Portadilla

Créditos

Alicia Bárcena

Secretaria Ejecutiva

Antonio Prado

Secretario Ejecutivo Adjunto

Paulo Saad

Director del Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía

(CELADE)-División de Población de la CEPAL

Ricardo Pérez

Director de la División de Publicaciones y Servicios Web

Comité Editorial

Editor: Jorge Martínez Pizarro

Miembros: Enrique González, Fabiana del Popolo, Leandro Reboiras y Orly Winer

Secretaria: María Ester Novoa

Todos los miembros del Comité Editorial pertenecen al CELADE-División de Población de la CEPAL.

Redacción y administración: casilla 179-D, Santiago, Chile. E-mail: CELADE-NotasDePoblacion@cepal.org.

La revista Notas de Población es una publicación del Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE)-División de Población de la CEPAL, cuyo propósito principal es la difusión de investigaciones y estudios de población sobre América Latina y el Caribe, aun cuando recibe con particular interés artículos de especialistas de fuera de la región y, en algunos casos, contribuciones que se refieren a otras regiones del mundo. Se publica dos veces al año, con una orientación interdisciplinaria, por lo que acoge tanto artículos sobre demografía propiamente tal como otros que aborden las relaciones entre las tendencias demográficas y los fenómenos económicos, sociales y biológicos. Las opiniones expresadas en esta revista son responsabilidad de los autores, y pueden no coincidir con las del Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE)-División de Población de la CEPAL.

La revista Notas de Población está indizada en Citas Latinoamericanas en Ciencias Sociales y Humanidades (CLASE), en el Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (LATINDEX) y en el Sistema de Búsqueda Avanzada de Documentos (DIALNET).

Consejo Editorial

Nombre

Afiliación institucional

País/organización

Antonio Aja Díaz

Universidad de La Habana

Cuba

Juan Carlos Alfonso Fraga

Oficina Nacional de Estadística e Información

Cuba

José Luis Ávila Martínez

Universidad Nacional Autónoma de México

México

Guiomar Bay

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Wanda Cabella

Universidad de la República

Uruguay

Anna Cabré Pla

Universidad Autónoma de Barcelona

España

Francisco Cáceres

Oficina Nacional de Estadística

República Dominicana

Juan José Calvo

Universidad de la República

Uruguay

Alejandro I. Canales

Universidad de Guadalajara

México

Suzana Cavenaghi

Instituto Brasileño de Geografía y Estadística

Brasil

Dora E. Celton

Universidad Nacional de Córdoba

Argentina

Marcela Cerruti

Centro de Estudios de Población

Argentina

Mirna Cunningham

Centro para la Autonomía y Desarrollo de los Pueblos Indígenas

Nicaragua

Jorge Dehays Rocha

Universidad de Chile

Chile

Fabiana del Popolo

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Mariachiara Di Cesare

Imperial College London

Reino Unido

Andreu Domingo Valls

Universidad Autónoma de Barcelona

España

Albert Esteve

Universidad Autónoma de Barcelona

España

Carmen Elisa Florez Nieto

Universidad del Rosario

Colombia

Anitza Freitez

Universidad Católica Andres Bello

República Bolivariana de Venezuela

Silvia Elena Giorguli Saucedo

El Colegio de México

México

Daniela González

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Alejandro Guillén García

Universidad de Cuenca

Ecuador

Martín Hopenhayn

Consultor independiente

Chile

Sandra Huenchuan

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Dirk Jaspers-Faijer

Consultor independiente

Chile

Dina Li Suárez

Consultora independiente

Perú

Fernando Lozano Ascencio

Universidad Nacional Autónoma de México

México

Cássio Maldonado Turra

Universidad Federal de Minas Gerais

Brasil

Ciro Martínez

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Robert McCaa

Universidad de Minnesota

Estados Unidos

Tim Miller

Consultor independiente

Estados Unidos

Abelardo Morales

Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO)

Costa Rica

Irene Palma Calderón

Instituto Centroamericano de Estudios Sociales y Desarrollo

Guatemala

Enrique Peláez

Universidad Nacional de Córdoba

Argentina

Héctor Pérez Brignoli

Universidad de Costa Rica

Costa Rica

José Marcos Pinto da Cunha

Universidad Estadual de Campinas

Brasil

Joseph E. Potter

Universidad de Texas en Austin

Estados Unidos

Jorge Rodríguez Vignoli

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Laura Rodríguez Wong

Universidad Federal de Minas Gerais

Brasil

Luis Rosero-Bixby

Universidad de California en Berkeley

Estados Unidos

Magda Ruiz

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Susana Schkolnik

Consultora independiente

Chile

Alejandra Silva

CELADE-División de Población de la CEPAL

CEPAL

Zulma Sosa Portillo

Instituto Nacional de Desarrollo Rural y de la Tierra

Paraguay

Andras Uthoff

Consultor independiente

Chile

Miguel Villa

Consultor independiente

Chile

Brenda Yépez Martínez

Universidad Central de Venezuela

República Bolivariana de Venezuela

María Eugenia Zavala de Cosío

El Colegio de México

México

Publicación de las Naciones Unidas

ISBN: 978-92-1-121931-9 (versión impresa)

ISBN: 978-92-1-058568-2 (versión pdf)

ISBN: 978-92-1-358046-2 (versión ePub)

N° de venta: S.16.II.G.16

LC/G.2696-P

Copyright © Naciones Unidas, 2016

Todos los derechos reservados

Impreso en Naciones Unidas, Santiago

S.16-00764

Esta publicación debe citarse como: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Notas de Población, N° 103, (LC/G.2696-P), Santiago, 2016.

La autorización para reproducir total o parcialmente esta obra debe solicitarse a la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), División de Publicaciones y Servicios Web, publicaciones@cepal.org. Los  Estados Miembros de las Naciones Unidas y sus instituciones gubernamentales pueden reproducir esta obra sin autorización previa. Solo se les solicita que mencionen la fuente e informen a la CEPAL de tal reproducción.

Índice

Portadilla

Créditos

Presentación

El embarazo adolescente en un contexto de alta inmigración

Anticipación y postergación de los nacimientos en la transición de la fecundidad en el Brasil1

Maternidad adolescente en barrios pobres de Montevideo: un lugar en el mundo1

¿Cuánto vivieron los nacidos a fines del siglo XIX y cuánto vivirán los nacidos a fines del siglo XX?

Nuevos patrones de migración intermunicipal en el Brasil: influencia de la dinámica económica y de los programas de transferencia de ingresos

Migración internacional de retorno en el Uruguay y reinserción laboral en tiempos de crisis económica internacional, 2011-20131

Poblamiento y despoblamiento: dos caras de la desigualdad sociodemográfica en el estado de México

Privaciones múltiples en la Argentina: diferencias entre hogares con jefatura masculina y hogares con jefatura femenina1

Incidencia de las características de la red de apoyo en la ayuda total recibida por las personas mayores Cristiane Silva Corrêa1

Tres décadas de cuantificación de la población indígena en Chile a través de los censos

Presentación

En la edición núm. 103, la revista Notas de Población pone a disposición de sus lectores diez artículos sobre temas diversos del campo de los estudios demográficos, atendiendo al enfoque multidisciplinario de esta publicación.

Los diez textos han sido seleccionados sobre la base de su calidad científica, teniendo en cuenta el cumplimiento de las normas establecidas para su publicación.

Por medio de distintas técnicas, los primeros tres artículos coinciden en analizar determinantes y factores relacionados con la fecundidad, dos de ellos, con un enfoque en la maternidad de las mujeres adolescentes.

En primera instancia, se incluye un trabajo de Yolanda Palma, en el que la autora analiza el fenómeno del embarazo adolescente en el contexto de la región fronteriza del norte de México, particularmente enfocándose en su vinculación con la inmigración hacia el estado de Baja California y comparando las diferencias encontradas entre las mujeres nativas y las no nativas.

En el segundo artículo de este número, “Anticipación y postergación de los nacimientos en la transición de la fecundidad en el Brasil”, Adriana de Miranda-Ribeiro, Eduardo Luiz Gonçalves Rios-Neto y Ricardo Alexandrino Garcia investigan el descenso de los niveles de fecundidad y analizan los cambios de su composición en ese país en las últimas décadas, así como los efectos observados en las tendencias, por medio de diferentes indicadores enmarcados en el modelo desarrollado por Kohler y Ortega que permite un análisis diferenciado. La propuesta del trabajo es contribuir a la comprensión de la transición de la fecundidad.

En el siguiente artículo, las autoras Cecilia De Rosa, María José Doyenart, Cecilia Lara y Carmen Varela utilizan técnicas cuantitativas y cualitativas para revisar diversos factores de índole territorial, social y cultural que afectan el embarazo en la etapa adolescente a través de su incidencia en el comportamiento sexual y reproductivo, en una investigación desarrollada en zonas marginales de la ciudad de Montevideo. El análisis del discurso de las adolescentes permite complementar la explicación de la información cuantitativa, dando visibilidad al sentido que le dan a la maternidad en esta etapa de sus vidas y la relación con “su lugar en el mundo”.

Siguiendo el hilo de la respuesta a la pregunta que da título al artículo: “¿Cuánto vivieron los nacidos a fines del siglo XIX y cuánto vivirán los nacidos a fines del siglo XX?”, Nicolás Sacco Zeballos presenta tablas de mortalidad por cohorte —con datos de la Argentina—, con lo que agrega la posibilidad de realizar una observación longitudinal a la tradicional perspectiva transversal del análisis de la mortalidad. Dado el contexto demográfico actual de la región, el análisis de los cambios de niveles y patrones de mortalidad puede enriquecerse con la comparación de diferentes cohortes de nacimiento.

Everton Emanuel Campos de Lima y Fernando Gomes Braga, por medio de la aplicación de dos análisis multivariados a una serie de variables seleccionadas, construyen un método para clasificar a los municipios del Brasil considerando su inserción en la red migratoria interna y registran como una de las principales conclusiones del trabajo que la comúnmente aceptada clasificación en dos dicotomías —lugares de atracción y lugares de expulsión— no es suficiente para observar la diversidad y complejidad de la dinámica migratoria interna del país.

Por su parte, Martín Koolhaas emplea modelos de regresión logística binaria y modelos lineales, a partir de datos de encuestas de hogares y de censos, para investigar la relación entre la migración internacional de retorno y la reinserción laboral en el Uruguay, indagando especialmente en las tasas de desempleo, en las condiciones de acceso al empleo y en los diferentes procesos de inserción laboral de los uruguayos retornados.

En el siguiente trabajo, Juan Gabino González Becerril, Bernardino Jaciel Montoya Arce y Eduardo Andrés Sandoval Forero usan el modelo de correspondencias múltiples para indagar acerca de las dimensiones multifactoriales de los procesos de poblamiento y despoblamiento en los municipios del estado de México. Analizan tanto variables demográficas como socioeconómicas bajo el argumento de que el análisis y la discusión de este tema deben incluir la mayor cantidad posible de determinantes, a fin de identificar cuáles son los factores de mayor peso. Entre las conclusiones, destacan la necesidad de contar con una ley de población que atienda la problemática derivada de la multifactorialidad del fenómeno del poblamiento y despoblamiento dentro de la entidad mexiquense.

Con el objetivo de obtener y presentar información que apoye a una atinada focalización de las políticas públicas de alivio a la pobreza en la Argentina, Carla Arévalo y Jorge A. Paz revisan la magnitud y la variación reciente de la brecha de pobreza entre los hogares con jefatura femenina y los hogares con jefatura masculina, y además tratan de determinar si las disparidades obedecen a factores relacionados con el nivel educativo, la edad, el estado civil del jefe, la ubicación o la carga demográfica, por un lado, o a prácticas discriminatorias.

A partir de datos obtenidos de la Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento, levantada en São Paulo en el año 2000, Cristiane Silva Corrêa hace un aporte innovador a uno de los temas emergentes en las sociedades actuales: las relaciones de cuidado de la población de edad avanzada. En este contexto, examina cómo inciden la composición y características de la red de apoyo sobre la frecuencia de la ayuda —material o financiera— recibida por la persona mayor, y realiza un análisis de las variaciones encontradas.

El décimo artículo que se incluye en este número constituye un aporte a la reflexión sobre la manera de identificar y cuantificar a la población indígena en Chile a partir de los censos de población, por lo que se evalúan las preguntas de los tres últimos censos realizados en este país que incluyen la variable indígena. Es de especial interés el análisis del autor, Marcos Rodrigo Valdés Castillo, en la perspectiva de la prioridad que tiene el estudio de los pueblos indígenas para la atención de sus demandas.

Comité Editorial de Notas de Población

El embarazo adolescente en un contexto de alta inmigración

Yolanda Palma Cabrera[1]

Recibido: 05/05/2016

Aceptado: 27/09/2016

Resumen

El interés principal del presente trabajo es analizar el comportamiento sexual y reproductivo de las jóvenes residentes en Baja California durante su adolescencia. El estudio parte del análisis de los datos de una encuesta sobre salud sexual y reproductiva aplicada a jóvenes que El Colegio de la Frontera Norte llevó a cabo en 2006. El objetivo de este trabajo es presentar las diferencias en lo que respecta al embarazo adolescente entre las mujeres nativas y no nativas residentes en Baja California, así como su asociación con distintas variables socioeconómicas y culturales.

Baja California es una entidad federativa de alta inmigración; por lo tanto, este estudio permite observar las diferencias en cuanto a la fecundidad entre las jóvenes originarias de esta entidad y las del resto del país. Para lograr nuestro objetivo, se siguió una línea metodológica rigurosa de corte cuantitativo.

Palabras clave: adolescencia, salud reproductiva, Baja California, fecundidad, inicio sexual.

Abstract

The main aim of this research is to analyse the sexual and reproductive behaviour of young female residents of Baja California during their adolescence. The study is based on the analysis of data from a youth sexual and reproductive health survey conducted by the research institute El Colegio de la Frontera Norte (COLEF) in 2006. The work presents the differences in adolescent pregnancy between native and non-native residents of Baja California, as well as their association with different socioeconomic and cultural variables.

Because Baja California is a high-immigration state, this study allows fertility differences to be observed between the youth born in the state’s and those originating in other parts of the country. A rigorous quantitative methodology was followed to achieve the study aims.

Keywords: adolescence, reproductive health, Baja California, fertility, sexual initiation.

Résumé

Cette étude a essentiellement pour but d’analyser le comportement sexuel et reproductif des jeunes résidant dans la Basse-Californie durant leur adolescence. L’étude est fondée sur l’analyse des données d’une enquête sur la santé sexuelle et reproductive menée auprès des jeunes par El Colegio de la Frontera Norte en 2006. Cet article vise à montrer les différences en termes de grossesse chez les adolescentes originaires et non originaires résidant en Basse-Californie, ainsi que l’association de ces grossesses avec différentes variables socio-économiques et culturelles.

La Basse-Californie est une entité fédérative caractérisée par une forte immigration; par conséquent, cette étude permet d’observer les différences entre les jeunes originaires de cette entité et celle du reste du pays en ce qui concerne la fécondité. Pour ce faire, l’auteur a appliqué une ligne méthodologique rigoureuse de type quantitatif.

Mots clés: adolescence, santé reproductive, Basse-Californie, fécondité, début de l’activité sexuelle.

Introducción

La región fronteriza del norte de México, y particularmente Baja California, se presenta como un escenario donde las problemáticas asociadas a la conducta sexual y reproductiva de las adolescentes se agudizan. Un dato relevante se refiere a que en el año 2005 en el estado de Baja California se registró la segunda tasa de fecundidad más alta en lo que respecta al grupo etario de 15 a 19 años si se comparan los datos relativos a las diferentes entidades federativas del país (el primer lugar lo ocupó Chiapas) y la tasa más alta en el caso del grupo de adolescentes de 12 a 14 años (Secretaría de Gobernación, 2008). Este resultado es inesperado si se considera que Baja California es uno de los estados con mayor grado de desarrollo y donde la fecundidad global es baja.

Sobre la base de la Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica (ENADID) de México en las ediciones de 1992 y 2009 se ha estimado que la tasa específica de fecundidad del grupo de 15 a 19 años en Baja California fue de 106,4 nacimientos por cada 1.000 adolescentes a fines de la década de 1980, tan solo superada por las tasas correspondientes a los estados de menor desarrollo socioeconómico del país —Chiapas, Guerrero y Oaxaca— y por la tasa relativa al estado de Quintana Roo, que casualmente también se caracteriza por ser una entidad federativa con muy alta inmigración, al igual que Baja California. En el año 2006 el nivel de la tasa de fecundidad adolescente había descendido, aunque Baja California aún se ubicaba entre los seis estados con más alto nivel de este indicador (CONAPO, 2008).

La migración se asocia con este suceso. En general se observa en México un inicio de la reproducción más temprano en el caso de las mujeres jóvenes que no residen en su lugar de nacimiento si se compara con el de las mujeres que sí lo hacen, pues los valores relativos a la fecundidad de las mujeres adolescentes y jóvenes no nativas, en el nivel nacional, son más altos que los correspondientes a las mujeres nativas.

Como algunos autores han señalado, la naturaleza y las consecuencias de la migración en la juventud son distintas de las que se observan en otros grupos de edad, debido a que el evento de la migración se superpone con muchas otras transiciones, incluidas las transiciones al trabajo, la maduración sexual, el matrimonio, la procreación y la ciudadanía (Juárez y otros, 2013).

Ante el panorama observado en el estado de Baja California, El Colegio de la Frontera Norte diseñó y levantó una encuesta probabilística en hogares, la Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, con el objetivo de generar información que permitiera conocer el estado de la salud sexual y reproductiva durante la adolescencia de personas jóvenes que residen en este estado e identificar su asociación con variables del contexto social, económico y cultural de dichas personas. La población que fue objeto de estudio de la encuesta estuvo conformada por varones y mujeres de 18 a 29 años residentes habituales de las viviendas de Baja California. Cabe señalar que, aunque la población que fue objeto de estudio la conforman los jóvenes, la información que se obtuvo se refiere a eventos ocurridos durante la adolescencia. El entrevistar a jóvenes permitió observar algunos de los efectos del inicio temprano de la reproducción.

A fin de llevar a cabo la encuesta se conformó una muestra probabilística de hogares en los cinco municipios que conforman Baja California. Se seleccionaron áreas geoestadísticas básicas en dichos municipios; dentro de ellas, manzanas, y, por último, ocho viviendas dentro de cada una de las manzanas seleccionadas. En las viviendas se identificó a la población que constituyó el objeto de estudio (mujeres y varones de 18 a 29 años). El cuestionario fue diseñado y probado previamente.

El objetivo de este trabajo es presentar las diferencias en torno al embarazo adolescente entre las mujeres nativas y no nativas que residen en Baja California, así como su asociación con distintas características socioeconómicas.

A. El contexto del estudio

La Organización Mundial de la Salud (OMS) define la adolescencia como la etapa que transcurre de los 10 a los 19 años, considerándose dos fases: la adolescencia temprana, que se extiende de los 10 a los 14 años, y la adolescencia tardía, que tiene lugar de los 15 a los 19 años. El presente trabajo se desarrolla de acuerdo con esta definición, aunque otros organismos internacionales se basan en criterios diferentes. La Organización Internacional del Trabajo (OIT), por ejemplo, propone edades más altas para definir esta población, dado que su objetivo se dirige a observar las condiciones del inicio de la actividad laboral. El Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF) usualmente utiliza la misma definición que la OMS.

La adolescencia es considerada una etapa del desarrollo en que se deja de ser niño para iniciar una vida adulta e independiente. Un adecuado desarrollo permite al adolescente constituirse en un adulto psicológicamente sano. Sin embargo, dicha evolución psicológica no solo depende del medio familiar en que un sujeto se desenvuelve, es decir, no es suficiente tener padres competentes para lograr una adultez psicológicamente sana. Existe una fuerte e inevitable influencia del medio social y cultural que puede ocasionar graves conflictos y falta de adaptación. Según Blos (1971), hay un desfase entre la maduración biológica y la psicológica, y puede afirmarse que el mundo moderno impide que la mente acompañe al cuerpo en este proceso de maduración, lo que no sucedía en las sociedades primitivas. La interpretación que puede darse a lo que este autor afirma es que hasta antes de la adolescencia el sujeto se forma una imagen corporal que lo hace vivirse desde cierto lugar respecto a los que lo rodean, y durante la adolescencia esa imagen habrá de modificarse en función del desarrollo sexual hormonal. La pérdida del cuerpo infantil conduce a experimentar un proceso de duelo que en muchos casos conlleva, así sea temporalmente, una vivencia depresiva (Hall, 1904). La conducta adolescente es un complejo fenómeno que depende de la historia individual y del entorno en que esta se desarrolla. Por otra parte, la adolescencia es una etapa de cambios complejos del estado de ánimo en la que ocurren los ajustes internos necesarios para la integración de la sexualidad en forma adulta, incluida la función reproductiva.

Puede decirse que la adolescencia es también un fenómeno socialmente construido, cuyas características y condiciones actuales tienen su origen principalmente a fines del siglo XIX y comienzos del siglo XX. A principios de este último siglo se inició la inclusión de la adolescencia como etapa de vida en el pensamiento social (Hall, 1904). Tal como la define la OMS (1995), la adolescencia hoy en día es vista como una etapa de cuestionamientos en la que los individuos dejan de ser niños y deben buscar la manera de integrarse a la vida adulta. Un aspecto importante es que aparecen los caracteres sexuales secundarios, muestra de la madurez genital para la procreación. A consecuencia de ello también ocurren varios procesos psicológicos y sociales que caracterizan al adolescente y a su grupo de convivencia: sus pares, sus maestros y sus padres, entre otros.

Todo ello se da en el contexto de los cambios que la revolución sexual ha producido en la sociedad contemporánea, la maduración sexual temprana, el efecto de los medios de comunicación sobre la conducta de los jóvenes y el debilitamiento o la ruptura de los lazos familiares, en ocasiones asociados a la migración, aunque también debidos a las nuevas modalidades de formación familiar en que ambos progenitores trabajan, o bien a que los hogares se formaron desde un inicio solo con una figura materna o paterna (Ibáñez, 2001).

Un aspecto que puede provocar que el inicio temprano de la actividad sexual constituya un problema es que este no se acompañe de la utilización de un método de regulación de la fecundidad cuando no existe el deseo o la intención de tener un embarazo. La falta de pareja estable incrementa la dificultad que enfrenta una mujer embarazada, ya sea en cuanto a la decisión de mantener el embarazo como en lo que respecta a la crianza de un hijo en el caso de que dicho embarazo llegue a término, es decir, si la mujer decide no recurrir al aborto o bien este no ocurre de manera espontánea. Hasta finales de la década de 1990 la población joven de México presentaba niveles muy bajos de utilización de métodos anticonceptivos, y la proporción de embarazos no deseados era muy elevada (cerca del 40%) (Stern, 2012). Si bien la reducción de la edad de la primera experiencia sexual se ha dado en diferentes sociedades, el problema del embarazo adolescente no necesariamente sobreviene cuando la protección y el control de la fecundidad constituyen medios accesibles para los adolescentes.

En el ámbito internacional, resulta relevante la inclusión en 2005 del acceso universal a la salud reproductiva como meta de los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM), junto a los indicadores para medir los progresos alcanzados en cuanto a su logro: la tasa de uso de anticonceptivos, la tasa de fecundidad adolescente, la cobertura de atención prenatal y las necesidades insatisfechas en materia de planificación familiar. De acuerdo con la base de datos de las Naciones Unidas para la evaluación de dichos Objetivos[2] la tasa de fecundidad por cada 1.000 mujeres de 15 a 19 años fue de 21 en 2011 en las regiones consideradas como desarrolladas, y entre las regiones en desarrollo se observaba una variación notable. El nivel más alto en 1990 correspondió a África Subsahariana, con 123 nacimientos por cada 1.000 mujeres de 15 a 19 años, y el siguiente se registró en América Latina, con 92 nacimientos por cada 1.000 mujeres de ese grupo etario. Esta última es, además, la región donde, en el período considerado (1990-2011), se observó el segundo menor nivel de descenso de dicha tasa, de tan solo el 13%. Puede afirmarse entonces que la fecundidad adolescente representa un tema vigente en esta región (véase el cuadro 1).

Cuadro 1

Cantidad de nacimientos por cada 1.000 mujeres de 15 a 19 años, 1990 y 2011

Regiones

1990

2011

Disminución

(en porcentajes)

Regiones desarrolladas

34

21

38,2

Regiones en desarrollo

64

54

15,6

África Septentrional

42

32

23,8

África Subsahariana

123

117

4,9

América Latina

92

80

13,0

El Caribe

80

68

15,0

Asia Oriental

15

6

60,0

Asia Sudoriental

54

43

20,4

Asia Occidental

63

47

25,4

Asia Meridional

88

50

43,2

Cáucaso y Asia Central

45

32

28,9

Oceanía

84

59

29,8

Fuente: Naciones Unidas, Objetivos de Desarrollo del Milenio. Informe de 2014, Nueva York [en línea] http://www.un.org/es/millenniumgoals/pdf/mdg-report-2014-spanish.pdf.

Asimismo, Rodríguez (2009) ha planteado que la distinción entre la región y el resto del mundo en desarrollo es radical: mientras que en los países de África y Asia hay una relación positiva y estadísticamente significativa entre la tasa global de fecundidad y la tasa específica de fecundidad del grupo de 15 a 19 años (r = 0,704, p-value<0,001), en el caso de América Latina esta correlación es de 0,475, lo que no alcanza para ser significativo a un nivel de significancia del 5% (p-value = 0,069). El autor concluye afirmando que en lo que respecta a los países en desarrollo América Latina sobresale por la desvinculación entre la fecundidad total y la fecundidad adolescente.

De acuerdo a la información que este autor presenta sobre América Latina y el Caribe, la tasa global de fecundidad descendió de un valor de 5 hijos por mujer en 1970 a 2,5 en 2003, mientras que a la tasa del grupo de 15 a 19 años le correspondieron valores de 79 y 80 en esos años, respectivamente. En la publicación citada el autor plantea lo que llama modernidad sexual truncada para la interpretación de estos resultados (Rodríguez, 2009).

Furstenberg (1998) señala que la modernización actúa paradojalmente en el caso de la reproducción sexual temprana, pues si bien tiende a postergar la unión y, por esa vía, a reducir la fecundidad adolescente, también tiende a aumentar la exposición al riesgo de embarazo adolescente por una iniciación sexual más temprana. Como producto de esta paradoja, la fecundidad adolescente puede incrementarse con la modernización, lo que dependerá, a la postre, de la capacidad de la sociedad y los adolescentes para asumir una conducta sexual responsable y protegida. Otro punto que se deduce de su análisis es que, si la reproducción temprana llegara a aumentar, lo haría en contextos nupciales crecientemente informales y probablemente más inestables. El autor citado afirma también que las tasas excepcionalmente altas de fecundidad adolescente en los Estados Unidos se deben a que en los otros países desarrollados hay una mayor disposición a reconocer la actividad sexual y a proporcionar los recursos para prevenir el embarazo. En la misma línea plantea que otro factor explicativo de la anormalidad de este indicador en el país radica en que los costos de la fecundidad temprana no son tan altos para un grupo importante de la población, justamente los más pobres de la sociedad más desigual del mundo desarrollado.

En esta misma línea, Rodríguez y Hopenhayn (2007) identifican cuatro enfoques empleados en América Latina. El primero, de corte psicológico, se asemeja a lo que anteriormente se comentó. Los otros tres tienen coincidencias con lo que plantea Furstenberg (1998). El segundo se basa en la noción de modernidad sexual truncada, que da cuenta de un adelantamiento de la actividad sexual no aceptado por las instituciones sociales clave, entre ellas la familia, y que, por ende, tiende a mantenerse en secreto y a llevarse a cabo en condiciones inseguras. En el tercero se subraya la desigualdad, que influye a través de varios canales, entre ellos las barreras de acceso a los métodos anticonceptivos y la falta de oportunidades para los adolescentes pobres. En el último enfoque se revelan los sesgos institucionales, que tienden a invisibilizar a los adolescentes como sujetos sexualmente activos y, por ello, a excluirlos de los programas oficiales de salud sexual y reproductiva.

Llaman la atención los muy bajos niveles que corresponden a este indicador en el conjunto de los países que conforman la región de Asia Oriental. En contraste, los que integran África Subsahariana muestran valores muy altos y un nivel de descenso muy bajo en el período comprendido de 1990 a 2011.

De nuevo en el contexto de México, se observa que el nivel de la tasa global de fecundidad de las diferentes entidades federativas del país varió en 2006 de 1,8 a 2,8, valores correspondientes a Ciudad de México y al estado de Chiapas, respectivamente. En Baja California ese mismo año el valor fue inferior al observado en el nivel nacional (2,1), y el estado se ubicó entre los seis con menor fecundidad total.

El comportamiento de la fecundidad en la adolescencia no se vincula de manera directa con la fecundidad global. Los factores socioeconómicos que conforman cada ámbito geográfico influyen de diferente manera en ambos indicadores. De esta forma, la tasa de fecundidad adolescente de Baja California se situó en 2006 entre las seis más altas del país, con un valor de 77,3 nacimientos por cada 1.000 mujeres de 15 a 19 años, y se ubicó más de 7 puntos porcentuales por encima de la tasa correspondiente al nivel nacional. A Oaxaca, por ejemplo, una entidad de bajo nivel socioeconómico, le correspondió la menor tasa de fecundidad adolescente, cuyo valor fue de 57. Años antes, en 1989, el panorama era similar, aunque los valores de los indicadores analizados eran más altos: en el caso de Baja California la tasa relativa a la población adolescente fue de 106,4 nacimientos por cada 1.000 mujeres de 15 a 19 años, y el valor correspondiente a todo el país fue de 84,6. Por su parte, la tasa global de fecundidad fue de 3,1 hijos por mujer en esa entidad federativa, mientras que en lo que respecta a todas las mujeres en edad fértil residentes en el país la tasa global observada fue de 3,5.

B. Resultados de la Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California de 2006

1. Características de la población no nativa

De las mujeres entrevistadas, quienes en el momento de la investigación tenían entre 18 y 29 años de edad, el 61,1% eran nativas de Baja California; el 13%, de alguna entidad ubicada en el noroeste del país (principalmente de Sinaloa); el 9,2%, del oeste; el 6,6%, del sur; el 2,9%, del centro, y el 7,2% provenía de alguna entidad diferente. El porcentaje de mujeres nativas de la entidad estudiada desciende conforme se incrementa la edad de la mujer entrevistada, hecho muy probablemente asociado al tiempo de exposición al riesgo de migrar. Solo la mitad de las mujeres que en el momento de la entrevista tenían de 25 a 29 años eran nativas de Baja California, mientras que el 71,4% de aquellas que tenían 18 y 19 años lo eran.

Baja California es un estado fronterizo del país que se diferencia del resto de las entidades que poseen esta característica por el hecho de que la mayor parte de su población reside en los municipios que se encuentran sobre la frontera con los Estados Unidos. De los 3.155.070 habitantes del estado, contabilizados en el Censo de Población y Vivienda de 2010, un poco menos de la mitad vivía en Tijuana, mientras que en Tecate y Mexicali (que se encuentran asimismo sobre la frontera) residían el 3,2% y el 29,7% de la población, respectivamente. Rosarito y Ensenada se encuentran a menos de una hora de la línea fronteriza y concentran el 2,9% y el 14,8% de los habitantes del estado. En conclusión, más del 80% de la población de Baja California reside, en el sentido estricto del término, en la frontera, y el conjunto de la población tiene un muy fácil acceso a ella. El intercambio en el dominio social, cultural y económico es notable.

2. Inicio de la actividad sexual

Según las tendencias señaladas en los análisis más recientes, la edad en que tiene lugar la unión marital, tanto en el caso de los hombres como en el de las mujeres, se está incrementando en muchos países de América Latina, y la tendencia de la edad en que se produce la primera relación sexual ha tomado la dirección contraria (Heaton, Forste y Otterstrom, 2002; Solís, Gayet y Juárez, 2008). En cualquier caso puede afirmarse que esta última variable marca el comienzo de la exposición al riesgo de concebir.

En la encuesta se considera una relación sexual como una relación coital vaginal heterosexual. Esta definición es convencional, y no desconoce otras formas de relación sexual ni otorga al tipo de relación considerada un grado diferente de valoración respecto a otros vínculos de esta naturaleza. Toma aquella que se vincula con la exposición al riesgo de un embarazo, tema central de este estudio. Cabe, sin embargo, señalar que la pregunta que se formuló fue si la entrevistada había tenido relaciones sexuales, sin aclarar que se estaba haciendo referencia a una relación que supusiera penetración vaginal.

Desde la perspectiva de la salud, el inicio temprano de las relaciones sexuales no siempre se acompaña de la protección adecuada, por lo que se incrementa la probabilidad de tener un embarazo no deseado o de adquirir una enfermedad de transmisión sexual. Los adolescentes tienden a no usar métodos anticonceptivos, incluido el condón, por diferentes razones. En este sentido, no siempre un inicio temprano de la sexualidad se acompaña de un cambio real de actitud. Parecen permanecer sentimientos de invulnerabilidad frente a los riesgos. En este caso, los adolescentes, a pesar de conocer cercanamente casos de embarazos no deseados, se consideran a sí mismos inmunes ante dichas situaciones. También prevalecen sentimientos de culpa ante el ejercicio sexual, que parecen atenuarse con la falta de planeación que conlleva el no uso de un método anticonceptivo (Palma, 2008).

El análisis de los datos relativos a las jóvenes entrevistadas por grupos de edad permite observar un inicio más temprano de la actividad sexual en el caso de las no nativas respecto a las nativas; por ejemplo, el 62,7% de las jóvenes no nativas que en el momento de la entrevista tenían de 25 a 29 años tuvieron su primera relación sexual en la adolescencia, frente al 56,9% de las nativas del mismo grupo de edad (véase el cuadro 2). De acuerdo a la ENADID realizada en 2006 (CONAPO, 2008), el mismo año del levantamiento de la Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, el 52,2% del total de mujeres residentes en el país que en el momento de la consulta tenían entre 25 y 29 años iniciaron su actividad sexual durante la adolescencia (Palma y González, 2010). De esta manera, es posible considerar Baja California como una entidad federativa donde el inicio de la actividad sexual es más precoz con relación al promedio nacional. Si se compara este indicador con el correspondiente a las diferentes regiones geográficas del país se observa que el nivel alcanzado en la región norte supera el registrado en cualquier otra región de México (CONAPO, 2008).

Cuadro 2

Baja California (México): edad a la primera relación sexual de mujeres encuestadas, por grupos de edad y según su procedencia, 2006

(En porcentajes)

Edad

18 y 19 años

20 a 24 años

25 a 29 años

Nativas

No nativas

Nativas

No nativas

Nativas

No nativas

13

0,7

2,8

0,4

0,8

0,9

1,7

14

2,3

5,4

1,9

3,3

3,7

4,1

15

6,4

12,4

4,9

13,0

9,3

12,7

16

12,6

24,6

11,6

20,3

15,1

21,8

17

23,1

36,3

22,2

33,3

24,9

34,7

18

37,1

48,5

44,3

49,7

19

46,0

60,1

56,9

62,7

20

68,1

78,4

21

73,5

82,9

22

78,8

86,0

23

83,0

89,4

24

84,6

91,2

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

Si se toma en cuenta el grupo que aún se encontraba en la etapa adolescente en el momento del levantamiento de la Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California se observa que el 6,4% y el 12,4% de las nativas y las no nativas, respectivamente, ya habían tenido su primera relación sexual a los 15 años. Si se considera el mismo grupo etario (18 y 19 años), el porcentaje se triplica en el caso de las nativas y casi se triplica en el caso de las no nativas que ya habían tenido su primera relación sexual a los 17 años: el 23,1% de las primeras y el 36,3% de las segundas ya habían iniciado su actividad sexual a esa edad. A este indicador le corresponden valores muy similares en el caso de las mujeres de 25 a 29 años y de 20 a 24 años (véase el cuadro 2). Tal como lo reconoce Carlos Welti (2007), los 15 años reflejan las condiciones socioculturales de la iniciación sexual. El paso de los 14 a los 15 años tiene especial significación en amplios grupos de la población: representa un motivo de celebración, como un ritual que supone la llegada a una edad casadera y la adquisición de aptitudes para tener relaciones sexuales, así como de la capacidad de procrear.

Por otro lado, al cumplir los 18 años las mujeres alcanzan la mayoría de edad y de nuevo se observa un gran incremento del indicador analizado: el 37,1% y el 48,5% de las mujeres nativas y no nativas de 20 a 24 años, respectivamente, y el 44,3% y el 49,7% de las mujeres nativas y no nativas de 25 a 29 años, respectivamente, habían iniciado su actividad sexual a esa edad (véase el cuadro 2).

El análisis de este indicador según la condición de ser o no migrante permite observar que existe un diferencial muy importante entre las mujeres nativas de Baja California y las nativas de otra entidad federativa, especialmente en el caso de las mujeres que en el momento de la entrevista tenían entre 20 y 24 años: el 46,0% de las nativas tuvieron su primera relación sexual en la adolescencia, frente al 60,1% de las inmigrantes (véase el cuadro 2). Además se observa que entre las jóvenes de 25 a 29 años el 56,9% de las nativas tuvieron actividad sexual en la adolescencia, indicador que desciende más de 10 puntos porcentuales en el caso de aquellas del grupo de 20 a 24 años (46,0%). Entre las no nativas este porcentaje se incrementa, mientras que el descenso es de poco más de dos puntos porcentuales en el caso de los grupos etarios analizados (62,7% y 60,1%, respectivamente). Este indicador es muy contundente con referencia a la mayor probabilidad que potencialmente tienen las jóvenes no nativas de la entidad federativa de iniciar más temprano la reproducción en comparación con las nativas.

Es importante resaltar que las diferencias entre nativas y no nativas en los tres grupos de edad son considerables. En el porcentaje de quienes ya habían iniciado la actividad sexual a los 17 años se observa una diferencia de unos 10 puntos porcentuales. Los datos permiten plantear que la migración se asocia con esta variable.

3. Embarazo

En esta sección se analiza el comportamiento reproductivo de las jóvenes entrevistadas en el estudio principalmente sobre la base del indicador que señala la edad en que estas mujeres ya habían tenido un embarazo y su asociación con el hecho de ser o no nativas de Baja California.

