando supo que no había PET, casi linchan a algunos residentes...
257 Entrevista 11, 17 de agosto de 2006.
170
la gente espera el programa por la necesidad tan grande que tiene de recurso... sería
catastrófico. Ninguno diría qué bueno que no lo quitan, pero hay algunos estados de la
República, como Oaxaca y Guerrero, que se para la gente con machete, la gente piensa
‘yo necesito que me arreglen mi camino y que me paguen, y tú te estás robando mi
dinero’”.258 Así, sólo algunos beneficiarios y funcionarios lograron apropiarse del
programa y es un hecho que su uso clientelar es, a lo largo de más de 10 años, más
visible que el impacto para generar estructuras organizativas, participativas y
promotores comunitarios que permitan combatir la pobreza y detonar el desarrollo en el
ámbito rural.
Emitir recomendaciones es una tarea delicada pues las líneas de acción
recomendadas por las personas entrevistadas para modificar el PET son múltiples, y las
perspectivas “de arriba hacia abajo” y “de abajo hacia arriba” definen preferencias
contradictorias de los múltiples actores involucrados en el programa. Estos actores en
muchas ocasiones tienen actitudes ‘patrimoniales’ de servidores públicos o grupos de
interés, o de apropiación de los programas por considerarlos fuentes de poder político o
interés económico. Las diferentes secretarías federales y los gobiernos de los estados
que operan el programa pueden tener interés en limitar la coordinación si hay incentivos
para apropiarse de éste, por ejemplo si reditúa en términos políticos para conservar la
lealtad de las clientelas. La evidencia presentada muestra que esto está ocurriendo, sobre
todo en el ámbito municipal.
La disyuntiva más grande se encuentra entre desaparecer o no el programa. De
hecho, Sagarpa tomó la decisión en 2004 de trasladar los recursos del PET al PIASRE.
Como respuesta a este uso personal de los recursos públicos, se han sumado cada vez
más regulaciones y candados que pretenden evitar la desviación de los recursos. Sin
embargo, estos candados han operado en el PET sólo mediante las relaciones de mando
258 Entrevista 8, 14 de agosto de 2006.
171
verticales ya sea dentro de una secretaría o mediante los convenios con los estados
cuyos recursos pueden ser verificados por la Auditoría Superior de la Federación. Esta
regulación excesiva puede sólo ser una percepción momentánea, pero entorpece la
ejecución del programa y corre el riesgo de desincentivar la coordinación entre las
políticas y prácticas entre los distintos niveles de gobierno y actores que regulan y
operan el PET.
Parte de esta falta de coordinación se debe a la falta de capacidad de los
gobiernos municipales.259 Además, en un ambiente electoral competitivo, la instancia
que ejerce los recursos quiere ser reconocida por sus beneficiarios, por lo que hay muy
pocos incentivos de los gobiernos locales para cooperar con la puesta en práctica de los
recursos federales, ya sea por la rigidez burocrática o por la sobrecarga de trabajo que
esto implica para las agencias locales.260 Cabe destacar que la ausencia de coordinación
entre los niveles de gobierno está ocasionando que las deficiencias de un nivel sean
suplidas por otro, lo que da origen a un ámbito federal y uno estatal de combate a la
pobreza que en ocasiones se duplica o deja vacíos de atención y no contribuye a que las
acciones y competencias se complementen a largo plazo para solucionar el problema de
la pobreza de manera integral.261
Por lo tanto, si el programa no desaparece, es urgente mejorar la coordinación
entre las secretarías federales que operan el programa y los gobiernos estatales con
mecanismos de planeación, seguimiento y contraloría social del programa, así como
mecanismos operativos y presupuestales que permitan “una visión horizontal del
gobierno federal, basada en información actualizada y seguimiento sistemático de todos
estos programas, así como en facultades legales, instrumentos y poder político para
259 P. Guerrero A., art. cit, p. 770.260 Entrevista 5, 17 de marzo de 2005. 261 C. Pardo, art. cit, p. 287.
172
negociar los cambios y monitorear los procesos”262. Es urgente también mejorar la
estacionalidad con la que se liberan los recursos de la federación a los estados y con la
que los estados ejecutan el programa, pues una parte fundamental del diseño del
programa es que sea contracíclico a las actividades agropecuarias, y si no se sigue esa
regla la población objetivo no se acercará al programa.
Estos mecanismos pueden ser puestos en marcha por una instancia coordinadora
central o por las delegaciones del gobierno federal en los estados y los gobiernos de los
estados. De elegir este último curso de acción es necesario flexibilizar las reglas de
operación, sobre todo en los porcentajes destinados a materiales, el monto y número de
jornales recibidos y las localidades en las que puede operar el programa. No todos los
funcionarios locales comparten los criterios “técnicos” que definen las reglas de
operación federales para la selección de beneficiarios, y el hecho de que no se tome en
cuenta su punto de vista les hace percibir que son simples ejecutores, lo que
desincentiva la cooperación con otros programas de combate a la pobreza y la
integración de la política social en general. Además, hay que facilitar los requisitos de
comprobación de recursos, de actualización de información del SIIPET y de
administración burocrática del programa, y es necesario capacitar a los funcionarios
locales sobre la forma en la que opera el programa y las otras instancias o políticas con
los que puede complementarse. Debido a las limitaciones del corte asistencial del
programa —apoyo inmediato al ingreso familiar—, la coordinación con otras políticas y
sistemas de información es muy necesaria para mejorar su impacto.
Asimismo, si se elige el camino de fortalecer a los gobiernos estatales para la
ejecución del programa, es necesario incrementar la participación de la población en el
diseño, implementación y evaluación del programa, pues son ellos quienes pueden
ejercer un balance de poder frente a las autoridades locales que deseen hacer uso
262 S. Levy y E. Rodríguez, art. cit, pp. 258 y 259.
173
personal de estos recursos. A su vez, esta participación, apropiación y
responsabilización del programa por parte de las comunidades puede incrementar el
número de proyectos que realmente reflejen las necesidades de la población, así como
proporcionar conocimiento sobre los derechos y deberes ciudadanos e incrementar la
cultura cívica de la sociedad que contrarreste las relaciones clientelares que todavía
abundan en el país.
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Tell Us?”, IDS Bulletin. Nationalising the Anti-Poverty Agenda, 30, núm. 2, (abril
1999), pp. 47-60.
182
Anexo 1: Indicadores y fuentes de información de las evaluaciones externas del Programa de Empleo Temporal
Metodología para evaluación externa 1995 - 2000
Evaluaciones externas 2002-2005
Institución Centro de Investigación y Docencia Económicas
Universidad Autónoma de México – Xochimilco
Indicadores 1. Evolución de: monto de los jornales; empleos generados; estacionalidad programada frente a la ejercida (para SEDESOL y SCT) y participación femenil (para SEDESOL).
2. Evolución de la asignación presupuestal por insumos, tipo de obra, y distribución geográfica (sólo para SEDESOL); porcentaje de gasto en jornales entre el gasto federal.
3. Participación salarial, focalización salarial, ganancia salarial neta, focalización de beneficios indirectos, beneficio social/costo, beneficio directo/costo, beneficio total/costo.
4. Costos administrativos, costos de participación, costo-efectividad como transferencia monetaria.
5. Coherencia procedimental (claridad en el modelo de procedimientos y normas); coherencia horizontal (integración de objetivos, recursos y necesidades entre secretarías); mecanismos informales de operación y desviación del modelo, de operación de las secretarías, de vigilancia, y de coordinación entre secretarías.
6. Coherencia vertical (claridad, congruencia y capacidad de desempeño de operación en
1. Comparación y evolución de los recursos ejercidos y beneficiados entre 1994 y 2005 por los programas sociales más relevantes y/o de apoyo a la productividad y el empleo.
2. Análisis de eficacia de los recursos (totales, de mano de obra, materiales y gastos de operación) y evolución de las metas programadas y llevadas a cabo (empleos, jornales, beneficiarios y obras).
3. Tasa de población productiva (ocupada, en el sector primario y desocupada) tasa de empleo y tasa de atención a empleo.
4. Tasas de atención (a beneficiarios, PEA, PEA desocupada, PEA ocupada en el sector primario, localidades, población total y específica); de focalización y cobertura (de empleo, localidades, población total y específica, beneficiarios, cobertura de PEA, ocupada, en el sector primario y desocupada); de subcobertura (de empleo, localidades, población total y específica) y de filtración (de empleo, localidades, población total y específica).
5. Análisis de efectividad de beneficiarios (por obra, en la población total, PEA,
183
el ámbito local, mecanismos de coordinación en el ámbito local, estructura y operación de los comités estatales, mecanismos de vigilancia) y coherencia asociativa (integración del objetivo general con las instituciones y actores locales, operación de los comités de beneficiarios, mecanismos de corresponsabilidad, influencia de los presidentes municipales en la selección de acciones).
desocupada y en el sector primario) y de obras (por beneficiario, localidad, población total y específica y empleos creados).
6. Análisis de costo efectividad por empleo (por recursos totales, de gastos de operación, materiales y no de obra); por beneficiario (por recursos totales, de gastos de operación, materiales y no de obra) y por obra (por recursos totales, de gastos de operación, materiales y no de obra).
7. Relación costo beneficio con tres diferentes escenarios de tasa de interés.
8. Estructura operativa y normativa, operación, aplicación de las reglas de operación, cumplimiento de metas y objetivos, propuestas y conclusiones.
9. Debilidades, oportunidades, fortalezas y amenazas del programa, mapas conceptuales y zonas de incertidumbre.
10. Análisis de las fuentes de información de las dependencias, el SIIPET y SHCP (sólo para 2004).
Fuentes de información
1. Reglas de operación y lineamientos.2. Evaluación de impacto del programa con base en la metodología propuesta por Martin Ravallion y cálculos propios con información proporcionada por las dependencias y evaluaciones de PROGRESA.3. Información contenida en el Sistema de información del programa.4. Entrevistas con las secretarías participantes, excepto con FIRCO.
1. Información desagregada en localidades, municipios y estados proporcionada por las dependencias, los estados, el SIIPET, CONAPO e INEGI.2. Reglas de operación, lineamientos, evaluación de impacto, fiscalización de recursos. 3. Entrevistas a profundidad con 32 comités estatales, el Grupo Permanente de Trabajo y funcionarios de las secretarías que lo operan.4. Encuesta entre 6 000
184
5. Estudios de caso en Miacatlán, Morelos y Nicte, Yucatán para conocer el apego a la normatividad de la operación de SEDESOL y SCT, respectivamente.
beneficiarios y 3 000 no beneficiarios en los 300 municipios con mayor índice de pobreza extrema, para verificar las obras y conocer las percepciones de su impacto y eficacia.
185
Anexo 2: Relación de personas entrevistadas
Aguilar Juvera, Ricardo.
Director General de Programas Especiales, Secretaría de Desarrollo Social del
Estado de Sonora, Hermosillo, Sonora.
Contreras Ávila, Luis.
Director del Programa de Empleo Temporal, Sedesol, México, D. F.
Contreras y Morett, Carmina Graciela.
Directora de Fortalecimiento y Descentralización de la Dirección General de
Protección al Ambiente y Recursos Sustentables, Semarnat, México, D. F.
López Pérez, Hilda.
Subdirectora de coordinación interinstitucional de la Dirección General Adjunta
de caminos rurales, SCT, México, D. F.
Mena Rodríguez, Marco Antonio.
Profesor de el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y
Consultor privado, México, D. F.
Monzón, José Manuel Juandiego.
Dirección General de Protección al Ambiente y Recursos Sustentables,
Semarnat, México, D. F.
Nava, Minerva.
Consultora privada, México D. F.
Pérez Yarahuán, Gabriela.
Investigadora de la Universidad Iberoamericana, Departamento de Ciencias
Sociales y Políticas, México, D. F.
Pizzonia Barrionuevo, Cristina.
Profesora - investigadora del Departamento de Sociología de la Universidad
Autónoma Metropolitana, Unidad Xochimilco, México, D. F.
Romo Santos, José de Jesús.
Director General de Apoyos para el Desarrollo Rural, Sagarpa, México, D. F.
Santos Mercado, Diego Arnulfo.
Jefe de Unidad en la Subdelegación Desarrollo Social y Humano, Delegación de
Sedesol en Sonora, Hermosillo, Sonora.
186
Anexo 3: Datos utilizados del ámbito estatal
Recursos federales PET
2003
Recursos estatales PET 2003
Recursos totales PET
2003Población
Logaritmo natural de los
recursos federales per
cápita del PET 2003 +1
Logaritmo natural de los
recursos estatales per
cápita del PET 2003 +1
Logaritmo natural de los
recursos totales per cápita del
PET 2003 +1
Estado con competenc
ia
Porcentaje de población estatal en el programa Oportunidades
2003 (expresado de 0 a 1)
AGUASCALIENTES 17112544.76 0 17112544.76 944285 2.950851245 0 2.950851245 0 0.079022753BAJA CALIFORNIA 12401792.52 1235288.4 13637080.92 2487367 1.789408678 0.40321251 1.869111903 1 0.015900348BAJA CALIFORNIA SUR 17472315.48 0 17472315.48 424041 3.742522274 0 3.742522274 0 0.074662592CAMPECHE 42451626.41 0 42451626.41 690689 4.13456994 0 4.13456994 0 0.343808863COAHUILA 40134995.73 0 40134995.73 2298070 2.91585827 0 2.91585827 0 0.084742849COLIMA 35214744.64 12605038.41 47819783.05 542627 4.188089567 3.187577327 4.49005598 0 0.12638516CHIAPAS 118097487.2 4641064.11 122738551.3 3920892 3.437852504 0.781009503 3.475182757 1 0.634583916CHIHUAHUA 30743207.12 0 30743207.12 3052907 2.404251578 0 2.404251578 1 0.066756046DISTRITO FEDERAL 8000000 0 8000000 8605239 0.657347044 0 0.657347044 0 0DURANGO 39610544.12 1908569.03 41519113.15 1448661 3.344375371 0.840476557 3.389810715 0 0.202014136GUANAJUATO 40100511.76 1160 40101671.76 4663032 2.261728172 0.000248734 2.261754086 0 0.204858127GUERRERO 94311080.03 0 94311080.03 3079649 3.453915392 0 3.453915392 1 0.445018247HIDALGO 64899931.82 12072050 76971981.82 2235591 3.402207682 1.856288108 3.567566288 1 0.397979774JALISCO 48614317.25 12835652.92 61449970.17 6322002 2.162138752 1.10866644 2.37211279 1 0.061867269MEXICO 58024892.54 0 58024892.54 13096686 1.692031565 0 1.692031565 1 0.1076299MICHOACAN 48797943.28 7223576.5 56021519.78 3985667 2.583496055 1.034034075 2.711759659 1 0.333868836MORELOS 33370226.86 7516715.32 40886942.18 1555296 3.111551995 1.763528114 3.306478169 0 0.224192051NAYARIT 87997775.86 13028192.41 101025968.3 920185 4.570894699 2.718543729 4.707625307 0 0.24291311NUEVO LEON 24021704.75 761526 24783230.75 3834141 1.983097425 0.181168483 2.010068517 1 0.03330081OAXACA 114373341.9 0 114373341.9 3438765 3.533978646 0 3.533978646 1 0.584983272PUEBLA 79830655.7 88964.27 79919619.97 5076686 2.816901878 0.017372307 2.81794911 0 0.317232541QUERETARO 30359132.34 8290615 38649747.34 1404306 3.11877266 1.93205891 3.350686645 0 0.243540226QUINTANA ROO 32529156.22 27000 32556156.22 874963 3.642252902 0.0303919 3.643060859 0 0.236261419SAN LUIS POTOSI 59303104.61 1082564.01 60385668.62 2299360 3.288071056 0.385813958 3.305491818 1 0.329841782SINALOA 27765254.46 3966316.22 31731570.68 2536844 2.480296177 0.941367458 2.603303286 0 0.204145387SONORA 57523420.39 219393 57742813.39 2216969 3.293867383 0.094364995 3.297533096 0 0.126233159TABASCO 31662191.48 1552506.02 33214697.5 1891829 2.875612606 0.599186772 2.920842967 1 0.322254284TAMAULIPAS 39774976.21 0 39774976.21 2753222 2.737395481 0 2.737395481 0 0.130016759TLAXCALA 41011237.15 0 41011237.15 962646 3.775117131 0 3.775117131 1 0.187394951VERACRUZ 84351864.25 1955471 86307335.25 6908975 2.580900481 0.249227154 2.602101418 1 0.360444205YUCATAN 71569791.02 0 71569791.02 1658210 3.787839168 0 3.787839168 0 0.352398068ZACATECAS 45897299.57 0 45897299.57 1353610 3.552696806 0 3.552696806 0 0.42287291
187
Índice de marginación
Porcentaje de población ocupada con ingreso de hasta 2 salarios mínimos (expresado de 0 a 1
Porcentaje de población que viven en zonas
rurales (expresado de 0
a 1)
Municipios en el anexo
A
Municipios declarados
zona de desastre en
2003
Logaritmo natural del
PIB per cápita en
2003
Porcentaje de votación que
recibió el PAN en las
elecciones federales de
2003 (expresado de 0 a 1)
Porcentaje de votación que
recibió el PRI en las elecciones federales de
2003 (expresado de 0 a 1)
Porcentaje de votación que
recibió el PRD en las
elecciones federales de
2003 (expresado de 0 a 1)
Grado de marginación (1 muy baja - 5
muy alta)
Porcentaje de recursos
recibidos en 2003
(expresado de 0 a 1)
-0.97339779 0.422289879 0.24542485 5 1 11.1824874 0.4247 0.1206 0.068 2 0.0102572-1.26848749 0.222169999 0.11623858 2 1 11.1577588 0.4196 0.3212 0.0633 1 0.008174-0.80172869 0.358177429 0.254091 5 5 11.2150113 0.1433 0.2896 0.4321 2 0.01047290.701698596 0.641172433 0.34511915 10 4 11.5610693 0.3794 0.4005 0.024 4 0.0254454-1.20201717 0.346823697 0.13365389 23 0 11.2561165 0.3263 0.4598 0.0632 1 0.0240568-0.68708605 0.479979168 0.18195003 1 10 10.9016202 0.3965 0.3935 0.1219 2 0.02866312.250726667 0.758926788 0.61213571 119 49 10.0430129 0.1826 0.3906 0.2014 5 0.0735692
-0.7800697 0.376689 0.19636956 35 10 11.2450057 0.3754 0.4735 0.0623 2 0.0184274-1.529444 0.424292749 0.0031511 0 0 11.9078349 0.2582 0.1177 0.428 1 0.0047952
-0.11389734 0.501177834 0.42116272 19 16 10.8163212 0.2759 0.5313 0.0398 3 0.02488650.07965819 0.472894698 0.37392795 16 17 10.6264194 0.436 0.312 0.1223 4 0.0240369
2.117813632 0.661649089 0.53436512 71 21 10.3546721 0.0597 0.41 0.3819 5 0.05652990.877008888 0.652662318 0.58517725 50 0 10.3698881 0.2257 0.4625 0.1657 5 0.0461368-0.76075825 0.409253571 0.19398475 36 39 10.9127612 0.3876 0.3934 0.0667 2 0.036833-0.60460009 0.494104578 0.19383339 51 5 10.5702636 0.2948 0.3529 0.2346 2 0.034780.449131269 0.572909312 0.43090002 59 32 10.3050419 0.1925 0.2865 0.3518 4 0.0335792-0.35570733 0.542843449 0.23927471 15 0 10.7800571 0.2916 0.275 0.1997 3 0.02450750.058134758 0.562497452 0.43678173 16 7 10.3692801 0.2399 0.4918 0.1037 4 0.0605548-1.39258025 0.28931093 0.07566154 9 17 11.5416542 0.3571 0.5044 0.0212 1 0.0148552.078693055 0.719266088 0.64009201 503 147 10.1031489 0.1843 0.4449 0.1763 5 0.06855510.720481737 0.638994045 0.41491378 175 24 10.5785154 0.3318 0.4426 0.076 4 0.0479037-0.10726476 0.417234051 0.42143806 11 6 11.0791086 0.4322 0.3772 0.0771 3 0.0231666-0.35917235 0.403739068 0.21191182 5 8 11.4247754 0.2318 0.3771 0.0778 3 0.01951410.721136274 0.588176284 0.44638987 51 0 10.640607 0.4193 0.379 0.084 4 0.036195-0.09956823 0.486326743 0.39167249 13 17 10.6088843 0.251 0.5086 0.1249 3 0.0190198-0.75589831 0.409530073 0.21247749 34 19 11.0363318 0.3942 0.3981 0.1121 2 0.03461090.655398853 0.622851527 0.56100472 17 7 10.4671443 0.0621 0.4816 0.3677 4 0.0199088-0.69053328 0.467169025 0.16890974 20 5 11.0360117 0.3078 0.4861 0.0763 2 0.023841-0.18493057 0.633784257 0.36881367 29 0 10.3224358 0.1219 0.3507 0.3221 3 0.02458211.27755786 0.686407528 0.48498612 153 143 10.3936365 0.3422 0.3674 0.1203 5 0.0517324
0.381327866 0.675662303 0.28822224 106 19 10.7507096 0.43 0.2956 0.0526 4 0.04289880.298373994 0.58912473 0.55126218 41 28 10.3316504 0.1245 0.284 0.4555 4 0.0275107
188
Códigomunici
palEdo. Municipio
Recursos federales PET
2003
Recursos estatales PET
2003
Recursos totales PET 2003
Población
Logaritmo natural de los
recursos federales per
cápita del PET 2003 +1
Logaritmo natural de los
recursos estatales per
cápita del PET 2003 +1
Logaritmo natural de los recursos
totales per cápita del PET 2003 +1
Porcentaje de votaciónque recibió el PAN en
las elecciones federales de 2003
(expresadode 0 a 1)
Porcentajede votaciónque recibióel PRI en
las eleccionesfederales de 2003
(expresadode 0 a 1)
Porcentaje de votación que recibió el PRD en
las elecciones
federales de2003
(expresado de 0 a 1)
Índice de Desarrollo Humano
Partido del gobierno municipal 2003
Partido del gobierno estatal en 2003
Índice de marginación
Porcentaje de ocupantes en viviendas sin
energía eléctrica(expresado de 0
a 100)
Porcentaje de población
ocupada con ingreso de
hasta 2 salariosmínimos
(expresado de 0a 100)
Esta
do c
on c
ompe
tenc
ia p
olíti
ca
Afin
idad
ent
re p
artid
os g
obie
rno
esta
tal y
mun
icip
al
Porcentaje de población
municipal en el programa
Oportunidadesen 2003
(expresado de0 a 1)
Municipio rural
Municipiogobernado por
el PAN
Municipio declarado zona de
desastre
Municipio en elanexo A
Clave del
municipio
Índi
ce L
ocal
de
Com
pete
ncia
Pol
ítica
Logaritmo natural del
PIB per cápita
01001 AGS AGUASCALIENTES 2020419.44 0 2020419.44 643419 1.420727239 0 1.420727239 0.4351 0.3743 0.0773 0.820545583 PAN PAN -1.871350099 1.123063392 37.23910248 0 1 0.074819053 0 1 1 0 01001 7 10.97143908
01002 AGS ASIENTOS 2749957.51 0 2749957.51 37763 4.301649732 0 4.301649732 0.4022 0.4026 0.0409 0.742545245 PAN PAN -0.583705811 5.387331479 62.31198969 0 1 0.063819082 1 1 0 1 01002 7 10.16574582
01003 AGS CALVILLO 2048957.69 0 2048957.69 51291 3.712295742 0 3.712295742 0.4481 0.3218 0.0486 0.760620699 PAN PAN -0.811267176 2.227757022 73.3393054 0 1 0.052933263 1 1 0 0 01003 7 10.42080807
01004 AGS COSIO 926152.2 0 926152.2 12619 4.309368171 0 4.309368171 0.4523 0.4483 0.033 0.752461375 PAN PAN -0.771467459 2.253116012 62.80044718 0 1 0.046358666 1 1 0 1 01004 7 10.20548043
01005 AGS JESUS MARIA 858954 0 858954 64097 2.667286927 0 2.667286927 0.4099 0.4065 0.0387 0.770930995 PAN PAN -1.141389355 2.722096929 47.27050516 0 1 0.151801176 0 1 0 0 01005 7 10.48178549
01006 AGS PABELLON DE ARTEAGA 1166068 0 1166068 34296 3.555351394 0 3.555351394 0.3226 0.5484 0.04 0.777096788 PAN PAN -1.36110232 1.70163653 46.14553314 0 1 0.037030557 0 1 0 0 01006 6 10.42228186
01007 AGS RINCON DE ROMOS 1468064.23 0 1468064.23 41655 3.590257563 0 3.590257563 0.3802 0.3946 0.0442 0.765259735 PAN PAN -1.124312435 3.146105631 51.52725759 0 1 0.037330453 0 1 0 0 01007 7 10.28491026
01008 AGS SAN JOSE DE GRACIA 1169776.69 0 1169776.69 7244 5.090568146 0 5.090568146 0.3707 0.4496 0.0508 0.75707112 PAN PAN -0.766199343 5.70230608 55.69892473 0 1 0.15323026 0 1 0 1 01008 6 10.19803371
01009 AGS TEPEZALA 968635.23 0 968635.23 16508 4.08894193 0 4.08894193 0.4605 0.4328 0.05 0.750191725 PAN PAN -0.656141644 3.345975043 59.02536052 0 1 0.058759389 1 1 0 1 01009 7 10.23584722
01010 AGS LLANO, EL 2719915 0 2719915 15327 5.184359215 0 5.184359215 0.3436 0.4818 0.0471 0.740029473 PAN PAN -0.519495367 7.690763052 62.2845382 0 1 0.205845893 1 1 0 1 01010 . 10.18585561
01011 AGS SAN FRANCISCO DE LOS ROMO 1015644.77 0 1015644.77 20066 3.943816364 0 3.943816364 0.3996 0.4419 0.0666 0.764277039 Alianza (PRI,PT,PVEM) PAN -1.072334969 1.58642224 52.34336458 0 0 0.112129971 0 0 0 0 01011 . 10.37776504
02001 BC ENSENADA 11381867.43 755842.72 12137710.15 370730 3.456355518 1.111461277 3.518684873 0.393 0.3417 0.0683 0.807913043 PAN PAN -1.580984828 5.5360792 33.88780526 1 1 0.055970652 0 1 0 1 02001 7 11.13728029
02002 BC MEXICALI 864381.28 455064.68 1319445.96 764602 0.756355908 0.46697745 1.002711979 0.4185 0.3375 0.0636 0.835085088 PAN PAN -1.922807053 0.968948768 22.32101487 1 1 0.011012265 0 1 0 1 02002 7 11.2316498
02003 BC TECATE 155543.81 24381 179924.81 77795 1.098414356 0.272619655 1.197795825 0.397 0.3507 0.0619 0.81547986 Alianza (PRI-PVEM) PAN -1.633862593 4.924569586 26.7184408 1 0 0.047175268 0 0 0 0 02003 7 11.16293342
02004 BC TIJUANA 0 0 0 1210820 0 0 0 0.431 0.2981 0.0618 0.833932857 Alianza (PRI-PVEM) PAN -1.960480511 2.003650338 18.40820542 1 0 0.002378553 0 0 1 0 02004 7 11.33558388
02005 BC PLAYAS DE ROSARITO 0 0 0 63420 0 0 0 0.4196 0.3584 0.0573 0.812982198 PAN PAN -1.572421042 3.805580018 24.8898133 1 1 0.055739514 0 1 0 0 02005 . 11.07739347
03001 BCS COMONDU 4242112.74 0 4242112.74 63864 4.211003454 0 4.211003454 0.1992 0.2459 0.4601 0.791436022 PRD PRD -1.198648221 3.447059012 54.59952419 0 1 0.13779281 0 0 1 1 03001 7 10.8060451
03002 BCS MULEGE 2978673.21 0 2978673.21 45989 4.186152461 0 4.186152461 0.1283 0.3354 0.4384 0.800790496 PRD PRD -1.226481961 6.034172662 45.15499146 0 1 0.0803453 0 0 1 1 03002 7 10.95366752
03003 BCS PAZ, LA 6425007.37 0 6425007.37 196907 3.515408251 0 3.515408251 0.1215 0.3204 0.407 0.83410428 PRD PRD -1.767585318 3.717188295 35.36497595 0 1 0.070363166 0 0 1 1 03003 6 11.18636894
03008 BCS CABOS, LOS 1532392.16 0 1532392.16 105469 2.742729428 0 2.742729428 0.1379 0.2283 0.4777 0.825888581 PRD PRD -1.585391721 6.326138064 23.11479321 0 1 0.028871043 0 0 1 1 03008 7 11.27948719
03009 BCS LORETO 2294130 0 2294130 11812 5.274128585 0 5.274128585 0.3079 0.2668 0.3527 0.814700854 PAN PRD -1.378862212 5.356205146 44.95889225 0 0 0.17355232 0 1 1 1 03009 . 11.0586409
04001 CAMP CALKINI 4026338 0 4026338 46899 4.464196941 0 4.464196941 0.4516 0.4551 0.0069 0.726434073 PAN PRI -0.146020214 4.585082338 74.72936794 0 0 0.476982452 0 1 0 1 04001 2 10.1195308
04002 CAMP CAMPECHE 2548160 0 2548160 216897 2.545393942 0 2.545393942 0.3473 0.4269 0.0197 0.802084277 PRI PRI -1.28614744 2.901159529 58.97334558 0 1 0.212404966 0 0 0 0 04002 6 10.73276659
04003 CAMP CARMEN 2016688.47 0 2016688.47 172076 2.543156255 0 2.543156255 0.3807 0.3612 0.0299 0.807576391 PAN PRI -1.047088548 5.471715965 47.62780011 0 0 0.201161115 0 1 0 1 04003 7 11.06496366
04004 CAMP CHAMPOTON 4348764.5 0 4348764.5 70554 4.137362404 0 4.137362404 0.4026 0.3803 0.0201 0.716140403 PAN PRI -0.138143883 7.615016248 77.64463173 0 0 0.503515038 0 1 1 1 04004 7 10.07249405
04005 CAMP HECELCHAKAN 3348004 0 3348004 24889 4.909100173 0 4.909100173 0.4011 0.4469 0.0268 0.723212092 PAN PRI -0.207785457 7.697899838 73.54243984 0 0 0.562899273 0 1 0 1 04005 4 10.05359761
04006 CAMP HOPELCHEN 7243753 0 7243753 31214 5.451327844 0 5.451327844 0.4372 0.3971 0.0197 0.694570985 PAN PRI 0.325012321 14.40134146 85.1086158 0 0 0.61847248 1 1 0 1 04006 3 9.973796937
04007 CAMP PALIZADA 1063393.62 0 1063393.62 8401 4.848738991 0 4.848738991 0.1375 0.4252 0.0127 0.721532659 PRI PRI 0.115846036 8.216216216 77.44331509 0 1 0.583263897 1 0 0 1 04007 2 10.20231617
04008 CAMP TENABO 1685956 0 1685956 8400 5.306826301 0 5.306826301 0.1375 0.4252 0.0127 0.7067214 PRI PRI 0.038366835 7.773259986 81.6448994 0 1 0.435714286 0 0 0 1 04008 4 9.980441643
04009 CAMP ESCARCEGA 3257930 0 3257930 50563 4.181027994 0 4.181027994 0.4314 0.3528 0.0671 0.715242574 PAN PRI -0.042126254 13.91127829 76.65299846 0 0 0.375867729 0 1 1 1 04009 3 10.04847576
04010 CAMP CALAKMUL 7653378.82 0 7653378.82 23115 5.805436431 0 5.805436431 0.649907568 PRI PRI 1.457511663 40.73246594 86.83520888 0 1 0.640276876 1 0 1 1 04010 . 10.00634717
04011 CAMP CANDELARIA 6407795 0 6407795 37681 5.14197778 0 5.14197778 0.3107 0.3129 0.0233 0.679382775 PAN PRI 0.916032212 34.98326864 86.89817753 0 0 0.61370452 1 1 1 1 04011 . 9.85644072
05001 COA ABASOLO 24984 0 24984 1126 3.143646853 0 3.143646853 0.3441 0.586 0.0025 0.790988844 PRI PRI -1.205385514 1.99818347 69.87951807 0 1 0 1 0 0 1 05001 5 10.87187021
05002 coa Acuña 0 0 0 110487 0 0 0 0.1163 0.4498 0.1633 0.797998054 Coalición (PRD-UDC) PRI -1.660052024 3.302065875 30.57017738 0 0 0.049598595 0 0 0 0 05002 7 11.00475363
05003 COA ALLENDE 612177.11 0 612177.11 20943 3.40885569 0 3.40885569 0.4197 0.4758 0.0174 0.809244501 PRI PRI -1.784840693 1.331660716 31.23081217 0 1 0.020054433 0 0 0 1 05003 6 10.9072982 189
Anexo 4: Datos utilizados del ámbito municipal.
05004 COA ARTEAGA 3522902.61 0 3522902.61 19374 5.208592949 0 5.208592949 0.1701 0.7234 0.025 0.735235151 PRI PRI -0.767331055 4.934687954 55.93982362 0 1 0.385568287 1 0 0 1 05004 1 10.23297527
05005 COA CANDELA 815607 0 815607 1677 6.188980165 0 6.188980165 0.2181 0.7513 0.0034 0.735586218 PRI PRI -0.682374721 3.713027061 70.43918919 0 1 0.098389982 1 0 0 1 05005 1 10.23249707
05006 COA CASTA?OS 2808882.73 0 2808882.73 22530 4.83368331 0 4.83368331 0.2711 0.5528 0.0747 0.796036655 PRI PRI -1.504422435 3.621169916 41.67900503 0 1 0.143364403 0 0 0 1 05006 6 10.71133463
05007 COA CUATROCIENEGAS 961397.25 0 961397.25 12154 4.383292135 0 4.383292135 0.2805 0.6099 0.0378 0.759605641 PAN PRI -1.040315872 5.239256581 56.66152263 0 0 0.203225276 0 1 0 1 05007 2 10.35242612
05008 coa Escobedo 0 0 0 2784 0 0 0 0.4225 0.5204 0.0082 0.737015902 PRI PRI -0.709251564 3.251735477 72.899729 0 1 0.314295977 1 0 0 1 05008 1 10.08938907
05009 COA FRANCISCO I. MADERO 934417.7 0 934417.7 46452 3.050020106 0 3.050020106 0.1054 0.6259 0.1214 0.758220788 PRI PRI -1.133161051 1.116917048 59.34510174 0 1 0.29051494 0 0 0 1 05009 4 10.40847616
05010 coa Frontera 0 0 0 66579 0 0 0 0.4084 0.394 0.033 0.808503841 PAN PRI -1.717065489 1.125445646 38.57577887 0 0 0.049264783 0 1 0 0 05010 7 10.75223082
05011 COA GENERAL CEPEDA 1546003.21 0 1546003.21 11316 4.924503513 0 4.924503513 0.3534 0.5659 0.0368 0.697041226 PRI PRI -0.46225369 4.491768074 72.11781206 0 1 0.406504065 1 0 0 1 05011 4 9.856847473
05012 COA GUERRERO 245244 0 245244 2050 4.792738119 0 4.792738119 0.233 0.6518 0.0366 0.761413571 PAN PRI -0.856821916 5.056179775 52.23274696 0 0 0.13902439 1 1 0 1 05012 2 10.84531322
05013 COA HIDALGO 622601.29 0 622601.29 1441 6.070880821 0 6.070880821 0.1551 0.7258 0.0609 0.779447064 PRI PRI -0.772587845 8.708065667 43.85964912 0 1 0.371269951 1 0 0 1 05013 1 11.21897638
05014 coa JIMENEZ 0 0 0 9724 0 0 0 0.0822 0.6624 0.1444 0.760793474 PRI PRI -0.597584847 9.136420526 45.48474781 0 1 0.197963801 1 0 0 1 05014 1 10.71639974
05015 coa JUAREZ 0 0 0 1610 0 0 0 0.2665 0.6557 0.0047 0.734106228 PRI PRI -0.560119613 14.94476933 63.61867704 0 1 0.090062112 1 0 0 1 05015 1 9.985494774
05016 coa LAMADRID 0 0 0 1781 0 0 0 0.1978 0.5632 0.1621 0.776540944 PRI PRI -1.223378281 1.844380403 54.71014493 0 1 0 1 0 0 1 05016 6 10.55146233
05017 coa MATAMOROS 0 0 0 92029 0 0 0 0.116 0.5394 0.0595 0.764572573 PRI PRI -1.147338211 1.558819985 53.49235552 0 1 0.258668463 0 0 0 1 05017 4 10.50020973
05018 coa MONCLOVA 0 0 0 193744 0 0 0 0.443 0.4117 0.027 0.828609991 PRI PRI -1.969670167 0.686069711 33.29037801 0 1 0.028465398 0 0 0 0 05018 7 11.00680579
05019 COA MORELOS 648534.03 0 648534.03 7263 4.503058369 0 4.503058369 0.4172 0.5131 0.0189 0.807395593 PRI PRI -1.593677629 2.231520223 35.51171393 0 1 0.094313644 0 0 0 1 05019 1 10.90596792
05020 COA MUZQUIZ 102194.29 0 102194.29 62773 0.966222167 0 0.966222167 0.2426 0.5567 0.0589 0.802396919 Coalición (PRD-UDC) PRI -1.567445913 1.908477265 44.58399549 0 0 0.019036847 0 0 0 0 05020 5 10.78801284
05021 COA NADADORES 357356 0 357356 5946 4.11251572 0 4.11251572 0.2878 0.5872 0.0336 0.779161051 PRI PRI -1.172247645 1.991828396 49.97486174 0 1 0.256474941 0 0 0 1 05021 2 10.61997783
05022 COA NAVA 274987.62 0 274987.62 23019 2.560795739 0 2.560795739 0.5762 0.3557 0.0152 0.806085739 PAN PRI -1.630072728 2.821289105 29.4218359 0 0 0.058429993 0 1 0 0 05022 6 10.83690157
05023 COA OCAMPO 4430924.42 0 4430924.42 12053 5.909766429 0 5.909766429 0.0983 0.3996 0.4361 0.747259782 PRD PRI -0.68683766 10.62122519 46.75361497 0 0 0.259271551 1 0 0 1 05023 6 10.26316273
05024 COA PARRAS 4622606.53 0 4622606.53 43339 4.678992856 0 4.678992856 0.2421 0.4948 0.15 0.758313668 PAN PRI -1.117467772 2.285031287 56.2026062 0 0 0.234200143 0 1 0 0 05024 4 10.27806383
05025 COA PIEDRAS NEGRAS 466933.01 0 466933.01 128130 1.535621926 0 1.535621926 0.3369 0.4171 0.0604 0.827510263 PRI PRI -1.98599798 1.221464953 23.39274071 0 1 0.024662452 0 0 0 0 05025 4 11.16511968
05026 coa PROGRESO 0 0 0 3608 0 0 0 0.2185 0.6481 0.0519 0.764803076 PRI PRI -0.843479798 3.109703426 57.54625122 0 1 0.184312639 1 0 0 1 05026 1 10.60787385
05027 COA RAMOS ARIZPE 1338517.33 0 1338517.33 39853 3.543459475 0 3.543459475 0.4052 0.4926 0.0214 0.795053561 PAN PRI -1.671406858 2.820453434 28.04542569 0 0 0.15368981 0 1 0 0 05027 7 10.8901511
05028 coa SABINAS 0 0 0 52379 0 0 0 0.3768 0.3948 0.0367 0.818257717 PCD PRI -1.775737918 1.229436895 40.23098055 0 0 0.010882224 0 0 0 0 05028 3 10.98681284
05029 coa SACRAMENTO 0 0 0 2006 0 0 0 0.2046 0.6542 0.0288 0.759681214 PRI PRI -1.111211917 2.432843386 54.72222222 0 1 0 1 0 0 1 05029 2 10.41019954
05030 COA SALTILLO 5988443.72 0 5988443.72 578046 2.430081229 0 2.430081229 0.3919 0.4313 0.0324 0.825302363 PRI PRI -2.009713331 0.953937875 24.77926556 0 1 0.029219128 0 0 0 0 05030 7 11.14061707
05031 coa San Buenaventura 0 0 0 20046 0 0 0 0.3816 0.4722 0.0279 0.81160874 PRI PRI -1.761166223 1.715438951 42.64123258 0 1 0.119225781 0 0 0 0 05031 7 10.85384017
05032 COA SAN JUAN DE SABINAS 1561129.88 0 1561129.88 40138 3.686227503 0 3.686227503 0.3603 0.4636 0.0416 0.821053842 PAN PRI -1.837318057 1.473324282 40.36039948 0 0 0.022796353 0 1 0 0 05032 7 10.9745751
05033 COA SAN PEDRO 5213397.84 0 5213397.84 88343 4.094563541 0 4.094563541 0.0914 0.5052 0.2517 0.743382296 Coalición (PRD-UDC) PRI -0.988933974 2.477624597 64.58105789 0 0 0.370827343 0 0 0 1 05033 5 10.26161672
05034 COA SIERRA MOJADA 2503625.03 0 2503625.03 6023 6.032312321 0 6.032312321 0.2352 0.6115 0.045 0.775527595 PRI PRI -1.189016456 2.779181405 31.82944968 0 1 0.106259339 0 0 0 1 05034 1 10.52542516
05035 COA TORREON 60000 0 60000 529512 0.107339248 0 0.107339248 0.3842 0.4227 0.0619 0.837345733 PAN PRI -1.982972602 0.442169 33.16855499 0 0 0.049318996 0 1 0 0 05035 7 11.19407453
05036 COA VIESCA 472129.13 0 472129.13 18969 3.253837898 0 3.253837898 0.0868 0.5861 0.1063 0.724341355 PRI PRI -0.523356082 2.793086843 68.40654291 0 1 0.583320154 1 0 0 1 05036 2 10.14305599
05037 coa Villaunión 0 0 0 6159 0 0 0 0.3703 0.5472 0.0183 0.767005525 PRI PRI -1.020319995 3.241276666 48.11270601 0 1 0.068192888 0 0 0 0 05037 7 10.66961937
05038 coa Zaragoza 0 0 0 12664 0 0 0 0.3767 0.5224 0.0166 0.786526023 PRI PRI -1.45038766 4.706542656 41.55421126 0 1 0.069488313 0 0 0 0 05038 7 10.76123126
06001 COL ARMERIA 3483141.9 1182102.4 4665244.3 28574 4.811362844 3.746437277 5.101504453 0.139 0.5161 0.2743 0.737433685 PRD PRI -0.708945957 3.262955854 67.57867416 0 0 0.28399944 0 0 1 0 06001 7 10.326894
06002 COL COLIMA 5081528 1994215.7 7075743.7 129958 3.691408993 2.793926837 4.015416573 0.3903 0.3574 0.1555 0.823826208 PAN PRI -1.799177588 0.825282301 41.89886279 0 0 0.038935656 0 1 1 0 06002 7 10.94045534
06003 COL COMALA 2428851.8 806170.2 3235022 19384 4.838674979 3.751606935 5.123317066 0.4674 0.3916 0.0868 0.75417526 PAN PRI -0.768295687 6.068905078 65.28961433 0 0 0.467137846 0 1 1 0 06003 6 10.27081643
06004 COL COQUIMATLAN 3299582 1638834 4938416 18756 5.175705633 4.481606318 5.577076995 0.3564 0.464 0.1331 0.767182178 PRI PRI -0.805557468 3.973472395 65.74542009 0 1 0.247920665 0 0 1 0 06004 7 10.61067041
06005 COL CUAUHTEMOC 2022093.6 684005 2706098.6 26771 4.337721853 3.279038119 4.62578826 0.339 0.4406 0.1329 0.789187416 PRI PRI -1.296296519 1.581463773 54.80030306 0 1 0.133166486 0 0 1 0 06005 5 10.6128165
06006 COL IXTLAHUACAN 4661844.4 676893.61 5338738.01 5478 6.747600754 4.824834321 6.883030065 0.4849 0.4661 0.0168 0.715671021 PAN PRI -0.229212677 7.014181679 75.99388379 0 0 0.571376415 1 1 1 1 06006 5 10.05733243
06007 COL MANZANILLO 4406732.8 1530489.2 5937222 125143 3.589434133 2.582481125 3.880398184 0.5224 0.3582 0.043 0.804481787 PAN PRI -1.522466201 1.714528787 39.55981198 0 0 0.047385791 0 1 1 0 06007 6 10.85697206
06008 COL MINATITLAN 2310387.54 616364.9 2926752.44 8466 5.612770037 4.301422911 5.848479013 0.3164 0.5693 0.0555 0.761044812 PRI PRI -0.683819138 5.898389095 58.73745819 0 1 0.314197968 0 0 1 0 06008 4 10.41972409
06009 COL TECOMAN 5715538.8 2453541.2 8169080 99289 4.070131662 3.246923116 4.42215776 0.3311 0.4489 0.1167 0.75638887 PAN PRI -0.842243064 2.671873833 61.60603322 0 0 0.210093767 0 1 1 0 06009 5 10.60394881 190
06010 COL VILLA DE ALVAREZ 1805043.8 1022422.2 2827466 80808 3.150058911 2.61392173 3.583239087 0.3835 0.3496 0.1571 0.833190932 PRI PRI -1.869678102 0.714182373 37.13360221 0 1 0.067196317 0 0 1 0 06010 6 10.91921085
07001 CHIS ACACOYAGUA 685784.25 6431.68 692215.93 14189 3.898575104 0.373827439 3.907721612 0.1908 0.5373 0.1818 0.693025575 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.490609161 15.69202173 83.2157969 1 1 0.662837409 1 0 0 1 07001 6 9.918622782
07002 CHIS ACALA 92783.51 0 92783.51 24754 1.557770425 0 1.557770425 0.081 0.4524 0.2101 0.676847936 PAN PAN 0.281969314 6.822827242 84.09351692 1 1 0.62434354 0 1 0 1 07002 6 10.00733205
07003 CHIS ACAPETAHUA 1164987.86 78014.15 1243002.01 25154 3.856810859 1.411343252 3.920302234 0.4035 0.446 0.0548 0.693451622 PVEM Coalición (PRD-PAN-PT) 0.567713877 9.108083122 83.127408 1 0 0.805438499 1 0 0 1 07003 7 9.929674491
07004 CHIS ALTAMIRANO 515260 0 515260 21948 3.197709337 0 3.197709337 0.0103 0.5971 0.2397 0.602090041 PVEM Coalición (PRD-PAN-PT) 1.064740406 27.52399232 82.21427068 1 0 0.788454529 1 0 0 1 07004 6 9.501188164
07005 CHIS AMATAN 735124.26 66597.39 801721.65 18778 3.692576759 1.514371914 3.777227512 0.3613 0.4757 0.0323 0.578432563 PAN PAN 1.757956396 34.70248068 93.25599685 1 1 0.826499095 1 1 1 1 07005 3 9.460675067
07006 CHIS AMATENANGO DE LA FRONTERA 549029.75 22170.25 571200 26094 3.092879832 0.614985718 3.130704052 0.0407 0.4385 0.3737 0.643851475 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.742773043 9.528042982 89.15646259 1 1 0.981068445 1 0 0 1 07006 6 9.614541253
07007 CHIS AMATENANGO DEL VALLE 68624.12 0 68624.12 6559 2.439088585 0 2.439088585 0.0085 0.6045 0.1688 0.563331974 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.695225718 7.452703994 96.24608968 1 0 0.733343497 0 0 0 1 07007 7 9.545944131
07008 CHIS ANGEL ALBINO CORZO 317457.31 29350.99 346808.3 21848 2.742790937 0.851610421 2.825755389 0.2101 0.4038 0.2277 0.669077275 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.558818723 12.74288088 81.56472262 1 1 0.930977664 1 0 1 1 07008 3 10.02796953
07009 CHIS ARRIAGA 1665048.89 36365.56 1701414.45 37989 3.802872285 0.671548358 3.824000844 0.4004 0.3605 0.1435 0.741076186 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.418478265 6.274926881 73.76779847 1 0 0.316144147 0 0 1 1 07009 6 10.17979871
07010 CHIS Bejucal de ocampo 0 0 0 6673 0 0 0 0.0532 0.6406 0.2255 0.632088202 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.355947971 16.77700873 93.47575058 1 1 0.941855238 1 0 0 1 07010 1 9.219989892
07011 CHIS BELLA VISTA 391487.19 27712.81 419200 18205 3.11370984 0.925156778 3.179163258 0.0235 0.5397 0.2112 0.663547619 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.79808031 13.31773097 90.69535764 1 1 0.96923922 1 0 0 1 07011 3 9.418981426
07012 CHIS BERRIOZABAL 601775.55 12672.95 614448.5 28719 3.088945587 0.365527493 3.108846263 0.1834 0.4875 0.1336 0.694287757 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.108960227 6.058684702 76.07296137 1 0 0.351683554 0 0 1 1 07012 6 10.27217413
07013 CHIS BOCHIL 477708.63 0 477708.63 22722 3.09213537 0 3.09213537 0.0694 0.487 0.2232 0.661626035 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.577213527 12.68383185 82.20585979 1 1 0.82211073 1 0 0 1 07013 6 9.884845078
07014 CHIS BOSQUE, EL 318922.38 0 318922.38 14993 3.103304182 0 3.103304182 0.1139 0.564 0.1354 0.594135289 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.891232717 4.518199476 89.09465021 1 0 0.804708864 1 0 0 1 07014 6 9.540367098
07015 CHIS CACAHOATAN 1428748.53 49142.23 1477890.76 39033 3.627099934 0.814918642 3.660032279 0.2091 0.4341 0.233 0.716733012 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.033176804 8.623801176 78.95449621 1 0 0.714395511 1 0 1 1 07015 7 10.13726312
07016 CHIS CATAZAJA 446759.3 25853.96 472613.26 15709 3.382344218 0.97297559 3.43674176 0.1208 0.4442 0.3769 0.698110595 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.437469873 10.35823023 85.50465992 1 1 0.77503342 1 0 1 1 07016 6 10.05032473
07017 CHIS CINTALAPA 2528698.08 15356.12 2544054.2 64013 3.701373169 0.215023188 3.707278502 0.0569 0.3263 0.1397 0.714836159 PRD PRD 0.102432046 11.57361368 79.72385976 1 1 0.306500242 0 0 1 1 07017 6 10.09288805
07018 CHIS COAPILLA 187304.38 27560.62 214865 7217 3.294102726 1.572534722 3.426607329 0.0556 0.609 0.1495 0.661478909 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.020517356 11.88616071 90.86819613 1 1 0.894415962 1 0 1 1 07018 4 9.906730482
07019 CHIS COMITAN DE DOMINGUEZ 2355558.62 189948.83 2545507.45 105210 3.152270674 1.031555265 3.226627265 0.0817 0.473 0.1182 0.728657524 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.376600808 4.434115106 69.81425755 1 0 0.541060736 0 0 0 1 07019 3 10.3126472
07020 CHIS CONCORDIA, LA 465907.87 51879.19 517787.06 39770 2.542786987 0.834855277 2.640451989 0.1193 0.3947 0.1043 0.642659518 PVEM Coalición (PRD-PAN-PT) 0.928013788 16.46616923 88.79918416 1 0 0.722780991 1 0 1 1 07020 5 9.830999115
07021 CHIS COPAINALA 2509799.4 7309.28 2517108.68 19298 4.875616296 0.321183399 4.878502202 0.1005 0.3518 0.1567 0.698773315 PRD PRD 0.447768483 15.84442704 83.80350195 1 1 0.81796041 1 0 1 1 07021 3 10.02573546
07022 CHIS CHALCHIHUITAN 720237.88 10865.76 731103.64 12256 4.090439373 0.634758552 4.105164352 0.1442 0.3106 0.0884 0.476780963 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.767608026 71.52854826 90.02031488 1 0 0.98727154 1 0 0 1 07022 7 8.845091241
07023 CHIS CHAMULA 2523469.75 41162.73 2564632.48 59005 3.778881238 0.529223895 3.794694799 0.0358 0.5841 0.0082 0.485419211 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.093273206 15.15267109 93.4516129 1 0 0.995678332 1 0 0 1 07023 1 8.894365213
07024 CHIS CHANAL 936844.49 38590.07 975434.56 7568 4.826634199 1.808142978 4.866682893 0.0394 0.6463 0.2296 0.523796674 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.089637171 11.71347049 92.15033302 1 0 0.999603594 0 0 0 1 07024 1 8.940313522
07025 CHIS CHAPULTENANGO 277201.49 8572.4 285773.89 6965 3.708662692 0.802352414 3.738383444 0.2473 0.3361 0.3377 0.635355731 PAN PAN 1.190213879 32.90406598 91.3262451 1 1 0.826274228 1 1 1 1 07025 5 9.505348079
07026 CHIS CHENALHO 1019599.43 56116.93 1075716.36 27331 3.645596173 1.116201255 3.697810367 0.0174 0.4191 0.0411 0.523810858 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.900925197 35.21846447 87.40123545 1 0 0.815740368 1 0 0 1 07026 4 8.87135994
07027 CHIS CHIAPA DE CORZO 339490.84 43704.88 383195.72 60620 1.887116737 0.542885005 1.99078456 0.2204 0.3474 0.1714 0.713985939 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.02981912 4.407442047 74.26478229 1 0 0.65382712 1 0 1 1 07027 6 10.24030055
07028 CHIS Chiapilla 0 0 0 5242 0 0 0 0.0581 0.5252 0.2544 0.643257289 PAN PAN 0.744407329 4.546333914 90.28016009 1 1 1.045402518 0 1 0 1 07028 3 10.05880177
07029 CHIS Chicoasén 0 0 0 4345 0 0 0 0.3409 0.4974 0.0577 n.d PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.004604684 2.380385622 68.44700082 1 0 0.963176064 0 0 1 1 07029 5 0
07030 CHIS CHICOMUSELO 957625.77 140950.23 1098576 24994 3.671586444 1.893015972 3.805630599 0.0525 0.5364 0.192 0.653333539 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.951525517 13.39514457 87.69692423 1 0 1.010642554 1 0 0 1 07030 5 9.789243179
07031 CHIS CHILON 2967145.66 116388.34 3083534 77686 3.668525834 0.915566221 3.706038247 0.0448 0.3972 0.4588 0.534943703 PRD PRD 2.046467611 37.13158618 88.26797386 1 1 0.846935098 1 0 0 1 07031 6 9.161557765
07032 CHIS ESCUINTLA 924099.45 51263.36 975362.81 28064 3.524249095 1.039095472 3.576688615 0.3256 0.4971 0.1002 0.692583293 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.368008077 16.42749516 80.72942958 1 0 0.71372577 1 0 0 1 07032 6 9.9093789
07033 CHIS FRANCISCO LEON 758026.03 0 758026.03 5236 4.982043545 0 4.982043545 0.2577 0.2616 0.4151 0.553884389 PAN PAN 2.002250821 42.27657935 92.17134417 1 1 0.93105424 1 1 1 1 07033 6 8.939962319
07034 CHIS FRONTERA COMALAPA 964196.75 104770.63 1068967.38 52168 2.96951829 1.101385557 3.067627903 0.0596 0.4957 0.3189 0.696851592 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.171211705 8.336559306 80.40562643 1 0 0.812662935 1 0 0 1 07034 6 10.02131749
07035 CHIS FRONTERA HIDALGO 339824.8 15007.25 354832.05 10917 3.469729133 0.864857617 3.511626235 0.2146 0.4477 0.1823 0.68294985 CONVERGENCIA Coalición (PRD-PAN-PT) 0.640592744 14.4014733 76.73727239 1 0 0.793258221 1 0 0 1 07035 7 9.945735383
07036 CHIS GRANDEZA, LA 306267.72 36214.52 342482.24 5969 3.957182209 1.955450214 4.066918897 0.0103 0.5197 0.3974 0.654083321 CONVERGENCIA Coalición (PRD-PAN-PT) 0.953138108 18.23867478 91.36732329 1 0 0.748869157 1 0 0 1 07036 1 9.292649651
07037 CHIS HUEHUETAN 1612567.49 0 1612567.49 31464 3.956062695 0 3.956062695 0.1227 0.3254 0.4251 0.69406499 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.564131038 13.57941834 72.29855612 1 1 0.645181795 1 0 1 1 07037 6 10.00749115
07038 CHIS HUIXTAN 380119.09 0 380119.09 18630 3.063559187 0 3.063559187 0.0258 0.5271 0.1745 0.570279117 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.410537711 11.57682329 91.3629993 1 0 0.723832528 1 0 0 1 07038 6 8.895871935
07039 CHIS HUITIUPAN 655450.7 0 655450.7 20041 3.517660695 0 3.517660695 0.0405 0.5345 0.2114 0.567330226 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.795749047 40.65228557 92.1686747 1 0 0.976747667 1 0 0 1 07039 6 9.014723465
07040 CHIS HUIXTLA 1325416.87 11148.26 1336565.13 48476 3.34433467 0.206993708 3.352416285 0.5279 0.3824 0.0181 0.728801717 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) -0.229980089 8.476354328 67.25303577 1 1 0.559555244 0 0 0 1 07040 7 10.27246413
07041 CHIS INDEPENDENCIA, LA 1665935.77 105908.29 1771844.06 32245 3.963949829 1.455000873 4.024448075 0.0683 0.5588 0.0928 0.645226755 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.719245127 6.180939227 91.57793765 1 0 1.075050395 1 0 0 1 07041 2 9.644842309
07042 CHIS IXHUATAN 85331.83 9001 94332.83 8877 2.362050252 0.700107245 2.453300438 0.147 0.502 0.26 0.637053035 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.933456279 15.11413419 87.47228381 1 0 0.869663174 1 0 1 1 07042 2 9.863373327
07043 CHIS IXTACOMITAN 331699.54 21364.73 353064.27 9143 3.618432052 1.204991535 3.679228058 0.2957 0.4239 0.1827 0.698735627 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.571349338 21.91902385 81.60431932 1 1 0.605928032 1 0 1 1 07043 7 10.11197006 191
07044 CHIS IXTAPA 1255751.65 45034.63 1300786.28 18533 4.230587315 1.232551452 4.265318259 0.0257 0.4138 0.3146 0.65785077 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.597213755 4.961997828 84.5844504 1 0 0.782118383 1 0 1 1 07044 7 9.803144088
07045 CHIS IXTAPANGAJOYA 551726.06 10286.84 562012.9 4707 4.772496114 1.158588688 4.790814416 0.4886 0.4137 0.0301 0.623764895 PAN PAN 1.347135264 32.99145299 91.96360879 1 1 0.795623539 1 1 1 1 07045 2 9.409121713
07046 CHIS JIQUIPILAS 1891469.14 6431.68 1897900.82 34937 4.009865003 0.168977633 4.013198135 0.0479 0.315 0.2903 0.707826166 PRD PRD 0.146898827 7.926299322 82.69749865 1 1 0.521510147 1 0 1 1 07046 6 10.00244792
07047 CHIS JITOTOL 841752.33 67576.17 909328.5 13076 4.180122176 1.819367222 4.256205359 0.034 0.2322 0.612 0.631895408 PRD PRD 0.935992897 12.72447013 86.21919585 1 1 1.007571123 1 0 0 1 07047 7 9.729729207
07048 CHIS JUAREZ 265739.72 21009.54 286749.26 19956 2.661397478 0.719201375 2.732357371 0.2335 0.4498 0.1225 0.701375793 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.404910692 15.18282184 76.1881824 1 1 0.717077571 1 0 1 1 07048 4 10.04061048
07049 CHIS LARRAINZAR 51546.39 0 51546.39 16538 1.415087202 0 1.415087202 0.0251 0.7143 0.021 0.563886101 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.500169202 12.06376904 96.04278075 1 0 0.802092151 1 0 0 1 07049 5 8.880000043
07050 CHIS LIBERTAD, LA 129588.67 18162.9 147751.57 5288 3.238920703 1.489468771 3.365256413 0.448 0.3598 0.1591 0.697991005 PAN PAN 0.453581313 24.87992315 87.05555556 1 1 0.361195159 1 1 0 1 07050 5 9.978924554
07051 CHIS MAPASTEPEC 2234870.71 17815.68 2252686.39 39055 4.064292095 0.375809009 4.072096331 0.3197 0.4556 0.0948 0.68787718 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.256741332 12.05751064 72.89340102 1 0 0.79541672 1 0 0 1 07051 7 9.930798731
07052 CHIS MARGARITAS, LAS 4239328.51 531763.72 4771092.23 86413 3.913200725 1.967636244 4.02914213 0.0068 0.2153 0.5649 0.597484528 PRD PRD 1.135904826 16.87397204 87.37967914 1 1 0.747977735 1 0 0 1 07052 5 9.374680527
07053 CHIS MAZAPA DE MADERO 642562.23 65381.6 707943.83 7180 4.505276332 2.313136473 4.601156333 0.0356 0.4726 0.4166 0.673856199 PRD PRD 0.590435778 13.72881356 85.21316784 1 1 0.807799443 1 0 0 1 07053 3 9.527098772
07054 CHIS MAZATAN 314493.41 15438.59 329932 24079 2.643397892 0.495405798 2.687987895 0.171 0.4653 0.2152 0.688882611 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.715636182 7.926062537 83.12397597 1 0 0.96598696 1 0 1 1 07054 7 9.962403147
07055 CHIS Metapa 0 0 0 4794 0 0 0 0.4787 0.3746 0.0913 0.715201772 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.029259201 8.968136738 64.2804428 1 0 0.600750939 1 0 0 1 07055 7 10.02999213
07056 CHIS MITONTIC 1253332.69 0 1253332.69 7602 5.111197172 0 5.111197172 0.083 0.4996 0.0489 0.484291364 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.902149443 12.70397842 89.12594632 1 0 1.22599316 1 0 0 1 07056 1 8.904524487
07057 CHIS MOTOZINTLA 814178.5 0 814178.5 59875 2.680882531 0 2.680882531 0.0969 0.4569 0.293 0.698531028 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.304751847 10.27353368 81.3716461 1 1 0.826471816 1 0 0 1 07057 5 9.930341667
07058 chis Nicolás Ruíz 0 0 0 3135 0 0 0 0 0 0 n.d PRD PRD --- N. D. N. D. 1 1 0 0 0 0 1 07058 . 0
07059 CHIS OCOSINGO 15267875.45 283932.56 15551808.01 146696 4.654706121 1.076883491 4.672958283 0.0402 0.4973 0.2598 0.625236608 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.980388111 17.23542641 82.37648448 1 0 0.611741288 1 0 1 1 07059 7 9.60200447
07060 CHIS Ocotepec 0 0 0 9271 0 0 0 0.0582 0.4611 0.423 0.550717514 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.857607313 22.11621856 90.79854074 1 1 1.132024593 1 0 1 1 07060 . 9.366582306
07061 CHIS OCOZOCOAUTLA DE ESPINOSA 3263261.57 0 3263261.57 65673 3.925719701 0 3.925719701 0.3357 0.3839 0.0469 0.692970573 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.360763574 12.69575116 84.05675348 1 0 0.468533492 1 0 1 1 07061 7 10.14555976
07062 CHIS OSTUACAN 174802.64 25717.36 200520 17026 2.421860886 0.920472274 2.547668735 0.1874 0.5563 0.0831 0.646072776 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.234393269 37.15963695 85.61381074 1 1 0.546517092 1 0 1 1 07062 3 9.708497382
07063 CHIS OSUMACINTA 71818.17 0 71818.17 3132 3.175151715 0 3.175151715 0.38 0.5274 0.0416 0.70050193 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.02601062 5.148005148 75.8974359 1 0 0.493295019 1 0 1 1 07063 6 9.874340601
07064 CHIS OXCHUC 963681.59 102601.6 1066283.19 37887 3.274714595 1.310518301 3.372241327 0.0178 0.6542 0.2252 0.579919468 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.851698685 41.15877011 89.13860673 1 0 0.884736189 1 0 0 1 07064 2 9.079270175
07065 CHIS PALENQUE 2013062.38 136846.48 2149908.86 85464 3.200895419 0.955979729 3.264068086 0.1054 0.4862 0.2736 0.686446966 PRD PRD 0.507166724 13.45931119 79.66901046 1 1 0.555848076 1 0 1 1 07065 6 10.02775977
07066 CHIS PANTELHO 8470.98 1249.02 9720 16262 0.419306478 0.073999299 0.468572893 0.0144 0.3902 0.0412 0.547575579 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.746334348 19.49876067 87.32163743 1 1 0.833230845 1 0 0 1 07066 7 9.608011384
07067 CHIS PANTEPEC 583590.31 63843.37 647433.68 8566 4.235969758 2.134534832 4.338359422 0.0575 0.4335 0.4677 0.554631214 PRD PRD 1.753713097 28.60545433 91.38834316 1 1 1.198925986 1 0 1 1 07067 2 9.257037959
07068 CHIS PICHUCALCO 272993.1 40162.9 313156 29357 2.332054599 0.862082024 2.456778594 0.3242 0.3833 0.0746 0.710517007 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.409574164 22.69343167 77.50306498 1 1 0.40773921 1 0 1 1 07068 4 10.16970821
07069 CHIS PIJIJIAPAN 4230388.81 114326.2 4344715.01 46949 4.512024182 1.234050316 4.538401574 0.0497 0.3673 0.5125 0.692206146 PRD PRD 0.400873264 10.71644107 81.22813281 1 1 0.679354193 1 0 0 1 07069 6 9.939971558
07070 CHIS PORVENIR, EL 71570.03 10533.97 82104 11641 1.966846562 0.644430826 2.086044981 0.0551 0.5336 0.3187 0.639779295 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.978771906 13.3235345 93.81157635 1 0 0.882226613 1 0 0 1 07070 3 9.219108553
07071 CHIS VILLA COMALTITLAN 1412211.44 0 1412211.44 26706 3.986758073 0 3.986758073 0.31 0.4396 0.0819 0.677754521 PVEM Coalición (PRD-PAN-PT) 0.735373516 15.4061307 82.70025323 1 0 0.891934397 1 0 1 1 07071 6 9.834287511
07072 CHIS PUEBLO NUEVO SOLISTAHUACAN 230340.59 13681.42 244022.01 24405 2.345477332 0.445069759 2.397791004 0.0389 0.3903 0.4993 0.611492082 PRD PRD 1.25533396 16.03619455 90.43770017 1 1 0.963941815 1 0 1 1 07072 7 9.887404542
07073 CHIS RAYON 101012.57 14867.43 115880 6870 2.753879215 1.151871553 2.88298566 0.3532 0.2663 0.2302 0.639054371 PRD PRD 1.086366584 24.05971023 85.2173913 1 1 0.844978166 0 0 1 1 07073 6 9.904546899
07074 CHIS REFORMA 64094.38 9429.62 73524 34809 1.04426744 0.239722189 1.135333843 0.14 0.3671 0.3032 0.783629845 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) -0.675147901 5.984690327 54.97716026 1 1 0.301502485 0 0 1 1 07074 6 10.86348682
07075 CHIS ROSAS, LAS 244762.24 36025.76 280788 21100 2.533705239 0.995982113 2.660783047 0.0814 0.5019 0.1775 0.632052398 PAN PAN 0.948702592 10.90196828 89.10265825 1 1 0.437440758 0 1 0 1 07075 6 10.11496808
07076 chis Sabanilla 0 0 0 21156 0 0 0 0.0193 0.4418 0.4573 0.579132239 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.415122064 21.93067538 91.93864812 1 0 0.956229911 1 0 0 1 07076 4 9.028237199
07077 CHIS SALTO DE AGUA 673951.96 80114.04 754066 49300 2.685833573 0.965092796 2.79088632 0.0572 0.5315 0.3175 0.577752838 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.749466626 23.34900665 91.34183452 1 0 0.913590264 1 0 1 1 07077 7 9.339814806
07078 CHIS SAN CRISTOBAL DE LAS CASAS 666547.31 38590.07 705137.38 132421 1.797335042 0.25574205 1.844504728 0.1418 0.1677 0.04 0.752660501 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.734266658 3.312044922 63.34436809 1 0 0.445586425 0 0 0 1 07078 6 10.53359299
07079 CHIS SAN FERNANDO 882474.22 0 882474.22 26436 3.537519604 0 3.537519604 0.1482 0.4933 0.1073 0.668803687 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.354291229 4.396817542 81.70193505 1 0 0.775268573 1 0 1 1 07079 5 9.90088842
07080 CHIS SILTEPEC 275450.66 22173.34 297624 32457 2.249883796 0.52067327 2.319421943 0.0094 0.4537 0.3044 0.620447903 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.270410334 20.13441701 86.26629423 1 0 0.976060634 1 0 0 1 07080 4 9.369635739
07081 CHIS SIMOJOVEL 277113.39 0 277113.39 31615 2.278830202 0 2.278830202 0.0452 0.5206 0.1723 0.589642532 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.324276794 20.65650925 84.97811132 1 0 0.93563182 1 0 0 1 07081 6 9.669183177
07082 CHIS SITALA 404615 59559 464174 7987 3.944668228 2.134993627 4.079504809 0.0019 0.4228 0.4817 0.44338397 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.65901022 56.20104439 86.19271445 1 0 0.664204332 1 0 0 1 07082 4 8.949511193
07083 CHIS SOCOLTENANGO 578621.96 85136.04 663758 15171 3.667144996 1.888850171 3.801130846 0.0084 0.4593 0.3378 0.631518706 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.093749187 9.136245761 90.11976048 1 1 0.789005339 1 0 0 1 07083 4 9.879880849
07084 CHIS SOLOSUCHIAPA 34960.58 5143.42 40104 7784 1.703172059 0.507280292 1.816794606 0.1171 0.5161 0.2028 0.644463421 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.860770872 15.9483871 88.27677391 1 0 0.655190134 1 0 1 1 07084 4 9.54853884
07085 CHIS SOYALO 271967.58 12868.5 284836.08 7767 3.583957236 0.977128904 3.628933025 0.2737 0.4833 0.1551 0.660446098 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.553609044 2.907052536 88.88392857 1 1 0.873567658 0 0 1 1 07085 4 10.05785227
07086 CHIS SUCHIAPA 160003.98 23550.02 183554 15890 2.404191447 0.909091056 2.529843515 0.07 0.5492 0.093 0.692426144 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.021021578 7.806174089 78.26462335 1 0 0.350534928 0 0 0 1 07086 6 10.00426114
07087 CHIS SUCHIATE 432213.06 33892.05 466105.11 30251 2.727039604 0.751586504 2.797764391 0.16 0.2737 0.2193 0.697394764 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.288041338 7.322126792 77.16970702 1 0 0.690225117 0 0 0 1 07087 7 10.35466497 192
07088 CHIS SUNUAPA 29133.8 4286.2 33420 1936 2.775612297 1.167499553 2.90484412 0.0693 0.5529 0.0121 0.631668971 PT PT 1.737623349 59.97920998 86.03174603 1 1 0.655991736 1 0 1 1 07088 1 9.586809125
07089 CHIS TAPACHULA 2540935.78 46129.54 2587065.32 271674 2.337265261 0.156830575 2.353533191 0.364 0.348 0.1268 0.765505995 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) -0.551874225 6.245535564 60.85391114 1 1 0.500360726 0 0 0 1 07089 7 10.59704864
07090 CHIS TAPALAPA 131094.96 19295.04 150390 3639 3.611593249 1.840913351 3.745431978 0.0392 0.4589 0.4626 0.6303849 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.012770417 17.96638192 88.40125392 1 1 0.967298708 1 0 1 1 07090 4 9.223554142
07091 CHIS TAPILULA 488270.71 32367.79 520638.5 10349 3.874953804 1.417702155 3.937848584 0.2832 0.2306 0.2094 0.688899286 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.234884377 10.31442845 80.62422744 1 0 0.635810223 0 0 1 1 07091 6 9.971385793
07092 CHIS TECPATAN 467464.72 20137 487601.72 38383 2.578621022 0.421753923 2.61765751 0.0889 0.3767 0.2253 0.676715518 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.668634246 16.61546541 82.39502918 1 1 0.561316208 1 0 1 1 07092 2 9.960304276