El primer embarazo ocurrió de manera temprana entre las jóvenes de Baja California en los tres grupos de edad considerados (18 y 19 años, de 20 a 24 años y de 25 a 29 años); en el caso de las más jóvenes, a los 17 años el 8,6% de las nativas y el 19,5% de las no nativas de la entidad ya habían tenido un embarazo (véase el cuadro 3).

Cuadro 3

Baja California (México): edad del primer embarazo de mujeres encuestadas, por grupos de edad y según su procedencia, 2006

(En porcentajes)

Edad

18 y 19 años

20 a 24 años

25 a 29 años

Nativas

No nativas

Nativas

No nativas

Nativas

No nativas

13

0,6

2,9

0,1

0,2

0,4

0,2

14

1,1

6,1

0,9

0,7

1,1

1,3

15

1,7

9,9

2,1

3,2

4,5

4,1

16

4,5

14,3

4,5

8,6

7,1

9,0

17

8,6

19,5

8,7

15,6

13,1

15,7

18

15,0

23,9

17,0

22,6

19

23,2

29,4

25,3

32,7

20

32,8

40,2

21

39,7

48,3

22

44,9

55,7

23

50,6

63,2

24

55,9

68,3

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

Entre las jóvenes entrevistadas de 20 a 24 años, el 23,2% de las nativas y el 29,4% de las no nativas tuvieron un primer embarazo en la adolescencia, mientras que en el caso de las mujeres del grupo etario de 25 a 29 años los porcentajes estimados fueron del 25,3% y del 32,7%, respectivamente (véase el cuadro 3). En general se observa una tenue tendencia a posponer la edad en que se tiene el primer embarazo entre las jóvenes nativas de Baja California: en los porcentajes correspondientes a aquellas que ya han tenido un embarazo se observan descensos leves en el caso de las nativas, pero esto no ocurre en el caso de las no nativas.

El haber tenido o no visa para ingresar a los Estados Unidos conlleva grandes diferencias de magnitud del indicador analizado: el 5,6% de las adolescentes que nunca habían tenido visa tuvieron su primer embarazo antes de los 18 años, mientras que en el caso de las que sí habían contado con ese documento el indicador fue del 2%. Alrededor de la tercera parte de las jóvenes de 20 a 24 años y de 25 a 29 años que no habían tenido visa tuvieron su primer embarazo en la adolescencia. Los valores observados de este indicador son del 13,6% y del 19,8% en el caso de las jóvenes con visa de los grupos etarios de 20 a 24 años y de 25 a 29 años, respectivamente.

Se observa una fuerte asociación entre la escolaridad y la edad en que se tiene el primer embarazo: ya habían tenido un embarazo a los 17 años una tercera parte de las adolescentes entrevistadas (mujeres de 18 y 19 años) que a lo sumo habían cursado la primaria completa; una quinta parte de las que no habían llegado al nivel de educación medio superior, y solo el 4,8% de las que habían cursado al menos un grado de preparatoria. En los grupos de edad de 20 a 24 años y de 25 a 29 años puede observarse que, en lo que respecta a la categoría de menor escolaridad aquí considerada, casi la mitad de las jóvenes habían tenido un embarazo durante la adolescencia, y que solo un 18% de las jóvenes de esos grupos etarios que se encontraban en la categoría de más alta escolaridad habían tenido un embarazo en esa etapa de la vida.

La importancia de la educación como variable vinculada al comportamiento reproductivo es contundente. La asociación aquí encontrada es importante y existe una amplia bibliografía sobre el tema que confirma los hallazgos del análisis realizado. El efecto de la educación formal en la edad en que se tiene el primer embarazo (inicio de la reproducción) se da a través de diferentes vías: por un lado, la permanencia en el sistema escolar durante el período de la adolescencia usualmente significa la elección de una modalidad de transición a la vida adulta que propicia la exclusión del embarazo; la deserción en algunas ocasiones se asocia a un embarazo no planeado, pero en otras representa la elección (así sea inconsciente) de una adolescente de pasar a la adultez por medio de otra vía, y cuando las opciones laborares no son muy amplias la probabilidad de que se busque un embarazo se incrementa (Solís, Gayet y Juárez, 2008).

Por otro lado, las adolescentes que permanecen en el sistema educativo adquieren, en principio, información sobre temas relacionados con la sexualidad y con las formas de protección para evitar un embarazo no deseado. Este aspecto debe ser evaluado con mayor profundidad, ya que, aunque en los planes de estudio de los últimos años de primaria y secundaria se incluyen temas vinculados con la educación sexual, en diversos estudios en que se evalúa la forma de impartirlos se muestra que una gran proporción de los maestros no posee la capacidad suficiente para realizar esta tarea y llega incluso a evitarla.

Por último, es importante mencionar que el hecho mismo de poseer mayores niveles de educación brinda a las personas (en especial a las mujeres) la posibilidad de acceder a una mejor información sobre cualquier tema que afecte su vida, así como un mayor grado de empoderamiento que les permite decidir si tener o no relaciones sexuales y buscar la protección para evitar un embarazo si así lo desean.

La religión también proporciona elementos para comprender el comportamiento reproductivo de la población estudiada. La cuarta parte de las adolescentes que declararon no practicar religión alguna ya habían tenido un embarazo a los 17 años, así como el 11,5% de las católicas y el 12,6% de las cristianas. En el grupo de jóvenes de 20 a 24 años las diferencias también son notables: se embarazaron durante la adolescencia alrededor de 4 de cada 10 jóvenes que no pertenecían a una religión, cerca de la cuarta parte de las católicas, y un porcentaje que se ubica más cerca del 20% en el caso de las cristianas.

México ha pasado de ser una sociedad católica a presentar una pluralidad religiosa, sobre todo por la extensión del protestantismo evangélico. El catolicismo se asocia con una mayor edad en el momento del primer embarazo, aunque no en el grado que se observa en el caso de los evangélicos (que en Baja California tienen un peso destacado y, en general, se denominan cristianos). Estos muestran un gran apego a las reglas de su religión, que exige la abstinencia sexual a los jóvenes, hecho que se manifiesta en los datos recabados. Una limitación de la encuesta realizada para este trabajo es que no se diferenció a la población entre católicos practicantes y católicos nominales, que tienen un comportamiento similar a los jóvenes sin afiliación religiosa en cuanto al inicio de la actividad sexual a una edad temprana (Vargas, Martínez y Potter, 2010).

La edad de la madre en el momento de tener su primer hijo es también una variable relevante en el contexto de este análisis (véase el cuadro 4). Alrededor del 35% de las jóvenes de los grupos de edad de 20 a 24 años y de 25 a 29 años cuyas madres tuvieron su primer hijo en la adolescencia también tuvieron su primer embarazo en esa etapa de la vida. El nivel de este indicador desciende a 1 de cada 5 cuando la madre tuvo su primer hijo después de los 19 años. Lo anterior señala la existencia de una transferencia intergeneracional del comportamiento de las mujeres.

Cuadro 4

Baja California (México): distribución de la edad del primer embarazo de mujeres encuestadas, por grupos de edad y momento del primer embarazo de la madre, 2006

(En porcentajes)

Edad

18 y 19 años

20 a 24 años

25 a 29 años

Edad de la madre cuando tuvo su primer hijo

En la adolescencia

20 años

o más

En la adolescencia

20 años

o más

En la adolescencia

20 años

o más

13

1,8

1,2

0,2

0,0

0,6

0,0

14

3,4

2,1

1,2

0,8

1,2

0,5

15

5,5

2,6

3,2

2,2

4,6

2,5

16

10,7

3,6

8,2

4,3

9,6

4,1

17

16,5

7,2

18,2

7,6

18,0

8,5

18

27,1

14,0

22,9

13,0

19

35,1

19,5

34,8

21,0

20

42,2

28,6

21

50,2

36,7

22

55,5

44,4

23

62,3

50,7

24

67,8

53,5

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

Gracias a publicaciones anteriores en la materia (Checa y otros, 2011), se tiene conocimiento de que una de las consecuencias más importantes que se asocian con la procreación temprana es la probabilidad más alta de que las hijas de madres jóvenes vivan la maternidad a una edad temprana. Si bien las causas de esto aún no se han determinado, al examinar las variables consideradas en la encuesta realizada en el marco del presente trabajo se observa que uno de los diferenciales más altos se da entre los grupos de hijas de una mujer cuyo primer hijo nació en la adolescencia e hijas de madres cuyo primer hijo nació a los 20 años. Estos datos permiten remarcar el grado de relevancia de esta variable, que no con mucha frecuencia se incorpora en la investigación sobre el tema y en cuyas causas valdría la pena profundizar.

4. Anticoncepción

La anticoncepción, según el esquema de Davis y Blake (1956), es una de las variables intermedias que determinan la fecundidad. Los descensos de la fecundidad observados en México a partir de la década de 1970 tuvieron como causa principal un gran incremento del uso de métodos anticonceptivos, mientras que en otras variables como la nupcialidad, la lactancia o la frecuencia de relaciones sexuales no se han observado cambios que modifiquen esos niveles de forma relevante.

Como puede derivarse del análisis antes realizado en este trabajo, el inicio de la actividad sexual se da a edades tempranas en la población que es objeto de este estudio. Por otro lado, un porcentaje elevado de los primeros embarazos no fue planeado. Por ello, en lo que respecta a la anticoncepción se consideró que el indicador más importante a analizar era el uso de un método anticonceptivo en la primera relación sexual, así como las razones de no uso de un método de ese tipo en la primera relación sexual.

Los resultados de la encuesta realizada en Baja California permiten observar, como se vio anteriormente, que las dos terceras partes de las mujeres ya habían tenido relaciones sexuales en el momento de la entrevista. De ellas, poco más de la mitad no utilizó ningún método anticonceptivo en su primera relación sexual (52%). Los niveles de este indicador son similares en el caso de los tres grupos de edad considerados (véase el cuadro 5).

Cuadro 5

Baja California (México): uso de un método anticonceptivo en la primera relación sexual de mujeres encuestadas, por grupos de edad, 2006

(En porcentajes)

Uso de método anticonceptivo

18 y 19 años

20 a 24 años

25 a 29 años

Total

Sí

49,3

46,9

48,6

48,0

No

50,7

53,1

51,4

52,0

Total

100,0

100,0

100,0

100,0

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

La razón principal por la que las jóvenes expresaron no haber usado ningún método anticonceptivo es que no planeaban tener relaciones sexuales (49,1%). Se reafirma la hipótesis de que el inicio de la actividad sexual en la adolescencia se acompaña de sentimientos de culpa. Dado que el uso de un anticonceptivo define el planeamiento de esta actividad, es difícil que se tome esta precaución si las relaciones sexuales se perciben como algo indebido (véase el cuadro 6).

Cuadro 6

Baja California (México): razones de no uso de un método anticonceptivo en la primera relación sexual de mujeres encuestadas, por grupos de edad, 2006

(En porcentajes)

Razón de no usar ningún método

Menos de

15 años

15 y 16 años

17 y 18 años

19 y 20 años

Más de

20 años

No planeaba tener

relaciones sexuales

59,1

51,5

49,4

36,4

14,6

No se atrevió a decírselo

a su pareja

4,9

6,9

5,3

6,5

15,6

Pensó que no se podía embarazar

12,5

19,4

18,5

18,1

13,9

No se atrevió a conseguir unmétodo anticonceptivo

3,0

1,5

2,6

0,0

0,0

Su pareja se opuso

1,4

2,3

1,3

0,0

0,0

Problemas de acceso a métodos anticonceptivos

11,4

6,0

2,5

1,4

0,0

Deseaba embarazarse

7,7

9,3

17,2

34,5

38,4

Otras

0,0

3,1

3,2

3,1

17,5

Total

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

C. Análisis de chi cuadrado y modelo de regresión logística binaria

Con el propósito de determinar el grado de relación entre una de las variables dependientes de este estudio, la edad en que se tiene el primer embarazo (antes de los 18 años), y las variables independientes consideradas se realizaron pruebas de chi cuadrado, estimando que las variables incorporadas en el análisis eran de naturaleza categórica.

En la primera aplicación, solo dos variables no presentaron resultados de asociación significativos: si le gustaría o no vivir en los Estados Unidos y si le gustaba más la forma de vida de México o la de los Estados Unidos. En el resto de los casos (si era o no nativa de Baja California, si había tenido o no visa para ingresar a los Estados Unidos, si la madre había tenido a su primer hijo en la adolescencia, la escolaridad y la religión de la entrevistada) las variables sí mostraron una asociación significativa (véase el cuadro 7).

Respecto a las variables independientes consideradas, el nivel de asociación es mucho más alto en el caso de la escolaridad, seguida de la edad de la madre de la entrevistada en el momento del nacimiento del primer hijo (antes o después de la adolescencia).

Así, los datos presentados permiten asegurar que existe una asociación significativa en las variables (con excepción de las ya mencionadas), aunque no pueda definirse la naturaleza o el sentido de la asociación.

Cuadro 7

Baja California (México): grado de asociación entre el embarazo antes de los 18 años y variables socioeconómicas independientes, 2006a

Variable

Chi cuadrado

Grados de libertad

Significancia

Si la entrevistada ha tenido o no visa

para los Estados Unidos

47,732

1

0,000

Si la entrevistada es o no nativa

21,758

1

0,000

Si la madre de la entrevistada tuvo su

primer hijo en la adolescencia o después

63,815

1

0,000

Escolaridad de la entrevistada

204,287

3

0,000

Religión de la entrevistada

23,610

3

0,000

Si la entrevistada desearía o no vivir

en los Estados Unidos

0,681

1

0,409

Si a la entrevistada le gusta más la forma

de vida de los Estados Unidos o la de México

5,481

2

0,065

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

a Se consideró la población total entrevistada (mujeres de 18 a 29 años).

1. Regresión logística binaria: variables que influyen en la ocurrencia del embarazo antes de los 18 años

El análisis antes realizado solo permite saber si una variable influye en la ocurrencia del embarazo antes de los 18 años, por lo que para determinar el efecto de más de una variable se utilizó la teoría de los modelos de regresión logística.

En un primer ejercicio se consideró que la variable dependiente del modelo tomaba valor 1 si la mujer tenía un embarazo antes de los 18 años y adquiría valor cero si no era así. En el cuadro 8 se presentan el coeficiente y la significancia de cuatro variables seleccionadas.

En primer lugar puede observarse que ser nativa, tener visa para ingresar a los Estados Unidos y practicar la religión católica representan coeficientes negativos, lo que quiere decir que estas circunstancias reducen la probabilidad de tener un embarazo antes de los 18 años. Por su parte, el hecho de que la madre de la entrevistada haya tenido un hijo en la adolescencia supone un coeficiente positivo, es decir, se incrementa la probabilidad de que la entrevistada tenga un hijo en esa misma etapa, y la magnitud del coeficiente (14,1) sugiere que la fortaleza de la relación es importante.

Cuadro 8

Baja California (México): variables que inciden en la probabilidad de embarazarse antes de los 18 años, 2006

Variable

Β

Significancia

Exp(β)

Ser nativa del estado

-0,583

0,0000

0,558

Haber tenido visa para los Estados Unidos

-0,559

0,0040

0,572

Madre adolescente

2,649

0,0000

14,139

Religión católica

-2,294

0,0000

0,101

Fuente: El Colegio de la Frontera Norte, Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, 2006.

En cambio, los datos permiten observar que, si la mujer es nativa de Baja California, el riesgo de embarazo en la adolescencia de la entrevistada disminuye 1,79 puntos respecto de si no lo es, y en el caso de tener visa se reduce 1,75 puntos. Por último, el riesgo de embarazo de las mujeres que profesan la religión católica es un 10% menor que el de aquellas que no practican una religión.

El modelo anterior es válido solo en segmentos de la población de Baja California en que la escolaridad de las mujeres no presenta grandes diferencias. En aquellos segmentos de esta entidad donde se observan variaciones de dicha variable el modelo que explica la ocurrencia del embarazo antes de los 18 años es diferente. Básicamente, las variables relativas a ser o no nativa de Baja California y tener o no visa para entrar a los Estados Unidos pierden significancia, y permanecen en el modelo las relativas a ser o no católica y a la transferencia intergeneracional de la maternidad.

D. Conclusiones

El interés principal de la presente investigación fue analizar el comportamiento sexual y reproductivo en la adolescencia de las jóvenes residentes en Baja California. Para el logro de este objetivo se realizó, con una metodología rigurosa, la Encuesta de Salud Reproductiva en la Adolescencia de Baja California, que contó con el apoyo financiero del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) de México y la infraestructura de El Colegio de la Frontera Norte.

El análisis que se presenta en este trabajo siguió una línea cuantitativa. El registro de una elevada incidencia del embarazo adolescente en el estado de Baja California, aunado al hecho de que el nivel de la fecundidad global de este estado es de los más bajos si se compara con el del resto de las entidades federativas del país, motivó el interés por realizar una encuesta que permitiera captar el comportamiento de las jóvenes bajacalifornianas, en la que se incorporaron variables asociadas al contexto de esta entidad. Además, la encuesta permitió identificar la edad de inicio de la vida sexual, marital y reproductiva de las jóvenes.

El primer hallazgo de este estudio que vale la pena resaltar se refiere a la ratificación de que el nivel de fecundidad de las adolescentes de Baja California es elevado, y se asocia a un inicio de la vida sexual más temprano y a un menor uso de métodos anticonceptivos en la primera relación sexual.

Baja California es una entidad federativa de alta inmigración. El estudio realizado permite observar que la fecundidad de las jóvenes originarias de esta entidad federativa es significativamente inferior a la de aquellas que no son originarias del estado.

Cabe mencionar que el objetivo de este estudio no fue identificar las causas asociadas a la alta fecundidad de las adolescentes y jóvenes no nativas de Baja California, es decir, el impacto de la migración en la fecundidad adolescente. Sin embargo, es importante prestar atención a este hallazgo sobre la relación entre las variables migración y fecundidad. El interés de esta relación condujo al estudio de diferentes marcos conceptuales bajo los cuales se ha analizado la relación entre los fenómenos considerados. No obstante, ninguno parece adaptarse al contexto de Baja California. En futuras investigaciones, se plantea la propuesta de tomar como base los conceptos que propone Bhugra (2003): las experiencias premigratorias en el lugar de origen, el proceso de selección para la migración, la experiencia de la migración y la experiencia posmigratoria. El estudio podrá ser entonces cuantitativo y retrospectivo, pero basado en una investigación cualitativa previa que permita seleccionar las variables.

Bibliografía

Bhugra, D. (2003), “Migration and depression”, Acta Psychiatrica Scandinavica, vol.108, sup. 418.

Blos, P. (1971), Psicoanálisis de la Adolescencia, Ciudad de México, Editorial Joaquín Mortiz.

Checa, S. y otros (2011), “Relaciones familiares y transmisión intergeneracional de comportamientos reproductivos en la adolescencia”, IX Jornadas de Sociología de la UBA. Pre-ALAS, Buenos Aires [en línea]http://cdsa.aacademica.org/000-106/73.pdf [fecha de consulta: 22 de agosto de 2015].

CONAPO (Consejo Nacional de Población) (2008), Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica (ENADID) 2006. Informe Final, Ciudad de México, Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI)/Instituto Nacional de Salud Pública (INSP)/Secretaría de Salud, noviembre [en línea] http://www.conapo.gob.mx/work/models/CONAPO/Enadid2006/docs/Reporte%20Final%20ENADID%202006.pdf [fecha de consulta: 15 julio 2013].

Davis, L. K. y J. Blake (1956), “Social Structure and fertility: an analytic framework”, Economic Development and Cultural Change, Nº ٤.

Frickey, A., T. Blöss y M. Noví (1994), “Modes d’entrée dans la vie adulte et trajectoires sociales des femmes mariées”. Population, vol. 49, Nº 3.

Furstenberg, F. (1998), “When will teenage child bearing become a problem? The implications of Western experience for developing countries”, Studies in Family Planning, vol. 29, Nº 2, J. Bongaarts y B. Cohen (eds.), Adolescent Reproductive Behavior in the Developing World, Nueva York, Population Council.

González, E. y T. Molina (2007), “Características de la maternidad adolescente de madres e hijas”, Revista Chilena de Obstetricia y Ginecología, vol. 72, Nº 6 [en línea] http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0717-75262007000600004&script=sci_arttext.

Hall, S. (1904), Adolescence: Its Psychology and its Relations to Physiology, Anthropology, Sociology, Sex, Crime, Religion, and Education, vol. 1, Nueva York, D. Appleton and Company.

Heaton, T. B., R. Forste y S. M. Otterstrom (2002), “Family transitions in Latin America: First intercourse, first union and first birth”, International Journal of Population Geography, Nº ٨.

Hernández, H. A. (2002), “Evolución del campo religioso no católico en Baja California. Una aproximación sociográfica”, Baja California: un presente en una historia, vol. 2, J. L. Molina (coord.), Mexicali Universidad Autónoma de Baja California.

Ibáñez Brambila, B. (2001), “Factores psicológicos relacionados con el embarazo en la adolescencia”, Sexualidad y salud reproductiva de adolescentes y jóvenes en México. Aportaciones para la investigación y la acción, C. Stern y E. García (coords.), Documentos de Trabajo, Nº 6, Ciudad de México, El Colegio de México.

Juárez, F. y otros (2013), “Youth migration and transitions to adulthood in developing countries”, The Annals of the American Academy of Political and Social Science, vol. 648, Nueva Delhi, The Population Council.

OMS (Organización Mundial de la Salud) (1995), Health and the Millennium Development Goals, Ginebra.

Palma, Y. (2008), “Comportamiento sexual y reproductivo en adolescentes. Situación actual y necesidades de información”, Adolescentes en México: investigación, experiencias y estrategias para mejorar su salud sexual y reproductiva, C. Stern (coord.), Ciudad de México, El Colegio de México/The Population Council.

Palma, Y. y E. González (2010), “Iniciación sexual. Análisis de la Encuesta Nacional de la Dinámica Demográfica 2006”, Procesos y tendencias poblacionales en el México contemporáneo. Una mirada desde la ENADID 2006, A. M. Chávez Galindo y C. Menkes Bancet (eds.), Ciudad de México, Centro Regional de Investigaciones Multidisciplinarias (CRIM)/Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Secretaría de Salud.

Palma, Y. y M. W. Vivas (1997), Preferencia reproductiva y valoración de los hijos, Ciudad de México, Documentos Pathfinder.

Rodríguez Martínez, Y.A. (2001), “Las representaciones sociales de la sexualidad en adolescentes desde la perspectiva de género: bases epistemológicas para una aproximación teórica y metodológica” Sexualidad y salud reproductiva de adolescentes y jóvenes en México. Aportaciones para la investigación y la acción, C. Stern y E. García (coords.), Documentos de Trabajo, Nº 6, Ciudad de México, El Colegio de México.

Rodríguez Vignoli, J. (2009), Reproducción adolescente y desigualdades en América Latina y el Caribe: una llamada a la reflexión y a la acción, Madrid, Organización Iberoamericana de Juventud (OIJ) [en línea] http://www.oij.org/file_upload/publicationsItems/document/EJ1264091957.pdf.

Rodríguez Vignoli, J. y M. Hopenhayn (2007), “Maternidad adolescente en América Latina y el Caribe. Tendencias, problemas y desafíos”, Desafíos, Nº 4, Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)/Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF).

Secretaría de Gobernación (2008), Boletín Estadístico, Ciudad de México [en línea] http://www.gobernacion.gob.mx/es_mx/SEGOB/Boletin_Estadistico_2008.

Solís, P., C. Gayet y F. Juárez (2008), “Las transiciones a la vida sexual la unión y a la maternidad en México: cambios en el tiempo y estratificación social”, Desigualdad socioeconómica y prácticas sexuales, S. Lerner e I. Szasz (coords.), Ciudad de México, El Colegio de México.

Stern, C. (2012), El problema del embarazo en la adolescencia: contribuciones a un debate, Ciudad de México, El Colegio de México.

Vargas Valle, E. D., G. Martínez Canizales y J. E. Potter (2010), “Religión e iniciación sexual premarital en México”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 4, Nº 7, enero-diciembre.

Welti Chanes, C. (2007), “Inicio de la vida sexual y reproductiva”, La salud reproductiva en México: análisis de la encuesta nacional de salud reproductiva 2003, A. M. Chávez, P. Uribe y Y. Palma (coords.), Ciudad de México, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Secretaría de Salud.

Zenteno, R., S.E. Giorguli y E. Gutiérrez (2013), “Mexican adolescent migration to the United States and transitions to adulthood”, The Annals of the American Academy of Political and Social Science, vol. 648, Nº 1.

[1] Licenciada en Actuaría por la Universidad Autónoma de México, Maestra en Ciencias Estadísticas por la Universidad de Manchester y Doctora en Demografía por la Universidad Paris Ouest Nanterre La Défense. Investigadora titular “C” del Departamento de Estudios de Población de El Colegio de la Frontera Norte (COLEF). Correo electrónico: ypalma@colef.mx.

[2] Véase [en línea] http://mdgs.un.org/unsd/mdg/Home.aspx.

Anticipación y postergación de los nacimientos en la transición de la fecundidad en el Brasil[1]

Adriana de Miranda-Ribeiro2

Eduardo Luiz Gonçalves Rios-Neto3

Ricardo Alexandrino Garcia[4]

Recibido: 28/06/2016

Aceptado: 01/09/2016

Resumen

Los cambios en la fecundidad registrados en el Brasil durante las últimas décadas no se restringirían a la disminución de la tasa global de fecundidad (TGF). También se produjeron cambios en la edad media de la fecundidad y en la composición de esta por orden de nacimientos. El principal objetivo de este artículo es presentar una descomposición de los cambios en la fecundidad, mediante la estimación de los efectos tiempo y paridez y el quantum neto, en el período 1982-2010, a partir de la aplicación del modelo de Kohler y Ortega (KO) a los datos del Brasil. Los resultados indican que el efecto tiempo, que influye en la fecundidad, pasó de negativo a positivo. Así, en parte del período, la fecundidad observada se vio incrementada por los efectos tiempo y paridez, mientras que en el resto de este los dos efectos actuaron en sentidos opuestos, por lo que la fecundidad observada y la medida pura fueron muy similares. En el Brasil se observa una postergación sostenida de los nacimientos, fenómeno que, al parecer, se prolongaría en las próximas décadas.

Palabras clave: transición de la fecundidad; efecto tiempo; postergación de los nacimientos; efecto paridez; modelo de Kohler y Ortega; Brasil.

Abstract

The changes in fertility in Brazil in recent decades are not limited a decline in the total fertility rate (TFR); changes also occurred in the average age of fertility and its composition by birth order. The main aim of this article is to present a breakdown of changes in fertility, through estimation of timing and parity effects and the net quantum, in the period 1982-2010, using the Kohler and Ortega model (KO) applied to data from Brazil. The results indicate that the influence of the timing variable on fertility went from negative to positive. Thus, in part of this period, observed fertility was increased by timing and parity variables, while in the rest of the period, the two variables had opposing effects. Consequently, observed and pure fertility were very similar. Birth postponement has been a steady pattern in Brazil that is likely to continue in the coming decades.

Keywords: fertility transition, timing, pregnancy postponement; parity; the Kohler and Ortega model; Brazil.

Résumé

Les changements observés au Brésil au cours des dernières décennies en matière de fécondité ne se limiteraient pas à la réduction du taux global de fécondité (TGF). Des modifications sont également intervenues au niveau de l’âge moyen de la fécondité et de la composition de celle-ci par ordre des naissances. Cet article a essentiellement pour but de présenter une ventilation des variations de la fécondité moyennant l’estimation des effets temps-parité, et le quantum net, durant la période 1982-2010, à partir de l’application du modèle de Kohler et Ortega (KO) aux données du Brésil. Les résultats indiquent que l’effet temps, qui a une influence sur la fécondité, est passé de négatif à positif. Ainsi, durant une partie de la période en question, la fécondité observée a été augmentée par les effets temps et parité, alors que dans le reste de la période, ces deux effets ont agi dans des sens opposés, raison pour laquelle la fécondité observée et la mesure pure ont été très similaires. Le Brésil connaît un phénomène de report soutenu des naissances qui, apparemment, pourrait se prolonger dans les prochaines décennies.

Mots clés: transition de la fécondité; effet temps; report des naissances; effet parité; modèle de Kohler et Ortega; Brésil.

Introducción

Los indicadores de fecundidad de período son sensibles a los cambios en el efecto tiempo, tanto los relacionados con la anticipación como con la postergación de los nacimientos. Durante el lapso en que esos cambios ocurren, las medidas de fecundidad reflejan la interacción entre tiempo y nivel, en tanto que las distorsiones provocadas por esa interacción suelen conducir a interpretaciones erróneas sobre la evolución de la fecundidad y sus consecuencias para el futuro de la población. Las distorsiones obedecen a una alteración del número de nacimientos —ya sea creciente o decreciente— en relación con el número de nacimientos que se producirían en ausencia de toda anticipación o postergación. La importancia del estudio de estos temas radica, principalmente, en la identificación de cambios no explícitos en las medidas tradicionales de fecundidad.

El debate sobre este fenómeno no es una novedad en los países europeos, en los que preocupan sobre todo los bajos niveles de fecundidad y sus consecuencias para el crecimiento y el envejecimiento poblacional. Desde la década de 1970, la postergación de los nacimientos ha sido una de las características más destacadas de la fecundidad, por lo que la tasa global de fecundidad (TGF) ha disminuido sistemáticamente y conducido a algunos países a una fecundidad extremamente baja (Sobotka, 2008). En los últimos años, el aumento de la tasa global observado en algunos países europeos se atribuyó a la desaceleración del ritmo de postergación de la fecundidad, no al incremento puro de su nivel, como podría parecer (Bongaarts y Sobotka, 2012). Las proyecciones sobre esos países indican que la fecundidad se mantendrá bajo el nivel de reemplazo, al menos en los próximos 30 años (Sobotka, Zeman y Gietel-Basten, 2016).

El primer autor en referirse al aspecto temporal de la fecundidad fue Ryder (1964), quien desarrolló el concepto de traslación demográfica, a partir de la observación de la relación entre las tasas de fecundidad de cohorte y de período, en un contexto de cambios en la edad media en que las sucesivas cohortes se reproducían. Bongaarts y Feeney (1998) desarrollaron un enfoque diferente, conforme al cual el concepto de tiempo se refiere a las variaciones de la edad media de fecundidad registradas entre dos puntos. Los autores definen las distorsiones de la tasa global de fecundidad provocadas por las variaciones de la edad media como quantum puro o medida pura. Cuando se postergan los nacimientos, la fecundidad del período disminuye y el quantum supera la tasa global. En cambio, cuando se anticipan los nacimientos, el efecto tiempo incrementa la fecundidad observada en el período y la tasa global supera el quantum.

Kohler y Ortega avanzaron en el análisis en comparación con los estudios de Bongaarts y Feeney (1998), motivados por críticas al modelo de esos autores, también conocido como modelo BF. Tanto en este como en el modelo desarrollado por Kohler y Ortega (modelo KO), se propone el cálculo de una medida exenta de las distorsiones causadas por las variaciones de la edad media de la fecundidad. Entre otras cosas, los valores calculados mediante la aplicación de ambos modelos permiten determinar si las variaciones de la fecundidad pueden atribuirse exclusivamente a una disminución o a un aumento del nivel, a la postergación o anticipación de la fecundidad, o a ambos.

El concepto de tiempo aplicado en el modelo KO es similar al del modelo BF. Sin embargo, para calcular el quantum puro en el modelo KO se mide el efecto de la variación en la composición de la fecundidad por paridez, denominado efecto paridez. Por consiguiente, la tasa global de fecundidad se divide en tres componentes: i) el efecto tiempo, derivado de los cambios en la edad media de la fecundidad; ii) el efecto paridez, derivado de los cambios en la composición de la fecundidad por paridez y iii) el quantum, la medida de fecundidad pura, exenta de ambos efectos. Dados los niveles de fecundidad observados en el Brasil, conviene analizar los conceptos y el cálculo de los indicadores.

A. La fecundidad reciente en el Brasil según el modelo de Kohler y Ortega

En la década de 2000, el Brasil pasó a formar parte del grupo de países con fecundidad bajo el nivel de reemplazo. Cerca de 40 años después del inicio de la reducción, cuando la tasa global era, en promedio, de aproximadamente seis hijos por mujer, la fecundidad de las brasileñas había descendido a menos que el nivel de reemplazo. Según la Encuesta Nacional de Hogares (PNAD) de 2006, la tasa global era de 2,0 hijos por mujer, en tanto que en el censo demográfico de 2010 se confirmó la tendencia a la disminución a un nivel inferior a la tasa de reposición, de 1,9 hijos por mujer.

Los cambios en la fecundidad en el Brasil no se restringieron a la reducción de la tasa global. Durante la transición, se registraron variaciones en la edad media de la fecundidad[5] (EMF) y en la composición de la fecundidad por orden de nacimientos. La edad promedio de la fecundidad se redujo hasta mediados de la década de 2000. En 1980, las brasileñas tenían su primer hijo, en promedio, a los 28,9 años. En las décadas siguientes, la EMF continuó disminuyendo y en los censos de 1991 y 2000 quedó en evidencia que era de 27,2 y de 26,3 años, respectivamente. Esa tendencia decreciente se revirtió a mediados de la década de 2000. De acuerdo con el censo demográfico de 2010, la edad promedio de fecundidad de las brasileñas era 26,8 años.

La disminución de la fecundidad en el Brasil se caracterizó también por el descenso de la paridez. Esto significa que paulatinamente las mujeres dejaron de tener hijos en órdenes superiores, es decir, se produjo un cambio en la composición de la fecundidad por orden de nacimientos, concretamente en la proporción de nacimientos por orden (primer hijo, segundo hijo y así sucesivamente) con relación al total. El cambio en la composición se caracterizó por el aumento de la participación de los nacimientos de órdenes inferiores (1 y 2), en detrimento de la reducción de la participación de nacimientos de los órdenes superiores (3 y más). En 1980, el 42,4% de los nacimientos fueron de orden 1 o 2, en tanto que el 42,6%, fueron de orden 4 o superior. En 2010, la suma del porcentaje de nacimientos de orden 1 y 2 fue del 74,4%, en tanto que los nacimientos de orden 4 o superiores representaron el 11,6% del total.

En estudios anteriores sobre el Brasil (Rios-Neto y Miranda-Ribeiro, 2015); Miranda-Ribeiro, Rios-Neto y Carvalho, 2013; Miranda-Ribeiro, Rios-Neto y Ortega, 2008; Silva, Rios-Neto y Miranda-Ribeiro, 2005) se demuestra que el descenso de la fecundidad hasta fines de los años noventa se debió a los efectos tiempo y paridez, que se unieron para incrementar la fecundidad observada. Esto significa que, si no se hubieran producido variaciones en la edad media de la fecundidad y en la composición de la fecundidad por paridez, la reducción de la fecundidad observada habría sido mayor. Al término del período, los datos apuntaban a una posible reversión de la tendencia de anticipación de los nacimientos, conforme a la cual el país habría entrado en un proceso de postergación de estos, que se traduciría en la reducción de la tasa global de fecundidad observada. A su vez, el efecto paridez presentaba una tendencia decreciente, que elevaba la fecundidad observada, aunque en una pequeña proporción. El presente estudio obedece fundamentalmente al interés por verificar estas tendencias utilizando los datos del censo demográfico de 2010. Uno de sus objetivos es presentar nuevos resultados, derivados de una serie de datos larga, única y suavizada.

El principal propósito de este artículo es descomponer los cambios en la fecundidad y estimar los efectos tiempo y paridez en el período 1982-2010, mediante la aplicación del modelo KO a los datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010.

1. Datos y métodos

Los datos utilizados en este estudio provienen del historial de nacimientos reconstruido a partir de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010. Tomando como punto de partida las relaciones de parentesco en los hogares, se identifican las relaciones madre-hijo sobre la base de la información sobre la edad de los hijos y se determina cuándo se produjeron los nacimientos correspondientes a cada mujer registrada en el censo. Cuando no se puede reproducir el historial completo de nacimientos (si, por cualquier motivo, el hijo y la madre no viven en el mismo hogar), se utiliza un proceso de pareamiento (matching) para deducir la edad de los hijos faltantes. Los historiales de nacimientos reconstruidos mediante este procedimiento permiten recopilar los datos necesarios para la elaboración de una serie histórica de las tasas correspondiente a mujeres de 15 a 64 años, que abarque un período de 15 años anteriores a cada censo consultado. En Miranda-Ribeiro, Rios-Neto y Carvalho (2009) se describe el procedimiento de reconstrucción de historiales de nacimientos, empleado sobre todo debido a la baja calidad de las estadísticas vitales del Brasil.

Para la aplicación del modelo KO se requieren series históricas de tasas de fecundidad, porque algunos parámetros se estiman mediante procesos iterativos para los que se debe contar con un conjunto de tasas. Como el intervalo entre los censos es menor que el de la serie de tasas, se producen superposiciones de las tasas derivadas de distintos censos. En este estudio se optó por elaborar una serie única de tasas, para lo cual se interpolaron numeradores y denominadores de distintos censos en los períodos de superposición.

2. Modelo de Kohler y Ortega[6]

En el modelo KO (Kohler y Ortega, 2002) se descompone la fecundidad de un período en tres componentes: el efecto tiempo, resultante de los cambios en la edad promedio de la fecundidad; el efecto paridez, resultante de las variaciones en la composición de la fecundidad por paridez, y el quantum, medida pura de la fecundidad, libre de las distorsiones provocadas por los efectos tiempo y paridez. El quantum puro es una medida hipotética, que puede interpretarse como el valor que presentaría la TGF si no fuese por las variaciones de la edad promedio de la fecundidad y de la composición por paridez de la fecundidad observadas en el período. El modelo KO permite cuantificar los tres componentes y realizar un análisis diferenciado de las variaciones de la fecundidad. Asimismo, permite inferir las tres trayectorias futuras de la fecundidad, sobre la base de información fundamental no explícita en las medidas tradicionales.

La base de datos sobre el historial de nacimientos reconstruido a partir de los censos demográficos posibilita la aplicación del modelo KO, así como el cálculo de la distribución de las mujeres por edad y por paridez a lo largo de todo el período. También permite determinar el número de nacimientos por edad de la madre y su paridez al comienzo de cada año. Con esa información se pueden calcular las tasas específicas de fecundidad (incidencia) y las tasas específicas, cuyo denominador corresponde al número de mujeres que pueden dar a luz conforme a un orden determinado (intensidad). En el diagrama 1 se representan las cuatro etapas de aplicación del modelo KO, mientras que en las ecuaciones 1 a 16, basadas en Kohler y Ortega, se describen las funciones calculadas conforme al modelo.

Diagrama 1

Determinación del quantum puro (Q) y los efectos tiempo (T) y paridez (P) mediante el modelo KO

Fuente: Elaboración propia.

a Tasa global de fecundidad obtenida de una tabla de fecundidad por edad y paridez.

La primera etapa del proceso consiste en el cálculo de las tasas por orden de nacimiento, es decir, la intensidad y la incidencia. La intensidad (ecuación 1) se define como la razón entre el número de nacimientos de orden i y el número de mujeres con paridez i-1 (mujeres con posibilidad de producir nacimientos de orden i); Bi(a) son los nacimientos de orden i de las mujeres de edad a y Ei(a) son las mujeres de edad a y paridez i-1. La incidencia se refiere a las tasas específicas de fecundidad tradicionales (ecuación 2), donde Bi(a) son los nacimientos de orden i de las mujeres de edad a y E(a) son las mujeres de edad a. A partir de la incidencia se calculan las tasas globales de fecundidad observadas (TGFOBS).

(1)

(2)

La tasa global de fecundidad para el orden de nacimiento i, TGFi, y TGF se calcula mediante las ecuaciones 3 y 4.

(3)

(4)

En la segunda etapa se calculan los parámetros delta (γi) y gama (δi) y la variación anual de la edad media de fecundidad, ri(a), función del orden de nacimientos, i, y la edad de la mujer, a. La variación de la edad media de la fecundidad se calcula mediante la ecuación 5, en la cual γi y δi son parámetros delta y gama, estimados en un proceso iterativo desarrollado por Kohler y Philipov (2001), sobre la base de la serie de intensidades. Gama representa la variación anual de la edad promedio de la fecundidad; delta es la variación proporcional de la desviación estándar yes la edad promedio de la función ajustada de la fecundidad.

(5)

En la tercera etapa, se emplea el parámetro ri(a) para calcular las intensidades y las incidencias controladas por edad y paridez, y ajustadas por el efecto tiempo. Las intensidades ajustadas, mi'(a) (ecuación 6), y las incidencias ajustadas, fi'(a) (ecuación 7), están exentas del efecto tiempo, es decir, de las variaciones de la edad promedio de la fecundidad.

(6)

(7)

La substitución de las incidencias por las incidencias ajustadas en las ecuaciones 3 y 4 permite determinar las respectivas tasas globales de fecundidad ajustadas, TGF'i y TGF'.

La cuarta etapa consiste en el cálculo de la tasa global de fecundidad controlada por edad y paridez, y ajustada por el efecto tiempo, TGFEPAJUSTADA. Esta tasa se deriva de una tabla de fecundidad elaborada sobre la base de las intensidades ajustadas.

Para elaborar una tabla de fecundidad se deben determinar las probabilidades de nacimiento por orden, i, y edad media de la madre, a. Kohler y Ortega proponen el uso de las intensidades, en vista de que la progresión por paridez no es un evento reiterado. Las intensidades se transforman en probabilidades mediante la ecuación 8. Cuando se utilizan las intensidades ajustadas (por el efecto tiempo), la ecuación permite determinar las probabilidades ajustadas.

qi(a)=1-exp[-mi(a)] (8)

La probabilidad de nacimiento sirve de base para el cálculo de otros valores de la tabla de fecundidad. Un proceso iterativo basado en las ecuaciones 9 y 10 permite calcular el número de mujeres por edad y el número de nacimientos por cada categoría etaria. En las ecuaciones, Di(a) es el número de mujeres con paridez i y de edad exacta a, en tanto que bi(a) es el número de nacimientos de orden i correspondiente a mujeres de edad a. Para la última paridez, J (grupo abierto), se utilizan las ecuaciones 11 y 12 en un proceso iterativo.

bi(a)=Di(a) qi(a) (9)

Di(a+1) = Di(a)-bi(a)+ bi-1(a) (10)

bi(a)=Di(a) fi(a) (11)

Di(a+1) = Di(a)+ bi-1(a) (12)

El número de nacimientos correspondientes a las mujeres de la cohorte sintética, bi1,i2(a_0,a_1), se calcula mediante la ecuación 13:

(13)

La medida sintética de la tabla de fecundidad se deriva de la ecuación 14.

(14)

Cuando la TGFEP calculada a partir de las intensidades ajustadas está exenta de los efectos tiempo y paridez, se convierte en TGFEPAJUSTADA. Kohler y Ortega definen esta última como el quantum puro, es decir, el valor que adquiriría la tasa global de fecundidad en ausencia de los efectos tiempo y paridez y que, una vez calculada, permite determinar dichos efectos.

Kohler y Ortega proponen la ecuación 15 para calcular el efecto tiempo, r. Si la TGFAJUSTADA es mayor que la TGFOBSERVADA, significa que el efecto tiempo es positivo, lo que indica una postergación de los nacimientos. Por el contrario, el efecto tiempo negativo refleja un proceso de anticipación de los nacimientos.

(15)

La medición del efecto composición por paridez (ecuación 16) es similar a la del efecto tiempo. Si la razón entre la TGFOBSERVADA y la TGFEPAJUSTADA es superior a la unidad, es decir, si la medida observada es mayor que la ajustada, el efecto de la composición por paridez es positivo e incrementa la fecundidad. En cambio, si la medida observada es inferior a la ajustada el efecto reduce la fecundidad.

(16)

Cuando r y d se calculan en términos relativos, pueden interpretarse como la diferencia porcentual de nacimientos (incremento o reducción), atribuible a los efectos tiempo y paridez.

B. Conclusiones

El propósito de esta sección es ofrecer una interpretación de la transición de la fecundidad en el Brasil a partir de elementos que no quedan en evidencia en la TGF, la medida comúnmente utilizada para analizar la fecundidad en el país. Dado que los análisis pueden extenderse a todo el territorio, los resultados reflejan la heterogeneidad del comportamiento reproductivo de las brasileñas.

La aplicación del modelo KO a los datos del Brasil demuestra que, al contrario de lo ocurrido en Europa, parte de la transición de la fecundidad se produjo como consecuencia de un efecto negativo. Dada la existencia de un efecto tiempo negativo, la tasa de fecundidad total observada se vio incrementada por la anticipación de los nacimientos. Cuando la fecundidad se encontraba en un nivel bajo, el efecto tiempo pasó a ser positivo y redujo aún más la fecundidad observada. El efecto paridez fue significativo y actuó en el mismo sentido que el efecto tiempo, puesto que elevó la TGF registrada durante todo el período, aunque su influencia se fue atenuando.

El análisis de la acción conjunta de los dos efectos puede realizarse a partir de los valores del quantum puro, la TGFEPAJUSTADA, que pueden interpretarse como los que alcanzaría la TGF en ausencia de los efectos tiempo y paridez. Esta medida no es una indicación de la fecundidad futura, ya sea en términos temporales como desde el punto de vista de las cohortes (incluidas aquellas con fecundidad incompleta). Solo indica la magnitud de la variación de la fecundidad observada, debida a factores no explícitos en las medidas tradicionales y, en muchos casos, no tomados en consideración en los análisis prospectivos.

Los resultados que se presentan se basan en la aplicación del modelo KO a una serie única de datos, derivada de tres censos demográficos y que abarca de 1982 a 2010. En el caso de los años en que se produjo una superposición de tasas, se aplicó un procedimiento de suavización con el fin de elaborar una única serie. Como los parámetros gama y delta del modelo se calculan en forma iterativa y su estimación se basa en una serie completa, los resultados basados en una serie única difieren de los obtenidos en estudios anteriores. A pesar de las diferencias en términos de magnitud, las tendencias se mantuvieron invariables y los resultados no solo corroboran los obtenidos previamente, sino que también confirman las tendencias previstas. En el cuadro 1 y en los gráficos 1 a 3 se presentan indicadores calculados mediante la aplicación del modelo KO a los datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010. Los efectos tiempo y paridez indican el porcentaje de aumento o reducción de los nacimientos observados en la población, debido a la variación de la edad media de la fecundidad y la composición de la fecundidad por paridez.

Cuadro 1

Brasil: efectos y tasas de fecundidad estimados mediante el modelo KO, 1982-2010a

Año

Efecto tiempo

(en porcentajes)

Efecto paridez

(en porcentajes)

TGF

TGF ajustada (tiempo)

TGFEP ajustada (quantum puro)

1982

-12,79

8,10

3,80

3,37

3,11

1983

-12,79

8,35

3,60

3,19

2,94

1984

-12,63

8,47

3,42

3,04

2,80

1985

-12,29

8,50

3,27

2,91

2,68

1986

-11,71

8,34

3,15

2,82

2,60

1987

-10,92

8,12

3,04

2,74

2,54

1988

-9,94

7,91

2,92

2,66

2,46

1989

-8,76

7,69

2,80

2,57

2,39

1990

-7,35

7,56

2,68

2,50

2,32

1991

-5,66

7,44

2,58

2,44

2,27

1992

-3,70

7,41

2,52

2,43

2,26

1993

-1,60

7,31

2,48

2,44

2,28

1994

0,38

7,04

2,45

2,46

2,30

1995

2,01

6,71

2,41

2,46

2,30

1996

3,16

6,39

2,33

2,41

2,26

1997

3,81

6,11

2,24

2,33

2,19

1998

3,98

5,76

2,14

2,23

2,11

1999

3,74

5,40

2,06

2,14

2,03

2000

3,21

4,98

1,97

2,04

1,94

2001

2,56

4,35

1,87

1,92

1,84

2002

1,93

3,63

1,77

1,81

1,74

2003

1,47

2,81

1,70

1,72

1,68

2004

1,23

2,19

1,66

1,68

1,65

2005

1,22

1,73

1,64

1,66

1,63

2006

1,39

1,36

1,61

1,63

1,61

2007

1,70

1,12

1,59

1,61

1,60

2008

2,03

0,99

1,57

1,60

1,59

2009

2,28

0,92

1,56

1,60

1,58

2010

2,37

0,92

1,56

1,60

1,58

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010.

a Efecto tiempo, efecto paridez, tasa global de fecundidad observada (TGF) no corregida, tasa global de fecundidad ajustada (TGFAJUSTADA) no corregida y tasa global de fecundidad controlada por edad y paridez ajustada (TGFEPAJUSTADA) no corregida.

En el período analizado, el contexto de efecto tiempo de la fecundidad registrada en el Brasil dejó de ser negativo y pasó a ser positivo (véase el gráfico 1). Esto significa que la TGF observada a comienzos del período estaba incrementada por nacimientos anticipados; en cambio, a mediados de la década de 1990, esta se redujo debido a la postergación de los nacimientos. Al inicio del período analizado el efecto tiempo era cercano al -13%, lo que indica que se registró un 13% de nacimientos más de los efectivos en función de la anticipación de estos. Por consiguiente, la tasa de fecundidad total observada fue superior a la tasa que se habría dado en ausencia del efecto tiempo. Al final del período analizado, se observó una disminución de aproximadamente el 2% de los nacimientos atribuible a la postergación, por lo que la fecundidad observada fue inferior a la que se habría registrado en ausencia de ese efecto.

Gráfico 1

Brasil: efecto tiempo (r) estimado mediante el modelo KO, 1982-2010

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010.

Por otra parte, el efecto de composición por paridez fue positivo durante todo el período de análisis (véase el gráfico 2) y se tradujo en un incremento de la fecundidad observada, que en una primera etapa reforzó el efecto tiempo y a continuación actuó en sentido contrario. El efecto paridez positivo indica que la fecundidad observada se vio incrementada por nacimientos adicionales, atribuibles al aumento de la participación de los órdenes inferiores en la composición de la fecundidad. Los resultados correspondientes al comienzo del período revelan un aumento cercano al 8% de los nacimientos debido a la composición por paridez. Al término del período analizado, se observó un aumento de los nacimientos de aproximadamente un 1% debido a ese efecto.

La combinación de los efectos tiempo y paridez determina si la fecundidad observada se incrementa, se reduce o si es igual a la fecundidad que se observaría en ausencia de estos efectos. Además de posibilitar la estimación de los efectos tiempo y composición por paridez por separado, el modelo permite observar la influencia del efecto en la fecundidad. En el gráfico 3 se ilustran tres medidas: la TGF observada, que sería la medida resultante de los dos efectos; la TGFAJUSTADA, que sería la medida exenta del efecto tiempo (es decir, solamente afectada por el efecto paridez), y la TGFEPAJUSTADA, medida pura, libre de los efectos tiempo y composición por paridez. Hasta mediados de la década de 1990, la TGF observada es mayor que las otras medidas, porque los dos efectos elevan la fecundidad. Cuando el efecto tiempo pasa a ser positivo, la TGF observada es inferior a la TGFAJUSTADA (por el efecto tiempo), pero superior a la medida pura (TGFEPAJUSTADA), debido a que el efecto paridez incrementa la TGF observada. Las medidas pura y observada se aproximan, lo que no indica que no se manifiesten los efectos tiempo y paridez, sino que refleja un efecto resultante compensador. Al final del período, la medida observada es poco menor que la pura.

Gráfico 2

Brasil: efecto composición por paridez (d) estimado mediante el modelo KO, 1982-2010

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010.

Gráfico 3

Brasil: tasas de fecundidad estimadas mediante el modelo KO, 1982-2010a

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de los censos demográficos de 1991, 2000 y 2010.

a Tasa global de fecundidad observada (TGF), tasa global de fecundidad ajustada (TGFAJUSTADA) y tasa global de fecundidad controlada por edad y paridez ajustada (TGFEPAJUSTADA).

C. Consideraciones finales

El Brasil registró un descenso sostenido de la fecundidad en las últimas décadas y gran parte de los estudios sobre el tema consisten en analizar de la tasa de fecundidad global, las tasas específicas de fecundidad y la edad promedio de fecundidad. El historial de nacimientos reconstruido a partir de los censos demográficos posibilita la medición de otros indicadores de fecundidad, entre ellos la probabilidad de nacimientos. Esos indicadores permiten comprender un poco mejor la transición de la fecundidad y, lo que es aun más importante, contribuyen a posicionar al Brasil en el debate internacional sobre fecundidad inferior al nivel de reemplazo. El modelo KO permite un análisis diferenciado de las tendencias, mediante la identificación de la correspondiente a los efectos tiempo y composición por paridez en la estimación de la fecundidad, específicamente de un quantum puro, exento de los efectos mencionados.

En la segunda mitad de la década de 2000, el Brasil pasó a formar parte del grupo de países con fecundidad inferior al nivel de reposición. La reducción no obedeció a la postergación de los nacimientos; por el contrario, el efecto tiempo fue negativo y aumentó la fecundidad en el período de transición, pese a lo cual su disminución se registró en todos los grupos de edad e influyó también en el orden de los nacimientos.

La precisión de los indicadores, estrechamente vinculada a la calidad de los datos, puede afectar el análisis. Al parecer, los indicadores empleados en el modelo KO podrían verse afectados por la calidad de los datos en el cálculo de los parámetros gama y delta, que son los insumos utilizados para estimar las medidas ajustadas propuestas en el modelo. A pesar de estas limitaciones, la aplicación del modelo KO, del que no puede prescindirse en el análisis, deja en evidencia aspectos no explícitos en las medidas de fecundidad tradicionales. Los efectos tiempo y composición por paridez provocan distorsiones en las medidas de fecundidad del período, lo que puede conducir a errores de interpretación de las tendencias.

La aplicación del modelo KO con los datos disponibles del Brasil demuestra que los resultados son robustos. Estos reflejan la creciente influencia del efecto tiempo, que pasa de negativo a positivo en el período de transición de la fecundidad. Lo anterior permite concluir que la anticipación de los nacimientos hasta mediados de los años noventa incrementó la fecundidad observada; a partir de entonces, las brasileñas comenzaron a postergar los embarazos. Los resultados también ponen de manifiesto un efecto positivo de la composición de la fecundidad por paridez, que incrementa la fecundidad observada. El Brasil se enfrenta a una postergación sostenida de la fecundidad, aunque el efecto de composición por paridez actúe en el sentido opuesto.

Cabe destacar que los valores calculados mediante el modelo KO son medidas temporales y no deben interpretarse como un reflejo del comportamiento de las cohortes. No obstante, además de explicar la dinámica de la variación de la fecundidad, el comportamiento ofrece una imagen diferenciada del nivel de fecundidad, e incluso de las cohortes, en el futuro. La reducción de la fecundidad provocada por el efecto tiempo no significa que las mujeres no puedan recuperar la fecundidad postergada, sino que, como es evidente, el número de hijos disminuirá durante el período posterior al inicio de la postergación. En este contexto, es importante analizar los límites de la postergación y lo que Kohler y Ortega denominan “efecto envejecimiento de la fecundidad”, que se produce cuando, por algún motivo, las mujeres no recuperan la fecundidad postergada. En tal caso, se podría producir una disminución de la fecundidad de las cohortes.

Si bien los datos ofrecen información sobre el conjunto del país, se sabe que el comportamiento reproductivo de las brasileñas es heterogéneo, lo que indica que muy probablemente las mujeres de diferentes grupos se encuentren en fases distintas con respecto a la influencia de los efectos tiempo y paridez. Miranda-Ribeiro, Ortega y Ríos-Neto (2006) demostraron que, entre los años 1987 y 2000 la influencia del efecto tiempo fue inferior en las mujeres de escolaridad media que en las de escolaridad baja. La anticipación de nacimientos era común a los dos grupos, pero mayor en el segundo. El estudio se vio dificultado por el escaso número de mujeres con escolaridad alta, principalmente entre las más jóvenes, y no fue posible realizar un análisis más completo sobre la materia.

Según algunas de las observaciones mencionadas en este artículo, en las próximas décadas se mantendrían las tendencias actuales. En el futuro próximo, es posible que la fecundidad se reduzca aún más, ya sea debido a un efecto tiempo (más) positivo, a un efecto paridez menos positivo, o a la combinación de ambos y un descenso del indicador puro de fecundidad. La escolarización de las mujeres, su participación en el mercado de trabajo y el acceso a métodos contraceptivos, todos los cuales han ido en aumento, unidos a crisis económicas o la persistencia de epidemias como la causada por el virus del Zika, pueden llevarlas a postergar o a adelantar aún más los embarazos. Asimismo, no se puede dejar de mencionar el aumento del porcentaje de parejas y mujeres sin hijos registrado en el Brasil en las últimas décadas.

Los resultados de los cálculos realizados demuestran que el efecto composición por paridez anuló el efecto tiempo en parte del período analizado. Aunque en el Brasil todavía exista un margen para la manifestación de un efecto composición por paridez positivo, la tendencia apunta a una atenuación, en la medida en que se reduce el porcentaje de nacimientos de orden superior, tal como se ha venido observando. Todo indica que en el futuro próximo el efecto tiempo será más positivo y el efecto paridez menos positivo, lo que acentuará el efecto de las distorsiones debidas a la postergación de la fecundidad y provocará una reducción más marcada de la fecundidad observada en cada período.

Por último, es importante mencionar la posibilidad de que, al igual que en el Brasil, en los demás países de América Latina se esté registrando una postergación de los nacimientos. A pesar de la calidad de los datos recopilados por los servicios de registro civil de esos países y de la existencia de otras bases de datos sobre el historial de nacimientos, la utilización de los censos demográficos puede representar un avance en los estudios sobre fecundidad. En general, estos censos se realizan a intervalos definidos y ofrecen datos de calidad sobre una muestra significativa de la población, por lo que permiten elaborar series largas y robustas de tasas de fecundidad. El estudio de esos datos facilitaría la integración de la región en el debate internacional sobre fecundidad inferior al nivel de reemplazo.

Bibliografía

Bongaarts, J. y G. Feeney (1998), “On the quantum and tempo of fertility”, Population and Development Review, vol. 24, Nº 2.

Bongaarts, J. y T. Sobotka (2012), “A demographic explanation for the recent rise in European fertility”, Population and Development Review, vol. 38, Nº 1.

Goldani, A.M. (2002), “What will happen to Brazilian fertility?”, Completing the Fertility Transition, Population Bulletin, Nº 48/49 (ST/ESA/SER.N/48-49), Nueva York, División de Población de las Naciones Unidas.

Keilman, N. (2001), “La translation démographique: des indicateurs du moment aux indicateurs de génération et réciproquement”, Démographie: analyse et synthèse, vol. 1, G. Caselli, y otros (eds.), París, Instituto Nacional de Estudios Demográficos (INED).

Kohler, H-P. y D. Philipov (2001), “Variance effects in the Bongaarts-Feeney formula”, Demography, vol. 38, Nº 1.

Kohler, H.-P. y J.A. Ortega, “Tempo-adjusted period parity progression measures, fertility postponement and completed cohort fertility”, Demographic Research, vol. 6, Nº 6.

____(2004), “Old insights and new approaches: Fertility analysis and tempo adjustment in the age-parity model”, Vienna Yearbook of Population Research 2004, vol. 2.

Miranda-Ribeiro, A. y R.A. Garcia (2013), “Transition or transitions? Analyzing the fertility decline in Brazil in the light of educational levels”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 7, Nº 13.

Miranda-Ribeiro, A., J.A. Ortega y E. Rios-Neto (2006), “Efeito tempo, quantum e efeito parturição na transição da fecundidade no Brasil: aplicação do modelo de Kohler & Ortega”, documento presentado en el XV Encuentro Nacional de Estudios de Población, Caxambu/MG, Brasil.

____(2008), “Declínio da fecundidade no Brasil e México e o nível de reposição: efeitos tempo, parturição e quantum”, serie Investigaciones, Población y Salud Sexual y Reproductiva en América Latina, L. Wong (ed.), Asociación Latinoamericana de Población, vol. 4.

____(2009), “Reconstrução de histórias de nascimentos a partir de dados censitários: uma análise comparativa de duas metodologias”, Revista Brasileira de Estudos Populacionais, vol. 26, Nº 1.

____(2013), “Efeitos tempo, parturição e quantum no Brasil: indicadores de período e evidências empíricas”, Revista Brasileira de Estudos Populacionais, vol. 30, Nº 1. Ortega, J.A. y H-P. Kohler (2002), “Measuring low fertility: rethinking demographic methods”, Working Paper, Nº 2002-001, Rostock, Max Planck Institute for Demographic Research [en línea] http://www.demogr.mpg.de.

Rallu, J.-L. y L. Toulemon. (1994), “Period fertility measures: the construction of different indices and their application to France, 1946-89”, Population: An English Selection, vol. 6.

Rios-Neto, E. (2005), “Questões emergentes na análise demográfica: o caso brasileiro”, Revista Brasileira de Estudos Populacionais, vol. 22, Nº 2.

Rios-Neto, E. y A. Miranda-Ribeiro (2015), “Fertility decline in Brazil: tempo, quantum and parity composition effects”, documento presentado en la Reunión Anual de 2015 de la Population Association of America, San Diego, CA.

Ryder, N.B. (1964), “The process of demographic translation”, Demography, vol. 1, Nº1.

Silva, V.C, A. Miranda-Ribeiro y E. Rios-Neto (2005), “A period decomposition of fertility decline in Brazil: pure fertility index, tempo and parity composition effect”, documento presentado en la XXV Conferencia Internacional de Población, Tours, julio.

Sobotka, T. (2008), “The rising importance of migrants for childbearing in Europe”, Demographic Research, Special Collection ٧, vol. ١٩, Nº ٩.

Sobotka, T., K. Zeman y S. Gietel-Basten (2016), “Low fertility future? Projections based on different methods suggest long-term persistence of low fertility”, documento presentado en la Reunión Anual de 2016 Population Association of America, Washington, D.C.

Van Imhoff, E. y N. Keilman (2000), “On the quantum and tempo of fertility: comment”, Population and Development Review, vol. 26, Nº 3.

[1] El presente estudio se enmarca en el proyecto Reconstrucción del historial de nacimientos a partir de los datos del censo demográfico: contribución a los estudios sobre fecundidad (Reconstrução de Histórias de Nascimentos a partir dos dados do Censo Demográfico: uma contribuição aos estudos sobre fecundidade), financiado por el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) del Brasil.

[2] Doctora en Demografía, Profesora Adjunta del Departamento de Demografía de la Universidad Federal de Minas Gerais. Correo electrónico: adrianamr@cedeplar.ufmg.br.

[3] Doctor en Demografía, Profesor Titular del Departamento de Demografía de la Universidad Federal de Minas Gerais. Correo electrónico: eduardo@cedeplar.ufmg.br.

[4] Doctor en Demografía, Profesor Adjunto del Departamento de Geografía de la Universidad Federal de Minas Gerais. Correo electrónico: alexandrinogarcia@gmail.com.

[5] En inglés mean age at childbearing.

[6] Véase [en línea] http://www.ssc.upenn.edu/~hpkohler/data-and-programs/ko-ppr/ko-ppr-programs.html, en el que se presentan las bases de datos y los programas utilizados en la aplicación del modelo a Suecia. El empleo de estos programas permite replicar la metodología con otras bases de datos, como se hizo en el caso del Brasil.

Maternidad adolescente en barrios pobres de Montevideo: un lugar en el mundo[1]

Cecilia De Rosa[2]

María José Doyenart[3]

Cecilia Lara[4]

Carmen Varela[5]

Recibido: 29/06/2016

Aceptado: 30/08/2016

Resumen

El Uruguay presenta una fecundidad adolescente elevada, que en los últimos años se ha caracterizado por el estancamiento y la resistencia a la baja. En ese contexto, el objetivo principal de este análisis es decodificar los factores sociales, culturales y territoriales que intervienen en el comportamiento sexual y reproductivo y contribuyen a perpetuar la transición a la maternidad en la adolescencia en determinadas subpoblaciones. El trabajo se concentra en dos barrios con carencias críticas de la capital del país. El estudio es exploratorio-descriptivo y se basa en técnicas cuantitativas y cualitativas. Las fuentes de datos utilizadas son los censos de población de 1996 y 2011, la Encuesta Nacional de Adolescencia y Juventud de 2013 y entrevistas a adolescentes de las zonas seleccionadas. Entre los principales resultados se destaca que, para las adolescentes, la maternidad es una manera de obtener reconocimiento social y llenar un vacío social y afectivo, la posibilidad de encontrar “un lugar en el mundo”.

Palabras clave: maternidad temprana, adolescencia, desigualdad territorial, vulnerabilidad social.

Abstract

Uruguay has a high adolescent fertility rate, which in recent years has stagnated and resisted efforts to lower it. In this context, this analysis aims to decode the social, cultural and territorial factors involved in adolescent sexual and reproductive behaviour and which contribute to perpetuating adolescent transition to maternity in certain population segments. The research concentrates on two neighbourhoods with critical deprivations in the capital city. The study is both explorative and descriptive, and is based on quantitative and qualitative techniques. The data sources used are the population censuses of 1996 and 2011, the National Survey of Adolescents and Youth (ENAJ) of 2013 and interviews with adolescents in the selected areas. Among the main results is the finding that, for adolescents, maternity is a route to obtaining social recognition and to filling a social and emotional vacuum —the possibility of finding “a place in the world”.

Keywords: early maternity, adolescence, territorial inequality, social vulnerability.

Résumé

On observe en Uruguay un taux élevé de fécondité adolescente qui, au cours des dernières années, s’est caractérisé par la stagnation et la résistance à la baisse. L’objectif principal de cette analyse, dans ce contexte, est de déchiffrer les facteurs sociaux, culturels et territoriaux qui interviennent dans le comportement sexuel et reproductif, et qui contribuent à perpétuer la transition vers la maternité chez les adolescentes de certaines sous populations. Le travail s’est concentré dans deux quartiers de la capitale du pays qui présentent de profondes carences. L’étude est de type exploratoire-descriptif et se base sur des techniques quantitatives et qualitatives. Les sources de données utilisées sont les recensements de population de 1996 et de 2011, l’enquête nationale sur l’adolescence et la jeunesse de 2013 et des entrevues faites à des adolescentes des zones en question. Les résultats montrent essentiellement que, pour les adolescentes, la maternité est une manière d’obtenir une reconnaissance sociale et de remplir un vide social et affectif, la possibilité de trouver « une place dans le monde ».

Mots clés: maternité précoce, adolescence, inégalités territoriales, vulnérabilité sociale.

Introducción

Si bien la tasa global de fecundidad (TGF) en el Uruguay ha descendido, aún se registran niveles elevados de fecundidad adolescente, que en los últimos años se ha caracterizado por el estancamiento y la resistencia a la baja. En investigaciones precedentes se ha mostrado que este fenómeno no es homogéneo, pues coexisten diversos comportamientos que derivan de profundas desigualdades sociales, económicas, culturales y de género. El ejercicio de la salud sexual y reproductiva de estas jóvenes, en un marco de derechos, es frágil y limitado. Las condiciones de privación social y precariedad se conjugan con las dificultades en el poder de negociación con el varón, tanto con respecto al derecho a gozar de la sexualidad independiente de la reproducción, como a la protección frente a enfermedades de trasmisión sexual (Amorín, Carril y Varela, 2006; Varela, Tenenbaum y Lara, 2014).

Es necesario avanzar en el análisis de las percepciones, las subjetividades y los significados de la maternidad en etapas tempranas del ciclo de vida, con miras a descifrar los “núcleos duros” de este fenómeno y contribuir al diseño de las políticas públicas dirigidas a ese segmento de la población.

En este trabajo se analizan las percepciones, las subjetividades y los significados de la maternidad en las adolescentes de dos barrios de Montevideo con altos niveles de necesidades básicas insatisfechas (NBI). El objetivo principal es decodificar los factores sociales, culturales y territoriales que intervienen en el comportamiento sexual y reproductivo y contribuyen a perpetuar la transición a la maternidad en la etapa adolescente en determinadas subpoblaciones.

El artículo se estructura en cinco secciones, además de esta introducción. En primer lugar, se presenta un panorama general de la fecundidad adolescente en el Uruguay. En la segunda sección se plantean algunas consideraciones teóricas y en la tercera se describen las fuentes de datos y los métodos empleados. En la cuarta sección se presenta brevemente el proceso de segregación residencial que se observa en Montevideo y se sintetizan las principales características del proceso de construcción sociohistórica de los barrios examinados. Se presenta también el perfil sociodemográfico de estos barrios, particularmente en lo que respecta a la fecundidad y la maternidad adolescente. A continuación se indaga acerca de los fenómenos sociales, culturales y territoriales que sustentan el inicio temprano de la maternidad. Por último, se desarrollan algunas reflexiones finales.

Entre los principales resultados se destaca que la maternidad en la adolescencia está vinculada con procesos de fractura social y segregación territorial y con profundas inequidades sociales y culturales. Esto coloca a las jóvenes en una situación de gran vulnerabilidad e impide su desarrollo más allá de la maternidad, que se convierte en la manera de obtener reconocimiento social y barrial y encontrar “un lugar en el mundo”.

A. La fecundidad adolescente en el Uruguay

Los niveles de fecundidad y maternidad adolescente en el Uruguay se aproximan a los registrados en América Latina y se consideran altos con respecto a la mayoría de las regiones del mundo. En la actualidad, la tasa de fecundidad adolescente[6] del país se sitúa en 62,5 por 1.000 (incluye la tasa de 10 a 14 años: 1,49 por 1.000 y 15 a 19 años: 61,01 por 1.000) (Varela, Tenenbaum y Lara, 2014). Los niveles más altos se registran en África (90 por 1.000) —región que supera ampliamente el nivel del Uruguay—, seguida por América Latina y el Caribe (70 por 1.000), Asia (42 por 1.000), América del Norte (27 por 1.000) y Europa (18 por 1.000). El promedio mundial es de 55 por 1.000 (Rodríguez Vignoli, 2014).

La tasa de fecundidad de las adolescentes del Uruguay es alta con respecto a la evolución esperada en comparación con la fecundidad total de las mujeres (tasa global de fecundidad[7]). En efecto, si bien disminuyó considerablemente entre 1996 y 2003 (de 70,6 por 1.000 a 59 por 1.000), esa disminución se estancó en los años siguientes y alcanzó “un piso de resistencia al descenso” (Varela y otros, 2014). Los datos de los últimos tres años muestran un leve incremento, que no necesariamente implica que se trasforme en una tendencia creciente (véase el gráfico 1).

Gráfico 1

Uruguay: tasas de fecundidad adolescente (10 a 19 años) y tasa global de fecundidad, 1996-2013

Fuente: Elaboración propia, sobre la base del Ministerio de Salud Pública (MSP) y el Instituto Nacional de Estadística (INE), estadísticas vitales, censos de población y proyecciones de población (1996-2013).

Por el contrario, la tasa global de fecundidad registró un importante descenso en el mismo período, al pasar de un promedio de casi 2,5 hijos por mujer a menos de 2. Este nivel está por debajo del promedio necesario para el reemplazo de la población. El comportamiento de la tasa de fecundidad de las adolescentes es divergente con respecto a la tasa global de fecundidad. Mientras la primera disminuyó un 12% en el período mencionado, esta última se redujo un 20% (véase el gráfico 1).

Estas divergencias se explican por calendarios y modelos reproductivos diferentes entre subpoblaciones. Como se ha mencionado en trabajos anteriores, las mujeres menos educadas y que viven en hogares con pocos recursos inician la trayectoria reproductiva más tempranamente que las más educadas y sin carencias básicas. Las diferencias también son relevantes al comparar estas subpoblaciones al final de la vida reproductiva, pues el rango varía entre un promedio de dos y cuatro hijos por mujer (Varela, Pollero y Fostik, 2008; Varela y otros, 2014).

B. Consideraciones teóricas

La adolescencia[8] como etapa del ciclo de vida es considerada hoy en su especificidad y no solo como un pasaje de la infancia a la adultez (Amorín, Carril y Varela, 2006). En la actualidad se concibe la adolescencia como una categoría compleja, con identidad propia e importancia fundamental en el desarrollo de los sujetos (Ramos, 2015). No hay acuerdo entre países, disciplinas y autores sobre las edades de inicio y fin de la adolescencia e incluso hay una serie de subclasificaciones referidas a la adolescencia temprana, media y tardía.

La maternidad en la adolescencia es un fenómeno complejo que no solo involucra a la adolescente y su familia sino a la sociedad en su conjunto. Para su análisis se establece un enfoque multidimensional en el que intervienen factores individuales y colectivos: el contexto de socialización, el estrato social de pertenencia (condiciones de vida, relaciones sociales con sus pares y con la familia), la etapa del curso de vida con sus características biopsicosociales (sentimiento de invulnerabilidad, cambios biológicos, sociales, conflictividad con el propio ser), el acceso a la salud sexual y reproductiva (SSR), las relaciones de género, las políticas públicas dirigidas a la SSR, la educación, la vivienda y el empleo.

En la mayoría de los casos, la maternidad adolescente es una expresión de desigualdad social que limita el desempeño futuro de esas jóvenes. De acuerdo con García Hernández (1999), su condición de mujeres, jóvenes y pobres las somete a una triple desigualdad. La mayoría de las madres adolescentes se encuentran en situaciones de privación social, en las que a su vez inciden las desigualdades de género. Esas diferencias, relacionadas con determinantes macrosociales, sustentan relaciones y vínculos sexuales de la mujer subordinados al varón y pautan la modalidad de esas relaciones. Las desigualdades de género, consideradas como una forma de desigualdad social, se manifiestan en distintas asimetrías que limitan la autonomía y la toma de decisiones en diversos aspectos de la vida, incluidos la sexualidad y la reproducción.

Como sostiene Pantelides (2004), la maternidad en la adolescencia es el resultado de la interacción de factores macrosociales y microsociales, que operan como círculos concéntricos. La combinación de factores establece situaciones de vulnerabilidad social para determinadas subpoblaciones, que se traducen en condiciones deficitarias en materia de educación, salud (en particular salud sexual y reproductiva), vivienda, alimentación y contención afectiva, entre otros. Los estereotipos asignados al ser mujer y al ser varón desempeñan un papel esencial en la construcción de la identidad femenina, pues la maternidad se considera un factor fundamental de la femineidad.

1. Maternidad adolescente, irrupción en la adultez

El inicio de la trayectoria reproductiva en la adolescencia constituye uno de los eventos que caracterizan el pasaje a la vida adulta. Desde la perspectiva del curso de vida, este fenómeno tiene en cuenta la dimensión temporal y la edad a la que ocurre dentro de esa etapa vital. (Casal, Masjoan y Planas, 1988; Casal y otros, 2006; Mora Salas y de Oliveira, 2009).

La transición a la vida adulta adquiere distintas modalidades según el estatus social de pertenencia y el contexto sociohistórico de cada generación. El momento y las condiciones en que las y los jóvenes procesan los eventos (salida del sistema educativo, ingreso al mercado de trabajo, salida del hogar de origen, formación de pareja y nacimiento del primer hijo) establecen mayores o menores fortalezas para la entrada a la vida adulta. Ello supone formas más precarias o sólidas de inserción social, tanto en la dimensión pública como en la privada. Estas diferencias sustentan y refuerzan las brechas sociales entre subpoblaciones y condicionan la calidad de vida de las personas. La matriz del Estado de bienestar y las instituciones sociales en que están insertos los sujetos moldean parte de sus comportamientos (Settersten, Fustenberg y Rumbaut, 2005). La transición a la vida adulta está pautada por factores macrosociales en los que intervienen las políticas públicas en materia fiscal, de educación, vivienda, empleo, cuidados y salud sexual y reproductiva (Fostik, Fernández Soto y Varela, 2014) y factores microsociales relacionados con las trayectorias biográficas-subjetivas y familiares, en contextos sociales específicos.

En general, el nacimiento del primer hijo constituye el evento que marca la finalización de la transición a la vida adulta en los países desarrollados (Ravanera y Rajulton, 2006). En América Latina, por el contrario, este evento generalmente tiene lugar a edades más tempranas y presenta grandes diferencias de acuerdo con el estrato social de pertenencia y la trasmisión intergeneracional de pautas culturales que incluyen desigualdades de género. Estas trasmiten valores e imágenes que consagran a la maternidad como “eje clave de la identidad femenina”. Las desigualdades sociales y culturales establecen trayectorias vitales precarias para las y los jóvenes de determinadas subpoblaciones. Para las adolescentes que viven en estas condiciones, en particular, el nacimiento del primer hijo es el inicio de la transición a la vida adulta y en muchos casos supone la incorporación abrupta a esa etapa de la vida, reforzando las condiciones de precariedad (Varela y Fostik, 2011).