07093 CHIS TENEJAPA 727487.71 0 727487.71 33161 3.132797148 0 3.132797148 0.0299 0.3632 0.0769 0.579978415 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.372367292 6.991539319 95.25114832 1 1 0.818732849 1 0 0 1 07093 5 8.989259652
07094 CHIS TEOPISCA 443938.26 0 443938.26 26996 2.859029802 0 2.859029802 0.0888 0.5879 0.0621 0.60628699 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.931328455 8.321295522 88.89672686 1 0 0.681212031 0 0 0 1 07094 5 9.754043982
07096 CHIS TILA 1000198 0 1000198 58153 2.901389847 0 2.901389847 0.0381 0.4375 0.3359 0.594658358 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.359445168 22.09510707 87.81176753 1 0 0.931938163 1 0 0 1 07096 7 9.46827657
07097 CHIS TONALA 1901664.92 130685.07 2032349.99 78438 3.228595598 0.980614427 3.292508108 0.3647 0.3248 0.1996 0.729963968 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) -0.152847678 8.343972866 74.11721129 1 0 0.58887274 0 0 0 1 07097 6 10.16636412
07098 CHIS TOTOLAPA 92783.51 0 92783.51 5513 2.880879583 0 2.880879583 0.1127 0.4785 0.2722 0.595146299 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.284599421 11.32969035 94.96449322 1 1 1.003083621 0 0 0 1 07098 7 9.938844993
07099 CHIS TRINITARIA, LA 5204307.63 247255.24 5451562.87 59686 4.479547776 1.637558842 4.525449045 0.0252 0.5455 0.0844 0.653309864 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.645575414 8.447083101 90.39693403 1 0 0.932379452 1 0 0 1 07099 1 9.680755289
07100 CHIS TUMBALA 1051308.99 12509.01 1063818 26866 3.69216352 0.382269804 3.703698755 0.0817 0.5024 0.2838 0.555859012 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.672601506 19.65948839 89.48497854 1 0 0.870244919 1 0 0 1 07100 6 9.145043032
07101 CHIS TUXTLA GUTIERREZ 5299023.22 0 5299023.22 434143 2.580649253 0 2.580649253 0.376 0.2146 0.0659 0.815911028 PAN PAN -1.385339135 1.632 49.61798131 1 1 0.155213835 0 1 1 1 07101 7 10.9175708
07102 CHIS TUXTLA CHICO 1111017.93 13292.15 1124310.08 33467 3.532150093 0.33445008 3.543697257 0.4002 0.4152 0.0861 0.69381341 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.390159176 9.96686747 71.25178486 1 1 0.921952969 1 0 0 1 07102 6 9.967149151
07103 CHIS TUZANTAN 190915.76 6434.24 197350 23180 2.223133554 0.244965489 2.252743902 0.3714 0.4662 0.0894 0.680146792 PAN PAN 0.610491509 11.80332145 85.90667084 1 1 0.650345125 1 1 1 1 07103 6 9.731830359
07104 CHIS TZIMOL 2034568.23 118326.53 2152894.76 11925 5.145245951 2.39083039 5.201455348 0.0598 0.7484 0.0867 0.639682081 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.820532924 5.781620888 92.44142101 1 0 0.963522013 1 0 0 1 07104 1 9.803532763
07105 CHIS UNION JUAREZ 1002252.49 24456.45 1026708.94 13934 4.289480268 1.013476834 4.313262116 0.1931 0.4156 0.2767 0.718297793 PRD PRD 0.203622966 14.19503751 83.92771084 1 1 0.752834793 1 0 1 1 07105 6 10.24850792
07106 CHIS VENUSTIANO CARRANZA 363546.93 8575.58 372122.51 52833 2.064462141 0.150413569 2.084848486 0.0745 0.4241 0.3324 0.665729667 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.573526343 7.091856426 83.54883254 1 1 0.6228115 0 0 1 1 07106 6 10.17631362
07107 CHIS VILLA CORZO 760463.45 53475.75 813939.2 68685 2.490868375 0.575806966 2.553368681 0.2662 0.2802 0.3239 0.676686724 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.602760609 15.74888735 87.84476784 1 0 0.543786853 0 0 1 1 07107 7 10.09831955
07108 CHIS VILLAFLORES 1453267.03 23861.28 1477128.31 85957 2.885186521 0.244979829 2.900569739 0.2122 0.4185 0.1607 0.71739698 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.00471651 5.598648157 79.50808201 1 1 0.545737985 0 0 1 1 07108 6 10.27421381
07109 CHIS YAJALON 871140.61 128217.39 999358 26044 3.539474234 1.778861086 3.673052594 0.076 0.4791 0.3569 0.641555391 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 0.719747805 17.14354995 75.9697862 1 1 0.593994778 0 0 1 1 07109 4 9.901399787
07110 CHIS SAN LUCAS 87396.55 12863.45 100260 5673 2.797628985 1.184020986 2.92708874 0.1896 0.4423 0.3044 0.620732828 PAN PAN 1.409774951 9.014787101 96.75767918 1 1 0.907808919 0 1 0 1 07110 5 9.99746534
07111 CHIS ZINACANTAN 1687456.48 0 1687456.48 29754 4.055492863 0 4.055492863 0.0442 0.4124 0.4087 0.525140469 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.835045755 6.80037936 91.63657542 1 0 0.905424481 1 0 0 1 07111 6 9.389341998
07112 CHIS SAN JUAN CANCUC 1334782.86 51118.31 1385901.17 20688 4.182350349 1.244418533 4.219369202 0.0295 0.5483 0.3598 0.499619394 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 2.143278875 18.40318931 86.03981142 1 1 0.891821346 1 0 0 1 07112 . 9.074531626
07113 CHIS ALDAMA 269020.94 0 269020.94 3635 4.317601596 0 4.317601596 0 0 0 0.463361623 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.576687179 38.59940259 95.18900344 1 0 1.083906465 1 0 0 1 07113 . 8.817093691
07114 CHIS BENEMERITO DE LAS AMERICAS 624695.09 91944.91 716640 14436 3.790384495 1.997301057 3.924792335 0 0 0 0.632252436 PT PT 1.744985504 50.91891134 86.32286996 1 1 0.935508451 1 0 0 1 07114 . 9.993226593
07115 CHIS MARAVILLA TENEJAPA 1288778.75 97333.55 1386112.3 11147 4.758892023 2.275400491 4.831097551 0 0 0 0.569681336 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 1.61467335 22.89145581 95.28162784 1 0 0.634699919 1 0 0 1 07115 . 9.011369021
07116 CHIS MARQUES DE COMILLAS 237525.76 0 237525.76 8580 3.356327449 0 3.356327449 0 0 0 0.57464828 Coalición (PRD-PAN-PT) Coalición (PRD-PAN-PT) 1.985597413 48.9821883 88.68274583 1 1 0.90034965 1 0 0 1 07116 . 9.177629643
07117 CHIS MONTECRISTO DE GUERRERO 189941.28 27958.72 217900 5086 3.646647779 1.871370129 3.780617322 0 0 0 0.620875057 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 0.961934525 15.24609844 82.75382476 1 0 0.855289029 1 0 0 1 07117 . 9.449555348
07118 CHIS SAN ANDRES DURAZNAL 497587.66 0 497587.66 3423 4.986110019 0 4.986110019 0 0 0 0.539747514 PT PT 1.277671822 2.940182494 89.88636364 1 1 0.341805434 1 0 0 1 07118 . 8.936577059
07119 chis SANTIAGO EL Pinar 0 0 0 2174 0 0 0 0 0 0 0.449704223 PRI Coalición (PRD-PAN-PT) 2.167236125 14.58451102 92.01183432 1 0 0.919963201 1 0 0 1 07119 . 8.69167238
08001 chih Ahumada 0 0 0 11901 0 0 0 0.2304 0.6604 0.0495 0.795006132 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.507621038 2.631803083 31.25707814 1 0 0.055037392 0 0 0 1 08001 4 10.88736883
08002 CHIH ALDAMA 432338.1 0 432338.1 19378 3.148915483 0 3.148915483 0.3304 0.5478 0.0491 0.797430669 PRI PRI -1.639167019 2.407611838 32.25092251 1 1 0.024512334 0 0 0 0 08002 5 10.74400275
08003 CHIH ALLENDE 479966.91 0 479966.91 8561 4.044179598 0 4.044179598 0.3181 0.5941 0.0466 0.807421652 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.172445611 2.55071776 54.78559177 1 0 0.015769186 1 0 0 0 08003 2 11.03634836
08004 chih AQUILES SERDAN 0 0 0 5327 0 0 0 0.199 0.6437 0.0832 0.813793059 PRI PRI -1.07524408 0.627123073 59.7799511 1 1 0 1 0 0 0 08004 5 11.24932682
08005 chih ASCENSION 0 0 0 21939 0 0 0 0.4064 0.476 0.047 0.793105245 PRI PRI -1.400486636 7.04845815 41.67154567 1 1 0.020511418 0 0 0 1 08005 6 10.83546657
08006 chih BACHINIVA 0 0 0 6403 0 0 0 0.2422 0.5857 0.1138 0.788287032 PRI PRI -1.079672152 2.65444778 49.66405375 1 1 0.377166953 1 0 1 0 08006 4 10.82356331
08007 CHIH BALLEZA 2756114.68 0 2756114.68 16770 5.108051882 0 5.108051882 0.3083 0.5895 0.0055 0.623086626 PRI PRI 1.480916255 59.94038204 65.07801418 1 1 0.51013715 1 0 0 1 08007 1 10.33878885
08008 chih Batopilas 0 0 0 12545 0 0 0 0.0876 0.7756 0.0407 0.571574353 Coalición (PRD-PAN) PRI 2.490789033 86.65156473 78.9320741 1 0 0.538860104 1 0 0 1 08008 1 10.51869059
08009 CHIH BOCOYNA 536956.88 0 536956.88 27907 3.007707228 0 3.007707228 0.2668 0.5584 0.0797 0.692948083 PRI PRI 0.234209675 38.95348837 56.51776385 1 1 0.493782922 0 0 0 1 08009 3 10.12723503
08010 chih Buenaventura 0 0 0 20056 0 0 0 0.2854 0.5731 0.0864 0.804897831 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.372983568 2.929333602 43.02947015 1 0 0.194704826 0 0 0 0 08010 4 11.00266611
08011 chih Camargo 0 0 0 45852 0 0 0 0.4493 0.4507 0.0445 0.818199889 PRI PRI -1.612610133 1.952918357 45.88094186 1 1 0.045254296 0 0 0 0 08011 7 11.00744097
08012 CHIH CARICHI 3028737.56 0 3028737.56 7760 5.969477678 0 5.969477678 0.1706 0.6453 0.0212 0.626329322 PRI PRI 1.556732204 57.20862931 83.16876122 1 1 0.551546392 1 0 0 1 08012 1 10.88291072
08013 chih Casas grandes 0 0 0 10004 0 0 0 0.3285 0.4735 0.0892 0.775142536 PRI PRI -0.857418 12.48484848 61.54334709 1 1 0.18692523 1 0 0 0 08013 7 10.64438562 193
08014 CHIH CORONADO 340930.38 0 340930.38 2205 5.047397554 0 5.047397554 0.4788 0.5011 0.0056 0.772751292 PRI PRI -0.730286116 4.134129536 73.98030942 1 1 0.133786848 1 0 0 1 08014 7 10.70341796
08015 CHIH COYAME DEL SOTOL 212471.92 0 212471.92 1708 4.831493314 0 4.831493314 0.3205 0.6004 0.0192 0.78700831 PRI PRI -0.773710613 5.023923445 62.14876033 1 1 0.161007026 1 0 0 1 08015 4 11.10759365
08016 chih La Cruz 0 0 0 3777 0 0 0 0.3634 0.5463 0.0338 0.794952424 PRI PRI -1.136253023 2.209209476 54.84693878 1 1 0 1 0 0 0 08016 6 10.77338038
08017 chih Cuauhtémoc 0 0 0 124378 0 0 0 0.4096 0.406 0.0847 0.825345118 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.801656407 1.338040198 32.99318921 1 0 0.052139446 0 0 1 0 08017 7 11.12967997
08018 CHIH CUSIHUIRIACHI 1475029.14 0 1475029.14 5784 5.54525115 0 5.54525115 0.3 0.5504 0.0548 0.776778249 PRI PRI -0.849964321 4.978165939 68.49694953 1 1 0.080394191 1 0 0 1 08018 5 10.84352386
08019 chih Chihuahua 0 0 0 671790 0 0 0 0.3942 0.4406 0.0852 0.852456549 Coalición (PRD-PAN) PRI -2.177457227 0.762363114 21.32168928 1 0 0.012675092 0 0 0 0 08019 6 11.29977899
08020 chih chinipas 0 0 0 6768 0 0 0 0.2454 0.6884 0.0088 0.662377071 PRI PRI 1.044954948 46.29546475 82.70099368 1 1 0.660460993 1 0 0 1 08020 3 9.776878292
08021 chih DELICIAS 0 0 0 116426 0 0 0 0.4701 0.3049 0.1064 0.825437279 PRI PRI -1.837132888 0.544212971 35.10176236 1 1 0.017994262 0 0 0 0 08021 6 10.99581016
08022 chih DOCTOR BELISARIO DOMINGUEZ 0 0 0 3853 0 0 0 0.331 0.5901 0.0104 n.d PRI PRI -0.893586899 3.89957265 67.90123457 1 1 0 1 0 0 0 08022 2 0
08023 chih GALEANA 0 0 0 3876 0 0 0 0.2573 0.6131 0.0716 0.796670117 PRI PRI -1.215637065 4.130943102 45.84500467 1 1 0 1 0 0 0 08023 4 10.74301384
08024 chih Santa Isabel 0 0 0 4759 0 0 0 0.3928 0.5333 0.0148 0.833964742 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.141096199 1.932989691 47.89977892 1 0 0.026266022 1 0 0 0 08024 7 11.51112997
08025 chih GOMEZ FARIAS 0 0 0 8867 0 0 0 0.2409 0.5633 0.1233 0.800677317 PRI PRI -1.216091903 2.408511633 55.74453315 1 1 0.027066652 0 0 1 0 08025 4 10.91948606
08026 chih GRAN MORELOS 0 0 0 3875 0 0 0 0.2464 0.6548 0.0284 0.787821661 PRI PRI -0.871458161 3.021544929 67.62711864 1 1 0.083870968 1 0 0 0 08026 2 10.95649736
08027 CHIH GUACHOCHI 3537686.36 0 3537686.36 40615 4.47850603 0 4.47850603 0.1725 0.6953 0.0165 0.607034969 PRI PRI 1.6072516 70.05107252 61.81258249 1 1 0.426320325 1 0 0 1 08027 2 10.15992732
08028 chih GUADALUPE 0 0 0 10032 0 0 0 0.2228 0.5823 0.0769 0.80766372 PRD PRI -1.164256345 2.45860002 36.42916551 1 0 0.007476077 1 0 0 0 08028 5 11.26509115
08029 CHIH GUADALUPE Y CALVO 371223.99 0 371223.99 48355 2.160682175 0 2.160682175 0.1445 0.6799 0.0782 0.60116528 PRI PRI 1.629167561 72.21963211 69.90869393 1 1 0.497466653 1 0 1 1 08029 1 9.751957437
08030 chih Guazapares 0 0 0 8066 0 0 0 0.2644 0.6528 0.01 0.638056451 Coalición (PRD-PAN) PRI 1.478625636 59.26869665 74.49197861 1 0 0.572154724 1 0 0 1 08030 1 10.38265708
08031 CHIH GUERRERO 1184716.02 0 1184716.02 39109 3.443383876 0 3.443383876 0.2506 0.5807 0.0951 0.77454826 PRI PRI -0.825602891 13.18104207 54.8867095 1 1 0.339819479 1 0 1 1 08031 3 10.71565636
08032 CHIH HIDALGO DEL PARRAL 57400.77 0 57400.77 100821 0.450650989 0 0.450650989 0.5091 0.3818 0.0387 0.820496854 PRI PRI -1.815541689 1.364467858 39.79440767 1 1 0.07746402 0 0 0 0 08032 7 10.98903434
08033 chih HUEJOTITAN 0 0 0 1169 0 0 0 0.1402 0.811 0.0061 0.715849197 PRI PRI -0.127987328 5.21114106 89.24418605 1 1 0.662959795 1 0 0 1 08033 3 10.2446816
08034 chih IGNACIO ZARAGOZA 0 0 0 7832 0 0 0 0.1377 0.5557 0.2446 0.78988596 PRI PRI -1.072037429 3.175640355 65.27377522 1 1 0.077885598 1 0 1 0 08034 4 10.84250317
08035 chih JANOS 0 0 0 10214 0 0 0 0.2616 0.6295 0.0513 0.789092222 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.046119241 8.898556456 55.63909774 1 0 0.064617192 1 0 0 0 08035 2 10.92672278
08036 CHIH JIMENEZ 211200 0 211200 38323 1.873500857 0 1.873500857 0.3075 0.6137 0.0208 0.786298913 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.419322117 1.219126863 51.7593361 1 0 0.065234976 0 0 0 0 08036 7 10.68641363
08037 chih JUAREZ 0 0 0 1218817 0 0 0 0.3676 0.4964 0.0382 0.831416643 PRI PRI -1.780435595 0.896751682 39.85880764 1 1 0 0 0 0 0 08037 7 11.26228552
08038 CHIH JULIMES 309676.6 0 309676.6 5165 4.110164553 0 4.110164553 0.4295 0.4786 0.0428 0.777658468 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.051982853 2.201944059 48.69976359 1 0 0.002904163 1 0 0 0 08038 7 10.73741517
08039 chih LOPEZ 0 0 0 4080 0 0 0 0.2968 0.502 0.0458 0.781115918 PRI PRI -0.957242838 1.852309212 63.01369863 1 1 0.243872549 1 0 0 0 08039 4 10.63087767
08040 CHIH MADERA 1316402.41 0 1316402.41 34056 3.680193148 0 3.680193148 0.4036 0.4645 0.0602 0.780729924 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.011125835 7.394898231 50.79934413 1 0 0.290257223 0 0 1 1 08040 7 10.75925031
08041 CHIH MAGUARICHI 502224.94 0 502224.94 1795 5.637610809 0 5.637610809 0.2397 0.6818 0.0393 0.650586492 PRI PRI 1.458912682 50.95652174 76.55172414 1 1 0.618384401 1 0 0 1 08041 1 10.44606474
08042 CHIH MANUEL BENAVIDES 1003614.28 0 1003614.28 1746 6.355773786 0 6.355773786 0.2397 0.6818 0.0393 0.791643049 PVEM PRI -0.659452647 7.252358491 65.78947368 1 0 0.017182131 1 0 0 1 08042 3 11.22850397
08043 CHIH MATACHI 302869.54 0 302869.54 3221 4.55418907 0 4.55418907 0.3704 0.5255 0.0359 0.790689937 Coalición (PRD-PAN) PRI -0.939186124 5.223647169 60.35856574 1 0 0.249922384 1 0 1 1 08043 7 10.94285073
08044 CHIH MATAMOROS 599659.53 0 599659.53 4429 4.915546935 0 4.915546935 0.4058 0.487 0.0681 0.775991895 PRI PRI -0.853682251 4.58986594 60.01506024 1 1 0.06773538 1 0 0 1 08044 7 10.57992686
08045 chih MEOQUI 0 0 0 40018 0 0 0 0.4836 0.3602 0.06 0.811553717 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.526991523 2.082227782 37.02895388 1 0 0.045604478 0 0 0 0 08045 7 11.06521755
08046 chih MORELOS 0 0 0 9482 0 0 0 0.2849 0.6266 0.0047 0.596749131 PRI 2.09390126 90.18146468 75.6655574 1 0 0.685509386 1 0 0 1 08046 7 10.43735532
08047 CHIH MORIS 1064366.56 0 1064366.56 5219 5.322720713 0 5.322720713 0.3075 0.6224 0.0066 0.709281098 PRI PRI 0.79153572 45.85289515 73.12252964 1 1 0.89672351 1 0 0 1 08047 3 10.78021384
08048 chih NAMIQUIPA 0 0 0 23643 0 0 0 0.1712 0.3582 0.4136 0.803202021 PRI PRI -1.173872449 2.378707355 53.3925079 1 1 0.008670642 1 0 1 0 08048 7 11.07860577
08049 CHIH NONOAVA 202107.08 0 202107.08 2946 4.242820554 0 4.242820554 0.4098 0.5377 0.0059 0.706375633 PRI PRI 0.683858607 27.05515088 80.39419087 1 1 0.807875085 1 0 0 1 08049 2 10.63263986
08050 chih NUEVO CASAS GRANDES 0 0 0 54390 0 0 0 0.3614 0.3969 0.0902 0.815675369 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.747997261 2.434484812 42.73549479 1 0 0.030796102 0 0 0 0 08050 5 10.90500323
08051 CHIH OCAMPO 328628.56 0 328628.56 7276 3.832245811 0 3.832245811 0.2674 0.6241 0.0531 0.694918073 Coalición (PRD-PAN) PRI 0.612050114 59.952804 61.21244635 1 0 0.564183617 1 0 0 1 08051 4 10.28958087
08052 CHIH OJINAGA 2192049.1 0 2192049.1 24307 4.512855355 0 4.512855355 0.4489 0.4465 0.0543 0.821206554 PRI PRI -1.603430545 5.996907518 39.22449462 1 1 0.024067141 0 0 0 1 08052 7 11.23287279
08053 chih PRAXEDIS G. GUERRERO 0 0 0 8905 0 0 0 0.2732 0.4922 0.0491 0.783408747 PRI PRI -0.900222 2.998296422 62.27758007 1 1 0.019651881 0 0 0 0 08053 5 10.9053154
08054 chih RIVA PALACIO 0 0 0 10020 0 0 0 0.2949 0.6153 0.0255 0.782203407 PRI PRI -1.193461315 2.962888057 55.21335807 1 1 0.035429142 1 0 0 0 08054 4 10.8461174
08055 chih ROSALES 0 0 0 14969 0 0 0 0.3813 0.4131 0.1185 0.776662787 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.023213182 2.51817937 48.80326912 1 0 0.08517603 1 0 0 0 08055 7 10.56176023
08056 CHIH ROSARIO 608082.71 0 608082.71 2575 5.468687055 0 5.468687055 0.155 0.739 0.062 0.727129283 PRI PRI -0.403205368 5.209557383 70.10159652 1 1 0.644660194 1 0 0 1 08056 3 10.12587917
08057 CHIH SAN FRANCISCO DE BORJA 1936127.69 0 1936127.69 2331 6.723351087 0 6.723351087 0.4472 0.4995 0.0098 0.769905588 Coalición (PRD-PAN) PRI -0.62405607 7.480314961 79.48402948 1 0 0.165165165 1 0 0 1 08057 6 10.84014977 194
08058 chih san fraNCISCO DE conchos 0 0 0 2843 0 0 0 0.4275 0.4472 0.0774 0.783430649 PRI PRI -1.096516806 2.856122813 57.52427184 1 1 0.012310939 1 0 0 0 08058 7 10.6262831
08059 CHIH SAN FRANCISCO DEL ORO 1098509.63 0 1098509.63 6054 5.20648642 0 5.20648642 0.3497 0.5551 0.0398 0.801290025 PRI PRI -1.678940465 2.4275118 37.58639022 1 1 0.011562603 0 0 0 1 08059 5 10.6401897
08060 chih Santa Bárbara 0 0 0 11597 0 0 0 0.3267 0.5705 0.0443 0.796969856 Coalición (PRD-PAN) PRI -1.683456721 1.566054243 34.99316005 1 0 0.030611365 0 0 0 1 08060 7 10.59371239
08061 CHIH SATEVO 614677.21 0 614677.21 4962 4.827328504 0 4.827328504 0.3248 0.6157 0.0096 0.782246671 Coalición (PRD-PAN) PRI -0.594441204 6.160750714 74.25569177 1 0 0.055421201 1 0 0 1 08061 2 11.08600244
08062 chih Saucillo 0 0 0 30644 0 0 0 0.4829 0.3919 0.0501 0.798143459 PRI PRI -1.478174866 1.129171941 37.06104286 1 1 0.05123352 0 0 0 0 08062 7 10.79887953
08063 CHIH TEMOSACHI 1968459.72 0 1968459.72 6989 5.644213367 0 5.644213367 0.2869 0.5829 0.0569 0.745266664 Coalición (PRD-PAN) PRI 0.038584782 39.54810496 69.77753663 1 0 0.590928602 1 0 1 1 08063 3 10.77258946
08064 CHIH TULE, EL 728524.98 0 728524.98 2177 5.816057906 0 5.816057906 0.4515 0.5166 0.0159 0.773447453 PRI PRI -0.279486745 8.699676076 86.29032258 1 1 0.022967386 1 0 0 1 08064 2 11.23610588
08065 chih Urique 0 0 0 17655 0 0 0 0.1867 0.6821 0.0273 n.d PRI PRI 1.622757527 61.33709223 71.48624779 1 1 0.502690456 1 0 0 1 08065 1 0
08066 chih Uruachi 0 0 0 8282 0 0 0 0.2123 0.6084 0.1227 0.620810518 PRI PRI 1.707261109 86.06667481 71.23745819 1 1 0.685220961 1 0 0 1 08066 2 10.12902262
08067 CHIH VALLE DE ZARAGOZA 1342453.87 0 1342453.87 5309 5.53679787 0 5.53679787 0.1728 0.7682 0.0089 0.793336025 PRI PRI -0.67793139 9.610983982 62.82208589 1 1 0.294782445 1 0 0 1 08067 2 11.15245497
09002 df AZCAPOTZALCO 0 0 0 441008 0 0 0 0.3075 0.1199 0.3855 0.852273251 PRD PRD -2.00567706 0.055790321 39.08535022 0 1 0 0 0 0 0 09002 11.2896667
09003 df COYOACAN 0 0 0 640423 0 0 0 0.2855 0.1086 0.4091 0.880907233 PRD PRD -2.190433754 0.061962101 33.40223628 0 1 0 0 0 0 0 09003 11.73561538
09004 DF CUAJIMALPA DE MORELOS 800952.28 0 800952.28 151222 1.839999129 0 1.839999129 0.2938 0.1056 0.3848 0.839760302 PRD PRD -1.797803004 0.236567327 44.13387637 0 1 0 0 0 0 0 09004 11.34713502
09005 df GUSTAVO A. MADERO 0 0 0 1235542 0 0 0 0.2488 0.1172 0.4414 0.839232763 PRD PRD -1.873788175 0.109341746 43.92783306 0 1 0 0 0 0 0 09005 11.16756374
09006 df IZTACALCO 0 0 0 411321 0 0 0 0.2121 0.1117 0.4817 0.847515439 PRD PRD -1.93054332 0.103129842 42.95176394 0 1 0 0 0 0 0 09006 11.26355265
09007 df IZTAPALAPA 0 0 0 1773343 0 0 0 0.1887 0.1037 0.5057 0.825552232 PRD PRD -1.726323396 0.174409141 50.29451314 0 1 0 0 0 0 0 09007 11.00572811
09008 DF MAGDALENA CONTRERAS, LA 599922.14 0 599922.14 222050 1.30880392 0 1.30880392 0.2576 0.1097 0.396 0.841693716 PRD PRD -1.756433702 0.304952596 46.63866461 0 1 0 0 0 0 0 09008 11.27424907
09009 DF MILPA ALTA 2997460.11 0 2997460.11 96773 3.464927341 0 3.464927341 0.1246 0.2583 0.3728 0.790215101 PRD PRD -1.305093837 0.682362039 57.629975 0 1 0 0 0 0 0 09009 10.53138082
09010 df ALVARO OBREGON 0 0 0 687020 0 0 0 0.2976 0.1095 0.3949 0.850821977 PRD PRD -1.873781286 0.108722182 43.06550453 0 1 0 0 0 0 0 09010 11.3910858
09011 df Tláhuac 0 0 0 302790 0 0 0 0.1553 0.1688 0.4566 0.818442041 PAN PRD -1.728596396 0.233054897 49.4871591 0 0 0 0 1 0 0 09011 10.87582897
09012 DF TLALPAN 2801419.33 0 2801419.33 581781 1.760483295 0 1.760483295 0.2752 0.1122 0.4091 0.85878232 PRD PRD -1.8843655 0.400890711 40.68357402 0 1 0 0 0 0 0 09012 11.4475328
09013 DF XOCHIMILCO 800246.14 0 800246.14 369787 1.151860188 0 1.151860188 0.2079 0.1286 0.4343 0.832047023 PRD PRD -1.704788706 0.558794271 46.47008944 0 1 0 0 0 0 0 09013 11.02226473
09014 df BENITO JUAREZ 0 0 0 360478 0 0 0 0.429 0.1164 0.282 0.913609119 PRD PRD -2.448516172 0.043728779 23.24788382 0 1 0 0 0 0 0 09014 12.1351947
09015 df CUAUHTEMOC 0 0 0 516255 0 0 0 0.2327 0.1229 0.4661 0.867119046 PRD PRD -2.090020935 0.10526062 38.62675287 0 1 0 0 0 0 0 09015 11.49539686
09016 df Miguel Hidalgo 0 0 0 352640 0 0 0 0.3647 0.128 0.3426 0.878801874 PRD PRD -2.136808832 0.068254968 34.79138542 0 1 0 0 0 0 0 09016 11.75355627
09017 df Venustiano Carranza 0 0 0 462806 0 0 0 0.2465 0.1321 0.4317 0.846978361 PAN PRD -1.938198958 0.066076007 42.65385393 0 0 0 0 1 0 0 09017 11.23988064
10001 DUR CANATLAN 667495.46 15399 682894.46 31291 3.106014686 0.400199493 3.12781216 0.2327 0.5042 0.0294 0.755483641 PRI PRI -0.826076844 4.39542322 67.46532156 0 1 0.342910102 1 0 1 0 10001 4 10.17029207
10002 DUR CANELAS 1476828 0 1476828 4298 5.84240809 0 5.84240809 0.1465 0.7192 0.0078 0.637421323 PAN PRI 0.891351509 43.36075206 70.81497797 0 0 0.613075849 1 1 0 1 10002 3 9.671056962
10003 DUR CONETO DE COMONFORT 222433 0 222433 4554 3.908886779 0 3.908886779 0.288 0.5056 0.0094 0.719982437 PT PRI -0.157897938 8.812260536 72.59259259 0 0 0.500658762 1 0 1 0 10003 4 9.815415314
10004 DUR CUENCAME 2789342 22228 2811570 32805 4.454672279 0.517352063 4.462517696 0.2506 0.5833 0.0253 0.751928977 PAN PRI -0.736835647 2.812788196 67.86878123 0 0 0.295686633 1 1 0 1 10004 3 10.26456908
10005 DUR DURANGO 2217549.54 0 2217549.54 491436 1.706997787 0 1.706997787 0.3244 0.4259 0.0377 0.82947922 PRI PRI -1.67284993 1.692432092 43.47527103 0 1 0.123973417 0 0 1 0 10005 7 11.11283941
10006 DUR GENERAL SIMON BOLIVAR 1768877 61212 1830089 10644 5.119103153 1.909667763 5.152922788 0.0998 0.6529 0.0869 0.715792751 PRI PRI -0.256751721 2.0988361 78.13559322 0 1 0.658586997 1 0 0 1 10006 1 9.910207426
10007 DUR GOMEZ PALACIO 488095 0 488095 273315 1.024547001 0 1.024547001 0.173 0.6904 0.0442 0.81201853 PRI PRI -1.638339978 0.47671828 40.00384468 0 1 0.073065876 0 0 1 0 10007 6 10.99677862
10008 dur Guadalupe victoria 0 0 0 32011 0 0 0 0.3382 0.503 0.0406 0.790691673 PAN PRI -1.035863191 1.528646327 65.65782891 0 0 0.250070288 0 1 0 0 10008 5 10.84338057
10009 DUR GUANACEVI 1664264.1 0 1664264.1 10794 5.044612706 0 5.044612706 0.2479 0.6583 0.0128 0.690125692 PRI PRI 0.414753707 36.92832118 60.14281078 0 1 0.395590143 1 0 0 1 10009 4 10.12426838
10010 DUR HIDALGO 141670 0 141670 4619 3.455405886 0 3.455405886 0.2661 0.6674 0.008 0.738330457 PAN PRI -0.593104922 5.005512679 75.43720191 0 0 0.18077506 1 1 0 0 10010 4 9.896858691
10011 DUR INDE 400599 0 400599 6011 4.214263371 0 4.214263371 0.3243 0.619 0.0226 0.736567365 PRI PRI -0.638972336 2.326382905 76.5776699 0 1 0.158875395 1 0 0 0 10011 4 9.962088372
10012 DUR LERDO 576652 0 576652 112435 1.812992256 0 1.812992256 0.3593 0.4367 0.069 0.797836564 PAN PRI -1.307880733 1.249525668 45.85997316 0 0 0.165784676 0 1 1 0 10012 7 10.8378691
10013 DUR MAPIMI 1758775 142266 1901041 22367 4.377423352 1.996132096 4.454267233 0.2248 0.658 0.0231 0.757374836 PRI PRI -0.693542806 2.816002916 66.74816626 0 1 0.248356954 0 0 1 1 10013 4 10.4992062
10014 DUR MEZQUITAL 4595804 0 4595804 27512 5.124245202 0 5.124245202 0.3046 0.5928 0.0149 0.523710975 PRI PRI 2.048732481 73.04578131 68.16860465 0 1 0.670798197 1 0 1 1 10014 2 8.868000606
10015 DUR NAZAS 826687 129373 956060 12467 4.209309088 2.431614508 4.352691207 0.2411 0.4318 0.1133 0.75517722 PAN PRI -0.601266612 3.329263329 71.32731959 0 0 0.180476458 1 1 1 1 10015 5 10.29860748
10016 DUR NOMBRE DE DIOS 217400 0 217400 18039 2.568915776 0 2.568915776 0.183 0.3452 0.0403 0.744972893 PAN PRI -0.566409434 2.433951658 73.21685017 0 0 0.269693442 1 1 1 0 10016 7 10.19064851
10017 DUR OCAMPO 191025 0 191025 10156 2.986140337 0 2.986140337 0.3714 0.541 0.0345 0.752760885 PRI PRI -0.772334754 7.606308644 64.82199507 0 1 0.141295786 1 0 0 0 10017 6 10.33667584
10018 DUR ORO, EL 167124 0 167124 12247 2.684175278 0 2.684175278 0.3464 0.6062 0.0116 0.779675773 PRI PRI -0.989900139 3.199534613 64.58333333 0 1 0.124112027 1 0 0 0 10018 4 10.54941603 195
10019 DUR OTAEZ 1640569 0 1640569 5093 5.778030966 0 5.778030966 0.3169 0.631 0.0123 0.650506305 PAN PRI 1.081360417 52.96450525 70.18404908 0 0 0.730414294 1 1 0 1 10019 1 9.624839737
10020 DUR PANUCO DE CORONADO 252122 0 252122 12853 3.026058235 0 3.026058235 0.2305 0.6069 0.0371 0.765491101 PRI PRI -0.693740127 1.056561805 61.6745283 0 1 0.503384424 1 0 1 0 10020 3 10.43605984
10021 DUR PE?ON BLANCO 90764 0 90764 10490 2.267209789 0 2.267209789 0.3423 0.4285 0.1625 0.76564337 PAN PRI -0.468816967 3.307737744 72.96641036 0 0 0.215443279 1 1 0 0 10021 5 10.56241009
10022 dur Poanas 0 0 0 24331 0 0 0 0.2557 0.4585 0.0409 0.765574491 PRI PRI -0.899987961 1.040236342 75.8392435 0 1 0.212691628 1 0 0 0 10022 5 10.4192721
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10024 DUR RODEO 1265056 18526 1283582 12497 4.627213193 0.909240249 4.641610216 0.2503 0.5928 0.0965 0.74898625 PRI PRI -0.700318779 2.199329572 65.91368847 0 1 0.251660398 1 0 0 1 10024 3 10.08367665
10025 DUR SAN BERNARDO 183552 0 183552 4147 3.812454435 0 3.812454435 0.1871 0.7397 0.0286 0.76968855 PRI PRI -0.160113469 9.010989011 84.2345773 0 1 0.342416204 1 0 0 0 10025 1 10.716987
10026 DUR SAN DIMAS 753804 0 753804 21907 3.566973808 0 3.566973808 0.1636 0.6893 0.005 0.71511275 PRI PRI 0.14498178 37.47703613 51.20296114 0 1 0.433194869 1 0 0 1 10026 7 10.1435416
10027 DUR SAN JUAN DE GUADALUPE 1830823 0 1830823 6548 5.636931365 0 5.636931365 0.2307 0.6939 0.0102 0.692014315 PD PRI 0.070605055 15.81169847 75 0 0 0.677306048 1 0 0 1 10027 3 9.581870577
10028 DUR SAN JUAN DEL RIO 350493 0 350493 12290 3.385018936 0 3.385018936 0.1638 0.7 0.015 0.740252339 PRI PRI -0.347851396 3.823822163 74.00917814 0 1 0.44182262 1 0 1 0 10028 3 10.13528184
10029 DUR SAN LUIS DEL CORDERO 1051573 452713.03 1504286.03 2070 6.232460355 5.392271841 6.589900181 0.3092 0.6622 0.0067 0.732303801 PAN PRI -0.652629683 2.357563851 74.56790123 0 0 0.200483092 1 1 0 1 10029 3 9.979808713
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10031 DUR SANTA CLARA 654410 848951 1503361 6969 4.552855307 4.810705171 5.378611707 0.2198 0.6242 0.099 0.76217868 PRI PRI -0.335183938 2.269442035 81.1627907 0 1 0.408236476 0 0 0 1 10031 4 10.39169743
10032 DUR SANTIAGO PAPASQUIARO 917423 0 917423 43517 3.094760306 0 3.094760306 0.4342 0.4689 0.0094 0.772725407 PAN PRI -0.854747845 9.51422217 55.06994389 0 0 0.151320174 0 1 1 0 10032 5 10.62208172
10033 DUR SUCHIL 514322.12 288 514610.12 7331 4.264890914 0.038533195 4.265442852 0.2206 0.4976 0.1487 0.743113897 PT PRI -0.2040872 15.4319262 70.24519549 0 0 0.413313327 0 0 1 0 10033 5 10.38364408
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10036 DUR TLAHUALILO 1563721 142266 1705987 19918 4.375856797 2.097107648 4.461882984 0.1348 0.6892 0.0743 0.773618925 PRI PRI -0.97877141 2.148793837 62.18809981 0 1 0.227683502 1 0 0 1 10036 7 10.50319785
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11011 GaTO CORTAZAR 472400 0 472400 81359 1.917858113 0 1.917858113 0.4263 0.2355 0.1749 0.772899493 PAN PAN -0.980659857 2.219748887 54.05425973 0 1 0.217984489 0 1 1 0 11011 6 10.76339638
11012 GaTO CUERAMARO 678813.16 64 678877.16 25610 3.314396355 0.002495906 3.314487205 0.3765 0.3179 0.2141 0.735877838 PAN PAN -0.516382745 2.978403607 63.0278386 0 1 0.226474034 0 1 1 0 11012 7 10.47188577
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11018 GaTO JARAL DEL PROGRESO 199100 0 199100 31803 1.982437084 0 1.982437084 0.3445 0.3541 0.2385 0.760618134 PAN PAN -0.844188518 1.463878327 61.12791703 0 1 0.134735717 0 1 0 0 11018 7 10.75276726
11019 GaTO JERECUARO 2152200 35 2152235 55311 3.686649112 0.000632585 3.686664967 0.3783 0.3778 0.1172 0.675303383 PAN PAN 0.415374998 5.26844412 75.87006961 0 1 0.711612518 1 1 0 1 11019 6 9.947363377
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11021 GaTO MOROLEON 150000 0 150000 47132 1.430921379 0 1.430921379 0.3297 0.299 0.251 0.802559994 PRD PAN -1.418455664 0.567168668 43.96905133 0 0 0.046995672 0 0 0 0 11021 7 11.1670779
11022 GaTO OCAMPO 835000 740 835740 20984 3.708491442 0.034657398 3.70935557 0.5577 0.3508 0.0382 0.704117623 PAN PAN 0.084874396 7.709421552 70.30103719 0 1 0.456776592 1 1 0 1 11022 7 10.17629845
11023 GaTO PENJAMO 2859477.84 0 2859477.84 144426 3.034900736 0 3.034900736 0.2783 0.3546 0.2861 0.727967541 PRI PAN -0.275681274 4.149036366 64.98278195 0 0 0.341039702 1 0 1 0 11023 7 10.36226978 196
11024 GaTO PUEBLO NUEVO 296280 0 296280 10398 3.384184857 0 3.384184857 0.4175 0.4152 0.1284 0.722821539 PRI PAN -0.36394417 1.484860248 68.60789789 0 0 0.310636661 1 0 1 0 11024 5 10.34413229
11025 GaTO PURISIMA DEL RINCON 76892 0 76892 44778 0.999595514 0 0.999595514 0.462 0.4572 0.0321 0.766369536 PRI PAN -1.004537329 2.643032722 41.38105797 0 0 0.109652061 0 0 0 0 11025 6 10.83109127
11026 GaTO ROMITA 21246 0 21246 51825 0.343558913 0 0.343558913 0.2676 0.334 0.2185 0.70913476 PRI PAN -0.199560438 4.111915965 68.86425676 0 0 0.398745779 1 0 1 0 11026 7 10.17840302
11027 GaTO SALAMANCA 1001240 0 1001240 226654 1.68963116 0 1.68963116 0.5621 0.2072 0.0989 0.788598317 PAN PAN -1.222602111 2.207327093 45.93004984 0 1 0.222431548 0 1 1 0 11027 7 10.95689535
11028 GaTO SALVATIERRA 487400 0 487400 94558 1.817184877 0 1.817184877 0.3961 0.2751 0.1902 0.7482267 PAN PAN -0.80707214 1.883565328 53.66153306 0 1 0.208813638 0 1 1 0 11028 7 10.64666362
11029 GaTO SAN DIEGO DE LA UNION 1683656 0 1683656 34088 3.919821665 0 3.919821665 0.2537 0.2407 0.0367 0.685247626 PT PAN 0.311863925 7.566972914 72.58008357 0 0 0.451771885 1 0 0 1 11029 7 10.08532074
11030 GaTO SAN FELIPE 1398563.85 184 1398747.85 95359 2.751512008 0.001927691 2.751635166 0.3973 0.3349 0.078 0.704155036 PAN PAN 0.232935058 8.831899722 69.35346767 0 1 0.46256777 1 1 0 1 11030 7 10.26435496
11031 GaTO SAN FRANCISCO DEL RINCON 76892 0 76892 100239 0.569332237 0 0.569332237 0.4046 0.4673 0.0642 0.784022475 PRI PAN -1.115939222 3.068068981 39.94757174 0 0 0.164357186 0 0 0 0 11031 7 11.01390193
11032 GaTO SAN JOSE ITURBIDE 326476.09 0 326476.09 54661 1.942008651 0 1.942008651 0.2305 0.2626 0.157 0.749945489 Convergencia PAN -0.47425926 4.908079251 50.76884295 0 0 0.310276065 1 0 0 1 11032 5 10.62562292
11033 GaTO SAN LUIS DE LA PAZ 1819400 0 1819400 96729 2.98614903 0 2.98614903 0.4481 0.2743 0.0734 0.727852196 PAN PAN -0.129670611 11.95691992 61.20025812 0 1 0.318828893 1 1 0 1 11033 7 10.49243205
11034 GaTO SANTA CATARINA 549764.68 56 549820.68 4533 4.806317899 0.012278163 4.806418923 0.2965 0.5 0.0657 0.609042418 PRI PAN 0.282549131 13.08900524 69.55665025 0 0 0.65740128 1 0 0 1 11034 2 8.566747653
11035 GaTO SANTA CRUZ DE JUVENTINO ROSA 389800 0 389800 65479 1.939180937 0 1.939180937 0.3644 0.3385 0.0872 0.72887371 PVEM PAN -0.365015046 5.002172159 65.52513906 0 0 0.230608287 0 0 0 0 11035 7 10.52485123
11036 GaTO SANTIAGO MARAVATIO 100000 0 100000 7151 2.706986848 0 2.706986848 0.1922 0.4158 0.3432 0.711412821 PRI PAN -0.454817481 1.44989339 62.23728814 0 0 0.405537687 0 0 0 0 11036 2 10.04322235
11037 GaTO SILAO 1088790 28 1088818 134337 2.208814405 0.000208409 2.208837297 0.4165 0.3328 0.1243 0.754495718 PAN PAN -0.71648023 2.666043031 51.65180655 0 1 0.246879117 0 1 0 0 11037 7 10.57724965
11038 GaTO TARANDACUAO 150000 12 150012 11583 2.635480437 0.001035465 2.635554699 0.3522 0.4838 0.0941 0.752748641 PRI PAN -0.735269091 2.974566576 73.03441743 0 0 0.129931797 0 0 0 0 11038 7 10.49668564
11039 GaTO TARIMORO 263700 0 263700 37418 2.085350342 0 2.085350342 0.2971 0.3613 0.2775 0.725181338 PRI PAN -0.388122463 3.127192272 64.69459546 0 0 0.2721952 1 0 0 1 11039 7 10.41491828
11040 GaTO TIERRA BLANCA 818100 0 818100 14515 4.049388753 0 4.049388753 0.1994 0.2459 0.2448 0.615609985 PRD PAN 0.735950946 17.10076112 62.36737401 0 0 0.652428522 1 0 0 1 11040 6 9.049627938
11041 GaTO URIANGATO 329900 0 329900 52931 1.97860446 0 1.97860446 0.3972 0.443 0.0962 0.778631844 PRI PAN -1.197308258 0.694139019 48.69962696 0 0 0.055732935 0 0 0 0 11041 7 10.92201557
11042 GaTO VALLE DE SANTIAGO 808731.32 0 808731.32 130821 1.97157353 0 1.97157353 0.1446 0.2873 0.4655 0.747502515 PRD PAN -0.575249719 2.05986283 64.03019363 0 0 0.363626635 1 0 1 0 11042 6 10.57669662
11043 GaTO VICTORIA 1643160.44 0 1643160.44 17764 4.53795568 0 4.53795568 0.5101 0.3826 0.034 0.656252742 PAN PAN 0.637240009 20.82908019 64.73317865 0 1 0.715773474 1 1 0 1 11043 5 9.48276304
11044 GaTO VILLAGRAN 500000 0 500000 45941 2.475152947 0 2.475152947 0.2002 0.3397 0.062 0.767277807 PRI PAN -0.935471289 2.589523202 49.52248016 0 0 0.232472084 0 0 1 0 11044 7 10.7225151
11045 GaTO XICHU 5275064 0 5275064 11323 6.146054249 0 6.146054249 0.4489 0.4717 0.0068 0.637298537 PRI PAN 1.167322194 24.61286209 77.9819579 0 0 0.880950278 1 0 0 1 11045 3 9.492332534
11046 GaTO YURIRIA 984497 0 984497 73820 2.662805492 0 2.662805492 0.367 0.3262 0.1678 0.734356635 PAN PAN -0.395171391 1.995334157 61.57210402 0 1 0.345705771 1 1 1 0 11046 5 10.58444441
12001 GRO ACAPULCO DE JUAREZ 2009411.14 0 2009411.14 722499 1.330040293 0 1.330040293 0.0697 0.2263 0.4208 0.789845992 PRD PRI -0.937578665 1.081321498 62.07761674 1 0 0.206367068 0 0 1 0 12001 7 10.69124131
12002 GRO AHUACUOTZINGO 1005051.95 0 1005051.95 19388 3.967247034 0 3.967247034 0.0183 0.6142 0.2664 0.56566976 PRD PRI 1.675198839 16.66139074 83.85321101 1 0 0.742985352 1 0 1 1 12002 1 9.36392674
12003 GRO AJUCHITLAN DEL PROGRESO 928009.95 0 928009.95 41266 3.156510433 0 3.156510433 0.0174 0.4646 0.467 0.644314235 PRD PRI 1.20381419 13.0354376 76.9434922 1 0 0.681674987 1 0 0 1 12003 7 9.696472007
12004 GRO ALCOZAUCA DE GUERRERO 1173176.81 0 1173176.81 15828 4.319091419 0 4.319091419 0.0031 0.3858 0.5334 0.509103638 PRD PRI 1.972194541 8.993922152 79.58477509 1 0 0.924943139 1 0 0 1 12004 7 8.891890661
12005 GRO ALPOYECA 102268.35 0 102268.35 6062 2.883145576 0 2.883145576 0.0143 0.4296 0.5152 0.703126827 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.20818264 6.646320787 83.42391304 1 0 0.628505444 0 0 1 1 12005 4 10.08399014
12006 GRO APAXTLA 389260 0 389260 13146 3.421343999 0 3.421343999 0.0323 0.4058 0.53 0.709207593 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.04073439 8.089106564 64.13449564 1 0 0.320249506 0 0 0 1 12006 7 9.996769526
12007 GRO ARCELIA 920044.41 0 920044.41 32818 3.368493372 0 3.368493372 0.0351 0.4984 0.3785 0.717530808 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.092764505 8.19793891 57.28587319 1 0 0.420958011 1 0 0 1 12007 4 10.25897157
12008 GRO ATENANGO DEL RIO 1080183.1 0 1080183.1 8504 4.852191113 0 4.852191113 0.013 0.5453 0.313 0.656057286 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.83760923 5.179665906 67.34693878 1 0 0.509760113 1 0 1 1 12008 1 9.839843238
12009 GRO ATLAMAJALCINGO DEL MONTE 805653.06 0 805653.06 5080 5.072627589 0 5.072627589 0.0264 0.2881 0.541 0.557754039 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.76612871 24.2373238 70.82018927 1 0 0.919291339 1 0 0 1 12009 4 8.892904665
12010 GRO ATLIXTAC 1132278.16 0 1132278.16 21407 3.986998614 0 3.986998614 0.0588 0.6722 0.1271 0.498550599 Alianza (PRI-PVEM) PRI 2.557140901 42.58798776 93.62862754 1 0 0.920493297 1 0 1 1 12010 1 9.048103407
12011 GRO ATOYAC DE ALVAREZ 1537678.12 0 1537678.12 61736 3.254525437 0 3.254525437 0.05 0.4541 0.3918 0.727587771 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.107603516 6.569787535 75.3149525 1 0 0.495172995 1 0 0 1 12011 7 10.12989862
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12013 GRO AZOYU 659560 0 659560 32400 3.061369728 0 3.061369728 0.0261 0.5292 0.3395 0.673035013 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.786455472 9.599798165 80.1594114 1 0 0.694135802 1 0 0 1 12013 7 9.725862256
12014 gro Benito Juárez 0 0 0 15448 0 0 0 0.0182 0.4908 0.4676 0.752729082 PRD PRI -0.457048946 5.032637076 68.52791878 1 0 0.38775246 1 0 0 1 12014 7 10.23670818
12015 gro Buenavista de Cuéllar 0 0 0 12619 0 0 0 0.1292 0.3151 0.172 0.759728964 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.633506603 2.662816811 65.63653137 1 0 0.208019653 0 0 0 0 12015 7 10.55832593
12016 GRO COAHUAYUTLA DE JOSE MARIA IZA 3267439.84 0 3267439.84 15372 5.36390793 0 5.36390793 0.0264 0.4087 0.5377 0.602016777 PRD PRI 1.984242583 46.20817334 85.94684385 1 0 0.678181109 1 0 0 1 12016 7 9.43706392
12017 GRO COCULA 380400 0 380400 15666 3.230088105 0 3.230088105 0.0524 0.5444 0.3317 0.701331951 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.185914978 4.28700361 74.53044963 1 0 0.359057832 0 0 1 1 12017 7 9.976217202
12018 GRO COPALA 297660 0 297660 13060 3.169338061 0 3.169338061 0.0048 0.6435 0.2232 0.689228593 PRD PRI 0.455741153 5.984032246 79.39927184 1 0 0.558192956 0 0 0 1 12018 6 9.905019425
12019 GRO COPALILLO 1409628 0 1409628 12730 4.716109924 0 4.716109924 0.0232 0.4274 0.2779 0.557693844 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.875751902 15.15658618 79.95505618 1 0 0.550274941 1 0 1 1 12019 7 9.301285756
12020 GRO COPANATOYAC 889018.05 0 889018.05 15753 4.050651105 0 4.050651105 0.0103 0.3576 0.4994 0.508127882 PRD PRI 2.206986255 28.14165042 77.64838467 1 0 1.003618358 1 0 0 1 12020 2 8.857344962
12021 GRO COYUCA DE BENITEZ 4564122.81 0 4564122.81 69059 4.206037915 0 4.206037915 0.0694 0.4416 0.4118 0.700196521 PRD PRI 0.398118624 6.926622284 73.86543873 1 0 0.684342374 1 0 0 1 12021 6 9.953281701 197
12022 GRO COYUCA DE CATALAN 2473553.84 0 2473553.84 46172 3.999531827 0 3.999531827 0.0193 0.5543 0.3931 0.668853591 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.854722073 16.91037788 60.73044602 1 0 0.574698952 1 0 0 1 12022 6 10.00528455
12023 GRO CUAJINICUILAPA 138335.1 0 138335.1 25641 1.855528053 0 1.855528053 0.0318 0.4759 0.4106 0.661195092 PAN PRI 0.761112282 8.880461405 78.26342899 1 0 0.573885574 1 1 0 1 12023 7 9.833213517
12024 GRO CUALAC 199238 0 199238 6575 3.443693411 0 3.443693411 0.0055 0.5189 0.4191 0.637528908 PRD PRI 0.934974362 15.87571495 71.85273159 1 0 0.780228137 1 0 1 1 12024 2 9.417194324
12025 GRO CUAUTEPEC 312721 0 312721 15156 3.074242045 0 3.074242045 0.0134 0.4757 0.3856 0.644560388 PRI PRI 1.127823158 6.765215075 87.85522788 1 1 0.772961203 1 0 1 1 12025 6 9.534450469
12026 GRO CUETZALA DEL PROGRESO 409730 0 409730 9869 3.749900962 0 3.749900962 0.0392 0.4703 0.4567 0.647554926 PRD PRI 0.998104512 3.921969155 85.34599729 1 0 0.579592664 1 0 0 1 12026 2 9.647177935
12027 gro Cutzamala de Pinzón 0 0 0 26166 0 0 0 0.0118 0.5534 0.4018 0.6603141 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.631963527 8.446233646 65.24216524 1 0 0.605939005 1 0 0 1 12027 7 9.922799121
12028 GRO CHILAPA DE ALVAREZ 4020707.53 0 4020707.53 102853 3.691171491 0 3.691171491 0.0288 0.4613 0.2806 0.606182144 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.420344546 16.66882206 79.50025313 1 0 0.706931251 1 0 0 1 12028 5 9.741518827
12029 GRO CHILPANCINGO DE LOS BRAVO 2543941.18 0 2543941.18 192947 2.652161313 0 2.652161313 0.0862 0.4721 0.287 0.812315331 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.05064172 2.616253071 47.93939846 1 0 0.276915422 0 0 0 1 12029 6 10.98502359
12030 GRO FLORENCIO VILLARREAL 487886.69 0 487886.69 19061 3.28076346 0 3.28076346 0.0228 0.492 0.1653 0.692608929 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.502657533 5.25477707 72.52973468 1 0 0.522795236 1 0 0 1 12030 7 9.893266174
12031 GRO GENERAL CANUTO A. NERI 1053000 0 1053000 7687 4.9271415 0 4.9271415 0.0377 0.4027 0.46 0.650129676 PRD PRI 1.165888102 15.07230994 84.44193912 1 0 0.533368024 1 0 0 1 12031 1 9.53551757
12032 GRO GENERAL HELIODORO CASTILLO 6130164.12 0 6130164.12 35625 5.153723769 0 5.153723769 0.0352 0.727 0.1895 0.638182723 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.759244326 44.06789299 88.09140179 1 0 0.616982456 1 0 1 1 12032 2 9.607135639
12033 GRO HUAMUXTITLAN 620480.93 0 620480.93 14291 3.793635801 0 3.793635801 0.0189 0.4214 0.5041 0.694566368 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.100095966 3.290495693 74.55143541 1 0 0.457630677 1 0 1 1 12033 4 10.05343521
12034 GRO HUITZUCO DE LOS FIGUEROA 662368.16 0 662368.16 35668 2.974016978 0 2.974016978 0.0546 0.5456 0.2967 0.711961342 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.014220565 3.233210541 63.0637166 1 0 0.326903667 0 0 0 1 12034 2 10.04019972
12035 gro Iguala de independencia 0 0 0 123960 0 0 0 0.071 0.3733 0.4441 0.791287284 PRD PRI -1.047160345 4.278323596 51.21924037 1 0 0.206114876 0 0 0 0 12035 7 10.72932711
12036 GRO IGUALAPA 1229747 0 1229747 10192 4.801214365 0 4.801214365 0.0966 0.5541 0.2886 0.63797241 PAN PRI 1.233161372 14.08619314 87.08733807 1 0 0.706436421 1 1 0 1 12036 2 9.505294772
12037 GRO IXCATEOPAN DE CUAUHTEMOC 916760 0 916760 7119 4.865813845 0 4.865813845 0.0201 0.4129 0.5254 0.695815644 PRD PRI 0.490181247 5.629608622 70.2094647 1 0 0.311139205 1 0 0 1 12037 2 9.825768111
12038 GRO JOSE AZUETA 2721836 0 2721836 95548 3.383935335 0 3.383935335 0.1225 0.3292 0.429 0.792131784 PRD PRI -1.029216886 3.598240531 44.81895169 1 0 0.146680203 0 0 0 1 12038 5 10.92289338
12039 GRO JUAN R. ESCUDERO 932057.05 0 932057.05 21994 3.769947493 0 3.769947493 0.0201 0.4608 0.4571 0.706221811 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.189132346 3.912002946 72.38377844 1 0 0.491270346 1 0 0 1 12039 7 9.974629143
12040 GRO LEONARDO BRAVO 2362787.04 0 2362787.04 22906 4.645846059 0 4.645846059 0.0551 0.6039 0.277 0.682085934 PAN PRI 0.747701162 6.500905357 86.37811505 1 0 0.609229023 0 1 1 1 12040 6 10.16588608
12041 GRO MALINALTEPEC 3176650.85 0 3176650.85 34925 4.52131411 0 4.52131411 0.0067 0.2771 0.645 0.59157193 PRD PRI 2.145232135 54.84302715 87.11832061 1 0 0.834216178 1 0 0 1 12041 6 8.949824278
12042 GRO MARTIR DE CUILAPAN 1360012.03 0 1360012.03 13801 4.600604333 0 4.600604333 0.0378 0.3757 0.2031 0.585211104 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.468567682 4.670169294 87.93450882 1 0 0.761176726 1 0 1 1 12042 5 9.475306181
12043 GRO METLATONOC 2659877.8 0 2659877.8 30039 4.494769005 0 4.494769005 0.0153 0.302 0.6065 0.388554055 PRD PRI 3.389643353 65.85605419 89.88836758 1 0 0.89949732 1 0 1 1 12043 7 8.705152957
12044 GRO MOCHITLAN 210989 0 210989 10133 3.082917161 0 3.082917161 0.0266 0.618 0.2745 0.689545883 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.562111785 13.65332258 75.90310242 1 0 0.664660022 1 0 0 1 12044 3 10.00977931
12045 GRO OLINALA 1638020.62 0 1638020.62 22645 4.2950347 0 4.2950347 0.0397 0.5085 0.3645 0.605485152 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.594611358 19.12479741 77.87436904 1 0 0.595054096 1 0 1 1 12045 2 9.491235093
12046 GRO OMETEPEC 890121 0 890121 50356 2.927269415 0 2.927269415 0.0226 0.6009 0.2692 0.670676441 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.838623271 15.08661354 73.83075771 1 0 0.577686869 0 0 0 1 12046 5 9.924138079
12047 GRO PEDRO ASCENCIO ALQUISIRAS 64000 0 64000 7852 2.213840171 0 2.213840171 0.0234 0.5815 0.3441 0.602682857 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.926386155 54.24685656 79.40797941 1 0 0.545084055 1 0 0 1 12047 1 9.375072758
12048 GRO PETATLAN 2242340 0 2242340 46328 3.899978738 0 3.899978738 0.083 0.3702 0.4785 0.738586911 PRD PRI -0.061318142 10.32693192 64.12757172 1 0 0.312553963 0 0 0 1 12048 7 10.45212986
12049 gro Pilcaya 0 0 0 10851 0 0 0 0.2093 0.4407 0.2259 0.730622239 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.171934846 5.421013413 81.38595401 1 0 0.473228274 1 0 0 1 12049 6 10.29410877
12050 gro Pungarabato 0 0 0 34740 0 0 0 0.0547 0.4362 0.4501 0.760453863 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.678370218 1.812459934 46.00134976 1 0 0.251583189 0 0 0 1 12050 7 10.6433427
12051 GRO QUECHULTENANGO 834774 0 834774 32541 3.2829014 0 3.2829014 0.0343 0.3703 0.5184 0.604689921 PRD PRI 1.470285102 16.24627237 84.77020602 1 0 0.67084601 1 0 1 1 12051 5 9.451380659
12052 GRO SAN LUIS ACATLAN 1293518.54 0 1293518.54 36813 3.587332425 0 3.587332425 0.0306 0.5153 0.3212 0.612668376 PRD PRI 1.748514006 38.21365832 84.55404245 1 0 0.789395051 1 0 0 1 12052 7 9.471429672
12053 GRO SAN MARCOS 133018.86 0 133018.86 48782 1.31555052 0 1.31555052 0.0357 0.5545 0.2331 0.669844515 PAN PRI 0.932662467 5.792480954 81.95797027 1 0 0.615185929 1 1 0 1 12053 2 9.696680433
12054 GRO SAN MIGUEL TOTOLAPAN 1905762.89 0 1905762.89 28986 4.20091987 0 4.20091987 0.0083 0.3726 0.584 0.615636881 PRD PRI 1.925943325 45.60002801 86.99293809 1 0 0.664631201 1 0 0 1 12054 1 9.495375531
12055 GRO TAXCO DE ALARCON 1014576 0 1014576 100245 2.408831943 0 2.408831943 0.1996 0.5016 0.2084 0.767240551 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.458428702 2.549540719 59.38586327 1 0 0.329991521 0 0 0 0 12055 7 10.64860669
12056 GRO TECOANAPA 848068.28 0 848068.28 43128 3.028392257 0 3.028392257 0.0438 0.4374 0.2878 0.666777549 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.94493119 10.72231065 85.95460073 1 0 0.709399926 1 0 1 1 12056 7 9.581409522
12057 GRO TECPAN DE GALEANA 5263224 0 5263224 60313 4.480345542 0 4.480345542 0.0675 0.4253 0.4301 0.723736435 PRI PRI 0.025218047 9.612517381 64.55029329 1 1 0.362774195 0 0 0 1 12057 7 10.14343201
12058 GRO TELOLOAPAN 1127552 0 1127552 53950 3.086484098 0 3.086484098 0.017 0.2334 0.5755 0.703561794 PRD PRI 0.324950349 10.60725998 67.23898984 1 0 0.372011121 1 0 0 1 12058 6 10.05567026
12059 GRO TEPECOACUILCO DE TRUJANO 316843.1 0 316843.1 30838 2.422537985 0 2.422537985 0.0396 0.5389 0.359 0.683575001 PRD PRI 0.431429295 5.101267907 70.10366275 1 0 0.382806927 1 0 1 1 12059 2 9.953847465
12060 GRO TETIPAC 1076898 0 1076898 13318 4.405014617 0 4.405014617 0.1789 0.6023 0.1078 0.675042393 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.755853492 14.51320755 79.83226837 1 0 0.622090404 1 0 0 1 12060 2 9.663539765
12061 gro Tixtla de guerrero 0 0 0 33620 0 0 0 0.0473 0.4844 0.3162 0.731439671 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.205287907 5.09105209 64.75958062 1 0 0.393813206 0 0 0 0 12061 7 10.24249366
12062 GRO TLACOACHISTLAHUACA 1487694.28 0 1487694.28 15696 4.562072121 0 4.562072121 0.0394 0.4532 0.1245 0.511408524 PT PRI 2.409443807 34.21784998 90.63279655 1 0 0.749235474 1 0 0 1 12062 4 9.353325718
12063 GRO TLACOAPA 1119505.16 0 1119505.16 9195 4.810162091 0 4.810162091 0.0299 0.4312 0.4545 0.577937159 PRD PRI 2.095640202 69.96722053 81.13039608 1 0 0.848830886 1 0 0 1 12063 5 8.946438774
12064 GRO TLALCHAPA 352000 0 352000 12942 3.3392606 0 3.3392606 0.0219 0.4871 0.4658 0.684718425 PRD PRI 0.484150161 5.239144116 66.03582291 1 0 0.63939113 1 0 0 1 12064 4 9.951537107
12065 GRO TLALIXTAQUILLA DE MALDONADO 1511002.38 0 1511002.38 6699 5.422993958 0 5.422993958 0.1029 0.5417 0.336 0.614367803 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.993399449 3.921863261 87.28888889 1 0 0.799373041 1 0 1 1 12065 1 9.418742643 198
12066 GRO TLAPA DE COMONFORT 2991606.26 0 2991606.26 57346 3.973450195 0 3.973450195 0.0238 0.3054 0.5747 0.684376614 PRD PRI 0.320956989 11.62008976 56.77067322 1 0 0.516949744 0 0 0 1 12066 4 9.994800383
12067 gro tlapehuala 0 0 0 22677 0 0 0 0.0534 0.5605 0.3475 0.683770147 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.324125056 4.217427695 64.61916462 1 0 0.624200732 1 0 0 1 12067 4 9.980898737
12068 GRO UNION DE ISIDORO MONTES DE OC 1517999 0 1517999 27619 4.024675168 0 4.024675168 0.0418 0.4087 0.5097 0.69162197 PRD PRI 0.491498381 12.1602023 64.45880452 1 0 0.662949419 1 0 0 1 12068 6 10.00678495
12069 GRO XALPATLAHUAC 757316.9 0 757316.9 11687 4.186618928 0 4.186618928 0.0193 0.3498 0.5216 0.514548223 Alianza (PRI-PVEM) PRI 2.066106944 6.260824385 75.02787068 1 0 0.968169761 1 0 0 1 12069 1 8.863223106
12070 GRO XOCHIHUEHUETLAN 89600 0 89600 7863 2.517304606 0 2.517304606 0.0274 0.3882 0.2966 0.634087343 PT PRI 0.819210044 2.734976888 73.99829497 1 0 0.541777947 0 0 1 1 12070 7 9.557689283
12071 GRO XOCHISTLAHUACA 966741 0 966741 22781 3.771295143 0 3.771295143 0.1057 0.5827 0.2195 0.498411951 Alianza (PRI-PVEM) PRI 2.488892687 47.7343293 89.27295771 1 0 0.763135947 1 0 0 1 12071 3 9.231634076
12072 GRO ZAPOTITLAN TABLAS 855782.13 0 855782.13 10271 4.434621868 0 4.434621868 0.1482 0.5748 0.182 0.538524157 PAN PRI 2.237331161 47.94853612 93.35250879 1 0 0.874793107 1 1 0 1 12072 5 8.887054203
12073 GRO ZIRANDARO 311420 0 311420 23563 2.654402099 0 2.654402099 0.0357 0.3842 0.5569 0.638730789 PRD PRI 1.27083116 22.27727192 73.55595668 1 0 0.542800153 1 0 0 1 12073 7 9.833966568
12074 GRO ZITLALA 2442223.4 0 2442223.4 17361 4.95352136 0 4.95352136 0.1154 0.5336 0.266 0.580966868 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.787083772 10.08515322 92.98431539 1 0 0.816773227 1 0 0 1 12074 1 9.552931749
12075 GRO EDUARDO NERI 345554.82 0 345554.82 40064 2.264371193 0 2.264371193 0.1002 0.6155 0.1999 0.701077365 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.22486068 5.190939817 66.07569355 1 0 0.389002596 0 0 0 1 12075 2 10.11287929
12076 GRO ACATEPEC 2335315.5 0 2335315.5 25060 4.545303046 0 4.545303046 0.0107 0.3989 0.4251 0.518529639 PRD PRI 2.792079069 85.67399657 94.02717635 1 0 0.920391061 1 0 0 1 12076 . 8.847655307
13001 HGO ACATLAN 609082 49350 658432 18619 3.517881374 1.294869154 3.593564038 0.2858 0.5028 0.0503 0.696757162 PAN PRI 0.276284489 13.51439435 73.40073529 1 0 0.620334067 1 1 0 1 13001 1 10.16982387
13002 HGO ACAXOCHITLAN 380438.24 0 380438.24 36978 2.42376076 0 2.42376076 0.2604 0.5313 0.0518 0.61295783 PAN PRI 0.860018905 8.4982284 77.12082262 1 0 0.534101358 1 1 0 1 13002 5 9.501375099
13003 HGO ACTOPAN 1405055.34 36300 1441355.34 46010 3.451194519 0.581633843 3.475902841 0.0984 0.4745 0.3271 0.778480146 PRD PRI -0.939677514 5.503137754 62.672004 1 0 0.261138883 0 0 0 1 13003 5 10.60736193
13004 HGO AGUA BLANCA DE ITURBIDE 730245 89379 819624 8515 4.463143791 2.442055947 4.577351701 0.186 0.477 0.2434 0.658906073 PRI PRI 0.64477887 41.70021312 75.74796011 1 1 0.745742807 1 0 0 1 13004 2 9.754165609
13005 HGO AJACUBA 262174 126130 388304 14507 2.948233926 2.271550811 3.323836178 0.13 0.4333 0.2729 0.75251712 PRI PRI -0.745799129 2.306356374 70.01671043 1 1 0.160612118 0 0 0 0 13005 6 10.44106589
13006 HGO ALFAJAYUCAN 1014803 99997 1114800 17018 4.104808874 1.928030524 4.197308861 0.0942 0.435 0.3487 0.725199547 PRD PRI 0.169717622 11.28268844 81.65958399 1 0 0.577329886 1 0 0 1 13006 3 10.32977945
13007 HGO ALMOLOYA 526271.39 42177 568448.39 10290 3.954008433 1.629011851 4.029677995 0.2486 0.5023 0.0229 0.729257138 PRI PRI -0.181912114 5.978633735 76.37989516 1 1 0.612730807 1 0 0 0 13007 5 10.35203939
13008 HGO APAN 41853 41852 83705 39513 0.722327764 0.722315473 1.137325413 0.2255 0.3987 0.0625 0.776013332 PT PRI -1.029995074 5.058286356 64.75146199 1 0 0.259281755 0 0 0 0 13008 7 10.68274434
13009 HGO ARENAL, EL 511473 65000 576473 14223 3.609862726 1.717406288 3.72644113 0.1526 0.6836 0.0891 0.746602523 PRI PRI -0.312076719 6.140102099 72.45668592 1 1 0.552977572 1 0 0 0 13009 2 10.25028814
13010 HGO ATITALAQUIA 85367 85367 170734 21636 1.598498277 1.598498277 2.185062007 0.2546 0.4633 0.1979 0.813257487 PAN PRI -1.283426775 1.980978891 55.81118604 1 0 0.124560917 0 1 0 0 13010 7 10.96671046
13011 HGO ATLAPEXCO 1420649.79 270000 1690649.79 18029 4.379498892 2.771079597 4.551494141 0.2304 0.4178 0.2347 0.65499082 PRI PRI 1.026072852 9.206933066 83.57230643 1 1 0.861389983 1 0 0 1 13011 4 10.10142613
13012 HGO ATOTONILCO EL GRANDE 1768576 39000 1807576 25423 4.256548209 0.929816436 4.278054426 0.4755 0.4218 0.0361 0.727060955 PAN PRI -0.124169765 14.0076427 70.50382653 1 0 0.577823231 1 1 0 0 13012 7 10.27898819
13013 HGO ATOTONILCO DE TULA 21274 21274 42548 24848 0.618512793 0.618512793 0.997808403 0.2717 0.4209 0.1838 0.802904172 PAN PRI -1.127447482 2.618140553 51.08681995 1 0 0.170637476 0 1 0 0 13013 7 10.81132319
13014 HGO CALNALI 664764.4 161782 826546.4 16381 3.727653666 2.386576735 3.940758707 0.4362 0.4418 0.031 0.668494473 PAN PRI 0.622086908 10.84818685 83.10392978 1 0 0.970331482 1 1 0 1 13014 5 9.939966117
13015 HGO CARDONAL 2665426.8 104094 2769520.8 16943 5.064601167 1.966241515 5.102673847 0.0719 0.6204 0.1887 0.726293573 PRI PRI 0.179160087 14.45203445 73.94675627 1 1 0.705010919 1 0 0 1 13015 2 10.45470912
13016 HGO CUAUTEPEC DE HINOJOSA 353664 0 353664 45110 2.179290889 0 2.179290889 0.3509 0.4124 0.0785 0.72401423 PRI PRI -0.185338501 6.785212915 73.63557609 1 1 0.401684771 1 0 0 0 13016 5 10.25432742
13017 HGO CHAPANTONGO 381707 163821 545528 11257 3.552727847 2.744241432 3.901189012 0.146 0.5698 0.225 0.714512873 PRI PRI 0.070085061 6.669666967 85.01191895 1 1 0.568979302 1 0 0 1 13017 2 10.06550145
13018 HGO CHAPULHUACAN 1352036 100000 1452036 20362 4.210644435 1.77683345 4.280977224 0.0827 0.5545 0.2764 0.672079618 PRI PRI 0.61526035 18.8654093 86.2234748 1 1 0.660298595 1 0 0 1 13018 2 9.972202721
13019 HGO CHILCUAUTLA 779054 175274 954328 15069 3.964598708 2.536188054 4.164034575 0.0424 0.5642 0.2883 0.744759869 PRD PRI -0.095203313 4.859763036 78.75583969 1 0 0.567390006 1 0 0 1 13019 2 10.4999184
13020 HGO ELOXOCHITLAN 1116260 59904 1176164 3044 5.907289903 3.029136549 5.959425866 0.0508 0.4843 0.4085 0.712346111 PRD PRI 0.115565851 6.553559548 88.04780876 1 0 0.684954008 1 0 0 1 13020 4 10.29331365
13021 HGO EMILIANO ZAPATA 42677 42677 85354 12281 1.498515905 1.498515905 2.073182683 0.1641 0.4554 0.2052 0.79052549 PRI PRI -1.288714698 0.918861268 61.46520147 1 1 0.1123687 0 0 0 0 13021 6 10.73653778
13022 HGO EPAZOYUCAN 671588 82152 753740 11054 4.123178211 2.132019744 4.236814163 0.3637 0.4494 0.0715 0.76279612 PRI PRI -0.541778167 5.504087193 70.28350515 1 1 0.447801701 1 0 0 0 13022 5 10.45526818
13023 HGO FRANCISCO I. MADERO 74784 0 74784 28492 1.28778167 0 1.28778167 0.1264 0.4729 0.3034 0.782282044 PRI PRI -0.872297166 3.117835855 62.66343826 1 1 0.172153587 0 0 0 0 13023 7 10.62677088
13024 HGO HUASCA DE OCAMPO 944743.29 133463 1078206.29 15308 4.138611143 2.274032643 4.268776341 0.2207 0.5019 0.1694 0.708992405 PRI PRI 0.164361474 16.1173607 77.04678363 1 1 0.545466423 1 0 0 1 13024 2 10.03586743
13025 HGO HUAUTLA 1268359.1 84791 1353150.1 23339 4.013587207 1.533208426 4.077165625 0.2287 0.4502 0.1777 0.686781701 PRI PRI 0.704926234 6.05250679 87.61333519 1 1 1.014824971 1 0 0 1 13025 2 10.00929113
13026 HGO HUAZALINGO 806689.66 360036 1166725.66 11130 4.296997682 3.507005237 4.661806662 0.1216 0.4914 0.2527 0.63281306 PRI PRI 1.313267915 35.36861149 91.98998748 1 1 0.921383648 1 0 0 1 13026 7 9.674699158
13027 HGO HUEHUETLA 2490803.22 199070 2689873.22 25098 4.607598195 2.189607609 4.68374847 0.0632 0.627 0.2089 0.598930155 PRI PRI 1.554811281 18.80186931 92.21320231 1 1 0.857040402 1 0 0 1 13027 3 9.736157064
13028 HGO HUEJUTLA DE REYES 1533415.09 163951 1697366.09 108239 2.719117859 0.922158607 2.814309299 0.277 0.4771 0.1024 0.688349787 PAN PRI 0.442416116 11.49376816 71.965336 1 0 0.656417742 1 1 0 1 13028 4 10.01337652
13029 HGO HUICHAPAN 526100 88800 614900 38044 2.696566153 1.2042146 2.842747983 0.3082 0.5186 0.0494 0.762266103 PAN PRI -0.508983251 4.93526437 68.34850455 1 0 0.33881821 1 1 0 1 13029 2 10.47606236
13030 HGO IXMIQUILPAN 2286789.13 421707 2708496.13 75833 3.438993799 1.881142401 3.603228682 0.1329 0.5348 0.1856 0.758646458 PRI PRI -0.638688541 3.559844739 66.41156099 1 1 0.393694038 1 0 0 1 13030 4 10.55233184
13031 HGO JACALA DE LEDEZMA 1247188 145667 1392855 12895 4.582093231 2.509306045 4.691486608 0.0995 0.5097 0.2796 0.699809592 PRI PRI 0.069823942 8.184663537 75.0631845 1 1 0.565335401 1 0 0 1 13031 1 10.16204412
13032 HGO JALTOCAN 276359.6 0 276359.6 10100 3.34506209 0 3.34506209 0.1845 0.4466 0.2928 0.641324875 PRI PRI 0.657773717 8.171978949 86.66430845 1 1 0.76039604 0 0 0 1 13032 2 9.882330742
13033 HGO JUAREZ HIDALGO 608516 299096 907612 3207 5.250943645 4.546093905 5.649008274 0.0592 0.6072 0.2899 0.709709639 PRI PRI 0.2082517 9.00250941 82.23896663 1 1 0.869971936 1 0 0 1 13033 1 10.45864419 199
13034 HGO LOLOTLA 964057.38 165139 1129196.38 9867 4.592137806 2.875624403 4.748765751 0.0525 0.4896 0.3495 0.683891451 PRD PRI 0.455389879 15.62531956 84 1 0 0.911117868 1 0 0 1 13034 4 9.93191828
13035 HGO METEPEC 806917.69 47324 854241.69 10200 4.383395416 1.729814532 4.439696133 0.2552 0.4925 0.1164 0.708737684 PAN PRI 0.040414428 17.47457794 75.24564184 1 0 0.618627451 1 1 0 1 13035 7 10.06201607
13036 HGO SAN AGUSTIN METZQUITITLAN 666848.65 85000 751848.65 8803 4.34058506 2.366104266 4.459082928 0.2384 0.5501 0.1413 0.726703014 PRI PRI -0.175406319 10.8117365 84.20320111 1 1 0.526525048 1 0 0 1 13036 4 10.16085275
13037 HGO METZTITLAN 975494.72 180304 1155798.72 20599 3.878598819 2.277579674 4.044969738 0.138 0.5974 0.1366 0.715759736 PRI PRI 0.350275409 14.98604241 81.09209454 1 1 0.783047721 1 0 0 1 13037 2 10.27816276
13038 HGO MINERAL DEL CHICO 517704 145175 662879 7013 4.3150935 3.077351029 4.559350936 0.1114 0.6619 0.1172 0.686574924 PRI PRI 0.436287052 21.48116068 76.54155496 1 1 0.810637388 1 0 0 1 13038 2 9.826294597
13039 HGO MINERAL DEL MONTE 218584 148200 366784 12885 2.888382111 2.525868332 3.383235976 0.1945 0.6058 0.0868 0.782695522 PRI PRI -1.089009693 0.876575096 62.82536151 1 1 0.334497478 0 0 0 0 13039 2 10.65034463
13040 HGO MISION, LA 676397.95 161500 837897.95 11051 4.130466651 2.748171923 4.341478133 0.0234 0.4819 0.406 0.627083119 PRD PRI 1.098932534 29.93902994 91.20772947 1 0 0.958284318 1 0 0 1 13040 1 9.645594146
13041 HGO MIXQUIAHUALA DE JUAREZ 88117 88117 176234 35065 1.256459455 1.256459455 1.79607071 0.2031 0.4587 0.1872 0.778127282 PRI PRI -1.036548576 1.911284314 66.82879377 1 1 0.0501925 0 0 0 0 13041 6 10.59481805
13042 HGO MOLANGO DE ESCAMILLA 1414988.75 114981 1529969.75 10769 4.885787069 2.457624173 4.963345652 0.053 0.5095 0.1621 0.717914694 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.087832973 14.53411453 75.59764048 1 0 0.613334571 1 0 0 1 13042 4 10.23141348
13043 HGO NICOLAS FLORES 738056 335560 1073616 6838 4.690746635 3.913478512 5.062641311 0.1138 0.6446 0.143 0.690592679 PRI PRI 0.549722901 30.42521994 80.09868421 1 1 0.730476748 1 0 0 1 13043 1 9.965757076
13044 HGO NOPALA DE VILLAGRAN 229915 109378 339293 14762 2.807882662 2.12935365 3.177395957 0.2764 0.3833 0.1891 0.728538742 PAN PRI -0.07608557 11.69594641 80.08639309 1 0 0.535835253 1 1 0 1 13044 7 10.1837379
13045 HGO OMITLAN DE JUAREZ 138174 50010 188184 8022 2.90276042 1.978806815 3.19697736 0.3402 0.4798 0.0738 0.726168861 PAN PRI -0.173707693 4.344005022 74.53302961 1 0 0.631388681 1 1 0 0 13045 2 10.20776443
13046 HGO SAN FELIPE ORIZATLAN 2240366.13 348434 2588800.13 37685 4.101813452 2.326883475 4.244139642 0.3647 0.4994 0.0419 0.64606402 PAN PRI 0.96267921 8.564648161 88.73553887 1 0 0.664057317 1 1 0 1 13046 3 9.829076955
13047 HGO PACULA 474703.17 354216 828919.17 5583 4.454655847 4.165819276 5.007109077 0.4419 0.4942 0.0116 0.650260671 PAN PRI 0.896423089 16.66367068 84.4613918 1 0 0.674368619 1 1 0 1 13047 3 9.675120263
13048 HGO PACHUCA DE SOTO 176485.1 7459 183944.1 245208 0.542170968 0.029965586 0.559704572 0.2838 0.4563 0.1049 0.845810973 PRI PRI -1.858141609 0.917404642 44.85774595 1 1 0.069124988 0 0 0 0 13048 6 11.15809298
13049 HGO PISAFLORES 1921456.55 467833 2389289.55 16530 4.76422794 3.377657714 4.980468982 0.3241 0.5203 0.0831 0.622810741 PAN PRI 1.104288943 37.85396748 89.11409702 1 0 0.817906836 1 1 0 1 13049 1 9.644795029
13050 hgo Progreso de Obregón 0 0 0 19041 0 0 0 0.285 0.4462 0.1642 0.79555121 PAN PRI -1.207875279 2.942106928 61.78738848 1 0 0.031248359 0 1 0 0 13050 7 10.62367582
13051 HGO MINERAL DE LA REFORMA 190244 36324 226568 42223 1.705783183 0.620732075 1.85096903 0.2645 0.4846 0.093 0.84213429 PRI PRI -1.731638027 1.42441231 41.69872193 1 1 0.090827274 0 0 0 0 13051 5 11.16206569
13052 HGO SAN AGUSTIN TLAXIACA 172136 255338 427474 24248 2.091737786 2.444975798 2.924732807 0.1432 0.5249 0.2375 0.754458837 PRD PRI -0.536262766 3.812170739 64.85855178 1 0 0.461687562 1 0 0 0 13052 4 10.43453479
13053 HGO SAN BARTOLO TUTOTEPEC 1832496.52 592789 2425285.52 18650 4.597714321 3.489969049 4.875518791 0.1587 0.5264 0.1898 0.571473985 PRI PRI 1.759910345 38.58392564 86.78994083 1 1 0.830563003 1 0 0 1 13053 3 9.541971307
13054 HGO SAN SALVADOR 1427686 146170 1573856 28980 3.917299605 1.799036813 4.012923902 0.0868 0.4886 0.3466 0.766875923 PRD PRI -0.444997265 4.532067496 70.54330285 1 0 0.299344375 1 0 0 1 13054 5 10.48344472
13055 HGO SANTIAGO DE ANAYA 1052824 337434 1390258 13582 4.363304009 3.25208642 4.638221231 0.0865 0.5386 0.2628 0.744055528 PRI PRI -0.166507184 7.268689859 78.93989588 1 1 0.579443381 1 0 0 1 13055 2 10.4571146
13056 hgo SANTIAGO DE Tulantepec de Lugo G 0 0 0 26254 0 0 0 0.3622 0.3782 0.0666 0.78002592 PAN PRI -0.953025127 4.666794699 61.12339228 1 0 0.428125238 0 1 0 0 13056 7 10.56621499
13057 HGO SINGUILUCAN 1157188 61200 1218388 13269 4.479719062 1.724952444 4.530685209 0.1712 0.4865 0.0921 0.707195187 PVEM PRI 0.082145771 11.28298453 76.30320421 1 0 0.483080865 1 0 0 1 13057 4 10.16550715
13058 HGO TASQUILLO 321072 31171 352243 16648 3.009927061 1.055132961 3.098211118 0.1823 0.4923 0.2064 0.752604961 PAN PRI -0.287651225 4.635841644 71.17983368 1 0 0.447801538 1 1 0 1 13058 5 10.53626962
13059 HGO TECOZAUTLA 1982070 312860 2294930 30970 4.174382302 2.407128355 4.318843346 0.2593 0.4392 0.1248 0.697639854 PRI PRI 0.245394073 9.949360514 81.5235792 1 1 0.546980949 1 0 0 1 13059 5 10.12320865
13060 HGO TENANGO DE DORIA 1800129.74 416331 2216460.74 17175 4.661654932 3.228450799 4.867931075 0.0673 0.532 0.2988 0.653993064 PRI PRI 0.748370636 17.80708498 79.95269072 1 1 0.743231441 1 0 0 1 13060 2 10.03776575
13061 HGO TEPEAPULCO 117117 45777 162894 49539 1.21317157 0.654437449 1.455866406 0.2584 0.3742 0.0969 0.815253062 PRI PRI -1.605103122 1.136848089 51.58535891 1 1 0.154020065 0 0 0 0 13061 7 10.92911963
13062 HGO TEPEHUACAN DE GUERRERO 2672920.64 522644 3195564.64 25880 4.647092276 3.053760565 4.824114714 0.0759 0.5552 0.1281 0.594728714 PRI PRI 1.457028066 40.43056633 89.14027149 1 1 0.77202473 1 0 0 1 13062 1 9.463290096
13063 HGO TEPEJI DEL RIO DE OCAMPO 65987 65986 131973 67858 0.679265128 0.679257656 1.080054723 0.217 0.3566 0.1822 0.780819856 PAN PRI -1.045664447 2.535202891 48.60217766 1 0 0.219207757 0 1 0 0 13063 6 10.62016732
13064 hgo Tepetitlán 0 0 0 8498 0 0 0 0.2448 0.4337 0.2344 0.783897853 PRI PRI -0.523524767 6.834873253 70.3611457 1 1 0.504824665 1 0 0 0 13064 4 10.84180029
13065 HGO TETEPANGO 186374 186374 372748 8935 3.084606771 3.084606771 3.754614273 0.0341 0.4192 0.3691 0.774798277 PRI PRI -1.157331645 1.293733828 55.22778193 1 1 0.191382205 0 0 0 0 13065 7 10.57869778
13066 HGO VILLA DE TEZONTEPEC 138861 101709 240570 8982 2.800928325 2.511519961 3.324444736 0.2918 0.4762 0.1017 0.768913491 PAN PRI -0.961073434 2.184684685 64.20711974 1 0 0.240480962 0 1 0 0 13066 4 10.50374467
13067 HGO TEZONTEPEC DE ALDAMA 43828 43827 87655 38718 0.757051106 0.757038991 1.182933243 0.1027 0.325 0.5267 0.748510995 PRD PRI -0.758174216 2.642862711 71.68866274 1 0 0.165685211 0 0 0 0 13067 7 10.23779931
13068 HGO TIANGUISTENGO 1592021.68 304200 1896221.68 13590 4.771925844 3.152056559 4.945425691 0.2864 0.5272 0.076 0.638363183 PRI PRI 1.149090242 40.07883385 84.83694358 1 1 0.896247241 1 0 0 1 13068 2 9.936654924
13069 HGO TIZAYUCA 39959 39959 79918 46344 0.621772526 0.621772526 1.002267279 0.3185 0.3661 0.1758 0.812729268 PAN PRI -1.417074989 1.246839306 53.50643329 1 0 0.285905403 0 1 0 0 13069 6 10.89845174
13070 hgo Tlahuelilpan 0 0 0 13936 0 0 0 0.1047 0.5685 0.2451 0.77011944 PRD PRI -0.974439496 2.049949473 67.04190119 1 0 0.152841561 0 0 0 0 13070 7 10.41435493
13071 HGO TLAHUILTEPA 604604 564854 1169458 10425 4.077462653 4.010648373 4.728963792 0.1756 0.5862 0.1682 0.652790998 PRI PRI 0.64043617 23.21480197 90.93378608 1 1 0.745803357 1 0 0 1 13071 1 9.609080962
13072 HGO TLANALAPA 26300 26321 52621 9839 1.301018535 1.301599456 1.848172272 0.1858 0.5354 0.0822 0.808780266 PAN PRI -1.509986028 2.720114531 53.60046458 1 0 0.168716333 0 1 0 0 13072 5 10.84605899
13073 HGO TLANCHINOL 2013021.01 441510 2454531.01 32265 4.149309866 2.686749474 4.344767367 0.0965 0.5064 0.2578 0.646318841 PRI PRI 0.892484287 24.6061889 89.02523503 1 1 0.708972571 1 0 0 1 13073 2 9.75088942
13074 HGO TLAXCOAPAN 131553 99300 230853 22641 1.918449128 1.683774899 2.415577732 0.1556 0.454 0.2866 0.76287375 PRI PRI -1.093519927 2.712060012 66.03520086 1 1 0.136478071 0 0 0 0 13074 7 10.36238001
13075 hgo Tolcayuca 0 0 0 11317 0 0 0 0.242 0.4624 0.1789 0.764740619 PRI PRI -0.901982198 1.120626822 68.11420345 1 1 0.430767871 0 0 0 0 13075 6 10.53755287
13076 HGO TULA DE ALLENDE 44659 32871 77530 86840 0.414931902 0.32101316 0.638052639 0.2467 0.3971 0.2502 0.806473249 PAN PRI -1.39620286 2.3155033 49.88865669 1 0 0.149297559 0 1 0 0 13076 7 10.85538045
13077 HGO TULANCINGO DE BRAVO 19500 0 19500 122274 0.147969812 0 0.147969812 0.2242 0.3434 0.1853 0.787045318 PRI PRI -1.195510497 1.705902422 59.79673116 1 1 0.212555408 0 0 0 0 13077 5 10.65467547 200
13078 HGO XOCHIATIPAN 780456.2 39378 819834.2 16977 3.849538583 1.199811481 3.897738991 0.2594 0.4651 0.1572 0.606724452 PRI PRI 1.463035439 12.77062696 93.61894025 1 1 0.977204453 1 0 0 1 13078 3 9.656805526
13079 HGO XOCHICOATLAN 660421.43 169849 830270.43 7519 4.486765843 3.16079352 4.713333642 0.3039 0.5728 0.0268 0.701786384 PRI PRI 0.204025892 13.05630027 85.43103448 1 1 0.854501928 1 0 0 1 13079 1 10.08289582
13080 HGO YAHUALICA 801160.35 358000 1159160.35 20727 3.680166144 2.905378431 4.041737049 0.2342 0.3678 0.2041 0.593162614 PRI PRI 1.609032397 13.96604563 93.70403587 1 1 0.953587109 1 0 0 1 13080 4 9.789910355
13081 HGO ZACUALTIPAN DE ANGELES 1406872.12 110417 1517289.12 24933 4.050499022 1.691671789 4.124787363 0.4395 0.4025 0.0319 0.742404611 PAN PRI -0.668119846 6.374469804 66.20319685 1 0 0.213371837 0 1 0 1 13081 2 10.40646468
13082 HGO ZAPOTLAN DE JUAREZ 296628 89332 385960 14888 3.040895182 1.94594853 3.293026784 0.2472 0.4303 0.1127 0.769126487 PRI PRI -1.169359474 2.44447454 68.53351715 1 1 0.044666846 0 0 0 0 13082 4 10.45111481
13083 HGO ZEMPOALA 585386.05 54323 639709.05 24516 3.213972405 1.168081833 3.299295057 0.1782 0.5179 0.153 0.77148037 PRI PRI -0.73535609 3.757070311 67.04172527 1 1 0.482134116 1 0 0 0 13083 3 10.69760525
13084 HGO ZIMAPAN 1620003.94 25061 1645064.94 37435 3.790422787 0.512496459 3.80542993 0.2344 0.4902 0.1284 0.74584244 PAN PRI -0.274526655 8.952220379 65.18263685 1 0 0.334980633 1 1 0 1 13084 2 10.49107091
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14002 jal ACATLAN DE JUAREZ 0 0 0 20236 0 0 0 0.1624 0.42 0.054 0.802060118 PRI PAN -1.484104621 0.721888502 39.08523909 1 0 0.022237596 0 0 0 0 14002 5 10.80898358
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14005 JAL AMATITAN 237071 0 237071 12509 2.99333112 0 2.99333112 0.4157 0.4596 0.0591 0.790741155 PAN PAN -1.102735004 5.20479197 47.04976911 1 1 0.213446319 0 1 0 0 14005 2 10.96574656
14006 JAL AMECA 249063 0 249063 56681 1.685309093 0 1.685309093 0.2147 0.3241 0.0818 0.771324352 PVEM PAN -1.264114053 1.170439677 49.84963243 1 0 0.095799298 0 0 0 0 14006 7 10.56302215
14007 JAL San Juanito Escobedo 0 0 0 8610 0 0 0 0.2935 0.4438 0.1944 0.76855001 PAN PAN -0.995600385 1.854914934 60.13354281 1 1 0.070847851 0 1 0 0 14007 7 10.50706177
14008 JAL ARANDAS 83360 0 83360 76293 0.738421519 0 0.738421519 0.4767 0.3876 0.0208 0.758643328 PAN PAN -0.843855278 7.442615966 45.94594595 1 1 0.112985464 0 1 0 0 14008 7 10.72688719
14009 jal Arenal, el 0 0 0 14523 0 0 0 0.3358 0.4323 0.1191 0.787320116 PAN PAN -1.283561122 1.821493625 46.1962064 1 1 0.043723749 0 1 0 0 14009 7 10.71207965
14010 JAL ATEMAJAC DE BRIZUELA 1278322 379424 1657746 5958 5.373218675 4.169500196 5.632066867 0.4855 0.4208 0.007 0.718590325 PRI PAN 0.119208226 9.380349195 67.8141136 1 0 0.243370258 0 0 0 1 14010 4 10.53536258
14011 JAL ATENGO 535966 0 535966 5394 4.608797267 0 4.608797267 0.5 0.4331 0.0248 0.709804921 PRI PAN -0.063086075 3.188077721 81.52046784 1 0 0.406006674 1 0 0 1 14011 7 10.0138485
14012 JAL ATENGUILLO 89410 442070 531480 4318 3.077604639 4.638396197 4.820964892 0.4526 0.4887 0.002 0.768399096 PRI PAN -0.798242739 6.76727187 57.3266619 1 0 0.098425197 1 0 1 0 14012 6 10.62651333
14013 JAL ATOTONILCO EL ALTO 352601 0 352601 51798 2.055050476 0 2.055050476 0.2846 0.4911 0.0298 0.754385932 PAN PAN -0.857275422 2.958811773 50.53842666 1 1 0.147206456 0 1 1 0 14013 7 10.51366219
14014 JAL ATOYAC 1279322 0 1279322 8697 4.99788252 0 4.99788252 0.2757 0.4911 0.1778 0.728105523 PAN PAN -0.476749916 5.781042997 73.15614618 1 1 0.294354375 0 1 0 1 14014 7 10.29749502
14015 JAL AUTLAN DE NAVARRO 703626 301550 1005176 50846 2.69721671 1.935954087 3.033462841 0.4455 0.4675 0.0236 0.791096726 PRI PAN -1.370916953 2.824870132 47.60550024 1 0 0.051528144 0 0 1 0 14015 7 10.64984982
14016 JAL AYOTLAN 19585 0 19585 35432 0.440026862 0 0.440026862 0.405 0.3625 0.1899 0.72589757 PRI PAN -0.564538731 1.944682064 62.61450218 1 0 0.163552721 0 0 1 0 14016 6 10.39056093
14017 JAL AYUTLA 235750 0 235750 13135 2.941710519 0 2.941710519 0.4071 0.5071 0.0166 0.749550785 PAN PAN -0.711362432 11.64799253 57.74610715 1 1 0.205177008 0 1 0 0 14017 4 10.35619303
14018 JAL BARCA, LA 112274 0 112274 59086 1.064772597 0 1.064772597 0.4359 0.3541 0.1111 0.760737955 PAN PAN -1.092820016 0.765113566 54.02298851 1 1 0.048996378 0 1 1 0 14018 6 10.45922451
14019 JAL BOLA?OS 427574.08 800511.92 1228086 5377 4.388494145 5.009815319 5.435450342 0.4666 0.4969 0.0027 0.668158047 PRI PAN 0.859680415 39.40144872 48.60442733 1 0 0.77180584 1 0 0 1 14019 4 10.15623603
14020 JAL CABO CORRIENTES 1261487 0 1261487 9133 4.935366022 0 4.935366022 0.4612 0.4364 0.0144 0.717043092 PAN PAN 0.339538451 41.11805401 57.9448457 1 1 0.366801708 1 1 0 1 14020 6 10.14989614
14021 jal CASIMIRO CASTILLO 0 0 0 21577 0 0 0 0.1471 0.5347 0.2498 0.767392172 PAN PAN -1.029263944 1.673620103 50.1146325 1 1 0.086898086 0 1 0 0 14021 7 10.63047627
14022 jal Cihuatlán 0 0 0 32019 0 0 0 0.3824 0.3145 0.2304 0.773338927 PAN PAN -1.1094052 2.970835868 43.86236559 1 1 0.058090509 0 1 0 0 14022 6 10.63097821
14023 JAL ZAPOTLAN EL GRANDE 73962 31698 105660 86743 0.616620662 0.311465222 0.796642407 0.414 0.4341 0.0408 0.804842947 PAN PAN -1.624309877 0.623824488 48.90770633 1 1 0 0 1 1 0 14023 7 10.74943082
14024 jal Cocula 0 0 0 26460 0 0 0 0.3159 0.2752 0.2461 0.760842619 PAN PAN -0.983584513 1.390229774 61.70395869 1 1 0.054421769 0 1 0 0 14024 7 10.45501932
14025 JAL COLOTLAN 195286 0 195286 17557 2.495102074 0 2.495102074 0.5018 0.3502 0.0951 0.771180797 PAN PAN -1.081711717 1.621653153 55.20972037 1 1 0.184826565 0 1 0 0 14025 7 10.51301245
14026 jal Concepción de Buenos Aires 0 0 0 5726 0 0 0 0.4579 0.384 0.0899 0.755056016 PAN PAN -0.661480723 6.529884032 44.23676012 1 1 0.11002445 0 1 0 0 14026 7 10.65284503
14027 JAL CUAUTITLAN DE GARCIA BARRAGA 2957981 1285426 4243407 16097 5.219056435 4.392657477 5.578275081 0.5418 0.3844 0.0128 0.649937896 PAN PAN 0.789543225 23.6447013 71.26937984 1 1 0.682425297 1 1 1 1 14027 3 9.616016288
14028 JAL CUAUTLA 35996 5140 41136 2477 2.742908546 1.123334441 2.868307121 0.5293 0.4213 0.0132 0.74955612 PRI PAN -0.360848013 10.38746908 62.20362622 1 0 0.060557126 1 0 1 0 14028 5 10.48195955
14029 JAL CUQUIO 1136833.75 138403.25 1275237 17554 4.186043552 2.184300087 4.299276882 0.3916 0.273 0.2069 0.709747435 PAN PAN 0.053170728 5.257648017 68.55875831 1 1 0.453457901 1 1 0 1 14029 5 10.08893328
14030 jal CHAPALA 0 0 0 43444 0 0 0 0.3143 0.3347 0.0493 0.801785892 PRI PAN -1.549918322 0.821176471 43.14561646 1 0 0.015882515 0 0 0 0 14030 7 10.87597235
14031 JAL CHIMALTITAN 1075670.88 271826.12 1347497 3926 5.616721895 4.25188125 5.841292295 0.4855 0.4566 0.0277 0.659061569 PRI PAN 1.015561459 39.7419015 72.58426966 1 0 0.404992359 1 0 0 1 14031 1 9.687691363
14032 JAL CHIQUILISTLAN 388419 13640 402059 5536 4.264964471 1.242387279 4.299001816 0.3866 0.3615 0.0911 0.716570195 PRI PAN -0.062252211 6.228765572 69.28520878 1 0 0.496748555 0 0 1 1 14032 4 10.16458642
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14038 JAL GUACHINANGO 1038665 0 1038665 4769 5.388135837 0 5.388135837 0.2666 0.6437 0.0061 0.713710681 PAN PAN -0.193662702 6.889890534 69.02268761 1 1 0.308240721 1 1 0 1 14038 4 10.07919863
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14043 JAL HUERTA, LA 136035 0 136035 22827 1.940091855 0 1.940091855 0.3989 0.293 0.2554 0.744266271 PRI PAN -0.721595497 5.669411133 48.75792142 1 0 0.175450125 1 0 0 0 14043 7 10.41226036
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14045 JAL IXTLAHUACAN DEL RIO 601393 594464 1195857 19503 3.460595296 3.449372881 4.132227308 0.233 0.5439 0.1466 0.733678029 PRI PAN -0.403935586 3.661971831 67.73142112 1 0 0.307132236 1 0 0 1 14045 6 10.29071965
14046 JAL JALOSTOTITLAN 81489 0 81489 28110 1.360702865 0 1.360702865 0.531 0.2919 0.0123 0.75973682 PAN PAN -1.053942023 2.861064952 58.98545026 1 1 0.059053718 0 1 0 0 14046 7 10.52993505
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14048 JAL JESUS MARIA 1559141.63 803412.37 2362554 19842 4.376735744 3.725464326 4.78806108 0.4708 0.4355 0.021 0.729689384 PRI PAN -0.359152181 7.916043525 56.43693108 1 0 0.275677855 1 0 0 1 14048 5 10.51129597
14049 JAL JILOTLAN DE LOS DOLORES 1485044 441985 1927029 10280 4.979897925 3.784068031 5.238854916 0.4724 0.4821 0.0154 0.65966006 PRI PAN 0.635108516 13.4995015 73.3748056 1 0 0.382782101 1 0 0 1 14049 7 9.875168182
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14054 JAL LIMON, EL 194492 83356 277848 6026 3.504820578 2.696835879 3.852447037 0.3055 0.3986 0.2024 0.773986505 PAN PAN -0.825172523 2.533582724 68.66040534 1 1 0.012446067 0 1 1 0 14054 7 10.4830645
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14056 jal Santa María del Oro 0 0 0 2769 0 0 0 0.6173 0.263 0.0804 0.648652664 PAN PAN 0.800544722 22.80961183 67.40858506 1 1 0 1 1 0 1 14056 7 9.877520143
14057 JAL Manzanilla de la paz, la 0 0 0 3813 0 0 0 0.2327 0.4454 0.209 0.740505424 PAN PAN -0.834918237 1.956580005 57.02811245 1 1 0.131130344 0 1 0 0 14057 6 10.1520989
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14069 JAL QUITUPAN 701741 0 701741 11528 4.12507977 0 4.12507977 0.1411 0.447 0.3677 0.695725219 PRI PAN 0.036846644 14.6622881 64.17112299 1 0 0.213827203 1 0 0 1 14069 7 10.309859
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14071 JAL SAN CRISTOBAL DE LA BARRANCA 1151337.74 69913.96 1221251.7 4348 5.582733192 2.837882873 5.641469585 0.3227 0.4473 0.0133 0.718958571 PAN PAN 0.071064515 3.393025448 75.74257426 1 1 0.395584177 1 1 0 1 14071 1 9.947850347
14072 JAL SAN DIEGO DE ALEJANDRIA 503406 423100 926506 6384 4.380204016 4.208789628 4.984492434 0.4573 0.3961 0.0316 0.728075022 PVEM PAN -0.516449586 3.957783641 58.74834729 1 0 0.109649123 0 0 0 1 14072 7 10.41366601
14073 JAL SAN JUAN DE LOS LAGOS 19585 0 19585 55305 0.30315705 0 0.30315705 0.3003 0.2083 0.0234 0.735992229 PRI PAN -1.029062828 1.934381659 53.25097529 1 0 0.085706536 0 0 1 0 14073 7 10.11600463
14074 JAL SAN JULIAN 346658 687326 1033984 14760 3.198114364 3.862135084 4.263427717 0.396 0.4206 0.0128 0.760123293 PRI PAN -1.160460801 2.63863121 54.14891459 1 0 0.054878049 0 0 0 0 14074 7 10.41582705
14075 JAL SAN MARCOS 19585 0 19585 3497 1.887147635 0 1.887147635 0.1969 0.523 0.2246 0.764254369 PRI PAN -0.76354912 5.273892774 60.16869728 1 0 0.1415499 0 0 0 0 14075 5 10.50209846
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14116 JAL VILLA HIDALGO 19585 0 19585 15381 0.821243179 0 0.821243179 0.4959 0.3792 0.0075 0.730641835 PAN PAN -1.0263965 2.483114819 55.95261599 1 1 0.075417723 0 1 0 0 14116 7 9.960045169
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14118 JAL YAHUALICA DE GONZALEZ GALLO 185225 0 185225 23773 2.1737742 0 2.1737742 0.3351 0.4191 0.0218 0.748796251 PRI PAN -0.807507467 6.181833858 55.12269513 1 0 0.10936777 0 0 0 0 14118 7 10.37868144
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14121 JAL ZAPOTILTIC 113131 267524 380655 28981 1.589975036 2.325423639 2.648628518 0.356 0.407 0.1588 0.767654079 PAN PAN -1.206107579 1.441938412 59.88036744 1 1 0.054345951 0 1 0 0 14121 7 10.52617286
14122 JAL ZAPOTITLAN DE VADILLO 2435787 1093177 3528964 6533 5.92383743 5.125935532 6.293742907 0.4838 0.3721 0.0998 0.699378239 PAN PAN 0.21164153 11.48280691 76.21527778 1 1 0.663554263 1 1 1 1 14122 6 9.929625874
14123 JAL ZAPOTLAN DEL REY 496785 0 496785 15478 3.499418504 0 3.499418504 0.4707 0.4497 0.0344 0.719103371 PRI PAN -0.381317642 2.891723912 62.5 1 0 0.238079855 1 0 1 0 14123 5 10.25427031
14124 JAL ZAPOTLANEJO 0 0 0 53461 0 0 0 0.3649 0.4718 0.047 0.742210845 PRI PAN -0.853263135 3.365916988 47.28635075 1 0 0.094835488 0 0 0 0 14124 7 10.39308136
15001 MEX ACAMBAY 26037916.93 0 26037916.93 58389 6.102421532 0 6.102421532 0.265 0.5493 0.0702 0.71142387 PRI PRI 0.307708533 9.909855769 75.49095407 1 1 0.761530425 1 0 0 1 15001 2 10.23339579 203
15002 MEX Acolman 0 0 0 61250 0 0 0 0.1369 0.3235 0.4389 0.798015945 PRD PRI -1.407981641 0.773025744 49.07987376 1 0 0.068 0 0 0 0 15002 7 10.64716001
15003 MEX ACULCO 681942 0 681942 38827 2.921202817 0 2.921202817 0.2357 0.6403 0.0563 0.709624514 PRI PRI 0.311599395 20.45718714 73.12767313 1 1 0.682128416 1 0 0 1 15003 4 10.16056478
15004 MEX Almoloya de Alquisiras 0 0 0 15584 0 0 0 0.0946 0.4784 0.3447 0.706763827 PRI PRI 0.164788635 6.967418546 71.51494793 1 1 0.546714579 1 0 0 1 15004 3 10.04148478
15005 MEX ALMOLOYA DE JUAREZ 713628.73 0 713628.73 110591 2.008598446 0 2.008598446 0.1997 0.5309 0.1051 0.712559914 PRI PRI 0.060817674 9.307430792 63.13112088 1 1 0.587253936 1 0 0 1 15005 7 10.13003698
15006 mex Almoloya del Río 0 0 0 8873 0 0 0 0.2927 0.5644 0.0649 0.80050851 PRI PRI -1.243491742 1.161243498 57.36591989 1 1 0.182576355 0 0 0 0 15006 6 10.69004139
15007 MEX AMANALCO 259890 0 259890 21095 2.589265242 0 2.589265242 0.1082 0.5456 0.2599 0.661495124 PRI PRI 0.62671076 7.913021745 77.49890877 1 1 0.803981986 1 0 0 1 15007 2 9.633228614
15008 MEX AMATEPEC 1818530.12 0 1818530.12 30141 4.116335975 0 4.116335975 0.028 0.4921 0.4388 0.688150649 PRD PRI 0.427554479 10.60098952 71.45463593 1 0 0.573471351 1 0 0 1 15008 2 10.14199293
15009 MEX AMECAMECA 172491.43 0 172491.43 45255 1.571018059 0 1.571018059 0.2301 0.3228 0.3068 0.78602479 PAN PRI -1.196498205 0.848127149 56.58635901 1 0 0.212131256 0 1 0 0 15009 7 10.51068312
15010 MEX APAXCO 37009.96 0 37009.96 23734 0.939759034 0 0.939759034 0.284 0.4514 0.1826 0.784498046 PRI PRI -1.113517901 1.217475387 55.07948336 1 1 0.178646667 0 0 0 0 15010 7 10.50144601
15011 MEX ATENCO 0 0 0 34435 0 0 0 0.1658 0.4957 0.2295 0.779098359 PRI PRI -1.195455076 2.154480167 54.59196947 1 1 0 0 0 0 0 15011 7 10.34057989
15012 MEX ATIZAPAN 0 0 0 8172 0 0 0 0.2731 0.3638 0.1166 0.780166835 PT PRI -1.059139542 0.855958272 61.79775281 1 0 0.118086148 0 0 0 0 15012 6 10.64176871
15013 MEX ATIZAPAN DE ZARAGOZA 0 0 0 467886 0 0 0 0.4575 0.2482 0.1808 0.838998953 PAN PRI -1.803791411 0.248887616 46.77951892 1 0 0 0 1 0 0 15013 7 11.21276465
15014 MEX ATLACOMULCO 389856.62 0 389856.62 76750 1.804933161 0 1.804933161 0.2736 0.566 0.0633 0.758546636 PRI PRI -0.667592885 5.329037935 56.16239729 1 1 0.469511401 0 0 0 1 15014 3 10.46114069
15015 MEX Atlautla 0 0 0 25950 0 0 0 0.1352 0.4811 0.2874 0.743930787 PRI PRI -0.540208177 2.635809782 74.50193876 1 1 0.378998073 0 0 0 1 15015 7 10.24018772
15016 MEX AXAPUSCO 534050 0 534050 20516 3.296980756 0 3.296980756 0.1888 0.5202 0.2145 0.755518119 PRI PRI -0.592516629 1.973828898 67.1437973 1 1 0.047523884 0 0 1 0 15016 7 10.37045351
15017 MEX AYAPANGO 81125.81 0 81125.81 5947 2.683857774 0 2.683857774 0.0884 0.5348 0.1787 0.775526846 PRI PRI -0.820151423 1.856190305 65.59796438 1 1 0.013452161 1 0 0 0 15017 6 10.34035559
15018 MEX Calimaya 0 0 0 35196 0 0 0 0.2944 0.5165 0.0781 0.778957553 PRI PRI -1.048925818 2.492763896 55.83858304 1 1 0.254858507 0 0 0 0 15018 6 10.66114256
15019 MEX Capulhuac 0 0 0 28808 0 0 0 0.1897 0.4128 0.2526 0.79179613 PRI PRI -1.332777549 0.631594319 51.93506879 1 1 0.001735629 0 0 0 0 15019 7 10.5496591
15020 MEX COACALCO 0 0 0 252555 0 0 0 0.3603 0.3033 0.2309 0.847760353 PAN PRI -2.163305964 0.128757961 38.19926118 1 0 0 0 1 0 0 15020 7 11.00963874
15021 MEX COATEPEC HARINAS 235679.59 0 235679.59 35068 2.043897951 0 2.043897951 0.1558 0.4137 0.1883 0.70159756 PT PRI 0.167855632 6.657385924 76.46510665 1 0 0.430449413 1 0 0 1 15021 7 10.13311274
15022 MEX COCOTITLAN 0 0 0 10205 0 0 0 0.1504 0.3652 0.21 0.817309981 Convergencia PRI -1.418474871 1.502233049 45.44187343 1 0 0.005389515 0 0 0 0 15022 7 10.93353804
15023 MEX COYOTEPEC 0 0 0 35358 0 0 0 0.1736 0.2978 0.1049 0.794517045 Convergencia PRI -1.263816735 1.427364619 46.21171413 1 0 0.122744499 0 0 0 0 15023 7 10.75951407
15024 MEX CUAUTITLAN 0 0 0 75836 0 0 0 0.2921 0.4231 0.168 0.821471865 PRI PRI -1.817770708 0.148223498 46.09963639 1 1 0 0 0 0 0 15024 6 10.76647163
15025 mex Chalco 0 0 0 217972 0 0 0 0.1599 0.3707 0.3434 0.772903936 PAN PRI -1.1866123 1.106226996 55.40024667 1 0 0.004564806 0 1 0 0 15025 6 10.39524362
15026 MEX CHAPA DE MOTA 215600 0 215600 22828 2.346079525 0 2.346079525 0.3539 0.508 0.0526 0.714936252 PRD PRI 0.147491177 6.970094685 66.82251394 1 0 0.748422989 1 0 0 1 15026 7 10.27654908
15027 MEX CHAPULTEPEC 0 0 0 5735 0 0 0 0.4217 0.4529 0.0551 0.801284617 PRI PRI -1.422126728 0.632087749 49.87418218 1 1 0.100261552 0 0 0 0 15027 6 10.65705386
15028 MEX CHIAUTLA 0 0 0 19620 0 0 0 0.2135 0.4476 0.1946 0.772843772 PAN PRI -1.117785342 0.757373727 57.35778765 1 0 0.138379205 1 1 0 0 15028 7 10.23589275
15029 MEX CHICOLOAPAN 0 0 0 77579 0 0 0 0.0769 0.3958 0.3995 0.784297029 PRI PRI -1.429764273 0.389220748 53.01239971 1 1 0.001740162 0 0 0 0 15029 7 10.53937243
15030 MEX CHICONCUAC 0 0 0 17972 0 0 0 0.2559 0.3714 0.1775 0.738443511 PRD PRI -1.446474389 0.269946011 56.75330888 1 0 0.013075896 0 0 0 0 15030 7 9.441647051
15031 MEX CHIMALHUACAN 0 0 0 490772 0 0 0 0.084 0.5385 0.2115 0.763794671 PT PRI -1.12387103 1.246221314 56.20264193 1 0 0 0 0 0 0 15031 6 10.22045334
15032 MEX DONATO GUERRA 500328.46 0 500328.46 28006 2.937310757 0 2.937310757 0.1099 0.5109 0.3254 0.659314653 PRI PRI 0.994094642 18.33060556 72.39057239 1 1 0.810719132 1 0 0 1 15032 2 10.12817261
15033 mex ECATEPEC 0 0 0 1622697 0 0 0 0.2909 0.3214 0.2817 0.803945645 PRD PRI -1.598056965 0.38670121 54.20008333 1 0 0 0 0 0 0 15033 6 10.62332475
15034 mex ECATZINGO 0 0 0 7916 0 0 0 0.0749 0.6312 0.2323 0.732138034 PRI PRI -0.301396151 5.072175871 77.26098191 1 1 0.523623042 0 0 0 1 15034 2 10.15807879
15035 mex HUEHUETOCA 0 0 0 38458 0 0 0 0.381 0.4216 0.0775 0.796930463 PRI PRI -1.371939541 0.618978266 41.98775099 1 1 0.074106818 0 0 0 0 15035 7 10.72043094
15036 MEX HUEYPOXTLA 124786.18 0 124786.18 33343 1.556564439 0 1.556564439 0.0909 0.444 0.3995 0.751020438 PRI PRI -0.705578603 1.006418645 59.46258307 1 1 0.196592988 0 0 0 1 15036 7 10.42947533
15037 mex Huixquilucan 0 0 0 193468 0 0 0 0.2917 0.3984 0.2086 0.840861239 PAN PRI -1.681376625 0.479404667 34.60401282 1 0 0.011603986 0 1 0 0 15037 7 11.37786295
15038 MEX ISIDRO FABELA 281651.02 0 281651.02 8168 3.569032578 0 3.569032578 0.1111 0.6427 0.1111 0.750210001 PRD PRI -0.512065012 4.15284596 58.8030888 1 0 0.121204701 1 0 0 1 15038 5 10.28556697
15039 MEX Ixtapaluca 0 0 0 297570 0 0 0 0.1532 0.4152 0.33 0.808864098 PRI PRI -1.54025883 1.101193364 44.21743244 1 1 0.00267164 0 0 0 0 15039 6 10.79786774
15040 MEX IXTAPAN DE LA SAL 300200 0 300200 30529 2.382622257 0 2.382622257 0.2326 0.4746 0.192 0.746411486 PSN PRI -0.543039175 3.386205667 63.61081081 1 0 0.328048741 0 0 0 1 15040 5 10.41508291
15041 MEX IXTAPAN DEL ORO 354066.36 0 354066.36 6425 4.027271359 0 4.027271359 0.2482 0.5392 0.1584 0.673873501 PRI PRI 0.549714353 8.561816653 82.54076087 1 1 0.628015564 1 0 0 1 15041 6 9.793120443
15042 MEX IXTLAHUACA 1491607.82 0 1491607.82 115165 2.635617104 0 2.635617104 0.2075 0.4045 0.0365 0.716998957 PRI PRI -0.094069525 5.934463277 64.50861667 1 1 0.597577389 0 0 0 1 15042 2 10.12492502
15043 MEX Xalatlaco 0 0 0 19182 0 0 0 0.1519 0.4466 0.1314 0.756599363 PRD PRI -0.835783452 1.42985309 61.08574328 1 0 0.154571995 0 0 0 0 15043 3 10.24433904
15044 MEX Jaltenco 0 0 0 31629 0 0 0 0.2224 0.4106 0.2346 0.812726169 Convergencia PRI -1.793425119 0.337165784 39.77758007 1 0 0.000474248 0 0 0 0 15044 6 10.77712616
15045 MEX JILOTEPEC 1205100 0 1205100 68336 2.925037324 0 2.925037324 0.2487 0.6242 0.0556 0.741438178 PRI PRI -0.258134705 9.096848458 64.97459375 1 1 0.554539335 1 0 0 1 15045 3 10.26638033 204
15046 MEX Jilotzingo 0 0 0 15086 0 0 0 0.1651 0.57 0.1975 0.755813457 PRI PRI -0.712816498 1.287243275 57.84866757 1 1 0.076229617 1 0 0 0 15046 6 10.33667527
15047 MEX JIQUIPILCO 246000 0 246000 56614 1.676201762 0 1.676201762 0.138 0.5092 0.1111 0.703646451 PRI PRI 0.091915411 5.324320219 71.1831415 1 1 0.674214859 1 0 0 1 15047 6 10.00506791
15048 MEX JOCOTITLAN 96000 0 96000 51979 1.046230581 0 1.046230581 0.3934 0.4625 0.0421 0.764193105 PRI PRI -0.630641501 5.044624746 61.4394779 1 1 0.205563785 1 0 0 1 15048 6 10.50447298
15049 MEX Joquicingo 0 0 0 10720 0 0 0 0.292 0.5078 0.1299 0.735070763 PAN PRI -0.448867426 2.627388535 65.42608696 1 0 0.548973881 0 1 0 0 15049 7 10.13164062
15050 MEX Juchitepec 0 0 0 18968 0 0 0 0.1757 0.4602 0.1962 0.771949319 PAN PRI -0.744230962 0.940816103 63.9213071 1 0 0.0142345 0 1 0 0 15050 7 10.69951873
15051 MEX Lerma 0 0 0 99870 0 0 0 0.2738 0.5084 0.1184 0.786866397 PRI PRI -1.265828637 0.867775609 44.37901331 1 1 0.009262041 0 0 0 0 15051 7 10.71294108
15052 MEX MALINALCO 1765900 0 1765900 21712 4.410770827 0 4.410770827 0.4035 0.4591 0.0774 0.712609331 PRI PRI -0.127484399 3.917938454 72.7532097 1 1 0.549005158 1 0 0 1 15052 5 10.08427585
15053 MEX Melchor Ocampo 0 0 0 37716 0 0 0 0.2891 0.4539 0.1716 0.798229933 PRI PRI -1.456672353 0.570913462 45.34580586 1 1 0 0 0 0 0 15053 7 10.70075819
15054 mex Metepec 0 0 0 194463 0 0 0 0.4287 0.3338 0.062 0.86007435 PAN PRI -2.063058801 0.601318046 30.42191886 1 0 0.030777063 0 1 0 0 15054 6 11.36238519
15055 MEX Mexicaltzingo 0 0 0 9225 0 0 0 0.2151 0.52 0.0614 0.76259559 PRI PRI -1.312327913 1.201133144 53.60454681 1 1 0.189159892 0 0 0 0 15055 7 10.13774862
15056 MEX MORELOS 777522.59 0 777522.59 26971 3.395450784 0 3.395450784 0.1331 0.5986 0.122 0.695266508 PAN PRI 0.571214014 11.63758671 80.14063094 1 0 0.890400801 1 1 0 1 15056 3 10.33472198
15057 mex Naucalpan 0 0 0 858711 0 0 0 0.4424 0.2861 0.1598 0.837925521 PRI PRI -1.730068712 0.18388648 47.11421765 1 1 0 0 0 0 0 15057 7 11.30417168
15058 mex Nezahualcóyotl 0 0 0 1225972 0 0 0 0.1732 0.2493 0.4517 0.814895146 PRI PRI -1.74963328 0.084266666 41.82384591 1 1 0 0 0 0 0 15058 7 10.74371356
15059 MEX Nextlalpan 0 0 0 19532 0 0 0 0.2008 0.4966 0.2054 0.765016359 PAN PRI -1.074295792 1.659728605 55.17922236 1 0 0.042238378 0 1 0 0 15059 6 10.19521533
15060 mex Nicolás Romero 0 0 0 269546 0 0 0 0.426 0.3352 0.1123 0.795829967 PRI PRI -1.408191007 0.928112151 46.10762772 1 1 0.027101126 0 0 0 0 15060 6 10.69724891
15061 MEX NOPALTEPEC 259904.1 0 259904.1 7512 3.57230413 0 3.57230413 0.3012 0.5234 0.1022 0.760160099 PRD PRI -0.693465256 0.975329891 66.57189277 1 0 0.053248136 0 0 1 1 15061 4 10.44961481
15062 mex Ocoyoacac 0 0 0 49643 0 0 0 0.2967 0.4507 0.1199 0.796110873 PAN PRI -1.34430887 1.327349725 47.10009355 1 0 0.015007151 0 1 0 0 15062 7 10.65594099
15063 MEX Ocuilan 0 0 0 25989 0 0 0 0.1065 0.5632 0.1449 0.70644783 PAN PRI 0.019080597 3.755386825 76.77913241 1 0 0.616222248 1 1 0 1 15063 3 9.862494218
15064 MEX ORO, EL 252833 0 252833 30411 2.231504332 0 2.231504332 0.1863 0.5727 0.1107 0.735308929 PRI PRI -0.140735416 6.129159072 66.76393347 1 1 0.717339121 1 0 0 1 15064 7 10.28607831
15065 MEX OTUMBA 586786.8 0 586786.8 29097 3.052423233 0 3.052423233 0.169 0.4875 0.2173 0.743720727 PRI PRI -0.658811558 3.133340646 68.38211294 1 1 0.146750524 0 0 1 0 15065 7 10.14034543
15066 MEX OTZOLOAPAN 46350 0 46350 5196 2.294585514 0 2.294585514 0.3044 0.5171 0.0911 0.668462864 PRI PRI 0.314509653 4.499484004 71.60120846 1 1 0.679368745 1 0 0 1 15066 5 9.659710813
15067 MEX Otzolotepec 0 0 0 57583 0 0 0 0.1778 0.5024 0.2131 0.732459528 PRI PRI -0.537183164 1.522017802 54.79598503 1 1 0.23270757 1 0 0 1 15067 7 10.19893755
15068 MEX OZUMBA 0 0 0 23592 0 0 0 0.0944 0.4679 0.2855 0.745347574 PRI PRI -0.968550845 1.836816185 62.96632124 1 1 0.182053238 0 0 0 0 15068 6 9.975550744
15069 MEX PAPALOTLA 0 0 0 3469 0 0 0 0.2324 0.4561 0.2015 0.787437635 PAS PRI -1.195302897 1.27388535 49.46589975 1 0 0.092245604 0 0 0 0 15069 7 10.39727196
15070 MEX PAZ, la 0 0 0 212694 0 0 0 0.1426 0.4499 0.2732 0.789720984 PRI PRI -1.436650895 1.218372946 47.48663528 1 1 0 0 0 0 0 15070 7 10.51153217
15071 MEX POLOTITLAN 41200 0 41200 11065 1.552539957 0 1.552539957 0.3809 0.5196 0.0508 0.763865999 PAN PRI -0.711504123 5.217965654 60.56673729 1 0 0.35246272 1 1 0 1 15071 6 10.44575781
15072 MEX RAYON 0 0 0 9024 0 0 0 0.1559 0.6244 0.1286 0.789337926 PRI PRI -1.297524253 0.62528422 51.070135 1 1 0.123559397 0 0 0 0 15072 5 10.66766336
15073 MEX SAN ANTONIO LA ISLA 0 0 0 10321 0 0 0 0.1835 0.3791 0.408 0.789298532 PRD PRI -1.295034033 1.377075739 50.14952153 1 0 0.341052224 0 0 0 0 15073 7 10.73627096
15074 MEX SAN FELIPE DEL PROGRESO 1048439.16 0 1048439.16 177287 1.933518843 0 1.933518843 0.1377 0.539 0.1706 0.661459538 PRI PRI 0.992897431 17.27137046 67.81668664 1 1 0.452317429 1 0 0 1 15074 2 10.04919262
15075 MEX SAN MARTIN DE LAS PIRAMIDES 0 0 0 19694 0 0 0 0.2986 0.4601 0.1594 0.777106597 PRI PRI -1.089846503 1.111767549 63.73072361 1 1 0.136589824 0 0 0 0 15075 7 10.35716223
15076 MEX SAN MATEO ATENCO 0 0 0 59647 0 0 0 0.3307 0.3979 0.1319 0.785671161 PRD PRI -1.356379796 1.450857485 51.86772513 1 0 0.037805757 0 0 0 0 15076 7 10.51817764
15077 MEX SAN SIMON DE GUERRERO 0 0 0 5436 0 0 0 0.036 0.3106 0.4323 0.700974355 PT PRI 0.077429067 5.750667488 67.49146758 1 0 0.443340692 1 0 0 1 15077 1 9.929354398
15078 MEX SANTO TOMAS 136300.59 0 136300.59 8592 2.825161172 0 2.825161172 0.2488 0.5675 0.1278 0.72101353 PRI PRI -0.071200316 1.480467778 59.96793159 1 1 0.555749534 1 0 0 1 15078 6 10.24501428
15079 MEX Soyaniquilpan de Juárez 0 0 0 10007 0 0 0 0.391 0.5561 0.0182 0.7558023 PAN PRI -0.411519909 8.591963411 66.16566466 1 0 0.503647447 1 1 0 1 15079 5 10.34650379
15080 MEX SULTEPEC 1296269.81 0 1296269.81 27592 3.870782482 0 3.870782482 0.1925 0.5424 0.2029 0.66791119 PRI PRI 0.960986442 20.65610231 66.24323689 1 1 0.778848942 1 0 0 1 15080 2 10.18733494
15081 MEX Tecamac 0 0 0 172813 0 0 0 0.2529 0.5207 0.1419 0.808186899 PRI PRI -1.613919002 0.851704326 43.38684496 1 1 0.040737676 0 0 1 0 15081 7 10.74442878
15082 MEX TEJUPILCO 2756377.64 0 2756377.64 95032 3.401355085 0 3.401355085 0.039 0.3314 0.575 0.724044332 PRD PRI 0.034366998 8.287129276 54.74539668 1 0 0.296268625 1 0 0 1 15082 3 10.68617502
15083 mex Temamatla 0 0 0 8840 0 0 0 0.157 0.4032 0.3189 0.793434506 PRD PRI -1.111823248 0.680437424 47.83350392 1 0 0.010746606 0 0 0 0 15083 6 10.50025925
15084 MEX TEMASCALAPA 756052.48 0 756052.48 29307 3.288315154 0 3.288315154 0.4214 0.3924 0.1323 0.75042854 PAN PRI -0.716812508 3.036313151 59.44101397 1 0 0.11225987 0 1 1 0 15084 7 10.29540878
15085 MEX TEMASCALCINGO 1018559.77 0 1018559.77 61974 2.858495487 0 2.858495487 0.142 0.5514 0.1549 0.711524519 PRI PRI 0.021962923 5.328983143 67.52792256 1 1 0.717881692 1 0 0 1 15085 3 10.21553306
15086 MEX TEMASCALTEPEC 713978.06 0 713978.06 31192 3.173450809 0 3.173450809 0.3504 0.5252 0.0554 0.674578352 PRI PRI 0.430846744 8.11740821 77.21171886 1 1 0.685111567 1 0 0 1 15086 5 9.748269163
15087 MEX TEMOAYA 378748.55 0 378748.55 69306 1.866383506 0 1.866383506 0.2233 0.5351 0.1407 0.683486295 PRI PRI 0.182247649 3.589160735 70.74135091 1 1 0.503058898 1 0 0 1 15087 4 9.749089155
15088 MEX TENANCINGO 591200 0 591200 77531 2.15470403 0 2.15470403 0.2962 0.4735 0.1164 0.76190121 PRI PRI -0.759664702 2.339797063 58.08390384 1 1 0.30613561 0 0 0 0 15088 7 10.43643807
15089 MEX TENANGO DEL AIRE 0 0 0 8486 0 0 0 0.104 0.536 0.2823 0.772301425 PRD PRI -0.876837413 1.654434631 61.48625721 1 0 0.007659675 0 0 0 0 15089 5 10.38075336 205
15090 MEX TENANGO DEL VALLE 0 0 0 65119 0 0 0 0.1802 0.5772 0.1457 0.755481903 PRI PRI -0.71334049 2.549836986 61.66868198 1 1 0.257298177 0 0 0 0 15090 6 10.44795942
15091 MEX TEOLOYUCAN 0 0 0 66556 0 0 0 0.3232 0.3724 0.1591 0.796004758 PAN PRI -1.475780632 0.775584048 45.44229906 1 0 0.030951379 0 1 0 0 15091 7 10.65648097
15092 MEX TEOTIHUACAN 0 0 0 44653 0 0 0 0.1402 0.3741 0.3298 0.779040769 PRD PRI -1.275206103 0.650983526 49.78394658 1 0 0.028553513 0 0 0 0 15092 7 10.41560242
15093 mex TEPETLAOXTOC 0 0 0 22729 0 0 0 0.1158 0.4793 0.1981 0.758150363 PRI PRI -0.896795904 2.049582147 59.97588101 1 1 0.18434599 0 0 0 0 15093 7 10.24886467
15094 MEX TEPETLIXPA 82171.62 0 82171.62 16863 1.770347613 0 1.770347613 0.0918 0.558 0.2942 0.740881103 PRI PRI -0.814339212 1.642879797 70.37990985 1 1 0.205182945 0 0 0 1 15094 6 9.991434905
15095 MEX TEPOTZOTLAN 0 0 0 62280 0 0 0 0.4273 0.3727 0.1012 0.807769462 PAN PRI -1.542193836 0.904394953 44.20364947 1 0 0.043673732 0 1 0 0 15095 7 10.77512485
15096 MEX Tequixquiac 0 0 0 28067 0 0 0 0.3039 0.5047 0.1342 0.770071109 PRI PRI -1.241230621 1.110988485 51.85030316 1 1 0.184914668 0 0 0 0 15096 7 10.35955974
15097 MEX Texcaltitlán 0 0 0 16370 0 0 0 0.0314 0.5925 0.3007 0.698308286 PRI PRI 0.259345417 6.819085487 68.8977689 1 1 0.728466707 1 0 0 1 15097 3 9.873188106
15098 MEX Texcalyacac 0 0 0 3997 0 0 0 0.1134 0.6308 0.1897 0.762490054 PRI PRI -1.018701199 1.265474553 57.32824427 1 1 0.021265949 0 0 0 0 15098 4 10.15429847
15099 MEX Texcoco 0 0 0 204102 0 0 0 0.193 0.3388 0.3349 0.802423922 PRD PRI -1.549993758 0.663368384 46.86055525 1 0 0.026163389 0 0 0 0 15099 7 10.66729947
15100 MEX Tezoyuca 0 0 0 18852 0 0 0 0.2248 0.4194 0.2232 0.796187053 PRI PRI -1.398184116 1.916453727 52.15121797 1 1 0 0 0 0 0 15100 7 10.50330046
15101 MEX Tianguistengo 0 0 0 58381 0 0 0 0.3417 0.4359 0.1269 0.76319152 PAN PRI -1.002988827 1.529824306 60.39432177 1 0 0.141826964 0 1 0 0 15101 5 10.25575492
15102 MEX TIMILPAN 434430 0 434430 14512 3.43191781 0 3.43191781 0.235 0.6762 0.0315 0.738837009 PRI PRI -0.189486438 4.571385107 71.6080402 1 1 0.544032525 1 0 0 1 15102 7 10.33954442
15103 MEX TLALMANALCO 88057.47 0 88057.47 42507 1.12219836 0 1.12219836 0.165 0.3775 0.2755 0.816971847 PRI PRI -1.558026574 0.532152982 43.66493616 1 1 0.014350578 0 0 0 0 15103 7 10.86949506
15104 MEX Tlalnepantla de Baz 0 0 0 721415 0 0 0 0.492 0.2006 0.2101 0.840254699 PAN PRI -1.823320797 0.11251306 45.57726427 1 0 0 0 1 0 0 15104 7 11.18137854
15105 MEX TLATLAYA 2555583.51 0 2555583.51 36100 4.273770082 0 4.273770082 0.0263 0.4627 0.4739 0.684892992 PRD PRI 0.495591256 5.995931874 65.5499154 1 0 0.794736842 1 0 0 1 15105 7 10.02893848
15106 MEX Toluca 0 0 0 666596 0 0 0 0.4727 0.3448 0.0788 0.821799298 PAN PRI -1.606590598 1.021950251 39.15131831 1 0 0.124348181 0 1 0 0 15106 6 11.03230947
15107 mex Tonatico 0 0 0 11502 0 0 0 0.061 0.3819 0.5163 0.747701996 PRD PRI -0.843600626 0.864525936 63.85506386 1 0 0.149104504 0 0 0 1 15107 6 10.26524148
15108 MEX Tultepec 0 0 0 93277 0 0 0 0.261 0.2999 0.3251 0.814247576 PRD PRI -1.659221267 0.754132349 43.27629153 1 0 0.005842812 0 0 0 0 15108 7 10.87444612
15109 mex Tultitlán 0 0 0 432141 0 0 0 0.2108 0.274 0.4145 0.815833459 PRD PRI -1.769333167 0.337880897 50.40508108 1 0 0.001457858 0 0 0 0 15109 6 10.69446792
15110 MEX VALLE DE BRAVO 213540 0 213540 57375 1.55219645 0 1.55219645 0.4039 0.375 0.1187 0.774556096 PAN PRI -0.733068902 6.122042936 55.95068753 1 0 0.24130719 0 1 0 0 15110 7 10.72943289
15111 MEX VILLA DE ALLENDE 280698 0 280698 40164 2.078040052 0 2.078040052 0.2859 0.5059 0.0979 0.674340975 PRD PRI 0.679199825 19.83751197 66.90407918 1 0 0.656558112 1 0 0 1 15111 2 10.01682466
15112 MEX VILLA DEL CARBON 233761.53 0 233761.53 37993 1.967497263 0 1.967497263 0.45 0.416 0.0318 0.714183011 PRI PRI 0.159234844 9.8954783 67.48749142 1 1 0.696970495 1 0 0 1 15112 7 10.29468863
15113 MEX VILLA GUERRERO 253640 0 253640 50829 1.790102218 0 1.790102218 0.1928 0.3423 0.3403 0.714619552 PAN PRI -0.124871031 4.188568698 70.92560338 1 0 0.567195892 1 1 0 1 15113 7 10.09526618
15114 MEX VILLA VICTORIA 217104.86 0 217104.86 74043 1.369185243 0 1.369185243 0.1039 0.6821 0.1038 0.642269394 PRD PRI 1.076485284 22.15610433 60.4432505 1 0 0.766716638 1 0 0 1 15114 2 9.784823574
15115 MEX Xonacatlán 0 0 0 41402 0 0 0 0.245 0.3903 0.2576 0.767750454 PRI PRI -1.028676269 1.341827393 52.49720878 1 1 0.174387711 0 0 0 0 15115 7 10.44464768
15116 MEX Zacazonapan 0 0 0 3797 0 0 0 0.354 0.4596 0.1478 0.759906195 PRI PRI -0.232349224 2.312464749 57.29890765 1 1 0.680800632 0 0 0 1 15116 7 11.03647786
15117 MEX ZACUALPAN 87800 0 87800 16101 1.864557141 0 1.864557141 0.1083 0.3611 0.446 0.686473111 PRD PRI 0.630440889 10.13625103 67.3939893 1 0 0.619526737 1 0 0 1 15117 2 9.924448794
15118 MEX ZINACANTEPEC 120197.07 0 120197.07 121850 0.686341431 0 0.686341431 0.2959 0.4712 0.0586 0.773502277 PAN PRI -0.882958052 3.555337736 49.14938111 1 0 0.262494871 0 1 0 0 15118 7 10.64878246
15119 MEX ZUMPAHUACAN 433940 0 433940 15372 3.375169851 0 3.375169851 0.1501 0.6105 0.1564 0.670889735 PRI PRI 0.633968992 4.109215017 81.26684636 1 1 0.710057247 1 0 0 1 15119 2 9.860060749
15120 MEX Zumpango 0 0 0 99774 0 0 0 0.2581 0.5037 0.1438 0.786140711 PRI PRI -1.323809257 0.881328355 48.41147951 1 1 0.075169884 0 0 0 0 15120 7 10.63352489
15121 MEX CUAUTITLAN IZCALLI 0 0 0 453298 0 0 0 0.4345 0.28 0.1678 0.841927941 PRI PRI -2.009827721 0.232710128 41.73182775 1 1 0 0 0 0 0 15121 7 11.02490088
15122 mex Valle de Chalco Solidaridad 0 0 0 323461 0 0 0 0.1323 0.3924 0.3207 0.766617507 PRI PRI -1.222768742 0.422134768 56.83657862 1 1 0 0 0 0 0 15122 . 10.28142741
16001 MICH ACUITZIO 1177549.74 30000 1207549.74 9933 4.783728454 1.391340502 4.808678131 0.1526 0.3649 0.31 0.726812064 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.229024127 7.491094148 75.2757026 1 0 0.57585825 0 0 0 1 16001 7 10.26658322
16002 MICH AGUILILLA 246600 30367.5 276967.5 19645 2.606594084 0.934450121 2.71460372 0.0897 0.2373 0.6081 0.69360186 PRD PRD 0.069052771 16.38406325 60.59988891 1 1 0.296513108 0 0 0 1 16002 7 10.22159647
16003 MICH ALVARO OBREGON 60000 90000 150000 19502 1.405265154 1.72542579 2.162347702 0.1544 0.366 0.3501 0.735250364 PRD PRD -0.546299714 1.392135473 73.08192458 1 1 0.299456466 1 0 1 0 16003 7 10.44626757
16004 MICH Angamacutiro 0 0 0 15108 0 0 0 0.0375 0.5098 0.3735 0.727512236 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.304001786 1.428954783 78.22798487 1 0 0.373312153 1 0 1 0 16004 6 10.30396513
16005 MICH ANGANGUEO 276787.26 63752 340539.26 10287 3.328859966 1.973711019 3.529410153 0.1347 0.3268 0.408 0.738900034 PRD PRD -0.301409521 2.872036982 66.86795491 1 1 0.614853699 1 0 0 1 16005 4 10.3025838
16006 mich Apatzingán 0 0 0 117949 0 0 0 0.0863 0.3509 0.3935 0.743912501 PRD PRD -0.766477929 3.599200754 52.53823384 1 1 0.285716708 0 0 0 1 16006 6 10.43898448
16007 MICH APORO 327497.06 39660 367157.06 2826 4.761208861 2.710312326 4.874594937 0.0961 0.4574 0.3667 0.721292788 PRD PRD -0.005295678 5.981981982 75.16339869 1 1 0.433474876 1 0 0 1 16007 4 10.26928712
16008 MICH AQUILA 3762415.36 252853 4015268.36 22152 5.14075907 2.518861493 5.205433456 0.0611 0.4518 0.323 0.630107469 Alianza (PRI-PVEM) PRD 1.435854882 48.58145934 76.46644354 1 0 0.707836764 1 0 0 1 16008 7 9.438080309
16009 MICH ARIO 671408 0 671408 30584 3.133445012 0 3.133445012 0.1827 0.3508 0.3041 0.72118334 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.196170532 5.079661356 74.27652733 1 0 0.635789956 1 0 0 0 16009 7 10.26388244
16010 MICH ARTEAGA 288288 72072 360360 23386 2.589820217 1.406548807 2.797843323 0.0507 0.423 0.46 0.686413815 PRD PRD 0.3775825 28.22195186 66.63473819 1 1 0.431240913 0 0 0 1 16010 7 10.01122865
16011 MICH BRISE?AS 49022 215978 265000 9641 1.805784367 3.152822898 3.349439953 0.1382 0.4388 0.2897 0.752258392 PRD PRD -0.66553125 0.946272737 62.67265193 1 1 0.187739861 0 0 1 0 16011 7 10.5993622 206
16012 MICH BUENAVISTA 85122.62 0 85122.62 38188 1.172185208 0 1.172185208 0.0769 0.3234 0.5058 0.706991063 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.286450752 3.043743858 60.58399814 1 0 0.451057924 0 0 0 1 16012 7 10.32443427
16013 MICH CARACUARO 956778.81 35403 992181.81 10351 4.537249593 1.486196086 4.573201753 0.0588 0.4364 0.4581 0.666689733 Alianza (PRI-PVEM) PRD 1.015885166 28.09077454 65.04751848 1 0 0.667085306 1 0 0 1 16013 3 9.94992095
16014 MICH COAHUAYANA 472676.31 90000 562676.31 13974 3.550347356 2.006942408 3.720037574 0.1446 0.3632 0.2976 0.747681193 PRD PRD -0.45093801 5.817174515 66.4281067 1 1 0.34242164 1 0 1 0 16014 6 10.64502344
16015 MICH COALCOMAN DE VAZQUEZ PALLAR 344800 56615 401415 21706 2.826426172 1.283227046 2.97006947 0.1747 0.3823 0.339 0.707894116 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.059208881 24.36288022 61.41927487 1 0 0.263060905 1 0 1 1 16015 7 10.13075461
16016 mich Coeneo 0 0 0 23221 0 0 0 0.0878 0.3251 0.4396 0.733769908 PRD PRD -0.293964774 2.341869118 78.125 1 1 0.475216399 1 0 1 0 16016 5 10.46429096
16017 MICH CONTEPEC 429548.82 23440 452988.82 30107 2.725720289 0.57580207 2.775457316 0.0915 0.2603 0.524 0.692010456 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.270791639 4.351914036 80.89571337 1 0 0.749825622 1 0 1 1 16017 7 10.02973181
16018 MICH COPANDARO 566301.43 103975 670276.43 9151 4.141293403 2.514639079 4.307387266 0.0625 0.4096 0.4219 0.707768086 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.062458726 1.107665042 80.40838852 1 0 0.429461261 1 0 0 1 16018 7 10.18327009
16019 MICH COTIJA 206784.16 0 206784.16 21169 2.376602322 0 2.376602322 0.266 0.2265 0.3819 0.733641506 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.680982289 3.210195966 58.59427049 1 0 0.265482545 0 0 0 0 16019 7 10.49797786
16020 MICH CUITZEO 56000 84000 140000 26269 1.141604829 1.434533298 1.845217422 0.1372 0.3006 0.3323 0.726781427 PRD PRD -0.576874738 1.515269252 57.44378024 1 1 0.104495794 0 0 0 0 16020 7 10.49561809
16021 MICH CHARAPAN 97170 68480 165650 10898 2.294181372 1.985641966 2.785013508 0.0544 0.3635 0.464 0.649623242 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.546319009 3.570427143 75.31896172 1 0 1.054780694 0 0 0 1 16021 7 10.01037565
16022 MICH CHARO 154311.27 90270 244581.27 19169 2.202769484 1.742072926 2.621708318 0.2192 0.4417 0.2316 0.726281464 PAN PRD -0.262277922 4.863186266 75.3309871 1 0 0.419688038 1 1 1 0 16022 7 10.32543982
16023 MICH CHAVINDA 71729.53 0 71729.53 10968 2.020207792 0 2.020207792 0.747829147 PRD PRD -0.810349426 0.463907961 61.58323632 1 1 0.217450766 0 0 0 0 16023 7 10.65500323
16024 MICH CHERAN 78996 99744 178740 16243 1.768727475 1.965816069 2.485250329 0.0693 0.2971 0.504 0.715521294 PRD PRD -0.271606787 4.218300163 73.18435754 1 1 0.54177184 0 0 0 1 16024 5 10.19327048
16025 MICH CHILCHOTA 85237 22013 107250 30711 1.328520918 0.540449863 1.50235014 0.700038162 PRD PRD 0.0141863 6.013694552 70.28583394 1 1 0.688841132 0 0 0 1 16025 7 10.15074744
16026 MICH CHINICUILA 120160 30040 150200 6870 2.917259173 1.681318411 3.12952746 0.0266 0.5392 0.3711 0.672536074 PRD PRD 0.81411363 31.42464498 81.24383021 1 1 0.624454148 1 0 1 1 16026 6 9.75682378
16027 MICH CHUCANDIRO 216418.4 26040 242458.4 7463 3.401158969 1.501677509 3.51118899 0.0745 0.3971 0.3851 0.706881913 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.012891941 0.653772814 87.11078928 1 0 0.700120595 1 0 0 1 16027 7 10.27047293
16028 MICH CHURINTZIO 17078.46 0 17078.46 7077 1.227660352 0 1.227660352 0.0927 0.2434 0.5761 0.766325698 PRD PRD -0.777124333 1.045296167 70.95354523 1 1 0.147661438 1 0 0 1 16028 5 10.66091686
16029 MICH CHURUMUCO 1891677.2 252512 2144189.2 14866 4.853970312 2.889586661 4.978349271 0.021 0.3609 0.5761 0.63835732 PRD PRD 1.181991235 19.79566648 78.16642121 1 1 0.877842056 1 0 0 1 16029 4 9.520644222
16030 MICH Ecuandureo 0 0 0 14915 0 0 0 0.0799 0.4916 0.3455 0.743981158 PRD PRD -0.613350926 0.940567067 67.10144928 1 1 0.159906135 0 0 0 1 16030 7 10.59686353
16031 MICH EPITACIO HUERTA 348010.94 34273 382283.94 15923 3.129207763 1.148170737 3.219207215 0.1196 0.3966 0.3859 0.679756273 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.4502887 6.625047777 87.28168383 1 0 0.836839791 1 0 0 1 16031 6 9.971506892
16032 MICH ERONGARICUARO 38852 58278 97130 13161 1.374235776 1.691586028 2.125864416 0.0799 0.3804 0.4193 0.724357046 PRD PRD -0.157616627 2.640669379 76.03346457 1 1 0.755261758 1 0 0 1 16032 7 10.35122841
16033 MICH GABRIEL ZAMORA 35415.33 0 35415.33 20015 1.018644924 0 1.018644924 0.0414 0.3761 0.4927 0.715246005 PRD PRD -0.341424303 3.579373104 62.83330607 1 1 0.609792656 0 0 0 0 16033 7 10.28639569
16034 MICH HIDALGO 189302.13 150600 339902.13 106421 1.022020719 0.881754868 1.433640271 0.3564 0.2156 0.2279 0.734846322 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.482378767 6.249523737 59.70306513 1 0 0.365482377 0 0 0 0 16034 7 10.34737959
16035 MICH HUACANA, LA 1980435.31 61651.6 2042086.91 34245 4.074675238 1.029729959 4.104817542 0.0576 0.3479 0.4849 0.680161032 PRD PRD 0.535860448 9.718979936 73.48161961 1 1 0.7652212 1 0 0 1 16035 7 9.915709104
16036 mich Huandacareo 0 0 0 11808 0 0 0 0.0792 0.4564 0.3305 0.751879708 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.754428252 1.684572411 65.59647466 1 0 0.050389566 0 0 1 0 16036 6 10.70004603
16037 MICH HUANIQUEO 611133.07 60000 671133.07 10153 4.114022408 1.932909343 4.206213063 0.0587 0.1772 0.6393 0.727243089 PRD PRD -0.16927632 1.892081289 83.07050093 1 1 0.42056535 1 0 1 0 16037 4 10.47920769
16038 MICH HUETAMO 364754 91188 455942 45441 2.200217875 1.100854442 2.400955499 0.0239 0.4255 0.4774 0.703850977 PRD PRD 0.11953784 11.11061393 53.0784297 1 1 0.496137849 1 0 0 1 16038 4 10.25188622
16039 MICH HUIRAMBA 145077.01 0 145077.01 6711 3.118736905 0 3.118736905 0.1679 0.3473 0.3494 0.732922065 PRD PRD -0.234983814 1.490514905 74.29259482 1 1 0.619877813 1 0 0 0 16039 7 10.1561885
16040 MICH INDAPARAPEO 202742.77 0 202742.77 16341 2.595776881 0 2.595776881 0.1252 0.4107 0.3454 0.715709334 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.328639019 3.825783538 71.18814368 1 0 0.450706811 0 0 1 0 16040 7 10.29897637
16041 MICH IRIMBO 405727.76 49898 455625.76 13260 3.453089722 1.560887539 3.565607172 0.1294 0.3101 0.4216 0.717776812 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.047208302 5.453436046 70.84579821 1 0 0.577677225 1 0 0 1 16041 7 10.1589356
16042 MICH IXTLAN 111054.91 0 111054.91 14393 2.165148635 0 2.165148635 0 0.72242776 PRD PRD -0.450203302 0.841346154 67.55574989 1 1 0.282428959 1 0 0 0 16042 7 10.41240327
16043 MICH JACONA 44508 66762 111270 54130 0.600068022 0.803509024 1.116978222 0 0.753138794 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.096871539 3.038820937 50.36908151 1 0 0.185571772 0 0 0 0 16043 7 10.55669198
16044 mich Jiménez 0 0 0 14430 0 0 0 0.0892 0.3142 0.4325 0.754364702 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.511472412 1.534130894 74.96495655 1 0 0.444213444 1 0 1 0 16044 7 10.63999553
16045 mich Jiquilpan 0 0 0 36389 0 0 0 0.1089 0.3104 0.4458 0.780487745 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.156293008 1.609163291 55.81029051 1 0 0.096732529 0 0 0 0 16045 7 10.82266905
16046 MICH JUAREZ 151190.27 0 151190.27 11648 2.637623008 0 2.637623008 0.0986 0.4148 0.3414 0.72819264 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.121748443 3.481725273 77.50141323 1 0 0.643028846 1 0 0 0 16046 7 10.59974815
16047 MICH JUNGAPEO 1041026.6 57520 1098546.6 18586 4.043250039 1.409718496 4.096111894 0.067 0.3665 0.4891 0.722688736 PRD PRD -0.058284319 4.971831756 74.35294118 1 1 0.59453352 1 0 0 1 16047 6 10.32160983
16048 MICH LAGUNILLAS 65662.17 0 65662.17 5136 2.623558587 0 2.623558587 0.0546 0.3021 0.4994 0.745304766 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.290722245 1.933320181 75.30120482 1 0 0.42932243 1 0 0 0 16048 7 10.56230698
16049 MICH MADERO 1027012.75 101320 1128332.75 16620 4.139856145 1.959569231 4.232511859 0.0837 0.2142 0.5862 0.668108407 PRD PRD 0.668683313 30.35888672 78.5011355 1 1 0.42990373 1 0 0 1 16049 5 9.81616822
16050 MICH MARAVATIO 616835.98 48813 665648.98 69382 2.291567864 0.532708335 2.36028518 0.2109 0.1712 0.4919 0.718261849 PRD PRD -0.104732163 7.484283151 71.48802795 1 1 0.479807443 0 0 1 1 16050 7 10.17693066
16051 MICH MARCOS CASTELLANOS 84000 126000 210000 11235 2.137313616 2.502660879 2.980191579 0.3508 0.2777 0.2601 0.795046607 PAN PRD -1.326622583 1.980554555 43.81261847 1 0 0.061860258 0 1 0 0 16051 7 10.92208053
16052 MICH LAZARO CARDENAS 84760 127136 211896 171100 0.402382239 0.555636938 0.805776364 0.1461 0.2799 0.3983 0.784868765 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.346506491 2.06477445 35.74720659 1 0 0.146843951 0 0 0 0 16052 6 10.61119716
16053 MICH MORELIA 524635.4 130000 654635.4 620532 0.612728932 0.190205114 0.720255568 0.2841 0.1945 0.2771 0.825646495 PAN PRD -1.700318696 0.959489671 41.24178435 1 0 0.096280289 0 1 1 0 16053 7 11.05673647
16054 MICH morelos 0 0 0 10914 0 0 0 0.243 0.4285 0.1579 0.724935914 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.154382436 0.921273032 79.79712595 1 0 0.714678395 1 0 0 1 16054 4 10.18484909
16055 MICH Múgica 0 0 0 42877 0 0 0 0.0869 0.3655 0.4577 0.724483932 PRD PRD -0.492051831 5.044769086 56.38612734 1 1 0.311588964 0 0 0 0 16055 7 10.25686474 207
16056 MICH NAHUATZEN 619980.73 21200 641180.73 23221 3.321401366 0.648655289 3.35382994 0.0401 0.4672 0.4033 0.667985945 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.341039858 4.5785777 76.23996221 1 0 1.009861763 0 0 0 1 16056 7 9.950983824
16057 MICH NOCUPETARO 1323600.8 206542 1530142.8 8724 5.028602817 3.205796624 5.172723732 0.0442 0.4797 0.4165 0.621782568 PRD PRD 1.256266521 28.03138374 77.37961926 1 1 0.674575883 1 0 0 1 16057 7 9.718025462
16058 MICH NUEVO PARANGARICUTIRO 292599.04 75060 367659.04 15280 3.003162195 1.777035546 3.221331028 0.054 0.5204 0.3476 0.74153683 PRD PRD -0.733454972 4.703299627 67.35720032 1 1 0.31315445 0 0 0 1 16058 5 10.35155293
16059 MICH NUEVO URECHO 1462689.88 29740 1492429.88 8821 5.116909719 1.475106161 5.136918717 0.0482 0.2286 0.6313 0.698820787 PRD PRD 0.357627053 7.131428571 80.4520222 1 1 0.770887654 1 0 0 1 16059 4 10.22800725
16060 MICH NUMARAN 40000 60000 100000 9703 1.633630177 1.971808242 2.425341598 0.0868 0.5273 0.3349 0.740155388 PRD PRD -0.537406156 1.286707482 66.96542894 1 1 0.247861486 1 0 1 0 16060 7 10.38859817
16061 MICH OCAMPO 883559.93 39100 922659.93 18804 3.870948296 1.124716854 3.913366423 0.1186 0.3103 0.4664 0.677630523 PT PRD 0.210665689 7.377487695 73.78405651 1 0 0.835992342 1 0 0 1 16061 6 9.723739225
16062 MICH PAJACUARAN 363740.85 88920 452660.85 19688 2.969144762 1.707735757 3.177708488 0.3711 0.3032 0.2595 0.732019094 PAN PRD -0.539193166 2.733768251 67.44623095 1 0 0.312373019 0 1 0 0 16062 7 10.54420662
16063 MICH PANINDICUARO 26000 39000 65000 18504 0.877592148 1.133867586 1.50690761 0.0641 0.4098 0.3938 0.731016748 PRD PRD -0.255574175 1.999226818 77.31543624 1 1 0.356409425 1 0 1 0 16063 7 10.43000658
16064 MICH PARACUARO 989708.01 49880 1039588.01 23868 3.748701311 1.128115227 3.796740621 0.0677 0.2011 0.6145 0.715288293 PRD PRD 0.021998863 4.34054611 67.80465401 1 1 0.597033685 0 0 0 1 16064 5 10.25032915
16065 MICH PARACHO 126770.11 167624 294394.11 31096 1.624668075 1.854817605 2.348252884 0.0783 0.2665 0.4716 0.725529776 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.340457421 4.378443582 59.77852069 1 0 0.424009519 0 0 0 1 16065 7 10.32088949
16066 MICH PATZCUARO 347563.5 106080 453643.5 77872 1.698046897 0.859608401 1.920665907 0.1656 0.2701 0.2467 0.758454549 PAN PRD -0.818389681 2.799359546 62.04200884 1 0 0.395841894 0 1 0 1 16066 7 10.47756624
16067 MICH PENJAMILLO 661350.51 24000 685350.51 20097 3.523648677 0.785821203 3.558261817 0.0852 0.4967 0.3535 0.730174309 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.259474073 3.110254199 78.67163525 1 0 0.487386177 1 0 1 1 16067 3 10.25155956
16068 MICH PERIBAN 155014.84 287500 442514.84 20256 2.157881389 2.720856215 3.12878094 0.3976 0.2306 0.2187 0.751768777 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.875891659 4.910936412 46.07992678 1 0 0.201174961 0 0 0 1 16068 7 10.47740731
16069 MICH PIEDAD, LA 43745 37255 81000 84946 0.415398422 0.36365147 0.669646674 0.2804 0.3881 0.2268 0.789662338 PAN PRD -1.394270083 0.708405363 47.89576933 1 0 0.140147859 0 1 1 0 16069 6 10.83065457
16070 MICH PUREPERO 229237.7 0 229237.7 15666 2.749372313 0 2.749372313 0.236 0.3071 0.3256 0.777729965 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.251737269 0.829631565 53.95894428 1 0 0.028086302 0 0 0 0 16070 7 10.73014373
16071 MICH Puruandiro 0 0 0 71770 0 0 0 0.1558 0.1911 0.4803 0.733310896 PRD PRD -0.538777435 0.987379571 66.81596992 1 1 0.324996517 1 0 1 0 16071 7 10.33311391
16072 MICH QUERENDARO 379226.04 0 379226.04 13438 3.374867872 0 3.374867872 0.1721 0.3477 0.3444 0.736068762 PRD PRD -0.600794431 3.358881876 70.59319651 1 1 0.30361661 0 0 1 0 16072 7 10.36307208
16073 MICH QUIROGA 388435.61 209880 598315.61 23893 2.8482351 2.28076503 3.259689893 0.2907 0.2001 0.3307 0.73401405 PRD PRD -0.398469995 2.679138274 74.41886331 1 1 0.31327167 0 0 0 1 16073 7 10.4647475
16074 MICH COJUMATLAN DE REGULES / Regul 100000 150000 250000 9905 2.406576676 2.781540209 3.267276499 0.1174 0.2488 0.5509 0.727754384 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.580166022 1.686426819 65.79216354 1 0 0.251892983 0 0 1 0 16074 7 10.50404941
16075 MICH REYES, LOS 813148.89 132900 946048.89 57006 2.725514705 1.203372687 2.867648987 0.1943 0.3007 0.3517 0.752131301 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.78802472 2.497111881 56.73179019 1 0 0.302775146 0 0 0 1 16075 7 10.56002215
16076 MICH SAHUAYO 57456 86184 143640 60894 0.664511688 0.881828411 1.211599573 0.4073 0.3139 0.1827 0.767920612 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.18106634 1.563960475 55.75349696 1 0 0.153627615 0 0 1 0 16076 7 10.66564097
16077 MICH SAN LUCAS 654488.38 44784 699272.38 19506 3.542499662 1.192681988 3.606830966 0.048 0.3937 0.5004 0.700921696 PRD PRD 0.294638254 4.100647471 59.2248062 1 1 0.80872552 1 0 0 1 16077 6 10.49018273
16078 MICH SANTA ANA MAYA 60268.98 0 60268.98 13952 1.671423992 0 1.671423992 0.2071 0.3625 0.2718 0.736839503 PAN PRD -0.507451407 3.043541576 67.73421131 1 0 0.228999427 1 1 0 0 16078 7 10.52944292
16079 MICH SALVADOR ESCALANTE 341981.23 15000 356981.23 38331 2.294733605 0.330258807 2.33341694 0.1124 0.204 0.493 0.695986661 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.180856671 4.044505379 72.73865716 1 0 0.730087918 0 0 0 1 16079 7 10.0889803
16080 MICH SENGUIO 657650.08 55633 713283.08 17181 3.670658286 1.444104122 3.749875936 0.1234 0.2454 0.493 0.716375528 PRD PRD 0.241058637 8.501263146 68.56510921 1 1 0.675455445 1 0 0 1 16080 7 10.24420509
16081 MICH SUSUPUATO 3494326.57 555516 4049842.57 9085 5.954867805 4.129494585 6.102049371 0.0427 0.3484 0.5483 0.628321052 PRD PRD 1.170281529 10.98472176 87.33297702 1 1 0.795817281 1 0 0 1 16081 7 9.74275782
16082 MICH TACAMBARO 459248.25 128739 587987.25 59192 2.170038387 1.155288477 2.391836906 0.2254 0.302 0.2895 0.719458086 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.240029189 7.397747686 70.95934771 1 0 0.510795378 1 0 0 0 16082 5 10.22750997