C. Datos y métodos

Este trabajo es de tipo exploratorio y descriptivo y se basa en una metodología que combina técnicas cuantitativas y cualitativas. El análisis se concentra en el estudio de dos barrios de Montevideo, Casavalle y Jardines del Hipódromo, en los que se registran altos niveles de necesidades básicas insatisfechas (el 60% y el 43% de la población con al menos una necesidad básica insatisfecha, respectivamente). Si bien comparten su ubicación en la periferia crítica de la ciudad y están cerca uno de otro, la maternidad adolescente presenta características diferenciadas en cada uno de ellos. Mientras en Jardines del Hipódromo se registra uno de los mayores descensos en la última década, el nivel de fecundidad adolescente de Casavalle sigue siendo el más alto de todos los barrios de Montevideo (Varela y otros, 2014). El estudio de estas dos zonas permite observar una serie de fenómenos vinculados a los comportamientos sexuales y reproductivos de las adolescentes, que son representativos de otras realidades territoriales similares.

El análisis cuantitativo se realizó sobre la base de datos de los censos de población de 1996 y 2011 del Instituto Nacional de Estadísticas (INE) y la Encuesta Nacional de Adolescencia y Juventud (ENAJ) de 2013. La fase cualitativa incluyó como universos de estudio mujeres adolescentes residentes en las zonas seleccionadas. Se definió una muestra no probabilística con los siguientes criterios de inclusión: se realizaron 30 entrevistas semidirigidas en profundidad a mujeres adolescentes de 15 a 19 años de edad, con y sin hijos. El tamaño de la muestra se definió sobre la base de criterios de heterogeneidad y saturación teórica del material obtenido.

D. Resultados: maternidad en la población adolescente de los barrios de Montevideo, una expresión de la desigualdad

1. Segregación residencial y construcción sociohistórica de Casavalle y Jardines del Hipódromo

El territorio, con todos sus atributos, influye considerablemente en la construcción de la identidad social. Si bien no es determinante, opera como un condicionante muy fuerte. La estructura social de los barrios tiene repercusiones en el comportamiento de las personas que habitan en ellos (Kaztman, 1999 y 2001). En este sentido, Sabatini (2005) plantea que “… el territorio no es un mero reflejo de las desigualdades sociales; es una dimensión de ellas que debemos conocer mejor para actuar con mejores posibilidades de éxito sobre esas desigualdades” (Sabatini, 2005, pág. 10).

En el siglo XX, a partir de la década de 1970, tiene lugar una serie de transformaciones a nivel social, político y cultural que profundiza de forma acelerada la segregación residencial[9] que se observa en numerosas ciudades de América Latina y del mundo. En Montevideo, esto se traduce en el crecimiento de la población de bajos ingresos en las periferias urbanas críticas, el vaciamiento de la ciudad consolidada, el importante crecimiento de los asentamientos irregulares y el distanciamiento territorial entre sectores sociales de nivel socioeconómico bajo y sectores sociales de nivel socioeconómico medio y medio-alto (Couriel y Menéndez, 2013; Cecilio y Couriel, 2006; Kaztman, 1999 y 2001; Kaztman, Filgueira y Errandonea, 2008). Al igual que en el período 1985-1996 (Cecilio y Couriel, 2005), el análisis de la dinámica de población entre 1996 y 2011 confirma un crecimiento de la población que reside en las periferias urbanas críticas de la ciudad de Montevideo (áreas con alta prevalencia de personas con al menos una necesidad básica insatisfecha). A su vez, se observa un descenso en la población que reside en las áreas consolidadas de la ciudad (áreas con media y baja prevalencia de personas con al menos una necesidad básica insatisfecha) (véase el mapa 1).

Mapa 1

Montevideo: dinámica de población según áreas con prevalencia de personas con al menos una necesidad básica insatisfecha, 1996-2011

(En porcentajes y número de personas)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censos de población de 1996 y 2011.

Nota: Los límites y los nombres que figuran en este mapa no implican su apoyo o aceptación oficial por las Naciones Unidas.

La segregación residencial configura áreas de la ciudad cada vez más homogéneas internamente y heterogéneas entre sí. Esto debilita los espacios de encuentro e interacción entre poblaciones con diferentes niveles socioeconómicos y culturales y favorece el aislamiento entre clases. Este marco es propicio para que se desarrollen subculturas con códigos de sociabilidad, normas y valores diferenciados según áreas o zonas de la ciudad (Kaztman, 1999). Es lógico suponer que la creciente homogeneidad en la composición social de los barrios -manifestación de la agudización del proceso de segregación residencial- sea un factor diferencial de los comportamientos reproductivos, en especial de las adolescentes que viven donde se verifican las mayores desigualdades sociales (Filgueira y Errandonea, 2013).

El análisis de los dos barrios estudiados da cuenta de una periferia que no es homogénea y que presenta realidades socioeconómicas diferentes. En 2011, el porcentaje de personas con al menos una necesidad básica insatisfecha en el departamento de Montevideo era del 26,8%. Si bien Casavalle y Jardines del Hipódromo se encuentran en la periferia crítica de Montevideo, presentan distintos niveles de necesidades básicas insatisfechas. Los mayores niveles se registran en Casavalle, donde el 60% de la población tiene al menos una necesidad básica insatisfecha, mientras que en Jardines del Hipódromo esa cifra llega al 43% (Calvo, 2013).

La heterogeneidad observada en los barrios de la periferia, “…conserva las huellas de las características socioeconómicas que presidieron el momento de su consolidación, (…) si bien las nuevas modalidades de crecimiento favorecen la fragmentación urbana, las diferencias en los perfiles de los barrios pobres reflejan diferentes capacidades de resistencia a esa fragmentación.” (Kaztman, 2001). El análisis del proceso histórico de fraccionamiento y asentamiento de la población en los dos barrios estudiados proporciona un marco explicativo de las diferencias socioeconómicas y sociodemográficas que presentan estas áreas de Montevideo y permite acercarse a las dimensiones que están en juego en el comportamiento reproductivo de las adolescentes.

a) Casavalle, crisol de identidades barriales

El proceso de ocupación del área delimitada como Casavalle se puede sintetizar en la persistente localización de macroprogramas habitacionales y un acelerado proceso de ocupación informal, que se intensificó en la década de 1990. Esta política de conjuntos habitacionales dirigidos a poblaciones de bajos ingresos de otras zonas de la ciudad, conjugada con la migración de población que se asentó de forma irregular, consolidó una realidad

“...marcada por la presencia de una sumatoria de fragmentos espaciales homogéneos en sí mismos y aislados de su entorno” (Intendencia de Montevideo, 2015, pág. 16).

b) Jardines del Hipódromo, barrio jardín

En el loteo inicial del barrio se propuso una urbanización con lotes de tamaños diferenciados y dimensiones coherentes para la vivienda individual y la venta de solares a plazo constituyó una opción al alcance de los sectores de la población de ingresos medios y bajos. Esto posibilitó un proceso de ocupación formal acelerado y a mediados de la década de 1950 el barrio estaba prácticamente consolidado (Cecilio, Couriel y Spallanzani, 1999).

El proceso de ocupación informal de la zona cobra gran impulso en la década de 1990 y si bien en Jardines del Hipódromo hay algunos asentamientos irregulares, estos son pocos debido a que el barrio se consolidó tempranamente dejando pocos espacios sin ocupar.

En suma, al comparar la manera en que se han construido ambos barrios se puede decir que han experimentado dos trayectorias bien distintas. Jardines del Hipódromo se ha diseñado desde su origen como un barrio destinado a la vivienda, con plazas y espacios públicos bien delimitados. En el caso de Casavalle no hubo un diseño planificado para la vivienda y se creó a partir de grupos de población trasladada de otros barrios. Estas conformaciones territoriales establecen características sociodemográficas diferentes y permean el comportamiento reproductivo, la salud sexual y reproductiva, la salud en general y la movilidad de la población de cada uno de los barrios.

2. Perfil sociodemográfico de la maternidad en la adolescencia

La estructura por edad de los barrios seleccionados pone en evidencia realidades que quedan ocultas al analizar Montevideo en forma agregada.

Como ya se ha señalado en varios trabajos, las pirámides de población del Uruguay y de Montevideo muestran una estructura por edades envejecida (véase el gráfico 2). La disminución paulatina de la natalidad y la fecundidad han ido pautando esa estructura, que a su vez se vio reforzada por las distintas oleadas de emigración que sufrió el país, sobre todo en la segunda mitad del siglo XX y la primera década del siglo XXI (Pellegrino y otros, 2008).

El envejecimiento afecta en mayor proporción a las mujeres, un fenómeno que se relaciona con su mayor esperanza de vida. Ello es aún más evidente en el departamento de Montevideo que en el total del país. Sin embargo, la estructura por edad y sexo no es homogénea y se observan brechas importantes entre las distintas subpoblaciones y en su distribución territorial.

El análisis de la composición de la población en los barrios de Montevideo muestra una población envejecida en las zonas de la costa y una población más joven en aquellas localizadas en el centro y la periferia de la capital. Ello se vincula con las condiciones socioeconómicas, que -entre otras cosas- se asientan en una mayor o menor privación social (Calvo, 2013).

Los barrios en los que se centra el estudio, Casavalle y Jardines del Hipódromo, constituyen un ejemplo de esa situación. Casavalle tiene una estructura poblacional muy joven (con una base ancha en las edades de 0 a 19 años), que se explica por tasas de natalidad y fecundidad elevadas y por procesos inmigratorios. Si bien la estructura por edad y sexo de Jardines del Hipódromo se asemeja más a la del total del país y Montevideo, muestra igualmente algunas divergencias, tanto en la base como en el vértice de la pirámide. Se destaca la disminución de la población de varones entre 20 y 29 años, que podría obedecer a procesos migratorios. Este fenómeno ameritaría un estudio en particular (véase el gráfico 2).

Gráfico 2

Pirámides de población del Uruguay, Montevideo, Jardines del Hipódromo y Casavalle, censo de 2011

(En porcentajes)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

El cuadro 1 es representativo de las diferencias que se presentan al comparar la pirámide de población de Montevideo con la de los barrios objeto de estudio. La incidencia de la maternidad en Casavalle y Jardines del Hipódromo es muy superior en todos los grupos de edades en relación al promedio de Montevideo. En particular, se destacan las brechas observadas antes de los 29 años, que revelarían un rejuvenecimiento de la edad a la maternidad en los barrios con un mayor porcentaje de habitantes en condiciones de privación social. Esto no significa que el porcentaje de madres adolescentes no haya disminuido en casi todos los barrios de Montevideo en el período intercensal (1996-2011). Sin embargo, se mantienen brechas importantes entre los barrios con carencias críticas y aquellos que presentan necesidades básicas satisfechas. En 1996, el porcentaje de madres adolescentes era del 10,9% en Montevideo y entre el 3% y el 8% en los barrios costeros con necesidades básicas satisfechas, mientras que en Casavalle y Jardines del Hipódromo ascendía al 23,6% y al 17,5%, respectivamente. En 2011, el porcentaje de madres adolescentes había descendido al 8% en Montevideo, al 0%-3% en los barrios costeros y al 17,1% y el 9,4 % en Casavalle y Jardines del Hipódromo, respectivamente (Varela y otros, 2014).

El nivel de la fecundidad medido a través de la paridez media acumulada[10] es un indicador que muestra más claramente las brechas en el comportamiento reproductivo entre los barrios y el departamento de Montevideo en su conjunto. Según el censo de 2011, mientras en el departamento de Montevideo la paridez media acumulada de las adolescentes era de 0,09 hijos, en Casavalle era de 0,20, en Jardines del Hipódromo era de 0,10 y en barrios costeros como Pocitos y Carrasco era de 0,01 y 0,00, respectivamente. Se observan brechas similares en la juventud temprana y tardía. Las jóvenes de 20 a 24 años de Casavalle acumulaban en promedio 0,97 hijos, mientras que sus pares de Jardines del Hipódromo acumulaban 0,62 y las de los barrios costeros seleccionados 0,03. El promedio en Montevideo era de 0,36. Por último, las brechas también se mantienen en el grupo de 25 a 29 años, con promedios de casi dos hijos (1,76) en Casavalle, 1,30 hijos en Jardines del Hipódromo y 0,11 y 0,19 hijos en los barrios costeros. En Montevideo el promedio de hijos acumulados por estas jóvenes es bastante inferior a 1 hijo (0,74) (véase el cuadro 2).

Cuadro 1

Distribución de mujeres por edad y condición de maternidad en Montevideo, Jardines del Hipódromo y Casavalle, 2011

Edad

Montevideo

Jardines del Hipódromo

Casavalle

No madre

Madre

Porcentaje de madres sobre total

No madre

Madre

Porcentaje de madres sobre total

No madre

Madre

Porcentaje de madres sobre total

Menos de 15 años

24 804

24

0,1

481

0

0,0

1 035

5

0,5

15 a 19

42 380

3 712

8,1

715

74

9,4

1 530

313

17,0

20 a 24

40 477

13 934

25,6

384

329

46,1

579

967

62,5

25 a 29

28 688

21 199

42,5

217

478

68,8

242

1088

81,8

30 a 39

27 311

67 186

71,1

224

1 143

83,6

228

2 249

90,8

40 a 49

12 597

69 099

84,6

107

1 011

90,4

109

1 826

94,4

50 y más

34 582

202 210

85,4

291

2 550

89,8

202

3 198

94,1

Total

210 839

377 364

64,2

2 419

5 585

69,8

3 925

9 646

71,1

Fuente: Elaboración propia sobre la base datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

Cuadro 2

Paridez media acumulada en Montevideo y algunos barrios de la capital por cohortes de edad, 2011

Nombre del barrio

15 a 19 años

20 a 24 años

25 a 29 años

Casavalle

0,20

0,97

1,76

Jardines del Hipódromo

0,10

0,62

1,30

Pocitos

0,01

0,03

0,11

Carrasco

0,00

0,03

0,19

Montevideo

0,09

0,36

0,74

Fuente: Elaboración propia sobre la base datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

El bajo nivel de la fecundidad adolescente y de la juventud temprana y tardía en los barrios de la costa con necesidades básicas satisfechas, como Carrasco o Pocitos, revela que, en la mayoría de los casos, la maternidad en esos barrios se posterga a etapas posteriores del ciclo de vida. Esto demostraría las profundas desigualdades y oportunidades entre las jóvenes de la ciudad.

La maternidad en la adolescencia está relacionada con escasos años de educación acumulados. Los barrios de Casavalle y Jardines del Hipódromo son demostrativos de ello. Más de la mitad de las adolescentes madres de 18 y 19 años de edad de Jardines del Hipódromo alcanza un nivel educativo de entre 7 y 9 años de estudio, mientras que una alta proporción de ellas completa como máximo 6 años de educación. Esta situación es aún más aguda en el barrio de Casavalle, donde el máximo nivel alcanzado por el 42% de las madres corresponde a la educación primaria completa. En contraposición, el nivel educativo alcanzado por las adolescentes sin hijos es más elevado. El porcentaje que logra acceder al segundo ciclo de secundaria (entre 10 y 12 años de educación) es del 28% en Casavalle y del 40% en Jardines del Hipódromo (véase el cuadro 3).

Cuadro 3

Nivel educativo alcanzado por las mujeres adolescentes, según condición de maternidad, en Jardines del Hipódromo y Casavalle, 2011

(En porcentajes)

18 y 19 años de edad

Jardines del Hipódromo

Casavalle

No madre

Madre

No madre

Madre

0 a 6 años de estudio

14,7

30,8

24,2

41,8

7 a 9 años de estudio

42,1

56,4

46,3

52,4

10 a 12 años de estudio

40,0

12,8

27,6

5,8

13 años y más de estudio

3,2

0,0

1,9

0,0

Total

100,0

100,0

100,0

100,0

Fuente: Elaboración propia sobre la base datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

A la escasa educación alcanzada por las madres adolescentes, se suma la falta de inserción en el mercado laboral. Esto significa que probablemente estas jóvenes se dediquen a las tareas del hogar y al cuidado de sus hijos y hermanos. En ese sentido, Amorín, Carril y Varela (2006) pusieron en evidencia que la vida cotidiana de las adolescentes madres de estratos bajos transcurre básicamente en el ámbito doméstico. Esta situación se analizó en trabajos anteriores de Varela y Fostik (2011) y Varela y Lara (2015), que la denominaron “reclusión en el ámbito doméstico”[11]. Rodríguez Vignoli (2005) también plantea, para el caso de Chile, que la salida del sistema escolar no lleva a las adolescentes madres a insertarse en el mercado de trabajo sino que su cotidianidad pasa mayoritariamente por los quehaceres del hogar y el cuidado de los otros. Las estimaciones presentadas en el cuadro 4 ponen de manifiesto la condición de reclusión en el ámbito doméstico de las madres adolescentes. La dimensión que esta adquiere en Montevideo se refleja en que más de la mitad de ellas (53,7%) no estudia ni trabaja, porcentaje que aumenta en Casavalle (56,4%) y más aún en Jardines del Hipódromo (69,8%). Este dato revela el truncamiento de las trayectorias educativas y laborales y refleja el profundo aislamiento de los ámbitos de socialización de gran parte de las jóvenes madres adolescentes. Ello supone la ausencia en el ejercicio de la ciudadanía y la escasa o nula apropiación de derechos por parte de las jóvenes, que limitan las oportunidades de desarrollo más allá de la maternidad y contribuyen a la reproducción de la pobreza. Esta situación ya fue analizada por Amorín, Carril y Varela (2006), que llegaron a conclusiones similares.

Cuadro 4

Madres adolescentes según condición de estudio y trabajo, en Montevideo, Jardines del Hipódromo y Casavalle, 2011

(En porcentajes)

15 a 19 años de edad

Montevideo

Jardines del Hipódromo

Casavalle

Estudia y trabaja o busca trabajo

0,3

0,0

0,0

Estudia y no trabaja o busca trabajo

0,5

0,0

0,3

No estudia y trabaja o busca trabajo

45,6

30,2

43,3

No estudia ni trabaja o busca trabajo

(Reclusión en el ámbito doméstico)

53,7

69,8

56,4

Total

100,0

100,0

100,0

Fuente: Elaboración propia sobre la base datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

Por último, otra dimensión relevante es la situación conyugal de las mujeres adolescentes madres y no madres, en particular la de aquellas que se encuentran unidas, es decir que viven con un cónyuge o pareja en el hogar. Cabe recordar que, debido a la falta de datos biográficos, se desconoce si al momento de quedar embarazadas se encontraban unidas y si la pareja actual es el padre de sus hijos. Los resultados muestran un comportamiento similar en ambos barrios. Mientras el porcentaje de uniones entre las adolescentes sin hijos es muy bajo (alrededor del 8% en las dos zonas), el porcentaje de madres adolescentes que viven con una pareja o cónyuge asciende al 53% en Jardines del Hipódromo y al 51% en Casavalle (véase el cuadro 5).

Cuadro 5

Situación de unión de las mujeres adolescentes, según condición de maternidad, en Jardines del Hipódromo y Casavalle, 2011

(En porcentajes)

15 a 19 años de edad

Jardines del Hipódromo

Casavalle

No madre

Madre

No madre

Madre

Unida

7,7

52,6

7,5

51,3

No unida

92,3

47,4

92,5

48,7

Total

100,0

100,0

100,0

100,0

Fuente: Elaboración propia sobre la base datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), censo de población de 2011.

3. La construcción social de la maternidad

El significado de la maternidad se configura a través de complejos procesos sociales y culturales y se transmite de una generación a otra. Las diversas trayectorias reproductivas responden a dichos procesos y generan profundas diferencias en el comportamiento sexual y reproductivo de las mujeres. El significado de la maternidad interviene en la construcción del proyecto de vida y en su desempeño social, e intermedia la trayectoria reproductiva pautando la edad de inicio de la maternidad, el calendario y la intensidad de la fecundidad. La diversidad de trayectorias está “teñida” por múltiples desigualdades socioeconómicas, cultuales y de género (García Hernández, 1999).

En el marco de la transición a la adultez, el inicio de la maternidad es uno de los eventos que pautan la entrada a la edad adulta (Settersten, Furstenberg y Rumbaut, 2005). En general, las jóvenes que inician la maternidad en la etapa adolescente alcanzan bajos niveles educativos y viven en condiciones de privación social. La acumulación de activos para su desempeño adulto es débil y deficitaria, tanto en el ámbito público como en el privado. Estas diferencias sustentan y refuerzan las brechas sociales entre subpoblaciones y condicionan la calidad de vida de las personas (Varela y Fostik, 2011). Como señala Stern (2004), contribuyen a generar condiciones de vulnerabilidad social, que constituyen un marco explicativo de la maternidad temprana y particularmente de la maternidad adolescente.

La vulnerabilidad social está condicionada por la interacción entre factores macrosociales y microsociales. Estos van desde las pautas culturales, la estructura socioeconómica, los roles de género y las políticas públicas a las características particulares de los individuos. Estas últimas refieren a las conductas, percepciones y actitudes individuales que permean “estilos de vida”. Entre los factores macro y microsociales operan factores intermedios (contexto social próximo) que se vinculan, entre otros, con el lugar de residencia, la estructura familiar y los grupos de sociabilidad (docentes, organizaciones barriales, grupos de pares y otros) (Pantelides, 2004).

Como se señaló anteriormente, el lugar de residencia también pauta el comportamiento reproductivo de las mujeres, configurándose como una de las dimensiones de la desigualdad social. En general, las adolescentes que realizan la transición a la maternidad viven en barrios de la periferia de la ciudad de Montevideo. La conformación sociohistórica de la población en esas zonas ha determinado procesos de exclusión y de fractura social diferentes entre sí, que generan una vulnerabilidad social que va más allá de la insuficiencia de condiciones materiales de vida.

a) La “doble reclusión”: el hogar y el barrio

Las adolescentes de las dos zonas estudiadas relatan que su circulación territorial es limitada. Sin embargo, esto se acentúa en el caso de las adolescentes de Casavalle y, en general, entre aquellas que son madres. Esta limitación en la circulación territorial establece una “reclusión en el barrio”, que se suma a la “reclusión en el ámbito del hogar o doméstico”. Ambas establecen una “doble reclusión”, que limita profundamente los ámbitos de socialización y el ejercicio de ciudadanía. Ello permite plantear que estas jóvenes se encuentran “doblemente recluidas”: en el ámbito doméstico y en el barrio.

“¿Participás en alguna actividad social?

No, mi vida es mi casa nada más... Porque hay mucho problema en el barrio

y la gente drogadicta… No me gusta que mis hijos vean esas cosas. Y los robos y todas esas cosas. Yo no quiero que el día de mañana mis hijos salgan así… por eso no salgo de mi casa”

(Gianina, 19 años, madre, Casavalle, Borro).

Esta “doble reclusión” no es tan marcada en Jardines del Hipódromo como en Casavalle. Esto se debe a las características urbanas y de poblamiento de Jardines del Hipódromo, que configuraron un barrio en el que predomina el tejido urbano formal, vinculado con las zonas centrales de la ciudad. A su vez, está inserto en la trama urbana, por donde circulan habitantes de los barrios cercanos, que utilizan los servicios localizados allí. Esta configuración, diferente de la de Casavalle, se manifestó en las entrevistas realizadas a las adolescentes, que expresaron una mayor circulación en la ciudad o áreas cercanas.

“…lo que pasa es que yo estoy yendo y viniendo,… por un tema de cuestión de casa. Como no tenemos vamos de la casa de mi madre, ahora estamos en la casa de la abuela de mi pareja”

(Virginia, 19 años, madre, Jardines del Hipódromo).

De todas formas, la reclusión en el ámbito doméstico y en el barrio pauta la cotidianidad de las adolescentes que han realizado el tránsito a la maternidad. Este fenómeno coincide con los resultados del análisis de los datos censales y las encuestas nacionales de juventud. Para las adolescentes madres o embarazadas, la situación de maternidad marca un distanciamiento de los vínculos sociales y los lugares de circulación. Declaran no tener amistades o tener muy pocas y en muchos casos estas se terminan al quedar embarazadas. La explicación que dan a esta ruptura de los vínculos con sus pares se basa en una cotidianidad diferente y en que por lo tanto no existen espacios de encuentro. Se infiere que los vínculos que se construyeron son lazos débiles, que se originaron por compartir un espacio educativo formal o informal. Al dejar de participar en ese espacio el vínculo se termina.

Las adolescentes que no son madres tienen más movilidad en el territorio a raíz de la participación en diversas actividades que requieren una mayor circulación por la ciudad. Sin embargo, esta circulación es acotada, en especial entre las adolescentes que viven en el barrio de Casavalle. En algunas entrevistas también se expresa la valoración positiva de “no salir” y “ser de la casa.”

“¿Tenés amigas ahí?

Todos en la misma cuadra, yo no salgo de ahí. Siempre me hablo ahí”

(Rocío, 16 años, no madre, Casavalle, Casavalle).

“No porque soy de adentro, me gusta estar adentro y ta. No me gusta salir, no”

(Sol, 18 años, no madre, Casavalle, Marconi).

b) Complejidades de la maternidad adolescente

El momento en que suceden los eventos que caracterizan la transición a la vida adulta determina la mayor o menor solidez con que las jóvenes ingresan a la adultez. El evento que conduce a una mayor acumulación de activos es el retraso en la salida del sistema educativo. La permanencia en el sistema y el logro de niveles importantes de formación retrasan el inicio de la trayectoria reproductiva. Según datos de la Encuesta Nacional de Adolescencia y Juventud (ENAJ) de 2013 relativos a todo el país, mientras que el 45% de las mujeres de 18 a 24 años que no tuvieron hijos logró el nivel de bachillerato o superior, solo el 4% de sus pares con hijos alcanzó ese nivel educativo.

Si bien la llegada del primer hijo en la adolescencia precipita el tránsito a la adultez, no necesariamente interviene en la desvinculación del sistema educativo. Por lo general, esta tiene lugar antes de la llegada del primer hijo. En un estudio anterior se mostró que el 70% de las adolescentes madres que dejaron de estudiar lo hizo antes de serlo (Varela, Tenenbaum y Lara, 2014). El peso de las tareas de cuidado en la dinámica familiar de las adolescentes, principalmente la dedicación al cuidado de los hermanos menores, incide en el abandono escolar.

“¿Dejaste de estudiar antes?

Había dejado de estudiar antes, después quedé embarazada. Dejé de estudiar a los 16 y quedé embarazada a los 17”

(Leila, 19 años, madre, Casavalle).

La maternidad constituye uno de los eventos clave que pautan el tránsito de las jóvenes a la vida adulta. La llegada del primer hijo es un factor que cambia sustancialmente la vida de las personas, incorporándolas definitivamente en la adultez y llevándolas a asumir nuevos roles y responsabilidades como madres. Por lo tanto, el momento de la juventud en que se inicia la trayectoria reproductiva pauta en gran parte el camino que conduce a la adultez (Varela, Fostik y Fernández Soto, 2012).

“Capaz que tener un hijo te hace ser mujer pero... primero es afrontar la vida, porque tener un hijo es ser como mujer de golpe como quien dice, porque vos no estás preparada para tener un hijo así”

(Walquiria, 18 años, no madre, Jardines del Hipódromo).

Para las madres adolescentes el tránsito de niña a mujer implica saltarse la etapa adolescente, mientras que las que no lo han realizado interpretan la maternidad como una pérdida de esa etapa. Aparece la incompatibilidad de ser madre y ser adolescente. Las entrevistadas valoran positivamente el poder realizar actividades propias de la adolescencia, como estudiar y relacionarse con sus pares, es decir ir a bailes, salir con amigas. En promedio, estas jóvenes acumulan más años de estudio que aquellas que son madres o están embarazadas y le dan mayor significado a la posibilidad de terminar los estudios y conseguir un trabajo antes de la maternidad.

“Es muy temprano para mí para ser madre. Los estudios te complica, el trabajo también, no es fácil, sería difícil. Es muy temprano para mí para ser madre.

Con los amigos no podría hacer las mismas actividades”

(Maite, 18 años, no madre, Casavalle).

“Sí porque la gurisa no puede estudiar, le corta la adolescencia, no puede salir al baile a divertirse. Para mí las gurisas de mi edad no tendrían que tener hijos todavía, tendrían que encarar en estudiar, porque es para el bien de todos. Porque tendrían que encarar estudiar, y que se cuiden”

(Melanie, 16 años, no madre, Casavalle).

La caracterización sociodemográfica de las mujeres que inician la trayectoria reproductiva en la adolescencia y los discursos recogidos mediante las entrevistas en profundidad reflejan la vulnerabilidad social de las jóvenes. Esta realidad social influye en la aproximación deficitaria a los centros de salud y la internalización de la salud sexual y reproductiva. Si bien las jóvenes no desconocen las formas de independizar el ejercicio de la sexualidad de la reproducción y de protegerse frente a enfermedades de transmisión sexual, en muchos casos manifiestan “no saber las razones por las que quedaron embarazadas”. Ello revela la utilización discontinua o incorrecta de los métodos anticonceptivos, así como ciertas fantasías omnipotentes que se ponen en juego e incluso el cumplimiento de deseos y mandatos sociales a través de un comportamiento que no aparece como intencional o al menos no respondería a un proceso racional y de planificación. Esto coincide con hallazgos de otros estudios similares que se han desarrollado en nuestro medio y en los países vecinos (Benedet y Ramos, 2009).

“¿Antes de que empezaras a tener relaciones sexuales vos pensaste en tomar anticonceptivos?

No, yo dije que no iba a tomar pastillas e íbamos a usar preservativos pero empecé a tomar las pastillas, las tomaba todos los días y no sé qué paso. Yo dije si tomaba pastillas no preciso usar condón pero no sé qué pasó que quedé”

(Carolina, 16 años, madre, Casavalle).

“…él no se controlaba pero yo me controlaba y suponíamos que estábamos bien”

(Valentina, 17 años, madre, Jardines del Hipódromo).

La insuficiencia del conocimiento y la apropiación de la información sobre la salud sexual y reproductiva limita la independencia del ejercicio de la sexualidad de la reproducción y la protección frente a enfermedades de transmisión sexual. Las dificultades de negociación con el varón son un aspecto fundamental en las relaciones afectivas y sexuales. Estas constituyen una muestra de la persistencia de las desigualdades de género, que se traducen en marcadas asimetrías en las relaciones de poder. En muchos casos, a raíz de la presión que ejercen los varones, las mujeres delegan en ellos la responsabilidad del uso de un método anticonceptivo.

“¿Quién decidía cuándo sí y cuándo no?

El padre de ellos”

(Gianina, 20 años, madre, Casavalle).

“¿Qué usaste? Preservativo.

¿Y esto quién lo definía? Mi pareja.

¿Vos nunca participaste en la decisión de usar preservativo? No.

¿Vos querías tener tus hijos o fue algo que pasó? No, fue algo que pasó”

(Estela, 16 años, embarazada, Jardines del Hipódromo).

El uso discontinuo e incorrecto de los métodos anticonceptivos se vincula también con el deseo subliminal de tener un hijo, de ser madre. El hijo constituye un valor en la “carrera de la vida”. Las imágenes de género y los roles que estas imágenes asignan al “ser mujer” y “ser varón” desempeñan un papel preponderante en sus relaciones afectivas y en las decisiones reproductivas.

“… yo me sentí más mujercita cuando me enteré que iba ser mamá, ahí empecé a cambiar y dejar todo por mi hija”

(Yenifer, 16 años, madre, Casavalle).

La construcción de las identidades femeninas y masculinas es el resultado de la reproducción de un modelo de género que sobrevalora la maternidad con respecto a la paternidad, transmitiendo así las desigualdades de género y socioeconómicas generación tras generación.

Las pautas reproductivas de las generaciones que preceden a las adolescentes constituyen otro de los factores que influyen en el comportamiento sexual y reproductivo de las jóvenes. Las madres de la mayor parte de las adolescentes entrevistadas también iniciaron la transición a la maternidad en la adolescencia, de manera que se repite el patrón reproductivo entre ambas generaciones.

“¿A qué edad tuvo su primer hijo tu madre? A los 16.

¿Era más chica que vos? Sí, nos decía que no quería que pasáramos las mismas cosas que ella”

(Maribel, 18 años, embarazada, Casavalle).

En algunos casos, el embarazo de la adolescente incluso coincide con un embarazo de su madre.

“Mi madre me tuvo a los 17-18. Estaba contenta porque estaba embarazada y después

de tres meses se enteró que yo estaba embarazada otra vez, así que tengo un hermano

que se lleva tres meses con él (hace referencia a su hijo)”

(Priscila, 19 años, embarazada, Casavalle).

La motivación para tener un hijo se vincula estrechamente con las imágenes de género pautadas por el contexto social y cultural de las jóvenes. Las entrevistadas viven la experiencia de ser madres como algo natural, intrínseco de las mujeres, y así lo manifiestan.

“No sé, creo que las ganas de ser madre como a todas las mujeres

se me despertó muy temprano pero no sé, me dieron ganas de tener un hijo”

(Luciana, 17 años, madre, Jardines del Hipódromo).

La reproducción intergeneracional de la maternidad en la adolescencia se vincula, entre otros aspectos, con el mencionado modelo de género basado en la desigualdad social entre hombres y mujeres. Las desigualdades de género, consideradas como una forma de desigualdad social, se manifiestan en distintas asimetrías que refuerzan y limitan la autonomía y la toma de decisiones en diversos aspectos de la vida de las adolescentes, incluidos la sexualidad y la reproducción. La desigualdad social se transmite de una generación a otra, reforzando la condición de privación social y creando diferencias de oportunidades, poder y prestigio para las personas (Salles y Tuiran, 1997).

De acuerdo con Geldstein y Pantelides (2001, pág. 5), los roles de género “asignan espacios, responsabilidades, actividades y recursos diferenciales para hombres y mujeres”. El concepto de “división sexual del trabajo” es la categoría central para analizar las desigualdades de género, en la medida en que se configura como el principio que rige la subordinación de las mujeres a nivel económico, social y político, entre otros, y genera dificultades para el ejercicio de sus derechos en igualdad de condiciones. “El género es un elemento constitutivo de las relaciones sociales basado en las diferencias que se perciben entre los sexos; y es una manera primaria de significar las relaciones de poder” (Scott, 1986, pág. 91).

El rol que las adolescentes asignan a la mujer está limitado a la maternidad, las tareas del hogar y el cuidado de los familiares. Esto ocurre tanto entre las adolescentes que son madres como entre las que no lo son. Hay una diferenciación muy clara entre “el adentro” y “el afuera” del hogar. La mujer “es de adentro” de la casa, la encargada de la reproducción biológica y social y de las tareas de cuidado, quedando relegada a su rol de madre y cuidadora y recluida en el ámbito doméstico.

“La madre es la que amamanta al bebé, lo viste, lo baña”

(Melanie, 16 años, no madre, Casavalle).

“La madre es más responsable que el padre. Los hijos están todo el día con la madre. El hijo es más aferrado a la madre. Los padres se van a trabajar. Hay madres que no trabajan por sus hijos”

(Sofía, 18 años, no madre, Casavalle).

“¿Las tareas del hogar quien te parece que las tiene que hacer? La mujer. El hombre también pero me parece más la mujer porque es ama de casa, mientras el hombre trabaja, quien queda en la casa es la mujer”

(Maite, 17 años, madre, Jardines del Hipódromo).

Los datos de la ENAJ de 2013 coinciden con estos discursos. Estos muestran que el 56% de las mujeres de 15 a 24 años que son madres no estudia ni trabaja o busca hacerlo, mientras que esa cifra se reduce al 9% entre aquellas que no tienen hijos. Las significaciones que las jóvenes construyen en torno a su rol como mujeres contribuyen a “encerrarlas” en el hogar. La reclusión en el ámbito doméstico forma parte de la cotidianidad de las jóvenes madres.

c) Un lugar en el mundo…

Para las adolescentes circunscritas en determinados territorios, cuyas vidas cotidianas están signadas por múltiples privaciones, desigualdades sociales y de género, ser madre constituye el evento fundamental que da “sentido a la vida” y les proporciona “un lugar en el mundo”.

Este fenómeno ya se ha examinado en un trabajo anterior sobre adolescentes de estratos bajos y medios de Montevideo (Amorín, Carril y Varela, 2006). Los discursos y significados de las adolescentes de hoy no difieren de los de las adolescentes de hace diez años. La maternidad implica un valor en sí mismo, pues proporciona estatus y reconocimiento social a aquellas jóvenes que no tienen otras posibilidades de desarrollo. En el mismo trabajo también se planteó que, si bien los factores mencionados constituían una manera de sentirse incluidas socialmente, al mismo tiempo las excluían de los ámbitos de socialización. Esto concuerda con los hallazgos de este trabajo, que se tradujeron en el concepto de “doble reclusión”.

Otro aspecto que cabe destacar es que no se encontraron diferencias entre los dos barrios estudiados con respecto al “lugar” que ocupa la maternidad para las adolescentes madres o embarazadas. Ello puede vincularse con los roles de género internalizados, que influyen en la construcción de la identidad femenina y masculina, y con las dificultades de negociación con el varón respecto al uso de métodos anticonceptivos y de protección frente a las enfermedades de trasmisión sexual. A su vez, en ambos casos se observan situaciones de privación social similares.

Los discursos de las adolescentes entrevistadas revelan que la maternidad constituye el eje fundamental en la construcción de la identidad femenina. Esta se percibe como algo natural, el destino como mujeres. La maternidad es un mandato social y fundamenta su proyecto de vida, el hijo es el que aporta sentido a la vida.

“El lugar de un hijo, todo va a ocupar porque va a ser por él que tenga

que mirar, seguir adelante, no puedo bajar los brazos”

(Andrea, 18 años, embarazada, Casavalle).

“Es todo porque yo paso las 24 horas del día con mi hija, paso preocupándome de que tenga lo que necesita, de que coma, de que esté limpia, de que tenga que ir a donde tiene que ir, de que tenga sus controles al día. Es como estar encargándome de mí pero pequeña, incluso a veces dejo de lado un poco lo que soy yo para estar con ella, para encargarme de ella”

(Natalia, 17 años, madre, Jardines del Hipódromo).