16083 MICH TANCITARO 1497562.35 68800 1566362.35 25670 4.083266907 1.302959329 4.127443692 0.1416 0.2821 0.4742 0.68892971 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.126483042 7.649885764 70.31295277 1 0 0.556291391 1 0 0 1 16083 6 9.902741745
16084 MICH TANGAMANDAPIO 588433.52 60000 648433.52 26245 3.153623905 1.189716589 3.246760816 0.693283763 PAN PRD -0.164772215 2.462518449 66.08077284 1 0 0.513050105 0 1 0 1 16084 7 10.15299258
16085 MICH TANGANCICUARO 133731.31 0 133731.31 32821 1.62424088 0 1.62424088 0.734945838 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.591698914 2.124492138 62.18985434 1 0 0.274367021 0 0 0 0 16085 7 10.51694852
16086 MICH TANHUATO 83344.87 0 83344.87 14413 1.91436313 0 1.91436313 0.1647 0.203 0.5461 0.761305583 PAN PRD -0.843475027 0.949075714 60.07989348 1 0 0.245611601 0 1 1 0 16086 4 10.72013251
16087 MICH TARETAN 167139.18 0 167139.18 13287 2.608535605 0 2.608535605 0.1011 0.4175 0.3395 0.736513466 PRD PRD -0.583573457 1.778490192 63.93442623 1 1 0.546398736 1 0 0 1 16087 6 10.33962742
16088 MICH TARIMBARO 132868.97 0 132868.97 39408 1.475134631 0 1.475134631 0.1242 0.4087 0.3323 0.729097854 PRD PRD -0.493475128 1.98254332 64.23158533 1 1 0.510809988 1 0 1 0 16088 7 10.4080543
16089 MICH TEPALCATEPEC 95479.57 0 95479.57 24135 1.600611588 0 1.600611588 0.1271 0.3768 0.3879 0.731287339 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.53469384 3.272207268 56.9988516 1 0 0.205303501 0 0 0 0 16089 7 10.43929866
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16091 MICH TINGUINDIN 264695.98 0 264695.98 12833 3.073905382 0 3.073905382 0.3051 0.2997 0.2884 0.751139633 PRD PRD -0.688403693 2.221172023 67.80558229 1 1 0.330787813 1 0 0 0 16091 7 10.51485995
16092 MICH TIQUICHEO DE NICOLAS ROMERO 1457006.59 283089 1740095.59 16656 4.482735627 2.890161601 4.658451183 0.0342 0.4938 0.4443 0.637586738 PAN PRD 1.130038456 19.20537897 73.68057951 1 0 0.611191162 1 1 0 1 16092 7 9.733164838
16093 MICH TLALPUJAHUA 806566.84 55953 862519.84 25392 3.489348805 1.164265205 3.554438295 0.2497 0.2192 0.3864 0.710856726 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.191403691 4.84641095 77.35068913 1 0 0.585617517 1 0 0 1 16093 7 10.08784905
16094 MICH TLAZAZALCA 173301.4 0 173301.4 8830 3.02657339 0 3.02657339 0.0676 0.3434 0.531 0.728402127 CONVERGENCIA PRD -0.396093219 1.068629779 71.66499498 1 0 0.215175538 1 0 0 0 16094 7 10.56056619
16095 mich Tocumbo 0 0 0 11315 0 0 0 0.2114 0.3918 0.2761 0.758414192 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.878962981 2.194160845 57.82918149 1 0 0.232434821 0 0 0 1 16095 6 10.65892136
16096 MICH TUMBISCATIO 1166378.01 176428.3 1342806.31 10153 4.752556337 2.911097841 4.892280325 0.0115 0.3163 0.6336 0.621164149 Alianza (PRI-PVEM) PRD 1.095826064 30.12755619 72.41880756 1 0 0.549591254 1 0 0 1 16096 6 9.641796992
16097 MICH TURICATO 629206.84 26700 655906.84 36072 2.91468932 0.553992173 2.954038436 0.0421 0.3344 0.4935 0.643716783 PRD PRD 1.039504923 25.80279133 78.27424749 1 1 0.784403415 1 0 0 1 16097 7 9.919177592
16098 MICH TUXPAN 0 0 0 23959 0 0 0 0.1854 0.3517 0.3373 0.73775243 PRD PRD -0.301116887 6.53536637 72.71821159 1 1 0.49918611 1 0 0 0 16098 7 10.31865084
16099 MICH TUZANTLA 265657.7 28300 293957.7 18103 2.752053607 0.941286442 2.84712005 0.0443 0.3091 0.5929 0.648996745 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.9479806 20.13343799 79.23819742 1 0 0.691045683 1 0 0 1 16099 7 10.01872847 208
16100 MICH TZINTZUNTZAN 584537.02 121755 706292.02 12414 3.873010198 2.380275331 4.058627533 0.1238 0.1849 0.4406 0.718880663 PRD PRD -0.11369868 2.539190072 74.85671567 1 1 0.562268407 0 0 0 1 16100 7 10.18065702
16101 MICH TZITZIO 2651973.51 492058 3144031.51 11124 5.478140265 3.811846997 5.647688127 0.1601 0.4612 0.2866 0.617258161 PAN PRD 1.498489965 50.59731667 82.57261411 1 0 0.685005394 1 1 0 1 16101 3 9.556322493
16102 MICH URUAPAN 121848 54345 176193 265699 0.377473043 0.186094397 0.508701419 0.275 0.1488 0.2973 0.773720239 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.162085804 2.407010606 52.99802977 1 0 0.221547691 0 0 0 1 16102 7 10.65396967
16103 MICH VENUSTIANO CARRANZA 63480 476.1 63956.1 22512 1.340205768 0.02092819 1.345727059 0.083 0.546 0.3308 0.752279774 PRD PRD -0.81086531 0.961408868 63.22410312 1 1 0.232986851 0 0 1 0 16103 7 10.65792917
16104 MICH VILLAMAR 271222.88 0 271222.88 20579 2.65180394 0 2.65180394 0.1942 0.4423 0.2478 0.725073962 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.294288849 1.997626582 71.29541109 1 0 0.284999271 1 0 1 0 16104 5 10.45717126
16105 MICH Vista Hermosa 0 0 0 17687 0 0 0 0.0739 0.4165 0.4534 0.75422541 PAN PRD -0.872261376 1.221260249 60.59471824 1 0 0.068129134 0 1 1 0 16105 7 10.6722765
16106 MICH Yurecuaro 0 0 0 26691 0 0 0 0.1497 0.3261 0.417 0.754978146 PRD PRD -0.98126076 1.024823503 56.62732329 1 1 0.175527331 0 0 1 0 16106 7 10.58512163
16107 MICH ZACAPU 12499 18749 31248 69700 0.164942819 0.238225797 0.370405215 0.1938 0.2553 0.3336 0.790890863 PRD PRD -1.281143881 1.380889193 53.78608719 1 1 0.21025825 0 0 1 0 16107 7 10.77651499
16108 MICH Zamora 0 0 0 161918 0 0 0 0 0 0 0.781005366 PAN PRD -1.262548314 1.055131575 48.96269908 1 0 0.119010857 0 1 0 0 16108 6 10.77195183
16109 MICH ZINAPARO 40000 60000 100000 4084 2.379020005 2.753117822 3.238121365 0.1035 0.48 0.367 0.761378608 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.696492623 1.806322127 74.17998318 1 0 0.177522037 1 0 0 0 16109 7 10.58999846
16110 MICH ZINAPECUARO 215128.92 44400 259528.92 48917 1.685998043 0.645877315 1.841421544 0.1888 0.3509 0.3229 0.733814282 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.460904939 3.054639026 73.57936508 1 0 0.284768077 1 0 1 0 16110 7 10.43166448
16111 MICH ZIRACUARETIRO 282649.73 181332 463981.73 12879 3.133167979 2.713347119 3.6116264 0.0566 0.3493 0.4403 0.719231404 PRD PRD -0.165751706 2.838719824 75.57819383 1 1 0.725599814 1 0 0 1 16111 7 10.0651389
16112 MICH ZITACUARO 1338946.33 0 1338946.33 138050 2.370149859 0 2.370149859 0.2394 0.2681 0.2875 0.742186817 PRD PRD -0.532703954 4.246318923 66.69865868 1 1 0.518761318 0 0 0 0 16112 7 10.3691653
16113 mich José Sixto Verduzco 0 0 0 26500 0 0 0 0.0788 0.3291 0.5088 0.744489481 PRD PRD -0.592651837 1.00347209 73.51423658 1 1 0.356603774 1 0 1 0 16113 6 10.5465232
17001 MOR AMACUZAC 823452.4 240000 1063452.4 16482 3.931054917 2.74478961 4.182386701 0.0955 0.448 0.2816 0.747340719 Alianza (PRI-PVEM) PAN -0.601712546 1.479888692 64.29016836 0 0 0.429559519 1 0 0 1 17001 7 10.50660553
17002 MOR ATLATLAHUCAN 439600.6 149999.52 589600.12 14708 3.430385139 2.415779731 3.715692637 0.181 0.2926 0.0804 0.77737303 PRI PAN -0.850703891 2.903401572 57.3081761 0 0 0.455874354 0 0 0 0 17002 7 10.72728033
17003 MOR AXOCHIAPAN 1329710 240000 1569710 30436 3.799721208 2.184409353 3.962224036 0.5122 0.3097 0.0575 0.73035793 PAN PAN -0.306714852 1.971600776 72.53599114 0 1 0.447167828 0 1 0 1 17003 5 10.56034587
17004 MOR AYALA 623001.2 194998.8 818000 69381 2.30052506 1.337773651 2.548661373 0.2609 0.2895 0.3074 0.749187725 PRD PAN -0.580282855 1.786519895 66.92538126 0 0 0.475994869 0 0 0 0 17004 6 10.5548945
17005 MOR COATLAN DEL RIO 867596.6 269999.4 1137596 9356 4.540435094 3.396466958 4.808845419 0.2777 0.2983 0.0758 0.702153166 PVEM PAN -0.273706284 1.624568822 77.33480989 0 0 0.798952544 1 0 0 1 17005 5 9.942523152
17006 MOR CUAUTLA 315000 135000 450000 153329 1.116585101 0.63151625 1.369876714 0.2404 0.2167 0.214 0.803766175 PRD PAN -1.35602338 1.064671999 54.79098209 0 0 0.133634211 0 0 0 0 17006 7 10.92792826
17007 MOR CUERNAVACA 140000 60000 200000 338706 0.345954156 0.163091829 0.464037493 0.3681 0.2072 0.1954 0.86112717 PAN PAN -1.850432527 0.696604559 40.30888483 0 1 0.053099148 0 1 0 0 17007 7 11.51870061
17008 MOR EMILIANO ZAPATA 490000 210000 700000 57617 2.251758474 1.535739191 2.576360318 0.4051 0.3257 0.1143 0.790484408 PAN PAN -1.146365405 1.550571215 53.68700531 0 1 0.19924675 0 1 0 0 17008 7 10.96290002
17009 MOR HUITZILAC 952000 240000 1192000 15184 4.154146515 2.821742612 4.375803412 0.2106 0.3161 0.1742 0.78590465 PRI PAN -0.946311285 1.906302757 59.06812697 0 0 0.307231296 0 0 0 0 17009 7 10.71683611
17010 MOR JANTETELCO 976327 239999 1216326 13745 4.277102546 2.915650763 4.494152049 0.2001 0.2897 0.1794 0.747559934 MEXICO POSIBLE PAN -0.235444196 1.835414473 77.72058824 0 0 0.345580211 0 0 0 1 17010 3 10.50314654
17011 MOR JIUTEPEC 420000 180000 600000 170589 1.241863189 0.720357443 1.507898003 0.3515 0.2477 0.154 0.832825716 PAN PAN -1.653757871 0.707860918 43.91902381 0 1 0.0714583 0 1 0 0 17011 5 11.25539377
17012 MOR JOJUTLA 350000 156435 506435 53351 2.022914429 1.369195242 2.350661846 0.2239 0.3221 0.1735 0.793501785 PRI PAN -1.154715246 1.044447935 56.85091779 0 0 0.299338344 0 0 0 0 17012 7 10.88644211
17013 MOR JONACATEPEC 892000 240000 1132000 13623 4.196863564 2.924089372 4.431944332 0.2137 0.3412 0.2091 0.75314342 PRI PAN -0.531331247 1.036388761 67.84626201 0 0 0.292152977 0 0 0 0 17013 5 10.56435988
17014 MOR MAZATEPEC 806443.18 224998 1031441.18 8821 4.526376966 3.277412069 4.770092814 0.301 0.2929 0.2098 0.756611824 PAN PAN -0.545414987 1.909335832 69.7997964 0 1 0.493141367 0 1 0 0 17014 7 10.43966731
17015 MOR MIACATLAN 1240353.88 240000 1480353.88 23984 3.964916908 2.398501554 4.138721192 0.2225 0.4225 0.215 0.726655839 PRI PAN -0.327031465 2.865354853 76.64687198 0 0 0.505962308 0 0 0 1 17015 6 10.39330073
17016 MOR OCUITUCO 2417685.8 390287 2807972.8 15090 5.082755916 3.290785226 5.231545401 0.126 0.3342 0.3682 0.724737983 PRD PAN -0.057547477 3.332647603 82.1969697 0 0 0.730616302 0 0 0 1 17016 6 10.16717525
17017 MOR PUENTE DE IXTLA 1761053.2 0 1761053.2 54149 3.512212639 0 3.512212639 0.3108 0.4098 0.1451 0.753888093 PAN PAN -0.748608875 2.690540206 60.33510098 0 1 0.365380709 0 1 0 1 17017 6 10.63719692
17018 MOR TEMIXCO 279999 120001 400000 92850 1.390188224 0.829607103 1.66921958 0.3808 0.287 0.1264 0.780978809 PAN PAN -1.140600463 1.97106383 56.24146916 0 1 0.171405493 0 1 0 0 17018 7 10.80264384
17019 MOR TEPALCINGO 2773686.4 457702 3231388.4 24133 4.753015409 2.994021533 4.904527528 0.3093 0.3931 0.1421 0.726735844 PRI PAN -0.212612165 1.842172907 77.8273602 0 0 0.562507769 0 0 0 1 17019 7 10.31511702
17020 MOR TEPOZTLAN 489998 210002 700000 32921 2.765315824 1.998633769 3.102927168 0.1923 0.3272 0.2447 0.807755497 PRI PAN -1.058085268 1.318716238 55.67725753 0 0 0.184077033 0 0 0 0 17020 7 10.96437527
17021 MOR TETECALA 560000 240000 800000 6917 4.406230759 3.575070098 4.759238663 0.1967 0.3364 0.1102 0.758494968 PRI PAN -0.51439212 3.397252001 68.35222319 0 0 0.546479688 0 0 0 0 17021 7 10.57119552
17022 MOR TETELA DEL VOLCAN 2146383.8 239997 2386380.8 16428 4.880177217 2.747849028 4.985406469 0.3317 0.4265 0.1486 0.724065231 PRI PAN -0.347032467 2.145949677 84.02549342 0 0 0.585281227 0 0 0 1 17022 6 10.11805148
17023 MOR TLALNEPANTLA 1016395.2 364280 1380675.2 5626 5.202138804 4.185850209 5.506995762 0.2156 0.2594 0.1735 0.721883424 PRI PAN 0.178019722 1.737381127 83.64556962 0 0 0.7767508 0 0 0 1 17023 3 10.2931246
17024 MOR TLALTIZAPAN 885999 240001 1126000 45272 3.02386158 1.840757877 3.253156877 0.2237 0.2909 0.2016 0.767646779 PAN PAN -0.792738261 2.056144963 64.73144564 0 1 0.23734317 0 1 0 0 17024 7 10.64242842
17025 MOR TLAQUILTENANGO 2845071.8 239999 3085070.8 30017 4.562074952 2.196717329 4.642248729 0.131 0.3193 0.1736 0.75461331 PVEM PAN -0.654775999 2.240199129 64.55890411 0 0 0.406769497 0 0 0 1 17025 5 10.5719604
17026 MOR TLAYACAPAN 689987.2 270000 959987.2 13851 3.928191068 3.02009202 4.252887739 0.1956 0.4082 0.3072 0.750953396 PRI PAN -0.55918311 2.031755587 67.58286176 0 0 0.372536279 0 0 0 1 17026 7 10.46331347
17027 MOR TOTOLAPAN 1368550 240000 1608550 8742 5.059735535 3.348277218 5.220369428 0.2984 0.2162 0.3303 0.732544549 PRD PAN -0.196629838 2.901124926 83.73454782 0 0 0.509036834 0 0 0 1 17027 6 10.2368626
17028 MOR XOCHITEPEC 559999 240001 800000 45643 2.585438798 1.833896026 2.91924703 0.3302 0.1648 0.2156 0.770416903 PAN PAN -0.825433513 1.546391753 63.45975335 0 1 0.258089959 0 1 0 0 17028 7 10.74460522
17029 MOR YAUTEPEC 1022000 210000 1232000 84405 2.573244658 1.249329729 2.747033174 0.2008 0.3036 0.2898 0.782337091 PRD PAN -1.173218555 1.444465397 56.96990661 0 0 0.164030567 0 0 0 0 17029 7 10.79578256
17030 MOR YECAPIXTLA 1401250.4 300300 1701550.4 36582 3.671335665 2.220176405 3.861010166 0.1378 0.2522 0.3571 0.754002939 PRD PAN -0.62954711 2.459201536 64.90702388 0 0 0.366983763 0 0 0 0 17030 7 10.4907122 209
17031 MOR ZACATEPEC DE HIDALGO 475321 203709 679030 33331 2.725276194 1.961741008 3.062096911 0.1731 0.3197 0.2472 0.806120681 PRD PAN -1.527943774 0.510298757 49.26271704 0 0 0.101557109 0 0 0 0 17031 6 10.8279646
17032 MOR ZACUALPAN DE AMILPAS 910937.4 239999 1150936.4 7962 4.748496425 3.438591251 4.980544953 0.1785 0.2501 0.2661 0.754386972 PRD PAN -0.198498193 2.016234616 76.16651418 0 0 0.548857071 0 0 0 1 17032 7 10.39904053
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19024 NL GENERAL ZARAGOZA 1768200 40845 1809045 5576 5.762394213 2.11928027 5.785160236 0.3038 0.5656 0.0219 0.688045081 PRI PAN 0.551727714 23.265231 83.69434416 1 0 0.744261119 1 0 0 1 19024 1 9.900650411
19025 NL General Zuazua 0 0 0 6033 0 0 0 0.3321 0.5058 0.0051 0.792038639 PRI PAN -1.4340177 0.962512665 35.81720873 1 0 0.023205702 0 0 0 0 19025 4 10.99805073
19026 NL Guadalupe 0 0 0 670162 0 0 0 0.3763 0.4847 0.0245 0.840438624 PRI PAN -2.040633084 0.213414542 26.22236603 1 0 0 0 0 0 0 19026 7 11.29820861
19027 NL HERRERAS, LOS 9900 0 9900 2795 1.513376109 0 1.513376109 0.4487 0.5 0.0069 0.820230205 PRI PAN -1.119562065 2.630575677 58.59375 1 0 0 1 0 1 0 19027 7 11.56112345
19028 NL Higueras 0 0 0 1371 0 0 0 0.3015 0.6272 0.0025 0.773750489 PRI PAN -1.016165198 8.110175976 41.7699115 1 0 0 1 0 0 0 19028 2 10.78447578
19029 NL HUALAHUISES 438800 0 438800 6413 4.240225639 0 4.240225639 0.4257 0.4976 0.0021 0.786954045 PRI PAN -1.163842071 2.809257781 59.84055805 1 0 0.161390925 0 0 1 0 19029 7 10.72141208
19030 NL ITURBIDE 1013615 33990 1047605 3484 5.676528677 2.3754663 5.70940099 0.1752 0.5906 0.0114 0.751032305 PRI PAN -0.018020875 13.67268423 71.46788991 1 0 0.409012629 1 0 1 1 19030 3 10.59017596
19031 NL Juárez 0 0 0 66497 0 0 0 0.2319 0.6251 0.0198 0.812246676 PRI PAN -1.365734866 1.090588454 34.24196018 1 0 0.073311578 0 0 1 0 19031 5 11.10722383
19032 NL Lampazos De Naranjo 0 0 0 5305 0 0 0 0.4579 0.4883 0.0046 0.776700685 PAN PAN -1.006336591 3.964069518 52.3255814 1 1 0.076343073 0 1 0 0 19032 2 10.67584585
19033 NL LINARES 2130282 34578 2164860 69205 3.458906316 0.405229066 3.474504961 0.494 0.381 0.01 0.787215553 PAN PAN -1.196858181 3.800252177 53.90002918 1 1 0.311393685 0 1 1 0 19033 6 10.70317307
19034 NL Marín 0 0 0 4719 0 0 0 0.4493 0.4879 0.0042 0.790282455 PRI PAN -1.273937243 3.063219639 30.61907418 1 0 0 0 0 0 0 19034 7 10.95039086
19035 NL Melchor Ocampo 0 0 0 1215 0 0 0 0.4384 0.5099 0.0012 n.d PRI PAN -1.446995083 4.11311054 42.78350515 1 0 0.016460905 1 0 0 0 19035 4 0
19036 NL MIER Y NORIEGA 1422170.26 0 1422170.26 7078 5.307912511 0 5.307912511 0.1119 0.7118 0.0218 0.647799728 PRI PAN 0.49505518 7.863695937 88.24954573 1 0 0.861825374 1 0 1 1 19036 1 9.528386751
19037 NL MINA 817800 0 817800 5049 5.093582505 0 5.093582505 0.1563 0.5958 0.0038 0.738384482 PRI PAN -0.68742822 8.384837248 49.62962963 1 0 0.13963161 0 0 0 1 19037 7 10.48873995
19038 NL MONTEMORELOS 347480 0 347480 52741 2.026623753 0 2.026623753 0.3066 0.5868 0.0168 0.800466019 PRI PAN -1.346009768 3.142433582 48.27787507 1 0 0.086839461 0 0 1 0 19038 7 10.88514721
19039 NL MONTERREY 25510.03 0 25510.03 1110997 0.02270174 0 0.02270174 0.3344 0.5181 0.0192 0.848591252 PRI PAN -2.042298999 0.217379977 27.57595802 1 0 3.60037E-05 0 0 0 0 19039 7 11.47695033
19040 NL Parás 0 0 0 1226 0 0 0 0.1296 0.4555 0.3878 0.802869373 PRI PAN -1.099346872 4.11558669 57.54716981 1 0 0 1 0 1 0 19040 1 11.15767094
19041 NL Pesquería 0 0 0 11321 0 0 0 0.2249 0.498 0.183 0.773784147 PRD PAN -1.26197682 3.286514275 33.92942299 1 0 0.028707711 1 0 0 0 19041 4 10.69457985
19042 NL Ramones, Los 0 0 0 6237 0 0 0 0.5114 0.4208 0.0019 0.777768956 PAN PAN -0.872006139 2.412129566 63.23024055 1 1 0.027256694 1 1 1 0 19042 7 10.96175007
19043 NL RAYONES 879200 0 879200 2613 5.821481029 0 5.821481029 0.3191 0.5833 0.0077 0.725040855 PRI PAN 0.335173914 22.79586974 78.84841363 1 0 0.616150019 1 0 1 1 19043 5 10.75942191
19044 NL Sabinas Hidalgo 0 0 0 32329 0 0 0 0.3909 0.5057 0.0455 0.822227617 PRI PAN -1.753350763 0.815578175 41.88019239 1 0 0.011599493 0 0 0 0 19044 7 11.11090954
19045 NL Salinas Victoria 0 0 0 19024 0 0 0 0.285 0.626 0.0096 0.789141333 PRI PAN -1.05717846 7.440331879 35.28888889 1 0 0.083841463 0 0 0 0 19045 4 10.96862514
19046 NL San Nicolás De Los Garza 0 0 0 496878 0 0 0 0.4905 0.3874 0.021 0.863410907 PAN PAN -2.288454741 0.09581733 20.45991963 1 1 0 0 1 1 0 19046 5 11.5067107
19047 NL Hidalgo 0 0 0 14275 0 0 0 0.2895 0.3373 0.0931 0.814330263 PAN PAN -1.70848991 1.373079112 35.13941072 1 1 0.029422067 0 1 0 0 19047 7 11.0895888
19048 NL Santa Catarina 0 0 0 227026 0 0 0 0.3473 0.5497 0.0142 0.812858784 PRI PAN -1.864387567 0.320471506 28.98349805 1 0 0.000440478 0 0 1 0 19048 7 10.94715933
19049 NL SANTIAGO 481800 0 481800 36812 2.645332133 0 2.645332133 0.3598 0.4523 0.0121 0.836765372 PRI PAN -1.704399903 2.133536259 33.19794009 1 0 0.039253504 0 0 1 0 19049 7 11.34634584
19050 NL VALLECILLO 310800 0 310800 2169 4.971837912 0 4.971837912 0.1852 0.7516 0.0101 0.761881111 PRI PAN -0.739140567 6.234658812 65.70247934 1 0 0.034578147 1 0 0 0 19050 1 10.529093
19051 NL Villaldama 0 0 0 4247 0 0 0 0.1386 0.6852 0.0078 0.80611313 PRI PAN -1.201235416 1.984321411 54.21686747 1 0 0.018836826 0 0 0 0 19051 3 11.03619498
20001 OAX Abejones 39600 0 39600 1540 3.285198468 0 3.285198468 0.0386 0.7203 0.0354 0.635855344 U y C PRI 0.572099299 11.81818182 77.85714286 1 0 0.525974026 1 0 0 1 20001 3 9.058588726
20002 OAX Acatlán De Pérez Figueroa 233856 0 233856 44579 1.831921743 0 1.831921743 0.2509 0.51 0.096 0.704760626 PRI PRI 0.336756563 9.970925646 75.19768856 1 1 0.740483187 1 0 0 1 20002 6 10.2088464
20003 OAX Asunción Cacalotepec 0 0 0 2567 0 0 0 0.2557 0.3466 0.108 0.580542367 U y C PRI 1.220953726 16.9212691 92.0585162 1 0 1.194000779 1 0 0 1 20003 4 9.078134438
20004 OAX Asunción Cuyotepeji 0 0 0 883 0 0 0 0.4911 0.4615 0.0266 0.700219674 PRI PRI 0.108436381 7.2 80.65693431 1 1 0 1 0 0 1 20004 7 9.716182434
20005 OAX Asunción Ixtaltepec 370306.28 0 370306.28 14249 3.295400821 0 3.295400821 0.0405 0.5989 0.2517 0.720848691 PRI PRI -0.46929545 4.221748401 69.75135135 1 1 0.707418064 0 0 0 1 20005 4 10.0506009
20006 OAX Asunción Nochixtlán 1075111.62 0 1075111.62 13745 4.372208331 0 4.372208331 0.1032 0.4895 0.2463 0.757255601 PRI PRI -0.517846828 7.096206061 70.31063321 1 1 0.42633685 0 0 0 0 20006 6 10.37828554
20007 OAX Asunción Ocotlán 90864 0 90864 3655 3.252704779 0 3.252704779 0.1341 0.5275 0.2262 0.633453616 U y C PRI 1.322997337 4.044630404 92.25806452 1 0 0.716826265 0 0 0 1 20007 1 9.966890157
20008 OAX Asunción Tlacolulita 0 0 0 918 0 0 0 0.0398 0.4375 0.4602 0.70485161 U y C PRI 0.066060691 6.50887574 90.42145594 1 0 0.789760349 1 0 0 1 20008 5 9.689260163
20009 OAX Ayotzintepec 46080 0 46080 5660 2.212807285 0 2.212807285 0.0445 0.5924 0.1517 0.670034975 PRI PRI 0.581470827 5.664410403 93.47426471 1 1 0.893109541 0 0 0 1 20009 4 9.64089555
20010 OAX Barrio De La Soledad, El 176256 0 176256 13186 2.664927248 0 2.664927248 0.3001 0.489 0.0919 0.778092122 PRI PRI -0.831881388 3.312423501 56.79552638 1 1 0.449340209 1 0 1 1 20010 5 10.51800023
20011 OAX Calihualá 0 0 0 1317 0 0 0 0.0259 0.3519 0.4519 0.615969347 U y C PRI 0.98454566 3.519510329 90.38461538 1 0 1.078208049 1 0 0 1 20011 5 9.436577137
20012 OAX Candelaria Loxicha 195543.32 0 195543.32 9566 3.06532796 0 3.06532796 0.1291 0.4435 0.2374 0.578158348 U y C PRI 1.690386717 52.55047821 88.22684853 1 0 0.879155342 1 0 1 1 20012 4 9.126128023
20013 OAX Ciénega De Zimatlán 0 0 0 2942 0 0 0 0.0577 0.4447 0.3808 0.733139097 PRI PRI -0.13813988 0.615174299 83.95784543 1 1 0.348402447 0 0 0 0 20013 . 10.43453044
20014 OAX Ciudad Ixtepec 0 0 0 22675 0 0 0 0.0809 0.5548 0.1382 0.820619798 PRI PRI -1.228932988 2.123085192 55.10176574 1 1 0.379492834 0 0 0 1 20014 4 11.27109494 211
20015 OAX Coatecas Altas 244932.78 0 244932.78 5803 3.76602469 0 3.76602469 0.1609 0.5602 0.0521 0.563894649 U y C PRI 1.753164982 6.183406114 83.17460317 1 0 0.56177839 1 0 1 1 20015 2 9.545081431
20016 OAX Coicoyán De Las Flores 286840.91 0 286840.91 5733 3.932478365 0 3.932478365 0.0254 0.2861 0.3213 0.395150748 U y C PRI 3.050517578 50.06246654 88.91797557 1 0 0.939298796 1 0 0 1 20016 4 8.634051244
20017 OAX Compañía, La 190256 0 190256 3998 3.883372345 0 3.883372345 0.1262 0.6137 0.1023 0.623351413 U y C PRI 0.918257565 2.813363477 89.84771574 1 0 0.996748374 1 0 0 1 20017 1 9.399741823
20018 OAX Concepción Buenavista 0 0 0 946 0 0 0 0.1888 0.4292 0.2318 0.678724964 U y C PRI 0.737910731 17.51592357 87.37541528 1 0 0.898520085 1 0 0 1 20018 4 9.628256406
20019 OAX Concepción Pápalo 323314.95 0 323314.95 3077 4.664143863 0 4.664143863 0.0847 0.2542 0.5061 0.641295342 U y C PRI 0.649447367 2.635046113 93.28793774 1 0 1.212219695 1 0 0 1 20019 4 9.292160669
20020 OAX Constancia Del Rosario 0 0 0 3295 0 0 0 0.0531 0.5885 0.1726 0.586613164 U y C PRI 1.023575589 21.11724985 71.28378378 1 0 0.590288316 1 0 0 1 20020 5 9.337640006
20021 OAX Cosolapa 0 0 0 14467 0 0 0 0.1619 0.4241 0.0368 0.753719822 PVEM PRI -0.109621089 8.2822734 72.37489746 1 0 0.470380867 0 0 0 1 20021 6 10.82645364
20022 OAX Cosoltepec 144973.28 0 144973.28 931 5.054446792 0 5.054446792 0.1233 0.537 0.1534 0.725990782 U y C PRI -0.153269711 7.551240561 89.09090909 1 0 1.143931257 1 0 0 0 20022 2 9.718013787
20023 OAX Cuilápam De Guerrero 90432 0 90432 12812 2.086712887 0 2.086712887 0.2023 0.5069 0.0835 0.752609983 PAN PRI -0.714596082 7.125499726 61.06325375 1 0 0.507336872 0 1 1 0 20023 5 10.16081608
20024 OAX Cuyamecalco Villa De Zaragoza 0 0 0 4298 0 0 0 0.1291 0.4199 0.1814 0.572989874 U y C PRI 1.426872022 10.34080299 93.62786746 1 0 0.849232201 1 0 0 1 20024 1 9.225113642
20025 OAX Chahuites 82327.33 0 82327.33 9799 2.240880448 0 2.240880448 0.1716 0.4696 0.2515 0.702418385 PRD PRI -0.217374184 8.34192617 68.00509879 1 0 0.360240841 0 0 1 1 20025 7 10.03692136
20026 OAX Chalcatongo De Hidalgo 267174.23 0 267174.23 7828 3.559072157 0 3.559072157 0.0415 0.4903 0.3695 0.670461154 U y C PRI 0.512478543 6.929032258 81.87836161 1 0 0.870592744 1 0 1 1 20026 7 9.519028458
20027 OAX Chiquihuitlán De Benito Juárez 210240 0 210240 2501 4.443384811 0 4.443384811 0.0441 0.4773 0.2503 0.562303789 U y C PRI 1.361042736 7.240547064 93.75 1 0 1.139544182 1 0 0 1 20027 1 9.130327405
20028 OAX Heroica Ciudad De Ejutla De Crespo 396504 0 396504 17573 3.159688314 0 3.159688314 0.4244 0.4012 0.0503 0.680931922 U y C PRI 0.455678719 4.867896167 81.3116657 1 0 0.719854322 1 0 0 1 20028 4 10.07174051
20029 OAX Eloxochitlán De Flores Magón 115200 0 115200 4149 3.359184633 0 3.359184633 0.0491 0.4341 0.261 0.511834817 U y C PRI 2.124051459 51.23128923 92.08063355 1 0 0.635092793 1 0 0 1 20029 . 8.959520132
20030 OAX Espinal, El 290304 0 290304 7705 3.655254219 0 3.655254219 0.0716 0.6741 0.1289 0.799219098 PRI PRI -1.447522742 4.040536983 41.96633512 1 1 0.224529526 0 0 0 1 20030 4 10.64201815
20031 OAX Tamazulapam Del Espíritu Santo 76512 0 76512 6704 2.518735274 0 2.518735274 0.1956 0.3565 0.1207 0.576980854 U y C PRI 1.333950342 37.52626839 75.77114428 1 0 0.750298329 1 0 0 1 20031 5 9.086167062
20032 OAX Fresnillo De Trujano 50400 0 50400 1138 3.813047064 0 3.813047064 0.0174 0.6783 0.2725 0.651071386 PRI PRI 0.776125788 7.823741007 82.38341969 1 1 0.935852373 1 0 0 1 20032 2 9.541347359
20033 OAX Guadalupe Etla 23040 0 23040 2004 2.525489095 0 2.525489095 0.1957 0.3416 0.1398 0.77372842 U y C PRI -0.849981521 3.363914373 58.58156028 1 0 0.256986028 1 0 0 0 20033 5 10.25817187
20034 OAX Guadalupe De Ramírez 0 0 0 1400 0 0 0 0.1004 0.5246 0.3466 0.693901552 PRI PRI -0.135125296 1.672727273 78.62068966 1 1 0.628571429 1 0 0 1 20034 7 9.896932536
20035 OAX Guelatao De Juárez 0 0 0 754 0 0 0 0.1307 0.4261 0.0852 0.797429138 U y C PRI -1.317066881 1.351351351 44.32432432 1 0 0.344827586 1 0 0 1 20035 5 10.18961515
20036 OAX Guevea De Humboldt 116228.56 0 116228.56 5610 3.07814617 0 3.07814617 0.0899 0.3396 0.2709 0.641117147 U y C PRI 0.54811229 8.848766536 94.59244533 1 0 0.901069519 1 0 1 1 20036 3 9.313441734
20037 OAX Mesones Hidalgo 163200 0 163200 4185 3.688789844 0 3.688789844 0.1029 0.5062 0.2359 0.58878431 U y C PRI 1.215540949 23.25469427 89.22558923 1 0 0.713261649 1 0 0 1 20037 5 9.309505581
20038 OAX Villa Hidalgo 0 0 0 2132 0 0 0 0.1012 0.5417 0.1369 0.621542906 U y C PRI 0.594209119 16.45445642 84.22360248 1 0 0.689493433 1 0 0 1 20038 5 9.473763397
20039 OAX Heroica Ciudad De Huajuapan De Leó 490934.79 0 490934.79 53219 2.324816434 0 2.324816434 0.3329 0.2985 0.2319 0.786689687 PAN PRI -1.067569111 3.601309567 51.81036434 1 0 0.242864391 0 1 0 1 20039 7 10.63787235
20040 OAX Huautepec 119553.87 0 119553.87 6567 2.955183626 0 2.955183626 0.0047 0.6586 0.2778 0.479882423 PRI PRI 2.25162414 18.58895706 93.03260384 1 1 0.832191259 1 0 0 1 20040 2 8.852082257
20041 OAX Huautla De Jiménez 823044.96 0 823044.96 31040 3.314753978 0 3.314753978 0.1558 0.4951 0.2493 0.584978285 PRD PRI 1.250064325 13.51509061 85.02435486 1 0 0.537048969 1 0 0 1 20041 5 9.464221637
20042 OAX Ixtlán De Juárez 520324.06 0 520324.06 7287 4.282267445 0 4.282267445 0.1375 0.391 0.0399 0.699868028 U y C PRI 0.055223712 3.772538141 81.96925634 1 0 0.862494854 1 0 1 1 20042 5 9.578139546
20043 OAX Juchitán De Zaragoza 608722.28 0 608722.28 78512 2.169423774 0 2.169423774 0.0288 0.413 0.1987 0.738712721 PRD PRI -0.630519113 3.294613487 66.64024786 1 0 0.130234869 0 0 1 1 20043 7 10.39763416
20044 OAX Loma Bonita 330624 0 330624 40877 2.206983998 0 2.206983998 0.1843 0.5293 0.1594 0.743635376 PRD PRI -0.339999979 5.471679495 76.37943519 1 0 0.252097757 0 0 0 1 20044 7 10.56533745
20045 OAX Magdalena Apasco 17280 0 17280 3942 1.683350171 0 1.683350171 0.2241 0.3896 0.17 0.764628229 U y C PRI -0.807721678 1.828339259 59.53224663 1 0 0.068493151 1 0 0 0 20045 5 10.15095069
20046 OAX Magdalena Jaltepec 56168 0 56168 3717 2.779509165 0 2.779509165 0.1566 0.5757 0.127 0.664786018 U y C PRI 0.44185759 10.06493506 88.36081474 1 0 0.829970406 1 0 0 1 20046 2 9.638065621
20047 OAX Santa Magdalena Jicotlán 0 0 0 109 0 0 0 0.0145 0.9855 0 0.716141161 U y C PRI -0.293442918 0 96.96969697 1 0 0 1 0 0 0 20047 2 9.849109346
20048 OAX Magdalena Mixtepec 25360 0 25360 946 3.32530976 0 3.32530976 0.0031 0.8549 0.0957 0.592222716 PRD PRI 1.213889254 4.564755839 93.18181818 1 0 0.792811839 1 0 1 1 20048 1 9.201712692
20049 OAX Magdalena Ocotlán 12600 0 12600 1029 2.583612419 0 2.583612419 0.1194 0.3134 0.3682 0.676464209 U y C PRI 0.477656732 2.146341463 73.72881356 1 0 0.738581147 1 0 0 1 20049 2 9.552518775
20050 OAX Magdalena Peñasco 365909.89 0 365909.89 3473 4.666814975 0 4.666814975 0.0993 0.3067 0.2571 0.560933981 U y C PRI 1.556438871 33.76736111 90.36827195 1 0 0.806219407 1 0 0 1 20050 5 8.914284774
20051 OAX Magdalena Teitipac 27600 0 27600 3604 2.158501952 0 2.158501952 0.1953 0.4453 0.0781 0.606948875 U y C PRI 1.487834683 3.738317757 91.77693762 1 0 0.427302997 0 0 0 1 20051 1 10.14989462
20052 OAX Magdalena Tequisistlán 0 0 0 6011 0 0 0 0.0209 0.5331 0.4002 0.714442356 PRD PRI 0.02758939 13.14814815 74.33526012 1 0 0.644651472 0 0 0 1 20052 7 9.85452726
20053 OAX Magdalena Tlacotepec 0 0 0 1116 0 0 0 0.0763 0.7405 0.145 0.707250925 U y C PRI -0.2416943 3.408071749 76.19047619 1 0 1.146953405 1 0 1 1 20053 1 10.03700531
20054 OAX Magdalena Zahuatlán 9792 0 9792 434 3.159644242 0 3.159644242 0.1733 0.5467 0.1 0.686207276 U y C PRI 0.287391312 8.705882353 94.81481481 1 0 1.198156682 1 0 0 1 20054 2 9.736951842
20055 OAX Mariscala De Juárez 199033.31 0 199033.31 3383 4.091563627 0 4.091563627 0.037 0.6331 0.293 0.689478484 PRI PRI -0.051503946 4.001203369 75.51581843 1 1 0.663612179 1 0 0 1 20055 4 9.894205518
20056 OAX Mártires De Tacubaya 0 0 0 1275 0 0 0 0.0175 0.3949 0.2568 0.679080218 PRI PRI 0.416752736 7.12570056 85.94249201 1 1 1.149019608 1 0 1 1 20056 4 9.68369694
20057 OAX Matías Romero 1160054.08 0 1160054.08 40709 3.384263335 0 3.384263335 0.3411 0.412 0.0778 0.735472408 PAN PRI -0.253016963 5.618536197 72.03727234 1 0 0.462059987 0 1 1 1 20057 6 10.18590347
20058 OAX Mazatlán Villa De Flores 1161498.01 0 1161498.01 13947 4.434137655 0 4.434137655 0.0403 0.4396 0.3263 0.550379235 U y C PRI 1.578471173 12.97665652 93.43503133 1 0 0.909514591 1 0 1 1 20058 . 8.97509835 212
20059 OAX Miahuatlán De Porfirio Díaz 1022943.76 0 1022943.76 32555 3.478837726 0 3.478837726 0.4083 0.3444 0.0346 0.697791404 PAN PRI 0.229147389 6.156483791 67.8998467 1 0 0.575180464 0 1 0 1 20059 3 10.01595799
20060 OAX Mixistlán De La Reforma 108793.38 0 108793.38 2666 3.733080998 0 3.733080998 0.0746 0.7254 0.0678 0.59875412 U y C PRI 1.141217627 27.94891059 95.0991832 1 0 0.918979745 1 0 0 1 20060 1 8.986649496
20061 OAX Monjas 185820.21 0 185820.21 2392 4.365440267 0 4.365440267 0.1858 0.5575 0.0248 0.597257526 U y C PRI 1.351197031 9.812472743 72.24806202 1 0 0.775501672 1 0 0 1 20061 5 9.472187556
20062 OAX Natividad 0 0 0 579 0 0 0 0.3095 0.3651 0.0714 0.754065129 U y C PRI -0.67269319 0.172711572 79.8816568 1 0 0.785837651 1 0 0 0 20062 5 10.07509968
20063 OAX Nazareno Etla 0 0 0 3368 0 0 0 0.1956 0.3353 0.275 0.802351568 U y C PRI -0.896642977 1.553166069 50.25252525 1 0 0.019299287 0 0 0 0 20063 5 10.73155002
20064 OAX Nejapa De Madero 182880 0 182880 7607 3.220515075 0 3.220515075 0.1729 0.4099 0.3052 0.684663399 U y C PRI 0.362996967 13.7369188 90.29209622 1 0 0.951097673 1 0 0 1 20064 2 9.539849209
20065 OAX Ixpantepec Nieves 0 0 0 1835 0 0 0 0.0845 0.2717 0.4543 0.597942724 U y C PRI 0.779266585 3.522867738 81.88976378 1 0 0.686648501 1 0 0 1 20065 3 9.358980487
20066 OAX Santiago Niltepec 417600 0 417600 5308 4.377939545 0 4.377939545 0.0197 0.609 0.334 0.692059281 U y C PRI 0.236519272 9.967662165 85.8490566 1 0 0.633948757 0 0 1 1 20066 3 9.8739251
20067 OAX Oaxaca De Juárez 0 0 0 256130 0 0 0 0.2754 0.3093 0.0785 0.838020021 PRI PRI -1.670746164 1.869936328 41.46092336 1 1 0 0 0 1 0 20067 7 11.10347455
20068 OAX Ocotlán De Morelos 341409.16 0 341409.16 18183 2.984483409 0 2.984483409 0.2356 0.3053 0.1485 0.746584165 PC PRI -0.258485731 4.838530685 65.81793976 1 0 0.38030028 0 0 0 0 20068 7 10.43402555
20069 OAX Pe, La 114168 0 114168 2032 4.046292315 0 4.046292315 0.0739 0.6098 0.0587 0.614348313 U y C PRI 1.070684908 10.40947213 93.28703704 1 0 0.95226378 1 0 1 1 20069 1 9.331343989
20070 OAX Pinotepa De Don Luis 0 0 0 6226 0 0 0 0.1266 0.6237 0.1653 0.640981749 PRI PRI 1.09046675 22.4337075 82.887078 1 1 0.777385159 0 0 1 1 20070 1 9.788035558
20071 OAX Pluma Hidalgo 0 0 0 3828 0 0 0 0.2081 0.4695 0.1946 0.611066381 U y C PRI 1.219281264 29.53055337 88.53503185 1 0 0.646551724 1 0 1 1 20071 3 9.444340439
20072 OAX San José Del Progreso 283608 0 283608 5661 3.933756496 0 3.933756496 0.3298 0.3727 0.109 0.620650461 PRI PRI 1.085262786 8.117688763 71.35888502 1 1 0.863804981 1 0 0 1 20072 2 9.385803275
20073 OAX Putla Villa De Guerrero 1257547.53 0 1257547.53 26406 3.884108035 0 3.884108035 0.0663 0.5073 0.2802 0.711401569 PVEM PRI -0.109095118 7.927225471 69.23869828 1 0 0.678444293 1 0 0 1 20073 7 10.05619142
20074 OAX Santa Catarina Quioquitani 0 0 0 424 0 0 0 0.1463 0.561 0.1789 0.625606054 U y C PRI 0.671338393 3.537735849 86.58536585 1 0 0.908018868 1 0 0 1 20074 5 9.07212009
20075 OAX Reforma De Pineda 40320 0 40320 2675 2.77713445 0 2.77713445 0.0719 0.5443 0.2529 0.72303449 PRD PRI -0.269108026 2.437195351 81.02508179 1 0 0.506542056 0 0 0 1 20075 5 10.00178082
20076 OAX Reforma, La 0 0 0 3548 0 0 0 0.0407 0.3949 0.4881 0.696806504 U y C PRI 0.246301073 7.183257919 83.81795196 1 0 0.635569335 1 0 0 1 20076 5 9.716010154
20077 OAX Reyes Etla 0 0 0 2423 0 0 0 0.1663 0.4932 0.1663 0.740070203 U y C PRI -0.263472807 2.687060769 69.63824289 1 0 0.507635163 1 0 0 0 20077 5 9.989539362
20078 OAX Rojas De Cuauhtémoc 0 0 0 1061 0 0 0 0.1667 0.3137 0.1765 0.760869131 U y C PRI -0.786721484 1.324503311 69.62616822 1 0 0.518378888 1 0 0 0 20078 5 10.1900126
20079 OAX Salina Cruz 36288 0 36288 76452 0.38842119 0 0.38842119 0.2552 0.4109 0.2072 0.82730916 PRI PRI -1.379838963 3.084778775 44.15646941 1 1 0.0892717 0 0 1 1 20079 7 11.10382983
20080 OAX San Agustín Amatengo 25200 0 25200 1796 2.710126737 0 2.710126737 0.2271 0.4729 0.2288 0.641240352 PRD PRI 0.545670744 3.5975267 90.07092199 1 0 1.046770601 1 0 0 1 20080 7 9.604115386
20081 OAX San Agustín Atenango 118042.19 0 118042.19 2318 3.949784085 0 3.949784085 0.0235 0.4373 0.4412 0.621977428 PRD PRI 0.542430151 6.495204882 88.73563218 1 0 0.778688525 1 0 0 1 20081 5 9.460483662
20082 OAX San Agustín Chayuco 0 0 0 4594 0 0 0 0.0447 0.3769 0.3716 0.635084913 U y C PRI 0.924901561 11.73245614 83.52842809 1 0 0.7618633 1 0 1 1 20082 4 9.272121545
20083 OAX San Agustín De Las Juntas 0 0 0 4970 0 0 0 0.2409 0.3937 0.074 0.778050038 U y C PRI -0.648446024 12.1594144 50.95264017 1 0 0.030181087 0 0 0 0 20083 5 10.50663833
20084 OAX San Agustín Etla 24156 0 24156 3206 2.144131135 0 2.144131135 0.2893 0.2392 0.2378 0.815974192 U y C PRI -1.067555131 3.040752351 49.73309609 1 0 0.296319401 0 0 0 0 20084 5 10.87871996
20085 OAX San Agustín Loxicha 1122246.15 0 1122246.15 22495 3.929640758 0 3.929640758 0.1098 0.5596 0.1305 0.544671316 U y C PRI 2.006441719 60.32230552 91.31907308 1 0 0.980662369 1 0 1 1 20085 3 8.8784343
20086 OAX San Agustín Tlacotepec 0 0 0 751 0 0 0 0.0464 0.2577 0.268 0.655876316 U y C PRI 0.239123424 7.577807848 90.90909091 1 0 1.105193076 1 0 0 1 20086 5 9.550899799
20087 OAX San Agustín Yatareni 0 0 0 3400 0 0 0 0.2878 0.3081 0.0494 0.77353478 U y C PRI -0.238765985 3.242924528 77.89029536 1 0 0 0 0 0 1 20087 4 10.95378968
20088 OAX San Andrés Cabecera Nueva 108800 0 108800 3100 3.586203504 0 3.586203504 0.0565 0.6435 0.187 0.647709213 U y C PRI 1.049774924 17.28274968 87.4471086 1 0 0.816129032 1 0 0 1 20088 1 9.380416409
20089 OAX San Andrés Dinicuiti 0 0 0 2136 0 0 0 0.0627 0.5437 0.3156 0.66688147 PRD PRI 0.227132156 2.157598499 84.20348059 1 0 0.952715356 1 0 0 1 20089 3 9.637145387
20090 OAX San Andrés Huaxpaltepec 0 0 0 5638 0 0 0 0.1285 0.3855 0.4291 0.670938322 PRI PRI 0.715119105 8.525882142 74.98332221 1 1 0.796381696 0 0 1 1 20090 6 9.757195565
20091 OAX San Andrés Huayápam 77364 0 77364 3909 3.034532271 0 3.034532271 0.2489 0.3666 0.0628 0.839442531 U y C PRI -1.19358088 3.181118522 43.58816276 1 0 0.223842415 0 0 0 0 20091 5 11.22998452
20092 OAX San Andrés Ixtlahuaca 136944 0 136944 1377 4.609669851 0 4.609669851 0.1187 0.5328 0.0581 0.703919393 U y C PRI 0.19449559 1.831501832 83.20413437 1 0 0.620915033 1 0 0 1 20092 4 9.762821177
20093 OAX San Andrés Lagunas 79678.58 0 79678.58 563 4.959517485 0 4.959517485 0.04 0.7143 0.16 0.688632669 U y C PRI -0.358234617 5.765765766 83.5106383 1 0 0.088809947 1 0 0 0 20093 2 9.642664203
20094 OAX San Andrés Nuxiño 24000 0 24000 2067 2.534571866 0 2.534571866 0.0686 0.7581 0.0326 0.649141309 U y C PRI 1.112514778 36.42544925 88.10572687 1 0 0.907111756 1 0 0 1 20094 1 9.186816638
20095 OAX San Andrés Paxtlán 216236.6 0 216236.6 3723 4.078914098 0 4.078914098 0.1616 0.6092 0.0084 0.525744631 U y C PRI 2.041359998 36.61705007 92.59259259 1 0 0.758796669 1 0 0 1 20095 1 8.833198355
20096 OAX San Andrés Sinaxtla 16128 0 16128 677 3.211760467 0 3.211760467 0.2222 0.462 0.1404 0.758228613 U y C PRI -0.739194011 3.120356612 74.89878543 1 0 0.324963072 1 0 0 0 20096 5 10.22420505
20097 OAX San Andrés Solaga 0 0 0 1678 0 0 0 0.1437 0.387 0.1456 0.663050703 U y C PRI 0.304725656 2.986857826 95.34206696 1 0 0.831346841 1 0 0 1 20097 5 9.356984394
20098 OAX San Andrés Teotilálpam 91008 0 91008 4295 3.099609734 0 3.099609734 0.0729 0.5513 0.2005 0.606593746 U y C PRI 0.995900475 17.12616822 91.63554892 1 0 0.97322468 1 0 0 1 20098 2 9.115076642
20099 OAX San Andrés Tepetlapa 26000 0 26000 548 3.880434407 0 3.880434407 0.0336 0.8235 0.0252 0.583830151 U y C PRI 1.397324913 14.7810219 92.68292683 1 0 0.821167883 1 0 0 1 20099 1 9.432531989
20100 OAX San Andrés Yaá 95508 0 95508 537 5.186574016 0 5.186574016 0.0865 0.5625 0.0288 0.585160474 U y C PRI 1.18211914 4.125736739 96.23655914 1 0 1.229050279 1 0 0 1 20100 3 9.317708762
20101 OAX San Andrés Zabache 40320 0 40320 916 3.807050576 0 3.807050576 0.125 0.5563 0.1813 0.600207318 U y C PRI 0.661829203 1.112347052 89.7810219 1 0 0.966157205 1 0 0 1 20101 1 9.348709053
20102 OAX San Andrés Zautla 23040 0 23040 3074 2.139491924 0 2.139491924 0.0736 0.4937 0.2762 0.771108115 PRD PRI -0.730879502 2.152641879 64.8199446 1 0 0.322055953 1 0 0 0 20102 5 10.19208339 213
20103 OAX San Antonino Castillo Velasco 35280 0 35280 4809 2.12061282 0 2.12061282 0.1638 0.3513 0.2931 0.712537475 PRI PRI 0.251452227 0.315789474 80.37249284 1 1 0.089415679 0 0 0 1 20103 7 10.38144848
20104 OAX San Antonino El Alto 367188.45 0 367188.45 1929 5.254113152 0 5.254113152 0.1302 0.5763 0.1452 0.650196541 U y C PRI 0.759568125 17.40489838 88.48758465 1 0 1.078278901 1 0 1 1 20104 2 9.22606748
20105 OAX San Antonino Monte Verde 264638.11 0 264638.11 6200 3.77697197 0 3.77697197 0.009 0.7587 0.1107 0.63156687 U y C PRI 0.492599929 8.608949416 80.68391867 1 0 1.044354839 1 0 0 1 20105 5 8.944815539
20106 OAX San Antonio Acutla 0 0 0 339 0 0 0 0.0694 0.6181 0.125 0.660603833 U y C PRI 0.172139395 1.769911504 96.44970414 1 0 1.386430678 1 0 0 1 20106 3 9.659017259
20107 OAX San Antonio De La Cal 0 0 0 15261 0 0 0 0.2902 0.3598 0.0909 0.771059075 U y C PRI -0.88360308 5.886230308 54.10334347 1 0 0.022934277 0 0 0 0 20107 5 10.47937327
20108 OAX San Antonio Huitepec 475573.41 0 475573.41 4315 4.711456273 0 4.711456273 0.542 0.2338 0.1449 0.645421567 U y C PRI 0.927154581 32.9537532 90.80982712 1 0 1.100811124 1 0 0 1 20108 5 9.198622507
20109 OAX San Antonio Nanahuatípam 0 0 0 1313 0 0 0 0.0833 0.435 0.4045 0.727181493 U y C PRI -0.41262843 3.65575019 74.04255319 1 0 0.605483625 1 0 0 0 20109 5 9.968159497
20110 OAX San Antonio Sinicahua 0 0 0 1362 0 0 0 0.0263 0.5789 0.1349 0.554707975 U y C PRI 1.645547197 26.43587726 94.92385787 1 0 0.77092511 1 0 0 1 20110 1 8.914283351
20111 OAX San Antonio Tepetlapa 612598.44 0 612598.44 3818 5.084196049 0 5.084196049 0.0647 0.3339 0.3629 0.582829007 U y C PRI 1.699059627 11.8697479 78.99280576 1 0 0.988737559 1 0 1 1 20111 5 8.990828631
20112 OAX San Baltazar Chichicápam 154296 0 154296 2881 3.999235103 0 3.999235103 0.2216 0.4546 0.2092 0.663204272 PAN PRI 0.316911845 1.35605007 73.86831276 1 0 0.982297813 0 1 0 1 20112 4 9.902144718
20113 OAX San Baltazar Loxicha 681225.62 0 681225.62 2873 5.472745309 0 5.472745309 0.1637 0.5833 0.0982 0.637593532 U y C PRI 0.872565844 7.077464789 90 1 0 0.957187609 1 0 1 1 20113 3 9.221353352
20114 OAX San Baltazar Yatzachi El Bajo 0 0 0 788 0 0 0 0.1918 0.3176 0.1415 0.644782002 U y C PRI 0.240610423 2.941176471 86.44067797 1 0 0.996192893 1 0 1 1 20114 4 9.459512343
20115 OAX San Bartolo Coyotepec 0 0 0 4740 0 0 0 0.3578 0.2924 0.0789 0.758819182 U y C PRI -0.733360732 3.763804372 57.22315908 1 0 0.544303797 0 0 0 0 20115 5 10.11022886
20116 OAX San Bartolomé Ayautla 0 0 0 3833 0 0 0 0.2406 0.3174 0.3923 n.d PAN PRI 2.080464792 19.89984186 96.95268645 1 0 0.970519176 0 1 1 1 20116 2 0
20117 OAX San Bartolomé Loxicha 0 0 0 2512 0 0 0 0.0958 0.518 0.1841 0.606145285 U y C PRI 1.297750092 29.69574037 88.39137645 1 0 1.01910828 1 0 1 1 20117 4 9.007634903
20118 OAX San Bartolomé Quialana 25200 0 25200 2731 2.325069341 0 2.325069341 0.1946 0.6265 0.0195 0.642774319 U y C PRI 1.029116469 4.222222222 91.05545617 1 0 0.232515562 0 0 0 1 20118 1 9.734666872
20119 OAX San Bartolomé Yucuañe 0 0 0 523 0 0 0 0.0234 0.6484 0.0781 0.638369228 U y C PRI 0.375692517 10.40462428 85.71428571 1 0 0.69789675 1 0 0 1 20119 1 9.202674531
20120 OAX San Bartolomé Zoogocho 0 0 0 638 0 0 0 0.0759 0.1203 0.2152 0.710149993 U y C PRI -0.175317229 0 84.86842105 1 0 0.415360502 1 0 0 1 20120 3 9.548919523
20121 OAX San Bartolo Soyaltepec 0 0 0 827 0 0 0 0.1587 0.4021 0.2011 0.673123028 U y C PRI 0.393198108 8.869987849 96.59863946 1 0 1.039903265 1 0 0 1 20121 5 9.618183016
20122 OAX San Bartolo Yautepec 279607.74 0 279607.74 752 5.921092519 0 5.921092519 0.0845 0.7577 0.0732 0.713899254 U y C PRI -0.348968233 3.989361702 87.83269962 1 0 1.183510638 1 0 0 1 20122 1 9.636475845
20123 OAX San Bernardo Mixtepec 262372.76 0 262372.76 2727 4.576904104 0 4.576904104 0.081 0.5429 0.2444 0.644956305 U y C PRI 0.679222861 5.767097967 91.31175468 1 0 0.902090209 1 0 0 1 20123 4 9.415858145
20124 OAX San Blas Atempa 493828 0 493828 15886 3.468411566 0 3.468411566 0.0841 0.7577 0.0757 0.636696895 PRI PRI 0.885088454 11.11393047 83.24720069 1 1 0.801649251 0 0 1 1 20124 6 10.28765892
20125 OAX San Carlos Yautepec 2089394.09 0 2089394.09 10882 5.262714038 0 5.262714038 0.0883 0.4565 0.1734 0.650655213 U y C PRI 0.849251131 11.2481454 88.24094841 1 0 0.779268517 1 0 1 1 20125 2 9.192816501
20126 OAX San Cristóbal Amatlán 354603.54 0 354603.54 4236 4.439255897 0 4.439255897 0.1944 0.3981 0.0549 n.d U y C PRI 1.332533956 14.62355212 95.10703364 1 0 1.013928234 0 0 1 1 20126 3 0
20127 OAX San Cristóbal Amoltepec 100992 0 100992 1180 4.461143229 0 4.461143229 0.0321 0.4359 0.2756 0.593067471 U y C PRI 1.65405306 55.35714286 89.51612903 1 0 0.796610169 1 0 0 1 20127 3 8.973442348
20128 OAX San Cristóbal Lachirioag 0 0 0 1252 0 0 0 0.0798 0.4734 0.0372 0.650734708 U y C PRI 0.439311453 0 94.24307036 1 0 0.630990415 1 0 0 1 20128 3 9.53111002
20129 OAX San Cristóbal Suchixtlahuaca 0 0 0 344 0 0 0 0.2806 0.3525 0.1871 0.767934178 U y C PRI -0.662257184 3.823529412 80.95238095 1 0 0 1 0 0 0 20129 5 10.16018437
20130 OAX San Dionisio Del Mar 0 0 0 4931 0 0 0 0.0076 0.7585 0.1402 0.630261842 PRI PRI 0.91026635 9.282957546 92.8769018 1 1 0.871020077 0 0 1 1 20130 2 9.367602358
20131 OAX San Dionisio Ocotepec 153232 0 153232 9788 2.812715747 0 2.812715747 0.1632 0.5046 0.1545 0.615866292 U y C PRI 1.180027872 11.63149768 89.95253165 1 0 0.739170413 0 0 0 1 20131 2 9.51232145
20132 OAX San Dionisio Ocotlán 0 0 0 1043 0 0 0 0.3375 0.2219 0.1906 0.728948614 U y C PRI -0.457542928 0.869565217 62 1 0 0.340364334 1 0 0 0 20132 3 9.95877883
20133 OAX San Esteban Atatlahuca 591831.06 0 591831.06 3408 5.162837497 0 5.162837497 0.0703 0.2647 0.366 0.614029814 U y C PRI 1.615255497 58.31616132 92.95154185 1 0 1.095950704 1 0 0 1 20133 3 9.011196441
20134 OAX San Felipe Jalapa De Díaz 492488 0 492488 23238 3.099786747 0 3.099786747 0.0361 0.487 0.182 0.576969741 PRD PRI 1.537673127 20.97109226 89.84121564 1 0 0.772226526 1 0 0 1 20134 4 9.336266806
20135 OAX San Felipe Tejalápam 200304 0 200304 6150 3.513625545 0 3.513625545 0.1269 0.4318 0.1839 0.66919644 U y C PRI 0.391748816 7.001795332 77.11962834 1 0 0.855284553 1 0 0 1 20135 3 9.542908521
20136 OAX San Felipe Usila 322034.82 0 322034.82 11680 3.352408819 0 3.352408819 0.2819 0.526 0.0962 0.633501891 PAN PRI 0.872678228 13.54971664 92.82371295 1 0 0.92765411 1 1 0 1 20136 5 9.349607275
20137 OAX San Francisco Cahuacuá 157248 0 157248 3324 3.877573563 0 3.877573563 0.5633 0.1977 0.1408 0.636810911 U y C PRI 1.402275776 39.42771084 93.5316947 1 0 0.753610108 1 0 1 1 20137 5 9.235444032
20138 OAX San Francisco Cajonos 0 0 0 472 0 0 0 0.1197 0.359 0.2735 0.688337965 U y C PRI 0.08489255 1.324503311 90.47619048 1 0 0.995762712 1 0 0 1 20138 5 9.634228406
20139 OAX San Francisco Chapulapa 124851.37 0 124851.37 1914 4.193142604 0 4.193142604 0.0707 0.6559 0.0707 0.5496531 U y C PRI 2.092697024 42.45283019 94.70468432 1 0 0.963949843 1 0 0 1 20139 1 9.145458592
20140 OAX San Francisco Chindúa 0 0 0 783 0 0 0 0.0375 0.7313 0.125 0.697061552 U y C PRI -0.108645801 1.03626943 89.41605839 1 0 0.376756066 1 0 0 1 20140 2 9.612478912
20141 OAX San Francisco Del Mar 180800 0 180800 5782 3.474121177 0 3.474121177 0.0415 0.4929 0.4371 0.686436469 PRD PRI 0.611323346 14.18624891 83.96166134 1 0 0.965928744 0 0 1 1 20141 7 9.964148156
20142 OAX San Francisco Huehuetlán 69120 0 69120 1379 3.934239927 0 3.934239927 0.2025 0.265 0.155 0.560742102 U y C PRI 1.220840726 3.118201595 92.75700935 1 0 1.09862219 1 0 0 1 20142 4 9.134100128
20143 OAX San Francisco Ixhuatán 270144 0 270144 9318 3.400918313 0 3.400918313 0.0997 0.6935 0.0722 0.712063903 PAN PRI -0.022897279 7.963644233 78.95824721 1 0 0.615475424 0 1 1 1 20143 3 10.08709951
20144 OAX San Francisco Jaltepetongo 0 0 0 1184 0 0 0 0.1138 0.435 0.3252 0.670737668 U y C PRI 0.304627678 10.38961039 95.12711864 1 0 1.009290541 1 0 0 1 20144 4 9.463476035
20145 OAX San Francisco Lachigoló 0 0 0 1789 0 0 0 0.3056 0.3651 0.0873 0.721400697 U y C PRI -0.176554394 10.14005602 66.26297578 1 0 0.338177753 1 0 0 0 20145 5 9.907248359
20146 OAX San Francisco Logueche 489523.92 0 489523.92 1868 5.572373677 0 5.572373677 0.318 0.2797 0.0881 0.566910822 U y C PRI 1.409518836 11.66576234 83.11688312 1 0 0.979657388 1 0 0 1 20146 4 8.773281323 214
20147 OAX San Francisco Nuxaño 0 0 0 413 0 0 0 0.0741 0.7963 0.037 0.667083521 U y C PRI 0.282107275 6.053268765 95.74468085 1 0 1.186440678 1 0 0 1 20147 1 9.534748332
20148 OAX San Francisco Ozolotepec 264606.41 0 264606.41 1991 4.897102668 0 4.897102668 0.3241 0.2762 0.0884 0.584012718 U y C PRI 1.198064727 11.47208122 92.53731343 1 0 0.878955299 1 0 0 1 20148 5 8.819669999
20149 OAX San Francisco Sola 92958.34 0 92958.34 1250 4.322365161 0 4.322365161 0.18 0.516 0.1 0.63307211 U y C PRI 1.09685397 31.62601626 87.31707317 1 0 0.932 1 0 1 1 20149 3 9.521868734
20150 OAX San Francisco Telixtlahuaca 179662.77 0 179662.77 9694 2.97212577 0 2.97212577 0.1014 0.5603 0.152 0.752624816 U y C PRI -0.795958402 4.335678808 52.92849443 1 0 0.520425005 0 0 1 0 20150 5 10.11806485
20151 OAX San Francisco Teopan 95179.56 0 95179.56 452 5.35457599 0 5.35457599 0.0375 0.7063 0.125 0.647517197 PRD PRI 0.722206802 10.84070796 97.4025974 1 0 1.10619469 1 0 0 1 20151 1 9.371483087
20152 OAX San Francisco Tlapancingo 69760 0 69760 2064 3.549572834 0 3.549572834 0.0198 0.404 0.4266 0.561556727 U y C PRI 1.281950587 5.16317584 86.80351906 1 0 0.964147287 1 0 0 1 20152 6 9.071875052
20153 OAX San Gabriel Mixtepec 0 0 0 3959 0 0 0 0.3005 0.6065 0.0286 0.66510768 U y C PRI 0.948662025 15.66878981 86.86006826 1 0 0.863854509 0 0 1 1 20153 2 9.712759349
20154 OAX San Ildefonso Amatlán 492322.94 0 492322.94 1938 5.541407083 0 5.541407083 0.2342 0.593 0.01 0.625827431 U y C PRI 0.770088946 4.162330905 93.86733417 1 0 0.972652219 1 0 0 1 20154 1 9.194986379
20155 OAX San Ildefonso Sola 54308.56 0 54308.56 849 4.17388991 0 4.17388991 0.0595 0.7243 0.0973 0.598990331 U y C PRI 1.618501695 29.91755006 88.57142857 1 0 0.783274441 1 0 0 1 20155 1 9.234177151
20156 OAX San Ildefonso Villa Alta 551180.06 0 551180.06 3294 5.125917393 0 5.125917393 0.0522 0.4152 0.0381 0.685836715 U y C PRI 0.000974973 1.25 77.9342723 1 0 0.869763206 1 0 1 1 20156 5 9.639657925
20157 OAX San Jacinto Amilpas 0 0 0 8343 0 0 0 0.1741 0.3305 0.2605 0.828422693 U y C PRI -1.4767651 4.231974922 45.14459665 1 0 0.005993048 0 0 1 0 20157 7 11.06799895
20158 OAX San Jacinto Tlacotepec 115200 0 115200 2355 3.910365582 0 3.910365582 0.0641 0.5015 0.2595 0.604100887 PRD PRI 1.617175833 6.178099702 96.61835749 1 0 0.917197452 1 0 0 1 20158 5 9.205181628
20159 OAX San Jerónimo Coatlán 87548.44 0 87548.44 5227 2.87634445 0 2.87634445 0.2823 0.3974 0.0814 0.63226661 U y C PRI 1.000621223 19.03931823 88.68060562 1 0 0.82456476 1 0 1 1 20159 3 9.250750706
20160 OAX San Jerónimo Silacayoapilla 106238.11 0 106238.11 1895 4.04414413 0 4.04414413 0.2843 0.4564 0.2095 0.689719228 U y C PRI 0.120004334 2.961396087 82.47863248 1 0 0.403693931 1 0 0 1 20160 2 9.622527195
20161 OAX San Jerónimo Sosola 651417.92 0 651417.92 2717 5.483785299 0 5.483785299 0.1525 0.5332 0.1374 0.687086086 U y C PRI 0.494730039 11.50278293 88.84381339 1 0 1.133603239 1 0 0 1 20161 3 9.588298055
20162 OAX San Jerónimo Taviche 99504 0 99504 1529 4.190833269 0 4.190833269 0.0559 0.5987 0.2039 0.617892744 PRI PRI 1.106353756 6.385780118 90.41450777 1 1 1.007194245 1 0 0 1 20162 1 9.298981534
20163 OAX San Jerónimo Tecoátl 34560 0 34560 1702 3.058966331 0 3.058966331 0.0388 0.4498 0.2854 0.597340638 U y C PRI 1.077323946 15.31213192 90.45045045 1 0 1.037015276 1 0 1 1 20163 3 9.228077078
20164 OAX San Jorge Nuchita 85248 0 85248 3353 3.274287677 0 3.274287677 0.0397 0.278 0.5523 0.603000563 U y C PRI 0.413589874 2.554854223 55.36842105 1 0 0.89024754 1 0 0 1 20164 3 9.156618037
20165 OAX San José Ayuquila 34416 0 34416 1271 3.334982485 0 3.334982485 0.04 0.4267 0.4433 0.656932826 U y C PRI 0.505411436 7.498026835 80.0486618 1 0 0.778914241 1 0 0 1 20165 2 9.615227756
20166 OAX San José Chiltepec 0 0 0 9867 0 0 0 0.2919 0.4988 0.0735 0.682161172 U y C PRI 0.462013494 10.25484821 84.16181008 1 0 0.887807844 1 0 0 1 20166 6 9.834486111
20167 OAX San José Del Peñasco 38160 0 38160 1892 3.052544139 0 3.052544139 0.0888 0.8034 0.0019 0.637189904 U y C PRI 0.848039451 9.49602122 94.22222222 1 0 0.96987315 1 0 0 1 20167 1 9.326342485
20168 OAX San José Estancia Grande 0 0 0 916 0 0 0 0.0516 0.5164 0.3615 0.6408516 U y C PRI 0.732007468 6.986899563 83.19672131 1 0 0.802401747 1 0 1 1 20168 3 9.535570564
20169 OAX San José Independencia 120000 0 120000 4538 3.312124504 0 3.312124504 0.2207 0.6173 0.0193 0.565279021 U y C PRI 2.031139617 41.72360591 89.73214286 1 0 0.871529308 1 0 0 1 20169 2 9.048925235
20170 OAX San José Lachiguiri 133046.54 0 133046.54 3151 3.766386469 0 3.766386469 0.4668 0.1098 0.0778 0.543443351 PRD PRI 1.611463578 15.81306018 83.61391695 1 0 0.769596953 1 0 0 1 20170 5 8.85129369
20171 OAX San José Tenango 54308.56 0 54308.56 19969 1.313627816 0 1.313627816 0.0313 0.5113 0.3946 0.512936841 PRD PRI 2.344417199 41.45372233 93.81050161 1 0 0.820772197 1 0 1 1 20171 5 8.906610153
20172 OAX San Juan Achiutla 0 0 0 531 0 0 0 0.0207 0.5596 0.2642 0.716975795 U y C PRI -0.375960863 5.69259962 89.41176471 1 0 1.101694915 1 0 0 0 20172 2 9.897234429
20173 OAX San Juan Atepec 119553.87 0 119553.87 1572 4.344481559 0 4.344481559 0.1718 0.5405 0.1042 0.666681431 U y C PRI 0.36039259 3.762755102 89.91354467 1 0 1.090966921 1 0 1 1 20173 2 9.467613887
20174 OAX Animas Trujano 0 0 0 2887 0 0 0 0.1886 0.462 0.1067 0.817747095 U y C PRI -0.857642357 4.592901879 53.43721357 1 0 0.271908556 0 0 0 0 20174 5 11.0133313
20175 OAX San Juan Bautista Atatlahuca 214538.48 0 214538.48 1775 4.802928229 0 4.802928229 0.1563 0.5881 0.1017 0.637383143 U y C PRI 0.611530267 5.251270469 93.5483871 1 0 0.811267606 1 0 0 1 20175 5 9.096638613
20176 OAX San Juan Bautista Coixtlahuaca 0 0 0 3223 0 0 0 0.1485 0.4568 0.1582 0.693677342 U y C PRI 0.608594529 26.65418227 83.41013825 1 0 0.803599131 1 0 0 1 20176 4 9.720743428
20177 OAX San Juan Bautista Cuicatlán 1537516.2 0 1537516.2 9298 5.114153417 0 5.114153417 0.0468 0.561 0.2965 0.726566996 U y C PRI 0.053418111 5.934137594 81.98231393 1 0 0.778662078 1 0 0 1 20177 2 10.14453054
20178 OAX San Juan Bautista Guelache 68184 0 68184 3499 3.019776407 0 3.019776407 0.1603 0.5177 0.173 0.755493534 U y C PRI -0.486127424 4.771486059 68.28046745 1 0 0.427264933 1 0 1 0 20178 5 10.04034015
20179 OAX San Juan Bautista Jayacatlán 25200 0 25200 1236 3.062846359 0 3.062846359 0.1816 0.6791 0.0398 0.686599713 PRI PRI 0.33122033 8.495145631 81.09589041 1 1 1.169093851 1 0 0 1 20179 1 9.534014736
20180 OAX San Juan Bautista Lo De Soto 60480 0 60480 2286 3.31260996 0 3.31260996 0.2556 0.402 0.2928 0.680259963 U y C PRI 0.402216775 5.314009662 79.31818182 1 0 0.723972003 1 0 1 1 20180 3 9.729126027
20181 OAX San Juan Bautista Suchitepec 809804.02 0 809804.02 442 7.513783327 0 7.513783327 0.3665 0.5204 0.0633 0.699475438 U y C PRI 0.231310935 5.479452055 90.54054054 1 0 1.085972851 1 0 0 1 20181 6 9.625260239
20182 OAX San Juan Bautista Tlacoatzintepec 189504 0 189504 2242 4.448803255 0 4.448803255 0.019 0.5399 0.3828 0.590117684 U y C PRI 0.888456989 7.423971377 91.76245211 1 0 0.856378234 1 0 0 1 20182 6 8.886303476
20183 OAX San Juan Bautista Tlachichilco 159869.16 0 159869.16 1511 4.670991141 0 4.670991141 0.2609 0.5145 0.1123 0.626661389 U y C PRI 0.614346344 4.566512244 92.30769231 1 0 0.873593647 1 0 0 1 20183 4 9.365694076
20184 OAX San Juan Bautista Tuxtepec 1616493.94 0 1616493.94 133913 2.570413242 0 2.570413242 0.3066 0.4442 0.0659 0.773524378 PRI PRI -0.675511657 5.772096365 61.79885597 1 1 0.259870214 0 0 0 1 20184 7 10.68175851
20185 OAX San Juan Cacahuatepec 579867.04 0 579867.04 7514 4.358905793 0 4.358905793 0.0962 0.4452 0.2615 0.712673219 PRD PRI 0.22714996 5.277963831 72.62145749 1 0 0.822464732 1 0 1 1 20185 7 10.02621053
20186 OAX San Juan Cieneguilla 124620.36 0 124620.36 666 5.237067606 0 5.237067606 0.1257 0.7029 0.0971 0.680069312 PVEM PRI -0.051429979 1.063829787 79.62962963 1 0 0.833333333 1 0 0 1 20186 2 9.829013883
20187 OAX San Juan Coatzóspam 80000 0 80000 2479 3.504688462 0 3.504688462 0.0089 0.6454 0.27 0.554962842 PRI PRI 1.520670576 16.31234669 95.0469684 1 1 0.726099234 1 0 0 1 20187 1 8.91313035
20188 OAX San Juan Colorado 91584 0 91584 8656 2.449314588 0 2.449314588 0.0242 0.5083 0.3598 0.631700012 PRD PRI 1.140942826 24.91901897 90.94046592 1 0 0.978512015 0 0 1 1 20188 7 9.515666933
20189 OAX San Juan Comaltepec 0 0 0 2338 0 0 0 0.0812 0.6073 0.034 0.587941229 U y C PRI 1.655712161 45.38631347 95.01187648 1 0 0.889649273 1 0 0 1 20189 2 8.932606843
20190 OAX San Juan Cotzocón 414412.78 0 414412.78 21679 3.001508676 0 3.001508676 0.1691 0.5048 0.1229 0.659587048 PRI PRI 0.712890547 10.00837911 86.97250639 1 1 0.846902532 1 0 1 1 20190 2 9.650120148 215
20191 OAX San Juan Chicomezúchil 0 0 0 374 0 0 0 0.2549 0.4706 0.0588 0.732089256 PRI PRI -0.096757471 2.673796791 93.63057325 1 1 1.122994652 1 0 0 1 20191 2 9.765571453
20192 OAX San Juan Chilateca 0 0 0 1338 0 0 0 0.2127 0.4254 0.1133 0.766165641 U y C PRI -0.783488889 0.597907324 72.66775777 1 0 0.523168909 1 0 0 0 20192 5 10.20571782
20193 OAX San Juan Del Estado 0 0 0 2285 0 0 0 0.4163 0.3247 0.0578 0.716442395 U y C PRI -0.034567028 5.217010083 73.283859 1 0 0.514223195 1 0 1 1 20193 3 9.913289265
20194 OAX San Juan Del Río 206246.11 0 206246.11 1350 5.035489821 0 5.035489821 0.2374 0.5401 0.0504 0.651889358 U y C PRI -0.021306149 1.411589896 93.06487696 1 0 0.692592593 1 0 0 1 20194 1 9.366285713
20195 OAX San Juan Diuxi 0 0 0 1468 0 0 0 0.1231 0.4492 0.0886 0.58163856 U y C PRI 1.385080509 13.86410432 87.87878788 1 0 1.004768392 1 0 0 1 20195 2 8.99911657
20196 OAX San Juan Evangelista Analco 0 0 0 422 0 0 0 0.0495 0.3736 0.3242 0.726353383 U y C PRI -0.321453003 0.488997555 91.26984127 1 0 1.113744076 1 0 0 1 20196 5 9.743096571
20197 OAX San Juan Guelavía 0 0 0 2914 0 0 0 0.2215 0.5151 0.0772 0.658919951 U y C PRI 0.756931945 1.411359725 78.28507795 1 0 0.600549073 0 0 0 1 20197 2 9.744009345
20198 OAX San Juan Guichicovi 64512 0 64512 27399 1.210314201 0 1.210314201 0.0295 0.5066 0.3991 0.586311947 U y C PRI 1.23237078 16.43311633 88.16859749 1 0 0.971568305 1 0 1 1 20198 2 9.419973454
20199 OAX San Juan Ihualtepec 462894.85 0 462894.85 849 6.303028445 0 6.303028445 0.3458 0.6208 0.0208 0.620555456 U y C PRI 0.846483226 4.733727811 90.4109589 1 0 0.259128386 1 0 0 1 20199 7 9.372754535
20200 OAX San Juan Juquila Mixes 884640.36 0 884640.36 3588 5.511633928 0 5.511633928 0.2413 0.3785 0.0994 0.554538746 U y C PRI 1.290184199 29.20806131 92.44080146 1 0 1.073021182 1 0 0 1 20200 5 9.010333954
20201 OAX San Juan Juquila Vijanos 0 0 0 1830 0 0 0 0.0275 0.4744 0.0256 0.623467636 PRD PRI 0.947781564 2.034084662 98.03240741 1 0 1.161202186 1 0 0 1 20201 2 9.187294965
20202 OAX San Juan Lachao 182804.82 0 182804.82 4302 3.772599653 0 3.772599653 0.3547 0.4539 0.0701 0.616934228 PAN PRI 1.112509601 16.29594943 91.1971831 1 0 0.833333333 1 1 1 1 20202 2 9.129331609
20203 OAX San Juan Lachigalla 126808 0 126808 3198 3.705054989 0 3.705054989 0.3084 0.477 0.0383 0.586816015 U y C PRI 1.687387723 4.580397181 95.05907626 1 0 0.772357724 1 0 0 1 20203 4 9.256852137
20204 OAX San Juan Lajarcia 81920 0 81920 675 4.806991734 0 4.806991734 0.1033 0.5372 0.2727 0.703873344 U y C PRI -0.025417372 5.185185185 88.48484848 1 0 1.2 1 0 0 0 20204 2 9.67070136
20205 OAX San Juan Lalana 725851.65 0 725851.65 16775 3.790303746 0 3.790303746 0.1232 0.5857 0.0323 0.601804953 U y C PRI 1.465967753 32.32432432 93.98479913 1 0 0.949031297 1 0 0 1 20205 1 9.020418405
20206 OAX San Juan De Los Cués 150558.34 0 150558.34 2466 4.127999589 0 4.127999589 0.1565 0.621 0.1394 0.70411484 U y C PRI 0.154667268 3.780378038 92.61146497 1 0 0.865774534 1 0 0 1 20206 2 9.656019838
20207 OAX San Juan Mazatlán 2608525.82 0 2608525.82 17090 5.034577248 0 5.034577248 0.1157 0.5724 0.1607 0.599931284 U y C PRI 1.475991582 28.40428034 91.45124717 1 0 0.923346987 1 0 0 1 20207 2 9.10042619
20208 OAX San Juan Mixtepec - Distr. 08 - 702401.31 0 702401.31 9543 4.312191791 0 4.312191791 0.0627 0.433 0.2391 0.580087469 U y C PRI 1.126023416 8.477087522 85.26216344 1 0 0.738761396 1 0 0 1 20208 4 9.092040601
20209 OAX San Juan Mixtepec - Distr. 26 - 31893.03 0 31893.03 932 3.561613798 0 3.561613798 0.1057 0.4493 0.2247 0.569670891 U y C PRI 1.138015766 7.650273224 96.61016949 1 0 1.16416309 1 0 0 1 20209 . 8.846187306
20210 OAX San Juan Ñumí 58039.29 0 58039.29 6750 2.261597807 0 2.261597807 0.0217 0.8026 0.0738 0.614070404 U y C PRI 0.999631583 34.83129292 92.08633094 1 0 1.043703704 1 0 0 1 20210 1 8.851022949
20211 OAX San Juan Ozolotepec 54308.56 0 54308.56 3125 2.911194518 0 2.911194518 0.2347 0.2135 0.1945 0.577949058 U y C PRI 1.12588966 7.916937054 89.67867575 1 0 0.864 1 0 0 1 20211 4 8.894728446