Ser madre supone dar todo al hijo, olvidarse de la existencia propia, proyectarse a través del hijo, ser a través de ella o él. Cuidado y responsabilidad son expresiones constantes en los discursos de las jóvenes. Ello las conduce a recluirse en el hogar: el mundo se limita a ese espacio que les permite desempeñar los roles que las identifican, a través de la maternidad, como mujeres, colman los vacíos afectivos y le dan sentido a la vida.

“…es algo que te llena bastante, si estás triste ellos se ríen, te da esa emoción y te hacen olvidarte de muchas cosas”

(Luciana, 17 años, madre, Jardines del Hipódromo).

“Es otra etapa de la vida, no tenés que pensar en vos misma sino empezar a pensar en tu hijo, en que no le falte nada”

(Carla, 18 años, embarazada, Casavalle).

La maternidad constituye la ruptura con la vida anterior. Significa un cambio importante en la vida de las adolescentes, que la consideran como el destino natural de las mujeres. Amor materno, hijo como vehículo del cambio personal, salir de la “mala vida”, “de la joda”, salir de la calle y recluirse en el hogar. Esto se considera como algo bueno porque se cumple con el mandato social de género que sitúa a la mujer como madre, cuidadora y ocupada del ámbito doméstico.

“Yo dejé todo por mi hija porque yo pasaba en la calle, jodiendo con mis amigas. Pasaba todo el día en la calle, no me importaba nada, ni comía ni nada. Ahora paso todo el día con mi hija, tengo la responsabilidad de cuidar a mi hija… dejé el estudio, dejé todo para estar con ella todo el día en cada momento y dejé todo, compañeras, amigas, joda, estudio, todo dejé”

(Carolina, 16 años, madre, Casavalle).

“Mi vida antes era de joda, me escapaba, me iba. Ahora es otra cosa, es como que te empiezan otras cosas en la vida, cosas nuevas que tenés que pensar en esas cosas que vienen, esos momentos lindos y estar en esos momentos hermosos”

(Mariana, 16 años, embarazada, Jardines del Hipódromo).

Los discursos y las prácticas de las jóvenes refuerzan la visión que aportan los datos macro del análisis cuantitativo. En general, la maternidad supone su encierro en el ámbito doméstico. Más de la mitad de las adolescentes que han sido madres se encuentran “recluidas en el ámbito doméstico”, es decir que no estudian ni trabajan (véase el cuadro 4). La maternidad funciona como vehículo para el reconocimiento social, tanto entre sus pares como en su entorno familiar y barrial. Los hijos dan sentido a sus vidas y gracias a ellos se sienten realizadas como mujeres. La maternidad les proporciona “un lugar en el mundo”. Sin embargo, al mismo tiempo profundiza la exclusión social, en la medida en que las aparta de los ámbitos de socialización y las limita a la esfera del hogar.

E. Reflexiones finales

El estudio de caso de la maternidad adolescente en dos barrios de Montevideo, representativos de la población en condiciones de vulnerabilidad social y segregación espacial, ratifica los resultados de distintos estudios sobre los factores sociales, culturales y territoriales que intervienen en el comportamiento sexual y reproductivo de las adolescentes y contribuyen a perpetuarlo, estancando así el descenso de su fecundidad.

La maternidad en la adolescencia se vincula especialmente con las desigualdades sociales y de género. En el Uruguay, estas desigualdades se han profundizado en las últimas décadas, cristalizando una fractura social y cultural solidificada en ciertos espacios territoriales del país y en particular en Montevideo. Esto coloca a las jóvenes en una situación de gran vulnerabilidad e impide su desarrollo más allá de la maternidad, que se convierte en la manera de obtener reconocimiento social y barrial y encontrar “un lugar en el mundo”.

La maternidad en la adolescencia constituye fundamentalmente el débil o ausente ejercicio de los derechos humanos en general y, en particular, de la salud sexual y reproductiva, de relaciones de género igualitarias, de oportunidades de desarrollo cultural y personal, de condiciones de vida satisfactorias.

Las adolescentes que realizaron la transición a la maternidad presentan características similares en los dos barrios estudiados. En general, el abandono escolar es anterior al embarazo y la posibilidad de retomar los estudios después de tener el hijo es baja y no forma parte de los intereses de estas jóvenes. Esto se traduce en bajos niveles educativos, que se limitan básicamente a la educación primaria completa. A su vez, estas jóvenes tienen mayores dificultades para la inserción laboral, que se ven reforzadas por las tareas de cuidado de sus hijos y, en algunos casos, también de sus hermanos u otros menores del hogar. Esta situación determina que muchas de estas adolescentes madres estén “recluidas en el ámbito doméstico”. Ello contribuye a recrudecer la exclusión social, reproduciendo y cristalizando la condición de pobreza en la que ya viven. Para estas jóvenes, la maternidad es algo natural e intrínseco del “ser mujer”. El rol que asignan a la mujer se limita a la maternidad, las tareas del hogar y el cuidado de los familiares. La maternidad supone un cambio de vida positivo, en la medida en que las saca de una realidad en la que no quieren permanecer, que se asocia a estar en la calle y expuestas a los peligros que presenta el barrio. La maternidad es una manera de realizarse como mujeres y lograr un lugar valorado por su entorno familiar y barrial. El hijo les brinda la posibilidad de “llenar el vacío” social y afectivo. En el horizonte cercano y lejano no aparecen otros deseos ni proyecciones de otras actividades además del cuidado de sus hijos, que dan “sentido a sus vidas”.

Retomando el análisis de los círculos concéntricos de Pantelides (2004) sobre los factores que intervienen en la maternidad adolescente, se observa que las pautas culturales, sociales, la estructura socioeconómica y los roles de género a los que estas jóvenes están sujetas permean las conductas, percepciones y actitudes individuales que explican en parte la reproducción intergeneracional de la maternidad temprana. A esto se suman la marginación territorial, el aislamiento de los grupos de sociabilidad y composiciones familiares desestructuradas, que intermedian los factores macro y microsociales señalados, configurando una profunda vulnerabilidad social que se evidencia en los dos barrios estudiados.

En suma, este trabajo muestra que la maternidad en la adolescencia es resultado de profundas inequidades sociales y culturales. A estas se suman la segregación territorial y el entorno familiar y barrial de estas jóvenes, que limitan sus espacios de interacción social. A la “reclusión en el ámbito doméstico” se agrega la “reclusión barrial”, que genera una “doble reclusión” y exclusión social. Ello supone la restricción del ejercicio de la ciudadanía y la escasa o nula apropiación de derechos por parte de las jóvenes, que limitan las oportunidades de desarrollo más allá de la maternidad y contribuyen a la reproducción intergeneracional de la pobreza.

Bibliografía

Amorín, D., E. Carril y C. Varela (2006), “Significados de maternidad y paternidad en adolescentes de estratos bajos y medios de Montevideo”, Proyecto género y generaciones. Reproducción biológica y social de la población uruguaya, A. López (coord.), Montevideo, Ediciones Trilce.

Benedet, L. y V. Ramos (2009), Mujeres y varones adolescentes en situación de embarazo en los servicios de salud, Montevideo, Universidad de la República.

Calvo, J.J. (comp.) (2013), Atlas sociodemográfico y de la desigualdad del Uruguay, vol. 1, Montevideo, Ediciones Trilce, julio.

Casal, J., J. Masjoan y J. Planas (1988), “Elementos para un análisis sociológico de la transición a la vida adulta”, Política y sociedad, vol. 1, Madrid, Universidad Complutense de Madrid

Casal, J. y otros (2006), “Aportaciones teóricas y metodológicas a la sociología de la juventud desde la perspectiva de la transición”, Papers, vol. 79, Barcelona, Universidad Autónoma de Barcelona.

Cecilio, M. y J. Couriel (2006), “Políticas de desarrollo urbano. Algunas reflexiones preliminares”, informe de consultoría para el Programa de Integración de Asentamientos Irregulares (PIAI).

____(2005) “Activos y comportamiento de riesgo en la zona metropolitana de Montevideo”, Desarrollo Humano en Uruguay 2005. Uruguay hacia una estrategia de desarrollo basada en el conocimiento, Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), Montevideo.

Cecilio, M., J. Couriel y M. Spallanzani (1999), La gestión urbana en la generación de los tejidos residenciales de la periferia de Montevideo, Montevideo, Universidad de la República.

Couriel, J. y J. Menéndez (2013), “Vivienda. Dónde vivimos los uruguayos”, Nuestro Tiempo, N° 14, Montevideo, Comisión del Bicentenario.

Filgueira, F. y F. Errandonea (2013), “Sociedad urbana. Ciudad y sociedad: integración, segregación y fractura ciudadana en Uruguay”, Nuestro Tiempo, N° 23, Montevideo, Comisión del Bicentenario.

Fostik, A., M. Fernández Soto y C. Varela (2014), “El papel de la paternidad en la transición a la adultez en los varones jóvenes uruguayos”, Notas de Población, vol. 41, Nº 98 (LC/G.2612-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), julio.

García Hernández, G. (1999), “Un enfoque social sobre el embarazo en la adolescencia”, Iztapalapa: Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, vol. 19, Nº 47, Ciudad de México, Universidad Autónoma Metropolitana.

Geldstein, R. y E. Pantelides (2001), “Riesgo reproductivo en la adolescencia. Desigualdad social y asimetría de género”, serie Cuadernos del UNICEF, Nº 8, Buenos Aires, Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF), noviembre.

INE (Instituto Nacional de Estadística del Uruguay) (2013), “Censos 2011”, Montevideo [base de datos] http://www.ine.gub.uy/web/guest/censos-2011.

____(2010), “Censos 1963-1996”, Montevideo [base de datos] http://www.ine.gub.uy/web/guest/censos-1963-1996.

INJU (Instituto Nacional de la Juventud del Uruguay) (2015), Encuesta Nacional de Adolescencia y Juventud 2013”, Montevideo [en línea] http://www.inju.gub.uy/innovaportal/v/41610/5/innova.front/encuesta-nacional-de-adolescencia-y-juventud-2013.

Intendencia de Montevideo (2015), Plan Parcial de Ordenación, Recuperación e Integración urbana de Casavalle, Montevideo, junio [en línea] http://www.montevideo.gub.uy/sites/default/files/biblioteca/plancasavallememoriasjunio2015.pdf.

Kaztman, R. (2001) “Seducidos y abandonados: el aislamiento social de los pobres urbanos”, Revista de la CEPAL, Nº 75 (LC/G.2150-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), diciembre.

____(1999), Segregación residencial y desigualdades sociales en Montevideo (LC/MVD/R.177/REV.1), Montevideo, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), mayo.

Kaztman, R., F. Filgueira y F. Errandonea (2008), “La ciudad fragmentada: Respuesta de los sectores populares urbanos a las transformaciones del mercado y del territorio en Montevideo”, Ciudades latinoamericanas: un análisis comparativo en el umbral del nuevo siglo, A. Portes, B. R. Roberts y A. Grimson (eds.), Buenos Aires, Prometeo Libros.

Martín-García, T. (2009), “Bring Men Back In’1: A re-examination of the impact of type of education and educational enrolment on first births in Spain”, European Sociological Review, vol. 25, Nº 2, Oxford, Oxford University Press, abril.

Mora Salas, M. y O. de Oliveira (2009), “Los jóvenes en el inicio de la vida adulta: trayectorias, transiciones y subjetividades”, Estudios Sociológicos, vol. 27, Nº 79, Ciudad de México, El Colegio de México A.C, enero-abril.

Pantelides, E. (2004), “Aspectos sociales del embarazo y la fecundidad adolescentes en América Latina”, serie Seminarios y Conferencias, Nº 36, Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), mayo.

Pellegrino, A. y otros (2008), “De una transición a otra: la dinámica demográfica del Uruguay en el siglo XX”, El Uruguay del siglo XX. Tomo III: La sociedad, B. Nahum (coord.), Montevideo, Ediciones de la Banda Oriental.

Ramos, V. (2015), “Consideraciones conceptuales: adolescencia, sexualidad y derechos”, Adolescentes y sexualidad. Investigación, acciones y política pública en Uruguay, A. López Gómez (coord.), Montevideo, Universidad de la República.

Ravanera, Z.R. y F. Rajulton (2006), “Social status polarization in the timing and trajectories to motherhood”, Canadian Studies in Population, vol. 33, Nº 2, Ontario, University of Western Ontario.

Rodríguez Vignoli, J. (2014), “Fecundidad adolescente en América Latina: una actualización”, Comportamiento reproductivo y fecundidad en América Latina: una agenda inconclusa, S. Cavenaghi y W. Cabella (coords.), Río de Janeiro, Asociación Latinoamericana de Población (ALAP).

____(2005), “Reproducción en la adolescencia: el caso de Chile y sus implicaciones de política”, Revista de la CEPAL, Nº 86 (LC/G.2282-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), agosto.

____(2001), “Segregación residencial socioeconómica: ¿qué es?, ¿cómo se mide?, ¿qué está pasando?, ¿importa?”, serie Población y Desarrollo, Nº 16 (LC/L.1576-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)/Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA), agosto.

Sabatini, F. (2005), “Alicia en el país de las estadísticas: sobre espejos, escalas y desigualdades”, documento presentado en el seminario internacional “Chile en la tarea de medir las brechas de desigualdad”, Instituto Nacional de Estadísticas de Chile, Santiago, 30 y 31 de mayo.

Salles, V. y R. Tuirán (1997), “Dentro del laberinto: salud reproductiva y sociedad”, Estudios Demográficos y Urbanos, vol. 12, Nº 1/2, Ciudad de México, El Colegio de México A.C., enero-agosto.

Scott, J. (1986), “El gén vbbbro: una categoría útil para el análisis histórico”, El género: la construcción cultural de la diferencia sexual, M. Lamas (comp.), Ciudad de México, Programa Universitario de Estudios de Género (PUEG).

Settersten, R. A., F. F. Furstenberg y R. C. Rumbaut (eds.) (2005), On the Frontier of Adulthood: Theory, Research and Public Policy, Chicago, The University of Chicago Press.

Stern, C. (2004), “Vulnerabilidad social y embarazo adolescente en México”, Papeles de Población, vol. 10, Nº 39, Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México, enero-marzo.

____(1997), “El embarazo en la adolescencia como problema público: una visión crítica”, Salud Pública de México, vol. 39, Nº 2, Cuernavaca, Instituto Nacional de Salud Pública.

Varela, C., A. Fostik y M. Fernández Soto (2012), “Maternidad en la juventud y desigualdad social”, Cuadernos del UNFPA, N° 6, Montevideo, Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA), diciembre.

Varela, C. y A. Fostik (2011), “Maternidad adolescente en el Uruguay: ¿transición anticipada y precaria a la adultez?”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 5, Nº 8, Montevideo, Asociación Latinoamericana de Población (ALAP), enero-junio.

Varela, C. y C. Lara (2015), “Jóvenes de hoy, adolescentes de ayer en Uruguay: maternidad y desempeños”, Revista Sociedad y Economía, Nº 29, Cali, Universidad del Valle.

Varela, C. y otros (2014), Atlas sociodemográfico y de la desigualdad en el Uruguay, vol. 3, Montevideo, Ediciones Trilce, marzo.

Varela, C., R. Pollero y A. Fostik (2008), “La fecundidad: evolución y diferenciales en el comportamiento reproductivo”, Demografía de una sociedad en transición: la población uruguaya a inicios del siglo XXI, C. Varela (coord.), Montevideo, Ediciones Trilce.

Varela, C., M. Tenenbaum y C. Lara (2014), “Fecundidad adolescente en Uruguay: ¿la pobreza como umbral de resistencia al descenso”, Comportamiento reproductivo y fecundidad en América Latina: una agenda inconclusa, S. Cavenaghi y W. Cabella (coords.), Río de Janeiro, Asociación Latinoamericana de Población (ALAP).

[1] El trabajo forma parte del proyecto de investigación “Embarazo y maternidad en adolescentes: factores sociodemográficos, culturales, subjetivos e institucionales implicados”, realizado por la Facultad de Psicología y la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República (Udelar) en el marco del núcleo interdisciplinario Adolescencia, salud y derechos sexuales y reproductivos (ASDer), con el apoyo del Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA).

[2] Programa de Población, Unidad Multidisciplinaria, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República, ceciliaderosa@gmail.com.

[3] Programa de Población, Unidad Multidisciplinaria, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República, mjdoyenart@gmail.com.

[4] Programa de Población, Programa Historia Económica, Unidad Multidisciplinaria, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República, cecilara@gmail.com.

[5] Programa de Población, Unidad Multidisciplinaria, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República, carmen.varela@cienciassociales.edu.uy.

[6] La tasa de fecundidad de las adolescentes se refiere a la tasa específica por edad. Es la relación entre el número de hijos de las mujeres de determinada edad (en este caso 10 a 19 años) y el total de mujeres de esa edad en un período determinado.

[7] La tasa global de fecundidad (TGF) es el número de hijos que en promedio tendría cada mujer de una cohorte hipotética de mujeres que cumpliera con dos condiciones: i) tener a sus hijos durante su período fértil de acuerdo con las tasas de fecundidad por edad de la población examinada y ii) no estar expuesta a riesgo de mortalidad desde su nacimiento hasta el término de su período fértil.

[8] La adolescencia se define como la etapa comprendida entre los 15 y 19 años, la juventud temprana como la etapa que va de los 20 a los 24 años y la juventud tardía como el período de los 25 a los 29 años.

[9] El concepto de segregación residencial hace referencia a la separación territorial y social de grupos de población con características cada vez más homogéneas dentro de los grupos y cada vez más heterogéneas entre ellos. Existen dos tipos de atributos que actúan como diferenciadores de los grupos de población: por una parte los relacionados con la estratificación socioeconómica (ingreso, educación, condiciones materiales de vida) y por otra los vinculados con atributos biosocioculturales (color de la piel, idioma, nacionalidad, etnia, religión, casta). En líneas generales y en especial en América Latina los atributos biosocioculturales se encuentran muy ligados a los socioeconómicos y se manifiestan simultáneamente en la segregación residencial (Rodríguez Vignoli, 2001).

[10] La paridez media acumulada es el número medio de hijos tenidos hasta determinada edad, que en promedio acumulan las mujeres de cada cohorte de edad. Constituye la experiencia reproductiva real de cada cohorte.

[11] La reclusión en el ámbito doméstico se refiere a las adolescentes que no estudian ni trabajan y se construye combinando la dimensión de la variable educación (“no estudia”) con las dimensiones de la variable de actividad económica (“no trabaja o busca trabajo”).

¿Cuánto vivieron los nacidos a fines del siglo XIX y cuánto vivirán los nacidos a fines del siglo XX?

Nicolás Sacco[1]

Recibido: 15/04/2016

Aceptado: 08/08/2016

Resumen

En este artículo se elaboran tablas de mortalidad de cohorte a fin de analizar los años de vida de las cohortes de nacimiento de 1898 y 1998 en la Argentina con el objeto de aportar una mirada complementaria y de largo plazo (dos siglos) a las investigaciones transversales que abordan la esperanza de vida al nacer. Se estiman los niveles de mortalidad de períodos conocidos y se efectúa una aproximación a la estructura asociada a cada nivel a partir del uso de tablas modelo. Al comparar las esperanzas de vida al nacer de período y de cohorte, se observaron diferencias marcadas. Mientras que ambas medidas manifiestan mejoras pronunciadas, los resultados longitudinales fueron apreciablemente mayores que los transversales. Los resultados obtenidos permiten reexaminar desde un punto de vista comparativo y longitudinal las probables trayectorias que siguieron las cohortes en el pasado así como elaborar hipotéticos escenarios futuros de mortalidad para las cohortes más recientes.

Palabras clave: mortalidad, tablas de vida de cohorte, esperanza de vida, envejecimiento, Argentina, estudios longitudinales.

Abstract

In this article, cohort mortality tables are prepared to analyse the years of life of the 1898 and 1998 birth cohorts in Argentina with a view to affording a complementary and long-run view (two centuries) to cross-sectional research on life expectancy at birth. Mortality rates are estimated on known periods and an approach is developed to the structures associated with each level on the basis of model tables. Marked differences emerge in the comparison of cohort and period life expectancies at birth. While both measures show great improvements in life expectancy, the longitudinal results showed notably larger gains than the cross-sectional ones. The results obtained can be used to conduct a comparative and linear re-examination of likely trajectories of past cohorts, and to develop hypothetical future scenarios for the most recent cohorts.

Keywords: mortality, cohort life tables, life expectancy, ageing, Argentina, longitudinal studies.

Résumé

Dans cet article, l’auteur élabore des tables de mortalité par cohortes afin d’analyser les années de vie des cohortes nées en 1898 et 1998 en Argentine afin d’apporter un éclairage complémentaire et à long terme (deux siècles) aux recherches transversales sur l’espérance de vie à la naissance. Les estimations portent sur les niveaux de mortalité de périodes connues et sont ensuite rapprochées de la structure associée à chaque niveau sur la base de l’utilisation de tables types. La comparaison entre les espérances de vie à la naissance par période et par cohorte a fait ressortir des différences marquées. Malgré les améliorations notables enregistrées dans les deux mesures, les résultats longitudinaux ont été sensiblement plus importants que les transversaux. Les résultats obtenus permettent de réviser, d’un point de vue comparatif et longitudinal, les trajectoires probables des cohortes du passé, et d’élaborer des scénarios hypothétiques futurs de mortalité pour les cohortes les plus récentes.

Mots clés: Mortalité, tables de vie par cohorte, espérance de vie, vieillissement, Argentine, études longitudinales.

Introducción

Es bien conocido y ha sido documentado en diversos estudios el proceso por el cual en la Argentina las tasas de mortalidad se redujeron sustancialmente, aunque no de forma constante, merma que se debió a un desarrollo socioeconómico precoz en relación con el resto de América Latina, al alto grado de urbanización del país y a la expansión de la educación formal (Recchini de Lattes y Lattes, 1975). Estos elementos se conjugaron en un contexto mundial de crecimiento histórico de la esperanza de vida al nacer (EVN o e0) (Oeppen y Vaupel, 2002; Riley, 2005) y de continuas reducciones de la mortalidad a edades avanzadas en muchos países de ingresos altos y medios (Rau y otros, 2008), aunque al mismo tiempo se observaron patrones emergentes de una creciente brecha en la longevidad entre regiones con diferente grado de desarrollo relativo (Cohen, Preston y Crimmins, 2011; Meslé y Vallin, 2011).

En la Argentina, el estudio de estas tendencias se dio casi de forma exclusiva a partir del punto de vista transversal. Las investigaciones acerca de los cambios en los niveles de mortalidad basados en las tablas de vida de período mostraron que, desde fines del siglo XIX hasta principios del siglo XX, la EVN siguió una tendencia ascendente, si bien no de manera uniforme durante todo el ciclo (Grushka, 2014). La experiencia histórica de países industrializados, como los Estados Unidos y Suecia, indica que a medida que la mortalidad desciende, existe una brecha creciente entre las estadísticas de resumen de las tablas de vida de período y las de cohorte, diferencias que se dan, en gran parte, en función de las mayores edades a las que se producen las muertes y, por lo tanto, de las mayores edades a las que efectivamente tiene lugar la mejora de la mortalidad (Goldstein y Wachter, 2006, pág. 268).

A pesar de los destacados trabajos realizados en materia de dinámica demográfica contemporánea y de la experiencia acumulada sobre la evolución de la EVN, poco se sabe aún sobre el comportamiento de cohortes reales[2]. Salvo el estudio de Sanni (2011) —que, si bien plantea hipótesis sobre el futuro de la mortalidad, no realiza retrospecciones hacia el pasado y está limitado a un período concreto—, no hay otras investigaciones en que se haya abordado desde el punto de vista longitudinal la evolución de la EVN en la Argentina. Sin este análisis, se pierde de vista una dimensión significativa de los cambios en los niveles de mortalidad a lo largo del tiempo, lo que conduce en definitiva a una sola mirada sobre el rol de la mortalidad en la dinámica demográfica y sus implicancias.

Si bien se trata de un debate aún abierto en cuanto a su nivel (Grushka, 2010), dado que en el futuro se espera que la EVN continúe en aumento (Rofman, 2007) y que la población de América Latina se caracteriza por una estructura etaria en envejecimiento (CEPAL, 2011), las transformaciones sociales producidas por estos cambios ofrecen a las próximas décadas del siglo XXI un horizonte completamente distinto de aquel observado a fines del siglo XIX y a lo largo del siglo XX. Estos procesos tornan necesario comparar la experiencia de diferentes cohortes de nacimiento que puedan brindar ideas adicionales sobre la magnitud de los cambios en la mortalidad que ocurren con el correr de los años.

Con el objeto de llenar estos vacíos, en este artículo se apunta a elaborar tablas de vida de cohorte a fin de agregar una observación adicional a las miradas transversales y de complementar la brecha actual presente en estudios comparativos de mortalidad, tanto mediante investigaciones transversales a nivel local como mediante estudios longitudinales en el ámbito internacional.

Se tomó para su abordaje la experiencia en la Argentina, considerando el total del país, y se analizaron dos cohortes en particular. El objetivo específico apuntó a responder las siguientes preguntas: ¿cuánto vivieron los nacidos en 1898? y ¿cuánto vivirán los que nacieron 100 años después?

El artículo se divide en cuatro partes además de esta introducción, en que se ha explicitado el alcance del estudio así como una breve referencia conceptual y el problema abordado. De seguido, se describen la metodología y las fuentes utilizadas, y se detalla el proceso de recopilación de los datos y las fuentes de las cuales provienen. También se hace mención a la naturaleza y la calidad de la información empleada. En la sección siguiente se presentan los resultados y se analizan las diferencias entre los valores de cohorte y de período de la EVN y las diferencias observadas en cuanto al sexo y la edad, así como la sensibilidad del método propuesto y su comparabilidad. A continuación, se examinan los resultados obtenidos, se los aborda con una perspectiva teórica más amplia y se describen las relaciones entre las tendencias observadas en un marco más general de análisis. Por último, se presentan las conclusiones.

A. Metodología y fuentes

A raíz de que muy pocos países cuentan con una serie histórica de estadísticas de mortalidad por edad, el problema de cómo definir estadísticas de resumen de eventos demográficos durante períodos correspondientes a la experiencia de cohortes reales se aborda de maneras diversas en los estudios de mortalidad (Guillot, 2011). En esta investigación se aplicó la metodología propuesta por Rowland (1996), que consistió en:

1. La elaboración de tablas de vida de período con intervalos de cinco años para el lapso 1895-2100, para lo cual se realizó:
a) una interpolación logística entre las EVN del pasado y el futuro, y

b) una estimación de las tasas de mortalidad por edad mediante la utilización de tablas modelo.

2. El cálculo de las tablas de mortalidad de las cohortes de 1898 y 1998, siguiendo las tasas de mortalidad por edad de cada cohorte de la serie de tablas de período elaboradas, en las que se reagruparon longitudinalmente los cocientes transversales mediante un diagrama de Lexis.

El objetivo que subyace a este método es bastante intuitivo. Al definir una serie de tasas de mortalidad de período con intervalos sucesivos se cuenta con tasas de mortalidad en relación no solo con la edad, sino también con el año calendario en el cual se alcanza esa edad. Considérese, por ejemplo, que se cuenta con una tabla transversal cada cinco años desde 1895. En ese caso, la generación nacida en 1898 experimentará la tasa de mortalidad observada para los primeros años de vida en 1898; la tasa observada a la edad de 10 años, en 1908, y así sucesivamente hasta alcanzar la tasa de mortalidad a la edad de 100 años en 1998.

1. Tablas de esperanza de vida de período

Para llevar a cabo el primer punto (i.a), el pasado (i) se definió de acuerdo con la mortalidad experimentada por las cohortes ficticias hasta el presente, mientras que el futuro (ii) fue delimitado de acuerdo con proyecciones aceptables sobre el comportamiento de la mortalidad por edad de cohortes ficticias en el futuro, según las EVN proyectadas.

En primer lugar se definieron los datos del pasado según los 10 valores de e0 provenientes de las tablas de vida de período (Grushka, 2014) —basadas en Somoza (1971) para los períodos 1869-1895, 1895-1914, 1913-1915, 1946-1948 y 1959-1961; en Müller (1978), para 1969-1971, y en el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC, 1988, 1995, 2005, 2013), para 1980-1981, 1990-1992, 2000-2001 y 2008-2010—, que constituyen el insumo conocido de la historia de la mortalidad en la Argentina.

En el gráfico 1 se muestran estos valores, correspondientes a la EVN para el total de la población y según el sexo, en cada uno de los períodos. Se observa que, a partir de fines del siglo XIX, la e0 transversal siguió una tendencia ascendente, y de 1883 a 2009 aumentó de 33 a 75 años en ambos sexos. Los valores ordenados por sexo reflejan que desde fines del siglo XIX hasta la primera década del siglo XXI, la e0 fue diferencial: en todos los períodos la población de mujeres exhibió una e0 superior a la de los varones, y la diferencia por sexo aumentó con el tiempo de un poco menos de 1 año en 1883 a casi 7 años en 2009 (Grushka, 2014)[3].

En segundo lugar, también para cumplir con el primer punto, fue necesario proyectar EVN que abarcaran la tendencia hasta el fin de la vida de las cohortes contemporáneas de modo de llegar al año 2100. Más allá de 2009 (año final de las estimaciones conocidas de e0), el futuro se definió de acuerdo con las 18 esperanzas de vida proyectadas por las Naciones Unidas para el período 2010-2100 en la Argentina, por quinquenio (Naciones Unidas, 2015) (véase el cuadro A1.2 del anexo).

Gráfico 1

Argentina: esperanza de vida al nacer de período, por sexo, 1880-2010

(En años)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de C. Grushka, “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre de 2014.

Una vez definido el pasado según lo observado, y el futuro, conforme a los valores extrapolados, se interpolaron los valores de las e0 conocidas y las proyecciones de las Naciones Unidas para todo el período 1875-2100 (por sexo y quinquenio) mediante una función logística, tal como se muestra en el gráfico 2. Dado que el empalme de estas series no es directo, pues parten de fuentes diferentes, a fin de suavizar la curva se utilizó solo el valor del período 2050-2055 de las proyecciones, para mujeres y varones, individualmente.

Gráfico 2

Argentina: esperanzas de vida al nacer de período conocidas, proyectadas y estimadas, por sexo, 1800-2150

(En años)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de C. Grushka, “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre de 2014 y Naciones Unidas, World Population Prospects: The 2015 Revision, DVD Edition, Nueva York, Departamento de Asuntos Sociales y Económicos, 2015 [en línea] http://esa.un.org/unpd/wpp.

En la estimación de los niveles límite de la e0 se fijó la asíntota inferior en los 20 años y la superior, en los 95, en el caso de las mujeres, y en los 20 y 90 años, respectivamente, en el caso de los varones. Las funciones matemáticas resultantes fueron las siguientes y, si bien no son las que mejor ajustan los valores, resultan razonables en términos de la experiencia observada en conjunto con la experiencia pasada (no conocida) y proyectada de la mortalidad:

Mujeres: EVN(m) = 20+75/(1+e-(0,0202t-39,144))

Varones: EVN(v) = 20+70/(1+e-(0,0188t-36,620))

Una vez obtenidos los niveles de mortalidad para el lapso 1875-2100, se estimó su estructura, para lo que se tomó en cuenta la tabla modelo que mejor se ajusta a la mortalidad de la Argentina. Para ello, se comparó el conjunto empírico de las probabilidades de morir por edad (5qx) con todos los patrones de las tablas modelo elaboradas por las Naciones Unidas y por Coale y Demeny[4] mediante la suma de las diferencias relativas al cuadrado entre las 5qx conocidas y las 5qx resultantes de los modelos para cada nivel de EVN de las tablas conocidas, por período y sexo[5]. En los gráficos 3 y 4 se representan los resultados de este ejercicio, por sexo: cada barra y color representa la suma de las diferencias relativas por año entre las 5qx conocidas y las 5qx resultantes del cálculo basado en las tablas modelo.

Los resultados de la comparación mostraron que entre las mujeres prevaleció el modelo chileno en la primera tabla, pero se asimiló al patrón latinoamericano en la segunda. En las primeras dos tablas, el modelo mayormente afín para los varones fue la pauta oeste[6]. Cuando se tomaron en consideración las dos tablas de mediados del siglo XX (1946-1948 y 1959-1961), los modelos que mejor se ajustaron fueron el general y el chileno, en el caso de las mujeres, y el general, en el caso de los varones[7]. En 1969-1971, los valores correspondientes a los varones se parecieron más a los del Lejano Oriente, y los de las mujeres, a los de Asia Meridional. En 1980-1981 y 1990-1992, la mortalidad entre los varones se asemejó más al modelo oeste, y en 2000-2001 y 2008-2010, al general, mientras que en estas cuatro últimas tablas conocidas las mujeres se acercaron más a la pauta norte.

Gráfico 3

Argentina: diferencias relativas entre las probabilidades de morir por edad conocidas y las probabilidades calculadas, por familia modelo de mortalidad, por año, mujeres, 1880-2010

(En valores absolutos)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de C. Grushka, “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre de 2014 y Naciones Unidas, World Population Prospects: The 2015 Revision, DVD Edition, Nueva York, Departamento de Asuntos Sociales y Económicos, 2015 [en línea] http://esa.un.org/unpd/wpp.

Gráfico 4

Argentina: diferencias relativas entre las probabilidades de morir por edad conocidas y las probabilidades calculadas, por familia modelo de mortalidad, por año, varones, 1880-2010

(En valores absolutos)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de C. Grushka, “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre de 2014 y Naciones Unidas, World Population Prospects: The 2015 Revision, DVD Edition, Nueva York, Departamento de Asuntos Sociales y Económicos, 2015 [en línea] http://esa.un.org/unpd/wpp.

Dada la irregularidad detectada y los cambios significativos por sexo y a través del tiempo, posible producto de una modificación real del patrón de la mortalidad y de las diferentes metodologías usadas para su cálculo, se optó por realizar las estimaciones con el modelo oeste de Coale y Demeny en las tablas por edad de todos los períodos. Además, esta decisión facilita la comparación internacional y con otros trabajos, por ejemplo, los elaborados por Bourbeau, Légaré y Émond, 1997; Cabré i Pla, 1991; Dunstan y Statistics New Zealand, 2006; la Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido, 2013; Ortega y Lerda, 1972; y Rowland, 1996.

2. Tablas de mortalidad por cohorte

Una vez elaboradas las tablas de mortalidad de período por quinquenios para el lapso 1895-2100 y habiendo utilizado el modelo oeste para estimar la estructura de cada nivel, se calcularon las tablas de mortalidad correspondientes a las cohortes de 1898 y 1998[8]. En cada quinquenio, se tomó el punto medio en el cual se encuentra cada cohorte. Por ejemplo, para el período 1895-1900 y para la cohorte 1895-1900, el valor coincidente con la e_0 estimada y la estructura de la mortalidad asociada según la tabla modelo fue el punto central del quinquenio, es decir, el año 1898.

Las tablas de mortalidad por cohortes se calcularon a partir de la probabilidad de muerte por edad (5qx) de la serie de tablas de período. Además, se siguió a cada cohorte por quinquenio y se reagruparon longitudinalmente los cocientes mediante un diagrama de Lexis (Pressat, 2000), como se ilustra en los diagramas de Lexis 1 y 2. Por ejemplo, en el caso de la 5q_5 de la tabla transversal de 1903, se aplicaron los datos del grupo etario 5-9 al valor correspondiente a los nacidos entre 1895 y 1900 (cohorte 1898). En el caso de la 5q_10 de la tabla de 1908, se aplicó al grupo etario 10-14 de la misma cohorte, y así sucesivamente. La mortalidad del grupo de 0 años y la del grupo de 1-4 se analizaron en forma conjunta. Por ejemplo, en la 5q_0 de la tabla transversal de 1998 se empleó la experiencia de la edad 0-4 de la cohorte de 1998 (los nacidos entre 1995 y 2000). Por último, se adoptó la hipótesis de que las tasas de mortalidad específicas por edad para el grupo etario a partir de los 95 años se aplicaron para el tiempo de vida que le resta a la cohorte desde el año en que primero entra al grupo 95-99. Para ello se utilizaron las esperanzas de vida transversales aproximadas a la edad 100 de cada año (Naciones Unidas, 2015), por sexo, correspondientes a cada tabla modelo[9].

Diagrama de Lexis 1

Argentina: probabilidades de muerte por edad, de período y de cohorte, por grupos quinquenales y años, modelo oeste, mujeres, 1898-2098

(En valores absolutos)

Fuente: Elaboración propia.

Diagrama de Lexis 2

Argentina: probabilidades de muerte por edad, de período y de cohorte, por grupos quinquenales y años, modelo oeste, varones, 1898-2098

(En valores absolutos)

Fuente: Elaboración propia.

a) Población estudiada

Esta investigación tuvo como objeto de estudio la población total en la Argentina. Dado que la migración externa representa un elemento significativo de la historia argentina, la población derivada incorpora las ganancias y las pérdidas poblacionales causadas por este fenómeno, porque las muertes que se tomaron en cuenta se refieren a los decesos registrados en el país. Suponiendo que en las fuentes se hayan clasificado correctamente los nacimientos, las defunciones y las migraciones, tanto de los residentes como de los no residentes, y como no se dispone de información de calidad sobre el nacimiento y la muerte de los no residentes ni de datos relativos al nacimiento y la muerte de los argentinos residentes en el extranjero, la población de estudio no constituye, por lo tanto, un grupo cerrado. Esto significa que las tasas de mortalidad obtenidas reflejan la mortalidad de la población en la Argentina —que equivale a la población de hecho— en lugar de la mortalidad de la población nacida en la Argentina[10]. En consecuencia, como la población que se procura estudiar varía continuamente en su composición, no describe en sentido estricto a la población que vive en el país. Por consiguiente, este concepto de población de hecho ofrece tanto una continuidad histórica como una base práctica de las series de nacimientos, muertes y migraciones desde 1895.

b) Limitaciones y ventajas de la propuesta

Antes de pasar a los resultados, cabe describir otras especificidades además de estos aspectos metodológicos generales. En primer lugar, las tablas originales de mortalidad de período tomadas como referencia reflejan la mala calidad de los datos de partida, cuestión que obligó a Somoza (1971) a llevar a cabo un tratamiento previo de la información muy minucioso.