20212 OAX San Juan Petlapa 0 0 0 2551 0 0 0 0.2892 0.1961 0.0392 0.536898379 U y C PRI 2.142690325 72.93559858 95.21674141 1 0 0.981967856 1 0 0 1 20212 4 8.849028529
20213 OAX San Juan Quiahije 73604.7 0 73604.7 3889 2.992044588 0 2.992044588 0.6163 0.0499 0.0552 0.569974931 U y C PRI 1.312214111 24.08227024 75.30612245 1 0 0.825404988 1 0 1 1 20213 5 8.838505871
20214 OAX San Juan Quiotepec 28800 0 28800 2486 2.53249572 0 2.53249572 0.1344 0.5771 0.0593 0.609916979 U y C PRI 0.91451837 2.014504432 88.1147541 1 0 0.92920354 1 0 0 1 20214 5 9.197747841
20215 OAX San Juan Sayultepec 16704 0 16704 665 3.262655246 0 3.262655246 0.1964 0.5476 0.125 0.746780942 U y C PRI -0.634274949 0.913242009 81.93277311 1 0 0.684210526 1 0 0 1 20215 5 9.965870574
20216 OAX San Juan Tabaá 0 0 0 1150 0 0 0 0.0523 0.6977 0.0988 0.674751486 U y C PRI 0.564731429 1.043478261 94.87179487 1 0 0.82173913 1 0 0 1 20216 5 9.282188347
20217 OAX San Juan Tamazola 40320 0 40320 3454 2.539507054 0 2.539507054 0.0645 0.7343 0.0998 0.62887273 U y C PRI 1.698550681 42.39698201 94.38202247 1 0 0.917776491 1 0 0 1 20217 1 9.083339451
20218 OAX San Juan Teita 0 0 0 572 0 0 0 0.0143 0.8071 0.0214 0.622951149 U y C PRI 0.576339008 3.697183099 93.60465116 1 0 1.031468531 1 0 0 1 20218 1 9.052764603
20219 OAX San Juan Teitipac 23520 0 23520 2817 2.235302306 0 2.235302306 0.1438 0.4932 0.1 n.d U y C PRI 1.163104153 1.433178072 90.41713641 1 0 0.828895989 0 0 0 1 20219 3 0
20220 OAX San Juan Tepeuxila 615066.98 0 615066.98 2974 5.336646918 0 5.336646918 0.0839 0.4622 0.293 0.664853269 U y C PRI 0.722391702 20.91125468 95.87765957 1 0 0.916274378 1 0 0 1 20220 4 9.200046041
20221 OAX San Juan Teposcolula 0 0 0 1448 0 0 0 0.0927 0.4919 0.2661 0.696930321 U y C PRI 0.301420708 8.033240997 90.15317287 1 0 0.718232044 1 0 0 1 20221 5 9.69168842
20222 OAX San Juan Yaeé 0 0 0 1605 0 0 0 0.1389 0.5385 0.0577 0.65783201 U y C PRI 0.434907327 1.3116802 98.05615551 1 0 0.962616822 1 0 0 1 20222 3 9.351298689
20223 OAX San Juan Yatzona 0 0 0 496 0 0 0 0.028 0.3357 0.1189 0.667691928 U y C PRI 0.418458543 0.806451613 97.4248927 1 0 1.290322581 1 0 0 1 20223 2 9.308586255
20224 OAX San Juan Yucuita 0 0 0 720 0 0 0 0.3021 0.4375 0.1302 0.749701669 U y C PRI -0.392098208 6.805555556 82.77310924 1 0 0.270833333 1 0 0 0 20224 5 10.06135217
20225 OAX San Lorenzo 0 0 0 5380 0 0 0 0.3919 0.3462 0.1577 0.571227685 PAN PRI 1.582759216 25.89285714 89.25266904 1 0 0.976765799 1 1 1 1 20225 7 9.028921604
20226 OAX San Lorenzo Albarradas 35136 0 35136 2587 2.679771085 0 2.679771085 0.1502 0.42 0.0307 0.668481576 U y C PRI 0.461477628 6.813782424 89.64143426 1 0 0.782759954 1 0 1 1 20226 1 9.470993581
20227 OAX San Lorenzo Cacaotepec 23040 0 23040 9965 1.197580111 0 1.197580111 0.2045 0.274 0.261 0.797203099 U y C PRI -1.028439766 3.785361925 55.92669228 1 0 0.274962368 0 0 0 0 20227 5 10.65768698
20228 OAX San Lorenzo Cuaunecuiltitla 0 0 0 737 0 0 0 0.0664 0.5699 0.2273 0.547890327 U y C PRI 1.42241338 3.256445047 91.45728643 1 0 0.91587517 1 0 0 1 20228 1 8.821000959
20229 OAX San Lorenzo Texmelucan 878957.51 0 878957.51 5676 5.048926687 0 5.048926687 0.0159 0.7771 0.0764 0.511557299 U y C PRI 2.010240023 23.94291755 93.92133492 1 0 1.077343199 1 0 0 1 20229 1 8.69659948
20230 OAX San Lorenzo Victoria 0 0 0 1202 0 0 0 0.0314 0.4774 0.3659 0.680122212 U y C PRI -0.011526808 3.826530612 79.49790795 1 0 1.08985025 1 0 0 1 20230 5 9.680698439
20231 OAX San Lucas Camotlán 40000 0 40000 3144 2.619047483 0 2.619047483 0.0889 0.3259 0.1 0.53863422 U y C PRI 1.731036605 18.91717693 96.30963096 1 0 0.86673028 1 0 0 1 20231 5 8.842268351
20232 OAX San Lucas Ojitlán 970273.48 0 970273.48 20118 3.896485363 0 3.896485363 0.3021 0.5235 0.0765 0.628237444 PRI PRI 1.37486 29.27 91.34177215 1 1 0.876081121 1 0 0 1 20232 5 9.475673585
20233 OAX San Lucas Quiaviní 174836.53 0 174836.53 1941 4.511688745 0 4.511688745 0.1292 0.5787 0.0225 0.566602084 U y C PRI 1.126644805 3.310915675 91.75946548 1 0 0.386398764 1 0 0 1 20233 1 9.109032469
20234 OAX San Lucas Zoquiápam 597399.93 0 597399.93 7227 4.426787611 0 4.426787611 0.065 0.5377 0.1459 0.563507833 U y C PRI 1.469796879 15.45100223 92.78597051 1 0 0.99833956 1 0 0 1 20234 2 8.959917996 216
20235 OAX San Luis Amatlán 839522.94 0 839522.94 3618 5.451212746 0 5.451212746 0.2214 0.5116 0.0284 0.593460336 U y C PRI 1.39606706 15.10912143 90.60402685 1 0 1.04339414 1 0 0 1 20235 1 9.414721734
20236 OAX San Marcial Ozolotepec 183311.93 0 183311.93 1741 4.666182231 0 4.666182231 0.6674 0.1652 0.0201 0.537602753 U y C PRI 2.015024701 64.13232734 88.29604131 1 0 0.835726594 1 0 0 1 20236 3 8.859466159
20237 OAX San Marcos Arteaga 23040 0 23040 2303 2.398289937 0 2.398289937 0.0749 0.3745 0.4251 0.704250292 PRD PRI -0.158769746 3.103146853 76.24784854 1 0 0.468953539 1 0 0 1 20237 5 9.942137418
20238 OAX San Martín De Los Cansecos 23616 0 23616 757 3.471867988 0 3.471867988 0.053 0.4947 0.3746 0.681923415 U y C PRI 0.363105875 6.133333333 90.06622517 1 0 1.06340819 1 0 0 1 20238 2 9.472349323
20239 OAX San Martín Huamelúlpam 27883.9 0 27883.9 1078 3.290873701 0 3.290873701 0.1176 0.3032 0.2036 0.716122244 U y C PRI -0.14489965 7.635009311 87.07865169 1 0 0.974025974 1 0 0 1 20239 5 9.714992671
20240 OAX San Martín Itunyoso 18200 0 18200 2614 2.074744222 0 2.074744222 0.0279 0.2962 0.3728 0.518358316 U y C PRI 2.187092222 17.52738654 90.18518519 1 0 0.870313695 1 0 0 1 20240 5 8.895056741
20241 OAX San Martín Lachilá 144038.11 0 144038.11 1200 4.796052977 0 4.796052977 0.3333 0.3953 0.0944 0.658686097 U y C PRI 0.107664187 4.420350292 83.69565217 1 0 0.8625 1 0 0 1 20241 3 9.58550752
20242 OAX San Martín Peras 89520 0 89520 8877 2.405546654 0 2.405546654 0.0891 0.3693 0.1946 n.d U y C PRI 2.524463768 29.93282478 90.78080903 1 0 0.824602906 1 0 1 1 20242 5 0
20243 OAX San Martín Tilcajete 103064 0 103064 1776 4.078071734 0 4.078071734 0.438 0.3215 0.0633 0.709315584 U y C PRI -0.025524199 2.308558559 80.6993007 1 0 0.470157658 1 0 0 1 20243 4 9.819941717
20244 OAX San Martín Toxpalan 44308.58 0 44308.58 3254 2.682161309 0 2.682161309 0.0437 0.4589 0.4294 0.680345601 U y C PRI 0.399016246 2.892307692 85.23131673 1 0 0.845113706 1 0 0 1 20244 5 9.612310929
20245 OAX San Martín Zacatepec 191349.63 0 191349.63 1370 4.946425699 0 4.946425699 0.0077 0.5977 0.3598 0.65266021 PRI PRI 0.417262334 4.465592972 84.21052632 1 1 1.02189781 1 0 0 1 20245 5 9.568998021
20246 OAX San Mateo Cajonos 0 0 0 642 0 0 0 0.0902 0.6391 0.0526 0.648811618 U y C PRI 0.515721937 3.894080997 87.43169399 1 0 1.043613707 1 0 0 1 20246 . 9.409301814
20247 OAX Capulálpam De Méndez 0 0 0 1391 0 0 0 0.1623 0.4906 0.0868 0.782464223 U y C PRI -0.975517183 0 66.88596491 1 0 0.668583753 1 0 0 0 20247 5 10.25404491
20248 OAX San Mateo Del Mar 105920 0 105920 10657 2.392335046 0 2.392335046 0.0562 0.5411 0.1451 0.613938166 U y C PRI 1.570329966 28.36315441 79.78324302 1 0 0.970723468 1 0 1 1 20248 1 9.530281037
20249 OAX San Mateo Yoloxochitlán 279831.56 0 279831.56 2913 4.575360397 0 4.575360397 0.0793 0.7051 0.1061 0.623902155 U y C PRI 0.73327564 9.357541899 85.53530752 1 0 0.926879506 1 0 0 1 20249 1 9.175025018
20250 OAX San Mateo Etlatongo 5040 0 5040 1108 1.713570237 0 1.713570237 0.2384 0.5698 0.093 0.694656116 U y C PRI 0.163763286 6.34057971 89.53846154 1 0 1.123646209 1 0 0 1 20250 5 9.686085032
20251 OAX San Mateo Nejápam 15600 0 15600 1150 2.678636316 0 2.678636316 0.2292 0.4444 0.0347 0.576031732 U y C PRI 1.350397137 3.054101222 85.90604027 1 0 0.860869565 1 0 0 1 20251 2 9.272824543
20252 OAX San Mateo Peñasco 28800 0 28800 1838 2.813563045 0 2.813563045 0.0759 0.4375 0.125 0.583292783 U y C PRI 1.307090237 29.73713034 93.69369369 1 0 1.001088139 1 0 0 1 20252 4 9.017342734
20253 OAX San Mateo Piñas 199248.45 0 199248.45 4148 3.89253074 0 3.89253074 0.1586 0.3543 0.2929 0.622912489 U y C PRI 1.399349701 55.93590677 92.72376046 1 0 0.823288332 1 0 1 1 20253 5 9.41317725
20254 OAX San Mateo Río Hondo 728632.98 0 728632.98 3495 5.344621959 0 5.344621959 0.4116 0.4533 0.0379 0.630233828 PRI PRI 1.063839537 40.30363793 86.98030635 1 1 0.819742489 1 0 1 1 20254 6 9.377309516
20255 OAX San Mateo Sindihui 0 0 0 1945 0 0 0 0.1707 0.6287 0.0623 0.619715658 U y C PRI 1.05511676 6.491499227 86.92098093 1 0 0.93059126 1 0 0 1 20255 5 9.334438542
20256 OAX San Mateo Tlapiltepec 162599.13 0 162599.13 250 6.47911855 0 6.47911855 0.36 0.39 0.09 0.666645362 U y C PRI 0.078853463 3.6 93.33333333 1 0 1.5 1 0 0 1 20256 5 9.629147035
20257 OAX San Melchor Betaza 97920 0 97920 1122 4.480431195 0 4.480431195 0.0213 0.4858 0.227 0.588497613 U y C PRI 1.118661358 3.181818182 97.76536313 1 0 0.494652406 1 0 1 1 20257 6 9.064710055
20258 OAX San Miguel Achiutla 0 0 0 880 0 0 0 0.0432 0.5514 0.2054 0.680765194 U y C PRI 0.42296878 10.73059361 87.76223776 1 0 1.045454545 1 0 0 1 20258 2 9.537711412
20259 OAX San Miguel Ahuehuetitlán 140158.58 0 140158.58 2261 4.142970296 0 4.142970296 0.4414 0.5224 0 0.53925384 PAN PRI 1.253732612 5.377315861 86.29283489 1 0 0.776205219 1 1 0 1 20259 7 8.942651421
20260 OAX San Miguel Aloápam 64512 0 64512 2621 3.243119802 0 3.243119802 0.1259 0.5372 0.0532 0.634712207 U y C PRI 0.660531798 1.498847041 79.61165049 1 0 0.869896986 1 0 1 1 20260 2 9.227472958
20261 OAX San Miguel Amatitlán 346143.53 0 346143.53 6143 4.049131628 0 4.049131628 0.1907 0.6091 0.1291 0.608262345 PRI PRI 0.960389314 9.807470792 86.53093187 1 1 0.851375549 1 0 0 1 20261 2 9.244488096
20262 OAX San Miguel Amatlán 0 0 0 1089 0 0 0 0.0931 0.6877 0.042 0.729703572 U y C PRI -0.153202346 3.041474654 91.14754098 1 0 0.867768595 1 0 0 0 20262 1 9.640066047
20263 OAX San Miguel Coatlán 0 0 0 3134 0 0 0 0.3249 0.3648 0.0671 0.556413547 U y C PRI 2.041930275 60.26468689 91.08409321 1 0 0.882259094 1 0 0 1 20263 2 9.148602818
20264 OAX San Miguel Chicahua 0 0 0 2276 0 0 0 0.0503 0.4044 0.2685 0.595584377 U y C PRI 1.737373791 66.09195402 94.76661952 1 0 0.98198594 1 0 0 1 20264 5 9.023008357
20265 OAX San Miguel Chimalapa 741302.56 0 741302.56 5947 4.833512322 0 4.833512322 0.0126 0.5933 0.0388 0.630961159 U y C PRI 0.979809598 15.95798746 92.79093718 1 0 1.112325542 1 0 1 1 20265 2 9.391928655
20266 OAX San Miguel Del Puerto 1544551.64 0 1544551.64 8584 5.198131155 0 5.198131155 0.2231 0.4676 0.1638 0.61045659 U y C PRI 1.210984071 23.85128025 90.15580737 1 0 0.465400746 1 0 1 1 20266 5 9.348289749
20267 OAX San Miguel Del Río 0 0 0 307 0 0 0 0.0735 0.8235 0.0441 0.718647532 U y C PRI -0.870995142 0 67.12328767 1 0 0.846905537 1 0 0 1 20267 2 9.737843184
20268 OAX San Miguel Ejutla 20160 0 20160 884 3.1699137 0 3.1699137 0.36 0.5556 0.0133 0.675306279 U y C PRI 0.51897738 5.58722919 83.43195266 1 0 0.763574661 1 0 0 1 20268 3 9.575487449
20269 OAX San Miguel El Grande 124944.13 0 124944.13 3635 3.565935401 0 3.565935401 0.0169 0.8084 0.0314 0.676122745 U y C PRI 0.161361309 5.609552902 78.07539683 1 0 0.775790922 1 0 0 1 20269 5 9.466177157
20270 OAX San Miguel Huautla 0 0 0 1703 0 0 0 0.0175 0.6469 0.2028 0.585236305 U y C PRI 1.780960981 46.55068986 94.51327434 1 0 0.954198473 1 0 0 1 20270 1 9.167041291
20271 OAX San Miguel Mixtepec 860290.31 0 860290.31 2097 6.019196733 0 6.019196733 0.4605 0.148 0.1612 0.534829973 U y C PRI 1.85990383 32.62445626 91.51138716 1 0 1.082498808 1 0 0 1 20271 2 8.830680942
20272 OAX San Miguel Panixtlahuaca 0 0 0 6705 0 0 0 0.3091 0.1745 0.2646 0.607007645 U y C PRI 1.722609328 50.91564095 88.56048166 1 0 0.563012677 0 0 1 1 20272 3 9.951928306
20273 OAX San Miguel Peras 1500556.69 0 1500556.69 3205 6.151012951 0 6.151012951 0.3242 0.4656 0.0599 0.603693639 U y C PRI 1.62407313 32.64604811 93.53146853 1 0 1.007800312 1 0 1 1 20273 1 9.147061249
20274 OAX San Miguel Piedras 303585.09 0 303585.09 1193 5.543112795 0 5.543112795 0.1221 0.4883 0.2623 0.685088653 U y C PRI 0.588716545 5.499153976 85.90604027 1 0 0.976529757 1 0 0 1 20274 4 9.287023786
20275 OAX San Miguel Quetzaltepec 0 0 0 5332 0 0 0 0 0 0.125 0.591462017 U y C PRI 1.125827044 14.64884203 93.76801153 1 0 1.111215304 0 0 0 1 20275 4 9.549821367
20276 OAX San Miguel Santa Flor 0 0 0 874 0 0 0 0.0357 0.6378 0.1735 0.50565046 U y C PRI 2.164026014 3.661327231 93.22709163 1 0 0.78375286 1 0 0 1 20276 1 8.999120926
20277 OAX Villa Sola De Vega 867021.44 0 867021.44 12668 4.240489807 0 4.240489807 0.2423 0.4442 0.1435 0.609063018 PRI PRI 1.506902568 31.02762079 88.8676236 1 1 0.885301547 1 0 1 1 20277 7 9.312976184
20278 OAX San Miguel Soyaltepec 330240 0 330240 36036 2.318868709 0 2.318868709 0.3194 0.5539 0.0345 0.65570128 U y C PRI 0.91822521 11.51939504 82.88661987 1 0 0.820845821 1 0 0 1 20278 6 9.656473716 217
20279 OAX San Miguel Suchixtepec 87644.46 0 87644.46 2617 3.540681946 0 3.540681946 0.2704 0.1824 0.2013 0.587364043 U y C PRI 1.146233399 17.3512476 81.43884892 1 0 0.87313718 1 0 0 1 20279 5 8.990067528
20280 OAX Villa Talea De Castro 0 0 0 2673 0 0 0 0.2055 0.4836 0.0509 0.716084322 U y C PRI -0.161902139 0.494108704 90.23154848 1 0 0.815563038 1 0 0 1 20280 5 9.71165844
20281 OAX San Miguel Tecomatlán 0 0 0 268 0 0 0 0.093 0.593 0.1279 0.721661501 U y C PRI -0.147356138 7.089552239 88.04347826 1 0 0.373134328 1 0 0 1 20281 2 9.894591506
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20284 OAX San Miguel Tilquiápam 91800 0 91800 3160 3.402883723 0 3.402883723 0.0753 0.5284 0.1388 0.588167196 U y C PRI 1.529441848 6.05674211 85.33519553 1 0 0.378164557 0 0 0 1 20284 5 9.663796405
20285 OAX San Miguel Tlacamama 0 0 0 3115 0 0 0 0.2543 0.3523 0.2821 0.641668626 PRD PRI 1.012631046 11.1863314 86.94117647 1 0 0.839486356 1 0 1 1 20285 2 9.47916826
20286 OAX San Miguel Tlacotepec 0 0 0 3525 0 0 0 0.1232 0.4911 0.1536 0.630444556 U y C PRI 0.801134962 2.134319863 79.44199706 1 0 0.795744681 1 0 0 1 20286 5 9.554167396
20287 OAX San Miguel Tulancingo 0 0 0 432 0 0 0 0.2 0.225 0.2 0.69878529 U y C PRI -0.001006722 5.841121495 94.5 1 0 1.076388889 1 0 0 1 20287 5 9.731737813
20288 OAX San Miguel Yotao 0 0 0 601 0 0 0 0.0292 0.0333 0.0167 0.636371584 U y C PRI 0.884106033 1.996672213 94.27710843 1 0 1.181364393 1 0 1 1 20288 4 9.135483538
20289 OAX San Nicolás 0 0 0 1131 0 0 0 0.3275 0.4725 0.02 0.619256545 U y C PRI 0.854405978 2.652519894 93.90681004 1 0 1.348364279 1 0 0 1 20289 2 9.512857178
20290 OAX San Nicolás Hidalgo 30240 0 30240 991 3.450451936 0 3.450451936 0.0063 0.4375 0.4469 0.668363243 PRD PRI 0.232283074 6.686930091 92.83154122 1 0 0.630676085 1 0 0 1 20290 5 9.669190087
20291 OAX San Pablo Coatlán 299488.48 0 299488.48 4069 4.312173714 0 4.312173714 0.2948 0.4103 0.0908 0.643800674 U y C PRI 0.821468123 21.44626053 88.12260536 1 0 0.978127304 1 0 0 1 20291 5 9.290500243
20292 OAX San Pablo Cuatro Venados 143640 0 143640 1294 4.71854027 0 4.71854027 0.0672 0.7311 0.0336 0.637532617 U y C PRI 1.287602247 28.97990726 94.11764706 1 0 0.896445131 1 0 0 1 20292 1 9.110746742
20293 OAX San Pablo Etla 11040 0 11040 7103 0.937767581 0 0.937767581 0.2559 0.3328 0.1004 0.796952815 U y C PRI -1.230376195 3.716919417 44.25715406 1 0 0 1 0 0 0 20293 6 10.47152211
20294 OAX San Pablo Huitzo 69120 0 69120 5071 2.683104812 0 2.683104812 0.1748 0.4311 0.1414 0.763063484 PAN PRI -0.577492982 3.111375347 55.08173419 1 0 0.53342536 0 1 0 0 20294 5 10.174784
20295 OAX San Pablo Huixtepec 157824 0 157824 8470 2.977226798 0 2.977226798 0.3386 0.4186 0.0765 n.d PRI PRI -0.51305021 2.038639327 71.5370019 1 1 0.352420307 0 0 1 0 20295 7 0
20296 OAX San Pablo Macuiltianguis 0 0 0 1135 0 0 0 0.0889 0.5096 0.1442 0.676378032 U y C PRI 0.160081445 1.955555556 77.77777778 1 0 1.026431718 1 0 0 1 20296 5 9.580016549
20297 OAX San Pablo Tijaltepec 61248 0 61248 2489 3.242884218 0 3.242884218 0.0291 0.6449 0.0485 0.588033075 U y C PRI 1.390047758 37.18207509 91.36986301 1 0 1.106870229 1 0 0 1 20297 5 8.910996403
20298 OAX San Pablo Villa De Mitla 214690.93 0 214690.93 10477 3.067664101 0 3.067664101 0.3878 0.2653 0.1238 0.714001729 PVEM PRI -0.166265507 2.579840798 82.22222222 1 0 0.440965925 0 0 0 1 20298 6 10.06902882
20299 OAX San Pablo Yaganiza 0 0 0 1074 0 0 0 0.1532 0.6306 0.045 0.652646963 U y C PRI 0.343006823 0.744878957 95.7537155 1 0 0.972998138 1 0 0 1 20299 5 9.38634173
20300 OAX San Pedro Amuzgos 115200 0 115200 5334 3.117830445 0 3.117830445 0.0019 0.4896 0.4731 0.64560558 PRI PRI 0.914585616 15.05579724 85.60063644 1 1 0.779902512 0 0 0 1 20300 5 9.695664138
20301 OAX San Pedro Apóstol 25200 0 25200 1471 2.897634391 0 2.897634391 0.1579 0.3275 0.2924 0.689083668 U y C PRI 0.607728144 1.232032854 80.11363636 1 0 0.642420122 1 0 0 1 20301 3 9.935999459
20302 OAX San Pedro Atoyac 0 0 0 3765 0 0 0 0.0378 0.5142 0.3935 0.580311262 PRD PRI 1.939486087 29.56846031 93.58074223 1 0 1.094289509 0 0 1 1 20302 5 9.442478172
20303 OAX San Pedro Cajonos 0 0 0 1204 0 0 0 0.3488 0.3345 0.1103 0.680250249 U y C PRI 0.100473324 1.01010101 86.1328125 1 0 0.913621262 1 0 0 1 20303 5 9.65098653
20304 OAX San Pedro Coxcaltepec Cántaros 43812.42 0 43812.42 1050 3.754810309 0 3.754810309 0.1087 0.5272 0.2663 0.651832177 U y C PRI 1.119201065 16.06118547 97.7827051 1 0 0.980952381 1 0 0 1 20304 2 9.354563659
20305 OAX San Pedro Comitancillo 0 0 0 3634 0 0 0 0.0557 0.3063 0.5899 0.766091323 PRD PRI -0.894623456 2.33592881 57.77202073 1 0 0.33021464 0 0 0 1 20305 7 10.29921098
20306 OAX San Pedro El Alto 94308.56 0 94308.56 4735 3.040578027 0 3.040578027 0.1078 0.518 0.0803 0.543820778 U y C PRI 1.611593767 35.37936914 89.41355674 1 0 0.944033791 1 0 1 1 20306 5 8.821224782
20307 OAX San Pedro Huamelula 109091.04 0 109091.04 9862 2.490039806 0 2.490039806 0.0814 0.5109 0.35 0.671973702 PRD PRI 0.613887659 11.84412396 84.87427466 1 0 0.886229974 1 0 1 1 20307 7 9.675387019
20308 OAX San Pedro Huilotepec 75600 0 75600 2588 3.408230806 0 3.408230806 0.118 0.6837 0.129 0.721717531 PRI PRI 0.586314553 12.45634459 79.83392645 1 1 0.651081917 0 0 1 1 20308 1 10.3663396
20309 OAX San Pedro Ixcatlán 425792 0 425792 10854 3.694589123 0 3.694589123 0.3588 0.5016 0.0464 0.593659823 PAN PRI 1.734340015 36.91355744 91.00952381 1 0 0.979823107 1 1 0 1 20309 5 9.35202533
20310 OAX San Pedro Ixtlahuaca 161280 0 161280 3604 3.823197857 0 3.823197857 0 0 0 0.698185596 U y C PRI 0.184524174 6.124721604 68.66230122 1 0 0.550776915 1 0 0 1 20310 2 9.679541346
20311 OAX San Pedro Jaltepetongo 307951.71 0 307951.71 677 6.122222975 0 6.122222975 0.0221 0.6544 0.0735 0.601768768 U y C PRI 0.656714821 2.954209749 94.17475728 1 0 1.137370753 1 0 0 1 20311 1 9.010559228
20312 OAX San Pedro Jicayán 0 0 0 9770 0 0 0 0.1617 0.4451 0.1847 0.59931982 PRD PRI 1.589227177 21.29792291 86.55025956 1 0 1.026612078 1 0 1 1 20312 2 9.196371461
20313 OAX San Pedro Jocotipac 67283.71 0 67283.71 1010 4.213867338 0 4.213867338 0.0127 0.3228 0.5854 0.621845013 U y C PRI 0.702899175 10.83499006 95.50898204 1 0 1.267326733 1 0 0 1 20313 1 9.263260506
20314 OAX San Pedro Juchatengo 0 0 0 1548 0 0 0 0.3458 0.5066 0.0595 0.675882478 U y C PRI 0.409128711 10.17612524 84.58715596 1 0 0.658914729 1 0 1 1 20314 6 9.670189097
20315 OAX San Pedro Mártir 0 0 0 1903 0 0 0 0.1995 0.5 0.0881 0.613861417 U y C PRI 1.440941289 4.528699315 95.02982107 1 0 0.790856542 1 0 1 1 20315 2 9.208824388
20316 OAX San Pedro Mártir Quiechapa 0 0 0 821 0 0 0 0.3102 0.3636 0.1337 0.681265735 U y C PRI 0.371989335 7.551766139 90.2173913 1 0 1.108404385 1 0 0 1 20316 2 9.400790138
20317 OAX San Pedro Mártir Yucuxaco 0 0 0 1555 0 0 0 0.1123 0.4 0.186 0.679588965 U y C PRI 0.66378734 35.0843061 89.82630273 1 0 0.749196141 1 0 0 1 20317 5 9.488341856
20318 OAX San Pedro Mixtepec - Distr. 22 - 271488.77 0 271488.77 32471 2.236547974 0 2.236547974 0.5886 0.3053 0.057 0.756300137 U y C PRI -0.3820324 8.404298145 59.62308813 1 0 0.402051061 0 0 1 1 20318 6 10.55452395
20319 OAX San Pedro Mixtepec - Distr. 26 - 54308.56 0 54308.56 1244 3.798997605 0 3.798997605 0.2036 0.4 0.0786 0.614726272 U y C PRI 0.99707722 8.088235294 91.75257732 1 0 1.093247588 1 0 1 1 20319 5 9.084276075
20320 OAX San Pedro Molinos 68612.18 0 68612.18 653 4.664120477 0 4.664120477 0.0337 0.4952 0.2115 0.647529526 U y C PRI 0.25762236 2.465331279 92.05776173 1 0 1.13323124 1 0 0 1 20320 5 9.29637366
20321 OAX San Pedro Nopala 81002.96 0 81002.96 926 4.482733575 0 4.482733575 0.1452 0.6964 0.0693 0.648728454 U y C PRI 1.022944675 8.766233766 97.63313609 1 0 1.144708423 1 0 0 1 20321 5 9.450345245
20322 OAX San Pedro Ocopetatillo 0 0 0 877 0 0 0 0.0074 0.7085 0.0812 0.531212593 U y C PRI 1.611331504 7.967667436 97.06959707 1 0 1.168757127 1 0 0 1 20322 2 8.915071656 218
20323 OAX San Pedro Ocotepec 0 0 0 1780 0 0 0 0.0736 0.6994 0.0184 0.61185207 U y C PRI 0.899043859 13.70786517 86.72839506 1 0 1.087078652 1 0 0 1 20323 1 8.932538397
20324 OAX San Pedro Pochutla 1327238.86 0 1327238.86 36982 3.607907438 0 3.607907438 0.1085 0.4123 0.3822 0.689086928 PRI PRI 0.43309879 18.86760986 70.97335409 1 1 0.711156779 1 0 1 1 20324 7 10.00524951
20325 OAX San Pedro Quiatoni 586099.06 0 586099.06 9570 4.131052039 0 4.131052039 0.238 0.4219 0.1354 0.578109184 U y C PRI 1.449245717 36.86524971 96.16204691 1 0 0.703239289 1 0 0 1 20325 5 9.236483251
20326 OAX San Pedro Sochiápam 0 0 0 4535 0 0 0 0.087 0.7498 0.0733 0.577768529 U y C PRI 1.22338682 6.592427617 92.24806202 1 0 0.871003308 1 0 0 1 20326 2 8.863202644
20327 OAX San Pedro Tapanatepec 131904 0 131904 13377 2.385132984 0 2.385132984 0.225 0.5929 0.0686 0.712591372 PAN PRI 0.113514828 11.86710058 77.73654917 1 0 0.604395604 0 1 1 1 20327 6 10.40254058
20328 OAX San Pedro Taviche 289873.75 0 289873.75 1052 5.622374966 0 5.622374966 0.1358 0.5144 0.1358 0.576893735 U y C PRI 1.797586158 5.081495686 93.65079365 1 0 1.031368821 1 0 0 1 20328 1 9.268260344
20329 OAX San Pedro Teozacoalco 654063.15 0 654063.15 1428 6.129109938 0 6.129109938 0.0953 0.4884 0.3093 0.675932677 U y C PRI 0.710746203 10.82220661 94.07407407 1 0 0.889355742 1 0 0 1 20329 5 9.399722562
20330 OAX San Pedro Teutila 254760 0 254760 4173 4.127934139 0 4.127934139 0.08 0.5925 0.1908 0.619450926 U y C PRI 0.942117018 12.24440702 95.34883721 1 0 0.873472322 1 0 0 1 20330 1 9.302408697
20331 OAX San Pedro Tidaá 0 0 0 850 0 0 0 0.2034 0.4203 0.2203 0.655888976 U y C PRI 0.425535265 9.501187648 91.33574007 1 0 1.323529412 1 0 0 1 20331 3 9.411751782
20332 OAX San Pedro Topiltepec 55791.81 0 55791.81 420 4.896627445 0 4.896627445 0.1752 0.3285 0.2701 0.683390215 U y C PRI -0.109805861 1.941747573 91.39072848 1 0 0.392857143 1 0 0 1 20332 5 9.809902304
20333 OAX San Pedro Totolapa 0 0 0 2684 0 0 0 0.2168 0.335 0.2767 0.704037863 U y C PRI -0.051280253 3.507462687 81.08108108 1 0 0.335320417 1 0 0 1 20333 5 9.845665396
20334 OAX Villa De Tututepec De Melchor Ocamp 2741497.89 0 2741497.89 42645 4.178785312 0 4.178785312 0.1661 0.3602 0.4112 0.669439026 U y C PRI 0.658476863 8.870986794 80.93478959 1 0 0.778754836 1 0 1 1 20334 6 9.832174162
20335 OAX San Pedro Yaneri 0 0 0 991 0 0 0 0.0387 0.7956 0.0331 0.646343819 U y C PRI 1.286814596 12.31079717 96.73913043 1 0 1.084762866 1 0 0 1 20335 5 9.104403392
20336 OAX San Pedro Yólox 975282.56 0 975282.56 2546 5.950810858 0 5.950810858 0.0942 0.7781 0.0167 0.620237616 U y C PRI 0.942560579 6.040268456 89.19382504 1 0 0.907305577 1 0 0 1 20336 5 9.075470075
20337 OAX San Pedro Y San Pablo Ayutla 605295.05 0 605295.05 5504 4.709292917 0 4.709292917 0.2032 0.4839 0.0497 0.535755951 PRI PRI 1.791869099 48.10367829 87.79697624 1 1 0.62409157 1 0 0 1 20337 3 9.120958782
20338 OAX Villa De Etla 0 0 0 7819 0 0 0 0.1605 0.3918 0.2108 0.800065361 PAN PRI -1.101287898 4.081632653 57.28779168 1 0 0.216779639 0 1 0 0 20338 6 10.68190184
20339 OAX San Pedro Y San Pablo Teposcolula 86788.55 0 86788.55 3486 3.254100635 0 3.254100635 0.1214 0.5235 0.1749 0.742643051 U y C PRI -0.294144969 4.018637158 74.78559177 1 0 0.715720023 1 0 1 0 20339 5 9.992587511
20340 OAX San Pedro Y San Pablo Tequixtepec 527991.11 0 527991.11 2061 5.549784021 0 5.549784021 0.1021 0.3888 0.2661 0.713000682 U y C PRI 0.050944562 8.231259187 89.39130435 1 0 1.251819505 1 0 0 1 20340 2 9.777505162
20341 OAX San Pedro Yucunama 0 0 0 246 0 0 0 0.0632 0.6421 0.1263 0.705156255 U y C PRI -0.175091077 7.024793388 75 1 0 0.995934959 1 0 0 0 20341 1 9.821288741
20342 OAX San Raymundo Jalpan 0 0 0 1584 0 0 0 0.1104 0.5942 0.0584 0.748245415 U y C PRI -0.302723922 4.545454545 66.598778 1 0 0.580808081 1 0 0 0 20342 5 9.873419838
20343 OAX San Sebastián Abasolo 23520 0 23520 2029 2.533055116 0 2.533055116 0.2426 0.5198 0.0619 0.711439138 U y C PRI -0.157628025 1.182848694 85.97222222 1 0 0.455889601 1 0 0 1 20343 3 9.627112768
20344 OAX San Sebastián Coatlán 0 0 0 2366 0 0 0 0.2352 0.6494 0.0118 0.63807138 U y C PRI 1.116851893 51.60051216 93.37094499 1 0 1.244716822 1 0 1 1 20344 1 9.392074237
20345 OAX San Sebastián Ixcapa 0 0 0 3722 0 0 0 0.0685 0.3026 0.5243 0.684899727 PRD PRI 0.561881671 9.169363538 80.07075472 1 0 0.67839871 1 0 1 1 20345 6 9.700937242
20346 OAX San Sebastián Nicananduta 248187.74 0 248187.74 1633 5.030324807 0 5.030324807 0.0249 0.6639 0.1183 0.654221877 U y C PRI 0.352291156 3.14232902 90.39039039 1 0 0.894060012 1 0 0 1 20346 3 9.691123343
20347 OAX San Sebastián Río Hondo 786530.53 0 786530.53 3288 5.481523733 0 5.481523733 0.2471 0.5636 0.0535 0.627624919 U y C PRI 1.11368178 20.78359351 92.00385356 1 0 0.970194647 1 0 0 1 20347 1 9.217363154
20348 OAX San Sebastián Tecomaxtlahuaca 0 0 0 8671 0 0 0 0.091 0.2907 0.1612 0.622519992 U y C PRI 0.626104027 10.8126962 81.14427861 1 0 0.574904855 1 0 0 1 20348 6 9.442755804
20349 OAX San Sebastián Teitipac 111872 0 111872 2062 4.011942948 0 4.011942948 0.1659 0.5958 0.0911 0.659499905 U y C PRI 0.690829978 4.052026013 82.02764977 1 0 0.514064016 1 0 0 1 20349 2 9.440447128
20350 OAX San Sebastián Tutla 0 0 0 15690 0 0 0 0.2752 0.3178 0.0729 0.851436343 U y C PRI -1.812870326 5.552002047 34.47136564 1 0 0 0 0 1 0 20350 4 11.03220509
20351 OAX San Simón Almolongas 66960 0 66960 2470 3.3361009 0 3.3361009 0.304 0.4203 0.0548 0.630031014 U y C PRI 0.824044749 3.515944399 85.17699115 1 0 1.133603239 1 0 0 1 20351 2 9.510353611
20352 OAX San Simón Zahuatlán 78000 0 78000 2225 3.585078271 0 3.585078271 0.0329 0.6505 0.0865 0.428553176 U y C PRI 2.260816103 8.314505197 93.56435644 1 0 0.584269663 1 0 0 1 20352 1 8.592413586
20353 OAX Santa Ana 0 0 0 1867 0 0 0 0.1797 0.4238 0.0195 0.639147052 U y C PRI 0.869779769 1.446170327 90.50772627 1 0 0.86234601 1 0 0 1 20353 2 9.402510735
20354 OAX Santa Ana Ateixtlahuaca 0 0 0 524 0 0 0 0.1198 0.6354 0.026 0.526865654 U y C PRI 1.798252818 31.29770992 94.05940594 1 0 0.782442748 1 0 0 1 20354 5 8.899872061
20355 OAX Santa Ana Cuauhtémoc 48384 0 48384 864 4.043051268 0 4.043051268 0.0336 0.5168 0.1946 0.599460861 U y C PRI 1.273805711 10.87962963 96.41791045 1 0 0.989583333 1 0 0 1 20355 6 9.108011713
20356 OAX Santa Ana Del Valle 12344 0 12344 2140 1.912238763 0 1.912238763 0.228 0.392 0.068 0.677135618 U y C PRI 0.697061303 0.329102022 91.33964817 1 0 0.549065421 1 0 0 1 20356 2 9.413371305
20357 OAX Santa Ana Tavela 40320 0 40320 993 3.728201835 0 3.728201835 0.0925 0.7514 0.0376 0.686320605 U y C PRI 0.306277808 7.142857143 96.03524229 1 0 1.248741188 1 0 1 1 20357 1 9.538678024
20358 OAX Santa Ana Tlapacoyan 68040 0 68040 1990 3.560789083 0 3.560789083 0.1091 0.3258 0.3667 0.667422838 U y C PRI 0.29872211 3.32326284 86.87392055 1 0 0.93718593 1 0 0 1 20358 3 9.748431856
20359 OAX Santa Ana Yareni 0 0 0 1149 0 0 0 0.1429 0.5593 0.1489 0.661003799 U y C PRI -0.155509041 1.234567901 48.29545455 1 0 0.587467363 1 0 1 1 20359 . 9.113915237
20360 OAX Santa Ana Zegache 91040 0 91040 3415 3.319946038 0 3.319946038 0.087 0.4565 0.2244 0.655355012 PRI PRI 0.977278516 2.334515366 90.3654485 1 1 0.689604685 0 0 0 1 20360 6 9.797676327
20361 OAX Santa Catalina Quierí 191021.15 0 191021.15 977 5.280754364 0 5.280754364 0.2113 0.4415 0.0226 0.623860872 U y C PRI 0.703069916 15.25773196 79.62962963 1 0 1.36642784 1 0 0 1 20361 2 8.921622771
20362 OAX Santa Catarina Cuixtla 0 0 0 1545 0 0 0 0.3993 0.413 0.0205 0.681513396 U y C PRI 0.130992206 1.846965699 89.15401302 1 0 0.867313916 1 0 0 1 20362 . 9.613732472
20363 OAX Santa Catarina Ixtepeji 336318.45 0 336318.45 2532 4.896549355 0 4.896549355 0.1501 0.5979 0.0469 0.717333477 U y C PRI -0.004326325 2.228412256 89.46684005 1 0 0.80371248 1 0 1 1 20363 2 9.69073074
20364 OAX Santa Catarina Juquila 94462.58 0 94462.58 14036 2.045111628 0 2.045111628 0.3768 0.4313 0.1467 0.643444478 PRI PRI 0.832365488 12.35071366 83.63475959 1 1 0.71138501 1 0 1 1 20364 7 9.814299832
20365 OAX Santa Catarina Lachatao 571699.48 0 571699.48 1542 5.918226784 0 5.918226784 0.2083 0.4613 0.0534 0.717934881 U y C PRI -0.165630305 5.500982318 95.00959693 1 0 0.901426719 1 0 0 1 20365 2 9.526994449
20366 OAX Santa Catarina Loxicha 0 0 0 4440 0 0 0 0.1108 0.4432 0.2189 0.634624653 U y C PRI 1.555000222 42.43046056 91.94756554 1 0 0.884009009 0 0 1 1 20366 5 9.739920313 219
20367 OAX Santa Catarina Mechoacán 20160 0 20160 4230 1.751971219 0 1.751971219 0.1714 0.5011 0.078 0.603770895 U y C PRI 1.696979182 12.45534651 88.92215569 1 0 0.685579196 0 0 1 1 20367 1 9.513265754
20368 OAX Santa Catarina Minas 63216 0 63216 1604 3.699113688 0 3.699113688 0.0878 0.388 0.3718 0.672468156 U y C PRI 0.497724396 5.378361476 83.45498783 1 0 0.807356608 1 0 0 1 20368 5 9.61943765
20369 OAX Santa Catarina Quiané 20000 0 20000 1758 2.515804707 0 2.515804707 0.1605 0.311 0.3813 0.699288195 U y C PRI -0.113555055 1.712328767 78.83064516 1 0 0.767918089 1 0 1 0 20369 2 9.820536041
20370 OAX Santa Catarina Tayata 0 0 0 725 0 0 0 0.0808 0.4444 0.1212 0.728513937 U y C PRI 0.116642552 33.14840499 86.41975309 1 0 0.510344828 1 0 0 1 20370 2 9.722139708
20371 OAX Santa Catarina Ticuá 6912 0 6912 858 2.203421344 0 2.203421344 0.1145 0.4579 0.1785 0.623632893 U y C PRI 0.905731313 22.58823529 92.91044776 1 0 1.153846154 1 0 0 1 20371 5 9.36089251
20372 OAX Santa Catarina Yosonotú 210240 0 210240 1848 4.74289731 0 4.74289731 0.0596 0.3577 0.1518 0.58489126 U y C PRI 1.262723201 15.54347826 88 1 0 0.800865801 1 0 0 1 20372 3 9.033514188
20373 OAX Santa Catarina Zapoquila 0 0 0 573 0 0 0 0.1111 0.6561 0.0423 0.667465924 U y C PRI 0.499298564 4.042179262 86.09625668 1 0 1.12565445 1 0 0 1 20373 1 9.583389217
20374 OAX Santa Cruz Acatepec 0 0 0 1263 0 0 0 0.0363 0.6073 0.1631 0.574691657 U y C PRI 1.432847635 17.81472684 92.21698113 1 0 1.270783848 1 0 0 1 20374 5 9.04371749
20375 OAX Santa Cruz Amilpas 0 0 0 6457 0 0 0 0.2671 0.3234 0.0596 0.846770211 PRI PRI -1.69405124 3.1230578 38.47711624 1 1 0.130091374 0 0 1 0 20375 5 11.11626385
20376 OAX Santa Cruz De Bravo 13104 0 13104 410 3.495324304 0 3.495324304 0.027 0.6081 0.3041 0.668255248 U y C PRI 0.034055116 2.977667494 81.81818182 1 0 0.87804878 1 0 0 1 20376 1 9.753793515
20377 OAX Santa Cruz Itundujia 26496 0 26496 10688 1.246756944 0 1.246756944 0.0219 0.5222 0.3687 0.637378336 PRD PRI 1.264483652 42.36587428 90.41598695 1 0 0.75130988 1 0 0 1 20377 7 9.299496229
20378 OAX Santa Cruz Mixtepec 467595.3 0 467595.3 3311 4.957408877 0 4.957408877 0.076 0.4586 0.2951 0.667565676 U y C PRI 0.601134344 5.91102986 89.91008991 1 0 0.900030202 1 0 0 1 20378 4 9.538553312
20379 OAX Santa Cruz Nundaco 48880 0 48880 2672 2.959763751 0 2.959763751 0.044 0.55 0.204 0.615577148 U y C PRI 1.069952862 20.59383327 90.25069638 1 0 1.26497006 1 0 0 1 20379 5 9.025331938
20380 OAX Santa Cruz Papalutla 0 0 0 1833 0 0 0 0.1246 0.482 0.0918 0.677518341 U y C PRI 0.181469906 3.082003302 86.17234469 1 0 0.785597381 1 0 0 1 20380 4 9.499768802
20381 OAX Santa Cruz Tacache De Mina 0 0 0 2625 0 0 0 0.0969 0.5416 0.3409 0.698123108 PRI PRI -0.304132585 1.171875 71.81328546 1 1 0.664761905 1 0 0 1 20381 3 9.896219594
20382 OAX Santa Cruz Tacahua 80640 0 80640 1158 4.257558414 0 4.257558414 0.0109 0.7055 0.1636 0.635196082 U y C PRI 0.909066023 56.47577093 91.71428571 1 0 0.971502591 1 0 0 1 20382 4 9.308174089
20383 OAX Santa Cruz Tayata 0 0 0 567 0 0 0 0.0183 0.7744 0.0976 0.689006423 U y C PRI 0.665114118 39.85890653 84.74576271 1 0 1.014109347 1 0 0 1 20383 4 9.476969243
20384 OAX Santa Cruz Xitla 0 0 0 4061 0 0 0 0.1139 0.6085 0.0239 0.657665669 PRI PRI 1.139916195 0.782630649 93.29102448 1 1 0.941886235 0 0 0 1 20384 1 10.19714523
20385 OAX Santa Cruz Xoxocotlán 0 0 0 52806 0 0 0 0.2605 0.3401 0.1281 0.797278096 U y C PRI -1.061779865 9.48696991 47.28401975 1 0 0.087584744 0 0 1 0 20385 7 10.71793169
20386 OAX Santa Cruz Zenzontepec 288000 0 288000 15054 3.002267271 0 3.002267271 0.0116 0.6163 0.2326 0.521510348 PRD PRI 2.584739404 75.17195326 93.76636983 1 0 0.995084363 1 0 0 1 20386 5 8.896229792
20387 OAX Santa Gertrudis 75360 0 75360 3549 3.101629416 0 3.101629416 0.0294 0.3902 0.5098 0.673260009 U y C PRI 0.263621967 3.848330504 84.18803419 1 0 0.55508594 0 0 1 1 20387 7 9.597148005
20388 OAX Santa Inés Del Monte 185045.19 0 185045.19 2212 4.438585936 0 4.438585936 0.0568 0.548 0.1834 0.577649326 U y C PRI 1.76313799 12.9017655 95.23809524 1 0 0.940325497 1 0 0 1 20388 2 9.171212417
20389 OAX Santa Inés Yatzeche 0 0 0 1177 0 0 0 0.0606 0.4394 0.0909 0.562234636 U y C PRI 1.14439476 5.607476636 94.13265306 1 0 0.675446049 1 0 0 1 20389 1 8.924171898
20390 OAX Santa Lucía Del Camino 0 0 0 44364 0 0 0 0.2604 0.2886 0.1122 0.85183149 U y C PRI -1.555914997 1.015335553 45.27999144 1 0 0 0 0 1 0 20390 . 11.45310192
20391 OAX Santa Lucía Miahuatlán 0 0 0 2808 0 0 0 0.3813 0.3729 0.0125 0.444397177 PRI PRI 2.944371273 72.37410072 93.62363919 1 1 0.628561254 1 0 0 1 20391 1 8.759319187
20392 OAX Santa Lucía Monteverde 88985.21 0 88985.21 6663 2.664107148 0 2.664107148 0.0293 0.3231 0.4813 0.58150489 U y C PRI 1.983854094 54.66768526 95.18357679 1 0 0.713642503 1 0 0 1 20392 4 9.062858949
20393 OAX Santa Lucía Ocotlán 58200 0 58200 3455 2.881731872 0 2.881731872 0.2144 0.599 0.0393 n.d U y C PRI 1.415230388 1.283921797 78.15587267 1 0 0.778581766 0 0 0 1 20393 1 0
20394 OAX Santa María Alotepec 0 0 0 2660 0 0 0 0.1996 0.3481 0.1502 0.634491033 U y C PRI 0.365353465 6.150943396 82.63157895 1 0 1.27443609 1 0 0 1 20394 5 9.232136307
20395 OAX Santa María Apazco 57600 0 57600 2531 3.167911034 0 3.167911034 0.0375 0.3333 0.2539 0.552523267 U y C PRI 1.93133702 36.25893566 88.97379913 1 0 0.829711576 1 0 0 1 20395 3 8.956115505
20396 OAX Santa María La Asunción 72000 0 72000 3329 3.119193228 0 3.119193228 0.0786 0.5982 0.0976 0.458678834 U y C PRI 2.184613205 19.76427924 95.07042254 1 0 0.772003605 1 0 0 1 20396 2 8.832167749
20397 OAX Heroica Ciudad De Tlaxiaco 774502.43 0 774502.43 29026 3.320820587 0 3.320820587 0.0355 0.3553 0.4106 0.752425156 PRD PRI -0.410851367 7.901897851 60.08120526 1 0 0.505753462 1 0 1 1 20397 7 10.31867774
20398 OAX Ayoquezco De Aldama 185040 0 185040 5597 3.528140356 0 3.528140356 0.4407 0.2976 0.1309 0.676753193 U y C PRI -0.002688574 1.32735426 87.65512737 1 0 0.770055387 0 0 0 1 20398 5 9.868077648
20399 OAX Santa María Atzompa 0 0 0 15749 0 0 0 0.2478 0.3592 0.1067 0.738684583 U y C PRI -0.382582852 7.522123894 60.55700609 1 0 0.175249222 0 0 0 1 20399 3 10.082809
20400 OAX Santa María Camotlán 0 0 0 1562 0 0 0 0.0528 0.3845 0.5033 0.69674815 U y C PRI -0.072557944 3.153153153 84.17849899 1 0 1.11715749 1 0 0 1 20400 2 9.827231031
20401 OAX Santa María Colotepec 0 0 0 18120 0 0 0 0.4954 0.3094 0.1149 0.719425153 U y C PRI 0.256871144 14.93969144 66.42363776 1 0 0.708333333 1 0 1 1 20401 5 10.15283111
20402 OAX Santa María Cortijo 0 0 0 1016 0 0 0 0.2455 0.5449 0.1467 0.676738832 PRI PRI 0.652075619 15.15748031 80.86124402 1 1 0.880905512 1 0 1 1 20402 2 9.640223238
20403 OAX Santa María Coyotepec 938857.58 0 938857.58 1658 6.340816158 0 6.340816158 0.3119 0.4 0.0576 0.743178948 U y C PRI -0.468689874 5.821710127 66.51851852 1 0 0.153799759 1 0 0 0 20403 5 10.13535302
20404 OAX Santa María Chachoápam 0 0 0 808 0 0 0 0.4064 0.2674 0.1444 0.727900651 U y C PRI -0.36086644 3.109452736 89.80263158 1 0 0.736386139 1 0 0 0 20404 5 9.974192506
20405 OAX Villa De Chilapa De Díaz 173194.14 0 173194.14 1711 4.627165775 0 4.627165775 0.1133 0.3681 0.269 0.697161055 U y C PRI -0.031987688 3.607332939 84.69184891 1 0 0.382817066 1 0 0 1 20405 4 9.967959295
20406 OAX Santa María Chilchotla 667379.1 0 667379.1 21436 3.469901123 0 3.469901123 0.0357 0.5114 0.3234 0.539500367 U y C PRI 1.893669006 25.67808541 93.57798165 1 0 0.849272252 1 0 0 1 20406 2 8.931983672
20407 OAX Santa María Chimalapa 267830.85 0 267830.85 7106 3.655601937 0 3.655601937 0.0725 0.7908 0.0595 0.585605083 U y C PRI 1.705677871 19.09398815 92.42579324 1 0 0.882352941 1 0 1 1 20407 3 9.293874794
20408 OAX Santa María Del Rosario 11520 0 11520 414 3.361280774 0 3.361280774 0.0317 0.6746 0.127 0.676039896 U y C PRI 0.515514886 20.53140097 87.94326241 1 0 0.785024155 1 0 0 1 20408 1 9.536808244
20409 OAX Santa María Del Tule 0 0 0 7272 0 0 0 0.2427 0.3453 0.0961 0.86093577 U y C PRI -1.830392544 1.192622382 37.24252492 1 0 0.109323432 0 0 0 0 20409 4 11.37623312
20410 OAX Santa María Ecatepec 1059332.63 0 1059332.63 3369 5.753953688 0 5.753953688 0.114 0.4035 0.3655 0.699103537 U y C PRI 0.097658504 7.480550569 86.08776844 1 0 0.841495993 1 0 0 1 20410 5 9.517043421 220
20411 OAX Santa María Guelacé 0 0 0 759 0 0 0 0.0825 0.6359 0.0971 0.712118919 U y C PRI -0.361426369 1.317523057 82.73092369 1 0 0.408432148 1 0 0 0 20411 2 9.655915259
20412 OAX Santa María Guienagati 112548.56 0 112548.56 3021 3.644284697 0 3.644284697 0.0371 0.5806 0.2639 0.602295641 U y C PRI 1.45544918 45.17092599 94.69111969 1 0 0.819265144 1 0 1 1 20412 1 9.229942932
20413 OAX Santa María Huatulco 666717.88 0 666717.88 28327 3.200161006 0 3.200161006 0.2979 0.4467 0.1627 0.771077343 PRI PRI -0.502601706 13.75761245 52.68051434 1 1 0.424153634 0 0 1 1 20413 4 10.90447581
20414 OAX Santa María Huazolotitlán 224640 0 224640 10118 3.14423918 0 3.14423918 0.1424 0.4397 0.2866 0.64953352 PRD PRI 0.868330497 7.003387129 85.75697211 1 0 0.774362522 1 0 1 1 20414 5 9.618881088
20415 OAX Santa María Ipalapa 61056 0 61056 4910 2.597865516 0 2.597865516 0.1525 0.4782 0.2979 0.654321704 PRD PRI 0.467526912 8.570259767 84.77366255 1 0 0.776985743 1 0 0 1 20415 4 9.443137597
20416 OAX Santa María Ixcatlán 0 0 0 594 0 0 0 0.0144 0.8123 0.0325 0.643359417 U y C PRI 0.679293983 9.090909091 92.88256228 1 0 1.127946128 1 0 0 1 20416 1 9.619348855
20417 OAX Santa María Jacatepec 58544.18 0 58544.18 9783 1.943661452 0 1.943661452 0.1289 0.5138 0.0864 0.636770744 PVEM PRI 0.695037765 13.58773915 92.12690952 1 0 0.886231217 1 0 0 1 20417 6 9.243521311
20418 OAX Santa María Jalapa Del Marqués 754969.3 0 754969.3 10491 4.289959605 0 4.289959605 0.0079 0.3101 0.657 0.739499141 PRI PRI -0.385669742 9.861857252 65.57788945 1 1 0.48565437 0 0 0 1 20418 7 10.15544928
20419 OAX Santa María Jaltianguis 0 0 0 598 0 0 0 0.2376 0.2376 0.0994 0.720990648 U y C PRI -0.531373401 1.535836177 88.95705521 1 0 0.719063545 1 0 0 1 20419 5 9.628341395
20420 OAX Santa María Lachixío 1229943.47 0 1229943.47 1070 7.04793442 0 7.04793442 0.5714 0.2704 0.0153 0.580433253 U y C PRI 1.054427527 11.1423221 75 1 0 1.098130841 1 0 0 1 20420 1 8.803455447
20421 OAX Santa María Mixtequilla 28800 0 28800 4041 2.095185549 0 2.095185549 0.0265 0.5182 0.4011 0.752690916 PRD PRI -0.247523689 3.879631932 66.80887372 1 0 0.499876268 0 0 1 1 20421 7 10.3801921
20422 OAX Santa María Nativitas 0 0 0 770 0 0 0 0.137 0.3607 0.3242 0.680716725 U y C PRI 0.284465622 15.53524804 83.22147651 1 0 0.896103896 1 0 0 1 20422 5 9.530213162
20423 OAX Santa María Nduayaco 477477.91 0 477477.91 606 6.670661554 0 6.670661554 0.0664 0.6283 0.1195 0.675283103 U y C PRI 0.563999445 23.25581395 93.18181818 1 0 0.825082508 1 0 1 1 20423 2 9.657538954
20424 OAX Santa María Ozolotepec 202015.65 0 202015.65 4156 3.904156001 0 3.904156001 0.3391 0.1822 0.0626 0.590277418 U y C PRI 1.347260484 26.4141782 92.95774648 1 0 0.885466795 1 0 0 1 20424 6 9.091218107
20425 OAX Santa María Pápalo 51120 0 51120 2081 3.241228646 0 3.241228646 0.0859 0.3916 0.3217 0.619970229 U y C PRI 1.03774194 8.272506083 95.5017301 1 0 1.081210956 1 0 0 1 20425 5 8.990778992
20426 OAX Santa María Peñoles 537556.22 0 537556.22 6914 4.366264907 0 4.366264907 0.0562 0.6627 0.1014 0.563409061 U y C PRI 2.045956977 58.01305294 93.55456286 1 0 0.953138559 1 0 0 1 20426 1 8.766699263
20427 OAX Santa María Petapa 50400 0 50400 13648 1.546039812 0 1.546039812 0.1188 0.5932 0.1312 0.692945034 PRI PRI 0.120914919 8.91555621 80.25830258 1 1 0.609979484 0 0 1 1 20427 7 9.773880378
20428 OAX Santa María Quiegolani 75600 0 75600 1506 3.935723969 0 3.935723969 0.0907 0.3426 0.2544 0.588498143 U y C PRI 1.351748339 16.36615811 94.02654867 1 0 1.069057105 1 0 0 1 20428 5 9.009651791
20429 OAX Santa María Sola 143424 0 143424 1675 4.461603103 0 4.461603103 0.3369 0.4947 0.0508 0.633445133 U y C PRI 1.057621181 16.23985009 88.69863014 1 0 0.871641791 1 0 0 1 20429 2 9.399392141
20430 OAX Santa María Tataltepec 0 0 0 272 0 0 0 0.0517 0.5345 0.2069 0.640999738 U y C PRI 0.426553293 0.367647059 98.0952381 1 0 1.213235294 1 0 0 1 20430 2 9.474808157
20431 OAX Santa María Tecomavaca 13248 0 13248 1831 2.108440782 0 2.108440782 0.0195 0.5489 0.394 0.728090039 PRI PRI -0.253683822 2.831760133 82.37476809 1 1 0.682687056 1 0 0 0 20431 4 9.877650806
20432 OAX Santa María Temaxcalapa 30240 0 30240 958 3.483261491 0 3.483261491 0.0317 0.2262 0.009 0.670521509 U y C PRI 0.306091138 1.252609603 94.95614035 1 0 1.122129436 1 0 1 1 20432 3 9.421673093
20433 OAX Santa María Temaxcaltepec 168817.63 0 168817.63 2219 4.3448211 0 4.3448211 0.2932 0.355 0.1954 0.491103172 U y C PRI 2.164228955 42.04081633 95.29042386 1 0 1.047769265 1 0 1 1 20433 1 8.782103129
20434 OAX Santa María Teopoxco 826907.65 0 826907.65 4843 5.145998333 0 5.145998333 0.0144 0.6137 0.2536 0.57576127 PRI PRI 1.127956179 6.505075616 83.36538462 1 1 0.895106339 1 0 0 1 20434 1 8.871529714
20435 OAX Santa María Tepantlali 0 0 0 2752 0 0 0 0.1325 0.4096 0.0633 0.516573147 U y C PRI 1.826622594 42.81994048 95.5715757 1 0 0.884811047 1 0 0 1 20435 3 8.937487465
20436 OAX Santa María Texcatitlán 0 0 0 1204 0 0 0 0.0062 0.3858 0.5154 0.579384858 PRD PRI 1.08924689 11.29707113 94.84536082 1 0 1.025747508 1 0 0 1 20436 4 9.006549262
20437 OAX Santa María Tlahuitoltepec 114120 0 114120 8406 2.679377516 0 2.679377516 0.2456 0.3217 0.1234 0.593365765 U y C PRI 1.391677716 43.72807548 83.79756767 1 0 0.711396621 1 0 0 1 20437 5 9.219176026
20438 OAX Santa María Tlalixtac 145986.12 0 145986.12 1562 4.548187308 0 4.548187308 0.0372 0.5 0.2367 0.535025884 U y C PRI 2.04516527 49.19510625 93.41864717 1 0 0.934699104 1 0 0 1 20438 1 9.087087877
20439 OAX Santa María Tonameca 1196000.26 0 1196000.26 20228 4.096441976 0 4.096441976 0.1828 0.4781 0.2264 0.606450401 PAN PRI 1.366856382 23.26607506 82.62195122 1 0 0.89035001 1 1 1 1 20439 5 9.309331176
20440 OAX Santa María Totolapilla 0 0 0 1016 0 0 0 0.0407 0.5119 0.3492 0.642811082 U y C PRI 0.355149644 7.578740157 92.06349206 1 0 1.205708661 1 0 1 1 20440 5 9.472471988
20441 OAX Santa María Xadani 0 0 0 5698 0 0 0 0.1051 0.4606 0.3119 0.646001643 PRI PRI 0.352629774 5.514446794 87.41690408 1 1 0.873990874 0 0 1 1 20441 7 10.09467134
20442 OAX Santa María Yalina 0 0 0 378 0 0 0 0.1962 0.4241 0.0823 0.669696502 U y C PRI -0.150643106 0.273224044 82.5 1 0 0.767195767 1 0 0 1 20442 3 9.490435542
20443 OAX Santa María Yavesía 0 0 0 460 0 0 0 0.1633 0.4898 0.0544 0.728849489 U y C PRI -0.492539238 0.657894737 94.26229508 1 0 0.793478261 1 0 0 0 20443 3 9.729545395
20444 OAX Santa María Yolotepec 0 0 0 469 0 0 0 0.0318 0.6178 0.1592 0.666507985 U y C PRI 0.750431683 48.71244635 86.20689655 1 0 0.980810235 1 0 0 1 20444 4 9.323354733
20445 OAX Santa María Yosoyúa 190362.34 0 190362.34 1223 5.054026492 0 5.054026492 0.0621 0.528 0.2547 0.616984157 U y C PRI 0.803279656 8.613617719 88 1 0 1.173344235 1 0 0 1 20445 4 8.985695807
20446 OAX Santa María Yucuhiti 941770.04 0 941770.04 6565 4.97295535 0 4.97295535 0.1426 0.3111 0.2672 0.663291057 U y C PRI 0.333575567 5.840978593 91.90346438 1 0 0.949733435 1 0 0 1 20446 5 9.114103591
20447 OAX Santa María Zacatepec 802007.17 0 802007.17 15417 3.970687343 0 3.970687343 0.0281 0.3087 0.5558 0.653215133 PRD PRI 0.721352986 8.406499803 84.65608466 1 0 0.781929039 1 0 0 1 20447 6 9.557343336
20448 OAX Santa María Zaniza 115200 0 115200 1633 4.270326751 0 4.270326751 0.1637 0.4386 0.193 0.580100099 U y C PRI 1.474370031 13.88888889 97.2826087 1 0 0.924678506 1 0 0 1 20448 3 9.044912532
20449 OAX Santa María Zoquitlán 676189.36 0 676189.36 3449 5.283476499 0 5.283476499 0.207 0.399 0.212 0.666994501 U y C PRI 0.609624045 5.591334895 92.01680672 1 0 0.659611482 1 0 0 1 20449 2 9.637359647
20450 OAX Santiago Amoltepec 0 0 0 9537 0 0 0 0 0 0 0.484618397 U y C PRI 3.00914126 98.95492452 92.32526268 1 0 1.138198595 1 0 0 1 20450 2 8.836444784
20451 OAX Santiago Apoala 79115.68 0 79115.68 1365 4.076862727 0 4.076862727 0.0718 0.3995 0.2201 0.574456215 U y C PRI 1.593184775 33.45615328 96.51567944 1 0 1.010989011 1 0 0 1 20451 5 9.019592435
20452 OAX Santiago Apóstol 0 0 0 4636 0 0 0 0.2278 0.3873 0.1013 0.641165845 U y C PRI 1.023563246 2.808621816 93.32469216 1 0 0.653580673 0 0 0 1 20452 3 10.06220492
20453 OAX Santiago Astata 48611.04 0 48611.04 2577 2.988879979 0 2.988879979 0.0323 0.4258 0.3411 0.70869144 U y C PRI 0.173638696 14.12958626 82.9787234 1 0 1.074893287 1 0 1 1 20453 1 9.811328465
20454 OAX Santiago Atitlán 541623.82 0 541623.82 2754 5.286589128 0 5.286589128 0.0642 0.5917 0.1055 0.569854123 U y C PRI 1.506271414 53.55969332 95.89552239 1 0 0.980392157 1 0 0 1 20454 5 8.938664108 221
20455 OAX Santiago Ayuquililla 48960 0 48960 2404 3.061803521 0 3.061803521 0.4023 0.5242 0.0232 0.654267976 PRI PRI 0.780493162 9.541666667 79.26470588 1 1 0.709234609 1 0 0 1 20455 5 9.488326097
20456 OAX Santiago Cacaloxtepec 0 0 0 1341 0 0 0 0.2998 0.608 0.0168 0.638912693 PAN PRI 0.319890628 3.225806452 77.01974865 1 0 0.339299031 1 1 0 1 20456 2 9.637343309
20457 OAX Santiago Camotlán 360741.61 0 360741.61 3058 4.778842087 0 4.778842087 0.0526 0.3805 0.0421 0.611568927 U y C PRI 1.410074165 51.92878338 97.74919614 1 0 1.066056246 1 0 0 1 20457 5 9.08638467
20458 OAX Santiago Comaltepec 0 0 0 1544 0 0 0 0.2214 0.3507 0.0871 0.677311275 U y C PRI 0.216525111 3.780964798 86.3760218 1 0 0.845207254 1 0 0 1 20458 3 9.314351206
20459 OAX Santiago Chazumba 353584.96 0 353584.96 4314 4.418385164 0 4.418385164 0.0497 0.5142 0.251 0.737858399 PRD PRI -0.246532658 6.674445741 84.13132695 1 0 1.048910524 1 0 0 0 20459 2 9.949394901
20460 OAX Santiago Choápam 900435.65 0 900435.65 4837 5.231941475 0 5.231941475 0.0608 0.4671 0.0608 0.61852051 U y C PRI 1.438648333 39.89173433 90.0886382 1 0 0.901385156 1 0 1 1 20460 3 9.143486911
20461 OAX Santiago Del Río 1377389.04 0 1377389.04 725 7.55005483 0 7.55005483 0.0252 0.479 0.2857 0.647260025 U y C PRI 0.469191285 6.555090656 86.51685393 1 0 1.062068966 1 0 0 1 20461 2 9.587050174
20462 OAX Santiago Huajolotitlán 1036602.22 0 1036602.22 3988 5.564253498 0 5.564253498 0.1202 0.6385 0.1534 0.731775497 PRI PRI -0.297843562 2.618987661 77.20930233 1 1 0.960381143 1 0 0 1 20462 2 9.966937492
20463 OAX Santiago Huauclilla 341132.05 0 341132.05 933 5.904351002 0 5.904351002 0.1916 0.4533 0.215 0.691115961 U y C PRI 0.085778927 6.135629709 95.56213018 1 0 0.809217578 1 0 0 1 20463 3 9.608600078
20464 OAX Santiago Ihuitlán Plumas 0 0 0 601 0 0 0 0.2308 0.2051 0.2222 0.686136794 U y C PRI 0.334784761 7.966101695 93.82716049 1 0 0.890183028 1 0 0 1 20464 5 9.74691758
20465 OAX Santiago Ixcuintepec 30240 0 30240 1200 3.265759411 0 3.265759411 0.0625 0.7946 0.0774 0.614991854 U y C PRI 0.793187963 11.42369991 95.61586639 1 0 0.870833333 1 0 0 1 20465 . 9.078220176
20466 OAX Santiago Ixtayutla 0 0 0 10675 0 0 0 0.0329 0.3661 0.4496 0.476508077 U y C PRI 2.455125146 57.11585712 91.46586345 1 0 0.960655738 1 0 1 1 20466 5 8.820439619
20467 OAX Santiago Jamiltepec 526272.6 0 526272.6 17922 3.413277895 0 3.413277895 0.0596 0.3704 0.4834 0.66684199 PRI PRI 0.496701633 7.282960941 79.43153447 1 1 0.744615556 0 0 1 1 20467 7 9.663063517
20468 OAX Santiago Jocotepec 77600 0 77600 12682 1.96275444 0 1.96275444 0.1953 0.4475 0.0359 0.586380833 U y C PRI 1.501295923 28.2741443 92.56670902 1 0 0.888661094 1 0 0 1 20468 5 8.920628534
20469 OAX Santiago Juxtlahuaca 2031679.92 0 2031679.92 28118 4.293953219 0 4.293953219 0.0491 0.38 0.249 0.638626982 PRI PRI 0.716376115 11.63186276 65.72213387 1 1 0.713599829 1 0 1 1 20469 6 9.699257328
20470 OAX Santiago Lachiguiri 159017.12 0 159017.12 6336 3.261835654 0 3.261835654 0.0743 0.5306 0.1878 0.64239379 U y C PRI 0.917648254 31.16286439 95.13618677 1 0 0.789141414 1 0 1 1 20470 1 9.26024299
20471 OAX Santiago Lalopa 0 0 0 520 0 0 0 0.1471 0.3676 0.1373 0.643577462 U y C PRI 0.715944426 0.775193798 98.87640449 1 0 1.25 1 0 0 1 20471 5 9.317198605
20472 OAX Santiago Laollaga 0 0 0 2788 0 0 0 0.0121 0.8057 0.1174 0.74272236 U y C PRI -0.350136801 5.316091954 72.50530786 1 0 0.636657102 1 0 0 1 20472 3 10.11762664
20473 OAX Santiago Laxopa 0 0 0 1432 0 0 0 0.1176 0.3529 0.098 0.66124378 U y C PRI 0.40101258 0.770308123 96.28865979 1 0 1.005586592 1 0 0 1 20473 3 9.112613265
20474 OAX Santiago Llano Grande 144000 0 144000 3291 3.801218752 0 3.801218752 0.0456 0.4767 0.0218 0.672878827 PC PRI 0.474603392 4.675484466 82.2997416 1 0 0.884229717 1 0 1 1 20474 6 9.673182152
20475 OAX Santiago Matatlán 251584 0 251584 8759 3.391918249 0 3.391918249 0.1406 0.3655 0.2711 0.624751645 U y C PRI 0.962477143 12.63983393 83.58596795 1 0 0.481790159 0 0 1 1 20475 5 9.647334239
20476 OAX Santiago Miltepec 0 0 0 397 0 0 0 0.1495 0.7196 0.0654 0.671257411 PRI PRI 0.119672151 4.325699746 88.88888889 1 1 1.221662469 1 0 1 1 20476 1 9.68595089
20477 OAX Santiago Minas 0 0 0 1674 0 0 0 0.265 0.5124 0.0424 0.598708429 U y C PRI 1.659956888 28.99557802 94.94382022 1 0 1.033452808 1 0 0 1 20477 2 9.331168662
20478 OAX Santiago Nacaltepec 200149.63 0 200149.63 2422 4.426499907 0 4.426499907 0.0757 0.5904 0.2134 0.686748053 U y C PRI 0.294577302 3.562551781 93.82911392 1 0 1.201486375 1 0 0 1 20478 2 9.498795273
20479 OAX Santiago Nejapilla 0 0 0 266 0 0 0 0.0488 0.5691 0.0407 0.664776888 U y C PRI 0.070857004 5.263157895 88.63636364 1 0 0.921052632 1 0 1 1 20479 1 9.551216631
20480 OAX Santiago Nundiche 131320 0 131320 1028 4.85781965 0 4.85781965 0.0545 0.3394 0.2727 0.612977379 U y C PRI 0.743816188 8.0078125 90.38901602 1 0 1.035992218 1 0 0 1 20480 5 9.029575962
20481 OAX Santiago Nuyoó 0 0 0 2876 0 0 0 0.0987 0.2843 0.2759 0.656223245 U y C PRI 0.372210489 9.313031161 89.49579832 1 0 0.984005563 1 0 0 1 20481 4 9.226747741
20482 OAX Santiago Pinotepa Nacional 558124 0 558124 44193 2.612217479 0 2.612217479 0.1238 0.4651 0.142 0.690410801 PRI PRI 0.213754089 7.284995425 65.06304413 1 1 0.458330505 0 0 1 1 20482 6 10.02635402
20483 OAX Santiago Suchilquitongo 66816 0 66816 7937 2.242653975 0 2.242653975 0.2278 0.4022 0.2342 0.724253245 PRI PRI -0.335901481 5.849722642 70.92605887 1 1 0.669018521 0 0 0 0 20483 5 9.820104467
20484 OAX Santiago Tamazola 254040.96 0 254040.96 4469 4.057769553 0 4.057769553 0.1209 0.5888 0.1805 0.658542424 PRI PRI 0.439730709 3.148897886 67.10526316 1 1 0.908480644 1 0 0 1 20484 2 9.502271318
20485 OAX Santiago Tapextla 57600 0 57600 3234 2.934429082 0 2.934429082 0.2176 0.5335 0.0626 0.58174401 PRI PRI 1.654086177 8.974358974 84.41890166 1 1 0.746753247 1 0 1 1 20485 2 9.310120231
20486 OAX Villa Tejúpam De La Unión 0 0 0 2306 0 0 0 0.1651 0.5313 0.1803 0.699444779 PRD PRI -0.014917262 4.840819887 81.74273859 1 0 0.550737207 1 0 0 1 20486 6 9.833373176
20487 OAX Santiago Tenango 93515.56 0 93515.56 1721 4.013458384 0 4.013458384 0.1813 0.462 0.1696 0.697438624 U y C PRI 0.264283338 13.02052786 80.11811024 1 0 0.691458454 1 0 0 1 20487 3 9.506605616
20488 OAX Santiago Tepetlapa 0 0 0 140 0 0 0 0.2319 0.4493 0.087 0.63021229 U y C PRI 0.224174241 8.571428571 95.55555556 1 0 1.571428571 1 0 0 1 20488 5 9.631534841
20489 OAX Santiago Tetepec 416697.19 0 416697.19 4997 4.435442651 0 4.435442651 0.092 0.5856 0.2423 0.627796562 PAN PRI 1.155037239 10.00200844 92.43765084 1 0 0.862517511 1 1 1 1 20489 5 9.220210629
20490 OAX Santiago Texcalcingo 53484.04 0 53484.04 2712 3.031159922 0 3.031159922 0.0155 0.8882 0.0066 0.540655058 U y C PRI 1.558404645 10.52241571 92.27557411 1 0 1.111725664 1 0 0 1 20490 1 8.858939038
20491 OAX Santiago Textitlán 215588.56 0 215588.56 3315 4.190173644 0 4.190173644 0.14 0.59 0.1483 0.646293291 U y C PRI 0.74116298 7.603756437 88 1 0 0.962292609 1 0 0 1 20491 5 9.15410243
20492 OAX Santiago Tilantongo 2445980.55 0 2445980.55 3888 6.445894762 0 6.445894762 0.1199 0.3762 0.2797 0.624279496 U y C PRI 1.120355207 18.3208085 93.75 1 0 0.974794239 1 0 1 1 20492 5 9.169478674
20493 OAX Santiago Tillo 0 0 0 506 0 0 0 0.359 0.3205 0.1795 0.742542222 U y C PRI -0.457348517 3.784860558 84.97409326 1 0 1.225296443 1 0 0 0 20493 5 10.13686522
20494 OAX Santiago Tlazoyaltepec 0 0 0 4330 0 0 0 0.0607 0.4933 0.1814 0.534730734 U y C PRI 2.063581251 35.66465956 95.61586639 1 0 0.961893764 1 0 1 1 20494 5 8.798968125
20495 OAX Santiago Xanica 0 0 0 3267 0 0 0 0.1818 0.3995 0.1411 0.563200014 U y C PRI 1.645689113 38.9129092 94.15467626 1 0 0.677992042 1 0 1 1 20495 5 9.082721759
20496 OAX Santiago Xiacuí 12000 0 12000 1762 2.055461643 0 2.055461643 0.2529 0.4037 0.0998 0.744384119 U y C PRI -0.64779812 0.914285714 79.14979757 1 0 1.013053348 1 0 0 1 20496 2 9.869642735
20497 OAX Santiago Yaitepec 58800 0 58800 3130 2.98497171 0 2.98497171 0.3482 0.4181 0.1271 0.537738199 U y C PRI 1.794383342 5.987055016 93.93183707 1 0 1.142172524 0 0 1 1 20497 5 9.717167689
20498 OAX Santiago Yaveo 0 0 0 6599 0 0 0 0.2356 0.6013 0.0405 0.625814648 U y C PRI 1.17792984 18.7519213 92.18342887 1 0 0.724352175 1 0 0 1 20498 1 9.357308726 222
20499 OAX Santiago Yolomécatl 0 0 0 1725 0 0 0 0.245 0.3725 0.2425 0.757782 U y C PRI -0.678030752 3.203261503 60 1 0 0.626086957 1 0 0 0 20499 3 10.22621817
20500 OAX Santiago Yosondúa 474019.95 0 474019.95 7544 4.156286491 0 4.156286491 0.0359 0.6027 0.2016 0.656542984 U y C PRI 0.712029441 12.92443967 91.38888889 1 0 0.837089077 1 0 0 1 20500 5 9.338469104
20501 OAX Santiago Yucuyachi 0 0 0 1173 0 0 0 0.0636 0.2585 0.5932 0.643887969 U y C PRI 0.228942368 4.667242869 76.63551402 1 0 0.980392157 1 0 0 1 20501 4 9.680115871
20502 OAX Santiago Zacatepec 0 0 0 4963 0 0 0 0.2024 0.4698 0.0634 0.563216172 U y C PRI 1.674008045 44.36720507 93.17837292 1 0 0.911746927 1 0 0 1 20502 2 8.941060342
20503 OAX Santiago Zoochila 30240 0 30240 465 4.190143381 0 4.190143381 0.3681 0.3242 0.1538 0.683384891 U y C PRI -0.084208575 0.64516129 93.28358209 1 0 0.946236559 1 0 1 1 20503 3 9.384180241
20504 OAX Nuevo Zoquiápam 274302.34 0 274302.34 1757 5.057008033 0 5.057008033 0.1758 0.5469 0.0781 0.710504094 U y C PRI -0.028707121 0.455321571 83.71335505 1 0 0.682982356 1 0 0 1 20504 3 9.575724389
20505 OAX Santo Domingo Ingenio 293760 0 293760 7295 3.72010379 0 3.72010379 0.2635 0.5185 0.0402 0.73885238 PRI PRI -0.581384826 5.167674546 72.73100616 1 1 0.489376285 0 0 1 1 20505 6 10.29510152
20506 OAX Santo Domingo Albarradas 240676.92 0 240676.92 755 5.767625058 0 5.767625058 0.0873 0.3413 0.0476 0.647330437 U y C PRI 0.566961291 3.443708609 95.85062241 1 0 1.19205298 1 0 0 1 20506 1 9.400479608
20507 OAX Santo Domingo Armenta 0 0 0 3347 0 0 0 0.2068 0.4687 0.292 0.637108113 PRD PRI 1.324569669 7.26172466 83.53457739 1 0 0.618464296 0 0 1 1 20507 2 9.772596161
20508 OAX Santo Domingo Chihuitán 7488 0 7488 1488 1.797121412 0 1.797121412 0.0265 0.5857 0.3245 0.732971765 PRI PRI -0.365024654 6.001348618 74.49799197 1 1 0.574596774 1 0 0 1 20508 1 10.11411103
20509 OAX Santo Domingo De Morelos 194702.94 0 194702.94 8725 3.149119371 0 3.149119371 0.072 0.4391 0.3764 0.519083069 U y C PRI 2.137574065 38.86337543 87.5529661 1 0 0.871633238 1 0 1 1 20509 6 8.844020936
20510 OAX Santo Domingo Ixcatlán 230434.13 0 230434.13 878 5.573876696 0 5.573876696 0.0742 0.6797 0.0781 0.669724666 U y C PRI 0.267675863 6.833712984 88.74458874 1 0 1.036446469 1 0 0 1 20510 3 9.286267286
20511 OAX Santo Domingo Nuxaá 630592.83 0 630592.83 3430 5.219524702 0 5.219524702 0.1004 0.688 0.0967 0.62351054 U y C PRI 1.665698849 62.59140099 93.97874852 1 0 0.902332362 1 0 0 1 20511 1 8.976196372
20512 OAX Santo Domingo Ozolotepec 0 0 0 1125 0 0 0 0.1911 0.5467 0.0222 0.563111038 U y C PRI 1.343114108 7.486631016 88.7195122 1 0 0.906666667 1 0 0 1 20512 1 8.948774783
20513 OAX Santo Domingo Petapa 93600 0 93600 7379 2.616274446 0 2.616274446 0.0193 0.4696 0.4199 0.647998514 PRD PRI 0.574469041 12.99093656 85.88129496 1 0 1.105163301 0 0 1 1 20513 6 9.523718422
20514 OAX Santo Domingo Roayaga 40320 0 40320 950 3.771429138 0 3.771429138 0.017 0.7872 0.0255 0.594068335 U y C PRI 1.639396573 42.29543039 94.68438538 1 0 1.089473684 1 0 0 1 20514 . 8.944546891
20515 OAX Santo Domingo Tehuantepec 1776012.72 0 1776012.72 53229 3.537053439 0 3.537053439 0.1272 0.417 0.1772 0.758460021 U y C PRI -0.519293884 7.988642468 64.27502842 1 0 0.451445641 0 0 1 1 20515 6 10.47147715
20516 OAX Santo Domingo Teojomulco 0 0 0 4334 0 0 0 0.08 0.64 0.16 0.629126866 PRI PRI 1.09676461 13.00624855 93.68246052 1 1 0.613751731 1 0 0 1 20516 5 9.434367468
20517 OAX Santo Domingo Tepuxtepec 0 0 0 4004 0 0 0 0.1081 0.5894 0.0511 0.480957735 U y C PRI 2.336159425 56.28621819 95.03042596 1 0 0.824175824 1 0 0 1 20517 1 8.880384228
20518 OAX Santo Domingo Tlatayápam 972209.57 0 972209.57 160 8.712317412 0 8.712317412 0.0758 0.6061 0.1061 0.694110804 U y C PRI 0.077071345 7.5 85.71428571 1 0 1.15625 1 0 0 1 20518 2 9.807416857
20519 OAX Santo Domingo Tomaltepec 587513.93 0 587513.93 2834 5.339022934 0 5.339022934 0.3596 0.4139 0.0524 0.709501968 U y C PRI 0.298634567 5.19434629 78.45360825 1 0 0.446365561 1 0 1 1 20519 5 9.878881316
20520 OAX Santo Domingo Tonalá 0 0 0 7308 0 0 0 0.0709 0.3021 0.5309 0.655846301 U y C PRI 0.273296768 4.525447043 78.98686679 1 0 0.534345922 1 0 0 1 20520 4 9.617464737
20521 OAX Santo Domingo Tonaltepec 76478.3 0 76478.3 327 5.459068756 0 5.459068756 0.0657 0.7299 0.0584 0.624356736 PRD PRI 1.223687367 5.810397554 96.66666667 1 0 1.422018349 1 0 0 1 20521 2 9.426360107