En segundo lugar, las tablas por cohorte obvian el núcleo duro de las graves causas de mortalidad ocurridas a fines del siglo XIX y principios del siglo XX, como los brotes de viruela, cólera y fiebre amarilla (Grushka, 2010, pág. 165), que solo dan cuenta de sus secuelas en forma indirecta y cuyas repercusiones también se hacen sentir años más tarde. Por ello, esta incidencia limita la captación de hechos puntuales de alto impacto, lo que implica la posibilidad de que los acontecimientos históricos que afectaron a ciertas cohortes en particular se hayan diluido.

En tercer lugar, dentro de un contexto general signado por marcadas discrepancias entre los demógrafos y los biólogos en torno a los posibles escenarios futuros de evolución de la EVN (Grushka, 2010, págs. 182-185), las proyecciones efectuadas (Naciones Unidas, 2015) parten de un procedimiento que supone que el incremento de la esperanza de vida al nacer disminuye gradualmente a medida que desciende la mortalidad, y así se determinan los valores esperados de la e0 con una ganancia media decreciente en años de vida. Al mismo tiempo, se supone que la diferencia por sexo en el nivel de mortalidad se mantiene prácticamente constante. Además, las Naciones Unidas no aplican un límite superior a la e_0, criterio que difiere del utilizado en este trabajo para trazar la curva logística.

La fecha de la última tabla conocida no se fijó en 2100 solo porque supuestamente ese año desaparecerá por completo la última cohorte analizada, sino que además es necesario, como en cualquier otra proyección de la mortalidad, ubicar en un límite teórico la esperanza de vida para contar de 2010 a 2100 con una curva evolutiva, regular, sin distorsiones y, en definitiva, aceptable y conocida dentro de la subjetividad y los criterios con los que se la fija. Si bien puede que el amplio rango de proyecciones sea poco fiable, al menos brinda un punto de partida para especular acerca de la futura supervivencia y proporciona bases para las comparaciones (Rofman, 2007).

La aproximación logística realizada a los niveles de e_0 conocidos y proyectados se realizó en busca de resultados aproximados para períodos sin datos y/o insuficientes con el fin de obtener resultados probables. Asimismo, se suavizaron los valores con el objeto de reproducir los puntos clave de la estimación con la mayor precisión posible.

A raíz de todas estas limitaciones, la propuesta de Rowland (1996) tiene la ventaja de requerir una mínima compilación de datos, pues se ajusta al principio general de aprovechar al máximo la información preexistente en términos de probabilidad de muerte y esperanza de vida al nacer, tanto por cuestiones de economía de cálculo como para evitar una cantidad impracticable de reelaboraciones más allá de las que este estudio exige. Este método no solo esquiva problemas de ajuste de datos[11], sino que además se condice con un pasado y un futuro definidos con minuciosidad y permite elaborar datos comparables en diferentes países y/o regiones gracias a la utilización de tablas modelo[12]. En definitiva, resulta más sencillo comparado con otros métodos que producen datos adecuados para un uso general y similares a los que podrían obtenerse con procedimientos más complejos.

B. Resultados

1. Diferencias entre las estimaciones por cohorte y por período

Entre los dos límites temporales de este estudio —1895 y 2100—, los niveles de la e_0 exhiben una divergencia pronunciada. Fue posible realizar el trayecto entre los altos niveles de mortalidad que imperaban hace 120 años y los datos conocidos relativos a los finales del siglo XX y los que se esperan en el siglo XXI —recorrido que en otros países demoró cerca de 200 años—, porque algunas cohortes efectuaron extensas travesías a través del tiempo. En todos los casos, el camino recorrido de 1898 a 1998 es muy diferente. En el cuadro 1 se resumen las dos alternativas para abordar la e_0 y sus contrastes.

Cuadro 1

Argentina: esperanza de vida al nacer de período y de cohorte, familia oeste, y diferencias relativas, por sexo, 1898-1998

(En años)

Cohorte

De período

De cohorte

Diferencia

Mujeres

Varones

Diferencia

entre sexos

Ambos sexos

Mujeres

Varones

Diferencia

entre sexos

Ambos sexos

Mujeres

Varones

Ambos sexos

1898

41,77

39,64

2,13

40,68

47,37

44,29

3,08

45,79

5,60

4,65

5,11

1998

76,57

70,31

6,26

73,36

88,34

80,81

7,53

84,48

11,77

10,50

11,12

Diferencia

34,80

30,67

-

32,68

40,97

36,52

-

38,69

6,17

5,85

6,09

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los diagramas de Lexis 1 y 2.

¿Cuánto vivieron los nacidos a fines del siglo XIX? La e_0 de período de la cohorte de 1898 a nivel de todo el país fue de 40,68 años en ambos sexos, mientras que la e_0 de cohorte alcanzó los 45,79 años [13].

¿Cuánto vivirán los nacidos a fines del siglo XX? En el caso de la cohorte de 1998, la e_0 de período tuvo un valor de 73,36 en ambos sexos, 32,68 años más que la cohorte de 1898. Por su lado, la e_0 de cohorte fue de 84,48 años, es decir 38,69 años más que la cohorte de 1898.

En cuanto a la cohorte de 1898, las diferencias de e_0 entre las medidas de período y de cohorte entrañan una diferencia de 5,11 años, mientras que en el caso de la cohorte de 1998 la brecha es de 11,12 años. Esto da cuenta de que a medida que transcurre el siglo, se amplían las distancias entre los valores calculados desde el punto de vista transversal con respecto al longitudinal.

En la cohorte de 1898, la mayor parte de las defunciones se producían en los primeros años de vida; en cambio, en la cohorte de 1998 la mayoría de los fallecimientos se darán en la vejez. De esta manera, mientras la cohorte más antigua fue muy dependiente de los contextos imperantes en el momento de su nacimiento y pocos supervivientes estaban en condiciones de disfrutar las eventuales mejoras que podrían ocurrir años más tarde, en la cohorte más reciente la gran mayoría de las muertes serán diferidas a un momento mucho más alejado del nacimiento, razón por la cual las brechas entre los valores de cohorte y de período son mayores entre las cohortes de 1898 y 1998.

En efecto, como se observa en el gráfico 5, donde se compara la edad media que se espera que alcance una persona (ambos sexos) de acuerdo con su edad actual (x+ex), destaca el aumento de la esperanza de vida al nacer a partir del siglo XIX, valores indicados transversal y longitudinalmente.

Desde la mirada que toma en cuenta la esperanza de vida de período, a fines del siglo XIX cabía esperar que una persona de 5 años viviese en promedio hasta los 55 y que una persona de 60 años llegase a los 73, mientras que a fines del siglo XX se suponía que una persona de 5 años viviría hasta los 75 y que una de 60 años llegaría a cumplir los 79.

Gráfico 5

Argentina: edad esperada al fallecimiento según edad actual, familia oeste, ambos sexos, 1898 y 1998

(En años)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los diagramas de Lexis 1 y 2.

En cambio, con la mirada de cohorte, a fines del siglo XIX se esperaba que una persona de 5 años viviese en promedio hasta los 62 años, es decir 7 años más que la esperanza de vida de período, mientras que una persona de 60 alcanzaría los 76 años, lo que equivale a 3 años más que la esperanza de vida de período. Del mismo modo, a fines del siglo XX, se esperaba que alguien de 5 años viviese hasta los 86, 11 años más respecto del mismo valor de período, y que una persona de 60 llegara hasta los 88 años, es decir, 9 años más.

A pesar de la desaceleración de la baja de la mortalidad, tanto en términos absolutos como relativos, la diferencia entre la esperanza de vida de las cohortes reales y la de las cohortes ficticias se mantiene elevada tanto al momento de nacer como en distintas edades, y resulta más amplia en la cohorte de 1998.

2. Diferencias por sexo y edad

En estas estimaciones, los sexos no se ven afectados por igual. En el caso de la esperanza de vida de período y de cohorte, los varones presentan una mortalidad mayor que las mujeres (véase el gráfico 6). En todos los años analizados, la e0 de las mujeres fue superior a la de los varones, tanto desde el punto de vista transversal como longitudinal, con una evolución bastante similar en ambos. En 1898, la e0 transversal de los varones era 2,13 años menor y la e0 longitudinal, 3,08 años inferior. En 1948, estas diferencias habían aumentado a 4,67 años en la e0 transversal y a 8,63 en la e0 longitudinal. Por su parte, en 1998 la e0 transversal de los varones era 6,26 años menor a la de las mujeres, mientras que en el caso de la e0 longitudinal, la brecha alcanzaba los 7,53 años[14].

Gráfico 6

Argentina: diferencia entre la esperanza de vida al nacer por sexo, de período

y de cohorte, familia oeste, por período, 1898, 1948 y 1998

(En años)

Fuente: Elaboración propia.

Estas diferencias indican que la sobremortalidad masculina se incrementó a medida que disminuyó el nivel de la mortalidad, hecho que puede observarse en toda latitud (Grushka, 2014, págs. 98-99), tanto en los valores de cohorte como de período, lo que revela brechas mayores en las medidas por cohorte, aunque con una tendencia hacia menores diferencias en 1998[15].

Como puede observarse en el gráfico 7, tanto en el caso de las mujeres como de los varones, las diferencias en la esperanza de vida a los 60 años —edad aproximada de retiro del mercado de trabajo— distinguen un crecimiento casi lineal en las medidas de período desde fines del siglo XIX hasta fines del siglo XX, que son mayores entre las mujeres. En cambio, los resultados longitudinales muestran valores muy por encima de los de período. A fines del siglo XIX, las distancias son más cortas, pero hacia 1998 llegan a alrededor de 10 años de diferencia, tanto entre las mujeres como entre los varones. Las estimaciones por cohorte exhiben brechas mayores entre los sexos que los valores de período, con distancias cada vez más grandes hasta mediados del siglo XX, y se reducen muy gradualmente hacia 1998.

Vista transversalmente, la esperanza de vida de una mujer de 60 años de edad en 1898 fue de 12,66 años y llegó a 20,04 años en 1998. En cambio, con un análisis longitudinal, entre las mujeres de 60 años ese valor fue de 17,33 años en 1898 y llegó a 31,27 en 1998: unos 11 años de diferencia con respecto a los valores de período.

Gráfico 7

Argentina: esperanza de vida a la edad 60, de período y de cohorte, familia oeste, por período y sexo, 1898-1998

(En años)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los diagramas de Lexis 1 y 2.

En lo atinente a los hombres, desde el punto de vista transversal, la esperanza de vida a la edad de 60 era de 12,32 años en 1898 y de 17,09 años en 1998. Los valores de cohorte muestran que ese valor fue de 15,25 y que alcanzó los 25,54 años en 1998: unos 8 años de diferencia en relación con los resultados de período.

3. Sensibilidad del método

Para distinguir las bondades de la capacidad de ajuste de la tabla modelo de mortalidad seleccionada (el modelo oeste de Coale y Demeny), se han comparado los resultados con el resto de las familias. En el gráfico 8 se muestra que las diferencias obtenidas al aplicar una estructura u otra no son marcadas. Los valores que más se alejaron del modelo oeste fueron los correspondientes al Lejano Oriente y Asia Meridional (en ambos sexos). Estas distancias podrían deberse a que estos modelos se caracterizan por sus elevadas tasas de mortalidad en edades más avanzadas en relación con los índices de mortalidad a edades más tempranas. De cualquier manera, al no ser muy significativas, lo que revelan estas diferencias es que la elección del modelo oeste para abordar la mortalidad de los niveles estimados de e0 fue razonable e, incluso, se encuentra en la media de los resultados obtenidos según modelo; además, es el utilizado por Rowland (1996) en su propuesta. La elección reviste solidez porque un cambio en la elección del modelo no afecta los resultados finales ni las tendencias observadas. Si se dejasen de lado los modelos Lejano Oriente y Asia Meridional, las diferencias observadas en cuanto a la EVN en toda la serie estarían unos dos años por encima o por debajo del modelo oeste.

Gráfico 8

Argentina: diferencia en la esperanza de vida al nacer de cohorte, por tipo de familia modelo, ambos sexos, 1898-1998

(En años)

Fuente: Elaboración propia.

4. Comparabilidad

Para juzgar la confiabilidad de la serie de tablas de cohorte elaborada, se compararon los resultados correspondientes a cada cohorte con los valores de Sanni (2011), con las tablas elaboradas por Rowland (1996) para Australia y con los valores de España (Cabré i Pla, 1991) (véase el gráfico 9). Las tablas por cohorte no son comparables en el sentido estricto, porque se refieren a diferentes años, pero la referencia temporal es suficientemente cercana como para explorar las tendencias.

Se observan escasas discrepancias con los resultados de Sanni, donde tanto entre los varones como entre las mujeres las estimaciones se encuentran ligeramente por encima de los resultados obtenidos en esta investigación. En el caso de la cohorte de 1953 (la única pasible de comparación), Sanni estimó una EVN de 74,30 años para las mujeres y de 66,67 para los varones. En cambio, los resultados de este trabajo arrojaron un valor de 73,66 y de 64,65, respectivamente, lo que implica una diferencia de 0,64 años entre las mujeres y de 2,02 entre los varones.

Por su parte, las series de e0 por cohorte elaboradas para Australia revelan una evolución con menores aumentos anuales, con una e0 inicial mayor que en la Argentina, que hacia finales del siglo XX se empareja. En cambio, en el caso de España se parte de niveles inferiores, que se extienden hasta el primer cuarto del siglo XX, y los incrementos, tanto entre los varones como entre las mujeres, fueron superiores a los registrados en la Argentina y en Australia.

Gráfico 9

Argentina (familia oeste), Australia, Nueva Zelandia y España: esperanzas de vida de cohorte, por país y sexo, 1898-1998

(En años)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de A. M. Cabré i Pla, “La reproduccio de les generacions catalanes 1856-1960”, tesis de doctorado, Universitat Autónoma, Barcelona, 1991; D. T. Rowland, “Cohort survival in ageing populations. A model life table approach”, Genus, vol. 52, Nº 1-2, 1996; y L. Sanni, Tablas por cohorte, trabajo final, Asignatura: Demografía y Seguridad Social, Buenos Aires, Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Económicas, 2011.

Si se comparan las brechas entre los resultados de período y de cohorte correspondientes a España (Cabré i Pla, 1991), en la cohorte de 1895 se observa una diferencia de 5,9 años entre las mujeres y de 4,3 entre los varones[16]. En el caso de la cohorte de 1960 (última disponible en la serie de Cabré), la diferencia es de 11,1 para las mujeres y de 8,5 para los varones. Estos datos ofrecen algunos elementos que permiten inferir que en ambos países tomados como ejemplo se observan tendencias asimilables a los resultados obtenidos para la Argentina en los valores de cohorte (en ambos casos) y de período (en el caso de España).

C. Análisis

A partir de mediados de la década de 1960, gracias al desarrollo conceptual de Ryder (1965), el análisis por cohorte se convirtió en una estrategia metodológica de primera línea de las ciencias sociales. Sin embargo, en los estudios poblacionales, algunos autores han sugerido que en comparación con otras ciencias sociales, el rasgo específico de la demografía radica en el análisis longitudinal, dado su rigor metodológico y conceptual mediante el que convierte a las cohortes en unidad y herramienta de análisis de la dinámica poblacional y objeto de estudio en sí mismas (Lévy, 1993).

Tanto en lo concerniente a la fecundidad como a la mortalidad, se ha dado un debate minucioso en torno a las fortalezas y debilidades de las aproximaciones longitudinales y transversales[17]. En el caso de la mortalidad, los estudios basados en el enfoque longitudinal datan de hace largos años, al menos desde el primer cuarto del siglo XIX (Hobcraft, Menken y Preston, 1982, págs. 15-19). Como cuestión práctica y generalmente aceptada, la esperanza de vida de período se utilizó de forma casi exclusiva para efectuar comparaciones en el tiempo y entre poblaciones, cuyo uso se vio favorecido por la disponibilidad de los datos y su grado de oportunidad.

Las mejoras ocurridas en el ámbito sanitario de muchos países, que comenzaron durante el siglo XIX y tendieron a ser más marcadas durante el siglo XX, y en las condiciones diferenciales del envejecimiento que se dieron en cada contexto histórico particular revelaron en los países desarrollados una curva de mortalidad por edad que, si bien en líneas generales mantuvo su forma, acumuló una profunda caída en cuanto al nivel, cuestión que intensificó entre los demógrafos la curiosidad por los efectos de cohorte en la mortalidad (Wilmoth, Vallin y Caselli, 1990, págs. 93-94). En América Latina algunos investigadores efectuaron propuestas como complemento de las estimaciones de período —por ejemplo, Canudas-Romo (2014), y Ortega y Lerda (1972)—, pero su uso fue en general escaso, lo que constituye aún un desafío pendiente en los estudios de mortalidad en la región.

Bongaarts y Feeney (2002) argumentaron que en el caso de los países con una elevada esperanza de vida al nacer, el enfoque convencional de período resulta insatisfactorio para medir la longevidad, dados los cambios recientes en la mortalidad. Diversos autores han señalado que, debido a su fuerte dependencia de los acontecimientos ocurridos en los primeros años (Caselli y Capocaccia, 1989), las series de esperanza de vida de período no bastan por sí solas para estudiar el comportamiento de la mortalidad y no permiten diferenciar las diversas etapas potenciales del cambio en la mortalidad, sobre todo en las poblaciones envejecidas.

Desde hace tiempo, en la bibliografía se plantea que la mirada transversal padece de una especie de insuficiencia, por llamarla de alguna manera, pues por sí misma no logra dar cuenta de la situación actual de la vejez y de sus relaciones con el resto de las edades y del valor de las tablas de vida de cohorte, tanto para efectuar comparaciones con las tablas de período como para usarlas como herramientas adicionales para indagar las tendencias de la mortalidad por edad.

En un estudio reciente sobre la vejez en países de América Latina similares a la Argentina y con un envejecimiento avanzado (Brunet y Nathan, 2012), se demostró, por ejemplo, que una de las principales causas de los cambios actuales observados en las características de personas de mayor edad se debe a las grandes diferencias entre las cohortes pasadas y presentes. Una de las conclusiones de ese trabajo fue que el principal motor de los actuales cambios en esas edades radica en la gran diferencia entre el perfil social y demográfico de estas cohortes.

En el sistema estadístico argentino, las fuentes de datos que constituyen información continua o retrospectiva son, si no nulas, muy escasas. Por esta razón, la mayoría de las estadísticas sociales y demográficas se refieren a períodos específicos y el análisis de datos suele ser transversal. Al centrarse en las características de diferentes edades en cada período, se parte del supuesto de que el cambio de estructura por edades es neutro respecto del modo en que varían las características de la población. Dado el actual proceso de cambio demográfico de la Argentina, caracterizado por un creciente proceso de envejecimiento, el hecho de no poder diferenciar las características individuales asociadas a la edad de las que corresponden por la pertenencia a cierta cohorte limita en gran medida el análisis de los comportamientos sociales actuales y de las conductas posibles en hipotéticos escenarios futuros.

Las medidas por cohorte y por período responden a distintos tipos de preguntas de índole demográfica (Wilmoth, 1990). Las tablas transversales muestran el comportamiento de 100 cohortes en un mismo momento, mientras que las tablas por cohorte reflejan el comportamiento de una cohorte en 100 años (Sanni, 2011). Al abordar el análisis de la mortalidad con una mirada longitudinal y de muy largo plazo —dos siglos—, se produce un desplazamiento de los núcleos de interés: de la formulación de preguntas sobre los efectos previsibles del cambio en la estructura etaria de la mortalidad se pasa a las características diferenciales de cada cohorte, cuyos determinantes se ven plasmados por el perfil peculiar que cada cohorte posee al llegar a edades avanzadas (Pérez Díaz, 2001).

¿Qué revelan los resultados obtenidos acerca de los posibles futuros? En la proyección de escenarios de sobrevivencia efectuada para las cohortes más antiguas y las más jóvenes no solo se construye una mirada complementaria a los puntos de vista transversales, sino que también se produce un cambio en el foco de atención. Al perfilar las cohortes como unidades de observación, las edades dejan de estar constituidas por grupos de personas diferentes y se cristalizan en etapas de la vida de grupos de personas que son siempre las mismas, de las que es posible estimar sus posibles trayectorias futuras.

D. Conclusiones

En el marco de un cambio sostenido de la mortalidad en la Argentina, el análisis de las cohortes de 1898 y 1998 reveló grandes diferencias entre la esperanza de vida de período y de cohorte. Mientras que ambas medidas manifestaron incrementos pronunciados, los resultados longitudinales fueron apreciablemente mayores que los transversales, dado que tienen en cuenta las condiciones de mortalidad vigentes y las previsiones de mejoras en el futuro.

Estas diferencias se dieron con mayor intensidad en la cohorte de 1998. Al utilizar una forma alternativa para abordar la esperanza de vida al nacer, con la adopción de diversos supuestos sobre el comportamiento futuro y pasado de la mortalidad en diferentes edades, ejemplificado con dos cohortes en particular, se descubrió que la esperanza de vida de las personas nacidas en 1898 y en 1998 —las medidas de cohorte— resulta 5 años superior a las estimaciones de período correspondientes a las cohortes nacidas a fines del siglo XIX, y 11 años mayor para la cohorte de fines del siglo XX. Esto mostró que, conforme desciende la mortalidad, se ampliaron las brechas entre las medidas de cohorte y de período durante el lapso analizado.

Estos resultados se deben a algunos hechos que datan del siglo XX y a otros ocurridos en el siglo XXI, y son consecuencia de la disminución progresiva de la mortalidad a través del tiempo y de la modificación de la mortalidad por grupo etario, sobre todo por la merma de la mortalidad infantil que se dio a lo largo del siglo XX y que probablemente continuará en el siglo XXI.

Las diferencias por sexo y edad mostraron que la Argentina mantiene una brecha muy amplia por sexo en la esperanza de vida al nacer, que crece a medida que transcurren los siglos y es mayor en la cohorte de 1998. A su vez, se observaron diferencias considerables en la esperanza de vida, no solo al nacer y a la edad de 60 años, sino también en el resto de las edades, tanto por sexo y por cohorte (mayores en el caso de la cohorte de 1998), y según el tipo de observación (longitudinal o transversal).

La comparabilidad y la sensibilidad del método manifestaron valores razonables en los resultados obtenidos a nivel nacional e internacional, y demostraron que la utilización de la familia oeste no resulta vital para los resultados ni para las conclusiones, dado que las diferencias fueron relativamente acotadas al efectuar comparaciones con otros modelos.

¿Podría llegarse a resultados similares si se refina la metodología o se aplican otras, o si se efectúa un seguimiento pormenorizado de cada una de las cohortes? ¿Qué resultados se obtendrían si a la observación por cohortes se agrega un análisis que examine las causas de muerte? ¿Es posible que las diferencias observadas en la esperanza de vida a los 60 años de edad afecten las consideraciones sobre la duración de la cobertura de la seguridad social al momento del retiro solo sobre la base de las perspectivas de período? Estas son algunas de las numerosas preguntas que el análisis de la mortalidad de la Argentina aún no logra responder.

A futuro, sería menester profundizar el examen del potencial analítico de las cohortes para el diseño de políticas públicas, así como explorar el rol reproductivo de las generaciones (Henry, 1965) en el crecimiento demográfico y en la eficiencia del sistema reproductivo, como proponen algunos autores (MacInnes y Pérez Díaz, 2008). Las preguntas esbozadas entrañan reexaminar si las características de cada cohorte pueden constituir evidencia aceptable de posibles escenarios demográficos y determinar qué aporte cabe a los estudios longitudinales de población en las hipotéticas trayectorias futuras de la mortalidad y en los posibles escenarios de crecimiento poblacional.

Bibliografía

Alwin, D. F. y R. J. McCammon (2007), “Rethinking generations”, Research in Human Development, vol. 4, Nº 3-4.

Bhrolchain, M.N. (1992), “Period paramount? A critique of the cohort approach to fertility”, Population and Development Review, vol. 18, Nº 4.

Bongaarts, J. y G. Feeney (1998), “On the quantum and tempo of fertility”, Population and Development Review, vol. 24, Nº 2.

____(2002), “How long do we live?”, Population and Development Review, vol. 28, Nº 1.

Bourbeau, R., J. Légaré y V. Émond (1997), Nouvelles tables de mortalité par génération au Canada et au Québec, 1801-1991, Ottawa, Division de la démographie, Statisque Canada.

Brunet, N. y M. Nathan (2012), “Vejez y generaciones en Uruguay: ¿envejecemos del mismo modo que antes?”, El envejecimiento en América Latina: evidencias empíricas y cuestiones metodológicas, serie de Investigaciones, Nº 13, N. Redondo y S. Garay (eds.), Río de Janeiro, Asociación Latinoamericana de Población (ALAP)/Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA).

Cabré i Pla, A. M. (1991), “La reproduccio de les generacions catalanes 1856-1960”, tesis de doctorado, Universitat Autónoma, Barcelona.

Canudas-Romo, V. (2014), “A measure for comparing the mortality history of cohorts in Latin-American countries: TCAL”, ponencia presentada en el VI Congreso de la Asociación Latinoamericana de Población (ALAP), Lima.

Caselli, G. y R. Capocaccia (1989), “Age, period, cohort and early mortality: an analysis of adult mortality in Italy”, Population Studies, vol. 43, Nº 1.

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2011), “Envejecimiento poblacional”, Observatorio Demográfico, Nº 12 (LC/G.2517-P), Santiago, Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE)-División de Población de la CEPAL.

Coale, A. J., P. Demeny y B. Vaughan (1983), Regional Model Life Tables and Stable Populations, Nueva York, Academic Press, segunda edición.

Cohen, B., S.H. Preston y E.M. Crimmins (2011), International Differences in Mortality at Older Ages: Dimensions and Sources, National Academies Press.

Das Gupta, M. (1987), “Selective discrimination against female children in rural Punjab, India”, Population and Development Review, vol. 13, Nº 1.

Dunstan, K. y Statistics New Zealand (2006), A History of Survival in New Zealand: Cohort life tables 1876-2004, Wellington, Statistics New Zealand.

Garenne, M. y M. Lafon (1998), “Sexist diseases”, Perspectives in Biology and Medicine, vol. 41, Nº 2.

Goldberg, M. N. (2003), Aporte del análisis longitudinal para el estudio de los cambios en el comportamiento reproductivo: el caso argentino, Buenos Aires, Universidad Nacional de Luján.

Goldstein, J. R. y K.W. Wachter (2006), “Relationships between period and cohort life expectancy: gaps and lags”, Population Studies, vol. 60, Nº 3.

Govea Basch, J. E. (2010), “El estacamiento del descenso de la fecundidad en países de fecundidad intermedia: evidencias del caso argentino”, tesis de doctorado, Ciudad de México, El Colegio de México.

Greville, T. N. E. (1943), “Short methods of constructing abridged life tables”, The Record of the American Institute of Actuaries, XXXII, part 1, Nº 65, junio.

Grushka, C. (2010). “¿Cuánto vivimos? ¿Cuánto viviremos?”, Dinámica de una ciudad: Buenos Aires, 1810-2010, A. Lattes (ed.), Buenos Aires, Direccion General de Estadistica y Censos, Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.

____(2014), “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre.

Guillot, M. (2011), “Period versus cohort life expectancy”, International Handbook of Adult Mortality, vol. 2, R. G. Rogers y E. M. Crimmins (eds.), Springer Netherlands.

Henry, L. (1965), “Réflexions sur les taux de reproduction. Commentaire de Jean Bourgeois-Pichat”, Population, Nº 1.

Hobcraft, J., J. Menken y S. Preston (1982), “Age, period, and cohort effects in demography: a review”, Population Index, vol. 48, Nº 1.

INDEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos) (1988), Tablas de mortalidad 1980-1981. Total y jurisdicciones, vol. 10, serie Estudios N°10, Buenos Aires.

____(1995), Tabla completa de mortalidad de la Argentina por sexo, 1990-1992, serie Análisis Demográfico N°3, Buenos Aires.

____(2005), Tablas abreviadas de mortalidad por sexo 2000-2001, Buenos Aires.

____(2013), Tablas abreviadas de mortalidad por sexo y edad 2008-2010. Total del país y provincias, Buenos Aires.

Kertzer, D. I. (1983), “Generation as a sociological problem”, Annual Review of Sociology, Nº 9.

Lévy, M.L. (1993), “Spécificité de la démographie: l’analyse longitudinale”, Population et Sociétés, Nº 284, noviembre.

MacInnes, J. y J. Pérez Díaz (2008), “La tercera revolución de la modernidad: la reproductiva”, Reis: Revista Española de Investigaciones Sociológicas, Nº 122.

Meslé, F., y J. Vallin (2011), “Historical trends in mortality”, International Handbook of Adult Mortality, vol. 2, R. G. Rogers y E. M. Crimmins (eds.), Springer Netherlands.

Müller, M. (1978), La mortalidad en Argentina. Evolución histórica y situación en 1970, Buenos Aires, Centro de Estudios de Poblacion (CENEP)/Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE).

Naciones Unidas (1982), Model Life Tables for Developing Countries, vol. 77, Nueva York.

____(2014), World Population Prospects. The 2012 Revision: Extended Model Life Tables, Nueva York, Departamento de Asuntos Económicos y Sociales [en línea] http://esa.un.org/wpp/Model-Life-Tables/download-page.html [fecha de consulta: 26 de marzo de 2013].

____(2015), World Population Prospects: The 2015 Revision, DVD Edition. Nueva York, Departamento de Asuntos Sociales y Económicos [en línea] http://esa.un.org/unpd/wpp/.

Oeppen, J. y J. W. Vaupel (2002), “Broken limits to life expectancy”, Science, Nº 296.

Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido (2013), Historic and Projected Mortality Data from the Period and Cohort Life Tables, 2012-based, UK, 1981-2062, Londres.

Ortega, A. (1987), Tablas de mortalidad, San José, Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE).

Ortega, A. y J.C. Lerda (1972), “Tabla de mortalidad por generaciones: México, 1960”, Demografía y Economía, vol. 6, Nº 1.

Pantelides, E.A. (1989), La fecundidad argentina desde mediados del siglo XX, Buenos Aires, Centro de Estudios de Población (CENEP).

Pérez Díaz, J. (2001), “Transformaciones sociodemográficas en los recorridos hacia la madurez. Las generaciones españolas 1906-1945”, tesis de doctorado, Universidad Nacional de Educación a Distancia.

Pressat, R. (2000), El análisis demográfico: métodos, resultados, aplicaciones, Fondo de Cultura Económica.

Rau, R. y otros (2008), “Continued reductions in mortality at advanced ages”, Population and Development Review, vol. 34, Nº 4.

Recchini de Lattes, Z. y A. E. Lattes (1975), La población de Argentina, Buenos Aires, Talleres Gráficos Zlotopioro, Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).

Riley, J. C. (2005), “The timing and pace of health transitions around the world”, Population and Development Review, vol. 31, Nº 4.

Rofman, R. (2007), “Perspectivas de la población en el siglo XXI: los segundos doscientos años”, Población y bienestar en Argentina del primero al segundo centenario. Una historia social del siglo XX, vol. II, S. Torrado (ed.), Buenos Aires, Edhasa.

Rowland, D. T. (1996), “Cohort survival in ageing populations A model life table approach”, Genus, vol. 52, Nº 1-2.

Ryder, N. B. (1964), “The process of demographic translation”, Demography, vol. 1.

____(1965), “The cohort as a concept in the study of social change”, American Sociological Review, vol. 30, Nº 6.

____(1983), “Cohort and period measures of changing fertility”, Determinants of Fertility in Developing Countries, vol. 2, R. A. Bulatao y R. D. Lee (eds.), Nueva York, Academic Press.

Sanni, L. (2011), Tablas por cohorte, trabajo final, Asignatura: Demografía y Seguridad Social, Buenos Aires, Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Económicas.

Somoza, J. L. (1971), La mortalidad en la Argentina entre 1869 y 1960, Buenos Aires, Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE)/Centro de Investigaciones del Instituto Torcuato di Tella, Editorial del Instituto.

Torrado, S. (1993), Procreacion en la Argentina. Hechos e ideas, Buenos Aires, Ediciones de la Flor.

Waldron, I. (1983), “Sex differences in human mortality: The role of genetic factors”, Social Science & Medicine, vol. 17, Nº 6.

Wilmoth, J.R. (1990), “Variation in vital rates by age, period and cohort”, Sociological Methodology, vol. 20.

Wilmoth, J.R., J. Vallin y G. Caselli (1990), “When does a cohort’s mortality differ from what we might expect?”, Population: An English Selection, Nº 2.

Anexo A1

Cuadro A1.1

Argentina: tabla de esperanza de vida al nacer, de período, por año y por sexo, 1869-2010

(En años)

Año

Año central

Ambos sexos

Mujeres

Varones

Diferencia

1869-1895

1882,5

32,86

33,32

32,60

0,72

1895-1914

1905,0

40,04

40,67

39,48

1,19

1913-1915

1914,5

48,50

49,72

47,59

2,13

1946-1948

1947,5

61,08

63,59

59,09

4,50

1959-1961

1960,5

66,37

69,53

63,68

5,85

1969-1971

1970,5

65,59

69,74

61,93

7,80

1980-1981

1981,0

67,71

72,70

65,48

7,20

1990-1992

1991,5

71,93

75,59

68,42

7,20

2000-2001

2001,0

73,77

77,54

70,04

7,10

2008-2010

2009,5

75,34

78,81

72,08

6,74

Fuente: C. Grushka, “Casi un siglo y medio de mortalidad en la Argentina”, Revista Latinoamericana de Población, vol. 8, Nº 15, julio-diciembre de 2014.

Cuadro A1.2

Argentina: tabla de esperanza de vida al nacer proyectada por las Naciones Unidas, por año y por sexo, 2010-2100

(En años)

Año

Ambos sexos

Mujeres

Varones

Año

Ambos sexos

Mujeres

Varones

2010-2015

76,01

79,83

72,15

2055-2060

83,68

85,81

81,43

2015-2020

76,91

80,57

73,17

2060-2065

84,32

86,39

82,16

2020-2025

77,79

81,27

74,20

2065-2070

84,94

86,97

82,84

2025-2030

78,67

81,97

75,23

2070-2075

85,56

87,58

83,49

2030-2035

79,55

82,66

76,29

2075-2080

86,17

88,17

84,14

2035-2040

80,43

83,31

77,38

2080-2085

86,74

88,74

84,73

2040-2045

81,32

83,96

78,51

2085-2090

87,32

89,31

85,33

2045-2050

82,15

84,58

79,56

2090-2095

87,89

89,90

85,90

2050-2055

82,94

85,19

80,54

2095-2100

88,46

90,46

86,48

Fuente: Naciones Unidas, World Population Prospects: The 2015 Revision, DVD Edition, Nueva York, Departamento de Asuntos Sociales y Económicos, 2015 [en línea] http://esa.un.org/unpd/wpp.

Cuadro A1.3

Argentina: tabla de esperanza de vida al nacer, de período y de cohorte, por año y por familia modelo, ambos sexos, 1898-1998

(En años)

Año central

De período

De cohorte

Oeste (CD)a

Norte

(CD)

Este

(CD)

Sur

(CD)

Chile (ONU)b

América Latina (ONU)

Lejano Oriente (ONU)

Asia Meridional (ONU)

General (ONU)

Media de la cohorte

1898

40,68

45,79

45,88

45,12

45,75

47,12

46,36

47,66

46,03

46,75

46,27

1903

42,15

47,47

47,56

46,83

47,53

48,96

48,17

49,61

47,77

48,60

48,05

1908

43,67

49,22

49,32

48,64

49,38

50,88

50,05

51,62

49,58

50,52

49,91

1913

45,25

51,08

51,18

50,54

51,31

52,85

51,99

53,71

51,45

52,52

51,85

1918

46,88

53,05

53,16

52,54

53,32

54,89

54,00

55,87

53,39

54,58

53,87

1923

48,54

55,15

55,27

54,64

55,40

56,97

56,06

58,08

55,39

56,70

55,96

1928

50,24

57,38

57,43

56,82

57,54

59,09

58,17

60,34

57,44

58,87

58,12

1933

51,97

59,66

59,64

59,07

59,72

61,23

60,31

62,61

59,51

61,07

60,31

1938

53,72

61,98

61,88

61,38

61,93

63,37

62,46

64,88

61,60

63,28

62,53

1943

55,48

64,34

64,13

63,72

64,13

65,50

64,60

67,13

63,68

65,48

64,74

1948

57,24

66,70

66,37

66,08

66,32

67,59

66,71

69,31

65,75

67,64

66,94

1953

59,00

69,04

68,57

68,42

68,45

69,62

68,78

71,41

67,78

69,74

69,09

1958

60,74

71,32

70,73

70,73

70,52

71,59

70,78

73,42

69,76

71,77

71,18

1963

62,46

73,51

72,82

72,97

72,50

73,47

72,70

75,30

71,67

73,71

73,18

1968

64,16

75,58

74,82

75,10

74,35

75,23

74,52

77,04

73,49

75,52

75,07

1973

65,81

77,52

76,72

77,08

76,10

76,89

76,23

78,66

75,23

77,22

76,85

1978

67,43

79,28

78,47

78,90

77,72

78,42

77,82

80,11

76,84

78,78

78,48

1983

68,99

80,86

80,07

80,52

79,23

79,85

79,30

81,44

78,37

80,22

79,98

1988

70,51

82,23

81,46

81,94

80,59

81,13

80,63

82,61

79,75

81,51

81,32

1993

71,96

83,43

82,69

83,21

81,84

82,31

81,87

83,68

81,03

82,69

82,53

1998

73,36

84,46

83,73

84,29

82,95

83,36

82,97

84,60

82,18

83,72

83,58

Diferencia entre 1998 y 1898

32,68

38,67

37,86

39,17

37,19

36,24

36,61

36,93

36,15

36,97

37,31

Fuente: Elaboración propia.

a CD: Coale y Demeny.

b ONU: Organización de las Naciones Unidas.

Cuadro A1.4

Argentina, Australia y España: tabla de esperanza de vida de cohorte, por sexo, 1898-1998

(En años)

Año central

Argentina

Australia

España

Sanni

Sacco

Varones

Mujeres

Varones

Mujeres

Varones

Mujeres

Varones

Mujeres

1898

44,3

47,4

39,0

42,0

1903

45,8

49,2

58,9

64,4

42,5

46,5

1908

47,4

51,1

46,0

50,9

1913

49,0

53,2

62,0

68,5

48,4

54,1

1918

50,8

55,5

48,0

53,2

1923

52,6

57,9

64,8

72,0

54,7

60,8

1928

54,4

60,5

57,6

63,8

1933

56,3

63,2

68,4

75,6

61,5

67,9

1938

58,3

65,8

60,9

67,1

1943

60,5

68,5

70,6

78,0

67,9

74,8

1948

62,5

71,1

70,5

77,4

1953

66,7

74,3

64,7

73,7

73,3

80,4

73,3

80,6

1958

66,8

76,1

75,5

82,9

1963

67,0

78,3

74,9

81,9

1968

71,1

80,4

1973

73,0

82,3

76,1

82,7

1978

74,9

83,9

1983

76,6

85,3

78,3

83,8

1988

78,2

86,5

1993

79,6

87,5

80,3

84,5

1998

80,8

88,3

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de A. M. Cabré i Pla, “La reproduccio de les generacions catalanes 1856-1960”, tesis de doctorado, Universitat Autónoma, Barcelona, 1991; D. T. Rowland, “Cohort survival in ageing populations. A model life table approach”, Genus, vol. 52, Nº 1-2, 1996; y L. Sanni, Tablas por cohorte, trabajo final, Asignatura: Demografía y Seguridad Social, Buenos Aires, Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Económicas, 2011.

[1] Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Buenos Aires. Candidato a Doctor en Ciencias Sociales, Magíster en Generación y Análisis de Información Estadística y Especialista en Demografía Social. El presente artículo está basado en el trabajo final de la Especialización en Demografía Social de la Universidad Nacional de Luján. El autor agradece a Carlos Grushka por la lectura de las distintas versiones de este trabajo, y a Julio Pérez Díaz y Susana Torrado por sus comentarios acerca de los primeros borradores. Correo electrónico: nsacco@sociales.uba.ar.

[2] En este trabajo se utiliza el concepto de cohorte real como aquella que corresponde a la cohorte de nacimiento, es decir, aquel grupo de personas nacidas en el mismo año o años. Esta distinción se realiza para diferenciarla de la noción de cohorte sintética o hipotética y para evitar la confusión con el término “generación”, que suele tener un rango diferencial de sentido en la literatura sociológica e histórica (Kertzer, 1983; Alwin y McCammon, 2007).

[3] Sin embargo, a partir del último tercio del siglo XX, primero se observa un estancamiento de la diferencia y, luego, brechas con tendencia descendente.

[4] Todas las tablas modelo utilizadas en este trabajo se basaron en las tablas de vida estándares tomadas de las tablas modelo regionales elaboradas por Coale y Demeny (norte, sur, este y oeste) (Coale, Demeny y Vaughan, 1983) y las tablas de vida modelo de las Naciones Unidas para los países en desarrollo (general, América Latina, Chile, Asia Meridional y Lejano Oriente) (Naciones Unidas, 1982), por sexo. Ya que las tablas originales se han modificado, ampliado y mejorado con el tiempo para abarcar edades más avanzadas, se hizo uso de la versión actualizada de estas tablas, desarrolladas por la División de Población de las Naciones Unidas (Naciones Unidas, 2014).

[5] Mediante la fórmula , donde R es el valor de las 5qx de la tabla real y M representa el valor de las 5qx estimadas según familias modelo.

[6] Al calcular las tablas de 1869-1895 y de 1895-1914, Somoza (1971) estimó la mortalidad infantil a partir del modelo oeste, aunque no de manera arbitraria.

[7] Lamentablemente, los datos sobre las tasas de mortalidad de dos de los países más grandes y más poblados de América Latina —el Brasil y la Argentina— se excluyeron de la muestra para elaborar las tablas modelo (Naciones Unidas, 1982, págs. 10-11): aunque se los tuvo en cuenta como elementos de trabajo, quedaron fuera del modelo final.

[8] El procedimiento para elaborar las tablas de mortalidad transversales se basó en el método de Greville (1943).

[9] Quienes deseen consultar la totalidad de las tablas de las cohortes de 1898 y 1998, por sexo, que por razones de espacio no se incluyeron en el anexo, pueden comunicarse con el autor de este trabajo.

[10] Resultaría impráctico efectuar un seguimiento de estas cohortes fuera de la Argentina, simplemente porque las fuentes de datos disponibles en el extranjero no contienen la información necesaria relativa a la población nacida en la Argentina y porque esta subpoblación se vería afectada por las tasas de mortalidad de los restantes países.

[11] La gran mayoría de los países de América Latina, así como del resto del mundo, carecen de estadísticas de mortalidad por edad específicas y, cuando esa información sí está disponible, la estimación y proyección de la supervivencia de las cohortes suele requerir un trabajoso ajuste de datos para corregir las deficiencias que afectan tanto al numerador como al denominador de las tasas de mortalidad.

[12] Algunos países desarrollados que disponen de ricas fuentes de datos suelen elaborar las tablas de vida por cohorte a partir de los registros de nacimiento y defunción, y datos migratorios externos. Sin embargo, pese a la disponibilidad de esta información, en muchas ocasiones la estimación suele ser limitada debido a las variaciones en la cobertura y la integridad de los datos en el tiempo.

[13] Para calcular el valor de la e0 en ambos sexos, se tomó una razón por sexo al nacer equivalente a 1,05.

[14] Las mujeres casi siempre tienen mayor esperanza de vida que los varones, hecho que en los estudios de mortalidad fue objeto de análisis minuciosos, incluso cuando las causas explicativas siguen en debate. Algunos autores argumentan que existe un componente biológico de gran peso (Waldron, 1983; Garenne y Lafon, 1998), mientras que otros consideran preponderantes los factores de orden social (Das Gupta, 1987).

[15] Las diferencias por sexo en las medidas por cohorte se deben, sobre todo, al ajuste de la curva logística utilizada para estimar los niveles de mortalidad.

[16] Debido a que en el trabajo de Rowland (1996) no se presentan los datos, resulta imposible comparar las brechas registradas en Australia.

[17] En lo atinente a la tasa de fecundidad, numerosos investigadores se aventuraron a comparar las medidas de período y por cohorte, y sus relaciones, y a evaluar sus potencialidades analíticas a la hora de comprender procesos de cambio demográfico (Ryder, 1964; Ryder, 1983; Bhrolchain, 1992; Bongaarts y Feeney, 1998). En la Argentina, la labor apuntó sobre todo a comprender la desaceleración del proceso transicional de la fecundidad en la década de 1970 (Pantelides, 1989; Torrado, 1993; Goldberg, 2003; Govea Basch, 2010).

Nuevos patrones de migración intermunicipal en el Brasil: influencia de la dinámica económica y de los programas de transferencia de ingresos

Everton Emanuel Campos de Lima[1]

Fernando Gomes Braga[2]

Recibido: 21/06/2016

Aceptado: 17/08/2016

Resumen

En este artículo se propone un método para clasificar los municipios brasileños de acuerdo con su participación en la red migratoria interna en 2010. Para ello, se aplicó una combinación de análisis de componentes principales y de conglomerados sobre un conjunto de variables que describen los contingentes de población a través de los flujos de entrada y salida de la migración intermunicipal. Los resultados indican que la migración reciente determina categorías de lugares que van más allá de la clásica dicotomía entre atracción y expulsión. Entre las 5.114 localidades seleccionadas se observan zonas caracterizadas por migraciones de naturaleza reversible, núcleos urbanos de alta rotación en la red migratoria y zonas aisladas, mal conectadas, cuyo impacto en la migración es neutro. Para definir mejor los resultados de la tipología, se estimaron modelos explicativos de regresión multinomial. Entre los resultados, se destaca la importancia de las relaciones entre migración y desarrollo económico, así como la evidencia de que los programas de transferencia de ingresos implementados por el gobierno brasileño en la década de 2000 tuvieron un efecto decisivo en el asentamiento de la población en determinados municipios.

Palabras clave: migración interna, análisis multivariado, políticas públicas.

Abstract

This paper proposes a method for classifying Brazilian municipalities by their involvement in the internal migratration network in 2010. To this end, a combination of major component and conglomerate analysis was applied to a set of variables that described the population contingents through entry and exit flows of migration between municipalities. The results indicate that recent migration determines categories of places beyond the classic dichotomy between factors of attraction and expulsion. Among the 5,114 municipalities selected are areas characterized by reversible migration, urban nuclei with high rotation within the migration network, and isolated and poorly connected areas, whose impact on migration is neutral. Explanatory multinomial regression models were estimated to arrive at a better classification of the results of the typology. Among the findings are the importance of the link between migration and economic development, as well as evidence that the Brazilian government’s income transfer programmes of the 2000 decade were decisive in population settlement in certain municipalities.

Keywords: internal migration, multivariate analysis, public policy.

Résumé

Cet article propose une méthode visant à classifier les municipalités brésiliennes en fonction de leur participation aux réseaux migratoires internes en 2010. Pour ce faire, l’auteur a appliqué une combinaison d’analyse des composantes principales et des conglomérats sur un ensemble de variables décrivant les contingents de population moyennant les flux entrants et sortants de la migration intermunicipale. Les résultats montrent que la migration récente détermine des catégories d’endroits qui vont au-delà de la dichotomie classique entre l’attraction et l’expulsion. Parmi les 5114 localités sélectionnées, certaines zones sont caractérisées par des migrations de type réversible, des noyaux urbains à forte rotation dans le réseau migratoire, et des zones isolées, mal desservies, qui ont un impact neutre sur la migration. Pour affiner les résultats de la typologie, plusieurs modèles explicatifs de régression multinomiale ont été estimés. Les résultats font notamment ressortir l’importance des rapports entre la migration et le développement économique, et font la preuve que les programmes de transferts de revenus appliqués par le gouvernement brésilien dans la décennie 2000 ont eu un effet décisif sur l’établissement de la population dans certaines municipalités.

Mots clés: migration interne, analyse multivariée, politiques publiques.

Introducción

Las transformaciones en la economía y el territorio brasileños que se están produciendo en este inicio de siglo han mostrado el grado en que la migración interna es todavía un fenómeno indispensable para la comprensión de la dinámica socioeconómica y cultural del país. Si bien las grandes corrientes migratorias entre el campo y la ciudad que tuvieron lugar en el pasado casi se han agotado —y la participación relativa de los migrantes en la población total se ha reducido— el fenómeno todavía afecta a millones de personas, que ahora circulan entre un número más amplio de localidades urbanas. Esto indica una multiplicidad de procesos de reestructuración de los sistemas locales y regionales, así como la inserción competitiva de los espacios en la economía mundial (Braga, 2011; Baeninger, 2012a).

Ese conjunto transescalar de fenómenos asociados a la movilidad de la población exige un enfoque metodológico que reconozca las nuevas categorías de movilidad y las nuevas formas de comprender la manera en que se vinculan los lugares en la red migratoria interna. Desde el trabajo seminal de Lee (1980), que trató la decisión de migrar como resultado de un cálculo individual de las ventajas y desventajas de los lugares de origen y destino, se han realizado numerosos estudios para reconocer y analizar los lugares desde la perspectiva de atracción y expulsión (push and pull). En la tradición neoclásica de las teorías migratorias (tanto en los enfoques generales como particulares), generalmente se privilegió esa dicotomía (Todaro, 1969; Borjas, 1989; Sjaastad, 1962). Para los estructuralistas, que incluso abandonaron el enfoque marginal para adoptar la interpretación histórica y coyuntural, la migración es todavía un resultado del proceso territorial de expansión del capitalismo, que genera los propios lugares de atracción y expulsión (Singer, 1985).

La propuesta de este trabajo consiste en ir más allá de esa dicotomía. A partir de la aplicación de dos análisis multivariados (de componentes principales y de conglomerados) sobre un conjunto de variables seleccionadas se construyó una tipología de los municipios brasileños según su inserción en la red migratoria interna. La distinción de seis categorías en el año 2010 muestra que la dinámica de la migración en el territorio trasciende la mera subdivisión entre áreas de atracción y de expulsión. Para entender mejor algunas características de esa nueva tipología de lugares, se construyeron modelos de regresión explicativos en función de un conjunto de variables socioeconómicas y demográficas. Los resultados de esos modelos ofrecen una interpretación de las categorías encontradas en el análisis de conglomerados, basada en la dinámica económica nacional y en el papel de las políticas sociales recientes del Estado brasileño.

A. El patrón reciente de la migración interna y

las transformaciones en el territorio brasileño

A lo largo del siglo XX la migración interna desempeñó un papel fundamental en la organización del territorio brasileño. El proceso de modernización que impulsó el pasaje del modelo agrario-exportador al urbano-industrial se apoyó en la migración interna para promover la redistribución del excedente de población rural en las áreas urbanas. El desfase entre la reproducción de la fuerza de trabajo y la oferta de empleo en el campo provocó que cerca de 16 millones de personas tuviesen que trasladarse a áreas urbanas durante la década de 1970 (Martine, 1987).

La crisis global de las primeras décadas del siglo XX estimuló un profundo cambio en el modelo de acumulación vigente en el Brasil, lo que se tradujo en inversiones masivas en los parques industriales de São Paulo y Río de Janeiro y en las áreas de la frontera agrícola y mineral. Los movimientos migratorios acompañaron espacialmente a esos grandes ejes de crecimiento económico, promoviendo la llamada marcha hacia el oeste en el campo y la metropolización en las ciudades. En todo el proceso, el Estado desarrollista fue el protagonista del cambio económico y social (Brito, 2004; Cano, 2011).

En el período de la dictadura militar se consolida el proceso de centralización del poder y de conformación de un Estado inductor del desarrollo. Bajo el discurso de la unidad nacional, el gobierno toma la delantera del proceso de modernización conservadora, convirtiéndose en empresario y principal financiador de la economía al socializar los riesgos de la inversión privada. Ese modelo promovió un fuerte crecimiento económico y estimuló la primera fase de desconcentración productiva y demográfica en la década de 1970. Sin embargo, el precio del alto endeudamiento se pagó con la hiperinflación y el estancamiento del crecimiento económico durante la década de 1980 (Becker, 1991).

Al comienzo de los años noventa surge un nuevo pacto social. A escala mundial, el fin de siglo está marcado por el derrumbe del bloque soviético y la consolidación del capitalismo informacional. El nuevo orden geopolítico surge bajo la égida del proceso de globalización, con el aumento del comercio internacional, la reducción de las barreras y el aumento de la competitividad (Harvey, 1992). El conflicto ideológico bipolar da lugar a una multiplicidad de disputas regionales de naturaleza económica, religiosa y cultural (Huntington, 1996). Los avances en las tecnologías de la información acortan las distancias y conectan los lugares. Surge la sociedad en red (Castells, 1996).

Las respuestas de la sociedad brasileña a ese conjunto de cambios fueron profundas. La restauración del orden democrático y la promulgación de la Constitución de 1988 renovaron el pacto político al otorgar poderes y recursos a las unidades de la federación, así como a los municipios, disminuyendo así la centralización. La política económica revela entonces un compromiso con la agenda neoliberal por medio de una serie de cambios estructurales: control de la inflación, apertura comercial y financiera, incremento de la tasa de interés, apreciación del tipo de cambio, reajuste fiscal, privatizaciones y reducción del aparato público, entre otros (Cano, 2011; Dedecca y Lopreato, 2013).

La apertura comercial requirió que las empresas se adecuaran a las exigencias de competitividad. Así, la reestructuración productiva determinó una serie de modificaciones en la economía nacional: inserción competitiva de los productos brasileños en la economía internacional, eliminación de empleos y de parte de la estructura productiva, quiebras, fusiones, adquisiciones y privatizaciones. Con respecto a las relaciones laborales, disminuyó la capacidad de absorber la mano de obra joven, se suprimieron puestos de trabajo en la agricultura y la industria y proliferaron las formas de empleo precario (flexible e informal). El período 1990-2000 se conoce como la década del desempleo (Lacerda, 1998; Gomes, 2005).

La descentralización estimuló una guerra fiscal entre estados y municipios, acelerando el proceso de desconcentración productiva iniciado en la década de 1970. La descentralización de la industria, inicialmente a partir del área metropolitana de São Paulo, es un proceso en curso en el Brasil al que se suman de manera competitiva nuevas zonas del territorio. La disminución de la acción del Estado frente a la apertura de capital privado nacional e internacional ha estimulado la migración de grandes unidades productivas fuera del eje Río de Janeiro-São Paulo y la formación de conglomerados especializados, o sistemas productivos locales, basados en ciudades pequeñas o medianas (Diniz, 1993; Saboia, 2001).

La reestructuración productiva transformó los lazos territoriales en activos en el proceso de desarrollo económico. La jerarquía de la red urbana se amplía y nuevos espacios dinámicos entran en juego en la redistribución de la actividad productiva y de la población (Vale, 2006). Con el 75,5% de población urbana en 1991, la migración interna en el Brasil se vuelve predominantemente urbana-urbana y fluye por los vectores creados por el proceso de desconcentración productiva (Matos, 2002).

Los primeros años del siglo XXI marcan el comienzo de la era de Lula. Al contrario de lo que se esperaba, se mantuvo la política macroeconómica. El país se benefició considerablemente con el aumento del precio de los productos básicos (“efecto China”) y la reducción de la dependencia del petróleo, que derivaron en un aumento de la balanza comercial. La deuda externa neta se volvió negativa a partir de 2007. A esos estímulos de la balanza comercial se sumó una serie de iniciativas de valorización del mercado interno: políticas desarrollistas, aumento del salario mínimo, expansión del crédito y programas sociales como el Bolsa Família. Esto se tradujo, entre 2000 y 2010, en crecimiento económico (tasas menores con respecto a otros países emergentes) y expansión del empleo. El Estado asume mayor protagonismo que en la década anterior e intensifica las inversiones en áreas estratégicas (Dedecca y Lopreato, 2013).

El patrón reciente de la migración interna del Brasil y su relación con las transformaciones recientes en el territorio se confrontan con la teoría (Pacheco y Patarra, 1997). Los lugares, antes circunscritos a sus contextos regionales, se conectan globalmente mediante vínculos inmateriales y transforman la estructura y la jerarquía de la red urbana nacional. Los nuevos sistemas productivos atraen migrantes a otras zonas del territorio y contribuyen a reforzar nuevas categorías de movilidad, como los movimientos pendulares, la migración estacional y la migración de corta duración, entre otras. Mientras que los primeros grandes flujos migratorios internos del siglo XX hacia las grandes ciudades eran de carácter permanente[3], para comprender los flujos de población actuales es necesario tener en cuenta el carácter más reversible de la migración (Domenach y Picouet, 1990).

Para Baeninger (2012b), los conceptos de atracción y expulsión deberían sustituirse por términos como espacios de retención y pérdida de población, pues las localidades o regiones pueden pasar más fácilmente de una condición a otra. Además, en algunos grandes centros urbanos se observa un comportamiento diferente de la dicotomía atracción-expulsión, pues retienen y pierden simultáneamente grandes contingentes poblacionales. Baeninger (2012b) denomina ese fenómeno rotación migratoria.

El objetivo de este trabajo es contribuir al debate sobre las nuevas categorías migratorias. De ese modo, se procuró clasificar los municipios brasileños de acuerdo con las características de la migración interna a través de análisis multivariados y de regresión. La finalidad principal de los ejercicios empíricos es tratar de revelar, sobre la base de las características de la migración, formas diferenciadas de participación de los municipios en la red de intercambios de población internos en el Brasil.

B. Construcción de la tipología migratoria de los municipios

Los análisis de este trabajo se dividen en dos partes. En primer lugar, se efectúa un conjunto de análisis multivariados para crear una tipología migratoria de los municipios, relativa a los flujos en una fecha fija en el período 2005-2010. A continuación se emplean modelos de regresión multinomial para categorizar mejor los patrones encontrados en los análisis multivariados.

La fuente de datos utilizada para la construcción de la tipología es el Censo Demográfico brasileño. Con periodicidad decenal, el censo investiga las características de la migración en el cuestionario de la muestra, que abarca el 10% de la población total residente. Según la definición del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), el órgano gubernamental responsable por el Censo Demográfico, son migrantes todos los individuos que realizaron un cambio de residencia entre los municipios brasileños en el período intercensal. El criterio utilizado para establecer el tipo de migrante es el de fecha fija. En el caso del censo de 2010, son migrantes todos los individuos que declararon que el 31 de julio de 2005 residían en un municipio diferente con respecto al 31 de julio de 2010, fecha de referencia de la investigación. La información obtenida mediante esa pregunta, permite determinar los inmigrantes y emigrantes internos en el período de 2005 a 2010 (IBGE, 2010).

A partir de los datos se construyeron seis variables que reflejan las diferentes dimensiones de la inserción de los municipios en la red migratoria interna brasileña, a saber: i) la población total, que permite diferenciar los municipios según el tamaño demográfico; ii) el saldo migratorio, que es la diferencia entre los inmigrantes y los emigrantes y representa las pérdidas o ganancias poblacionales absolutas de cada municipio; iii) el porcentaje de inmigrantes de los municipios; iv) el porcentaje de emigrantes de los municipios (que, junto al porcentaje de inmigrantes, indica el peso relativo de la migración en el contingente poblacional); v) el índice de eficacia migratoria[4], establecido por la razón entre el saldo migratorio y la suma de inmigrantes y emigrantes del municipio, que muestra cuánto representan las pérdidas o ganancias en el volumen total de migración, y vi) el grado de centralidad medio, dado por la media del número de municipios que enviaron y recibieron migrantes hacia y desde cada municipio.

La unidad geográfica adoptada son los municipios brasileños. Se considera que el municipio se adecua mejor al concepto de lugar, aquí tomado como el espacio de la vida cotidiana, donde se construyen las relaciones sociales y se concreta el ciclo de vida. Las regiones metropolitanas constituyen una excepción, pues son municipios interconectados que se caracterizan por la intensa circulación de personas. Por este motivo, cada una de las 28 regiones metropolitanas vigentes en 2010 fue tratada como una localidad, de manera que el total de observaciones se redujo a 5.114.

1. Análisis de componentes principales

Se aplicó un análisis de componentes principales para reducir el conjunto original de seis variables a un nuevo conjunto de componentes no correlacionados y ortogonales entre sí (Mingoti, 2007). La importancia de este análisis preliminar se justifica porque el análisis de clasificación posterior, o de agrupamientos, requiere variables con una baja correlación entre sí. En caso contrario, algunos aspectos específicos relacionados con ellas estarán sobrerrepresentados en la solución del conglomerado (Mooi y Sarstedt, 2011).

A continuación, esos componentes se utilizaron en un análisis de conglomerados, a fin de establecer la tipología de municipios. Los resultados del análisis de componentes principales se describen en los cuadros 1 y 2.

En el cuadro 1 se muestra que los tres componentes combinados explican cerca del 84% de la variabilidad total de las variables originales. Esto significa que cuatro quintas partes de la información contenida en las variables iniciales pueden resumirse en tres componentes ortogonales e independientes[5].

Cuadro 1

Varianza total explicada después de la aplicación de los componentes en las variables originales

Número de componentes

Autovalores iniciales

Suma cuadrada de los componentes

Total

Porcentaje de varianza

Porcentaje acumulativo

Total

Porcentaje

de varianza

Porcentaje acumulativo

1

2,0

32,8

32,8

2,0

32,7

32,7

2

1,8

29,6

62,4

1,8

29,7

62,4

3

1,3

21,5

83,9

1,3

21,6

83,9

4

0,8

13,6

97,6

5

0,1

1,5

99,1

6

0,1

0,9

100,0

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censo Demográfico de 2010.

Para facilitar la lectura del constructo de cada componente, se empleó el método de rotación Varimax que minimiza el número de variables que constituyen cada componente. El objetivo de la rotación consiste en delinear los componentes del análisis de componentes principales por medio del recurso de transformación ortogonal de las variables originales, de tal modo que correspondan a agrupamientos de variables interrelacionadas. Los factores se rotan hasta que correspondan a una estructura más simple del constructo investigado (Mingoti, 2007). Este procedimiento facilita la interpretación y la nomenclatura de los componentes.

Sobre la base de la matriz de correlaciones (véase el cuadro 2), se identifican tres tendencias evidentes en el análisis. El primer componente se denominó rotación, pues presenta una correlación elevada y positiva con las variables tamaño demográfico y grado de centralidad y una correlación media negativa con el saldo migratorio. El segundo componente presenta una marcada correlación positiva con la proporción de inmigrantes y una correlación positiva con el saldo migratorio, que describen la tendencia de atracción. Este componente se opone al tercer constructo, que representa la dimensión de expulsión, determinada por la acentuada correlación positiva con el porcentaje de emigrantes.

Cuadro 2

Matriz de correlación de los componentes rotada por el método Varimax, estimada a partir de las variables que describen características migratorias de los municipios brasileños, 2005-2010

Componentes

Rotación

Atracción

Expulsión

Población total

0,974

-0,060

-0,045

Grado de centralidad medio

0,884

0,145

0,012

Saldo migratorio

-0,470

0,461

-0,100

Índice de eficacia migratoria

0,062

0,895

-0,326

Porcentaje de inmigrantes

0,057

0,862

0,442

Porcentaje de emigrantes

0,000

-0,047

0,990

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censo Demográfico de 2010. Método de extracción: análisis de componentes principales. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser.

2. Análisis de conglomerados

El análisis de conglomerados se realizó sobre la base del algoritmo en dos pasos, que es una extensión de los modelos de agrupamiento basado en distancias y que puede aplicarse, simultáneamente, a un conjunto de datos categóricos y continuos (Fratley y Raftery, 1998). La ventaja del análisis en dos pasos es la posibilidad de encontrar automáticamente un valor óptimo de agrupamientos, con ayuda del criterio de información bayesiano (BIC)[6] (SPSS Inc., 2001). Debido a que el algoritmo asume que las variables dentro de los  conglomerados y los agrupamientos son independientes entre sí, fue necesario transformar las variables iniciales mediante el análisis de componentes principales. Los resultados de este análisis se encuentran en el cuadro 3. Los tonos de color distinguen la magnitud de los valores medios de cada componente entre los conglomerados para facilitar su interpretación.

Cuadro 3

Conglomerados de las características migratorias de los municipios brasileños, 2005-2010

Conglomerado

Componente

de rotación

Componente

de atracción

Componente

de expulsión

Núm.

Nombre del conglomerado

Media

Sig.

Media

Sig.

Media

Sig.

1

-0,01

Ns

0,07

1,57

733

Expulsión

2

-0,09

-0,83

0,40

1 175

Baja migración-expulsión

3

-0,13

-0,51

-0,71

1 488

Neutro

4

0,03

0,69

-0,60

1 352

Baja migración-atracción

5

8,17

1,15

Ns

-0,76

26

Rotación

6

0,14

22,15

0,76

340

Atracción

Total

0,00

0,00

0,00

5 114

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censo Demográfico de 2010.

Nota: Ns: media no significativa ajustada mediante la prueba de Bonferroni.

A partir del análisis de agrupamiento se obtuvo una clasificación de seis conglomerados de localidades, cuya denominación se construyó sobre la base de los valores medios de los componentes principales en cada uno de ellos. El primero, que comprende 733 localidades, se denomina de expulsión, porque presenta la mayor puntuación media en dicho componente. El segundo agrupamiento presenta bajos valores medios en los componentes de rotación y atracción y el segundo mayor valor en el componente de expulsión. El modelo indica lugares marcados por la emigración, aunque en menor intensidad con respecto al primer conglomerado, y por ese motivo se adoptó la denominación de baja migración-expulsión. La configuración del tercer conglomerado —que representa 1.488 lugares con poblaciones pequeñas, pocas conexiones migratorias de entrada y salida y baja proporción de inmigrantes y emigrantes en la población total— es de gran importancia para el análisis aquí propuesto, porque escapa a la dicotomía atracción-expulsión. Debido a que la puntuación media es baja en los tres componentes, estas localidades se definieron como áreas neutras con respecto a la migración.

Al contrario del segundo, el cuarto agrupamiento presenta valores un poco más elevados en el componente de atracción, por lo que fue denominado de baja migración-atracción. Esta categoría comprende 1.352 lugares, donde los saldos migratorios tienden a ser positivos y la representatividad de los inmigrantes aumenta. El quinto componente abarca un conjunto reducido de lugares (apenas 26), que registraron la puntuación media más alta en el componente de rotación. Se trata de grandes aglomerados poblacionales, con numerosas conexiones de entrada y salida de migrantes y tendencia general a saldos migratorios relativamente positivos. Esta categoría, que tampoco se ajusta a la dicotomía atracción-expulsión, se denominó de rotación. El último conglomerado, al que corresponde la puntuación media más alta en el componente de atracción, se denominó de atracción poblacional.

La distribución espacial de los agrupamientos ratifica la coherencia de los resultados encontrados. Aunque no se incluyó ninguna variable geográfica en el modelo, se observa una marcada tendencia espacial en la distribución de los conglomerados, como se puede apreciar en el mapa 1. Los 733 lugares de expulsión poblacional se localizan sobre todo en las regiones Sur y Centro-Oeste (el 32% y el 25%, respectivamente), mientras que el 44,9% de las localidades de baja migración-expulsión están en la Región Nordeste. Las 340 localidades de atracción poblacional se concentran sobre todo en las regiones Sudeste y Centro-Oeste (el 34% y el 32%, respectivamente). El 72% de las 118 localidades de atracción localizadas en el Sudeste se encuentra en São Paulo, de manera que se crea un área contigua al espacio atractivo del Centro-Oeste (véase el mapa 1). Por último, el 44% de los 1.352 municipios de baja migración–atracción se encuentra en la Región Sudeste.

La distribución espacial de las regiones caracterizadas por atracción/baja migración-atracción y expulsión/baja migración-expulsión sugieren la yuxtaposición en el territorio de viejos y nuevos procesos migratorios. Por una parte, se aprecia una redistribución de la población en la Región Centro-Oeste (con franjas en los espacios contiguos del Norte, Sudeste y Sur) en el contexto de la ocupación de la frontera agrícola, altas tasas de crecimiento demográfico y, en consecuencia, mayores porcentajes de inmigrantes y emigrantes. Por otra parte, se observa la continuidad del vínculo migratorio Nordeste-Sudeste, aunque en proporciones más modestas con respecto a los grandes movimientos de las décadas de 1960 y 1970. Los lazos territoriales construidos por la migración difícilmente se desconectan con el tiempo y adquieren nuevas connotaciones y nuevos condicionantes socioeconómicos que se abordan en este trabajo.

Mapa 1

Brasil: tipología de los patrones migratorios, 2005-2010

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censo Demográfico de 2010

Nota: Los límites y los nombres que figuran en este mapa no implican su apoyo o aceptación oficial por las Naciones Unidas.

De las 26 localidades de rotación, 21 corresponden a regiones metropolitanas[7]. Los otros cinco municipios de esta categoría son: Teresina-PI, Santos-SP, Foz do Iguaçu-PR, Cuiabá-MT y Brasilia-DF. Se trata de regiones con una marcada concentración de capital e infraestructura, pero con un mercado de trabajo cada vez más competitivo y selectivo. Debido a que constituyen los centros de control de la red urbana nacional y de las subredes regionales, las entradas y salidas poblacionales involucran los mayores volúmenes demográficos. Las 1.488 localidades categorizadas como neutras con respecto a la migración son el grupo que presenta mayor concentración espacial, con el 55,9% de los municipios en el Nordeste y el 27,3% en el Sudeste. Cabe señalar que gran parte de los municipios del Amazonas también forman parte de la categoría de localidades neutras. Vistas las desigualdades socioespaciales del Brasil, no es difícil percibir que las regiones donde se encuentra la mayoría de las localidades neutras se caracterizan por municipios pequeños, muchos de ellos entre los más pobres del país y efectivamente poco conectados a la red migratoria interna.

C. Análisis de regresión de los patrones migratorios

En esta sección se describen los modelos explicativos estimados para establecer las características socioeconómicas y demográficas correlacionadas con la tipología propuesta en este estudio. Se estimaron tres modelos multinomiales logísticos en función de los seis patrones migratorios identificados entre 2005 y 2010.

Los modelos lineales generalizados con respuesta multinomial son una extensión de la distribución binomial para más de dos resultados posibles (Agresti, 2002; Ananth y Kleinbaum, 1997). Estos modelos se aplican cuando la variable respuesta es cualitativa y no ordenable. En ese caso, se dice que cada categoría es única en comparación con las demás. Este es el caso de las categorías aquí analizadas. Si bien los procesos de baja migración-expulsión y baja migración-atracción pueden considerarse procesos de expulsión y atracción de menor intensidad, se considera más coherente tratar cada fenómeno como único, por las razones ya expuestas, aunque la terminología pueda sugerir algún ordenamiento. En este caso, el resultado de la variable Y con J categorías (i=1...j), se verifica la diferencia de la i-ésima (i>1) categoría con una de referencia (o categoría base), derivando la base logit para la i-ésima categoría de la variable respuesta en cuestión.

Por lo tanto, se obtiene: (1)

Donde Pj y Pa denotan, respectivamente, las probabilidades de la i-ésima y de la categoría de referencia.

Se eligieron tres categorías de la tipología como referencia en cada uno de los modelos. Los dos primeros se construyeron con las categorías de expulsión y atracción, respectivamente, por ser las más comunes en el análisis de los flujos migratorios. El tercer modelo se definió con los municipios de tipo neutro como categoría de referencia. Esa elección no fue aleatoria: visto que las localidades neutras constituyen la principal novedad de este trabajo, se consideró importante compararlas con el resto de las categorías.

Debido a que la tipología migratoria hace referencia a los flujos en el período 2005-2010, se optó por construir un conjunto de variables desde la perspectiva de la variación temporal, calculando tasas de incremento relativas al período 2000-2010. Esta estrategia analítica tuvo en cuenta la posibilidad de que la decisión de migrar sea más sensible a las variaciones en los indicadores socioeconómicos que en simples medidas de contingentes. Esta premisa asume, por ejemplo, que en lugares con mucho o poco capital fijo, las variaciones de determinados indicadores podrían dar lugar a procesos migratorios.

De conformidad con la literatura, y después de la realización de pruebas, el conjunto final de variables de los modelos comprendió los siguientes indicadores socioeconómicos: incremento del PIB sectorial (2005-2010), incremento de la pobreza[8] (2000-2010) e incremento de la tasa de actividad y empleo formal (2000-2010). El incremento en el porcentaje de computadoras por domicilio en el período 2000-2010 se incluyó para verificar la capacidad individual de acceso a la información y, por consiguiente, de acceso a las redes migratorias (Zagheni y Weber, 2012).

Si bien se introdujeron algunos controles demográficos, se trata solo de variables que presentan una baja correlación con las variables demográficas ya utilizadas en la construcción de la tipología. Se incluyeron en el modelo la variación en el porcentaje de mujeres responsables del hogar entre 2000 y 2010 y la variación en el porcentaje de niños de 0 a 14 años en la población total de las localidades entre 2000 y 2010. Por último, la variable de interés, que indica el porcentaje de personas beneficiarias del programa Bolsa Família en el año 2010.

De acuerdo con la ecuación (1), se obtiene:

Todas las variables del modelo indican una variación temporal, pues uno de los objetivos de este análisis es verificar en qué medida los cambios en determinados factores socioeconómicos se relacionan con las modificaciones en el patrón migratorio nacional. El porcentaje de beneficiarios del programa Bolsa Família en el año 2010 también refleja una variación temporal dentro del período estudiado, pues este se implementó a partir de 2003[9]. Bolsa Família es un programa de transferencia condicionada de ingresos creado para combatir la pobreza y la miseria. De acuerdo con datos del Relatório de informações sociais del Ministerio de Desarrollo Social y Lucha contra el Hambre, en el mes de septiembre de 2014 el programa benefició a cerca de 14 millones de familias, con un total de más de ٢.000 millones de reales en prestaciones (MDS, 2014). De acuerdo con los datos del Censo Demográfico de 2010, 10.307.245 personas recibían ayuda del programa en la fecha de referencia. Esa variable se seleccionó especialmente en función de los municipios neutros. La hipótesis inicial era que la expansión del programa Bolsa Família en las regiones más pobres podría contribuir al asentamiento de la población de esas áreas. Los resultados que siguen confirmaron esa suposición.

La elección de ese conjunto de variables se funda en la teoría y en la evaluación particular del caso brasileño. Como fenómeno social, la migración es un evento multiescalar. Su explicación reside en el esfuerzo de los individuos, o grupos de individuos, para incrementar sus alternativas de supervivencia, pero también en la dinámica de los lugares de origen y destino (Massey y otros, 1998). Por ese motivo se optó por incluir en los modelos variables que expliciten ciertas características de los hogares (incremento en la participación en programas sociales, en el porcentaje de niños, en el porcentaje de mujeres responsables del hogar y en el porcentaje de computadoras) junto con variables que indiquen el dinamismo económico de las localidades (incremento en el valor del PIB de la agricultura, la industria y los servicios, en las tasas de actividad y empleo formal y en el índice de pobreza).

1. Modelo 1: expulsión como categoría de referencia

Los resultados de este modelo se detallan en el cuadro 4. Sobre la base del lado derecho de la ecuación (1), se obtendría log[P(y = f)/ P(y = a)], dado que a se refiere la probabilidad de que el área sea de expulsión, y f representa la probabilidad de que sea cualquiera de los otros cinco tipos de localidad. Para facilitar la interpretación, se retiró el exponencial de los coeficientes originales para que los logaritmos de las razones de probabilidad se describan solo como probabilidades.

Cuadro 4

Modelos multinomiales logísticos de la tipología migratoria en el período 2000-2010 Comparación con localidades de expulsión migratoria

Variables explicativas

Baja migración-expulsión

Neutro

Baja migración-atracción

Rotación

Atracción

Intercepto

0,91

0,47***

1,62*

112,9***

0,35***

Bolsa Família

1,16***

1,17***

0,95***

0,93

0,90***

Incremento en actividad 2000-2010

0,19***

0,26***

0,70

0,11

1,89

Incremento en empleo formal 2000-2010

1,00

0,99

0,99

0,98

0,98

Incremento en PIB agrícola 2005-2010

1,07

0,97

0,94*

0,45

0,92

Incremento en PIB industria 2005-2010

1,02

1,04

1,10***

0,12*

1,11*

Incremento en PIB servicios 2005-2010

0,68

1,95***

2,86***

2,88

3,34***

Incremento en pobreza 2000-2010

1,70*

5,21***

3,81***

1,24

2,86***

Incremento en microcomputadoras

2000-2010

0,997*

1,00

1,00

0,25***

1,00

Variación porcentual

de hogares encabezados por mujeres 2000-2010

0,95***

0,95***

0,98**

0,91

1,01

Variación porcentual

de niños de 0 a 14 años en el hogar 2000-2010

0,91

0,94

1,03

1,07

1,23**

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censos Demográficos de 2000 y 2010.