20522 OAX Santo Domingo Xagacía 80568 0 80568 1041 4.36175776 0 4.36175776 0.0508 0.6041 0.0457 0.650976917 U y C PRI 0.603112594 14.37007874 92.08443272 1 0 0.547550432 1 0 0 1 20522 1 9.275977473
20523 OAX Santo Domingo Yanhuitlán 0 0 0 1565 0 0 0 0.2235 0.4032 0.1659 0.750208166 U y C PRI -0.410535115 6.366559486 74.32950192 1 0 0.488817891 1 0 1 1 20523 5 10.04692179
20524 OAX Santo Domingo Yodohino 89003.43 0 89003.43 510 5.167733223 0 5.167733223 0.0058 0.9624 0.0087 0.70711652 U y C PRI -0.048541998 0.196078431 92.57425743 1 0 1.225490196 1 0 0 1 20524 1 9.839674458
20525 OAX Santo Domingo Zanatepec 63360 0 63360 10457 1.954317447 0 1.954317447 0.0445 0.5613 0.1881 0.70645321 U y C PRI 0.050324502 5.370157269 86.27884919 1 0 1.009371713 0 0 1 1 20525 5 10.07569454
20526 OAX Santos Reyes Nopala 647242.31 0 647242.31 14058 3.851016435 0 3.851016435 0.2018 0.444 0.2286 0.59676794 U y C PRI 1.465930072 24.02639317 86.50485437 1 0 0.924029023 1 0 1 1 20526 3 9.482154774
20527 OAX Santos Reyes Pápalo 40257.14 0 40257.14 2569 2.813631946 0 2.813631946 0.0881 0.4581 0.1674 0.577947862 U y C PRI 1.270961251 7.111640842 92.69949066 1 0 0.934215648 1 0 0 1 20527 1 8.797838746
20528 OAX Santos Reyes Tepejillo 61101.31 0 61101.31 1464 3.755038556 0 3.755038556 0.0286 0.6396 0.1957 0.622951966 U y C PRI 0.273159407 3.493150685 71.25506073 1 0 0.93920765 1 0 0 1 20528 4 9.463404566
20529 OAX Santos Reyes Yucuná 460507.12 0 460507.12 1456 5.759792111 0 5.759792111 0.0123 0.8601 0.0412 0.516133257 U y C PRI 1.870159872 15.09040334 86.66666667 1 0 0.408653846 1 0 0 1 20529 2 8.65000716
20530 OAX Santo Tomás Jalieza 60480 0 60480 3095 3.022432405 0 3.022432405 0.3059 0.5297 0.0788 0.658075107 PRD PRI 0.945056671 2.566601689 92.27353464 1 0 0.848142165 1 0 0 1 20530 2 9.446180857
20531 OAX Santo Tomás Mazaltepec 61704 0 61704 1939 3.491116966 0 3.491116966 0.1095 0.5714 0.1286 0.709248857 U y C PRI -0.145784429 1.908200103 79.93680885 1 0 0.564724085 1 0 0 1 20531 2 9.500283055
20532 OAX Santo Tomás Ocotepec 268707.24 0 268707.24 4139 4.1884542 0 4.1884542 0.1487 0.3009 0.2615 0.609057379 U y C PRI 1.039729796 14.80135659 93.45417925 1 0 1.052186518 1 0 0 1 20532 5 8.977274935
20533 OAX Santo Tomás Tamazulapan 0 0 0 1683 0 0 0 0.4778 0.2253 0.0614 0.665940093 U y C PRI 0.508585143 14.49970042 83.11444653 1 0 0.903149138 1 0 0 1 20533 3 9.726786049
20534 OAX San Vicente Coatlán 89588.34 0 89588.34 4173 3.112117416 0 3.112117416 0.1054 0.5696 0.1161 n.d U y C PRI 1.165006398 13.20981713 87.59367194 1 0 1.184998802 0 0 0 1 20534 5 0
20535 OAX San Vicente Lachixío 260233.16 0 260233.16 3390 4.353690738 0 4.353690738 0.2086 0.4868 0.0828 0.573397666 U y C PRI 1.173419894 18.85782272 78.44112769 1 0 0.731563422 1 0 0 1 20535 5 8.733225297
20536 OAX San Vicente Nuñ`U 0 0 0 519 0 0 0 0.2366 0.7097 0.0161 0.706000015 U y C PRI 0.173995026 7.766990291 93.75 1 0 0.356454721 1 0 0 1 20536 2 9.815797132
20537 OAX Silacayoápam 165039.61 0 165039.61 7786 3.099955802 0 3.099955802 0.0697 0.5039 0.318 0.660456759 U y C PRI 0.168533103 2.360766923 61.86252772 1 0 0.750064218 1 0 0 1 20537 5 9.584729236
20538 OAX Sitio De Xitlapehua 9216 0 9216 635 2.741703253 0 2.741703253 0.2635 0.5449 0.0359 0.651596941 PRI PRI 0.870411981 8.227848101 84.3575419 1 1 1.212598425 1 0 0 0 20538 1 9.485650747
20539 OAX Soledad Etla 41472 0 41472 3902 2.453450012 0 2.453450012 0.1272 0.3805 0.2326 0.788708976 U y C PRI -0.872489004 1.67396343 59.38189845 1 0 0.348539211 0 0 0 0 20539 7 10.55170214
20540 OAX Villa De Tamazulápam Del Progreso 0 0 0 6088 0 0 0 0.1816 0.4213 0.2778 0.800376493 PRI PRI -0.52270782 6.535488405 59.66666667 1 1 0.418856767 0 0 0 0 20540 5 10.97503723
20541 OAX Tanetze De Zaragoza 0 0 0 1855 0 0 0 0.0228 0.5309 0.3257 0.691754176 U y C PRI 0.077241958 0.75634792 94.89795918 1 0 0.247978437 1 0 0 1 20541 5 9.540935148
20542 OAX Taniche 25200 0 25200 874 3.395613553 0 3.395613553 0.2069 0.5431 0.0862 0.659871462 U y C PRI 0.613394143 3.661327231 94.11764706 1 0 0.789473684 1 0 0 1 20542 2 9.584284299 223
20543 OAX Tataltepec De Valdés 120000 0 120000 5306 3.16192049 0 3.16192049 0.1769 0.316 0.3443 0.582210767 U y C PRI 1.548589193 21.23843685 92.13973799 1 0 0.859404448 1 0 1 1 20543 5 9.068580854
20544 OAX Teococuilco De Marcos Pérez 42160 0 42160 1747 3.22417373 0 3.22417373 0.1648 0.5973 0.103 0.702239626 U y C PRI -0.05138067 0.404390526 89.07103825 1 0 0.598168288 1 0 1 1 20544 2 9.680831965
20545 OAX Teotitlán De Flores Magón 19901.64 0 19901.64 7476 1.298028732 0 1.298028732 0.0511 0.3157 0.4205 0.769769845 PRI PRI -0.714361067 2.259733188 69.41074523 1 1 0.315676833 0 0 0 0 20545 3 10.73415844
20546 OAX Teotitlán Del Valle 0 0 0 5562 0 0 0 0.388 0.2056 0.083 n.d U y C PRI 0.149749425 2.445209201 80.75723831 1 0 0.333513125 0 0 0 1 20546 5 0
20547 OAX Teotongo 0 0 0 952 0 0 0 0.0722 0.1217 0.6464 0.687370078 U y C PRI 0.080834577 7.978723404 90.47619048 1 0 1.360294118 1 0 0 1 20547 2 9.75388732
20548 OAX Tepelmeme Villa De Morelos 134544.37 0 134544.37 1573 4.460532904 0 4.460532904 0.3984 0.3562 0.0976 0.671541484 U y C PRI 0.78456355 25.3027406 87.71929825 1 0 1.036236491 1 0 0 1 20548 5 9.647095215
20549 OAX Tezoatlán De Segura Y Luna 507332.9 0 507332.9 12346 3.739878997 0 3.739878997 0.1551 0.4433 0.2722 0.64597847 PRI PRI 0.564064566 6.705872744 89.48087432 1 1 0.650818079 1 0 0 1 20549 4 9.469938296
20550 OAX San Jerónimo Tlacochahuaya 104400 0 104400 4724 3.139828952 0 3.139828952 0.1292 0.5008 0.1807 0.708168613 U y C PRI 0.090161402 2.717622081 77.8930131 1 0 0.342929721 0 0 1 1 20550 4 9.895735605
20551 OAX Tlacolula De Matamoros 423784.9 0 423784.9 13507 3.477392866 0 3.477392866 0.1694 0.3801 0.1337 0.755170085 PRI PRI -0.683207324 2.919212492 68.21269164 1 1 0.20692974 0 0 0 0 20551 7 10.38679079
20552 OAX Tlacotepec Plumas 0 0 0 514 0 0 0 0.1792 0.3868 0.3585 0.70460849 U y C PRI -0.073043934 6.862745098 94.08284024 1 0 1.245136187 1 0 0 1 20552 4 9.710837308
20553 OAX Tlalixtac De Cabrera 0 0 0 6777 0 0 0 0.4005 0.2568 0.0491 0.754304801 U y C PRI -0.516139681 5.327808199 63.41463415 1 0 0.327578575 0 0 1 0 20553 3 10.46538965
20554 OAX Totontepec Villa De Morelos 1210348.95 0 1210348.95 5626 5.375902752 0 5.375902752 0.1213 0.479 0.052 0.597316606 U y C PRI 0.892624661 9.278906671 92.37668161 1 0 0.8860647 1 0 0 1 20554 2 9.001935558
20555 OAX Trinidad Zaachila 183016 0 183016 2813 4.190575367 0 4.190575367 0.2072 0.4293 0.2188 0.678168461 PRD PRI 0.66449425 1.886120996 86.18127786 1 0 0.917170281 1 0 0 1 20555 4 9.638719163
20556 OAX Trinidad Vista Hermosa, La 0 0 0 316 0 0 0 0.1412 0.3765 0.1765 0.676698218 U y C PRI 0.188665315 6.329113924 95.34883721 1 0 1.044303797 1 0 0 1 20556 2 9.72897024
20557 OAX Unión Hidalgo 216000 0 216000 12140 2.93345369 0 2.93345369 0.0384 0.4381 0.3794 0.743857267 U y C PRI -0.976995926 1.584550631 63.354553 1 0 0.389209226 0 0 1 1 20557 4 10.26488439
20558 OAX Valerio Trujano 25920 0 25920 1507 2.90140701 0 2.90140701 0.0067 0.5471 0.4057 0.703561616 PRI PRI 0.076097999 4.933333333 87.66404199 1 1 1.287325813 1 0 0 1 20558 7 9.709552321
20559 OAX San Juan Bautista Valle Nacional 1128030.07 0 1128030.07 22886 3.917788117 0 3.917788117 0.1702 0.5265 0.083 0.673488267 PRI PRI 0.338181733 8.980933596 86.66198173 1 1 0.75854234 1 0 0 1 20559 6 9.590620138
20560 OAX Villa Díaz Ordaz 111744 0 111744 5594 3.043364064 0 3.043364064 0.2219 0.4622 0.074 0.683531397 U y C PRI 0.509130597 2.944873406 92.39669421 1 0 0.758848767 1 0 0 1 20560 1 9.971899087
20561 OAX Yaxe 233280 0 233280 2256 4.648270434 0 4.648270434 0.518 0.1871 0.1781 0.652528648 U y C PRI 0.827443719 11.2939084 83.51409978 1 0 0.992907801 1 0 0 1 20561 1 9.421047351
20562 OAX Magdalena Yodocono De Porfirio Díaz 0 0 0 1305 0 0 0 0.1737 0.3842 0.3579 0.702635585 U y C PRI 0.00124553 3.612605688 87.1257485 1 0 0.750957854 1 0 0 1 20562 5 9.783154237
20563 OAX Yogana 73872 0 73872 1413 3.975565808 0 3.975565808 0.0866 0.6685 0.0358 0.560875884 U y C PRI 1.578731968 7.081545064 90.16393443 1 0 0.743099788 1 0 0 1 20563 1 9.374824153
20564 OAX Yutanduchi De Guerrero 40320 0 40320 1259 3.497277477 0 3.497277477 0.1086 0.5559 0.2524 0.629333857 U y C PRI 0.880508982 4.417670683 96.94244604 1 0 0.774424146 1 0 0 1 20564 1 9.14362265
20565 OAX Villa De Zaachila 23040 0 23040 19247 0.787124506 0 0.787124506 0.2276 0.4272 0.2092 0.739979187 PC PRI -0.337191461 19.56862335 63.96181384 1 0 0.357977867 0 0 0 0 20565 7 10.08549598
20566 OAX Zapotitlán Del Río 0 0 0 3184 0 0 0 0.1129 0.575 0.1322 0.617152896 U y C PRI 1.552465423 37.20783323 96.49941657 1 0 0.918655779 1 0 0 1 20566 4 9.229736786
20567 OAX Zapotitlán Lagunas 1560751.24 0 1560751.24 3433 6.1216852 0 6.1216852 0.2321 0.609 0.0577 0.606350374 PRI PRI 1.097894546 6.395520189 79.71014493 1 1 0.869501893 1 0 0 1 20567 2 9.538253023
20568 OAX Zapotitlán Palmas 52992 0 52992 1563 3.552602316 0 3.552602316 0.0811 0.6156 0.1742 0.650310424 U y C PRI 0.226425369 1.860166774 74.64285714 1 0 0.882917466 1 0 0 1 20568 1 9.529748672
20569 OAX Santa Inés De Zaragoza 226115.8 0 226115.8 1958 4.757745717 0 4.757745717 0.1044 0.7204 0.0761 0.662437263 PRI PRI 0.611251898 9.937888199 92.55952381 1 1 0.881001021 1 0 0 1 20569 1 9.322722951
20570 OAX Zimatlán De Alvarez 389844.92 0 389844.92 16801 3.186504423 0 3.186504423 0.1332 0.3938 0.3206 0.74207399 PRD PRI -0.241932621 4.525267075 69.14759416 1 0 0.488958991 0 0 1 0 20570 7 10.33579587
21001 PUE Acajete 0 0 0 49462 0 0 0 0.296 0.526 0.0731 0.699414374 PRI PRI -0.276444269 3.842633046 69.48987247 0 1 0.203691723 0 0 0 0 21001 6 9.939003286
21002 PUE Acateno 0 0 0 9199 0 0 0 0.3039 0.5277 0.0365 0.67063634 PRD PRI 0.869305971 23.3544447 89.71019212 0 0 0.582128492 1 0 0 1 21002 3 9.93018732
21003 PUE Acatlán 176805.44 0 176805.44 34765 1.805946859 0 1.805946859 0.3302 0.4847 0.0697 0.746863372 PRI PRI -0.415222999 4.780900758 60.60102018 0 1 0.376096649 0 0 0 1 21003 3 10.39345222
21004 PUE Acatzingo 0 0 0 40439 0 0 0 0.2669 0.5358 0.0871 0.697890966 PRI PRI -0.236534312 2.248237664 78.59324692 0 1 0.316526126 0 0 0 0 21004 7 9.89944004
21005 PUE Acteopan 93302.72 0 93302.72 3074 3.445285034 0 3.445285034 0.0635 0.8122 0.047 n.d PRI PRI 1.549103667 1.905080214 87.35083532 0 1 0.650618087 1 0 0 1 21005 . 0
21006 PUE Ahuacatlán 279948 0 279948 13058 3.110792114 0 3.110792114 0.1917 0.4911 0.2351 0.574932685 PAN PRI 1.701916978 18.82389789 86.82320442 0 0 0.730586614 1 1 0 1 21006 4 9.792861848
21007 PUE Ahuatlán 138858.66 0 138858.66 3795 3.626735324 0 3.626735324 0.2491 0.5759 0.0547 0.649577308 PRI PRI 0.994519987 3.683190252 90.72164948 0 1 0.674571805 1 0 0 1 21007 1 9.810066503
21008 PUE Ahuazotepec 2061464.05 0 2061464.05 9087 5.428725238 0 5.428725238 0.2186 0.5086 0.0986 0.741919071 PRI PRI -0.243702449 4.164764948 71.12936345 0 1 0.437438098 1 0 0 1 21008 3 10.52628733
21009 PUE Ahuehuetitla 111135.2 0 111135.2 2614 3.77311441 0 3.77311441 0.0524 0.4191 0.246 0.749431198 PRD PRI -0.069893969 4.373423045 61.02040816 0 0 0.464804897 1 0 0 1 21009 3 11.02152187
21010 PUE Ajalpan 869812.01 0 869812.01 48642 2.938204477 0 2.938204477 0.1802 0.6507 0.0417 0.607182485 PAN PRI 0.888571853 15.78682333 73.30463576 0 0 0.558673574 1 1 0 1 21010 5 9.619167961
21011 PUE Albino Zertuche 0 0 0 2004 0 0 0 0.2809 0.6111 0.0247 n.d PAN PRI -0.067724565 3.753351206 57.56302521 0 0 0.696107784 1 1 0 1 21011 1 0
21012 PUE Aljojuca 0 0 0 6632 0 0 0 0.2878 0.6631 0.0076 0.707305534 PAN PRI -0.036649541 1.895363409 92.39421532 0 0 0.462907117 0 1 0 1 21012 7 10.08926255
21013 PUE Altepexi 0 0 0 15811 0 0 0 0.2341 0.466 0.1876 0.671300702 PRI PRI -0.1570444 2.525382342 74.6074976 0 1 0.421541964 0 0 0 1 21013 7 9.831143204
21014 PUE Amixtlán 0 0 0 4704 0 0 0 0.13 0.4354 0.3502 0.603548502 PRD PRI 1.23081672 19.10356832 92.8197457 0 0 0.953443878 0 0 0 1 21014 4 9.730931753
21015 PUE Amozoc 0 0 0 64315 0 0 0 0.3953 0.3932 0.0511 0.746954031 PAN PRI -0.877723555 2.613822575 57.16900255 0 0 0.199175931 0 1 0 0 21015 6 10.20523958
21016 PUE Aquixtla 1313480.86 0 1313480.86 7664 5.149719917 0 5.149719917 0.2129 0.5768 0.0384 0.675786432 PRI PRI 0.717250614 10.92331331 92.54221388 0 1 0.728079332 1 0 0 1 21016 3 9.981848986 224
21017 PUE Atempan 86037.72 0 86037.72 18565 1.728891467 0 1.728891467 0.2351 0.5912 0.0219 0.65031413 PRI PRI 0.567127992 7.70774118 82.08136235 0 1 0.552922165 1 0 0 1 21017 3 9.781429112
21018 PUE Atexcal 315000 0 315000 3732 4.447406341 0 4.447406341 0.2907 0.5624 0.05 0.712336444 PRI PRI 0.381068378 6.262568228 88.31064852 0 1 0.754287245 1 0 0 1 21018 1 10.28169879
21019 PUE Atlixco 296611 88964.27 385575.27 117111 1.262072048 0.565119287 1.456844055 0.4395 0.3638 0.0436 0.766652906 PAN PRI -0.840575919 1.39815472 63.43450646 0 0 0.143325563 0 1 0 1 21019 . 10.48963727
21020 PUE Atoyatempan 0 0 0 5782 0 0 0 0.214 0.5473 0.1689 0.70077562 PRI PRI -0.330930201 1.347466762 85.31468531 0 1 0.506745071 0 0 0 0 21020 4 9.847254735
21021 PUE Atzala 0 0 0 1310 0 0 0 0.1027 0.7482 0.0733 0.7232878 PRI PRI -0.010085615 0.643086817 88.15789474 0 1 0.41221374 1 0 0 1 21021 1 10.2921905
21022 PUE Atzitzihuacán 108214.6 0 108214.6 11933 2.309413316 0 2.309413316 0.2437 0.5575 0.1479 0.660981036 PRI PRI 0.671147196 2.452456759 92.52517428 0 1 0.652811531 0 0 0 1 21022 . 9.584585878
21023 PUE Atzitzintla 270132 0 270132 8104 3.536111907 0 3.536111907 0.0304 0.5451 0.3859 0.634338021 PRD PRI 0.667630055 5.794891346 91.25581395 0 0 0.587981244 1 0 0 1 21023 7 9.657506028
21024 PUE Axutla 49736.96 0 49736.96 1302 3.668687719 0 3.668687719 0.3604 0.5162 0.0682 0.70113456 PAN PRI -0.091518104 2.29226361 69.91150442 0 0 0.437788018 1 1 0 1 21024 3 10.50676181
21025 PUE Ayotoxco De Guerrero 181920 0 181920 7704 3.20330349 0 3.20330349 0.329 0.5465 0.0276 0.671947399 PRI PRI 0.893133179 18.27370661 87.64993336 0 1 0.517263759 1 0 0 1 21025 2 9.775613353
21026 PUE Calpan 82458.56 0 82458.56 13571 1.956720898 0 1.956720898 0.1965 0.626 0.0559 0.686179393 CONVERGENCIA PRI 0.152802979 2.585148819 87.9452762 0 0 0.50180532 0 0 0 1 21026 . 9.916032898
21027 PUE Caltepec 964445.58 0 964445.58 5104 5.246807067 0 5.246807067 0.2936 0.6241 0.0125 0.688248161 PRI PRI 0.838863819 15.34706007 92.7672956 0 1 0.696512539 1 0 0 1 21027 1 9.905466735
21028 PUE Camocuautla 97992 0 97992 2160 3.83658081 0 3.83658081 0.457 0.4525 0.0121 0.558394965 PAN PRI 1.711106601 35.50519358 95.61611374 0 0 0.717592593 1 1 0 1 21028 1 9.479265295
21029 PUE Caxhuacan 0 0 0 3931 0 0 0 0.0472 0.5181 0.337 0.633088237 PRD PRI 1.04116935 15.79915878 85.26821457 0 0 0.705927245 0 0 0 1 21029 2 9.709216361
21030 PUE Coatepec 0 0 0 884 0 0 0 0.545 0.3757 0.0079 0.677765633 PRI PRI 0.596474382 10.06944444 92 0 1 0.667420814 1 0 0 1 21030 5 10.24562143
21031 PUE Coatzingo 0 0 0 3564 0 0 0 0.1447 0.5787 0.1306 0.656945794 PRI PRI 0.662079442 5.510585305 90.7540395 0 1 0.729517396 0 0 0 1 21031 2 10.0370175
21032 PUE Cohetzala 0 0 0 1880 0 0 0 0.1758 0.6697 0.0333 0.676832311 PRI PRI 0.784704377 0.704225352 83.51955307 0 1 0.747340426 1 0 0 1 21032 1 10.15489098
21033 PUE Cohuecán 125880.51 0 125880.51 4596 3.346006851 0 3.346006851 0.2829 0.6008 0.0543 0.690822129 PAN PRI 0.504702723 1.751662971 89.76234004 0 0 0.673411662 1 1 0 1 21033 . 9.591095526
21034 PUE Coronango 0 0 0 27575 0 0 0 0.3251 0.3897 0.1285 0.723922466 PRI PRI -0.325820389 0.8940116 65.61056952 0 1 0.002901179 0 0 0 0 21034 7 9.925167439
21035 PUE Coxcatlán 1146568.64 0 1146568.64 18692 4.132604441 0 4.132604441 0.2253 0.5561 0.0838 0.709253986 PRI PRI -0.172075855 5.854956753 66.41446761 0 1 0.41408089 0 0 0 1 21035 3 10.12304514
21036 PUE Coyomeapan 500250.52 0 500250.52 12662 3.701499922 0 3.701499922 0.1531 0.5821 0.0722 0.560354799 PAN PRI 1.77387034 34.02163225 92.53638897 0 0 0.888090349 1 1 0 1 21036 5 9.536080997
21037 PUE Coyotepec 168215.47 0 168215.47 2524 4.214293883 0 4.214293883 0.2164 0.5617 0.1581 0.751545029 PRI PRI -0.082791928 1.627486438 83.8961039 0 1 0.707210777 1 0 0 1 21037 3 10.97844673
21038 PUE Cuapiaxtla De Madero 0 0 0 6583 0 0 0 0.2616 0.4074 0.1563 0.707262465 PVEM PRI -0.204888104 3.088742553 83.82352941 0 0 0.255202795 0 0 0 0 21038 5 9.781008428
21039 PUE Cuautempan 664843.84 0 664843.84 8984 4.317529431 0 4.317529431 0.1962 0.6412 0.051 0.634192219 PRI PRI 1.053648265 18.12688822 89.75325565 0 1 0.81199911 1 0 0 1 21039 1 9.770634212
21040 PUE Cuautinchán 139934.09 0 139934.09 7086 3.032448238 0 3.032448238 0.2151 0.4873 0.0247 0.667645378 PRI PRI 0.506951327 4.718614719 76.01351351 0 1 0.574372001 1 0 0 1 21040 5 9.532816257
21041 PUE Cuautlancingo 0 0 0 46729 0 0 0 0.4437 0.2849 0.1063 0.784985483 PAN PRI -1.405428082 1.417084102 47.25007985 0 0 0.001497999 0 1 0 0 21041 6 10.47262567
21042 PUE Cuayuca De Andrade 1075132.64 0 1075132.64 3985 5.601361674 0 5.601361674 0.1276 0.7865 0.0339 n.d PRI PRI 0.592480952 4.328318818 78.113879 0 1 0.861982434 1 0 0 1 21042 1 0
21043 PUE Cuetzalan Del Progreso 1524855.11 0 1524855.11 45010 3.55186029 0 3.55186029 0.3206 0.4554 0.027 0.637982411 PAN PRI 1.043333815 22.41049902 88.85885306 0 0 0.717062875 1 1 0 1 21043 3 9.589130318
21044 PUE Cuyoaco 675198.79 0 675198.79 14434 3.866572733 0 3.866572733 0.2866 0.4396 0.0186 0.70504481 PRI PRI 0.033139215 4.998924191 88.55 0 1 0.461064154 1 0 0 1 21044 2 9.978845074
21045 PUE Chalchicomula De Sesma 298773.26 0 298773.26 38711 2.165395075 0 2.165395075 0.1789 0.6871 0.0477 0.717997774 PAN PRI -0.327413837 1.613502468 81.24950132 0 0 0.492366511 0 1 0 0 21045 3 10.14743085
21046 PUE Chapulco 0 0 0 5542 0 0 0 0.3034 0.6283 0.0146 0.694529578 PRI PRI 0.173587293 4.237288136 76.91001698 0 1 0.644171779 0 0 1 1 21046 7 9.764610487
21047 PUE Chiautla 942289.76 0 942289.76 21133 3.819656519 0 3.819656519 0.2704 0.5193 0.0837 0.728158107 PRI PRI -0.274318421 3.56158894 69.5620438 0 1 0.428003596 0 0 0 1 21047 3 10.32334103
21048 PUE Chiautzingo 0 0 0 17788 0 0 0 0.2766 0.57 0.0596 0.740325594 PAN PRI -0.490155476 1.447687161 78.08902533 0 0 0.299921295 0 1 0 0 21048 6 10.06875336
21049 PUE Chiconcuautla 124547.49 0 124547.49 12855 2.369181661 0 2.369181661 0.256 0.6196 0.0142 0.549363117 PRI PRI 1.632694381 8.679519239 89.67527061 0 1 0.691559704 1 0 1 1 21049 2 9.506727034
21050 PUE Chichiquila 378655.58 0 378655.58 20252 2.980476207 0 2.980476207 0.1691 0.5836 0.1433 0.574447843 PRI PRI 1.389197149 4.475355307 84.09727082 0 1 0.586855619 1 0 0 1 21050 1 9.323832794
21051 PUE Chietla 408762.88 0 408762.88 36606 2.498690721 0 2.498690721 0.1329 0.4865 0.0958 0.736089087 PRI PRI -0.476641684 1.613962922 66.29674842 0 1 0.386548653 0 0 0 0 21051 5 10.52442009
21052 PUE Chigmecatitlán 0 0 0 1301 0 0 0 0.2309 0.7099 0.0229 n.d PAN PRI 0.454135652 1.92139738 90.04065041 0 0 1.299000769 1 1 0 1 21052 1 0
21053 PUE Chignahuapan 2616271.45 0 2616271.45 49266 3.990926798 0 3.990926798 0.2099 0.5739 0.0566 0.707325384 PAN PRI 0.046699866 8.170447318 81.55435317 0 0 0.557179393 1 1 0 1 21053 3 10.13745042
21054 PUE Chignautla 673189.69 0 673189.69 21571 3.472217635 0 3.472217635 0.2313 0.5813 0.0417 0.654311899 PRI PRI 0.301765315 5.254445706 85.15376458 0 1 0.617959297 1 0 1 1 21054 4 9.709037307
21055 PUE Chila 24868.48 0 24868.48 5043 1.78024121 0 1.78024121 0.0625 0.4941 0.3874 0.699000034 PRI PRI 0.562876376 7.736328953 84.32026689 0 1 0.733690264 1 0 0 1 21055 3 10.13264714
21056 PUE Chila De La Sal 606927.4 0 606927.4 1961 5.738180452 0 5.738180452 0.0632 0.7223 0.1287 0.720131317 PRI PRI 0.090759712 1.70990566 76.5171504 0 1 0.377358491 1 0 0 1 21056 1 10.71614235
21057 PUE Honey 84000 0 84000 7279 2.52892726 0 2.52892726 0.2927 0.5585 0.0447 0.670322465 PRI PRI 0.759005457 8.362863218 80.76407507 0 1 0.660805056 1 0 0 1 21057 6 10.02627463
21058 PUE Chilchotla 733348.95 0 733348.95 17833 3.740597226 0 3.740597226 0.3624 0.4919 0.0174 0.578004059 PRI PRI 1.07562862 4.536807517 87.29194188 0 1 0.600852352 1 0 0 1 21058 3 9.434958449
21059 PUE Chinantla 0 0 0 2810 0 0 0 0.1842 0.6974 0.0461 0.717188239 PAN PRI 0.108996781 5.489260143 74.48630137 0 0 0.247330961 1 1 0 1 21059 2 10.64637506
21060 PUE Domingo Arenas 0 0 0 5581 0 0 0 0.1234 0.6975 0.089 0.704055047 PRI PRI -0.316513148 4.264073312 79.16970138 0 1 0.244579824 0 0 0 0 21060 4 9.803484236 225
21061 PUE Eloxochitlán 448631.68 0 448631.68 10806 3.749901771 0 3.749901771 0.0601 0.5421 0.3116 0.516129853 PRD PRI 2.370629406 57.04018913 92.72836538 0 0 0.918933926 1 0 0 1 21061 . 9.287540753
21062 PUE Epatlán 37302.72 0 37302.72 4845 2.163233345 0 2.163233345 0.3723 0.4975 0.0622 0.721580378 PAN PRI 0.272303144 1.864296553 83.28912467 0 0 0.809081527 1 1 0 1 21062 1 10.43777917
21063 PUE Esperanza 0 0 0 13473 0 0 0 0.1481 0.6954 0.0515 0.708870471 PRI PRI -0.255649518 3.029144037 81.46672915 0 1 0.456839605 0 0 0 0 21063 3 10.08253952
21064 PUE Francisco Z. Mena 256108.24 0 256108.24 16331 2.814350475 0 2.814350475 0.2686 0.5284 0.0542 0.690938673 PRI PRI 0.743758409 11.0075677 89.62051282 0 1 0.569469108 1 0 0 1 21064 3 9.998969968
21065 PUE General Felipe Angeles 25768.3 0 25768.3 15105 0.995451223 0 0.995451223 0.1298 0.7107 0.0473 0.66250092 PRI PRI 0.246164426 2.145136108 83.56095094 0 1 0.552466071 0 0 0 1 21065 4 9.863479972
21066 PUE Guadalupe 225465.92 0 225465.92 7748 3.404521398 0 3.404521398 0.1614 0.6351 0.0214 0.682394728 PRI PRI 0.453681585 5.580171698 78.44827586 0 1 0.6562984 1 0 0 1 21066 2 10.24213262
21067 PUE Guadalupe Victoria 376126.9 0 376126.9 14833 3.271750569 0 3.271750569 0.2382 0.62 0.0276 0.689247726 PRI PRI -0.037990224 2.404683906 86.73544584 0 1 0.53866379 0 0 0 1 21067 3 10.02673636
21068 PUE Hermenegildo Galeana 202864 0 202864 8194 3.248730798 0 3.248730798 0.3508 0.5171 0.0402 0.580780459 PAN PRI 1.609508459 22.37200099 94.00214209 0 0 0.760922626 1 1 0 1 21068 3 9.565982763
21069 PUE Huaquechula 1432358.24 0 1432358.24 28654 3.93159174 0 3.93159174 0.1763 0.5363 0.0752 0.689726594 PAN PRI 0.41668903 3.310776395 90.92846676 0 0 0.578278774 1 1 0 1 21069 . 9.890128877
21070 PUE Huatlatlauca 32550 0 32550 8026 1.620490487 0 1.620490487 0.0875 0.7347 0.0299 0.649200867 PAN PRI 0.835607461 4.936393805 90.11776754 0 0 0.73511089 1 1 0 1 21070 7 10.11988921
21071 PUE Huauchinango 152978.84 0 152978.84 83537 1.040725535 0 1.040725535 0.348 0.3993 0.0947 0.735818313 PRI PRI -0.382287412 3.122631311 69.01017576 0 1 0.420292804 0 0 1 1 21071 5 10.32505304
21072 PUE Huehuetla 265751.33 0 265751.33 16130 2.860805275 0 2.860805275 0.0833 0.6128 0.255 0.553554647 PRI PRI 1.936473983 34.21401097 89.29364727 0 1 0.534407936 1 0 0 1 21072 7 9.372051808
21073 PUE Huehuetlán El Chico 256505.6 0 256505.6 9651 3.31702332 0 3.31702332 0.356 0.4554 0.0865 0.701377193 PRI PRI 0.145307306 4.287570377 77.90314998 0 1 0.567816807 0 0 0 1 21073 4 10.04878233
21074 PUE Huejotzingo 0 0 0 50868 0 0 0 0.3662 0.4618 0.0472 0.76099239 PRI PRI -0.85163126 1.630878511 64.85474422 0 1 0.132106629 0 0 0 0 21074 7 10.29965036
21075 PUE Hueyapan 40189.95 0 40189.95 10206 1.596935032 0 1.596935032 0.161 0.5211 0.0225 0.651478831 PT PRI 0.857643826 9.345129144 93.125 0 0 0.805408583 1 0 0 1 21075 3 9.525867017
21076 PUE Hueytamalco 867998.32 0 867998.32 28345 3.453872861 0 3.453872861 0.2951 0.5047 0.0407 0.657971004 PAN PRI 0.89645719 16.83120902 90.52924791 0 0 0.627447522 1 1 0 1 21076 2 9.827221324
21077 PUE Hueytlalpan 301972 0 301972 5465 4.029906067 0 4.029906067 0.0626 0.5994 0.2114 0.516134697 PRI PRI 2.542951633 58.45868152 96.27760252 0 1 0.684354986 1 0 0 1 21077 1 9.158127863
21078 PUE Huitzilan De Serdán 139976 0 139976 11670 2.564527411 0 2.564527411 0.2143 0.6686 0.0199 0.563954483 PRI PRI 1.553598686 11.48992112 92.41525424 0 1 0.603684662 1 0 0 1 21078 1 9.301031317
21079 PUE Huitziltepec 209051.23 0 209051.23 4591 3.840204928 0 3.840204928 0.1375 0.5271 0.1737 0.751018075 PAN PRI -0.33173532 1.710171017 80.01392758 0 0 0.169897626 1 1 1 0 21079 6 10.28624308
21080 PUE Atlequizayan 90319.46 0 90319.46 2761 3.517871347 0 3.517871347 0.046 0.3774 0.0702 0.635442911 PRI PRI 1.27522526 9.336791404 90.21164021 0 1 0.92720029 1 0 0 1 21080 3 9.754943344
21081 PUE Ixcamilpa De Guerrero 0 0 0 4614 0 0 0 0.2145 0.654 0.0484 0.701440599 PRI PRI 0.761511441 4.730498067 74.59016393 0 1 0.804074556 1 0 0 1 21081 1 10.74111548
21082 PUE Ixcaquixtla 54360.42 0 54360.42 6922 2.18078827 0 2.18078827 0.2156 0.5808 0.0723 0.749469213 PRI PRI -0.315719366 2.035892022 70.88733799 0 1 0.509245883 0 0 0 1 21082 3 10.36639022
21083 PUE Ixtacamaxtitlán 4518939.1 0 4518939.1 28358 5.077379114 0 5.077379114 0.2481 0.5274 0.0451 0.672097858 PRI PRI 0.701875621 7.487145341 89.53135314 0 1 0.654312716 1 0 0 1 21083 3 9.994776883
21084 PUE Ixtepec 98000 0 98000 6589 2.764636792 0 2.764636792 0.1292 0.4251 0.3087 0.576756409 PRD PRI 1.933112069 21.26613399 87.7834336 0 0 0.767946578 1 0 0 1 21084 6 9.803442333
21085 PUE Izúcar De Matamoros 779112.2 0 779112.2 70739 2.486064228 0 2.486064228 0.1135 0.4968 0.2465 0.751949107 PRI PRI -0.711023891 2.054570826 62.31482831 0 1 0.256011535 0 0 0 1 21085 6 10.46807317
21086 PUE Jalpan 1208534.62 0 1208534.62 13257 4.523547887 0 4.523547887 0.35 0.4448 0.0717 0.646072949 PRI PRI 1.190819409 17.59746287 89.78213508 0 1 0.624575696 1 0 0 1 21086 4 9.7249979
21087 PUE Jolalpan 310708.16 0 310708.16 12556 3.248271183 0 3.248271183 0.1486 0.5419 0.2296 0.66687341 PRI PRI 0.494276457 7.972816178 78.24397824 0 1 0.538388022 0 0 0 1 21087 7 10.06301785
21088 PUE Jonotla 667039.84 0 667039.84 4942 4.912461209 0 4.912461209 0.3014 0.5683 0.043 0.646072942 PRI PRI 1.076222148 19.27760578 92.22769568 0 1 0.743626062 1 0 0 1 21088 1 9.923777847
21089 PUE Jopala 471023.62 0 471023.62 13489 3.58126894 0 3.58126894 0.3244 0.4801 0.0898 0.600036933 PRI PRI 1.330873302 21.95103231 88.93977559 0 1 0.833271555 1 0 0 1 21089 2 9.712076868
21090 PUE Juan C. Bonilla 0 0 0 14483 0 0 0 0.2778 0.418 0.0889 0.739241839 PAN PRI -0.570681843 1.207729469 69.34354486 0 0 0.117378996 0 1 0 0 21090 . 10.08021721
21091 PUE Juan Galindo 0 0 0 9301 0 0 0 0.2466 0.4182 0.1632 0.784412412 PRI PRI -1.084546135 1.338733266 57.85094067 0 1 0.233308246 0 0 0 1 21091 6 10.65470293
21092 PUE Juan N. Méndez 537710.16 0 537710.16 5239 4.640885047 0 4.640885047 0.1052 0.6974 0.0434 0.643596134 PRI PRI 0.914124191 5.562273277 93.96226415 0 1 0.61366673 1 0 0 1 21092 1 9.863704789
21093 PUE Lafragua 587256.95 0 587256.95 9207 4.17105474 0 4.17105474 0.2466 0.6952 0.0119 0.671317133 PRI PRI 0.41931519 2.042924366 93.07526882 0 1 0.619637233 1 0 0 1 21093 3 9.887477297
21094 PUE Libres 1049173.2 0 1049173.2 25719 3.732745638 0 3.732745638 0.3779 0.4435 0.0338 0.723313778 PAN PRI -0.272206036 3.72723252 79.18692599 0 0 0.333216688 1 1 0 1 21094 3 10.0884956
21095 PUE Magdalena Tlatlauquitepec, La 154185.56 0 154185.56 722 5.368558692 0 5.368558692 0.3757 0.582 0.0265 0.727502063 PRI PRI -0.252447977 0.564971751 88.46153846 0 1 0 1 0 0 0 21095 2 10.16751076
21096 PUE Mazapiltepec De Juárez 0 0 0 2396 0 0 0 0.1695 0.745 0.0453 0.71601787 PRI PRI -0.217218766 4.008714597 84.29394813 0 1 0.177378965 1 0 0 0 21096 7 9.963334917
21097 PUE Mixtla 0 0 0 2044 0 0 0 0.2218 0.5438 0.1825 0.764624384 PAN PRI -0.576858914 0.766479305 72.28525122 0 0 0.293542074 1 1 0 0 21097 3 10.16784927
21098 PUE Molcaxac 0 0 0 6229 0 0 0 0.0649 0.5642 0.3345 n.d PRI PRI 0.475134303 3.250345781 86.9047619 0 1 0.606838979 1 0 0 1 21098 7 0
21099 PUE Cañada Morelos 101257.14 0 101257.14 17779 1.901409159 0 1.901409159 0.0585 0.8513 0.0132 0.651920906 PRI PRI 0.718779579 3.210077204 86.64115181 0 1 0.63811238 1 0 1 1 21099 3 9.838114623
21100 PUE Naupan 279628.37 0 279628.37 9613 3.404145181 0 3.404145181 0.2809 0.5779 0.0336 0.635287957 PRI PRI 1.03445973 10.21921341 93.03527981 0 1 0.900863414 1 0 0 1 21100 3 9.860304197
21101 PUE Nauzontla 41996 0 41996 3617 2.534547811 0 2.534547811 0.1603 0.7346 0.026 0.675595448 PRI PRI 0.47467724 7.319884726 87.16904277 0 1 0.692562897 1 0 0 1 21101 2 9.762809404
21102 PUE Nealtican 0 0 0 10644 0 0 0 0.3619 0.3128 0.0412 0.732022768 PRI PRI -0.453897984 1.288585441 83.3439288 0 1 0.283258174 0 0 0 1 21102 . 10.20734652
21103 PUE Nicolás Bravo 18924.24 0 18924.24 5375 1.5086865 0 1.5086865 0.0786 0.8528 0.0057 0.678158284 PRI PRI 0.491013892 6.311522872 82.66315096 0 1 0.588837209 0 0 1 1 21103 1 9.722062964
21104 PUE Nopalucan 0 0 0 19033 0 0 0 0.3084 0.4855 0.0301 0.692104119 PRI PRI -0.239164874 2.591252527 73.90766694 0 1 0.381705459 0 0 0 0 21104 6 9.8538494 226
21105 PUE Ocotepec 266189.51 0 266189.51 4945 4.00423808 0 4.00423808 0.3373 0.4918 0.0412 0.714614022 PAN PRI 0.205714089 5.431784426 93.47536618 0 0 0.537917088 1 1 0 1 21105 3 10.25372976
21106 PUE Ocoyucan 97968 0 97968 23619 1.638578583 0 1.638578583 0.3055 0.5295 0.0715 0.657884747 PRI PRI 0.738305184 1.735479962 77.02792553 0 1 0.25614971 0 0 0 1 21106 . 9.690342784
21107 PUE Olintla 1010333.15 0 1010333.15 12609 4.39602737 0 4.39602737 0.3056 0.5958 0.016 0.564495595 PRI PRI 1.882940329 21.5 93.96531243 0 1 0.61345071 1 0 0 1 21107 2 9.584615473
21108 PUE Oriental 0 0 0 13769 0 0 0 0.2908 0.5428 0.0395 0.725530233 PRI PRI -0.494326373 3.069844622 78.17010309 0 1 0.398358632 0 0 0 0 21108 4 10.18676135
21109 PUE Pahuatlán 300320.4 0 300320.4 18326 2.855761207 0 2.855761207 0.172 0.5589 0.1882 0.654381897 PRI PRI 0.930383321 10.43576047 90.327261 0 1 0.844701517 1 0 0 1 21109 3 9.929128054
21110 PUE Palmar De Bravo 388203.75 0 388203.75 35812 2.471487568 0 2.471487568 0.189 0.7022 0.0355 0.655869611 PAN PRI 0.394077529 4.768306636 87.12930012 0 0 0.605523288 0 1 0 1 21110 5 9.761158996
21111 PUE Pantepec 148945.69 0 148945.69 19401 2.160700873 0 2.160700873 0.2217 0.6045 0.0633 0.639524399 PRI PRI 1.30897313 15.34767063 89.43466172 0 1 0.576516674 1 0 0 1 21111 2 9.944961166
21112 PUE Petlalcingo 111908.16 0 111908.16 9680 2.530577695 0 2.530577695 0.1584 0.6803 0.0717 0.694088894 PRI PRI 0.408177215 5.863192182 82.37671787 0 1 0.731404959 1 0 0 1 21112 2 10.17433485
21113 PUE Piaxtla 124402.24 0 124402.24 5948 3.087169953 0 3.087169953 0.0877 0.5623 0.3051 0.719331859 PRD PRI 0.121045791 4.964539007 77.33236152 0 0 0.342131809 1 0 0 1 21113 6 10.65327254
21114 PUE Puebla 408650.21 0 408650.21 1346916 0.264973897 0 0.264973897 0.4483 0.3182 0.0697 0.826927992 PRI PRI -1.804931406 0.844948738 39.3814315 0 1 0.004098251 0 0 1 1 21114 7 10.98208336
21115 PUE Quecholac 0 0 0 38649 0 0 0 0.1425 0.6734 0.0376 0.64282579 PRI PRI 0.359219936 4.984926218 84.20310296 0 1 0.634298429 0 0 0 1 21115 3 9.74596576
21116 PUE Quimixtlán 668341.77 0 668341.77 19235 3.576441953 0 3.576441953 0.3218 0.5926 0.0047 0.589694926 PAN PRI 1.122155978 3.272785045 92.40842329 0 0 0.599428126 1 1 0 1 21116 1 9.241028255
21117 PUE Rafael Lara Grajales 0 0 0 14766 0 0 0 0.3074 0.4963 0.0234 0.754362839 PRI PRI -0.974346399 0.77503287 68.19447419 0 1 0.112420425 0 0 0 0 21117 6 10.3298087
21118 PUE Reyes De Juárez, Los 0 0 0 20849 0 0 0 0.271 0.4849 0.1506 0.703754288 PRI PRI -0.345319226 0.864779874 85.75609756 0 1 0.116312533 0 0 0 0 21118 6 9.875881603
21119 PUE San Andrés Cholula 0 0 0 56066 0 0 0 0.5128 0.2649 0.0764 0.7712477 PRI PRI -0.778064622 1.373076923 60.16102891 0 1 0.000445903 0 0 0 1 21119 . 10.50800447
21120 PUE San Antonio Cañada 0 0 0 4495 0 0 0 0.0527 0.5442 0.2915 0.595184609 PRI PRI 1.187464107 6.931144551 79.32875667 0 1 0.822024472 1 0 0 1 21120 5 9.450112726
21121 PUE San Diego La Mesa Tochimiltzingo 0 0 0 1116 0 0 0 0.0424 0.6515 0.2121 0.624113837 PRD PRI 1.012472023 0 82.42811502 0 0 0.689964158 1 0 0 1 21121 1 9.5678346
21122 PUE San Felipe Teotlalcingo 0 0 0 8632 0 0 0 0.2792 0.5443 0.039 0.754443706 PAN PRI -0.647822154 1.528358209 80.31285769 0 0 0.30583874 0 1 0 0 21122 3 10.2035181
21123 PUE San Felipe Tepatlán 139880.76 0 139880.76 4425 3.484664103 0 3.484664103 0.2271 0.545 0.1197 0.557828871 PRI PRI 1.623904305 38.79369431 95.15550239 0 1 0.840677966 1 0 0 1 21123 3 9.249305338
21124 PUE San Gabriel Chilac 0 0 0 13554 0 0 0 0.2231 0.4141 0.2954 0.671613351 PRD PRI 0.250000023 3.602018966 80.92447917 0 0 0.639294673 0 0 1 1 21124 7 9.957816915
21125 PUE San Gregorio Atzompa 168215.47 0 168215.47 6934 3.229202876 0 3.229202876 0.546 0.2576 0.0295 0.77334919 PRI PRI -0.576991804 1.581904199 56.81716585 0 1 0.176665705 0 0 0 0 21125 . 10.57361742
21126 PUE San Jerónimo Tecuanipan 0 0 0 5267 0 0 0 0.1863 0.3846 0.3164 0.686562138 PRD PRI 0.248517684 2.265625 88.4009009 0 0 0.247769129 1 0 1 1 21126 . 9.551845732
21127 PUE San Jerónimo Xayacatlán 37302.72 0 37302.72 4317 2.266013377 0 2.266013377 0.0664 0.7116 0.1163 0.702427451 PRI PRI 0.506734105 6.783595564 85.74626866 0 1 0.957841093 1 0 0 1 21127 1 10.30525546
21128 PUE San José Chiapa 0 0 0 6744 0 0 0 0.2066 0.5503 0.1069 0.698305303 PRD PRI 0.012885252 1.783536585 83.00619835 0 0 0.464857651 0 0 0 1 21128 3 9.961489146
21129 PUE San José Miahuatlán 0 0 0 11697 0 0 0 0.1243 0.5138 0.2648 0.66764536 PRD PRI 0.298688396 2.757889154 88.68778281 0 0 0.865606566 0 0 0 1 21129 7 10.05039919
21130 PUE San Juan Atenco 0 0 0 3708 0 0 0 0.2617 0.6495 0.0336 0.723294924 PRI PRI -0.136563833 3.19792567 90.60869565 0 1 0.266990291 1 0 0 0 21130 7 10.2363855
21131 PUE San Juan Atzompa 471433.91 0 471433.91 815 6.362073364 0 6.362073364 0.2465 0.6806 0.0313 0.703817954 PRI PRI -0.042691864 0.273597811 88.60759494 0 1 0.895705521 1 0 0 1 21131 5 9.700456443
21132 PUE San Martín Texmelucan 0 0 0 121071 0 0 0 0.3938 0.3712 0.0596 0.787240962 PAN PRI -1.313082563 0.882231038 59.46550479 0 0 0.077722989 0 1 0 0 21132 7 10.57174528
21133 PUE San Martín Totoltepec 0 0 0 951 0 0 0 0.0176 0.533 0.4097 0.757144578 PRI PRI -0.217896148 2.290076336 71.11111111 0 1 0.39957939 1 0 0 0 21133 5 10.81263979
21134 PUE San Matías Tlalancaleca 0 0 0 16361 0 0 0 0.373 0.4843 0.0422 0.741985296 PAN PRI -0.591135334 1.810409857 81.21866564 0 0 0.390257319 0 1 1 0 21134 7 10.23302841
21135 PUE San Miguel Ixitlán 37302.72 0 37302.72 727 3.957196761 0 3.957196761 0.2594 0.6429 0.015 0.671793065 PRI PRI 0.344781249 3.877221325 94.82758621 0 1 1.011004127 1 0 0 1 21135 1 9.85164963
21136 PUE San Miguel Xoxtla 0 0 0 9350 0 0 0 0.3505 0.3231 0.0735 0.782976429 PAN PRI -1.404733413 0.487910658 50.52691541 0 0 0 0 1 0 0 21136 7 10.43351542
21137 PUE San Nicolás Buenos Aires 0 0 0 8334 0 0 0 0.2703 0.5996 0.012 0.671521507 PRI PRI 0.262953936 2.242152466 87.92310907 0 1 0.60775138 1 0 0 1 21137 5 9.865509386
21138 PUE San Nicolás De Los Ranchos 66528 0 66528 10009 2.034289596 0 2.034289596 0.1214 0.6229 0.1901 0.688358625 PRI PRI -0.204113875 1.204188482 91.42593731 0 1 0.536017584 0 0 0 0 21138 . 9.786690326
21139 PUE San Pablo Anicano 313962.01 0 313962.01 3441 4.524410165 0 4.524410165 0.031 0.5759 0.3462 0.701335613 PRI PRI 0.265040594 7.420924574 77.35583685 0 1 0.806451613 1 0 0 1 21139 4 10.23366392
21140 PUE San Pedro Cholula 0 0 0 99794 0 0 0 0.4105 0.3089 0.0598 0.792114864 PRI PRI -1.231233222 0.710171556 54.33171844 0 1 0.006663727 0 0 0 1 21140 7 10.64042182
21141 PUE San Pedro Yeloixtlahuaca 155457.92 0 155457.92 3711 3.758664646 0 3.758664646 0.282 0.5651 0.0716 0.733536281 PAN PRI 0.001157914 6.575963719 76.17370892 0 0 0.604958232 1 1 1 1 21141 2 10.54071326
21142 PUE San Salvador El Seco 162524 0 162524 23342 2.074771671 0 2.074771671 0.175 0.3382 0.1921 0.717821496 PT PRI -0.169407289 3.283674189 79.1147589 0 0 0.241838746 0 0 0 0 21142 5 10.50349017
21143 PUE San Salvador El Verde 359230.11 0 359230.11 22649 2.824988392 0 2.824988392 0.2484 0.5672 0.0682 0.751962114 PRI PRI -0.580041033 1.733531451 76.59913169 0 1 0.385226721 0 0 0 0 21143 7 10.23565381
21144 PUE San Salvador Huixcolotla 0 0 0 10631 0 0 0 0.4049 0.3641 0.1587 0.703407409 PRI PRI -0.465571776 1.483009232 81.11929308 0 1 0.116169692 0 0 0 0 21144 7 9.94441371
21145 PUE San Sebastián Tlacotepec 1799032.83 0 1799032.83 13219 4.920670267 0 4.920670267 0.2586 0.5744 0.0345 0.570669459 PAN PRI 1.802148026 52.16049383 93.94152047 0 0 0.886224374 1 1 0 1 21145 3 9.186519779
21146 PUE Santa Catarina Tlaltempan 0 0 0 887 0 0 0 0.1818 0.5839 0.1923 0.691188916 PRD PRI 0.507856551 1.712779974 86.5625 0 0 1.07102593 1 0 0 1 21146 4 11.00741933
21147 PUE Santa Inés Ahuatempan 199266.51 0 199266.51 6112 3.514600615 0 3.514600615 0.1116 0.6161 0.1652 0.665827232 PENDIENTE PRI 0.79900859 10.13881567 89.67158496 0 0 0.849149215 0 0 0 1 21147 3 9.959332154
21148 PUE Santa Isabel Cholula 0 0 0 8815 0 0 0 0.2727 0.5898 0.0444 0.658489766 PRI PRI 0.703920481 1.79007323 88.17204301 0 1 0.279069767 1 0 1 1 21148 . 9.460767323 227
21149 PUE Santiago Miahuatlán 0 0 0 14249 0 0 0 0.2024 0.7254 0.0161 0.693927922 PRI PRI -0.142345722 8.296444381 72.9065001 0 1 0.462137694 0 0 0 1 21149 7 9.884465374
21150 PUE Huehuetlán El Grande 673373.2 0 673373.2 6734 4.615081112 0 4.615081112 0.3547 0.5504 0.0375 0.64786455 PAN PRI 0.887616249 4.967702245 85.22292994 0 0 0.896940897 1 1 0 1 21150 1 9.773367934
21151 PUE Santo Tomás Hueyotlipan 0 0 0 7082 0 0 0 0.2726 0.3463 0.214 0.739800384 PAN PRI -0.321516233 0.75166233 83.16221766 0 0 0.531629483 0 1 0 0 21151 7 10.09619261
21152 PUE Soltepec 103940.02 0 103940.02 11068 2.340943803 0 2.340943803 0.196 0.6867 0.0355 0.709367471 PAN PRI -0.105462561 4.465455907 91.11178986 0 0 0.518160463 0 1 0 1 21152 2 9.957185542
21153 PUE Tecali De Herrera 131933.7 0 131933.7 16844 2.178458735 0 2.178458735 0.324 0.467 0.1252 0.736117497 PRI PRI -0.237410061 2.490667646 75.87791874 0 1 0.558062218 1 0 0 0 21153 5 10.08744435
21154 PUE Tecamachalco 0 0 0 59177 0 0 0 0.2237 0.5225 0.1535 0.725247127 PRI PRI -0.427977771 2.321641572 72.34030164 0 1 0.415279585 0 0 1 1 21154 6 10.07359758
21155 PUE Tecomatlán 163286.72 0 163286.72 6830 3.215160116 0 3.215160116 0.1339 0.6974 0.1108 0.747510713 PRI PRI 0.125327575 2.191030469 73.74193548 0 1 0.292825769 1 0 1 1 21155 1 10.93475356
21156 PUE Tehuacán 965595.63 0 965595.63 226258 1.661589105 0 1.661589105 0.3104 0.4661 0.0796 0.762228629 PRI PRI -1.117766231 2.105494324 53.24442653 0 1 0.373666345 0 0 0 1 21156 7 10.41771847
21157 PUE Tehuitzingo 1414636.93 0 1414636.93 12650 4.725873454 0 4.725873454 0.1567 0.6815 0.077 0.706741538 PRI PRI 0.00537368 3.842557171 67.56649464 0 1 0.396442688 1 0 1 1 21157 3 10.31891522
21158 PUE Tenampulco 321968 0 321968 7060 3.841697802 0 3.841697802 0.4269 0.4117 0.0543 0.672299004 PRI PRI 0.982274438 17.5990676 89.63165075 0 1 0.77407932 1 0 0 1 21158 3 9.838920804
21159 PUE Teopantlán 0 0 0 4840 0 0 0 0.2122 0.6615 0.0301 0.60795441 PRI PRI 1.035510271 4.0584067 89.05472637 0 1 0.44214876 0 0 0 1 21159 1 9.892365534
21160 PUE Teotlalco 341382.08 0 341382.08 3549 4.576678755 0 4.576678755 0.1738 0.5621 0.0429 0.711399385 PRI PRI 0.166526875 7.409638554 81.54825027 0 1 0.591715976 1 0 0 1 21160 3 10.25033227
21161 PUE Tepanco De López 0 0 0 16717 0 0 0 0.2347 0.6028 0.0457 0.714879793 PRI PRI -0.026858251 4.822008455 77.25229627 0 1 0.540467787 1 0 0 1 21161 2 10.06528756
21162 PUE Tepango De Rodríguez 0 0 0 4003 0 0 0 0.1957 0.6077 0.1068 0.572050261 PRI PRI 1.491826635 16.9964485 95.06369427 0 1 0.41718711 0 0 0 1 21162 7 9.557293727
21163 PUE Tepatlaxco De Hidalgo 227532.25 0 227532.25 14055 2.844252487 0 2.844252487 0.2817 0.4573 0.162 0.712107017 PAN PRI -0.785624703 2.713405691 56.24033007 0 0 0.188900747 0 1 0 0 21163 7 10.007099
21164 PUE Tepeaca 0 0 0 62651 0 0 0 0.3023 0.5434 0.0545 0.734623505 PAN PRI -0.521367484 3.21324564 72.46652879 0 0 0.356578506 0 1 0 0 21164 6 10.13599879
21165 PUE Tepemaxalco 244992 0 244992 1272 5.265813666 0 5.265813666 0.0253 0.8692 0.0422 0.62639256 PRI PRI 1.525547556 2.73531778 94.81132075 0 1 0.617138365 1 0 0 1 21165 . 9.490628495
21166 PUE Tepeojuma 337439.82 0 337439.82 8671 3.686774888 0 3.686774888 0.1395 0.5435 0.2311 0.696040602 PRD PRI 0.201966008 1.187762448 82.36188545 0 0 0.302156614 0 0 0 1 21166 3 10.17844227
21167 PUE Tepetzintla 777296.69 0 777296.69 9457 4.421160018 0 4.421160018 0.2896 0.5191 0.057 0.570146598 PAN PRI 1.611109776 13.72125661 90.78389831 0 0 0.710584752 1 1 0 1 21167 3 9.655247096
21168 PUE Tepexco 99473.92 0 99473.92 6392 2.807126179 0 2.807126179 0.0362 0.6051 0.2771 0.636481901 PRI PRI 0.950734925 3.477141017 83.58120167 0 1 0.514705882 0 0 0 1 21168 3 9.762714403
21169 PUE Tepexi De Rodríguez 604454.53 0 604454.53 18145 3.535508462 0 3.535508462 0.1236 0.6039 0.0718 0.702883987 PVEM PRI 0.503347547 4.305779415 78.04502598 0 0 0.655828052 1 0 0 1 21169 2 10.03596012
21170 PUE Tepeyahualco 834238.6 0 834238.6 15268 4.018896575 0 4.018896575 0.3343 0.5219 0.0179 n.d PAN PRI 0.170652929 4.260482675 89.91063029 0 0 0.559012313 1 1 0 1 21170 4 0
21171 PUE Tepeyahualco De Cuauhtémoc 0 0 0 2864 0 0 0 0.2546 0.4969 0.078 0.749844125 PRI PRI -0.304771082 1.325689717 83.2460733 0 1 0.176326816 1 0 0 0 21171 7 10.16388832
21172 PUE Tetela De Ocampo 1399954.87 0 1399954.87 25859 4.009839364 0 4.009839364 0.1523 0.562 0.05 0.670343977 PRI PRI 0.798616549 22.45266005 85.93818024 0 1 0.754282842 1 0 0 1 21172 2 9.997941676
21173 PUE Teteles De Avila Castillo 70000 0 70000 5556 2.609995678 0 2.609995678 0.2724 0.5256 0.036 0.79063606 PRI PRI -0.820987423 5.478887745 60.4038138 0 1 0.114290857 0 0 0 1 21173 6 10.50163704
21174 PUE Teziutlán 42000 0 42000 81156 0.417078616 0 0.417078616 0.35 0.3817 0.0552 0.768082916 PRI PRI -1.023644229 2.231414368 63.35853305 0 1 0.273732072 0 0 1 1 21174 7 10.47457614
21175 PUE Tianguismanalco 0 0 0 9640 0 0 0 0.3219 0.5749 0.0438 0.696621556 PAN PRI 0.181060305 1.731414349 90.41292639 0 0 0.237033195 0 1 0 1 21175 . 9.853850512
21176 PUE Tilapa 0 0 0 8331 0 0 0 0.2787 0.3959 0.0779 0.725927149 PRI PRI -0.142453715 2.053004853 73.84615385 0 1 0.459128556 1 0 0 0 21176 3 10.24869274
21177 PUE Tlacotepec De Benito Juárez 475404.04 0 475404.04 42295 2.504725194 0 2.504725194 0.2993 0.5486 0.0402 0.655338157 PAN PRI 0.427845483 5.600194198 79.37383405 0 0 0.588603854 0 1 0 1 21177 4 9.740361545
21178 PUE Tlacuilotepec 1117119.87 0 1117119.87 17764 4.15711167 0 4.15711167 0.2951 0.5171 0.0828 0.641193906 PRI PRI 1.202585371 15.34950071 94.00914634 0 1 0.735194776 1 0 0 1 21178 2 9.73370833
21179 PUE Tlachichuca 817437.3 0 817437.3 25674 3.491620171 0 3.491620171 0.2779 0.6111 0.0309 0.684424127 PAN PRI 0.137265329 5.08827415 89.52595339 0 0 0.633325543 1 1 0 1 21179 3 9.888231414
21180 PUE Tlahuapan 1551979.64 0 1551979.64 31665 3.912272234 0 3.912272234 0.2891 0.546 0.0382 0.7226725 PRI PRI -0.301527514 1.076247765 79.60819234 0 1 0.421916943 0 0 1 0 21180 4 10.03295586
21181 PUE Tlaltenango 0 0 0 5370 0 0 0 0.2702 0.4928 0.1026 0.733182336 PAN PRI -0.71970163 1.227229147 68.57855362 0 0 0.081005587 0 1 0 0 21181 7 10.01161618
21182 PUE Tlanepantla 0 0 0 4198 0 0 0 0.2894 0.3622 0.2444 0.705811213 PRI PRI -0.184016007 2.668607472 77.42207245 0 1 0.549070986 0 0 0 0 21182 6 9.857910607
21183 PUE Tlaola 548759.95 0 548759.95 18233 3.437113731 0 3.437113731 0.3308 0.5579 0.013 0.585857222 PAN PRI 1.406483357 9.144177137 91.93215339 0 0 0.740689958 1 1 1 1 21183 3 9.510144044
21184 PUE Tlapacoya 1291276.2 0 1291276.2 6502 5.296299183 0 5.296299183 0.4839 0.4335 0.006 0.577810358 PAN PRI 1.55426633 33.50580119 92.89917615 0 0 0.925868963 1 1 1 1 21184 2 9.371421544
21185 PUE Tlapanalá 113251.2 0 113251.2 8686 2.641793624 0 2.641793624 0.1937 0.4622 0.0911 0.68604223 PRD PRI 0.371779922 1.95191621 90.49195837 0 0 0.515772507 1 0 0 1 21185 3 9.899064245
21186 PUE Tlatlauquitepec 2932012.7 0 2932012.7 47106 4.146982416 0 4.146982416 0.2789 0.4333 0.0401 0.709862442 CONVERGENCIA PRI 0.138041497 6.463567978 81.95950092 0 0 0.567655925 1 0 1 1 21186 3 10.14156091
21187 PUE Tlaxco 1098003.05 0 1098003.05 6271 5.171007598 0 5.171007598 0.3777 0.572 0.0026 0.654386552 PRI PRI 1.129598408 44.01820546 86.84499817 0 1 0.685696061 1 0 0 1 21187 2 9.878350704
21188 PUE Tochimilco 191795.11 0 191795.11 17171 2.498950171 0 2.498950171 0.2468 0.5881 0.0779 0.680352181 PRI PRI 0.369677809 2.003862868 92.07738369 0 1 0.354958942 0 0 0 1 21188 . 9.675865407
21189 PUE Tochtepec 0 0 0 17259 0 0 0 0.1992 0.4772 0.1942 0.707378892 PAN PRI -0.086284913 2.332741267 81.28189426 0 0 0.366185758 0 1 0 1 21189 6 9.967515765
21190 PUE Totoltepec De Guerrero 37302.72 0 37302.72 1161 3.500433757 0 3.500433757 0.1417 0.7244 0.0761 0.754828138 PRI PRI 0.022024229 5.133267522 91.69329073 0 1 0.172265289 1 0 0 1 21190 1 10.54912573
21191 PUE Tulcingo 905186.16 0 905186.16 11025 4.420081441 0 4.420081441 0.1536 0.5449 0.2423 0.692235095 PAN PRI 0.152785481 3.671727697 66.71012603 0 0 0.279365079 1 1 0 1 21191 7 10.37229493
21192 PUE Tuzamapan De Galeana 464390.52 0 464390.52 6176 4.333266518 0 4.333266518 0.3508 0.6084 0.0061 0.690129149 PRI PRI 0.519721957 11.52941176 91.32169576 0 1 0.816871762 1 0 0 1 21192 1 10.05453873 228
21193 PUE Tzicatlacoyan 1136628.74 0 1136628.74 6185 5.219121688 0 5.219121688 0.2102 0.7281 0.015 0.657125692 PAN PRI 0.821215752 2.437406732 88.26159866 0 0 0.68148747 1 1 0 1 21193 2 9.621618959
21194 PUE Venustiano Carranza 713269.66 0 713269.66 25115 3.380999631 0 3.380999631 0.3016 0.469 0.0999 0.702590721 PRI PRI 0.028843839 6.714833864 81.38133931 0 1 0.500099542 0 0 0 1 21194 2 10.12898813
21195 PUE Vicente Guerrero 1029878.31 0 1029878.31 21164 3.905236002 0 3.905236002 0.1722 0.687 0.0233 0.564836862 PRI PRI 1.9297124 28.37700392 88.43626807 0 1 0.65984691 1 0 0 1 21195 2 9.519047884
21196 PUE Xayacatlán De Bravo 47117.85 0 47117.85 1701 3.356900195 0 3.356900195 0.151 0.5996 0.1247 0.731497236 PRI PRI -0.086414002 1.746442432 77.11340206 0 1 0.126396238 1 0 0 1 21196 2 10.46026239
21197 PUE Xicotepec 878050.76 0 878050.76 70164 2.603745658 0 2.603745658 0.3744 0.4022 0.0649 0.709735089 PRI PRI -0.069276303 7.561036191 79.87757632 0 1 0.420015963 0 0 0 1 21197 6 10.07737729
21198 PUE Xicotlán 491164.39 0 491164.39 1433 5.839922038 0 5.839922038 0.1152 0.8429 0.0236 0.720748823 PRI PRI 0.629715858 3.555555556 48.02631579 0 1 0.638520586 1 0 0 1 21198 1 10.80623245
21199 PUE Xiutetelco 295251 0 295251 30426 2.370608587 0 2.370608587 0.2286 0.4058 0.0531 0.649236889 PAN PRI 0.430030247 5.502303837 84.66388691 0 0 0.637283902 1 1 1 1 21199 3 9.866583484
21200 PUE Xochiapulco 142780 0 142780 4306 3.531008051 0 3.531008051 0.0855 0.5523 0.1607 0.690387587 PRI PRI 0.521989405 17.30534537 84.64285714 0 1 0.704830469 1 0 0 1 21200 1 9.854413173
21201 PUE Xochiltepec 0 0 0 3279 0 0 0 0.2539 0.5187 0.1028 0.683795379 PRI PRI 0.506103705 1.701323251 92.35955056 0 1 0.632814883 1 0 0 1 21201 3 9.975305406
21202 PUE Xochitlán De Vicente Suárez 736692.3 0 736692.3 11760 4.153303532 0 4.153303532 0.1671 0.709 0.0175 0.612050378 PRI PRI 1.154712172 16.26337016 92.05935954 0 1 0.807397959 1 0 0 1 21202 1 9.577799626
21203 PUE Xochitlán Todos Santos 0 0 0 5101 0 0 0 0.2169 0.6697 0.0571 0.651021745 PRI PRI 0.699393964 8.072653885 90.08379888 0 1 0.615565575 0 0 0 1 21203 1 9.806061307
21204 PUE Yaonáhuac 0 0 0 6649 0 0 0 0.1122 0.5782 0.113 0.705689003 PRD PRI 0.097982262 6.540743053 84.10168031 0 0 0.580538427 0 0 0 1 21204 4 9.834057493
21205 PUE Yehualtepec 0 0 0 19368 0 0 0 0.2519 0.5771 0.0335 0.686567336 PRI PRI -0.014227846 3.406390283 77.2972973 0 1 0.55503924 0 0 0 1 21205 7 9.790188872
21206 PUE Zacapala 128192.47 0 128192.47 4407 3.404138895 0 3.404138895 0.2526 0.5913 0.039 0.668133871 PAN PRI 0.711776312 2.898203593 88.26205641 0 0 0.369866122 1 1 0 1 21206 1 10.01340259
21207 PUE Zacapoaxtla 1542731.11 0 1542731.11 49242 3.475982558 0 3.475982558 0.2816 0.5052 0.0344 0.685790133 PAN PRI 0.32826482 8.885065528 77.28089439 0 0 0.548413956 1 1 0 1 21207 2 9.950051241
21208 PUE Zacatlán 1761124.53 0 1761124.53 69698 3.268348992 0 3.268348992 0.2249 0.4557 0.073 0.725905914 PAN PRI -0.198672757 6.782896601 74.19567573 0 0 0.462854027 1 1 0 1 21208 3 10.21739687
21209 PUE Zapotitlán 1248113.32 0 1248113.32 8900 4.950442528 0 4.950442528 0.2536 0.5628 0.0489 0.704781372 PRI PRI 0.44379722 8.468170544 84.2630854 0 1 0.379775281 1 0 0 1 21209 3 10.15018541
21210 PUE Zapotitlán De Méndez 84000 0 84000 5267 2.830170938 0 2.830170938 0.1968 0.612 0.1439 0.67302539 CONVERGENCIA PRI 0.624395865 11.83879093 90.4815864 0 0 0.398708942 1 0 0 1 21210 3 10.13699885
21211 PUE Zaragoza 124242.28 0 124242.28 13810 2.302239487 0 2.302239487 0.251 0.5092 0.0454 0.77312014 PRI PRI -0.897629801 4.612686795 64.76909008 0 1 0.293989862 0 0 1 1 21211 5 10.46548466
21212 PUE Zautla 2566143.78 0 2566143.78 19447 4.890016486 0 4.890016486 0.2627 0.5482 0.0409 0.647115422 PRI PRI 0.911038147 12.6797103 88.51469729 0 1 0.586722888 1 0 1 1 21212 3 9.841076271
21213 PUE Zihuateutla 729843.71 0 729843.71 13535 4.005926696 0 4.005926696 0.3392 0.3931 0.1364 0.627293728 PRI PRI 1.039671643 16.57227284 89.62553714 0 1 0.504248245 1 0 0 1 21213 6 9.630277458
21214 PUE Zinacatepec 0 0 0 13641 0 0 0 0.3056 0.4876 0.0233 0.669228698 PRI PRI -0.038362327 1.058956065 85.47416476 0 1 0.563375119 0 0 0 1 21214 7 9.969362674
21215 PUE Zongozotla 83992 0 83992 4392 3.001906254 0 3.001906254 0.3209 0.6033 0.0366 0.655700438 PRI PRI 0.38516854 3.029596831 95.52309142 0 1 0.39503643 0 0 0 1 21215 2 9.975078722
21216 PUE Zoquiapan 91000 0 91000 2949 3.461285952 0 3.461285952 0.1997 0.6858 0.0147 0.647191231 PAN PRI 1.229329881 17.54447157 94.60737938 0 0 0.912173618 1 1 0 1 21216 1 10.14470416
21217 PUE Zoquitlán 1617984.01 0 1617984.01 19715 4.419667726 0 4.419667726 0.0909 0.357 0.318 0.546420757 PRD PRI 1.852850124 31.8449254 91.0175177 0 0 0.717474005 1 0 0 1 21217 2 9.53806625
22001 QRO AMEALCO DE BONFIL 3493859.17 367074 3860933.17 54591 4.174397181 2.044342126 4.272835453 0.382 0.4523 0.0553 0.680339062 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.597311034 24.6826857 74.42588727 0 0 0.536993277 1 0 0 1 22001 6 10.25530475
22002 QRO PINAL DE AMOLES 3211580.52 636195 3847775.52 27290 4.776459608 3.190985911 4.955797515 0.3623 0.5309 0.0183 0.665872864 Alianza (PRI-PVEM) PAN 1.159404091 40.62569666 70.6397718 0 0 0.682484427 1 0 0 1 22002 4 9.969329817
22003 QRO ARROYO SECO 1458739.24 90170 1548909.24 12667 4.754973662 2.094145024 4.814450814 0.2533 0.4822 0.188 0.702863391 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.277095707 15.02403846 78.28902522 0 0 0.75037499 1 0 0 1 22003 2 10.15622041
22004 QRO CADEREYTA DE MONTES 1580027.7 314960 1894987.7 51790 3.450252745 1.957483337 3.626733743 0.4622 0.4022 0.0233 0.707433542 PAN PAN 0.142451801 15.91761763 68.6610608 0 1 0.555802278 1 1 0 1 22004 7 10.41548226
22005 QRO COLON 1671841 338601 2010442 46878 3.601786043 2.106938235 3.781610962 0.4045 0.4635 0.0389 0.703600049 Alianza (PRI-PVEM) PAN -0.072641117 7.335439477 63.53405018 0 0 0.56167072 1 0 0 1 22005 2 10.20997626
22006 QRO CORREGIDORA 1534039.6 487624 2021663.6 74558 3.071540677 2.020248295 3.336314419 0.4338 0.3526 0.0942 0.853509569 PAN PAN -1.554176361 2.53470704 33.96571003 0 1 0.15263285 0 1 1 0 22006 7 11.72097198
22007 QRO EZEQUIEL MONTES 907257.8 458596 1365853.8 27598 3.522648986 2.868864415 3.921795951 0.4749 0.3007 0.05 0.753356393 PAN PAN -0.555278536 5.819560496 67.4493063 0 1 0.254909776 0 1 0 0 22007 7 10.806354
22008 QRO HUIMILPAN 2180582.04 327645 2508227.04 29140 4.328510212 2.505021559 4.466770423 0.4102 0.4691 0.028 0.682404502 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.177656749 8.456586045 62.75040606 0 0 0.587680165 1 0 1 1 22008 4 9.954627403
22009 QRO JALPAN DE SERRA 824584.1 131108 955692.1 22839 3.613730497 1.908138786 3.757582969 0.4265 0.4568 0.0256 0.717811843 PRI PAN 0.050506431 21.75828127 60.62962261 0 0 0.523446736 1 0 0 1 22009 2 10.30280574
22010 QRO LANDA DE MATAMOROS 1614618.8 828875 2443493.8 19493 4.428799267 3.773259077 4.839074612 0.2697 0.3692 0.2673 0.660605299 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.616103707 17.74311352 75.71764706 0 0 0.663315036 1 0 0 1 22010 2 9.726219832
22011 QRO MARQUES, EL 1533322.4 507189 2040511.4 71397 3.11244834 2.092331344 3.387091421 0.4564 0.3732 0.0331 0.729485862 PAN PAN -0.50815021 4.160639837 49.5660866 0 1 0.378867459 1 1 0 0 22011 6 10.3993732
22012 QRO PEDRO ESCOBEDO 1049330.75 1119841 2169171.75 49554 3.098988097 3.161178816 3.80162534 0.298 0.4491 0.1009 0.759838618 Alianza (PRI-PVEM) PAN -0.672077681 4.765593151 52.47556584 0 0 0.328934092 0 0 1 0 22012 7 10.70440959
22013 QRO PE?AMILLER 2356217.14 294895 2651112.14 16557 4.9650061 2.93443626 5.082151416 0.2872 0.4559 0.1558 0.702272099 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.325844048 15.65504992 70.19482408 0 0 0.698194117 1 0 0 1 22013 2 10.0876597
22014 QRO QUERETARO 963994.68 221270 1185264.68 641386 0.917484731 0.296384542 1.04660788 0.48 0.3479 0.0765 0.856005099 PAN PAN -1.879056834 1.58227144 29.7912087 0 1 0.085159327 0 1 1 0 22014 5 11.58665342
22015 QRO SAN JOAQUIN 1272699 1062119 2334818 7665 5.118235179 4.938547526 5.722302245 0.2217 0.6427 0.0269 0.659275293 Alianza (PRI-PVEM) PAN 0.506110175 26.12769375 69.56521739 0 0 0.57012394 1 0 0 1 22015 1 9.645548499
22016 QRO SAN JUAN DEL RIO 2078963.28 505980 2584943.28 179668 2.531403577 1.339253673 2.733544615 0.3818 0.4067 0.0658 0.803495606 Alianza (PRI-PVEM) PAN -1.294542579 2.512171153 46.37541573 0 0 0.184256518 0 0 1 0 22016 6 11.02359058
22017 QRO TEQUISQUIAPAN 524445 247264 771709 49969 2.441947578 1.78311353 2.799945778 0.3249 0.2637 0.2131 0.782730883 PRD PAN -0.888477405 3.096435333 59.46307976 0 0 0.188717005 0 0 1 0 22017 6 10.93659543
22018 QRO TOLIMAN 2103030.12 354175 2457205.12 21266 4.604086236 2.870991782 4.758287612 0.4202 0.4482 0.0257 0.709583251 PRI PAN 0.110005646 9.718645684 65.10498005 0 0 0.567337534 1 0 0 1 22018 4 10.23462593
23001 QROO COZUMEL 120900 0 120900 60091 1.102587226 0 1.102587226 0.1884 0.7156 0.0185 0.800241493 Alianza (PAN-CD) PRI -1.570713319 1.004753125 35.10787018 0 0 0.010151271 0 0 1 0 23001 7 10.85384494 229
23002 QROO FELIPE CARRILLO PUERTO 12721049.31 27000 12748049.31 60365 5.355337921 0.369685278 5.357448135 0.1867 0.3569 0.0622 0.701699435 Alianza (PRD-PT) PRI 0.327649529 11.8266389 76.42512077 0 0 0.771307877 1 0 1 1 23002 2 10.25386046
23003 QROO ISLA MUJERES 81000 0 81000 11313 2.09923247 0 2.09923247 0.1621 0.5778 0.0385 0.776887853 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.369479205 4.679599154 44.18509419 0 0 0.100769027 0 0 1 0 23003 5 10.46598236
23004 QROO OTHON P. BLANCO 9326430.17 0 9326430.17 208164 3.824355724 0 3.824355724 0.1961 0.3288 0.0996 0.797548091 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.9762634 5.177150482 54.72966601 0 0 0.379196211 0 0 1 1 23004 6 10.92212956
23005 QROO BENITO JUAREZ 60750.02 0 60750.02 419815 0.135148399 0 0.135148399 0.2889 0.2655 0.0953 0.829171497 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.76209024 1.122183625 29.1880571 0 0 0.067077165 0 0 1 0 23005 6 11.25859136
23006 QROO JOSE MARIA MORELOS 6405212.4 0 6405212.4 31052 5.33404037 0 5.33404037 0.3316 0.4459 0.0098 0.694119341 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.381116055 11.7842811 83.08885163 0 0 0.842940873 1 0 1 1 23006 3 10.03772658
23007 QROO LAZARO CARDENAS 2140562.17 0 2140562.17 20411 4.66223997 0 4.66223997 0.1475 0.5822 0.0856 0.708042481 Alianza (PRI-PVEM) PRI 0.109686918 9.153318078 73.42398022 0 0 0.763558865 1 0 1 1 23007 2 10.06306882
23008 QROO SOLIDARIDAD 1673252.15 0 1673252.15 63752 3.304916599 0 3.304916599 0.1694 0.5203 0.0579 0.762231254 Alianza (PRI-PVEM) PRI -0.952708815 14.06514934 34.20500629 0 0 0.149407077 0 0 1 1 23008 . 10.84768059
24001 SLP AHUALULCO 1613751.36 0 1613751.36 19192 4.443645882 0 4.443645882 0.4939 0.0216 0.0301 0.677976227 PAN PRI 0.6210787 21.26021619 81.79598481 1 0 0.425958733 1 1 0 1 24001 7 9.770424933
24002 SLP ALAQUINES 128910 0 128910 8781 2.752421748 0 2.752421748 0.2785 0.1728 0.0096 0.672265799 PRI PRI 0.772868428 24.46894951 84.26735219 1 1 0.636601754 1 0 0 1 24002 5 9.824005998
24003 SLP AQUISMON 2467617.27 20381.6 2487998.87 42782 4.072079638 0.389610732 4.080165725 0.4844 0.0376 0.0163 0.600829522 PAN PRI 1.524451803 44.31686903 89.44591029 1 0 0.762937684 1 1 0 1 24003 6 9.570902083
24004 SLP ARMADILLO DE LOS INFANTE 1116780.59 12312 1129092.59 4889 5.435585776 1.257979738 5.446502466 0.4585 0.0196 0.0114 0.683918616 PAN PRI 0.29923793 18.02699896 86.43724696 1 0 0.513397423 1 1 0 1 24004 4 9.846118203
24005 SLP CARDENAS 430117.87 0 430117.87 18824 3.171760762 0 3.171760762 0.3978 0.0835 0.0128 0.768400283 PAN PRI -0.889958257 5.937129939 66.86703097 1 0 0.188854654 0 1 0 0 24005 7 10.57307231
24006 SLP CATORCE 1800917.44 45000 1845917.44 9889 5.210104544 1.713889936 5.234651591 0.2555 0.038 0.2 0.688634733 PRI PRI 0.293681109 29.18542775 81.09197508 1 1 0.607240368 1 0 0 1 24006 4 9.86341114
24007 SLP CEDRAL 855834.93 0 855834.93 16153 3.988669791 0 3.988669791 0.1826 0.0697 0.0374 0.74688648 PRI PRI -0.593275023 10.74781075 68.85043263 1 1 0.381972389 0 0 0 1 24007 6 10.31975224
24008 SLP CERRITOS 337392 0 337392 20703 2.850519697 0 2.850519697 0.4776 0.0327 0.0073 0.771858987 PAN PRI -0.837357483 8.901956808 65.2384128 1 0 0.25986572 0 1 0 0 24008 7 10.59675774
24009 SLP CERRO DE SAN PEDRO 508256.75 101238.71 609495.46 3404 5.012710597 3.425600575 5.193249699 0.3295 0.1676 0.0324 0.779003813 PT PRI -0.687771964 6.602059358 62.82926829 1 0 0.378965922 1 0 0 0 24009 7 10.81049196
24010 SLP CIUDAD DEL MAIZ 2284520.57 0 2284520.57 30603 4.3261203 0 4.3261203 0.3493 0.0552 0.0091 0.718924789 PAN PRI 0.107692653 17.58365296 81.20759837 1 0 0.628859916 1 1 0 1 24010 7 10.04528048
24011 SLP Ciudad Fernández 0 0 0 39944 0 0 0 0.443 0.0289 0.0113 0.750224364 PAN PRI -0.618513647 5.38248616 66.56086632 1 0 0.287402363 0 1 0 0 24011 7 10.46861237
24012 SLP TANCANHUITZ DE SANTOS 523430 0 523430 19904 3.306803516 0 3.306803516 0.3919 0.1258 0.0153 0.671939849 PRI PRI 1.036611017 32.72182132 83.09450699 1 1 0.697849678 1 0 0 1 24012 5 9.66805753
24013 SLP CIUDAD VALLES 162918 0 162918 146604 0.747294098 0 0.747294098 0.4845 0.0833 0.0466 0.779789405 PRI PRI -0.897530895 7.274052578 59.53455327 1 1 0.255518267 0 0 0 1 24013 7 10.58642213
24014 SLP COXCATLAN 1662988.4 20167.6 1683156 17352 4.573043897 0.77115569 4.584974535 0.4771 0.0705 0.0181 0.676947238 PAN PRI 0.808773868 18.54300795 86.35529268 1 0 0.824112494 1 1 0 1 24014 2 9.777658568
24015 SLP CHARCAS 2112599.41 0 2112599.41 21070 4.617748276 0 4.617748276 0.3255 0.0206 0.0548 n.d Coalición (PT-PCP-PC) PRI -0.189292756 33.7742336 67.87807737 1 0 0.412197437 0 0 0 1 24015 5 0
24016 SLP EBANO 114250 12150 126400 39687 1.35551975 0.267080502 1.431488069 0.358 0.1459 0.0121 0.752568899 PRI PRI -0.476891654 11.93530396 72.82834149 1 1 0.332224658 0 0 0 1 24016 6 10.36683102
24017 SLP GUADALCAZAR 2786915 0 2786915 25359 4.708614991 0 4.708614991 0.3475 0.0266 0.0126 0.670704956 PAS PRI 0.78735253 25.41701668 84.99673842 1 0 0.748452226 1 0 0 1 24017 6 10.0991521
24018 SLP HUEHUETLAN 133638 0 133638 14289 2.337228898 0 2.337228898 0.2825 0.0697 0.0218 0.661074776 PRI PRI 0.966243879 36.0240113 82.29935992 1 1 0.727132759 1 0 0 1 24018 2 9.648715991
24019 SLP LAGUNILLAS 342881 14500 357381 6538 3.978640467 1.168699018 4.019300007 0.2772 0.1096 0.013 0.676604249 PRI PRI 0.797601257 14.2901187 86.29472408 1 1 0.659223004 1 0 0 1 24019 4 10.17303442
24020 SLP MATEHUALA 516322 0 516322 78187 2.028632461 0 2.028632461 0.3934 0.0694 0.0344 0.786903052 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.271125102 4.456111312 58.76565634 1 0 0.18756315 0 0 0 0 24020 7 10.71747548
24021 SLP MEXQUITIC DE CARMONA 434866.07 0 434866.07 48392 2.301216307 0 2.301216307 0.3691 0.0801 0.0142 0.708204999 PAN PRI 0.222793353 11.13789377 73.1533721 1 0 0.537175566 1 1 0 1 24021 3 9.927950998
24022 SLP MOCTEZUMA 1828416.71 0 1828416.71 19904 4.531112065 0 4.531112065 0.4085 0.0352 0.0205 0.677377295 PRD PRI 0.725971041 34.04976231 79.67123288 1 0 0.607164389 1 0 0 1 24022 3 9.895743602
24023 SLP RAYON 1169948.85 35007.15 1204956 15790 4.318744533 1.168463422 4.347840598 0.3871 0.0401 0.0132 0.710987879 PRI PRI 0.063700142 17.65308737 77.19472768 1 1 0.451868271 1 0 0 1 24023 6 10.30620939
24024 SLP RIOVERDE 1140339.13 16524 1156863.13 88991 2.625689449 0.170317882 2.639041381 0.4023 0.0302 0.0221 0.742385683 PRI PRI -0.470432505 11.91639368 61.84829278 1 1 0.324077716 0 0 0 1 24024 7 10.49347955
24025 SLP SALINAS 404154.06 0 404154.06 26405 2.791531118 0 2.791531118 0.492 0.0245 0.0293 0.731722121 Coalición (PT-PCP-PC) PRI -0.1779239 14.60129721 74.40853049 1 0 0.355993183 0 0 0 1 24025 7 10.26195268
24026 SLP SAN ANTONIO 87900 0 87900 9363 2.340652898 0 2.340652898 0.439 0.1354 0.0058 0.674593536 PAN PRI 1.109285673 22.19714071 87.32624693 1 0 0.79461711 1 1 0 1 24026 7 9.777658568
24027 SLP SAN CIRO DE ACOSTA 1325055.02 200806.3 1525861.32 10493 4.84638862 3.002567244 4.986459196 0.4137 0.0259 0.0077 0.729764441 PAN PRI -0.093722056 19.56732635 76.10132159 1 0 0.294958544 0 1 0 1 24027 7 10.47436692
24028 SLP San Luis Potosí 0 0 0 670532 0 0 0 0.4699 0.1041 0.0196 0.835185126 PAN PRI -1.901478362 1.6961377 39.09084374 1 0 0.057745193 0 1 0 0 24028 7 11.12224718
24029 SLP SAN MARTIN CHALCHICUAUTLA 1411416.9 0 1411416.9 22373 4.160221622 0 4.160221622 0.44 0.0358 0.0242 0.658601449 PRI PRI 1.090045763 19.38720418 89.2467621 1 1 0.899745229 1 0 0 1 24029 6 9.845201355
24030 SLP San Nicolás Tolentino 0 0 0 6793 0 0 0 0.3655 0.0744 0.0201 0.719605091 PAN PRI 0.138410301 12.61904762 83.83507853 1 0 0.435006624 1 1 0 1 24030 6 10.34729927
24031 SLP SANTA CATARINA 1961700.46 38148 1999848.46 10830 5.204752434 1.509051157 5.223907425 0.193 0.0307 0.0104 0.566995775 PRI PRI 2.12031735 57.93491745 85.33109807 1 1 0.752539243 1 0 0 1 24031 3 9.680578559
24032 SLP SANTA MARIA DEL RIO 1675178.37 0 1675178.37 39066 3.781475138 0 3.781475138 0.5587 0.0568 0.0217 0.698286248 PAN PRI 0.243304768 21.85222646 72.25915269 1 0 0.298469257 1 1 0 1 24032 6 10.02469372
24033 SLP SANTO DOMINGO 1094871.06 0 1094871.06 12755 4.464050968 0 4.464050968 0.4074 0.0858 0.0468 0.708156846 PT PRI 0.302160192 14.76749722 81.35845315 1 0 0.555860447 1 0 0 1 24033 7 10.12240001
24034 SLP SAN VICENTE TANCUAYALAB 172322 63614 235936 14107 2.581379341 1.706454363 2.874961775 0.3298 0.0785 0.0206 0.708262469 PRI PRI 0.392664646 20.82734846 84.33054866 1 1 0.558587935 1 0 0 1 24034 7 10.08631958
24035 SLP Soledad de Graciano Sánchez 0 0 0 180296 0 0 0 0.3979 0.1131 0.024 0.804314687 PRD PRI -1.709771432 2.388203148 45.66292205 1 0 0.095981053 0 0 0 0 24035 7 10.78557055
24036 SLP TAMASOPO 2053716.09 19744 2073460.09 27390 4.330476822 0.542816626 4.339919363 0.277 0.2231 0.0133 0.700262866 PRI PRI 0.468344688 28.9667829 75.58062376 1 1 0.490690033 1 0 0 1 24036 7 9.982975391
24037 SLP TAMAZUNCHALE 2444855.37 0 2444855.37 89074 3.348059003 0 3.348059003 0.3613 0.0417 0.0478 0.69452217 PRI PRI 0.500791976 12.16866923 78.88203375 1 1 0.636156454 1 0 0 1 24037 3 9.979988261 230
24038 SLP TAMPACAN 1959650 0 1959650 16008 4.815568189 0 4.815568189 0.4009 0.1202 0.0247 0.688789601 PRI PRI 0.759621334 11.44612656 85.98109292 1 1 0.8501999 1 0 0 1 24038 5 9.895793006
24039 SLP TAMPAMOLON CORONA 1004917.25 4556 1009473.25 13722 4.307222563 0.286697767 4.311685224 0.3587 0.1175 0.03 0.66795899 Alianza (PRI-PVEM) PRI 1.093743432 42.45296884 81.23626374 1 0 0.755356362 1 0 0 1 24039 7 9.832087989
24040 SLP TAMUIN 57125 6075 63200 35087 0.966259582 0.159684809 1.030061079 0.434 0.1221 0.0201 0.751192117 PRI PRI -0.241549273 14.55085161 73.26443058 1 1 0.422236156 1 0 0 1 24040 4 10.31183504
24041 SLP TANLAJAS 592052 0 592052 18137 3.515814695 0 3.515814695 0.1661 0.3386 0.0129 0.664813462 PRD PRI 1.259978255 33.88273289 85.05154639 1 0 0.71097756 1 0 0 1 24041 7 9.740995954
24042 SLP TANQUIAN DE ESCOBEDO 637113.3 0 637113.3 13354 3.885875062 0 3.885875062 0.5544 0.0407 0.0373 0.729324737 PAN PRI -0.125835429 15.79585037 75.31141006 1 0 0.498726973 0 1 0 1 24042 6 10.2910133
24043 SLP TIERRA NUEVA 855270 0 855270 9582 4.502672056 0 4.502672056 0.5447 0.0338 0.0193 0.710820592 PAN PRI 0.319489951 24.73345297 78.03652968 1 0 0.291170946 0 1 0 1 24043 7 10.47710429
24044 SLP VANEGAS 1053698.25 4333.35 1058031.6 7533 4.947891701 0.454413295 4.95196671 0.2363 0.0553 0.0195 0.694424101 PAN PRI 0.379024045 18.44973759 82.33568075 1 0 0.631886367 1 1 0 1 24044 1 9.795910311
24045 SLP VENADO 1492646.91 4983.15 1497630.06 14205 4.66418391 0.300698886 4.667485448 0.3771 0.0308 0.0436 0.712905323 PAN PRI 0.295734569 27.20227515 79.86111111 1 0 0.504751848 1 1 0 1 24045 5 10.14840974
24046 SLP VILLA DE ARRIAGA 872245.97 108902.3 981148.27 14623 4.105101617 2.133850362 4.220921951 0.2982 0.1386 0.0179 0.68795454 PRI PRI 0.480227673 13.62318841 79.09463148 1 1 0.457840388 1 0 0 1 24046 6 10.01954988
24047 SLP VILLA DE GUADALUPE 1863266.49 188615 2051881.49 10378 5.195952557 2.953581467 5.29186932 0.3672 0.0829 0.0241 0.681040454 PRI PRI 0.548851908 24.81297969 89.13362702 1 1 0.705820004 1 0 0 1 24047 7 9.953939353
24048 SLP VILLA DE LA PAZ 327962.8 10987.2 338950 5135 4.172356297 1.144117361 4.204808876 0.4406 0.0337 0.0479 n.d PAN PRI -0.769407095 3.38 59.28358209 1 0 0.132424537 0 1 0 1 24048 7 0
24049 SLP VILLA DE RAMOS 244874.01 0 244874.01 34432 2.093321626 0 2.093321626 0.2615 0.0278 0.3655 0.711679119 PT PRI 0.287022416 6.963045453 80.07010516 1 0 0.59639289 0 0 0 1 24049 7 10.30617697
24050 SLP VILLA DE REYES 600905.06 9587 610492.06 40602 2.760002863 0.211978553 2.774836791 0.4211 0.0325 0.0089 0.707500465 PRI PRI 0.07519054 9.721705022 71.41179659 1 1 0.411063494 1 0 0 1 24050 2 9.994748232
24051 SLP VILLA HIDALGO 2020625.9 23000 2043625.9 14989 4.911236616 0.929980045 4.922472058 0.4096 0.0129 0.0139 0.735874358 PAN PRI -0.137667718 11.59759358 78.28540715 1 0 0.499366202 1 1 0 1 24051 6 10.30718879
24052 SLP VILLA JUAREZ 1022377.3 35143.7 1057521 10956 4.546657818 1.436919191 4.580102298 0.4006 0.0428 0.012 0.714138977 PAN PRI 0.147148817 13.89931658 83.84411653 1 0 0.493793355 1 1 0 1 24052 4 10.36895817
24053 SLP AXTLA DE TERRAZAS 639010.43 4556 643566.43 31405 3.060930449 0.135467902 3.067703248 0.3373 0.1225 0.0114 0.714251254 PRI PRI 0.386069129 18.31265191 81.40900196 1 1 0.708804331 1 0 0 1 24053 5 10.01420565
24054 SLP XILITLA 2664007.49 0 2664007.49 49578 4.002478911 0 4.002478911 0.3591 0.074 0.0301 0.676328731 PAN PRI 0.830529523 42.1122072 84.28204435 1 0 0.716043406 1 1 0 1 24054 4 9.675954194
24055 SLP ZARAGOZA 191580.04 0 191580.04 21962 2.274520035 0 2.274520035 0.3146 0.079 0.0166 0.696586763 PRI PRI 0.125929337 10.88748676 64.8433351 1 1 0.427329023 1 0 0 1 24055 7 10.14617517
24056 SLP VILLA DE ARISTA 1396696.72 9601 1406297.72 13747 4.63083901 0.529690709 4.637623025 0.4913 0.0538 0.0057 0.698016383 PRI PRI 0.141142223 15.18412768 78.71037464 1 1 0.567032807 1 0 0 1 24056 7 10.03419687
24057 SLP MATLAPA 2465350.96 6075 2471425.96 28319 4.477977826 0.194349173 4.480411032 0.4397 0.0538 0.0148 0.661745883 PRI PRI 1.00721088 20.1606597 84.64641033 1 1 0.737314171 1 0 0 1 24057 . 9.682220155
24058 SLP NARANJO, EL 236948.05 66555.95 303504 18898 2.6055198 1.508921538 2.836743118 0.3979 0.0286 0.0191 0.751774408 PAN PRI -0.457843992 12.36288972 64.98181818 1 0 0.310350302 1 1 0 1 24058 . 10.35354584
25001 SIN AHOME 270278 139762 410040 359146 0.561076124 0.328692719 0.761603822 0.2219 0.5933 0.0637 0.821649614 PRI PRI -1.335473382 2.871088628 45.7394072 0 1 0.190117668 0 0 1 0 25001 7 11.10076573
25002 SIN ANGOSTURA 241754 125014 366768 43827 1.874275636 1.348707378 2.237357261 0.0714 0.6254 0.2027 0.768037642 PRI PRI -0.872974035 1.192906793 55.50293008 0 1 0.249161476 1 0 1 0 25002 7 10.38866591
25003 SIN BADIRAGUATO 2663786.98 402365.54 3066152.52 37757 4.270407844 2.455882299 4.409246842 0.0312 0.8751 0.0483 0.700913824 PRI PRI 1.012062525 42.06665948 72.29187563 0 1 0.630611542 1 0 1 1 25003 1 10.50752842
25004 SIN CONCORDIA 2203802.66 93882.29 2297684.95 27815 4.384906566 1.475961288 4.426114884 0.2738 0.6017 0.0336 0.752286546 PAN PRI -0.505242503 8.873707668 56.40080827 0 0 0.234945173 1 1 1 1 25004 1 10.48416526
25005 SIN COSALA 2674122.2 352778.47 3026900.67 17269 5.048900527 3.064718308 5.17207047 0.2248 0.5533 0.0369 0.708166958 PRI PRI 0.178683392 14.3061346 64.58878994 0 1 0.539695408 1 0 1 1 25005 1 10.13283896
25006 SIN CULIACAN 2533573.43 270529 2804102.43 745537 1.48122269 0.309588823 1.560496544 0.2367 0.5253 0.0923 0.829412635 PRI PRI -1.420309522 1.532602486 39.97777185 0 1 0.115721956 0 0 1 1 25006 6 11.2988873
25007 SIN CHOIX 1612907.47 339719.2 1952626.67 29355 4.024367235 2.531534818 4.212389577 0.4553 0.4978 0.0093 0.700448085 PAN PRI 0.253669534 14.18982042 72.40168539 0 0 0.609947198 1 1 1 1 25007 1 10.11324453
25008 SIN ELOTA 1500646.43 67830 1568476.43 49471 3.444699329 0.863356641 3.487526967 0.2279 0.6025 0.0746 0.683288391 PRI PRI 0.032242959 3.467011112 69.88320217 0 1 0.214266944 1 0 1 1 25008 1 10.19772735
25009 SIN ESCUINAPA 972193.9 178427.09 1150620.99 50438 3.009390018 1.512387844 3.170214079 0.3326 0.4674 0.0568 0.775162944 PRI PRI -0.892544346 3.101569881 60.17231251 0 1 0.238014989 0 0 1 1 25009 4 10.41912427
25010 SIN FUERTE, EL 1090168.13 214153.29 1304321.42 89515 2.578594938 1.221529745 2.74540903 0.335 0.5679 0.0425 0.748925689 PRI PRI -0.442522434 5.718897078 66.18179238 0 1 0.391722058 1 0 1 1 25010 2 10.3490416
25011 SIN GUASAVE 281020.38 131256.43 412276.81 277402 0.699647912 0.387411955 0.910758279 0.0602 0.6083 0.2585 0.777249013 PRI PRI -0.818987488 1.924431311 59.9243614 0 1 0.292661913 0 0 1 0 25011 6 10.69337033
25012 SIN MAZATLAN 1057943.22 180505 1238448.22 380509 1.329813137 0.388236031 1.4480277 0.3513 0.2796 0.2131 0.834446655 PAN PRI -1.720082309 1.010711197 36.90714418 0 0 0.067646232 0 1 1 1 25012 7 11.16543175
25013 SIN MOCORITO 2016547.08 335116 2351663.08 50082 3.720012433 2.040095826 3.870289207 0.1664 0.6439 0.0958 0.73145413 PRI PRI -0.058739871 6.241661706 70.7498716 0 1 0.461842578 1 0 1 1 25013 2 10.41100169
25014 SIN ROSARIO 1101515.19 172801.04 1274316.23 47934 3.177213077 1.527138003 3.317265219 0.1695 0.5185 0.2143 0.755392807 PAN PRI -0.701815376 5.328413284 60.8650157 0 0 0.064359327 1 1 1 1 25014 5 10.29576813
25015 SIN SALVADOR ALVARADO 239279 123734 363013 73303 1.450265299 0.988789993 1.783765216 0.3805 0.3826 0.1467 0.828808509 PRI PRI -1.463309239 0.909766571 45.15503876 0 1 0.133828083 0 0 1 0 25015 7 11.1587164
25016 SIN SAN IGNACIO 1865031.82 161313.82 2026345.64 26762 4.258297798 1.949862209 4.340126875 0.2026 0.6657 0.0297 0.724350694 PRI PRI -0.044243185 10.22845475 66.34014938 0 1 0.377774456 1 0 1 1 25016 1 10.2628646
25017 SIN SINALOA 4898192.37 396461.47 5294653.84 85100 4.070019034 1.733206851 4.146570862 0.5211 0.3534 0.0797 0.719547491 PAN PRI 0.149029447 11.45875371 73.7763723 0 0 0.56239718 1 1 1 1 25017 3 10.28191647
25018 SIN NAVOLATO 544043.8 281340.2 825384 145622 1.555192909 1.075681261 1.897318424 0.309 0.5327 0.0455 0.734090834 PAN PRI -0.568619163 1.04822821 60.09586041 0 0 0.160861683 1 1 0 0 25018 7 10.37191449
26001 SON ACONCHI 289823 0 289823 2420 4.793818108 0 4.793818108 0.5129 0.453 0.0088 0.770613971 PAN PRI -1.025015773 2.212020033 61.79906542 0 0 0.059917355 1 1 0 0 26001 7 10.52974747
26002 SON Agua Prieta 0 0 0 61944 0 0 0 0.4508 0.4953 0.0164 0.803255049 PAN PRI -1.676050808 5.658187287 40.30850328 0 0 0.002340824 0 1 0 0 26002 7 10.87623239
26003 SON ALAMOS 7366130.86 5004 7371134.86 25152 5.683119177 0.181446492 5.683795961 0.2588 0.5121 0.1706 0.714390966 PRI PRI 0.061098467 20.42993438 67.83884812 0 1 0.819020356 1 0 1 1 26003 4 10.31624169
26004 SON Altar 0 0 0 7253 0 0 0 0.2427 0.4691 0.0594 0.765781387 PRI PRI -1.31087715 5.020220332 38.79651623 0 1 0.039983455 0 0 0 0 26004 6 10.52988887
26005 SON ARIVECHI 1367586 0 1367586 1484 6.827145811 0 6.827145811 0.0903 0.5296 0.345 0.762680321 PRI PRI -0.866348414 3.039073806 64.18219462 0 1 0.171832884 1 0 0 1 26005 2 10.25357259 231
26006 SON ARIZPE 534720 0 534720 3396 5.065475882 0 5.065475882 0.4517 0.5127 0.0097 0.764082581 PAN PRI -0.839024263 7.351190476 65.12175962 0 0 0.209069494 1 1 0 0 26006 4 10.48409718
26007 SON ATIL 156000 0 156000 718 5.385733722 0 5.385733722 0.5048 0.4648 0.0019 0.789142135 PAN PRI -1.261322983 2.100840336 50.94339623 0 0 0.264623955 1 1 0 0 26007 2 10.67414437
26008 SON BACADEHUACHI 1039520 0 1039520 1348 6.649188247 0 6.649188247 0.4213 0.5267 0.0387 0.761050256 PAN PRI -0.865208252 1.432880845 71.52173913 0 0 0.140949555 1 1 0 1 26008 4 10.44804495
26009 SON BACANORA 648314 0 648314 943 6.534517629 0 6.534517629 0.5117 0.4595 0.0069 0.753909785 PAN PRI -0.780953227 2.600216685 70.73863636 0 0 0.885471898 1 1 1 1 26009 3 10.4445321
26010 SON BACERAC 1236827 0 1236827 1366 6.809521577 0 6.809521577 0.4431 0.5503 0.0013 0.755797517 PRI PRI -0.704594555 17.62962963 68.2320442 0 1 0.475841874 1 0 0 1 26010 1 10.35908452
26011 SON BACOACHI 307953 0 307953 1496 5.331998417 0 5.331998417 0.3016 0.3545 0.3087 0.785756048 PRD PRI -1.164378551 7.5 50.2 0 0 0.260695187 1 0 0 0 26011 5 10.65848548
26012 SON BACUM 2043395 21480 2064875 21322 4.573009046 0.696845427 4.583358667 0.2578 0.3491 0.2656 0.745296535 PRD PRI -0.613020972 3.761651132 66.3023399 0 0 0.128740268 0 0 1 1 26012 7 10.2626463
26013 SON BANAMICHI 390000 0 390000 1484 5.575203501 0 5.575203501 0.4881 0.4773 0.0076 0.785702933 PAN PRI -1.069711574 2.859087815 67.9462572 0 0 0 1 1 0 0 26013 5 10.62912005
26014 SON BAVIACORA 290727 0 290727 3724 4.370314246 0 4.370314246 0.4721 0.4927 0.015 0.771383439 PRI PRI -1.055281607 2.568956193 60.75949367 0 1 0.272556391 1 0 0 0 26014 7 10.52322899
26015 SON BAVISPE 945390 0 945390 1377 6.533145803 0 6.533145803 0.5324 0.4663 0 0.777142743 PAN PRI -1.146316778 6.95970696 61.59250585 0 0 1.735657226 1 1 0 1 26015 2 10.61285121
26016 SON BENJAMIN HILL 147598 0 147598 5732 3.286527951 0 3.286527951 0.4158 0.3876 0.136 0.805158885 PRI PRI -1.570584836 2.593659942 46.90117253 0 1 0.287857641 0 0 0 0 26016 5 10.85264432
26017 SON Caborca 0 0 0 69516 0 0 0 0.4928 0.4286 0.0107 0.793947291 PAN PRI -1.341339858 2.515536702 39.66600892 0 0 0.101631279 0 1 1 0 26017 5 10.747374
26018 SON CAJEME 1858530 49104 1907634 356290 1.827181409 0.129114428 1.849109864 0.3824 0.3222 0.1144 0.81159928 PAN PRI -1.610181742 1.087619983 44.48944902 0 0 0.083036291 0 1 1 0 26018 6 10.81373327
26019 SON Cananea 0 0 0 32061 0 0 0 0.4538 0.472 0.0464 0.824008009 PAN PRI -2.044373692 1.590758451 34.36230707 0 0 0 0 1 0 0 26019 7 10.86128385
26020 SON CARBO 194996 10504 205500 4984 3.69198458 1.133832749 3.743176859 0.3721 0.5088 0.051 0.756814201 PRI PRI -0.82578785 3.751617076 56.56338028 0 1 0 0 0 1 0 26020 5 10.38821324
26021 SON COLORADA, LA 765783 0 765783 2306 5.80839119 0 5.80839119 0.4796 0.4668 0.0339 0.766674453 PRI PRI -0.755698154 7.520143241 58.21596244 0 1 0.123590633 1 0 1 1 26021 5 10.46260012
26022 SON CUCURPE 108897 0 108897 937 4.764042132 0 4.764042132 0.462 0.4766 0.0275 0.748244191 PRI PRI -0.501250076 21.97802198 69 0 1 0.517609392 1 0 0 0 26022 7 10.47155309
26023 SON CUMPAS 1305868 0 1305868 6202 5.354489501 0 5.354489501 0.3538 0.6204 0.0027 0.788172658 PRI PRI -1.385109217 1.248152406 50.80213904 0 1 0 1 0 0 1 26023 6 10.5005437
26024 SON DIVISADEROS 509250 0 509250 825 6.426929666 0 6.426929666 0.4638 0.5056 0.0032 0.781228924 PRI PRI -0.974695489 1.461632156 70.58823529 0 1 0.193939394 1 0 0 1 26024 1 10.52738031
26025 SON EMPALME 1798940 34589 1833529 49987 3.610597778 0.525887567 3.62913255 0.1894 0.2948 0.4446 0.789531505 PRD PRI -1.403872546 1.429809359 48.88562055 0 0 0.03580931 0 0 1 1 26025 7 10.56008434
26026 SON ETCHOJOA 1422083 33696 1455779 56129 3.270935915 0.47021072 3.293475095 0.221 0.4317 0.2511 0.745479646 PRI PRI -0.293915826 8.846644965 73.46276335 0 1 0.755669975 1 0 1 1 26026 7 10.21811912
26027 SON FRONTERAS 108339 0 108339 7801 2.700544429 0 2.700544429 0.2931 0.5361 0.0248 0.81329751 PRI PRI -1.712327401 5.176653294 26.78502509 0 1 0 0 0 0 1 26027 7 10.97908874
26028 SON GRANADOS 572903 0 572903 1235 6.141798815 0 6.141798815 0.4786 0.5137 0.0022 0.8130479 PRI PRI -1.408531361 1.001821494 55.67282322 0 1 0 1 0 0 1 26028 7 10.75493496
26029 SON GUAYMAS 1731801 4752 1736553 130329 2.65941425 0.035812576 2.661962916 0.2332 0.4738 0.1765 0.807125961 PRI PRI -1.475826838 3.351616763 41.77068886 0 1 0.112024185 0 0 1 1 26029 7 10.82379448
26030 SON HERMOSILLO 148656 0 148656 609829 0.218144433 0 0.218144433 0.5365 0.3637 0.0362 0.836636217 PAN PRI -1.820001492 1.544423539 30.82648215 0 0 0.051350461 0 1 1 0 26030 7 11.18445258
26031 SON HUACHINERA 957283 0 957283 1147 6.728146691 0 6.728146691 0.3785 0.6051 0 0.761916962 PAN PRI -0.931798813 6.138790036 58.53658537 0 0 0.08282476 1 1 0 1 26031 1 10.40282682
26032 SON HUASABAS 1460737 0 1460737 966 7.321948918 0 7.321948918 0.346 0.6418 0 0.803426351 PRI PRI -1.139167614 4.279749478 60.98265896 0 1 0 1 0 0 1 26032 1 10.67037728
26033 SON HUATABAMPO 2479114 34668 2513782 76296 3.511347447 0.374585312 3.524822758 0.2264 0.4279 0.2877 0.747004322 Coalición (PRD-PAS-CONV PRI -0.64523251 4.836464396 67.70683558 0 0 0.504875747 0 0 1 1 26033 7 10.18567915
26034 SON HUEPAC 390000 0 390000 1142 5.836289554 0 5.836289554 0.4224 0.5137 0.0274 0.812933376 PAN PRI -1.297027113 0.881834215 61.03896104 0 0 0.170753065 1 1 0 0 26034 5 10.7795583
26035 SON Ímuris 0 0 0 9988 0 0 0 0.3775 0.4331 0.1149 0.779673674 PRI PRI -1.308151298 5.0679983 47.33427362 0 1 0.023027633 0 0 0 0 26035 7 10.56371129
26036 SON Magdalena de Kino 0 0 0 24447 0 0 0 0.444 0.3542 0.142 0.816067479 PRI PRI -1.754508323 1.874069171 36.5669964 0 1 0.02311122 0 0 0 0 26036 7 10.81300702
26037 SON MAZATAN 316163 0 316163 1584 5.301302175 0 5.301302175 0.2025 0.4494 0.307 0.803236325 PRD PRI -1.289230943 3.521126761 41.42394822 0 0 0 1 0 0 0 26037 4 10.64459071
26038 SON MOCTEZUMA 321469 0 321469 4187 4.353857122 0 4.353857122 0.3873 0.5657 0.0056 0.798088496 PRI PRI -1.463228868 0.745371484 43.13346228 0 1 0.096727968 0 0 0 1 26038 6 10.51361333
26039 son Naco 0 0 0 5370 0 0 0 0.3442 0.6178 0.0188 0.789271009 PRI PRI -1.400449696 3.602578688 38.67341203 0 1 0 0 0 0 0 26039 7 10.46358253
26040 SON NACORI CHICO 1055320 0 1055320 2236 6.159027309 0 6.159027309 0.4255 0.5476 0.0018 0.745735545 PRI PRI -0.588972044 27.079566 62.21264368 0 1 0.125223614 1 0 0 1 26040 2 10.29566996
26041 SON NACOZARI DE GARCIA 234000 0 234000 14365 2.850104746 0 2.850104746 0.4106 0.5075 0.061 0.820570406 PRI PRI -1.814162918 1.137022016 25.65424266 0 1 0 0 0 0 0 26041 7 10.95300156
26042 SON NAVOJOA 2578644 24516 2603160 140650 2.961853032 0.160676494 2.97082821 0.2767 0.4144 0.2096 0.775088763 PRI PRI -1.081361316 4.486382804 53.51774033 0 1 0.281123356 0 0 1 1 26042 7 10.44868718
26043 SON Nogales 0 0 0 159787 0 0 0 0.3486 0.3864 0.0371 0.8278658 PRI PRI -1.771978986 4.706720768 27.96149016 0 1 0.000500667 0 0 0 0 26043 6 11.13478003
26044 SON ONAVAS 426535 0 426535 479 6.792871481 0 6.792871481 0.0912 0.429 0.252 0.73759867 PRI PRI -0.336629759 3.789473684 74.46808511 0 1 0.03131524 1 0 1 1 26044 5 10.16091723
26045 SON OPODEPE 806840 0 806840 2831 5.655997986 0 5.655997986 0.5476 0.4355 0.0028 0.761335369 PAN PRI -0.742415516 11.64978292 57.84708249 0 0 0.086541858 1 1 0 0 26045 7 10.36781591
26046 SON Oquitoa 0 0 0 402 0 0 0 0.2656 0.7279 0 0.793039374 PRI PRI -1.301124393 4.271356784 59.28571429 0 1 0 1 0 0 0 26046 1 10.78106915
26047 SON PITIQUITO 399342 0 399342 9236 3.789573947 0 3.789573947 0.3286 0.6025 0.0226 0.76865837 PRI PRI -1.152638107 6.557555919 36.12521151 0 1 0.038436553 0 0 0 0 26047 7 10.28482753
26048 SON Puerto Peñasco 0 0 0 31157 0 0 0 0.4494 0.4944 0.0122 0.805247881 PRI PRI -1.737942325 3.542573027 33.18044137 0 1 0.00064191 0 0 0 0 26048 7 10.73882198
26049 SON QUIRIEGO 2086153.53 0 2086153.53 3335 6.440201913 0 6.440201913 0.219 0.4468 0.0631 0.679562059 PRI PRI 0.324995069 18.4492798 80.90999011 0 1 1 1 0 1 1 26049 4 9.932059678 232
26050 SON RAYON 440384 0 440384 1591 5.62689057 0 5.62689057 0.5104 0.4606 0.0145 0.777343968 PAN PRI -0.886806087 2.285714286 62.99810247 0 0 1.486486486 1 1 0 0 26050 2 10.5912749
26051 SON ROSARIO 3102652 0 3102652 5432 6.349454348 0 6.349454348 0.3176 0.6387 0.0194 0.72311177 Elección Extraordinaria PRI 0.067482079 22.03548086 71.14794352 0 0 0.721649485 1 0 0 1 26051 1 10.48486064
26052 SON SAHUARIPA 1025942 0 1025942 6400 5.083287296 0 5.083287296 0.4469 0.471 0.0276 0.749746911 Coalición (PRD-PAS-CONV PRI -0.834467558 6.144713621 56.8877551 0 0 1.05078125 0 0 0 1 26052 2 10.17177166
26053 SON SAN FELIPE DE JESUS 351000 0 351000 416 6.739040726 0 6.739040726 0.3863 0.5639 0.0374 0.796082881 Coalición (PRD-PAS-CONV PRI -1.341021587 0.491400491 58.82352941 0 0 0.264423077 1 0 0 0 26053 7 10.7463125
26054 SON SAN JAVIER 110160 0 110160 279 5.981006829 0 5.981006829 0.4416 0.5162 0 0.763006136 PRI PRI -1.036576231 1.47601476 56.48148148 0 1 0.394265233 1 0 0 1 26054 2 10.46737003
26055 SON San Luis Río Colorado 0 0 0 145006 0 0 0 0.3892 0.3412 0.2179 0.807696311 PAN PRI -1.635874325 2.705008005 36.78272853 0 0 0.013758051 0 1 0 0 26055 7 10.87321049
26056 SON SAN MIGUEL DE HORCASITAS 273000 0 273000 5626 3.902471671 0 3.902471671 0.3649 0.412 0.0193 0.691131979 PRI PRI 0.002256124 6.358833888 70.70615034 0 1 0.423924636 0 0 0 1 26056 4 10.31469887
26057 SON SAN PEDRO DE LA CUEVA 1149506 0 1149506 1703 6.516176572 0 6.516176572 0.4886 0.4959 0.0024 0.774211537 PAN PRI -0.891446677 1.56062425 64.37389771 0 0 0.504991192 1 1 1 0 26057 3 10.58253343
26058 SON SANTA ANA 560000 0 560000 13526 3.747189512 0 3.747189512 0.4232 0.5115 0.0322 0.79146144 PRI PRI -1.609648366 1.200750469 42.47614918 0 1 0.08502144 0 0 0 0 26058 7 10.47901332
26059 SON SANTA CRUZ 312000 0 312000 1628 5.260855303 0 5.260855303 0.405 0.5234 0.0322 0.782774823 PAN PRI -1.206482286 6.907280647 58.69565217 0 0 0.221130221 1 1 0 0 26059 3 10.63433527
26060 SON SARIC 624000 0 624000 2257 5.625724332 0 5.625724332 0.4149 0.5567 0.003 0.764665086 PRI PRI -0.973614742 8.310871518 53.07994758 0 1 0.143996455 1 0 0 0 26060 2 10.57240043
26061 SON SOYOPA 753743 0 753743 1649 6.127067776 0 6.127067776 0.5146 0.4506 0.0121 0.758524448 PAN PRI -0.769963132 6.473489519 49.00542495 0 0 0.503335355 1 1 1 1 26061 4 10.40551171
26062 SON SUAQUI GRANDE 970174 0 970174 1175 6.717417679 0 6.717417679 0.4239 0.4411 0.1232 0.781898825 PRI PRI -0.905144971 1.45672665 67.44791667 0 1 0.059574468 1 0 0 1 26062 7 10.45867901
26063 SON TEPACHE 1000012 0 1000012 1539 6.478172223 0 6.478172223 0.1057 0.5062 0.3138 0.80023326 Coalición (PRD-PAS-CONV PRI -1.193758207 0.661813369 57.3816156 0 0 0 1 0 0 1 26063 7 10.71850792
26064 SON TRINCHERAS 367944 0 367944 1756 5.349653371 0 5.349653371 0.3823 0.5897 0.0047 0.761612338 PRI PRI -0.892499826 11.11111111 48.08013356 0 1 0.148063781 1 0 0 0 26064 4 10.45139768
26065 SON TUBUTAMA 288600 0 288600 1798 5.08457746 0 5.08457746 0.2827 0.6257 0.0545 0.761755037 PRI PRI -0.769764915 11.64229471 60.40955631 0 1 0.603448276 1 0 0 0 26065 1 10.46338792
26066 SON URES 504248 0 504248 9565 3.983748783 0 3.983748783 0.2582 0.6992 0.0116 0.777038693 PRI PRI -1.135636114 3.584229391 54.76117103 0 1 0 1 0 0 0 26066 7 10.41823862
26067 SON VILLA HIDALGO 939677 0 939677 1986 6.161524895 0 6.161524895 0.4215 0.5333 0.024 0.77584326 PAN PRI -1.150193929 2.908163265 51.32450331 0 0 0.279456193 1 1 0 1 26067 7 10.6026753
26068 SON VILLA PESQUEIRA 341160 0 341160 1590 5.373267302 0 5.373267302 0.4809 0.4809 0.0248 0.778651431 PAN PRI -0.837032074 8.173690932 63.24041812 0 0 0 1 1 0 0 26068 2 10.45642755
26069 SON YECORA 1159710 0 1159710 6069 5.257950965 0 5.257950965 0.4595 0.4873 0.0137 0.728593141 PRI PRI -0.176703179 25.32685216 57.79363337 0 1 0.369088812 1 0 0 1 26069 1 10.45133823
26070 SON GENERAL PLUTARCO ELIAS CALLE 470006 0 470006 11278 3.753603607 0 3.753603607 0.2648 0.557 0.1257 0.789228052 PFC PRI -1.322210279 6.24433569 43.72693727 0 0 0.034580599 0 0 0 0 26070 6 10.74504922
26071 SON BENITO JUAREZ 510960 1080 512040 21813 3.19558932 0.048325065 3.197614398 0.1243 0.3691 0.2479 0.755835919 PRD PRI -0.790978804 5.095511869 67.66959977 0 0 0.141887865 0 0 1 1 26071 . 10.34422569
26072 SON SAN IGNACIO RIO MUERTO 1466912 0 1466912 13692 4.683393671 0 4.683393671 0.0908 0.4637 0.3888 0.741139256 PRI -0.468150034 5.469381754 70.99725526 0 0 0.291045866 0 0 1 1 26072 . 10.28722204
27001 TAB BALANCAN 2067312.71 112725 2180037.71 54265 3.666035842 1.124054478 3.71780502 0.0636 0.5831 0.2965 0.735310664 PRD PRI -0.120473511 11.09955037 80.39959685 1 0 0.370220216 1 0 0 1 27001 3 10.17329176
27002 TAB CARDENAS 1151187.02 111150 1262337.02 217261 1.840333149 0.413166477 1.918426326 0.0713 0.4098 0.4278 0.7493372 PRD PRI -0.506198833 5.739165221 66.90357663 1 0 0.369463456 0 0 1 1 27002 7 10.294598
27003 TAB CENTLA 4075855.26 0 4075855.26 88218 3.854437999 0 3.854437999 0.0322 0.5022 0.3921 0.72505493 PRD PRI -0.065131867 9.078617181 71.15840244 1 0 0.493606747 1 0 1 1 27003 6 10.15840042
27004 TAB CENTRO 1313033.43 148678 1461711.43 520308 1.259474555 0.251342189 1.337450574 0.0909 0.4346 0.3347 0.83007145 PRI PRI -1.478229953 1.534437188 44.84900429 1 1 0.1457406 0 0 0 1 27004 5 11.08473467
27005 TAB COMALCALCO 1291853.27 150402 1442255.27 164637 2.180041846 0.64895339 2.278314275 0.0435 0.4811 0.4145 0.75449694 PRI PRI -0.306459358 4.94358597 70.91140314 1 1 0.442792325 1 0 1 1 27005 7 10.34080471
27006 TAB CUNDUACAN 1147671.4 117354 1265025.4 104360 2.484676171 0.753541803 2.574270845 0.0398 0.4908 0.4053 0.726689432 PRD PRI -0.173975144 6.332517395 74.30853942 1 0 0.40436949 1 0 1 1 27006 6 10.11087543
27007 TAB EMILIANO ZAPATA 1185394.75 112853 1298247.75 26951 3.806291996 1.646221039 3.895297325 0.0774 0.5944 0.256 0.780708636 PRI PRI -0.937319007 3.785866597 66.17153322 1 1 0.134503358 0 0 0 1 27007 5 10.58987063
27008 TAB HUIMANGUILLO 3263558.86 8988 3272546.86 158573 3.071803932 0.055132409 3.074426922 0.0666 0.5409 0.3214 0.704694598 PRD PRI 0.235281118 15.777209 77.45124113 1 0 0.50721119 1 0 1 1 27008 5 9.959439214
27009 TAB JALAPA 1480805.82 129489.02 1610294.84 32840 3.830629185 1.597977979 3.912713899 0.058 0.6676 0.208 0.746154192 PRI PRI -0.43711725 6.101518491 73.15104429 1 1 0.361906212 1 0 0 1 27009 3 10.28346592
27010 TAB JALPA DE MENDEZ 1116129.34 121474 1237603.34 68746 2.846974297 1.017762744 2.94457321 0.0566 0.4315 0.46 0.750406257 PRD PRI -0.409578396 5.868785991 65.49400813 1 0 0.358202659 1 0 1 1 27010 7 10.31165144
27011 TAB JONUTA 3520275.35 8988 3529263.35 27807 4.848874766 0.280074179 4.851404762 0.0185 0.5156 0.4399 0.711831058 PRD PRI 0.149179726 13.21318041 84.31732202 1 0 0.650016183 1 0 0 1 27011 7 10.0384632
27012 TAB MACUSPANA 1440768.91 118063 1558831.91 133985 2.464126438 0.631891692 2.536421378 0.0665 0.4801 0.3772 0.762203811 PRD PRI -0.407445601 7.14193885 67.29215752 1 0 0.396126432 1 0 0 1 27012 6 10.53585931
27013 TAB NACAJUCA 1032564.1 88588 1121152.1 80272 2.629246213 0.743649101 2.705842014 0.031 0.4514 0.4196 0.748223273 PRD PRI -0.569158874 4.524653642 65.68103059 1 0 0.301038968 1 0 0 1 27013 6 10.39259132
27014 TAB PARAISO 854525.54 112854 967379.54 70764 2.570756308 0.953507116 2.685838943 0.02 0.5147 0.4158 0.800579582 PRD PRI -0.931736552 3.098944253 58.35093153 1 0 0.113122492 1 0 1 1 27014 7 10.91909844
27015 TAB TACOTALPA 3057820.51 8988 3066808.51 41296 4.31810671 0.196921292 4.321002694 0.0479 0.5683 0.2991 0.717492275 PRI PRI -0.032616239 8.335982394 80.02159827 1 1 0.606111972 1 0 0 1 27015 3 9.938219919
27016 TAB TEAPA 1246542.1 117978 1364520.1 45834 3.339211567 1.273693255 3.426569913 0.0591 0.5489 0.2966 0.731873121 PRD PRI -0.547117433 4.113291292 73.1096645 1 0 0.143670638 0 0 0 1 27016 6 10.31090817
27017 TAB TENOSIQUE 2416893.11 83934 2500827.11 55712 3.792832011 0.918915085 3.826214149 0.0805 0.5623 0.2798 0.742232597 PRI PRI -0.378205887 8.816812171 69.03860284 1 1 0.400183084 0 0 0 1 27017 3 10.27398045
28001 TAM ABASOLO 252427.74 0 252427.74 13306 2.994279769 0 2.994279769 0.1719 0.6339 0.0541 0.753217042 PRI PRI -0.72897975 6.572841385 66.80904523 0 1 0.253644972 0 0 0 0 28001 5 10.37663522
28002 TAM ALDAMA 614099.6 0 614099.6 27997 3.132641398 0 3.132641398 0.3661 0.5526 0.04 0.735083964 PAN PRI -0.324940871 18.24748971 72.80394304 0 0 0.462549559 1 1 0 0 28002 5 10.40063093
28003 tam Altamira 0 0 0 127664 0 0 0 0.2695 0.5098 0.0904 0.773865133 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.101176375 7.433185956 54.3921055 0 0 0.144715817 0 0 0 0 28003 7 10.57085901
28004 TAM ANTIGUO MORELOS 151396.5 0 151396.5 8915 2.889383546 0 2.889383546 0.2813 0.5925 0.0739 0.710002959 PRI PRI 0.029690465 11.39526989 78.9875452 0 1 0.577678071 1 0 0 1 28004 1 10.05694014 233
28005 TAM BURGOS 1925344.77 0 1925344.77 5183 5.920164661 0 5.920164661 0.1319 0.6766 0.0235 0.728038533 PRI PRI -0.135658603 23.5340729 73.70659107 0 1 0.463052286 1 0 0 1 28005 1 10.30131299
28006 TAM BUSTAMANTE 6464913.3 0 6464913.3 7520 6.757741268 0 6.757741268 0.2228 0.721 0.0243 0.624620458 PRI PRI 0.782840092 14.86287625 90.21084337 0 1 0.943484043 1 0 0 1 28006 1 9.554106125
28007 tam Camargo 0 0 0 16787 0 0 0 0.2631 0.5968 0.0631 0.770498548 PRI PRI -1.31030211 2.592907457 51.09405617 0 1 0.008637636 0 0 1 0 28007 6 10.63759817
28008 TAM CASAS 1400559.07 0 1400559.07 4537 5.735594956 0 5.735594956 0.2837 0.6765 0.0034 0.672885978 PRI PRI 0.454170651 23.03758061 88.34355828 0 1 0.722944677 1 0 0 1 28008 1 9.819272608
28009 tam Ciudad Madero 0 0 0 182325 0 0 0 0.2761 0.4321 0.1427 0.847524316 Alianza (PRI-PVEM) PRI -2.009970109 2.623164836 34.95559088 0 0 0.000164541 0 0 0 0 28009 7 11.27647155
28010 TAM CRUILLAS 475505.12 0 475505.12 2333 5.322117021 0 5.322117021 0.1275 0.7879 0.0051 0.719486164 PRI PRI -0.123520297 18.77224199 73.02100162 0 1 2.303900557 1 0 0 1 28010 1 10.27816749
28011 TAM GOMEZ FARIAS 296498.5 0 296498.5 8570 3.572268609 0 3.572268609 0.3229 0.5343 0.0794 0.709003676 PRI PRI -0.008267429 8.935968754 83.43677269 0 1 0.738039673 1 0 0 1 28011 1 10.11691904
28012 TAM GONZALEZ 175594.25 0 175594.25 41455 1.655515785 0 1.655515785 0.2654 0.5772 0.097 0.73475649 PRI PRI -0.343406456 10.87204921 71.74541948 0 1 0.433361476 0 0 0 0 28012 4 10.37951638
28013 TAM GUEMEZ 494382.61 0 494382.61 14499 3.558135715 0 3.558135715 0.1546 0.7569 0.0171 0.712240559 PRI PRI -0.113266104 8.851356087 81.45516903 0 1 0.773846472 1 0 0 1 28013 1 9.934076663
28014 tam Guerrero 0 0 0 4366 0 0 0 0.2415 0.5982 0.1143 0.744056578 PRI PRI -1.134718563 4.573314474 52.84301607 0 1 0 0 0 0 0 28014 5 10.20100331
28015 tam Gustavo Díaz Ordáz 0 0 0 16246 0 0 0 0.33 0.5313 0.0682 0.774462182 PRI PRI -1.288418766 5.393412912 59.7415845 0 1 0.069863351 0 0 1 0 28015 7 10.68404919
28016 TAM HIDALGO 1153222.16 0 1153222.16 24281 3.881457358 0 3.881457358 0.1445 0.7509 0.0266 0.717754728 PRI PRI -0.292958539 10.14546966 77.84835789 0 1 0.475886496 1 0 0 1 28016 1 9.975401579
28017 TAM JAUMAVE 2464565.86 0 2464565.86 13184 5.23610214 0 5.23610214 0.2011 0.7296 0.0254 0.703606192 PRI PRI -0.050333391 10.52470552 78.33759591 0 1 0.829414442 1 0 0 1 28017 1 9.889694855
28018 TAM JIMENEZ 578606.05 0 578606.05 8510 4.233980558 0 4.233980558 0.1351 0.7467 0.012 0.74904831 PRI PRI -0.845108151 7.428978961 64.84375 0 1 0.55052879 0 0 0 0 28018 1 10.3227292
28019 TAM LLERA 697304.9 0 697304.9 17620 3.703142882 0 3.703142882 0.2327 0.6728 0.0377 0.709452675 PRI PRI -0.070233418 11.42530052 79.87575301 0 1 0.697786606 1 0 0 1 28019 2 10.01961347
28020 TAM MAINERO 485900.56 0 485900.56 2830 5.151534624 0 5.151534624 0.217 0.7532 0.009 0.720905038 PRI PRI -0.208757321 13.13894888 82.27040816 0 1 0.556537102 1 0 0 1 28020 1 10.00510296
28021 tam Mante, El 0 0 0 112602 0 0 0 0.2105 0.434 0.2338 0.768558621 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.130223951 3.311857633 60.43681581 0 0 0.199285981 0 0 0 0 28021 7 10.47046055
28022 tam Matamoros 0 0 0 418141 0 0 0 0.2942 0.5379 0.0272 0.812427496 PRI PRI -1.605685508 4.336924469 37.86195492 0 1 0.075225821 0 0 1 0 28022 7 10.97723619
28023 TAM MENDEZ 935151.19 0 935151.19 5337 5.171735394 0 5.171735394 0.1261 0.6543 0.0344 0.742648065 PRI PRI -0.281170652 24.54458293 71.09326745 0 1 0.991193554 1 0 0 1 28023 1 10.42925624
28024 tam Mier 0 0 0 6788 0 0 0 0.2752 0.5325 0.1363 0.806859749 PRI PRI -1.663703163 1.049947503 48.81287726 0 1 0.004419564 0 0 0 0 28024 5 10.89918955
28025 tam Miguel Alemán 0 0 0 25704 0 0 0 0.2157 0.593 0.1391 0.781800771 PRI PRI -1.593091841 1.325344232 44.73924051 0 1 0 0 0 0 0 28025 7 10.5669746
28026 TAM MIQUIHUANA 1377336.92 0 1377336.92 3176 6.074587847 0 6.074587847 0.2504 0.7201 0.0008 0.645496178 PRI PRI 0.386089674 12.6111817 84.62469734 0 1 0.299118388 1 0 0 1 28026 1 9.562590948
28027 tam Nuevo Ladero 0 0 0 310915 0 0 0 0.3137 0.4216 0.191 0.813115003 PRI PRI -1.725250125 3.339429299 37.76379151 0 1 0.018477719 0 0 0 0 28027 6 11.04954936
28028 TAM NUEVO MORELOS 83414.5 0 83414.5 3067 3.339230633 0 3.339230633 0.2118 0.6294 0.1329 0.708410336 PRI PRI 0.047382796 8.413064995 81.04166667 0 1 0.158134985 1 0 0 1 28028 4 10.05844177
28029 TAM OCAMPO 401297 0 401297 13303 3.439324626 0 3.439324626 0.2373 0.6645 0.0552 0.706078678 PRI PRI 0.067835962 12.43800076 78.16675575 0 1 1.121175675 1 0 0 1 28029 1 9.998126981
28030 TAM PADILLA 38352.74 0 38352.74 13677 1.336099888 0 1.336099888 0.2461 0.6592 0.0174 0.743453616 PRI PRI -0.665143573 5.928121526 72.73384764 0 1 0.251517146 0 0 0 0 28030 1 10.25898628
28031 TAM PALMILLAS 333300.96 0 333300.96 1821 5.215108725 0 5.215108725 0.1704 0.7675 0.008 0.703360289 PRI PRI -0.103610026 11.36993899 91.85059423 0 1 1.090060406 1 0 0 1 28031 1 10.12932319
28032 tam Reynosa 0 0 0 420463 0 0 0 0.4462 0.3857 0.0337 0.807301104 PAN PRI -1.634302155 4.054050777 44.64215199 0 0 0.044213165 0 1 1 0 28032 7 10.96245488
28033 tam Río Bravo 0 0 0 104229 0 0 0 0.0646 0.3108 0.1256 0.771301931 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.227787946 8.02924676 55.88885553 0 0 0.106304387 0 0 1 0 28033 7 10.63401171
28034 TAM SAN CARLOS 5121243.51 0 5121243.51 9577 6.283656478 0 6.283656478 0.1235 0.6033 0.1516 0.69767522 PRI PRI 0.218401193 22.33975037 84.63194146 0 1 0.970554453 1 0 0 1 28034 1 9.845424151
28035 TAM SAN FERNANDO 468139 0 468139 57412 2.214193895 0 2.214193895 0.243 0.4766 0.1038 0.749217409 PRI PRI -0.628127987 11.16659902 70.944121 0 1 0.247683411 0 0 0 0 28035 4 10.34596387
28036 TAM SAN NICOLAS 1855559.16 0 1855559.16 1055 7.472968997 0 7.472968997 0.167 0.7794 0.0021 0.651677133 PRI PRI 0.927305435 26.28019324 91.07142857 0 1 1.478672986 1 0 0 1 28036 1 9.637120989
28037 tam Soto La Marina 0 0 0 24231 0 0 0 0.258 0.565 0.107 0.727850412 PRI PRI -0.349880849 14.14572864 66.11652913 0 1 0.537534563 1 0 0 0 28037 3 10.27292932
28038 tam Tampico 0 0 0 295442 0 0 0 0.482 0.411 0.0304 0.820230497 Alianza (PRI-PVEM) PRI -1.897090127 0.693512151 41.31159879 0 0 0.000321552 0 0 0 0 28038 6 10.92907221
28039 TAM TULA 7058235.05 0 7058235.05 27049 5.568125207 0 5.568125207 0.2576 0.6847 0.0147 0.704022334 PRI PRI 0.046450163 15.3788755 80.10709505 0 1 0.896336279 1 0 0 1 28039 1 10.12403121
28040 tam Valle Hermoso 0 0 0 58573 0 0 0 0.1896 0.4924 0.0392 0.776511831 PAN PRI -1.253533863 7.318592339 55.92842248 0 0 0.114813993 0 1 0 0 28040 7 10.61025821
28041 TAM VICTORIA 455793.16 0 455793.16 263063 1.005267735 0 1.005267735 0.2402 0.6083 0.0258 0.825173368 PRI PRI -1.653120444 3.015220677 42.51730275 0 1 0.086101048 0 0 0 0 28041 7 11.04958916
28042 TAM VILLAGRAN 3986986.22 0 3986986.22 7005 6.345922136 0 6.345922136 0.0828 0.8754 0.0059 0.701984754 PRI PRI 0.104812303 20.31612529 83.45588235 0 1 3.327623126 1 0 0 1 28042 1 9.923065465
28043 TAM XICOTENCATL 29845.81 0 29845.81 22464 0.845269897 0 0.845269897 0.4041 0.5058 0.045 0.759176668 PAN PRI -0.635150459 8.623646209 65.17857143 0 0 0.384170228 0 1 0 0 28043 3 10.64528719
29001 tlax Amaxac de Guerrero 0 0 0 7679 0 0 0 0.1236 0.4737 0.2911 0.80617305 PRD PRD -1.435259416 1.53422502 56.96394687 1 1 0.179059773 0 0 0 0 29001 6 10.67531949
29002 TLAX APETATITLAN DE ANTONIO CARVA 59400 0 59400 11795 1.797746878 0 1.797746878 0.156 0.3141 0.2388 0.820599418 PRD PRD -1.484404515 1.22843701 51.58730159 1 1 0.101738025 0 0 0 0 29002 7 10.85007794
29003 TLAX ATLANGATEPEC 618288.46 0 618288.46 5449 4.740297437 0 4.740297437 0.1335 0.4119 0.3525 0.67769161 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.219945723 3.244947154 77.40863787 1 0 0.428518994 1 0 0 1 29003 2 9.423253836
29004 TLAX ALTZAYANCA 6232148.03 0 6232148.03 13122 6.16528945 0 6.16528945 0.0693 0.293 0.4529 0.695290401 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.003852015 3.809228863 90.55489965 1 0 0.651577503 1 0 0 1 29004 2 9.738678214
29005 TLAX APIZACO 472570.68 0 472570.68 67675 2.077307164 0 2.077307164 0.1842 0.3497 0.3018 0.821566677 PT PRD -1.6252053 0.96084446 53.38601376 1 0 0.057776136 0 0 0 1 29005 6 10.93617421 234
29006 TLAX CALPULALPAN 1721871.74 0 1721871.74 37169 3.857048825 0 3.857048825 0.1056 0.3614 0.3513 0.779339359 PVEM PRD -1.111572617 2.101228662 68.46324147 1 0 0.131426727 0 0 0 1 29006 7 10.5932144
29007 TLAX CARMEN TEQUEXQUITLA, EL 415185.32 0 415185.32 12412 3.539518165 0 3.539518165 0.0344 0.3549 0.4496 0.730457428 PRD PRD -0.336642158 4.534625811 69.22437673 1 1 0.012085079 0 0 0 1 29007 2 10.57922279
29008 TLAX CUAPIAXTLA 1929088.12 0 1929088.12 10964 5.175852939 0 5.175852939 0.0651 0.3322 0.4229 0.722364797 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.440400197 2.923048188 84.91708344 1 0 1.067584823 0 0 0 1 29008 4 10.11736226
29009 TLAX CUAXOMULCO 29701.78 0 29701.78 4255 2.076993777 0 2.076993777 0.2705 0.3106 0.3265 0.761439265 PRD PRD -0.463837648 2.343195266 78.48664688 1 1 0.41480611 1 0 0 0 29009 7 10.41005079
29010 TLAX CHIAUTEMPAN 108541.78 0 108541.78 57512 1.06031809 0 1.06031809 0.227 0.3121 0.2569 0.81189346 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.373226759 1.098590054 58.10706348 1 0 0.022082348 0 0 0 1 29010 7 10.89089177
29011 TLAX MU?OZ DE DOMINGO ARENAS 288871.12 0 288871.12 4080 4.273908781 0 4.273908781 0.0832 0.4119 0.2505 0.73454868 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.610517204 2.999504214 78.12745869 1 0 2.205882353 1 0 0 0 29011 2 9.994728594
29012 TLAX ESPA?ITA 3413694.15 0 3413694.15 7215 6.161499436 0 6.161499436 0.0778 0.2362 0.2578 0.69975187 PRD PRD -0.101729166 2.889358703 86.63414634 1 1 0.494802495 1 0 0 1 29012 5 9.695127584
29013 TLAX HUAMANTLA 2700407.26 0 2700407.26 66561 3.727388688 0 3.727388688 0.127 0.2952 0.4122 0.764063123 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.784775546 3.440284928 73.33477696 1 0 0.353134719 0 0 0 1 29013 6 10.57437053
29014 TLAX HUEYOTLIPAN 1895519.32 0 1895519.32 12664 5.015143604 0 5.015143604 0.1393 0.3348 0.3262 0.729449149 PAN PRD -0.402635242 3.186235463 79.32139995 1 0 0.126737208 0 1 0 1 29014 4 10.25159293
29015 TLAX IXTACUIXTLA DE MARIANO MATAM 502056.46 0 502056.46 30301 2.866134466 0 2.866134466 0.0953 0.4482 0.2586 0.775798151 PAN PRD -0.87436918 1.178193437 64.93238361 1 0 0.263852678 0 1 0 1 29015 4 10.54428931
29016 TLAX IXTENCO 686463.3 0 686463.3 5840 4.775293358 0 4.775293358 0.1074 0.2314 0.3172 0.760274732 PRD PRD -0.915839611 2.772902773 77.69130999 1 1 0.007705479 0 0 0 1 29016 6 10.35260812
29017 TLAX MAZATECOCHCO DE JOSE MARIA M 49500 0 49500 8357 1.934874938 0 1.934874938 0.1192 0.3063 0.4823 0.762147923 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.795488506 2.677165354 72.59326113 1 0 0 0 0 0 0 29017 7 10.75718958
29018 TLAX CONTLA DE JUAN CUAMATZI 280380 0 280380 28842 2.372226807 0 2.372226807 0.1146 0.3866 0.3441 0.779300656 PRD PRD -0.720516182 1.441133366 73.10545591 1 1 0.100374454 0 0 0 1 29018 7 10.77674257
29019 TLAX TEPETITLA DE LARDIZABAL 233245.78 0 233245.78 14313 2.850479834 0 2.850479834 0.1712 0.3005 0.172 0.784686836 PVEM PRD -1.044364783 1.201686578 66.83206107 1 0 0.121567805 0 0 0 0 29019 7 10.58883857
29020 TLAX SANCTORUM DE LAZARO CARDEN 648176.08 0 648176.08 6937 4.547938458 0 4.547938458 0.0765 0.4418 0.2839 0.73488078 PRD PRD -0.532351724 1.339935916 74.17932386 1 1 0.080726539 0 0 0 1 29020 5 10.26409998
29021 TLAX NANACAMILPA DE MARIANO ARIST 1249568.68 0 1249568.68 14605 4.460810034 0 4.460810034 0.1077 0.3637 0.3441 0.764381116 PT PRD -0.941654679 1.166643656 75.28133489 1 0 0.003765834 0 0 0 1 29021 5 10.54926997
29022 TLAX ACUAMANALA DE MIGUEL HIDALGO 29700 0 29700 4357 2.056251844 0 2.056251844 0.1534 0.2973 0.3729 0.78804318 PT PRD -0.77702334 1.130595293 69.50886767 1 0 0.006885472 0 0 0 0 29022 5 10.73408774
29023 TLAX Nativitas 0 0 0 21020 0 0 0 0.09 0.3582 0.2439 0.753091768 PAN PRD -0.781836642 1.584694173 68.61607143 1 0 0.676022835 0 1 0 0 29023 7 10.19565256
29024 TLAX PANOTLA 343760.9 0 343760.9 23391 2.753424326 0 2.753424326 0.0788 0.4485 0.2586 0.791426975 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.292868186 1.841116728 48.64051834 1 0 0.191099141 0 0 0 1 29024 5 10.61350253
29025 TLAX SAN PABLO DEL MONTE 234359.56 0 234359.56 54387 1.669424194 0 1.669424194 0.111 0.2447 0.2272 0.764709274 PRD PRD -0.87274232 3.61654879 58.91833256 1 1 0.017743211 0 0 0 1 29025 7 10.80318259
29026 TLAX SANTA CRUZ TLAXCALA 220717.78 0 220717.78 12824 2.902042575 0 2.902042575 0.2092 0.368 0.2843 0.790809941 PRI PRD -1.018861033 1.964636542 66.07182199 1 0 0.206253899 0 0 0 0 29026 5 10.73521602
29027 TLAX TENANCINGO 59400 0 59400 10142 1.925245669 0 1.925245669 0.1237 0.3237 0.3071 0.77152582 PRI PRD -1.126330584 1.785351998 55.06222671 1 0 0 0 0 0 0 29027 6 10.78336006
29028 TLAX TEOLOCHOLCO 335472 0 335472 17067 3.02801448 0 3.02801448 0.1373 0.2993 0.4061 0.785060415 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.998050532 1.635279532 64.64664958 1 0 0.008495928 0 0 0 1 29028 6 10.78889207
29029 TLAX TEPEYANCO 34164 0 34164 9006 1.567254788 0 1.567254788 0.079 0.4025 0.2911 0.795599865 PJS PRD -0.928751274 1.690712353 61.68608636 1 0 0 1 0 0 0 29029 5 10.72495019
29030 TLAX TERRENATE 4704007.37 0 4704007.37 11226 6.040321173 0 6.040321173 0.0501 0.3027 0.4386 0.697232211 Alianza (PRI-PVEM) PRD 0.121466712 5.110809588 85.81367211 1 0 0.429360413 0 0 0 1 29030 6 10.00443635
29031 TLAX TETLA DE LA SOLIDARIDAD 155789.8 0 155789.8 21753 2.099460028 0 2.099460028 0.0629 0.3642 0.4318 0.783029474 PAN PRD -0.94903959 2.822336914 68.98586524 1 0 0.288236105 0 1 0 0 29031 5 10.69476371
29032 TLAX TETLATLAHUCA 36505.78 0 36505.78 10803 1.476872029 0 1.476872029 0.0523 0.4241 0.3085 0.77626979 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.201425212 1.282171268 68.03345023 1 0 0.158752198 0 0 0 0 29032 6 10.35753355
29033 TLAX TLAXCALA 122997.58 0 122997.58 73230 0.985669935 0 0.985669935 0.1452 0.3918 0.2589 0.850989888 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.923546816 0.937560948 41.11051789 1 0 0.006008466 0 0 0 0 29033 5 11.27243979
29034 TLAX TLAXCO 5316645.46 0 5316645.46 33893 5.061743978 0 5.061743978 0.0731 0.3717 0.3974 0.732809125 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.379521996 4.213611798 74.8714247 1 0 0.796182102 1 0 0 1 29034 4 10.33606365
29035 TLAX TOCATLAN 216437.34 0 216437.34 4735 3.84396049 0 3.84396049 0.0728 0.3368 0.3722 0.771536969 PT PRD -0.58609147 0.913338997 77.66531714 1 0 0.005279831 0 0 0 0 29035 4 10.6441191
29036 TLAX TOTOLAC 59400 0 59400 16682 1.517481412 0 1.517481412 0.0674 0.4196 0.3266 0.806592561 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.50261091 0.507951866 42.59969965 1 0 0.136074811 1 0 0 0 29036 6 10.61337507
29037 TLAX ZITLALTEPEC DE TRINIDAD SANCH 616366.61 0 616366.61 7959 4.362368679 0 4.362368679 0.0685 0.3937 0.4028 0.711824726 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.19158132 3.60896543 86.04987351 1 0 0.080412112 0 0 0 1 29037 2 10.16937371
29038 TLAX TZOMPANTEPEC 246600 0 246600 9294 3.315394266 0 3.315394266 0.0978 0.3893 0.3826 0.785532926 PRI PRD -1.00804332 2.207167832 64.70191984 1 0 0.261459006 0 0 0 0 29038 6 10.64829692
29039 TLAX XALOZTOC 469371.56 0 469371.56 16857 3.361912801 0 3.361912801 0.0521 0.3224 0.4495 0.772718268 PRD PRD -0.956886224 2.216132491 73.21931968 1 1 0.065551403 0 0 0 0 29039 7 10.54637023
29040 TLAX XALTOCAN 414421.78 0 414421.78 7418 4.040716095 0 4.040716095 0.1361 0.4531 0.2303 0.725152696 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.299575347 4.076049788 80.40775733 1 0 0.429361014 1 0 0 1 29040 5 9.960723703
29041 TLAX PAPALOTLA DE XICOHTENCATL 79200 0 79200 22288 1.515892148 0 1.515892148 0.1388 0.3375 0.3541 0.801550709 PRD PRD -1.354322828 1.470255598 56.42158832 1 1 0 0 0 0 0 29041 6 10.83218428
29042 TLAX XICOHTZINCO 39600 0 39600 10226 1.583603439 0 1.583603439 0.1646 0.54 0.1794 0.811376888 PRD PRD -1.516973246 1.484029484 54.83870968 1 1 0 0 0 0 0 29042 7 10.91885827
29043 TLAX YAUHQUEMECAN 126720 0 126720 21555 1.92846085 0 1.92846085 0.1781 0.3794 0.3129 0.806286886 PRI PRD -1.071711501 1.691871456 59.78200883 1 0 0.144977963 0 0 0 0 29043 5 10.89060529
29044 TLAX ZACATELCO 174240 0 174240 31915 1.865552194 0 1.865552194 0.0977 0.2462 0.2595 0.797719126 PRD PRD -1.305612274 1.48301048 61.42444658 1 1 0.004386652 0 0 0 0 29044 5 10.74099032
29045 TLAX BENITO JUAREZ 190863.56 0 190863.56 4729 3.722319956 0 3.722319956 0.0669 0.4239 0.4095 0.745774981 PRD PRD -0.627090401 1.508071368 69.21135647 1 1 0.029604568 0 0 0 1 29045 . 10.58377299
29046 TLAX EMILIANO ZAPATA 1255882.68 0 1255882.68 3391 5.917165526 0 5.917165526 0.049 0.3736 0.4107 0.642375356 PRD PRD 0.302637507 1.982835158 95.7278481 1 1 0.449719847 1 0 0 1 29046 . 9.221130425
29047 TLAX LAZARO CARDENAS 480433.67 0 480433.67 2347 5.326424534 0 5.326424534 0.0479 0.2987 0.5165 0.70354941 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.283750976 3.161541793 89.06666667 1 0 0.034086067 1 0 0 1 29047 . 9.670344741
29048 TLAX MAGDALENA TLALTELULCO, LA 59400 0 59400 13697 1.674610495 0 1.674610495 0.2647 0.2764 0.2842 0.78150994 PAN PRD -0.905242041 2.055347574 64.22121896 1 0 0 0 1 0 1 29048 . 10.71863514
29049 TLAX San Damián Texoloc 0 0 0 4360 0 0 0 0.1162 0.3869 0.2355 0.792940948 Alianza (PRI-PVEM) PRD -1.16776439 0.299401198 52.44755245 1 0 0.03440367 0 0 0 0 29049 . 10.66123266 235
29050 TLAX SAN FRANCISCO TETLANOHCAN 608588.32 0 608588.32 9081 4.219768915 0 4.219768915 0.0569 0.4754 0.2082 0.773524699 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.860051167 1.399533489 66.24489796 1 0 0 0 0 0 1 29050 . 10.64313904
29051 TLAX SAN JERONIMO ZACUALPAN 29700 0 29700 3234 2.320785798 0 2.320785798 0.0571 0.4489 0.3519 0.779459089 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.902452511 1.431683785 58.00711744 1 0 0.105132962 0 0 0 0 29051 . 10.51360279
29052 TLAX SAN JOSE TEACALCO 507173.34 0 507173.34 4587 4.714630214 0 4.714630214 0.0746 0.3613 0.4385 0.740446456 PRD PRD -0.168368803 1.770491803 80.48484848 1 1 0.195116634 0 0 0 1 29052 . 10.53931828
29053 TLAX SAN JUAN HUACTZINCO 49500 0 49500 5547 2.294930125 0 2.294930125 0.0845 0.3303 0.3891 0.80247542 PAN PRD -1.16462139 1.461721177 57.89215686 1 0 0 0 1 0 0 29053 . 10.81186653
29054 TLAX SAN LORENZO AXOCOMANITLA 64800 0 64800 4368 2.762233089 0 2.762233089 0.0775 0.2054 0.3309 0.80055428 PRD PRD -1.084705805 0.695894224 52.56887565 1 1 0 0 0 0 0 29054 . 10.76684208
29055 TLAX SAN LUCAS TECOPILCO 49500 0 49500 2939 2.881581202 0 2.881581202 0.1034 0.3211 0.3878 0.731180468 PRD PRD -0.494244193 3.398558187 80.21978022 1 1 0.253487581 1 0 0 0 29055 . 10.02957575
29056 TLAX SANTA ANA NOPALUCAN 30000 0 30000 5851 1.812758874 0 1.812758874 0.163 0.4224 0.2726 0.782943943 PAN PRD -1.256771992 0.858663919 55.77889447 1 0 0.247820885 0 1 0 1 29056 . 10.51120954
29057 TLAX Santa Apolonia Teacalco 0 0 0 3676 0 0 0 0.049 0.339 0.213 0.779007551 Alianza (PRI-PVEM) PRD -0.779387741 2.855573861 64.68468468 1 0 0.24211099 0 0 0 0 29057 . 10.46212878
29058 TLAX SANTA CATARINA AYOMETLA 39600 0 39600 6997 1.896054676 0 1.896054676 0.05 0.256 0.4743 0.801809708 CENTRO DEMOCRATICO PRD -1.17638312 1.448645516 59.71538041 1 0 0 0 0 0 0 29058 . 10.9662993
29059 TLAX SANTA CRUZ QUILEHTLA 51480 0 51480 4883 2.44605313 0 2.44605313 0.0481 0.1621 0.6316 0.759388799 PRD PRD -0.634020743 2.62226847 75.50377834 1 1 0.114683596 0 0 0 0 29059 . 10.66131449
29060 TLAX SANTA ISABEL XILOXOXTLA 23760 0 23760 3184 2.13562237 0 2.13562237 0.0928 0.4222 0.3263 0.772650097 PRI PRD -0.574834484 2.369668246 67.21649485 1 0 0 0 0 0 0 29060 . 10.6326994
30001 VER Acajete 133859.98 0 133859.98 7514 2.934640772 0 2.934640772 0.2479 0.2982 0.0626 0.67358302 PRI PRI 0.396681175 10.95835558 88.33746898 1 1 0.646127229 1 0 0 1 30001 7 9.794118154
30002 VER Acatlán 0 0 0 2658 0 0 0 0.1427 0.4446 0.0178 0.703937382 PRV PRI -0.323122228 0.684655658 80.20565553 1 0 0.12979684 1 0 0 0 30002 7 9.925172961
30003 VER Acayucan 0 0 0 78243 0 0 0 0.5917 0.3174 0.0381 0.736307783 PAN PRI -0.228929474 9.911342018 72.15720386 1 0 0.431028974 0 1 1 0 30003 7 10.2359293
30004 VER Actopan 307058.5 113000 420058.5 39354 2.17503264 1.353609139 2.457350878 0.3253 0.3198 0.1091 0.717983574 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.307739042 2.384603588 76.724931 1 0 0.197438634 1 0 1 0 30004 6 10.22195833
30005 VER Acula 90160 151368 241528 5011 2.944039778 3.440647052 3.8958847 0.4308 0.4872 0.0245 0.678746783 PAN PRI 0.730369973 12.54019293 80.98782138 1 0 0.612652165 0 1 1 1 30005 4 10.06729573
30006 VER Acultzingo 47600 0 47600 17785 1.301937469 0 1.301937469 0.1817 0.4865 0.173 0.670323575 PRI PRI 0.679319998 16.92073171 83.18697402 1 1 0.628619623 1 0 1 1 30006 5 9.766988636
30007 VER Camarón de Tejeda 149280 0 149280 5613 3.31764922 0 3.31764922 0.4992 0.4477 0.0113 0.675339997 PAN PRI 0.381670565 5.817075353 88.005997 1 0 0.469445929 1 1 1 1 30007 4 9.733375372
30008 VER Alpatláhuac 309600 0 309600 8573 3.61397753 0 3.61397753 0.374 0.5074 0.0216 0.607666388 PAN PRI 1.225339356 9.575344077 92.05384281 1 0 0.88183833 1 1 0 1 30008 3 9.361790772
30009 VER Alto Lucero de Gutiérrez Barrios 186970 0 186970 27188 2.063938361 0 2.063938361 0.1449 0.3365 0.1048 0.696863335 PRI PRI -0.087733141 2.392024106 83.80566802 1 1 0.19438723 1 0 1 1 30009 6 10.10830258
30010 VER Altotonga 651228.17 0 651228.17 53241 2.582615793 0 2.582615793 0.1465 0.4328 0.175 0.678581275 PRI PRI 0.642281172 26.76350517 83.561351 1 1 0.418098834 1 0 0 1 30010 4 10.13643098
30011 VER Alvarado 178971.43 0 178971.43 49499 1.529454325 0 1.529454325 0.2803 0.457 0.0215 0.76820139 PAN PRI -0.643072816 6.535424782 60.84528632 1 0 0.217681165 0 1 1 0 30011 6 10.62613243
30012 VER Amatitlán 0 0 0 7228 0 0 0 0.4774 0.3975 0.0179 0.704378616 PAN PRI 0.086996234 4.56506611 62.45689655 1 0 0.779607084 1 1 1 1 30012 6 10.16385937
30013 VER Naranjos Amatlán 0 71583 71583 26377 0 1.312066814 1.312066814 0.3033 0.492 0.0774 0.779670623 PRI PRI -0.92109261 10.56211548 61.99451679 1 1 0.177237745 0 0 1 0 30013 7 10.3924463
30014 VER Amatlán de los Reyes 7425.28 0 7425.28 36823 0.183693851 0 0.183693851 0.3973 0.3434 0.0307 0.740216342 PAN PRI 0.02732611 5.34949098 74.60619014 1 0 0.455286098 0 1 0 1 30014 7 10.37234017
30015 VER Angel R. Cabada 249000 0 249000 32119 2.169330312 0 2.169330312 0.2706 0.4412 0.1884 0.692948215 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.076115088 13.7470197 77.56430446 1 0 0.338273296 1 0 1 1 30015 . 10.04490486
30016 VER Antigua, La 0 80500 80500 23389 0 1.491057195 1.491057195 0.2999 0.4213 0.0566 0.790954434 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -1.205366499 1.708702763 59.20974802 1 0 0.023087776 0 0 1 0 30016 7 10.64493187
30017 VER Apazapan 50000 0 50000 3611 2.697769529 0 2.697769529 0.1679 0.4888 0.1539 0.722917746 PRI PRI -0.049995361 2.782415136 90.05791506 1 1 0.207698698 1 0 0 1 30017 5 9.948647448
30018 VER Aquila 0 0 0 1776 0 0 0 0.4749 0.3274 0.1199 0.57994645 PAN PRI 1.51406084 8.148148148 94.60431655 1 0 0.13795045 1 1 0 1 30018 5 9.259057214
30019 VER Astacinga 0 0 0 5381 0 0 0 0.2446 0.4551 0.0707 0.502213923 PRI PRI 1.965903283 21.9604147 81.41891892 1 1 1.607507898 1 0 0 1 30019 3 8.781872541
30020 VER Atlahuilco 63432.7 0 63432.7 8054 2.183342556 0 2.183342556 0.0995 0.2496 0.4205 0.514707886 PRI PRI 1.909184067 15.78023081 90.35049762 1 1 0.697169109 1 0 1 1 30020 6 8.821298164
30021 VER Atoyac 2256218.33 0 2256218.33 22619 4.612630388 0 4.612630388 0.3725 0.481 0.0523 0.774206222 PRI PRI -0.451266829 7.611595234 69.75515464 1 1 0.39612715 0 0 0 0 30021 7 10.63176682
30022 VER Atzacan 401569.6 0 401569.6 16998 3.203742716 0 3.203742716 0.307 0.4707 0.0432 0.684264831 PAN PRI 0.585107317 11.60371224 88.17458975 1 0 0.076185434 0 1 0 1 30022 6 10.25677297
30023 VER Atzalan 3795495.86 0 3795495.86 48179 4.379260941 0 4.379260941 0.3327 0.4771 0.1034 0.640645989 PAN PRI 1.113089104 30.80167895 91.03709568 1 0 0.77606426 1 1 1 1 30023 4 9.63050756
30024 VER Tlaltetela 762811 0 762811 13339 4.063653725 0 4.063653725 0.2463 0.4983 0.0681 0.662375643 PRI PRI 0.88222034 8.253489249 92.71278663 1 1 0.268385936 1 0 0 1 30024 5 10.08063977
30025 VER Ayahualulco 315394.26 0 315394.26 20230 2.808825609 0 2.808825609 0.2987 0.3808 0.1118 0.577098303 PRI PRI 1.204170752 6.244393501 91.77704194 1 1 0.206623826 1 0 0 1 30025 3 9.532735268
30026 VER Banderilla 150000 0 150000 16433 2.315301318 0 2.315301318 0.1904 0.2595 0.125 0.802386677 PRI PRI -1.200464535 1.385624149 62.1147541 1 1 0.265319783 0 0 1 1 30026 7 10.86791185
30027 VER Benito Juárez 447318.71 0 447318.71 16237 3.351633983 0 3.351633983 0.0989 0.4402 0.2946 0.612175204 PRI PRI 1.075163742 16.06535058 89.45201955 1 1 1.184332081 1 0 1 1 30027 7 9.080912156
30028 VER Boca del Río 0 0 0 135804 0 0 0 0.4733 0.3046 0.027 0.845576119 PAN PRI -1.747436126 0.461726664 44.01281836 1 0 0.00279815 0 1 1 0 30028 7 11.26859166
30029 VER Calcahualco 439478.7 0 439478.7 11072 3.706051213 0 3.706051213 0.284 0.4554 0.0463 0.570803745 PAN PRI 1.464175515 13.01818182 92.24222586 1 0 1.357478324 1 1 0 1 30029 5 9.219487812
30030 VER Camerino Z. Mendoza 987429 0 987429 39308 3.262713031 0 3.262713031 0.2543 0.3065 0.2324 0.794040436 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -1.115304218 1.909160893 57.07693472 1 0 0.024040908 0 0 1 0 30030 6 10.82822693
30031 VER Carrillo Puerto 33600 0 33600 14628 1.193002265 0 1.193002265 0.2398 0.482 0.0982 0.612531221 PRI PRI 1.59309506 31.95323246 90.16994335 1 1 1.360746514 1 0 0 1 30031 5 9.542501002
30032 VER Catemaco 797168.52 0 797168.52 45383 2.921297226 0 2.921297226 0.2335 0.429 0.2571 0.7005086 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.010791769 12.67277528 81.58104485 1 0 0.220677346 0 0 1 1 30032 7 10.04321944
30033 VER Cazones 0 0 0 23839 0 0 0 0.3123 0.4648 0.0432 0.680704033 PRI PRI 0.833181241 15.73447284 85.70814836 1 1 0.644322329 1 0 1 1 30033 3 9.716902499 236
30034 VER Cerro Azul 0 0 0 24729 0 0 0 0.2906 0.4155 0.1731 0.811959262 PAN PRI -1.194558955 6.029393804 58.74845105 1 0 0.04832383 0 1 1 0 30034 7 10.86127099
30035 VER Citlaltépetl 0 0 0 11268 0 0 0 0.4501 0.5093 0.0167 0.668804274 PAN PRI 0.913149512 23.17497103 87.54876463 1 0 0.394923678 1 1 0 1 30035 7 9.702565833
30036 VER Coacoatzintla 225000 0 225000 7301 3.460022619 0 3.460022619 0.1646 0.4467 0.0834 0.697130627 PAN PRI 0.464584473 20.43085476 84.27468509 1 0 0.428708396 0 1 0 1 30036 6 10.24098179
30037 VER Coahuitlán 97242.66 0 97242.66 6876 2.717494123 0 2.717494123 0.577382375 PAN PRI 1.521506851 12.43977223 89.33957358 1 0 0.562100058 1 1 1 1 30037 3 9.111996277
30038 VER Coatepec 140961.96 0 140961.96 73536 1.070525146 0 1.070525146 0.3381 0.2837 0.0887 0.788466282 PAN PRI -0.967136559 2.286071205 67.16845878 1 0 0.220504243 0 1 1 0 30038 6 10.93479192
30039 VER Coatzacoalcos 0 0 0 267212 0 0 0 0.2888 0.4333 0.1682 0.814810283 PRI PRI -1.409870757 2.277953681 55.34093319 1 1 0.062085535 0 0 1 0 30039 6 10.87952962
30040 VER Coatzintla 0 0 0 39189 0 0 0 0.1282 0.3833 0.3877 0.763186234 PRI PRI -0.660985016 10.46019741 64.72251949 1 1 0.7465105 0 0 1 1 30040 7 10.3543418
30041 VER Coetzala 244071 0 244071 1834 4.898445909 0 4.898445909 0.1765 0.5336 0.0952 0.629867909 PRI PRI 1.045517395 18.25657895 94.8757764 1 1 15.63794984 1 0 0 1 30041 5 9.427258539
30042 VER Colipa 133574.06 0 133574.06 6196 3.116094721 0 3.116094721 0.239 0.4144 0.1319 0.698171711 PAN PRI 0.698835727 21.4436677 88.48223897 1 0 2.790510006 1 1 1 1 30042 4 10.18618756
30043 VER Comapa 2304 0 2304 17094 0.126442443 0 0.126442443 0.4845 0.4342 0.0198 0.636950309 PAN PRI 1.26343677 12.80984367 95.07968127 1 0 0.699075699 1 1 1 1 30043 7 9.686566216
30044 VER Córdoba 1099668.42 0 1099668.42 177288 1.9744592 0 1.9744592 0.3899 0.3153 0.0285 0.801690056 PRI PRI -1.150538101 1.674680721 60.63742849 1 1 0.179058932 0 0 1 0 30044 6 10.75774138
30045 VER Cosamaloapan de Carpio 0 0 0 54185 0 0 0 0.5538 0.3422 0.0308 0.769457245 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.774261643 4.531841555 59.86534911 1 0 0.308111101 0 0 1 0 30045 7 10.60984845
30046 VER Cosautlán de Carvajal 1160480.64 0 1160480.64 15303 4.341641244 0 4.341641244 0.2153 0.2842 0.1501 0.6908459 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.519102569 6.43737234 92.64404797 1 0 0.745278704 1 0 0 1 30046 6 10.24349793
30047 VER Coscomatepec 649096.93 42744 691840.93 42003 2.800543386 0.701929303 2.860555332 0.3851 0.4747 0.0295 0.653271921 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.778992457 8.25867052 83.29626335 1 0 0.35021308 0 0 0 1 30047 3 10.11549534
30048 VER Cosoleacaque 0 0 0 97437 0 0 0 0.4528 0.305 0.1595 0.764860953 PRI PRI -0.691324276 8.056686016 64.64541026 1 1 0.422580744 0 0 1 0 30048 7 10.30515598
30049 VER Cotaxtla 0 0 0 18920 0 0 0 0.2657 0.3912 0.1993 0.681199236 PAN PRI 0.586665033 12.36681686 79.96648669 1 0 0.792019027 1 1 1 1 30049 6 9.894996198
30050 VER Coxquihui 0 0 0 14423 0 0 0 0.2821 0.3417 0.1715 0.591488136 PAN PRI 1.755149096 45.08944108 89.14410719 1 0 0.168480899 1 1 1 1 30050 6 9.300382368
30051 VER Coyutla 548133.15 0 548133.15 21105 3.294788909 0 3.294788909 0.0904 0.414 0.3457 0.623764509 PRI PRI 1.267466308 21.58067743 89.09151748 1 1 0.085524757 1 0 1 1 30051 6 9.533718697
30052 VER Cuichapa 4725 0 4725 10849 0.361529947 0 0.361529947 0.2889 0.3801 0.2052 0.746142518 PRI PRI -0.064922366 5.761926818 71.76587961 1 1 0.539681077 0 0 0 1 30052 5 10.53081783
30053 VER Cuitláhuac 0 0 0 23260 0 0 0 0.3527 0.4346 0.0439 0.751659437 PAN PRI -0.585831246 3.967085318 63.50823332 1 0 0.642734308 0 1 0 0 30053 7 10.44513945
30054 VER Chacaltianguis 453462.58 0 453462.58 11731 3.68021871 0 3.68021871 0.4089 0.4585 0.0362 0.711040363 PRI PRI 0.149789176 10.41989331 76.65317139 1 1 0.940243798 1 0 1 1 30054 7 10.15922991
30055 VER Chalma 226520.6 0 226520.6 12902 2.920847853 0 2.920847853 0.3139 0.3666 0.2468 0.645320388 PRV PRI 0.955645565 14.06663553 85.24634543 1 0 0.447217486 1 0 1 1 30055 4 9.51622347
30056 VER Chiconamel 223820.4 0 223820.4 6646 3.546089912 0 3.546089912 0.468 0.3996 0.0761 0.589835266 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.663417249 26.60522738 90.71170084 1 0 0.993078543 1 0 1 1 30056 5 9.155150655
30057 VER Chiconquiaco 693857.54 0 693857.54 12981 3.997315516 0 3.997315516 0.3793 0.3742 0.0746 0.62098305 PAN PRI 1.245244638 25.67599158 91.29200189 1 0 0.649025499 1 1 1 1 30057 5 9.682633488
30058 VER Chicontepec 1782507.2 0 1782507.2 58735 3.44515993 0 3.44515993 0.1003 0.3969 0.179 0.666522616 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.715840497 9.926867282 86.5891377 1 0 0.819954031 1 0 1 1 30058 5 9.359544513
30059 VER Chinameca 0 0 0 14105 0 0 0 0.4295 0.4401 0.0823 0.724120857 PRI PRI -0.153564356 9.515324305 73.67351547 1 1 0.136121943 1 0 1 0 30059 6 10.06307769
30060 VER Chinampa de Gorostiza 0 0 0 14035 0 0 0 0.312 0.5502 0.0404 0.673159804 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.887355473 22.46840041 88.96984925 1 0 0.261845387 1 0 1 1 30060 5 9.61437079
30061 VER Choapas, Las 353859.98 0 353859.98 73077 1.765122735 0 1.765122735 0.2529 0.4703 0.1312 0.710311918 PAN PRI 0.556273285 34.45073644 74.49388753 1 0 0.191989272 0 1 1 1 30061 6 10.22711911
30062 VER Chocamán 47808.2 0 47808.2 15130 1.425473765 0 1.425473765 0.3091 0.4647 0.073 0.687800753 PRI PRI 0.28245354 9.453725802 82.58928571 1 1 0.050231328 0 0 1 1 30062 7 10.14509964
30063 VER Chontla 926458.07 0 926458.07 15072 4.134667568 0 4.134667568 0.4231 0.489 0.015 0.675995499 PRI PRI 0.914718457 28.03738318 89.11564626 1 1 0.839304671 1 0 1 1 30063 5 9.498744259
30064 VER Chumatlán 804683.76 0 804683.76 3438 5.459822833 0 5.459822833 0.2443 0.247 0.1919 0.575045491 PAN PRI 1.736545427 28.04309843 92.57362356 1 0 0.142524724 1 1 1 1 30064 5 9.118869744
30065 VER Emiliano Zapata 193958.46 0 193958.46 44580 1.677245227 0 1.677245227 0.291 0.3616 0.0892 0.7529297 PAN PRI -0.54556804 3.126700526 74.43928182 1 0 0.29688201 1 1 1 0 30065 6 10.28534815
30066 VER Espinal 758860.55 0 758860.55 23876 3.489922407 0 3.489922407 0.2178 0.3764 0.2917 0.650099956 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.03135471 15.56924115 88.06571106 1 0 0.51599933 1 0 1 1 30066 7 9.510866891
30067 VER Filomeno Mata 55656.11 0 55656.11 10824 1.815136914 0 1.815136914 0.2614 0.3938 0.1258 0.531414858 PRI PRI 2.115058805 14.96483826 89.24111431 1 1 0.291019956 0 0 1 1 30067 7 9.682759279
30068 VER Fortín 121879.8 0 121879.8 46053 1.293770992 0 1.293770992 0.3476 0.2966 0.0801 0.785890419 PRI PRI -0.966820333 4.236843256 61.80819833 1 1 0.343517252 0 0 0 0 30068 6 10.68644748
30069 VER Gutiérrez Zamora 0 0 0 26413 0 0 0 0.1916 0.3193 0.3378 0.739947545 PRV PRI -0.126913929 10.54776779 79.82970253 1 0 0.446181804 0 0 1 1 30069 6 10.12790902
30070 VER Hidalgotitlán 484849.65 0 484849.65 18205 3.319002531 0 3.319002531 0.4367 0.4522 0.0646 0.672384541 PAN PRI 1.017603911 21.27706707 90.88612164 1 0 1.474320242 1 1 1 1 30070 7 9.708464163
30071 VER Huatusco 1495834.82 0 1495834.82 46477 3.502080185 0 3.502080185 0.4976 0.3851 0.0164 0.739231233 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.107522706 11.29298726 79.96011396 1 0 0.199345913 0 0 0 1 30071 7 10.52447885
30072 VER Huayacocotla 578359.65 0 578359.65 18093 3.495474736 0 3.495474736 0.1143 0.5915 0.1524 0.668266516 PRI PRI 0.822549672 41.34599274 77.68924303 1 1 1.027745537 1 0 1 1 30072 4 9.897607365
30073 VER Hueyapan de Ocampo 3514561.59 0 3514561.59 39795 4.492188062 0 4.492188062 0.5984 0.2545 0.0475 0.672491324 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.526698758 18.25087355 81.31241084 1 0 0.17828873 1 0 1 1 30073 6 9.866444961
30074 VER Huiloapan 0 0 0 5733 0 0 0 0.1969 0.3878 0.2557 0.771798896 PRV PRI -0.555230319 3.482237074 68.22810591 1 0 0.040118612 0 0 1 0 30074 6 10.53061911
30075 VER Ignacio de la Llave 0 0 0 17753 0 0 0 0.275 0.5442 0.0217 0.670320832 PAN PRI 0.765239543 16.31680472 83.02624232 1 0 0.454007773 1 1 1 1 30075 4 9.87080169
30076 VER Ilamatlán 456940.17 0 456940.17 12956 3.590952754 0 3.590952754 0.3342 0.4564 0.0288 0.5167348 PAN PRI 2.073057033 29.94943602 87.56692445 1 0 1.138854585 1 1 1 1 30076 4 8.993633814
30077 VER Isla 294925 0 294925 38847 2.150827271 0 2.150827271 0.4207 0.4303 0.0366 0.728669339 PRI PRI -0.131021009 9.579705638 75.98781991 1 1 0.539810024 0 0 1 0 30077 7 10.35232357 237
30078 VER Ixcatepec 324140.4 0 324140.4 12863 3.265738046 0 3.265738046 0.3732 0.5127 0.0237 0.655916621 PAN PRI 1.121841295 24.65166965 91.60467588 1 0 1.329783099 1 1 1 1 30078 4 9.479135104
30079 VER Ixhuacán de los Reyes 358539.84 0 358539.84 9517 3.65515771 0 3.65515771 0.2533 0.4074 0.1703 0.614469231 PAN PRI 0.904922928 8.927622489 93.74006991 1 0 0.469685825 1 1 0 1 30079 3 9.447420114
30080 VER Ixhuatlán del Café 1216525.22 0 1216525.22 19945 4.127037517 0 4.127037517 0.4365 0.3861 0.0723 0.674700572 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.767003022 10.51941503 90.21568864 1 0 0.289796942 1 0 0 1 30080 7 10.02963062
30081 VER Ixhuatlancillo 0 0 0 11914 0 0 0 0.2808 0.3715 0.0394 0.662535154 PAN PRI 0.357032386 15.14613955 76.0904685 1 0 0.096525097 0 1 0 1 30081 5 9.95201113
30082 VER Ixhuatlán del Sureste 0 0 0 13294 0 0 0 0.0979 0.5105 0.311 0.733450989 PAN PRI -0.235295887 13.889735 65.26961411 1 0 0.14179329 0 1 1 0 30082 7 10.2076238
30083 VER Ixhuatlán de Madero 1317795.42 0 1317795.42 49216 3.324163417 0 3.324163417 0.1009 0.3046 0.2132 0.607320044 PRI PRI 1.322842405 16.47342699 89.96853461 1 1 0.736650683 1 0 1 1 30083 5 9.191254661
30084 VER Ixmatlahuacan 891911.03 0 891911.03 6047 5.000561049 0 5.000561049 0.4693 0.4078 0.0194 0.679781084 PRI PRI 0.586257623 21.92851205 79.72097658 1 1 0.456424673 1 0 1 1 30084 7 10.00494348
30085 VER Ixtaczoquitlán 1525688.7 0 1525688.7 56896 3.325589636 0 3.325589636 0.3956 0.3671 0.0674 0.766530582 PAN PRI -0.596503425 5.588942308 71.28811627 1 0 0.260475253 0 1 0 0 30085 7 10.60113863
30086 VER Jalacingo 0 0 0 33399 0 0 0 0.1135 0.2797 0.3982 0.676674505 PRI PRI 0.535210874 12.0974602 89.8324127 1 1 0.323662385 1 0 0 1 30086 5 10.08429661
30087 VER Xalapa 718645.5 471 719116.5 390590 1.043767902 0.001205142 1.044192428 0.3064 0.2645 0.1292 0.832682941 PRI PRI -1.669855502 0.974393954 48.65483436 1 1 0.007322256 0 0 1 0 30087 7 11.11016905
30088 VER Jalcomulco 0 0 0 4416 0 0 0 0.0839 0.354 0.4924 0.671571359 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.453291606 3.701180745 90.9252669 1 0 0.014719203 1 0 0 1 30088 7 9.784849983
30089 VER Jáltipan 0 0 0 37764 0 0 0 0.483 0.3374 0.128 0.7496769 PAN PRI -0.546687991 7.984415446 70.83501738 1 0 0.457711048 0 1 1 0 30089 7 10.10838649
30090 VER Jamapa 0 0 0 9969 0 0 0 0.4472 0.4836 0.0112 0.714329246 PAN PRI 0.315546892 11.59551922 75.05376344 1 0 1.82315177 1 1 1 1 30090 7 10.08279264
30091 VER Jesús Carranza 290363 0 290363 25424 2.519374326 0 2.519374326 0.3155 0.4192 0.1736 0.690177088 PAN PRI 0.587579082 13.56676558 82.80615206 1 0 2.711021082 1 1 1 1 30091 6 9.908133594
30092 VER Xico 464462.33 0 464462.33 28762 2.84190903 0 2.84190903 0.1154 0.3276 0.1599 0.731587072 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.274647011 5.641798367 75.50117392 1 0 0.242333635 0 0 0 0 30092 7 10.54168533
30093 VER Jilotepec 45000 0 45000 13025 1.494003365 0 1.494003365 0.2477 0.5439 0.0756 0.752854839 PRI PRI -0.306021037 3.713998919 79.43539631 1 1 0.186180422 0 0 1 0 30093 4 10.43095035
30094 VER Juan Rodríguez Clara 0 0 0 33495 0 0 0 0.516 0.4228 0.0154 0.699114978 PRI PRI 0.121607031 10.46281289 82.49843176 1 1 0.23242275 1 0 1 1 30094 7 10.04832336
30095 VER Juchique de Ferrer 361815.86 0 361815.86 18971 2.999328299 0 2.999328299 0.1114 0.3841 0.1264 0.667858968 PAN PRI 0.654739134 9.597490296 90.01046025 1 0 0.94090981 1 1 1 1 30095 6 9.991277268
30096 VER Landero y Coss 0 0 0 1432 0 0 0 0.4939 0.459 0.0227 0.704548393 PRI PRI -0.171928801 1.63004961 87.23958333 1 1 0 1 0 0 1 30096 7 9.9305262
30097 VER Lerdo de Tejada 0 0 0 20161 0 0 0 0.389 0.3546 0.081 0.777971179 PRV PRI -1.18340763 3.216608304 59.23355462 1 0 0.221963196 0 0 1 0 30097 . 10.53057295
30098 VER Magdalena 0 0 0 2327 0 0 0 0.2389 0.5247 0.1214 0.604558376 PAN PRI 1.156993504 7.790492958 92.33128834 1 0 1.13450795 1 1 0 1 30098 5 9.177222502
30099 VER Maltrata 50000 0 50000 14709 1.481440744 0 1.481440744 0.2375 0.457 0.0988 0.700522458 PAN PRI 0.159548835 7.802536853 82.18039599 1 0 0.418791216 0 1 1 1 30099 5 10.15922909
30100 VER Manlio Fabio Altamirano 292112.45 0 292112.45 20580 2.720900389 0 2.720900389 0.4465 0.3825 0.0409 0.716747773 PAN PRI 0.044467159 5.209706557 78.18012999 1 0 0.456997085 1 1 0 1 30100 7 10.07160606
30101 VER Mariano Escobedo 0 0 0 28622 0 0 0 0.3322 0.3994 0.1097 0.746889802 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.375601007 6.801451164 66.80539933 1 0 0.198274055 0 0 0 0 30101 5 10.52512971
30102 VER Martínez de la Torre 461056 0 461056 119166 1.58289331 0 1.58289331 0.4073 0.2914 0.1537 0.762101584 PAN PRI -0.46945585 6.258474576 68.9173084 1 0 0.15776312 0 1 1 0 30102 7 10.49500141
30103 VER Mecatlán 230686.71 0 230686.71 10345 3.14842519 0 3.14842519 0.234 0.3584 0.1904 0.538035644 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 2.291787091 40.2481923 90.56325568 1 0 0.520541324 1 0 1 1 30103 7 9.330645939
30104 VER Mecayapan 537659.71 0 537659.71 15210 3.593169262 0 3.593169262 0.3604 0.3915 0.1232 0.602661012 PRI PRI 1.588690128 26.56239645 85.85365854 1 1 0.454635108 0 0 1 1 30104 5 9.511249394
30105 VER Medellín 0 0 0 35171 0 0 0 0.3535 0.4089 0.0261 0.747401235 PAN PRI -0.292667905 7.751937984 67.13538005 1 0 0.542776719 0 1 1 0 30105 7 10.36289209
30106 VER Miahuatlán 65800 0 65800 3807 2.90602366 0 2.90602366 0.0582 0.4936 0.3447 0.727555999 PRI PRI 0.290578376 3.43189018 92.28215768 1 1 0.299448385 0 0 1 1 30106 7 10.50461607
30107 VER Minas, Las 1725687.31 0 1725687.31 2582 6.506311495 0 6.506311495 0.1611 0.3449 0.3509 0.615726677 PRI 1.260288413 41.63920923 87.57309942 1 0 0.205267235 1 0 0 1 30107 5 9.394228432
30108 VER Minatitlán 0 0 0 153001 0 0 0 0.3005 0.4447 0.1202 0.793131002 PRI PRI -0.755267031 12.79013874 59.10496306 1 1 0.376206691 0 0 1 0 30108 7 10.65580388
30109 VER Misantla 1034551.55 0 1034551.55 60771 2.891691464 0 2.891691464 0.2874 0.5225 0.0748 0.734648365 PAN PRI -0.019048295 12.18230062 79.99125619 1 0 0.348850603 1 1 1 1 30109 6 10.1962445
30110 VER Mixtla de Altamirano 395000 0 395000 8368 3.875434389 0 3.875434389 0.0818 0.5634 0.0463 0.418465027 PRI PRI 2.883533824 67.79436552 93.05501366 1 1 1.380855641 1 0 0 1 30110 2 8.768718751
30111 VER Moloacán 0 0 0 16755 0 0 0 0.0956 0.6288 0.1941 0.720133442 PRI PRI 0.061844123 20.83207718 73.53706112 1 1 0.465532677 1 0 1 1 30111 6 10.12376582
30112 VER Naolinco 200000 0 200000 18097 2.489193739 0 2.489193739 0.3727 0.4081 0.0753 0.746021997 PAN PRI -0.432058848 3.669161175 80.92214246 1 0 0.207216666 1 1 0 0 30112 7 10.52262057
30113 VER Naranjal 0 0 0 4038 0 0 0 0.3076 0.5279 0.0204 0.671576303 PAN PRI 0.762967153 6.035767511 88.27448368 1 0 0.255076771 1 1 0 1 30113 5 9.662766307
30114 VER Nautla 307432.7 0 307432.7 9798 3.477450986 0 3.477450986 0.099 0.3917 0.4052 0.728078489 PRI PRI 0.080595067 10.57880127 82.06166303 1 1 0.181669729 1 0 1 1 30114 5 10.14457114
30115 VER Nogales 1231200 50000 1281200 30945 3.708356498 0.961558477 3.747207046 0.3549 0.3557 0.1032 0.785413526 PRI PRI -0.946227387 2.538796182 65.27470413 1 1 0.07949588 0 0 1 0 30115 7 10.62627625
30116 VER Oluta 45025 0 45025 13282 1.47931242 0 1.47931242 0.5517 0.3485 0.0284 0.720516199 PRI PRI -0.355960987 8.799085017 74.8364486 1 1 0.191612709 0 0 0 0 30116 7 10.04018788
30117 VER Omealca 125730.8 0 125730.8 22085 1.901068259 0 1.901068259 0.2746 0.4545 0.0838 0.697858167 PRI PRI 0.425868194 9.989038093 81.22913505 1 1 0.484491736 1 0 0 1 30117 5 10.10396476
30118 VER Orizaba 0 0 0 118593 0 0 0 0.5182 0.2337 0.0545 0.823621124 PAN PRI -1.742469523 0.876029806 50.39125042 1 0 0.006998727 0 1 1 0 30118 6 10.82559072
30119 VER Otatitlán 194627 0 194627 5236 3.642074284 0 3.642074284 0.3335 0.3098 0.2205 0.747222914 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.231705391 7.263969171 74.04113396 1 0 0.317035905 0 0 1 0 30119 6 10.38751075
30120 VER Oteapan 454216 0 454216 12137 3.64868422 0 3.64868422 0.4523 0.3288 0.1633 0.671575604 PRI PRI 0.406019849 7.28295953 82.74778635 1 1 0.016478537 0 0 0 1 30120 7 9.55438219
30121 VER Ozuluama de Mascareñas 0 0 0 24394 0 0 0 0.338 0.4268 0.1873 0.698574658 PRI PRI 0.581865263 37.45863666 82.0142122 1 1 0.573706649 1 0 1 1 30121 4 9.968249252 238
30122 VER Pajapan 362291.75 0 362291.75 14071 3.286437497 0 3.286437497 0.3403 0.4249 0.1236 0.593351951 PAN PRI 1.3613847 18.34336486 92.69112293 1 0 0.622201691 0 1 1 1 30122 7 9.476242552
30123 VER Pánuco 0 0 0 90657 0 0 0 0.4324 0.3994 0.1001 0.762436923 PRI PRI -0.407615096 16.43127224 66.96254155 1 1 0.441333819 0 0 1 0 30123 4 10.50368081
30124 VER Papantla 514534.69 0 514534.69 170304 1.391598246 0 1.391598246 0.1442 0.3318 0.3258 0.719223435 PAN PRI 0.285812993 18.86806992 76.36026985 1 0 0.379321684 1 1 1 1 30124 6 10.09111239
30125 VER Paso del Macho 0 0 0 26567 0 0 0 0.3198 0.3242 0.2875 0.719891578 PRI PRI 0.102329996 9.583286022 76.92558039 1 1 1.164226296 1 0 1 1 30125 5 10.32676997
30126 VER Paso de Ovejas 40000 0 40000 30791 0.832509434 0 0.832509434 0.2749 0.3164 0.3063 0.742523473 PAN PRI -0.441314956 3.043990573 68.91432106 1 0 0.391997662 1 1 1 0 30126 7 10.24935806
30127 VER Perla, La 111000 0 111000 17980 1.970397325 0 1.970397325 0.2413 0.5895 0.0506 0.569463569 PAN PRI 1.498779068 12.86093688 87.95085216 1 0 1.110400445 1 1 0 1 30127 2 9.54731384
30128 VER Perote 626427.13 0 626427.13 54365 2.527536453 0 2.527536453 0.1629 0.4324 0.0596 0.766852716 PAN PRI -0.512027455 3.413092038 78.37101747 1 0 0.135749103 0 1 0 1 30128 7 10.81027478
30129 VER Platón Sánchez 490937.6 0 490937.6 17509 3.368645161 0 3.368645161 0.4905 0.2225 0.2459 0.674465531 PAN PRI 0.409378554 19.36131178 76.31359466 1 0 0.279570507 0 1 1 1 30129 5 9.734008169
30130 VER Playa Vicente 475933 0 475933 49388 2.364302025 0 2.364302025 0.4289 0.4402 0.0591 0.663410282 PAN PRI 0.741585493 13.55034528 83.80057584 1 0 0.649145541 1 1 1 1 30130 7 9.72270338
30131 VER Poza Rica de Hidalgo 0 0 0 152838 0 0 0 0.3057 0.3779 0.1885 0.826459027 PAN PRI -1.506257268 2.777228049 52.56895137 1 0 0.038373965 0 1 1 1 30131 7 10.96840143
30132 VER Vigas de Ramírez, Las 0 0 0 14161 0 0 0 0.1596 0.2809 0.1066 0.719792976 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.100129233 6.628221558 80.03507014 1 0 0.316714921 0 0 0 1 30132 5 10.30663829
30133 VER Pueblo Viejo 0 0 0 50329 0 0 0 0.2758 0.2201 0.3953 0.790013603 PAN PRI -0.892461055 7.984646448 57.65232038 1 0 0.166206362 0 1 1 0 30133 7 10.63893197
30134 VER Puente Nacional 105373.09 0 105373.09 18999 1.878891452 0 1.878891452 0.2765 0.377 0.2165 0.758088001 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.446945998 3.200765632 67.5395178 1 0 0.299489447 1 0 1 0 30134 7 10.33977848
30135 VER Rafael Delgado 50000 0 50000 14730 1.480338542 0 1.480338542 0.4073 0.432 0.0636 0.703350854 PAN PRI 0.273247559 13.27741408 82.78012472 1 0 0.386625933 0 1 0 1 30135 7 10.17965623
30136 VER Rafael Lucio 0 0 0 5342 0 0 0 0.1904 0.5032 0.0894 0.73195378 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.314219452 3.506444276 79.83281087 1 0 0.630849869 0 0 1 1 30136 5 10.15132733
30137 VER Reyes, Los 197432.7 0 197432.7 4195 3.872529588 0 3.872529588 0.2441 0.5462 0.0131 0.540785671 PRI PRI 1.927422819 36.81698879 90.38461538 1 1 0.613825983 1 0 0 1 30137 3 8.903013011
30138 VER Río Blanco 47432.7 0 47432.7 39327 0.791230922 0 0.791230922 0.4057 0.2914 0.0894 0.821748204 PAN PRI -1.557667353 1.028113679 56.77064995 1 0 0.023775015 0 1 1 0 30138 7 10.87000234
30139 VER Saltabarranca 0 0 0 5684 0 0 0 0.1244 0.363 0.4706 0.706555266 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.047263755 8.865248227 75.65683646 1 0 0.487332864 0 0 1 1 30139 . 10.22160135
30140 VER San Andrés Tenejapan 0 0 0 2214 0 0 0 0.3736 0.5508 0.0041 0.594518715 PAN PRI 1.153602717 4.303086997 89.73561431 1 0 1.14498645 1 1 0 1 30140 4 9.038987042
30141 VER San Andrés Tuxtla 1846742.07 0 1846742.07 142343 2.63719041 0 2.63719041 0.2124 0.3746 0.2941 0.689258925 PRI PRI 0.346515582 11.26885537 79.69269004 1 1 0.392326985 1 0 1 1 30141 . 10.15496023
30142 VER San Juan Evangelista 0 0 0 32645 0 0 0 0.6508 0.261 0.0321 0.675985915 PAN PRI 0.602358646 11.79496658 85.95041322 1 0 2.005207536 1 1 1 1 30142 3 9.808955309
30143 VER Santiago Tuxtla 1278939.83 0 1278939.83 54539 3.196630426 0 3.196630426 0.431 0.3095 0.193 0.662105024 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.669055629 19.28373639 83.54378541 1 0 0.910999468 1 0 1 1 30143 . 9.858938687
30144 VER Sayula de Alemán 0 0 0 27958 0 0 0 0.5604 0.2993 0.0689 0.67735666 PRI PRI 0.408706217 11.90664842 85.29886914 1 1 0.455147006 1 0 1 1 30144 6 9.806044394
30145 VER Soconusco 398405 96912 495317 11467 3.576371571 2.246160998 3.788611532 0.4344 0.4635 0.0576 0.712381136 PRI PRI 0.076408338 11.60502504 75.43954558 1 1 0.683265021 0 0 1 1 30145 6 10.06965016
30146 VER Sochiapa 173400 0 173400 3105 4.040335489 0 4.040335489 0.4587 0.4808 0.0221 0.662505927 PRI PRI 0.591222028 9.9669967 90.71129707 1 1 0.608695652 1 0 0 1 30146 7 9.606445217
30147 VER Soledad Atzompa 662400 0 662400 16392 3.723521337 0 3.723521337 0.0623 0.412 0.3611 0.535433307 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.773580496 4.314565483 90.75060533 1 0 0.499938995 1 0 0 1 30147 5 9.324619303
30148 VER Soledad de Doblado 1266631.87 0 1266631.87 27198 3.862218549 0 3.862218549 0.4129 0.4391 0.0499 0.718180355 PAN PRI -0.011638029 8.632108632 75.99349291 1 0 0.912015589 1 1 1 1 30148 6 10.18767172
30149 VER Soteapan 3207612.26 0 3207612.26 27486 4.768137796 0 4.768137796 0.4292 0.3712 0.0599 0.559460928 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.982999465 23.87163332 91.53204093 1 0 0.128610929 0 0 1 1 30149 4 9.655691835
30150 VER Tamalín 1094197.62 0 1094197.62 11589 4.558255862 0 4.558255862 0.3965 0.563 0.0099 0.697365898 PRI PRI 0.578010839 18.81257073 87.9615731 1 1 0.824488739 1 0 1 1 30150 6 9.815102704
30151 VER Tamiahua 174960 105000 279960 26306 2.034830366 1.607733427 2.454656955 0.1511 0.4684 0.0176 0.701025825 PRI PRI 0.56648352 14.02327006 87.23615595 1 1 0.934767734 1 0 1 1 30151 3 9.791447946
30152 VER Tampico Alto 0 0 0 12643 0 0 0 0.2371 0.2047 0.4948 0.714480899 PAN PRI 0.277818567 18.29112916 80.80113771 1 0 0.3132168 1 1 1 1 30152 5 9.967265469
30153 VER Tancoco 81168 0 81168 6254 2.637525708 0 2.637525708 0.2134 0.4078 0.3159 0.684770219 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.415354329 16.28095161 87.41220962 1 0 1.948353054 1 0 1 1 30153 6 9.782375453
30154 VER Tantima 0 0 0 13455 0 0 0 0.5221 0.42 0.0078 0.67365635 PAN PRI 0.843768202 20.59877557 92.05397301 1 0 1.589371981 1 1 1 1 30154 5 9.60959332
30155 VER Tantoyuca 2731767.53 0 2731767.53 94829 3.394753358 0 3.394753358 0.5228 0.367 0.033 0.672763831 PAN PRI 1.187278711 61.30492194 84.31583613 1 0 0.591011189 1 1 1 1 30155 7 9.720067859
30156 VER Tatatila 220022.84 0 220022.84 4881 3.830322816 0 3.830322816 0.2722 0.4962 0.0624 0.607338291 PRV PRI 1.351447158 24.20274551 91.37466307 1 0 0.955746773 1 0 0 1 30156 5 9.397911787
30157 VER Castillo de Teayo 119664 175000 294664 19551 1.962993065 2.297667903 2.777051029 0.2579 0.5282 0.0676 0.68588165 PRI PRI 0.686612861 11.95568549 89.17642945 1 1 0.42913406 1 0 1 1 30157 5 9.730955014
30158 VER Tecolutla 622187.44 0 622187.44 25681 3.227936232 0 3.227936232 0.0976 0.4658 0.2 0.703044424 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.579707931 15.37827657 86.83538426 1 0 0.356294537 1 0 1 1 30158 4 9.979189279
30159 VER Tehuipango 218065.4 0 218065.4 17640 2.59241367 0 2.59241367 0.2494 0.3006 0.1853 0.404596586 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 3.040101438 50.43594513 80.03976143 1 0 0.54223356 1 0 0 1 30159 5 8.673860861
30160 VER Temapache 357085.8 0 357085.8 102946 1.497091039 0 1.497091039 0.1343 0.481 0.0636 0.709257903 PAN PRI 0.398844954 13.03315684 81.4792176 1 0 0.382822062 1 1 1 1 30160 7 9.901219698
30161 VER Tempoal 2894387.4 0 2894387.4 36359 4.389570647 0 4.389570647 0.3818 0.4039 0.1282 0.689370047 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.789556294 41.36259108 81.78828549 1 0 1.175087324 1 0 1 1 30161 6 10.00553316
30162 VER Tenampa 231600 0 231600 5900 3.695215273 0 3.695215273 0.438 0.5105 0.0052 0.633108323 PAN PRI 1.170794965 14.07684461 94.3187067 1 0 0.645762712 1 1 0 1 30162 7 9.622471841
30163 VER Tenochtitlán 70000 94745 164745 5603 2.602193796 2.885341976 3.414541235 0.3822 0.5253 0.0659 0.6473566 PAN PRI 0.774592651 17.3438339 93.74247894 1 0 0.627342495 1 1 0 1 30163 7 9.59103744
30164 VER Teocelo 0 0 0 14900 0 0 0 0.1165 0.3319 0.3559 0.745960591 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.485430031 2.252466825 74.08684747 1 0 0.172483221 0 0 0 0 30164 7 10.43479067
30165 VER Tepatlaxco 883421.93 0 883421.93 7844 4.732893937 0 4.732893937 0.401 0.3642 0.0409 0.643712458 PAN PRI 1.181347199 12.51442493 91.66398455 1 0 0.278556859 1 1 0 1 30165 7 9.537457407 239
30166 VER Tepetlán 0 0 0 8455 0 0 0 0.0704 0.364 0.0282 0.63588618 PRI PRI 0.574897291 17.66243022 86.61129568 1 1 0.21289178 1 0 0 1 30166 5 9.77292375
30167 VER Tepetzintla 918379.22 0 918379.22 13754 4.216146053 0 4.216146053 0.1863 0.4346 0.0614 0.704163172 PRI PRI 0.564202634 13.45012094 88.66563627 1 1 0.559473608 1 0 1 1 30167 4 9.814738736
30168 VER Tequila 489574.59 0 489574.59 11958 3.73626808 0 3.73626808 0.2245 0.4945 0.0847 0.561037901 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.870037596 35.278826 91.27633209 1 0 0.354156213 1 0 1 1 30168 4 9.410841612
30169 VER José Azueta 115943.68 0 115943.68 24506 1.74593129 0 1.74593129 0.4232 0.3558 0.0447 0.687773954 PAN PRI 0.500445182 11.14391144 82.74575399 1 0 0.198726842 1 1 1 1 30169 . 9.974903217
30170 VER Texcatepec 361112.19 0 361112.19 9051 3.711068714 0 3.711068714 0.0483 0.3463 0.5223 0.508901484 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 2.269321601 46.42975756 87.20930233 1 0 0.164622694 1 0 1 1 30170 7 8.903351063
30171 VER Texhuacán 222865.4 0 222865.4 4642 3.892037457 0 3.892037457 0.1951 0.4028 0.1042 0.57753837 PRI PRI 1.40301796 37.29588504 85.2360515 1 1 1.009263249 1 0 0 1 30171 3 9.058964253
30172 VER Texistepec 1124860.87 0 1124860.87 19066 4.094315601 0 4.094315601 0.5123 0.4083 0.0346 0.690483549 PRI PRI 0.516519055 21.8381113 88.62963608 1 1 0.657190811 1 0 1 1 30172 5 9.877963279
30173 VER Tezonapa 1885965.32 0 1885965.32 51006 3.636937584 0 3.636937584 0.2833 0.4024 0.1606 0.657028074 PAN PRI 1.103999918 29.90519739 84.42606941 1 0 0.67737129 1 1 1 1 30173 6 9.785424846
30174 VER Tierra Blanca 0 0 0 89382 0 0 0 0.3268 0.3137 0.0836 0.741690974 PAN PRI -0.203161929 12.54848895 67.25427935 1 0 0.519791457 1 1 1 0 30174 7 10.33405368
30175 VER Tihuatlán 47520 351648 399168 81088 0.461234034 1.674592858 1.77878431 0.2382 0.4435 0.1931 0.712994484 PAN PRI 0.29790692 13.79476951 78.28710688 1 0 0.258854578 1 1 1 1 30175 6 10.00765944
30176 VER Tlacojalpan 258188 0 258188 4642 4.036362127 0 4.036362127 0.5359 0.3729 0.013 0.742428405 PAN PRI -0.016886665 7.418788411 73.6 1 0 0.126023266 0 1 1 1 30176 7 10.73731406
30177 VER Tlacolulan 1446620.77 0 1446620.77 8899 5.097179435 0 5.097179435 0.0756 0.3156 0.4849 0.626838488 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.247764772 32.73796066 92.69115442 1 0 0.449488707 1 0 0 1 30177 5 9.451885222
30178 VER Tlacotalpan 0 0 0 14946 0 0 0 0.3411 0.4663 0.0508 0.72395265 PRI PRI -0.194145279 11.92124915 70.9238617 1 1 0.199718988 0 0 1 0 30178 . 10.22828473
30179 VER Tlacotepec de Mejía 0 0 0 3624 0 0 0 0.5255 0.4187 0.0148 0.690733445 PRI PRI 0.518329205 14.63076069 93.35793358 1 1 0.078642384 1 0 1 1 30179 7 9.817520909
30180 VER Tlachichilco 726142.09 0 726142.09 11067 4.198903849 0 4.198903849 0.2532 0.4419 0.1999 0.581527073 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.585949242 33.36655191 90.13583441 1 0 1.477816933 1 0 1 1 30180 4 9.152174276
30181 VER Tlalixcoyan 116085 577500 693585 36610 1.428121041 2.819852638 2.992990195 0.257 0.5565 0.0309 0.708006503 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.360994672 13.46269968 80.18583422 1 0 0.639033051 1 0 1 1 30181 6 10.10490422
30182 VER Tlalnelhuayocan 270000 45000 315000 11484 3.199120845 1.59300265 3.347426181 0.2363 0.4132 0.073 0.696418439 PAN PRI 0.217888814 5.908770694 80.82901554 1 0 0.601706722 1 1 0 1 30182 5 9.900700811
30183 VER Tlapacoyan 0 0 0 51877 0 0 0 0.2797 0.3329 0.124 0.741416083 PAN PRI -0.238637333 7.082581621 78.01843078 1 0 0.095996299 0 1 1 0 30183 7 10.58870083
30184 VER Tlaquilpa 0 0 0 6263 0 0 0 0.2155 0.3353 0.2731 0.543435789 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 1.453705411 18.05375648 79.79917307 1 0 1.027462877 1 0 0 1 30184 7 8.771519399
30185 VER Tlilapan 0 0 0 3955 0 0 0 0.3371 0.4024 0.0688 0.672781743 PRI PRI 0.575344222 10.77313054 80.8681672 1 1 0.627054362 0 0 0 1 30185 3 9.843715274
30186 VER Tomatlán 0 0 0 6092 0 0 0 0.5676 0.3058 0.0384 0.738175658 PAN PRI -0.118619336 6.145987807 83.07162007 1 0 0.242941563 0 1 1 0 30186 7 10.34874394
30187 VER Tonayán 175000 0 175000 4839 3.615353918 0 3.615353918 0.423 0.3973 0.0411 0.622700345 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI 0.847765652 13.1661442 92.02797203 1 0 0.28621616 1 0 0 1 30187 7 9.32886563
30188 VER Totutla 494698 0 494698 14952 3.528879145 0 3.528879145 0.492 0.461 0.0124 0.675268976 PAN PRI 0.61197453 7.9191295 91.54524195 1 0 0.349785982 1 1 1 1 30188 7 10.03929551
30189 VER Túxpam 49935.6 0 49935.6 126616 0.332454301 0 0.332454301 0.3198 0.319 0.0502 0.783683402 PAN PRI -0.797301147 8.346228162 60.51860959 1 0 0.223668415 0 1 1 0 30189 7 10.5144934
30190 VER Tuxtilla 0 0 0 2210 0 0 0 0.3319 0.5011 0.0586 0.735289248 PAN PRI -0.100989148 4.549590537 79.25033467 1 0 0.174208145 1 1 0 1 30190 6 10.24934658
30191 VER Ursulo Galván 0 0 0 27684 0 0 0 0.2121 0.4374 0.0477 0.785093818 PRI PRI -1.203409086 1.472786264 56.09704418 1 1 0.023298656 0 0 1 0 30191 7 10.5674014
30192 VER Vega de Alatorre 56111.04 0 56111.04 18771 1.38360095 0 1.38360095 0.085 0.4479 0.3818 0.74997103 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.480575467 5.792814114 77.20510894 1 0 0.153161792 0 0 1 0 30192 5 10.49494187
30193 VER Veracruz 648633.43 0 648633.43 457377 0.883006616 0 0.883006616 0.5539 0.2491 0.0334 0.836897073 PAN PRI -1.649926415 1.329196575 44.64249072 1 0 0.009958962 0 1 1 0 30193 7 11.14177764
30194 VER Villa Aldama 0 0 0 7991 0 0 0 0.1315 0.3765 0.1555 0.669168302 PAN PRI 0.312087653 7.004922378 87.83958603 1 0 0.026905268 1 1 1 1 30194 5 9.717062514
30195 VER Xoxocotla 594080.52 0 594080.52 4401 4.912563859 0 4.912563859 0.1663 0.5679 0.1114 0.552344398 PRI PRI 1.625332698 14.56985382 87.8 1 1 0.603271984 1 0 0 1 30195 2 9.122044237
30196 VER Yanga 200080 0 200080 16389 2.580836972 0 2.580836972 0.3974 0.4036 0.0227 0.755271969 PRI PRI -0.511427005 3.804112888 69.44236527 1 1 0.207151138 1 0 0 0 30196 7 10.44412713
30197 VER Yecuatla 350570.3 0 350570.3 12500 3.368867835 0 3.368867835 0.33 0.353 0.2162 0.678608811 PRV PRI 0.63937959 16.54044473 90.58206345 1 0 1.3472 1 0 1 1 30197 7 9.963222293
30198 VER Zacualpan 578281.33 0 578281.33 6993 4.427171029 0 4.427171029 0.0128 0.3524 0.2558 0.594394599 PAN PRI 1.557541167 52.93269924 89.36585366 1 0 4.054769055 1 1 1 1 30198 5 9.4613248
30199 VER Zaragoza 367876 0 367876 8945 3.740675557 0 3.740675557 0.1184 0.4551 0.3536 0.664139648 PRI PRI 0.766459974 15.93925759 84.31623932 1 1 0.648965903 0 0 1 1 30199 7 9.961684658
30200 VER Zentla 0 0 0 12339 0 0 0 0.56 0.3653 0.0166 0.682016205 PAN PRI 0.533844377 13.17164789 90.96715328 1 0 0.497203987 1 1 1 1 30200 5 9.794678867
30201 VER Zongolica 3089137.42 0 3089137.42 39814 4.364234609 0 4.364234609 0.227 0.3028 0.1604 0.609394836 PAN PRI 1.523922709 49.89424866 86.87016517 1 0 1.50462149 1 1 0 1 30201 7 9.596512978
30202 VER Zontecomatlán de López y Fuentes 1527425.36 0 1527425.36 12339 4.826619693 0 4.826619693 0.253 0.4122 0.1061 0.538215271 PAN PRI 2.063846596 42.56498004 93.8221709 1 0 0.978199206 1 1 1 1 30202 7 8.947700796
30203 VER Zozocolco de Hidalgo 97604.56 0 97604.56 12607 2.168149576 0 2.168149576 0.366 0.3952 0.0987 0.585037367 PAN PRI 2.002176198 58.90761 92.43183083 1 0 0.251447608 1 1 1 1 30203 7 9.376885914
30204 VER Agua Dulce 0 0 0 44100 0 0 0 0.1986 0.3751 0.2853 0.776104102 PAN PRI -0.90782729 7.01882989 58.18812703 1 0 0.116213152 0 1 1 0 30204 7 10.35903376
30205 VER Higo, El 0 0 0 18446 0 0 0 0.3875 0.4193 0.1282 0.758266457 PAN PRI -0.553911243 10.38606454 66.29059829 1 0 0.553778597 1 1 1 0 30205 5 10.43529144
30206 VER Nanchital de Lázaro Cárdenas del Río 0 0 0 27218 0 0 0 0.1812 0.5173 0.2452 0.829655025 PRI PRI -1.600100175 3.067439371 42.25759768 1 1 0.077154824 0 0 1 0 30206 7 10.98387308
30207 VER Tres Valles 0 0 0 44215 0 0 0 0.3121 0.3447 0.1369 0.732653708 Coalición (PRD-CDPPN-PT PRI -0.167436213 8.642200579 67.47022324 1 0 0.389799842 0 0 1 0 30207 7 10.29905426
30208 VER Carlos A. Carrillo 0 0 0 22858 0 0 0 0.5438 0.2994 0.0156 0.752455843 PAN PRI -0.809989468 5.169671262 58.08148948 1 0 0.192930265 0 1 1 0 30208 . 10.37278366
30209 VER Tatahuicapan de Juárez 504754.78 0 504754.78 12488 3.723744175 0 3.723744175 0.2085 0.4841 0.2314 0.623352749 PRI PRI 1.193187888 15.42986061 83.23773104 1 1 0.443625881 0 0 1 1 30209 . 9.652520558 240
30210 VER Uxpanapa 629592.61 0 629592.61 23461 3.326319756 0 3.326319756 0.3537 0.378 0.1562 0.639244453 PAN PRI 1.040138301 26.93398659 88.25350037 1 0 0.086100337 1 1 0 1 30210 . 9.351054826
31001 YUC ABALA 1229703.16 0 1229703.16 5230 5.464360848 0 5.464360848 0.4035 0.5312 0.0068 0.66078381 PRI PAN 0.48690272 5.981092032 88.32826748 0 0 0.91873805 1 0 0 1 31001 2 9.757354568
31002 YUC ACANCEH 750348.41 0 750348.41 13166 4.060294249 0 4.060294249 0.5085 0.4164 0.0065 0.691376483 PRI PAN -0.104850353 2.99132288 80.92461474 0 0 0.461036002 0 0 0 1 31002 1 9.759230276
31003 YUC AKIL 562705.8 0 562705.8 9413 4.10725495 0 4.10725495 0.3274 0.5392 0.095 0.663356255 PRI PAN 0.108513637 5.936463793 88.65814696 0 0 0.631042176 0 0 0 1 31003 4 9.748686551
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31006 YUC BUCTZOTZ 1104200.77 0 1104200.77 7959 4.939755779 0 4.939755779 0.4192 0.5509 0.0093 0.691854345 PAN PAN 0.145178773 7.947775383 88.87206662 0 1 0.682246513 0 1 0 1 31006 4 9.969613601
31007 YUC CACALCHEN 257134.58 0 257134.58 6286 3.73542698 0 3.73542698 0.2535 0.5337 0.0093 0.689057241 PRI PAN -0.060642102 1.934452438 84.144427 0 0 0.608495068 0 0 0 1 31007 6 9.709907644
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31010 YUC CANTAMAYEC 351829.3 0 351829.3 2085 5.134285938 0 5.134285938 0.4775 0.4955 0.0045 0.602334624 PAN PAN 1.063219313 19.17148362 95.03816794 0 1 0.865707434 1 1 0 1 31010 1 9.348555482
31011 YUC CELESTUN 419265.14 0 419265.14 6065 4.250331125 0 4.250331125 0.2825 0.6224 0.0347 0.711756108 PAN PAN -0.265466897 7.243494116 82.71128271 0 1 0.88211047 0 1 0 1 31011 1 9.976958264
31012 YUC CENOTILLO 316291.33 0 316291.33 3445 4.530572783 0 4.530572783 0.4236 0.5649 0.002 0.702381669 PAN PAN 0.115478274 7.690032535 91.38943249 0 1 0.661828737 0 1 0 1 31012 4 10.03021587
31013 YUC CONKAL 200852.99 0 200852.99 7620 3.309033119 0 3.309033119 0.3609 0.5833 0.0161 0.741967945 PRI PAN -0.528762342 1.413100898 70.6835115 0 0 0.300524934 0 0 1 1 31013 2 10.0988355
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31016 YUC CHACSINKIN 319221.85 0 319221.85 2369 4.91081216 0 4.91081216 0.4413 0.5423 0.0022 0.613696671 PAN PAN 1.061041117 13.33617384 93.75780275 0 1 0.873786408 1 1 0 1 31016 1 9.353824806
31017 YUC CHANKOM 851503.95 0 851503.95 4016 5.36142303 0 5.36142303 0.3312 0.5428 0.0835 n.d PRI PAN 1.052707711 18.40321366 93.81132075 0 0 0.948705179 1 0 0 1 31017 1 0
31018 YUC CHAPAB 440481.78 0 440481.78 2800 5.064586223 0 5.064586223 0.4693 0.4701 0.0244 0.66042114 PAN PAN 0.556667866 4.623655914 89.17793965 0 1 0.644642857 1 1 0 1 31018 . 9.526794509
31019 YUC CHEMAX 2201404.62 0 2201404.62 25085 4.485911405 0 4.485911405 0.3484 0.5182 0.0962 0.581345943 PRI PAN 1.264870215 21.88115232 82.21859706 0 0 0.73529998 0 0 0 1 31019 4 9.406126648
31020 YUC CHICXULUB PUEBLO 330555.05 0 330555.05 3503 4.557695036 0 4.557695036 0.434 0.5279 0.0054 0.702162 PRI PAN -0.061500827 3.699455119 79.40298507 0 0 0.520982015 0 0 1 1 31020 1 9.892855969
31021 YUC CHICHIMILA 1001125.56 0 1001125.56 6561 5.034269418 0 5.034269418 0.3907 0.4833 0.0951 0.615381362 PRI PAN 0.939394899 18.57033051 88.63755918 0 0 0.700350556 0 0 0 1 31021 2 9.423632319
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31023 YUC CHOCHOLA 640884.71 0 640884.71 4057 5.068716156 0 5.068716156 0.3646 0.5719 0.0027 0.696749 PAN PAN 0.042779557 4.60852329 81.28724672 0 1 0.814641361 0 1 0 1 31023 1 9.960447048
31024 YUC CHUMAYEL 96945.6 0 96945.6 2868 3.549689524 0 3.549689524 0.4857 0.4785 0.0031 0.625363115 PAN PAN 0.862986053 8.134642356 93.50541216 0 1 0.690376569 0 1 0 1 31024 2 9.662000558
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31026 YUC DZEMUL 293609.52 0 293609.52 3150 4.545519661 0 4.545519661 0.2505 0.6973 0.0284 0.699163823 PRI PAN -0.024909448 1.662935721 84.08488064 0 0 0.658730159 0 0 1 1 31026 1 9.978369042
31027 YUC DZIDZANTUN 662811.13 0 662811.13 7877 4.444357124 0 4.444357124 0.4166 0.5283 0.0249 0.763765993 PRI PAN -0.908636361 1.455566905 69.03825527 0 0 0.362447632 0 0 1 1 31027 2 10.37301293
31028 YUC DZILAM DE BRAVO 250577.18 0 250577.18 2414 4.652069504 0 4.652069504 0.5255 0.4463 0.0054 0.741339066 PAN PAN -0.510256119 3.481543624 79.02173913 0 1 0.362468931 1 1 1 1 31028 6 10.07610789
31029 YUC DZILAM GONZALEZ 463312.55 0 463312.55 5854 4.383832634 0 4.383832634 0.4152 0.5515 0.0029 0.709193643 PAN PAN -0.098711257 5.496209511 88.81278539 0 1 0.687564059 0 1 0 1 31029 1 10.08921422
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31036 YUC HOMUN 617036.04 0 617036.04 6112 4.624530063 0 4.624530063 0.3427 0.5146 0.1061 0.663602321 PRI PAN 0.078136134 3.415996058 89.342723 0 0 0.948134817 0 0 0 1 31036 3 9.58175065
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31040 YUC IZAMAL 820955.17 0 820955.17 23006 3.602351435 0 3.602351435 0.4452 0.4548 0.0469 0.702101522 PAN PAN -0.240084675 2.732957278 78.46093852 0 1 0.489220203 0 1 0 1 31040 2 9.964035789
31041 YUC KANASIN 84204.58 0 84204.58 39191 1.146948164 0 1.146948164 0.3493 0.5389 0.0227 0.730477042 PAN PAN -0.640226618 3.937372853 70.84928884 0 1 0.280549106 0 1 0 1 31041 6 10.1675239
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31044 YUC KINCHIL 1120664.55 0 1120664.55 5534 5.315692244 0 5.315692244 0.3893 0.5308 0.0336 0.658636706 PAN PAN 0.374725095 2.29215936 89.09875877 0 1 0.814058547 0 1 0 1 31044 2 9.553445661
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31046 YUC MAMA 71587.34 0 71587.34 2720 3.307577855 0 3.307577855 0.5369 0.411 0.0239 0.65752366 PRI PAN 0.631751181 3.803545052 93.68530021 0 0 0.626838235 0 0 0 1 31046 3 9.537824791
31047 YUC MANI 236690.87 0 236690.87 4664 3.946394891 0 3.946394891 0.3165 0.6384 0.0178 0.647717557 PRI PAN 0.677913897 2.54474876 92.23300971 0 0 0.470626072 0 0 0 1 31047 2 9.659337196
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31049 YUC MAYAPAN 330286.44 0 330286.44 2484 4.897582719 0 4.897582719 0.5042 0.4875 0.0048 0.574349983 PAN PAN 1.305964319 14.03651116 94.31578947 0 1 0.778985507 1 1 0 1 31049 6 9.251135423
31050 YUC MERIDA 7157600.15 0 7157600.15 705055 2.41160382 0 2.41160382 0.4964 0 0.0437 0.8207684 PAN PAN -1.571815307 1.323448749 53.00523531 0 1 0.09758104 0 1 1 1 31050 7 10.91529097
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31052 YUC MOTUL 882123.48 0 882123.48 29485 3.43132894 0 3.43132894 0.4814 0.4315 0.0179 0.715036247 PRI PAN -0.257085283 2.992663368 76.64206978 0 0 0.491605901 0 0 1 1 31052 4 10.02110006
31053 YUC MUNA 488285.8 0 488285.8 11449 3.776175168 0 3.776175168 0.4074 0.5067 0.0442 0.717826203 PAN PAN -0.443075411 3.332747098 81.78237322 0 1 0.404402131 0 1 0 1 31053 6 10.04225103
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31055 YUC OPICHEN 336544.93 0 336544.93 5279 4.170559094 0 4.170559094 0.3073 0.6459 0.0156 0.672348029 PAN PAN 0.274555591 4.247619048 89.5868704 0 1 0.668687251 0 1 0 1 31055 1 9.64194177
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31057 YUC PANABA 290325.04 0 290325.04 7802 3.643139593 0 3.643139593 0.4163 0.4353 0.1236 0.707353649 PAN PAN -0.161359725 6.515837104 89.46515397 0 1 0.435144835 0 1 0 1 31057 6 10.02140762
31058 YUC PETO 2019425.62 0 2019425.62 21284 4.563097263 0 4.563097263 0.4189 0.5099 0.0225 0.687775133 PAN PAN 0.024120772 11.57690304 80.44522742 0 1 0.385735764 0 1 0 1 31058 5 9.881980893
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31060 YUC QUINTANA ROO 151822.87 0 151822.87 993 5.036258348 0 5.036258348 0.102 0.4923 0.3801 0.686271161 PRI PAN 0.129493673 9.979633401 74.85207101 0 0 0.886203424 1 0 0 1 31060 . 9.909085737
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31062 YUC SACALUM 493756.53 0 493756.53 3909 4.846646638 0 4.846646638 0.4014 0.5497 0.009 0.685738945 PAN PAN 0.18075458 6.964790542 85.87755102 0 1 0.808390893 0 1 0 1 31062 1 9.683125788
31063 YUC SAMAHIL 1107232.81 0 1107232.81 4354 5.542448869 0 5.542448869 0.3273 0.6358 0.0035 0.660039142 PRI PAN 0.569438223 1.986143187 88.97108272 0 0 0.945107947 1 0 0 1 31063 3 9.544423817
31064 YUC SANAHCAT 292569.79 0 292569.79 1452 5.310711964 0 5.310711964 0.5081 0.4612 0.0029 0.657600023 PRI PAN 0.541916097 4.411764706 87.01067616 0 0 0.612947658 1 0 0 1 31064 3 9.471200917
31065 YUC SAN FELIPE 180052.47 0 180052.47 1838 4.594726669 0 4.594726669 0.5798 0.3494 0.0213 0.734001713 PAN PAN -0.421864242 10.70840198 75.89576547 0 1 0.274755169 1 1 0 1 31065 2 10.07624143
31066 YUC SANTA ELENA 230966.8 0 230966.8 3489 4.207651922 0 4.207651922 0.4156 0.5591 0.0016 0.644710576 PAN PAN 0.649178938 4.655172414 89.43862988 0 1 0.60189166 0 1 0 1 31066 1 9.494981866
31067 YUC SEYE 255870.64 0 255870.64 8275 3.463261696 0 3.463261696 0.4143 0.5431 0.0086 0.678632787 PRI PAN -0.053622539 3.439474964 83.78822756 0 0 0.508761329 0 0 0 1 31067 3 9.694933824
31068 YUC SINANCHE 663548.71 0 663548.71 3039 5.390643215 0 5.390643215 0.3834 0.5877 0.0099 0.724736263 PRI PAN 0.041786467 3.624875291 86.88946015 0 0 0.427772294 1 0 1 1 31068 3 10.28688028
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31070 YUC SUCILA 370391.95 0 370391.95 3874 4.570679076 0 4.570679076 0.3894 0.5623 0.0086 0.716014682 PRI PAN -0.138538892 5.703125 88.24742268 0 0 0.629839959 0 0 0 1 31070 5 10.02428669
31071 YUC SUDZAL 684347.21 0 684347.21 1527 6.107389217 0 6.107389217 0.5421 0.4375 0.0068 0.675529508 PAN PAN 0.719958185 7.834101382 92.25352113 0 1 0.782580223 1 1 0 1 31071 1 9.919708671
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31076 YUC TECOH 1152747.88 0 1152747.88 14380 4.396462854 0 4.396462854 0.4261 0.4567 0.0537 0.649211643 PAN PAN 0.423856427 4.149493538 86.22957354 0 1 0.6418637 0 1 0 1 31076 1 9.502336112
31077 YUC TEKAL DE VENEGAS 539476.47 0 539476.47 2310 5.457624432 0 5.457624432 0.4683 0.496 0.0066 0.663961845 PAN PAN 0.628983671 5.244755245 93.17851959 0 1 0.701298701 1 1 0 1 31077 7 9.864585219
31078 YUC TEKANTO 178834 0 178834 3889 3.84981929 0 3.84981929 0.3876 0.548 0.0142 0.685280275 PAN PAN 0.312921432 3.988603989 87.51902588 0 1 0.830547699 0 1 0 1 31078 4 9.757463344
31079 YUC TEKAX 2035865.02 0 2035865.02 34802 4.08595121 0 4.08595121 0.4502 0.4648 0.0233 0.691478599 PAN PAN 0.056722741 8.06108472 79.17393372 0 1 0.563186024 0 1 0 1 31079 6 9.859405798
31080 YUC TEKIT 566229.83 0 566229.83 8464 4.218015554 0 4.218015554 0.4708 0.4815 0.0212 0.632799543 PAN PAN 0.152844387 3.293306384 92.40139211 0 1 0.531663516 0 1 0 1 31080 5 9.498692449
31081 YUC TEKOM 1017888.97 0 1017888.97 2660 5.949769845 0 5.949769845 0.4682 0.482 0.0283 0.641764917 PAN PAN 0.720580018 12.71282633 86.18988903 0 1 0.894736842 1 1 0 1 31081 1 9.503943553
31082 YUC TELCHAC PUEBLO 67973.59 0 67973.59 3302 3.072025567 0 3.072025567 0.3676 0.6043 0.0023 0.749778039 PRI PAN -0.306378066 2.568022012 79.85837923 0 0 0.49061175 0 0 1 1 31082 2 10.34186766
31083 YUC TELCHAC PUERTO 429094.72 0 429094.72 1594 5.599139021 0 5.599139021 0.4086 0.5545 0.0092 0.743837226 PRI PAN -0.419700637 2.935420744 77.55102041 0 0 0.539523212 1 0 1 1 31083 1 10.38115977
31084 YUC TEMAX 724514.2 0 724514.2 6396 4.738617812 0 4.738617812 0.393 0.5825 0.0061 0.669919801 PAN PAN 0.231804073 3.751987281 90.48295455 0 1 0.797373358 0 1 0 1 31084 3 9.695867089
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31086 YUC TEPAKAN 283119.36 0 283119.36 2126 4.899107442 0 4.899107442 0.2129 0.5634 0.183 0.643236733 PRI PAN 0.542503865 7.790973872 90.3125 0 0 0.679680151 1 0 0 1 31086 1 9.627469337
31087 YUC TETIZ 581818.33 0 581818.33 4201 4.938030183 0 4.938030183 0.4907 0.4679 0.0089 0.629624107 PRI PAN 0.798910735 3.717026379 89.08263836 0 0 0.793858605 0 0 0 1 31087 7 9.510170439 242
31088 YUC TEYA 144192.22 0 144192.22 1926 4.328970707 0 4.328970707 0.2812 0.7018 0.0012 0.67731827 PRI PAN 0.41884129 6.171548117 92.81767956 0 0 0.672377985 1 0 0 1 31088 1 9.7209422
31089 YUC TICUL 317292.33 0 317292.33 32776 2.368431824 0 2.368431824 0.4632 0.4357 0.0512 0.736203004 PAN PAN -0.574422581 2.6504914 77.31713324 0 1 0.42210764 0 1 0 1 31089 6 10.1957072
31090 YUC TIMUCUY 344387.79 0 344387.79 5883 4.086639705 0 4.086639705 0.4496 0.5028 0.0056 0.624202448 PAN PAN 0.793614038 3.33276363 86.51949272 0 1 0.660377358 0 1 0 1 31090 2 9.483437504
31091 YUC TINUM 1552367.29 0 1552367.29 9533 5.09889903 0 5.09889903 0.3273 0.5527 0.0862 0.678708852 PRD PAN 0.154632993 7.352316192 84.697733 0 0 0.586384139 1 0 0 1 31091 3 9.703462927
31092 YUC TIXCACALCUPUL 1432224.31 0 1432224.31 5289 5.60504084 0 5.60504084 0.2014 0.7094 0.0599 0.615913309 PRI PAN 0.956019833 20.89295936 90.57324841 0 0 0.9292872 1 0 0 1 31092 1 9.347629259
31093 YUC TIXKOKOB 302357.5 0 302357.5 15281 3.034303717 0 3.034303717 0.5022 0.4079 0.0375 0.744707293 PAN PAN -0.678422171 2.253169546 72.4309118 0 1 0.412603887 0 1 0 1 31093 6 10.17580647
31094 YUC TIXMEHUAC 1441308.42 0 1441308.42 4012 5.88679645 0 5.88679645 0.0857 0.3809 0.3963 0.624507263 PRD PAN 0.945447372 12.78195489 92.2253923 0 0 0.746510469 1 0 0 1 31094 3 9.669698851
31095 YUC TIXPEHUAL 131742.11 0 131742.11 4840 3.340011252 0 3.340011252 0.3887 0.5407 0.0217 0.722477222 PRI PAN -0.245959105 1.646862622 75.10351967 0 0 0.533057851 0 0 1 1 31095 7 9.976771944
31096 YUC TIZIMIN 1933579.31 0 1933579.31 64104 3.439236679 0 3.439236679 0.3925 0.4655 0.0887 0.694815908 PAN PAN 0.006019808 9.163127261 81.59304511 0 1 0.539513915 0 1 0 1 31096 6 9.991827111
31097 YUC TUNKAS 597167.5 0 597167.5 3528 5.137357012 0 5.137357012 0.4608 0.4883 0.0067 0.668145377 PRI PAN 0.434732109 7.81339439 91.76136364 0 0 0.759637188 0 0 0 1 31097 2 9.858870464
31098 YUC TZUCACAB 1448614.33 0 1448614.33 12577 4.755137612 0 4.755137612 0.353 0.5397 0.063 0.658304228 PRI PAN 0.377889093 8.200910325 87.65162542 0 0 0.607458058 0 0 0 1 31098 4 9.620994141
31099 YUC UAYMA 589244.37 0 589244.37 2976 5.293298695 0 5.293298695 0.4517 0.4961 0.0204 0.618865215 PAN PAN 0.834514382 6.082229018 89.24485126 0 1 0.954301075 1 1 0 1 31099 6 9.374449184
31100 YUC UCU 53686.85 0 53686.85 2909 2.968126281 0 2.968126281 0.3346 0.5967 0.0076 0.66961291 PRI PAN 0.294353205 3.355240401 87.02229299 0 0 0.72705397 1 0 0 1 31100 2 9.600498818
31101 YUC UMAN 274826.01 0 274826.01 49145 1.885878924 0 1.885878924 0.374 0.5438 0.0137 0.741034149 PRI PAN -0.617582254 2.273889127 73.10075501 0 0 0.302675755 0 0 0 1 31101 6 10.17381808
31102 YUC VALLADOLID 3610810.97 0 3610810.97 56776 4.168175522 0 4.168175522 0.2397 0.452 0.2609 0.725970743 PRD PAN -0.331610342 8.469794103 69.57261432 0 0 0.384845709 0 0 0 1 31102 5 10.18392895
31103 YUC XOCCHEL 99689.52 0 99689.52 2824 3.591840373 0 3.591840373 0.3646 0.5843 0.0059 0.655802339 PRI PAN 0.578183079 3.811898824 83.77777778 0 0 0.610835694 0 0 0 1 31103 3 9.594756285
31104 YUC YAXCABA 2345919.26 0 2345919.26 13243 5.182592749 0 5.182592749 0.3471 0.6035 0.0129 0.626444114 PAN PAN 0.840808837 14.14586021 91.63979733 0 1 0.905006418 1 1 0 1 31104 1 9.401176051
31105 YUC YAXKUKUL 192839.59 0 192839.59 2371 4.410767117 0 4.410767117 0.3843 0.5866 0.0073 0.721381523 PRI PAN -0.121232023 2.463891249 81.8359375 0 0 0.708561788 1 0 1 1 31105 1 10.03634621
31106 YUC YOBAIN 440492.75 0 440492.75 2067 5.366477203 0 5.366477203 0.4233 0.5291 0.0074 0.730774676 PRI PAN 0.016518859 3.774509804 85.67567568 0 0 0.457184325 1 0 1 1 31106 2 10.22569726
32001 ZAC Apozol 1731881.01 0 1731881.01 7371 5.463657038 0 5.463657038 0.2555 0.2715 0.4049 0.733183921 PRD PRD -0.515527064 2.016348774 72.07724426 0 1 0.406322073 1 0 0 1 32001 6 10.2689798
32002 ZAC Apulco 286210 0 286210 4976 4.069335883 0 4.069335883 0.1119 0.4233 0.4036 0.729146671 PRD PRD -0.011860892 7.618854124 78.2 0 1 0.675241158 1 0 0 1 32002 3 10.28659179
32003 ZAC Atolinga 282798 0 282798 3199 4.49314306 0 4.49314306 0.235 0.2123 0.466 0.729273008 PAN PRD -0.28063449 3.655435474 72.76368491 0 0 0.464207565 1 1 0 1 32003 7 10.22330507
32004 ZAC Benito Juárez 100336 0 100336 4368 3.176832083 0 3.176832083 0.2659 0.2208 0.4025 0.730025537 PAN PRD -0.515654315 4.951411384 67.18597858 0 0 0.56547619 1 1 0 1 32004 7 10.06449614
32005 ZAC Calera 99961 0 99961 31897 1.419213624 0 1.419213624 0.3619 0.1221 0.4106 0.794696531 PRD PRD -1.224900372 2.448015123 50.60132291 0 1 0.124149607 0 0 1 0 32005 7 11.00133279
32006 ZAC Cañitas de Felipe Pescador 95317 0 95317 8522 2.500190568 0 2.500190568 0.0379 0.1941 0.6366 0.761995551 PRD PRD -0.95956429 3.777594145 65.35819431 0 1 0.530391927 0 0 1 1 32006 7 10.32719107
32007 ZAC Concepción del Oro 2037758.02 0 2037758.02 11728 5.163365174 0 5.163365174 0.0555 0.5233 0.3082 0.772039563 PRI PRD -0.982736209 5.190787212 64.54144188 0 0 0.51159618 0 0 0 1 32007 3 10.57645102
32008 ZAC Cuauhtémoc 798520.02 0 798520.02 10824 4.314458177 0 4.314458177 0.1012 0.289 0.4846 0.746589256 PRD PRD -0.60488011 5.285195869 72.71095153 0 1 0.489190687 0 0 1 1 32008 7 10.46742973
32009 ZAC Chalchihuites 288073 0 288073 11927 3.224977737 0 3.224977737 0.2065 0.329 0.3444 0.75955751 PRI PRD -0.471622925 4.136705862 70.48406139 0 0 0.423828289 1 0 1 0 32009 4 10.65641287
32010 ZAC Fresnillo 3460099.03 0 3460099.03 183236 2.989879819 0 2.989879819 0.0684 0.2283 0.5416 0.784235945 PRD PRD -0.951056447 3.424356353 59.26922617 0 1 0.404341942 0 0 1 0 32010 6 10.78913648
32011 ZAC Trinidad García de la Cadena 161901 0 161901 3547 3.84255477 0 3.84255477 0.1331 0.3128 0.4603 0.741607007 PRD PRD -0.799494477 2.727272727 54.74137931 0 1 0.259374119 1 0 0 0 32011 7 10.16186109
32012 ZAC Genaro Codina 3444271.12 0 3444271.12 7974 6.070593809 0 6.070593809 0.0363 0.1748 0.6358 0.695286991 PRD PRD 0.076873008 7.943805875 71.95448461 0 1 0.709806872 1 0 0 1 32012 6 9.797323216
32013 ZAC General Enrique Estrada 42000 0 42000 5486 2.158235538 0 2.158235538 0.1667 0.2645 0.4312 0.782425889 PRI PRD -0.826844233 1.755348327 63.63636364 0 0 0.23240977 0 0 1 0 32013 7 10.81242095
32014 ZAC General Francisco R. Murguía 806383.01 0 806383.01 23112 3.580465131 0 3.580465131 0.0508 0.366 0.5301 0.736304023 PRD PRD -0.354503864 3.271068636 72.77642606 0 1 0.727760471 1 0 0 1 32014 3 10.23507956
32015 ZAC Plateado de Joaquín Amaro, El 216960 0 216960 2018 4.686864346 0 4.686864346 0.1049 0.4223 0.4101 0.703573941 PRI PRD -0.146125822 5.027652086 80.88235294 0 0 0.656590684 1 0 0 1 32015 6 9.910032245
32016 ZAC General Pánfilo Natera 360800 0 360800 21689 2.869894675 0 2.869894675 0.0697 0.1887 0.554 0.727994347 PRI PRD -0.173341756 2.614105957 75.9057971 0 0 0.673382821 1 0 1 1 32016 7 10.34941786
32017 ZAC Guadalupe 622193 0 622193 109066 1.902814503 0 1.902814503 0.0977 0.2129 0.4486 0.838935572 PRD PRD -1.656199745 1.354733659 39.55030823 0 1 0.205288541 0 0 1 1 32017 7 11.31435417
32018 ZAC Huanusco 1931085.01 0 1931085.01 5254 5.90956467 0 5.90956467 0.1859 0.3184 0.4412 0.73997736 PRD PRD -0.345245945 2.7809743 71.36972194 0 1 0.519604111 1 0 0 1 32018 5 10.35050734
32019 ZAC Jalpa 199920 0 199920 23470 2.253196113 0 2.253196113 0.3797 0.2078 0.3204 0.767294716 PAN PRD -0.890158253 2.79209622 61.2534153 0 0 0.232424372 0 1 0 1 32019 6 10.59177386
32020 ZAC Jerez 1445504.02 0 1445504.02 54757 3.310489171 0 3.310489171 0.2027 0.2824 0.3739 0.799859053 PAN PRD -1.232373292 1.710190965 60.2491015 0 0 0.125737349 0 1 1 0 32020 6 10.91537496
32021 ZAC Jiménez del Teul 465221 0 465221 5235 4.498335593 0 4.498335593 0.0856 0.4236 0.3893 0.659694919 PRI PRD 0.626219692 21.02903917 78.03320562 0 0 0.862464183 1 0 1 1 32021 3 9.414262781
32022 ZAC Juan Aldama 0 0 0 19387 0 0 0 0.2494 0.2696 0.4129 0.781352895 PRD PRD -0.977317312 2.992609556 63.65191362 0 1 0.420642699 0 0 1 0 32022 7 10.68377608
32023 ZAC Juchipila 0 0 0 12669 0 0 0 0.1541 0.3557 0.4267 0.775681125 PAN PRD -1.197313211 0.979533328 55.93395253 0 0 0.086431447 0 1 0 0 32023 6 10.7191938
32024 ZAC Loreto 0 0 0 39921 0 0 0 0.0865 0.2624 0.5151 0.764552241 PAN PRD -0.76005222 4.202197127 63.68317573 0 0 0.367475765 0 1 0 1 32024 7 10.51851328
32025 ZAC Luis Moya 0 0 0 11418 0 0 0 0.0625 0.2764 0.5602 0.760125035 PRD PRD -0.847966049 1.431127013 69.9025865 0 1 0.219390436 0 0 1 1 32025 7 10.50413743 243
32026 ZAC Mazapil 6425059.03 0 6425059.03 17860 5.888173406 0 5.888173406 0.0153 0.4074 0.4404 0.704395282 PRD PRD 0.276746071 19.08827045 78.79278914 0 1 0.940369541 1 0 0 1 32026 1 10.08526589
32027 ZAC Melchor Ocampo 533042 0 533042 2720 5.283058152 0 5.283058152 0.0124 0.496 0.3718 0.7121256 PRI PRD 0.523367196 10.52023121 79.32330827 0 0 0.810661765 1 0 0 1 32027 1 10.14030243
32028 ZAC Mezquital del Oro 0 0 0 3004 0 0 0 0.086 0.3638 0.5143 0.737926101 PRD PRD -0.120642975 7.087672153 60.98226467 0 1 0.504327563 1 0 0 1 32028 6 10.46345068
32029 ZAC Miguel Auza 673551.01 0 673551.01 21671 3.468256272 0 3.468256272 0.2349 0.1687 0.4884 0.767943994 PRD PRD -0.880691925 2.357417978 65.67253803 0 1 0.316321351 0 0 1 0 32029 6 10.59995821
32030 ZAC Momax 0 0 0 2916 0 0 0 0.3158 0.2109 0.4168 0.752701401 PRI PRD -0.634636904 2.780674314 70.07042254 0 0 0.26920439 1 0 0 0 32030 7 10.55896155
32031 ZAC Monte Escobedo 0 0 0 9702 0 0 0 0.1324 0.3735 0.315 0.759991836 PRD PRD -0.387431729 7.617958844 66.09195402 0 1 0.277777778 1 0 0 1 32031 4 10.58998426
32032 ZAC Morelos 0 0 0 9755 0 0 0 0.1288 0.1904 0.5055 0.790888425 PRD PRD -1.264176063 0.940374083 54.69670711 0 1 0.273193234 0 0 1 0 32032 7 10.67037646
32033 ZAC Moyahua de Estrada 0 0 0 5704 0 0 0 0.2412 0.3751 0.3223 0.725549421 PRI PRD -0.58005701 3.354519774 61.46475017 0 0 0.294530154 1 0 0 1 32033 7 10.15756176
32034 ZAC Nochistlán de Mejía 0 0 0 29282 0 0 0 0.1464 0.2773 0.4759 0.764118857 PRD PRD -0.798845805 3.986297104 62.64643237 0 1 0.24212827 0 0 0 1 32034 7 10.57490413
32035 ZAC Noria de Ángeles 1036232.01 0 1036232.01 13814 4.330906691 0 4.330906691 0.0228 0.3401 0.4593 0.715228929 PRD PRD -0.204369359 5.778526439 68.47030106 0 1 0.824887795 1 0 1 1 32035 4 10.04561388
32036 ZAC Ojocaliente 1318840.02 0 1318840.02 38219 3.569742378 0 3.569742378 0.1114 0.2519 0.4946 0.75663764 PRD PRD -0.64596706 2.421052632 64.40506329 0 1 0.453439389 1 0 1 1 32036 6 10.57030424
32037 ZAC Pánuco 211957.01 0 211957.01 13985 2.782293047 0 2.782293047 0.2602 0.1607 0.2572 0.72269981 PT PRD -0.168039549 2.45398773 72.99927902 0 0 0.64855202 0 0 1 1 32037 7 10.38105641
32038 ZAC Pinos 4491170.03 0 4491170.03 64415 4.258762713 0 4.258762713 0.0364 0.4599 0.425 0.678266297 PRI PRD 0.358038482 9.767929518 76.50429799 0 0 0.940153691 1 0 1 1 32038 3 9.96668043
32039 ZAC Río Grande 894928.01 0 894928.01 59330 2.777819005 0 2.777819005 0.0769 0.3414 0.5161 0.779863755 PRD PRD -0.944752753 1.786773805 58.39115351 0 1 0.461907972 1 0 1 0 32039 6 10.73517457
32040 ZAC Sain Alto 2487710.01 0 2487710.01 20775 4.793683927 0 4.793683927 0.0754 0.3388 0.5262 0.732592712 PRI PRD -0.001820159 3.574373151 77.33261629 0 0 0.805535499 1 0 1 1 32040 3 10.32444619
32041 ZAC Salvador, El 334566 0 334566 3101 4.690335563 0 4.690335563 0.0241 0.5523 0.3396 0.654823718 PRD PRD 0.208361633 22.48266755 81.21484814 0 1 1.038374718 1 0 0 1 32041 1 9.37471853
32042 ZAC Sombrerete 996035.13 0 996035.13 61652 2.84233418 0 2.84233418 0.2906 0.2946 0.3284 0.762272082 PRD PRD -0.598881305 4.042288557 65.87936318 0 1 0.5482385 1 0 1 0 32042 7 10.53823828
32043 ZAC Susticacán 0 0 0 1346 0 0 0 0.1289 0.2245 0.4012 n.d PT PRD -0.502763345 7.547169811 58.57740586 0 0 0.401188707 1 0 0 1 32043 4 0
32044 ZAC Tabasco 0 0 0 15681 0 0 0 0.1838 0.3362 0.4 0.745374095 PRD PRD -0.546067913 2.771868755 69.37002172 0 1 0.579044704 1 0 0 1 32044 7 10.34447001
32045 ZAC Tepechitlán 1083333.01 0 1083333.01 8972 4.801936814 0 4.801936814 0.0595 0.3795 0.515 0.763580194 PRI PRD -0.497167954 3.895519027 63.55932203 0 0 0.599086045 1 0 0 1 32045 3 10.66821593
32046 ZAC Tepetongo 400426.02 0 400426.02 8446 3.879709241 0 3.879709241 0.0992 0.4412 0.3854 0.744371769 PRI PRD -0.373511827 2.599570713 72.43816254 0 0 0.606796117 1 0 0 0 32046 3 10.53906147
32047 ZAC Teul de González Ortega 602899.01 0 602899.01 9174 4.200478177 0 4.200478177 0.0902 0.3449 0.4914 0.753048067 PRD PRD -0.510152959 4.168056019 68.22262118 0 1 0.444735121 1 0 0 1 32047 5 10.37704605
32048 ZAC Tlaltenango de Sánchez Román 0 0 0 23456 0 0 0 0.1342 0.2368 0.4627 0.778310964 PRD PRD -0.838512209 5.859204198 55.9878167 0 1 0.349590723 0 0 0 1 32048 7 10.84766069
32049 ZAC Valparaíso 1705072.01 0 1705072.01 35048 3.904990811 0 3.904990811 0.0842 0.3654 0.4497 0.745603109 PRI PRD -0.212279202 18.23895744 67.26841481 0 0 0.473636156 1 0 1 1 32049 4 10.48123642
32050 ZAC Vetagrande 0 0 0 7228 0 0 0 0.1414 0.1095 0.4338 0.748616082 PRD PRD -0.59644288 1.541880817 67.9245283 0 1 0.52573326 1 0 0 1 32050 5 10.34997973
32051 ZAC Villa de Cos 2353136.01 0 2353136.01 32125 4.307429292 0 4.307429292 0.0641 0.2436 0.3916 0.720701384 PRD PRD -0.04253681 4.881559596 80.85956223 0 1 0.758132296 1 0 1 1 32051 7 10.21467743
32052 ZAC Villa García 0 0 0 14443 0 0 0 0.0379 0.4172 0.4801 0.761184552 PRD PRD -0.610956297 4.252649191 65.3200883 0 1 0.655334764 1 0 0 1 32052 3 10.60745003
32053 ZAC Villa González Ortega 79200 0 79200 11870 2.037614233 0 2.037614233 0.0363 0.2823 0.5977 0.753611717 PRD PRD -0.57326448 3.422795991 67.76027997 0 1 0.49410278 0 0 1 1 32053 6 10.48147093
32054 ZAC Villa Hidalgo 596436 0 596436 15746 3.660443259 0 3.660443259 0.0625 0.3285 0.4608 0.695600045 PRI PRD -0.010307593 5.314783947 78.30319889 0 0 0.945954528 1 0 1 1 32054 7 9.9013754
32055 ZAC Villanueva 1207396.01 0 1207396.01 32140 3.652391043 0 3.652391043 0.1437 0.278 0.4866 0.758462765 PRD PRD -0.68104548 4.632221139 67.03446397 0 1 0.383167393 1 0 1 0 32055 5 10.57961211
32056 ZAC Zacatecas 0 0 0 123899 0 0 0 0.1575 0.2189 0.4302 0.846861335 PRD PRD -1.88096598 0.690887531 41.12660944 0 1 0.058031138 0 0 1 0 32056 5 11.29960525
32057 ZAC Trancoso 0 0 0 13080 0 0 0 0.0213 0.3976 0.4796 0.746990845 PRI PRD -0.753044572 3.111728824 57.40567509 0 0 0.315749235 0 0 1 1 32057 . 10.44687909 244