Nota: p<0,001***; p<0,01 **; p <0,05*.

El modelo presenta un hecho curioso en la comparación con las localidades de expulsión. Los coeficientes (significativos solo para los municipios de baja migración-expulsión y neutros) muestran que, salvo en los espacios de atracción, el incremento en la tasa de actividad aumenta la probabilidad de que las localidades sean de expulsión. De la misma forma, el índice de pobreza sugiere una interpretación diferente de la esperada con respecto a las tasas de expulsión. El incremento en la pobreza, que no resultó significativo solo en el caso de los municipios de rotación, aumentó la probabilidad de que las localidades fueran de otras categorías, destacándose la elevada asociación con las localidades neutras (aumento del 5,2 en la razón de momios). Al parecer en esas localidades variaron positivamente la tasa de actividad y los niveles de pobreza, algo que no se esperaría en áreas de expulsión.

Sin embargo, la localización espacial de estas áreas (véase el mapa 1) ya había sugerido que las altas tasas de emigración de esas zonas obedecen a una redistribución regional de la población hacia los municipios atractivos de la Región Centro-Oeste. El modelo muestra que no se trata de una expulsión motivada por la pobreza o por un excedente demográfico no absorbido por el mercado. En este caso, en lugar de indicar falta de dinamismo económico, las áreas de expulsión reflejan la intensidad de la movilidad de la población en una región de gran poder atractivo. Queda clara aquí la ventaja de utilizar la escala de migración intermunicipal.

De acuerdo con los coeficientes, el relativo dinamismo económico de las áreas neutras se relaciona con la expansión de la actividad agrícola (diferencias estadísticamente significativas solo en el caso de los municipios de atracción). Con el incremento del PIB de los servicios aumenta la probabilidad de que las localidades sean neutras (aumento del 95%), de baja migración-atracción (2,9 veces) y de atracción (3,3 veces). Eso parece sugerir deficiencias en el sistema urbano de estos municipios, que explicarían la característica expulsiva.

El incremento en el número de hogares con microcomputadoras aumentó la probabilidad de que las localidades fueran de expulsión, en comparación con las categorías de baja migración-expulsión y rotación. Los datos muestran que, por tratarse de espacios muy urbanizados, las localidades de rotación presentaron un incremento menor en el porcentaje de hogares con computadoras con respecto a los otros espacios. Se confirma, entonces, la hipótesis de que los espacios de expulsión estarían entre aquellos donde más se expandió el acceso a la información, sobre todo con respecto a las localidades de baja migración-expulsión.

Los controles demográficos también produjeron resultados significativos. En general, en las otras áreas se registró un aumento un poco más relevante del número de domicilios encabezados por mujeres. Curiosamente, las áreas de atracción poblacional muestran un incremento mayor en la participación de los niños. Partiendo de la premisa que las áreas de expulsión son el repositorio demográfico de las áreas de atracción, el resultado esperado sería diferente. Una vez más, los resultados del modelo muestran la necesidad de reconsiderar ese tipo de interpretación. Una explicación posible sería que los espacios de expulsión cedieron familias enteras a los espacios de atracción. Como los diferenciales de estructura etaria son pequeños, eso dio cierta ventaja a las áreas de atracción. A pesar de esas asociaciones, uno de los hallazgos más importantes del modelo es el poder explicativo del programa Bolsa Família en la constitución de nuevos y antiguos patrones migratorios. Esto significa que la percepción del beneficio puede ser una nueva variable que influye de manera considerable en las recientes formas de distribución espacial de la población brasileña.

Al controlar por todas las otras variables, se observa una relación positiva entre las localidades con flujos migratorios menos intensos (baja migración-expulsión y neutras) y la expansión en la cobertura del beneficio. El aumento en el porcentaje de beneficiarios del programa Bolsa Família incrementó un 17% la probabilidad de que esa localidad fuera neutra en comparación con la categoría de expulsión. En otras palabras, el programa puede estar promoviendo el asentamiento de las poblaciones en sus municipios. Es fundamental tener en cuenta que estos modelos tratan de una “asociación” y no una “causalidad” entre la tipología migratoria y la percepción del beneficio. Sin embargo, debido a que las tipologías reflejan la dinámica del segundo quinquenio del período intercensal y el programa Bolsa Família se implementó en un período inmediatamente precedente, la robustez de los coeficientes estimados sugiere que el programa puede haber actuado como causa del asentamiento. El efecto reductor de la probabilidad observado en la comparación con las localidades de potencial atractivo al considerarse la variable Bolsa Família en los modelos estimados en el cuadro 5 confirma esa hipótesis.

Cuadro 5

Modelos multinomiales logísticos de la tipología migratoria en el período 2000-2010 Comparación con localidades de atracción migratoria

Variables explicativas

Expulsión

Baja migración-expulsión

Neutro

Baja migración-atracción

Rotación

Intercepto

2,95***

2,67***

1,40

4,63***

10,39*

Bolsa Família

1,11***

1,28***

1,29***

1,05**

1,05

Incremento en actividad 2000-2010

0,62

0,12***

0,15***

0,44

0,11

Incremento en empleo formal 2000-2010

1,02

1,03

1,01

1,02

0,62

Incremento en PIB agrícola 2005-2010

1,10

1,18

1,07

1,03

0,36*

Incremento en PIB industria 2005-2010

0,90*

0,93*

0,94*

0,99

0,18***

Incremento en PIB servicios 2005-2010

0,29***

0,19***

0,54***

0,86*

0,90

Incremento en pobreza 2000-2010

0,35***

0,61

1,89*

1,37

0,36

Incremento en microcomputadoras

2000-2010

0,997*

0,99***

0,996**

1,00

0,59***

Variación porcentual

de hogares encabezados por mujeres 2000-2010

0,99

0,94***

0,94***

0,96***

0,95

Variación porcentual

de niños de 0 a 14 años

en el hogar 2000-2010

0,82*

0,75***

0,77***

0,85*

0,85

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censos Demográficos de 2000 y 2010.

Nota: p<0,001***; p<0,01 **; p <0,05*.

2. Modelo 2: atracción como categoría de referencia

Al comparar los patrones migratorios con las regiones de atracción (véase el cuadro 5), se observa que el incremento del PIB industrial y de los servicios aumenta la probabilidad de que las localidades sean de atracción. Se observa un patrón similar también en el caso del incremento en la tasa de actividad, con coeficientes significativos para los municipios de baja migración-expulsión y neutros. Como era de esperar, estas asociaciones confirman que las áreas de atracción son los espacios de mayor dinamismo económico al tener en cuenta el incremento de las actividades[10].

El dinamismo económico de las áreas de atracción no impidió la evolución de la pobreza urbana. Los datos muestran que el incremento de la pobreza disminuye la probabilidad de que una localidad sea de expulsión con respecto a la categoría de atracción, otro resultado que muestra la falta de convergencia de esa relación de atracción-expulsión con las interpretaciones convencionales. En el caso de las localidades neutras, el incremento de la proporción de pobres aumenta la probabilidad de que un municipio pertenezca a esa categoría. En este caso constituye un primer indicio de que, incluso aunque pueda explicarse por la acción positiva del programa Bolsa Família, el asentamiento de esas poblaciones no indica un proceso de reducción de la pobreza.

El poder explicativo del programa Bolsa Família continúa siendo bastante robusto en todas las comparaciones entre las categorías de la tipología propuesta. Esto refuerza una vez más la idea de que este desempeña un papel importante en la formación de los patrones migratorios en el Brasil. En casi todas las localidades consideradas, el programa incrementa entre un 5% y un 29% la probabilidad de que esa localidad sea de expulsión, de baja migración-expulsión, neutra o de baja migración-atracción. También es importante subrayar que ese efecto es más pronunciado al comparar las localidades con bastante circulación de personas con aquellas caracterizadas por poca o casi ninguna movilidad espacial (P(expulsión)/P(atracción) es del 11%, e igual al 28% y el 29% para P(baja migración-expulsión)/P(atracción) y P (neutro)/P(atracción)).

En el caso de las variables demográficas, el aumento en el porcentaje de mujeres responsables del hogar disminuyó las probabilidades de todas las otras categorías en comparación con la de atracción. Aparentemente, el mayor dinamismo económico contribuye a la formación de este tipo de hogar. Con respecto al aumento de la participación de la población de entre 0 y 14 años, es curioso observar que las probabilidades también se reducen en todas las categorías (de manera no significativa solo en el caso de las localidades de rotación). En las localidades de atracción se consolida un perfil etario con mayor participación de los jóvenes, en comparación con los municipios de las otras categorías. De cualquier manera, es importante subrayar que estas localidades son las que registraron una menor contracción en la participación de los niños, pues ese indicador presentó una tendencia general decreciente como consecuencia de la constante reducción de la fecundidad.

3. Modelo 3: neutralidad como categoría de referencia

Al tomar las localidades neutras como referencia se destaca el considerable aumento en la probabilidad de que las localidades sean de expulsión, baja migración-atracción y atracción con el aumento de la tasa de actividad (véase el cuadro 6). Cabe subrayar también que esta probabilidad se redujo en todas las otras categorías al tener en cuenta la expansión de la pobreza. Los indicadores de empleo formal y PIB agrícola muestran un aumento en la probabilidad de que las localidades sean de baja migración-expulsión en comparación con las neutras. Lo mismo ocurre con el PIB de la industria en el caso de las localidades de baja migración-atracción, pero no en el caso de las de rotación. Esto probablemente se explica por el proceso de reducción de la participación de las áreas metropolitanas en la producción industrial nacional.

Cuadro 6

Modelos multinomiales logísticos de la tipología migratoria en el período 2000-2010 Comparación con localidades neutras con respecto a la migración

Variables explicativas

Expulsión

Baja migración-expulsión

Baja migración-atracción

Rotación

Atracción

(Intercepto)

2,14***

1,93***

3,45***

30,8**

0,75

Bolsa Família

0,86***

1,00

0,81***

0,80***

0,77***

Incremento en actividad 2000-2010

3,85***

0,75

2,73**

0,95

7,54***

Incremento en empleo formal 2000-2010

1,01

1,02*

1,01

0,29

0,99

Incremento en PIB agrícola 2005-2010

1,03

1,11*

0,97

0,47

0,95

Incremento en PIB industria 2005-2010

0,97

0,98

1,06*

0,11***

1,07*

Incremento en PIB servicios 2005-2010

0,50***

0,35***

1,46**

0,99

1,72***

Incremento en pobreza 2000-2010

0,19***

0,33***

0,73

0,57

0,55*

Incremento en microcomputadoras

2000-2010

1,00

0,998*

1,003**

0,53***

1,004*

Variación porcentual

de hogares encabezados por mujeres 2000-2010

1,05***

1,00

1,03**

0,96

1,07***

Variación porcentual

de niños de 0 a 14 años

en el hogar 2000-2010

1,06

0,97

1,09*

0,99

1,31***

Fuente: Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), Censos Demográficos de 2000 y 2010.

Nota: p<0,001***; p<0,01 **; p <0,05*.

Este primer dato puede sugerir que los municipios neutros están, en realidad, mal conectados con la red migratoria interna y caracterizados por la pobreza y la baja actividad. Los datos relativos al incremento de los hogares con microcomputadoras presentan resultados variados. Al comparar con las localidades de atracción y baja migración-atracción se observa un pequeño aumento en la probabilidad, mientras que la comparación con los municipios de baja migración-expulsión revela una pequeña reducción. Esa misma relación se encuentra en las localidades de rotación, pero en mayor medida (se presume que por las mismas razones expuestas anteriormente). En dicho caso, la verificación en cuanto a la mejora en el acceso a la información fue ambigua. Si bien se puede especular que hubo una pequeña mejora en el acceso que desestimuló la migración frente a la competitividad, los datos no permiten sustentar esa hipótesis.

Es de interés señalar que, excepto por las localidades de atracción, los municipios neutros presentan una asociación positiva con el incremento de las actividades de servicios en el decenio examinado (reducción del 50% y el 65% de la probabilidad de que la localidad sea de expulsión y de baja migración-expulsión, respectivamente). Esto puede sugerir otra interpretación, que consiste en que debido a la expansión de las actividades de servicio, las localidades neutras fueron más capaces de promover el asentamiento de la población, en comparación con las de expulsión y baja migración-expulsión. Cabe destacar que, de acuerdo con los resultados presentados en Lima y Braga (2013), 804 de las 1.488 localidades neutras (54%) se clasificaron como de baja migración-expulsión en el decenio anterior.

En realidad, es muy probable que en ese conjunto de más de 1.000 municipios haya situaciones tan diversas que comprendan tanto los casos en que el asentamiento obedeció al dinamismo económico como aquellos en que se debió a la profundización de la pobreza y la falta de conexión con las redes migratorias que se forman en el contexto de la reestructuración productiva.

La certeza, entonces, corresponde al efecto del programa Bolsa Família como factor de asentamiento de esas comunidades. Lamentablemente, no es posible afirmar que las familias desisten de la migración por encontrar mejores condiciones de vida en sus municipios. De hecho, el comportamiento de esta categoría con respecto a las variables de expansión de la actividad económica y de la pobreza parecen sugerir exactamente lo contrario. De ser así, aunque el programa Bolsa Família puede tener un efecto positivo en la reducción de la miseria, aún no ha logrado -en su corta existencia- combatir efectivamente la pobreza.

En un estudio sobre los efectos de los programas de transferencia de ingresos en la migración de los mexicanos, Stecklov y otros (2005) demostraron que esas iniciativas son eficaces en la reducción de la migración, si bien ese efecto no se debe a una mejora sustancial de las condiciones de vida. Según los autores, al considerar los costos y beneficios de la migración, el riesgo asociado al proyecto migratorio aumenta para los individuos que reciben ayuda de programas de transferencia, pues los ingresos en el origen resultan un poco mayores.

Dichos autores trabajaron con una base de datos específica sobre el programa y tuvieron en cuenta, en particular, la migración hacia los Estados Unidos. En el caso brasileño se puede especular que, incluso aplicadas las explicaciones del caso mexicano, ese asentamiento tendría un efecto positivo para muchos potenciales migrantes, que serían incapaces de insertarse en los mercados de trabajo cada vez más competitivos. Por otra parte, como el asentamiento aún no se ha traducido en una mejora significativa de las condiciones de vida de stas poblaciones, es todavía pronto para hacer afirmaciones categóricas.

D. Consideraciones finales

En un estudio preliminar, Lima y Braga (2013) abrieron el debate sobre los nuevos desafíos teóricos y empíricos del análisis de los patrones recientes de la migración interna en el Brasil. Teniendo en cuenta las numerosas transformaciones socioeconómicas y demográficas registradas en el país, los autores apuntaron al surgimiento de nuevos patrones de inserción de los lugares en la red migratoria. Una de las principales conclusiones de ese trabajo empírico es que en los últimos años han surgido nuevas formas de asociarse a la red migratoria, lo que hace que la convencional clasificación dicotómica de lugares de atracción y expulsión no logre retratar la complejidad de los desplazamientos más recientes de la población brasileña.

Para ampliar el trabajo de Lima y Braga (2013), en este estudio se buscó reafirmar los hallazgos empíricos de los autores. Los resultados de la tipología de municipios basada en los flujos migratorios de 2005-2010 corroboraron la existencia de categorías de lugares de migración que divergen del enfoque dicotómico y revelan otras posibilidades de interpretar la influencia de los movimientos poblacionales en la organización del territorio.

Otro hallazgo importante en el ámbito de las constataciones empíricas se refiere al papel desempeñado por los programas de asistencia social y lucha contra la pobreza, como el programa Bolsa Família, especialmente en la explicación de la categoría de localidades neutras con respecto a la migración.

Desde su creación en 2003, el programa Bolsa Família ha sido objeto de una serie de estudios por académicos y técnicos del gobierno preocupados por evaluar el programa, dado que se ha transformado en la principal política social para combatir la pobreza y la desigualdad en el Brasil. En general, el programa se ha destacado positivamente, sobre todo en lo que respecta a los ingresos y al impacto en el movimiento de lucha contra la pobreza y la desigualdad social (Ávila, 2013).

A pesar de parecer un hecho irrefutable, la reciente disminución de la desigualdad de ingresos ha despertado el interés de los analistas. Cavalcanti, Costa y Silva (2013) mostraron que el programa Bolsa Família tuvo un efecto positivo en la reducción de la pobreza en el Nordeste entre los años 2004 y 2006, no obstante el efecto captado fuera pequeño.

En este estudio se constató que el programa Bolsa Família también desempeña un papel importante en los desplazamientos de la población, sobre todo con respecto al asentamiento de las poblaciones en los municipios más pobres. Lamentablemente, el mero asentamiento de esas poblaciones por cuenta de los beneficios no se ha concretado, hasta el momento, en la superación masiva de la pobreza y el desarrollo de actividades productivas. Un efecto no esperado, en este caso, podría ser el aislamiento de ciertos grupos poblacionales en conglomerados de pobreza, como una trampa amarga para las comunidades. Este argumento podría reforzarse mediante las amplias pruebas disponibles de que la migración tiene un efecto positivo en la movilidad social.

Sin embargo, cabe destacar que las condiciones exigidas por el programa Bolsa Família en términos de educación y nutrición de los niños pueden, a mediano plazo, incrementar el capital humano de la población de esas localidades, transformándolas de neutras en atractivas, y evitar así la trampa de la pobreza. En cualquier caso, para comprobar tales afirmaciones e investigar mejor los efectos de las políticas de transferencia es necesario que transcurra un período de tiempo mayor. Los resultados de este trabajo plantean una serie de propuestas analíticas para pensar y repensar el papel de las migraciones internas en este comienzo de siglo.

Bibliografía

Agresti, A (2002), Categorical Data Analysis, Nueva York, John Wiley & Sons.

Ananth, C. y D. Kleinbaum (1997), “Regression models for ordinal responses: a review of methods and applications”, International Journal of Epidemiology, vol. 26, Nº 6.

Ávila, M. P. (2013), “Que pensam as beneficiárias do Bolsa Família?”, Revista de Ciências Sociais Política & Trabalho, Nº 38.

Baeninger, R. (2012a), “Migrações internas no Brasil no século 21: entre o local e o global”, documento presentado en el XVIII Encuentro Nacional de Estudios de Población, Águas de Lindóia, Brasil, 19 a 23 de noviembre.

____(2012b) “Rotatividade migratória: um novo olhar para as migrações internas no Brasil”, Revista Interdisciplinar da Mobilidade Humana (REMHU), Nº 39.

Becker, B. K. (1991), “Modernidade e gestão do território no Brasil: da integração nacional à integração competitiva”, Espaço e Debates, Nº 31.

Borjas, G. J. (1989), “Economic theory and international migration”, International Migration Review, vol. 23, Nº 3.

Braga, F. G. (2011), “Conexões territoriais e redes migratórias: uma análise dos novos padrões da migração interna e internacional no Brasil”, tesis de doctorado en demografía, Belo Horizonte, Universidade Federal de Minas Gerais.

Brito, F. (2004), “Crescimento demográfico e migrações na transição para o trabalho assalariado no Brasil”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 21, Nº 1.

Cano, W. (2011), “Novas Determinações sobre a Questão Regional e Urbana após 1980”, Texto para Discussão, Nº 193.

Castells, M. (1996), A sociedade em rede, Río de Janeiro, Paz e Terra.

Cavalcanti, D. M., E. M. Costa y J. L. M. Silva (2013), “Programa Bolsa Família e o Nordeste: impactos na renda e na educação nos anos de 2004 e 2006”, Revista de Economia Contemporânea, vol. 17, Nº 1.

Dedecca, C. S. y F. L. Lopreato (2013), “Brasil: perspectivas do crescimento e desafios do mercado de trabalho”, Texto para Discussão, Nº 225.

Diniz, C. C. (1993), “Desenvolvimento poligonal no Brasil: nem desconcentração, nem contínua polarização”, Nova Economia, vol. 3, Nº 1.

Domenach, H., M. Picouet (1990), “El carácter de reversibilidad en el estudio de la migración”, Notas de Población, Nº 49 (LC/DEM/G.89), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL).

Fratley, C. y A. E. Raftery (1998), “How many clusters? Which clustering method? Answers via model-based cluster analysis”, The Computer Journal, vol. 41, Nº 8.

Gomes, M.T.S. (2005), “A reestruturação produtiva e seus impactos no mercado de trabalho urbano (reflexões preliminares)”, Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, vol. 9, Nº 194 (76).

Harvey, D. (1992), A condição pós-moderna, São Paulo, Loyola.

Huntington, S. P. (1996), O choque de civilizações e a recomposição da ordem mundial, Río de Janeiro, Objetiva.

IBGE (Instituto Brasileño de Geografía y Estadística) (2010), Censo Demográfico de 2010, Río de Janeiro [base de datos en línea] http://downloads.ibge.gov.br/downloads_estatisticas.htm.

Lacerda, A.C. (1998), “Globalização e reestruturação produtiva: o Brasil na berlinda?”, São Paulo em Perspectiva, vol. 12, Nº 3.

Lee, E. S. (1980), “Uma teoria sobre migração”, Migração interna: textos selecionados, Fortaleza, Banco do Nordeste.

Lima, E. E. C. y F. G. Braga (2013), “Da rotatividade migratória à baixa migração: uma análise dos padrões da mobilidade populacional no Brasil de 1995-2000”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 30, Nº 1.

Martine, G. (1987), “Êxodo rural, concentração urbana e fronteira agrícola”, Os impactos sociais da modernização agrícola, G. Martine y R. Garcia (orgs.), São Paulo, Caetés/Hucitec.

____(1980), “Adaptação dos migrantes ou sobrevivência dos mais fortes?”, Migração interna: textos selecionados, H. Moura (org.), Fortaleza, Banco do Nordeste.

Massey, D. S. y otros (1998), Worlds in Motion: Understanding international migration at the end of the millennium, Oxford, Clarendon Press.

Matos, R. E. S. (2002), “A contribuição dos imigrantes em áreas de desconcentração demográfica do Brasil contemporâneo”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 19, Nº 1, Campinas.

Mingoti, S. A. (2007), Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada, Belo Horizonte, Editora UFMG.

MDS (Ministerio de Desarrollo Social y Lucha contra el Hambre) (2014), Relatório de informações sociais, Brasilia [en línea] http://aplicacoes.mds.gov.br/sagi/RIv3/geral/index.php [fecha de consulta: 1 de octubre de 2014].

Mooi, E. y M. Sarstedt (2011), A Concise Guide to Market Research: The Process, Data, and Methods Using IBM SPSS Statistics, Heidelberg, Springer-Verlag.

Pacheco, C. A. y N. Patarra (1997), “Movimentos migratórios nos anos 80: Novos padrões?”, documento presentado en el Primer Encuentro Nacional sobre Migración, Curitiba, Brasil, 12 a 14 de noviembre.

Rocha, S. (2006), “Pobreza e indigência no Brasil: algumas evidências empíricas com base na PNAD 2004”, Nova Economia, vol. 12, Nº 2.

Saboia, J. (2001), “Descentralização industrial no Brasil na década de noventa: um processo dinâmico e diferenciado regionalmente”, Nova Economia, vol. 11, Nº 2.

Singer, P. (1985), Economia política da urbanização, São Paulo, Brasiliense.

Sjaastad, L. A. (1962), “The costs and returns of human migration”, Journal of Political Economy, vol. 70, Nº 5.

SPSS Inc. (2001), “The SPSS TwoStep Cluster Component: A scalable component enabling more efficient customer segmentation” [en línea] http://www.spss.ch/upload/1122644952_The%20SPSS%20TwoStep%20Cluster%20Component.pdf.

Stecklov, G. y otros (2005), “Do conditional cash transfers influence migration? A study using experimental data from the Mexican Progresa program”, Demography, vol. 42, Nº 4.

Todaro, M. P. (1969), “A model of labor migration and urban unemployment in less-developed countries”, American Economic Review, vol. 59, Nº. 1.

Vale, G. M. V. (2006), “Laços como ativos territoriais: uma nova abordagem para o desenvolvimento regional”, Revista de Desenvolvimento Econômico, vol. 8, Nº 14.

Zagheni, E. e I. Weber (2012), “You are where you e-mail: Using e-mail data to estimate international migration rates”, documento presentado en la ACM Web Science Conference 2012, Evanston, Illinois, 22 a 24 de junio.

[1] Doctor en Demografía, Profesor del Instituto de Filosofía y Ciencias Humanas (IFCH) e Investigador del Departamento de Estudios de Población (NEPO), ambos de la Universidad Estadual de Campinas (UNICAMP). Correo electrónico: everton.emanuel@gmail.com.

[2] Doctor en Demografía, Profesor del Instituto Federal de Minas Gerais. Correo electrónico: f.braga@ifmg.edu.br.

[3] El éxodo rural brasileño consistía en una migración de carácter permanente, o al menos esa era la intención de los migrantes. No obstante, Martine (1980) muestra que los niveles de reemigración ya eran altos en la década de 1960.

[4] Calculado por la razón entre el saldo migratorio y el total de migrantes de la localidad.

[5] Este mismo análisis con los datos de migración de 1995-2000 fue realizado por Lima y Braga (2013), que presentan una justificación más detallada de la elección de estas variables.

[6] Se utiliza el criterio de información bayesiano (BIC) propuesto por Fratley y Raftery (1998). El algoritmo estima el BIC para los conglomerados dentro de un alcance específico y lo usa como estimador inicial para definir la cantidad óptima. A continuación, refina el primer estimador encontrando el mayor cambio en distancias entre dos agrupamientos próximos. La distancia entre dos conglomerados se define, entonces, por la reducción en la log-verosimilitud (estimada por medio de una distribución normal para datos continuos y multinomial para datos categóricos) después de combinarlos en un único agrupamiento (SPSS Inc, 2001).

[7] Dos de las otras siete regiones metropolitanas se clasificaron como lugares de atracción (Vale do Itajaí-SC, Foz do Rio Itajaí-SC) y las cinco restantes como de baja migración-atracción (Vale do Aço-MG, Carbonífera-SC, Tubarão-SC, Macapá-AP y Aracajú-SE).

[8] Variable construida con datos censales, se refiere al porcentaje de hogares por debajo de la línea de pobreza. La línea de pobreza definida para ambos períodos fue el valor de 0,5 salario mínimo. Esa línea de corte se basó en la media de los valores utilizados por Rocha (2006).

[9] El programa tuvo inicio el 20 de octubre de 2003 en virtud de la Medida Provisoria núm. 132, se instituyó en la Ley núm. 10.836, del 9 de enero de 2004 y se reglamentó mediante el Decreto núm. 5.209 del 17 de septiembre de 2004.

[10] Si los modelos se hubieran construido con valores de contingentes es posible que los resultados no convergieran, ya que hay otras áreas del Brasil con mayor capital fijo instalado. Sin embargo, los resultados parecen sugerir que la migración es realmente sensible a la variación de los indicadores económicos, aunque estos sean de la misma década.

Migración internacional de retorno en el Uruguay y reinserción laboral en tiempos de crisis económica internacional, 2011-2013[1]

Martín Koolhaas[2]

Recibido: 30/06/2016

Aceptado: 04/08/2016

Resumen

En este trabajo se examina la relación entre la experiencia migratoria internacional de la población nativa y su desempeño en el mercado de trabajo, en el contexto reciente del Uruguay. Mediante el procesamiento de las encuestas de hogares y los censos de 2011 se estiman modelos logísticos en los que se identifica una desventaja de la condición de retornante frente a la población sin experiencia migratoria, en términos de nivel de desempleo, informalidad y subempleo. La brecha desfavorable a los retornantes recientes se incrementa en el caso de los migrantes de retorno procedentes de España y de los Estados Unidos, en relación con el resto. Dicha desventaja se atenúa conforme se incrementa el tiempo de residencia en el Uruguay luego del retorno, pero no desaparece en ciertos indicadores, aun transcurridos cinco años. La evidencia recogida respalda los enfoques que enfatizan las dificultades con que tropiezan los retornantes para aprovechar en el mercado laboral del país de retorno el capital acumulado durante su experiencia migratoria.

Palabras clave: migración, retorno, Uruguay, reinserción, mercado de trabajo, crisis económica.

Abstract

This work examines the relationship between the international migratory experience of the native population of Uruguay and its labour market performance in that country in recent years. Processing of household surveys and of the 2011 census results are used to estimate logistic models. These identify a disadvantage in the status of returning migrants vis-à-vis the non-migrant population, as is evident in their levels of unemployment, informality and underemployment. The gap between recently returning migrants and the rest of the population is broader in the case of those returning from Spain and the United States than from other countries. This disadvantage lessens as post-return time of residence in Uruguay increases, yet it does not disappear entirely in some indicators, even after five years. The evidence suggests that approaches should focus on the difficulties that returning migrants encounter in making use in the Uruguayan labour market of the capital they have built up during their time away.

Keywords: migration, repatriation, Uruguay, reinsertion, labour market, economic crisis.

Résumé

Cette étude porte sur l’analyse des rapports entre l’expérience migratoire internationale de la population autochtone et la performance de celle-ci sur le marché du travail, dans le contexte récent de l’Uruguay. Le traitement des enquêtes sur les ménages et des recensements de 2011 ont permis d’estimer des modèles logistiques qui font apparaître un désavantage du statut de rapatrié par rapport à la population n’ayant pas connu d’expérience migratoire, en termes de taux de chômage, d’informalité et de sous-emploi. L’écart défavorable pour les migrants dont le retour est récent s’aggrave encore dans le cas des migrants qui reviennent d’Espagne et des États-Unis, par rapport au reste. Ce désavantage s’atténue à mesure qu’augmente le temps de résidence en Uruguay après leur retour, sans toutefois disparaître dans certains indicateurs, même au bout de cinq ans. Les preuves réunies confirment les études qui mettent l’accent sur les difficultés rencontrées par les migrants de retour au pays pour tirer parti du capital accumulé durant leur expérience migratoire sur le marché du travail du pays de retour.

Mots clés: migration, retour, Uruguay, réinsertion, marché du travail, crise économique.

A. Introducción

En el contexto de la reciente crisis económica internacional, la literatura ha mostrado un creciente interés por el estudio de la dinámica y selectividad de la migración de retorno. En el caso uruguayo, las encuestas de hogares realizadas entre 1986 y 2014 muestran que la magnitud de la migración de retorno estimada entre 2010 y 2014 es ligeramente superior a la verificada durante el primer lustro de la restauración democrática[3]. La principal fuerza impulsora del crecimiento reciente del número de migrantes de retorno han sido los flujos desde España, país que se convirtió en el principal receptor de la última gran ola emigratoria que tuvo lugar a comienzos del siglo XXI. Durante la última década, las corrientes migratorias entre el Uruguay y el país ibérico fueron modificando su signo, en sintonía con el cambio de contexto económico en ambos países. La crisis que comenzó en España a fines de 2008, junto con el bajo nivel de desempleo y el crecimiento económico que se registró en el Uruguay en el mismo período, creó un escenario propicio para el incremento de la intensidad de retorno de uruguayos desde aquel país[4].

La información disponible permite constatar una mayor intensidad de retorno de hombres que de mujeres. Ello se asocia a que la crisis económica de España afectó mayormente a la población masculina, en la medida en que los varones son más propensos a participar en el mercado laboral y que las ocupaciones más afectadas fueron predominantemente masculinas (sobre todo en el sector de la construcción) (Koolhaas, 2015). Por la misma razón, la mayor propensión masculina a abandonar España se aprecia en las edades activas centrales, cuando la participación laboral es más elevada y las salidas son más relevantes desde el punto de vista numérico[5].

Ahora bien, se ha prestado menos atención al problema de la reinserción económica de los migrantes en sus países de nacimiento una vez que concretan su regreso, asunto que adquiere importancia sustantiva en el marco de la literatura que indaga en la relación entre migración y desarrollo. Las investigaciones que privilegian una relación positiva entre retorno y desarrollo tienen como idea subyacente que los migrantes adquieren en el exterior capital financiero, humano y social que luego se aprovecha en el país de origen. No obstante, en otros estudios se han descrito diversas dificultades para que esto se haga realidad. Señalan, por ejemplo, desajustes entre los mercados de trabajo de destino y origen, o la falta de ámbitos estimulantes para volcar el capital humano adquirido o realizar inversiones productivas en sus comunidades de origen.

El propósito de este trabajo es indagar en la relación entre la condición de retornado y la reinserción laboral en el Uruguay (2011-2013). Sus preguntas orientadoras son: ¿Cómo incide la experiencia migratoria internacional en el acceso al empleo de la población nativa? ¿Cómo se relaciona la condición de retornado con ciertas dimensiones vinculadas a la calidad del empleo (informalidad y subempleo)? ¿Existen diferencias en la inserción laboral de los retornados según el país de procedencia y el tiempo transcurrido desde el retorno?

Se espera verificar la hipótesis que sostiene que el estatus de retornado reciente está asociado negativamente con el acceso al empleo y que, cuanto menos tiempo haya transcurrido de la fecha del retorno, mayores serán las tasas de desempleo. En términos generales, se prevé encontrar peores desempeños en el mercado laboral uruguayo cuanto menor sea el tiempo de residencia de los retornados en el país. Además, se espera corroborar que los retornados procedentes de España y los Estados Unidos se encuentran en desventaja frente a los procedentes de países latinoamericanos. En dichos casos, una mayor proporción de retornados habría regresado por dificultades económicas asociadas a la crisis económica internacional que contribuyó a un incremento del desempleo en esos países a partir de 2008[6]. También se espera encontrar que los retornantes recientes aceptan trabajos de menor calidad como una estrategia transitoria para evitar el desempleo y, por ende, en mayor proporción que los no migrantes, tengan empleos en condiciones de informalidad y de baja carga horaria[7].

Para alcanzar sus objetivos, la investigación emplea técnicas cuantitativas de estadística descriptiva, modelos de regresión logística binaria y modelos lineales, haciendo uso de los censos de 2011 y las encuestas continuas de hogares (ECH) de 2012 y 2013.

El trabajo se estructura en seis apartados. Tras la introducción, se presentan las perspectivas más actuales sobre el tema. Seguidamente, se describen la estrategia metodológica y las fuentes del trabajo. En el cuarto apartado se aborda la relación entre la condición migratoria de la población nativa y la integración al mercado de trabajo. El quinto se organiza en torno a la presentación de los hallazgos vinculados a la relación entre la condición migratoria de la población nativa y las dimensiones asociadas al nivel de calidad de las ocupaciones. El sexto y último apartado está dedicado a las conclusiones.

B. Análisis de la literatura

Si bien existen diferencias entre los procesos de integración y reintegración de inmigrantes y retornantes, la incipiente literatura sobre la reintegración de los migrantes de retorno guarda una estrecha relación con el cúmulo de estudios de integración de la población inmigrante. Existe una similitud básica en ambos contextos, derivada de que la (re)integración implica un proceso de (re)adaptación a un nuevo entorno.

La literatura pionera en el análisis de los procesos de reintegración de los migrantes de retorno fue la que suscribía el enfoque estructuralista (Gmelch, 1980). Según ese criterio, los retornados serían incapaces de superar las condiciones estructurales de la reintegración en sus países de origen, debido a la prominencia de valores, instituciones y relaciones de poder tradicionales y al desajuste de las condiciones de reintegración respecto a las expectativas de los retornados (Cassarino, 2004, pág. 259).

La literatura afiliada a los enfoques transnacionalistas, o de las redes sociales, cuestiona esos enfoques iniciales y hace hincapié en cómo los retornados preparan su regreso al país de origen al mantener diversas prácticas transnacionales (visitas, comunicaciones, envío de remesas, entre otras), que facilitan su reinserción posterior y ayudan a conservar el sentido de pertenencia a su país de origen (Cassarino, 2004; Duval, 2004). La teoría de las redes sociales complementa el enfoque transnacional al postular que la reinserción exitosa del migrante dependería de la disponibilidad de recursos e información (Nieto, 2011).

Cassarino afirma que el retorno es un proceso que requiere un tiempo significativo de preparación y movilización de recursos. El concepto de preparación se articula en torno a dos elementos: el deseo (willingness) de retornar al país de origen y la posibilidad práctica de hacerlo (readiness), mientras que los recursos que se pueden movilizar son tangibles (capital financiero) e intangibles (contactos, relaciones, habilidades, experiencia, entre otros), relacionados con capital social y humano (Cassarino, 2004, pág. 271).

El estudio de la reintegración económica de los retornados ha sido abordado por la literatura desde tres dimensiones: i) el acceso al empleo; ii) la opción de insertarse en ocupaciones asalariadas o independientes, y iii) los ingresos laborales. No obstante, se desconocen investigaciones que indaguen en las dimensiones del subempleo y la informalidad.

Existen diversos estudios internacionales que aportan al conocimiento de la reintegración laboral de los retornados mediante enfoques predominantemente cuantitativos basados en el uso de censos o encuestas de hogares. La literatura ha tendido a identificar mayores niveles de desempleo entre los retornados en comparación con los no migrantes, en contextos geográficos como el Pakistán (Arif, 1998), Puerto Rico (Muschkin, 1993) y otros tres países latinoamericanos, a saber, el Ecuador, México y el Uruguay (Prieto y Koolhaas, 2014).

La situación desventajosa de los retornados ha sido asociada al menos a cinco aspectos. En primer lugar, al efecto disruptivo de la migración respecto al mercado laboral, en tanto las dificultades de empleo pueden responder a un período de reajuste al mercado de trabajo y las condiciones de vida en el país de origen (Muschkin, 1993; Lindstrom, 2013). En segundo lugar, a la pérdida de capital social y, en particular, la falta de experiencia reciente en el mercado de trabajo del país de origen (Muschkin, 1993; Da Vanzo, 1983; Lindstrom, 2013), que se vincula positivamente con la duración de la estadía en el exterior (Wahba y Zenou, 2012). En tercer lugar, un importante aspecto de nivel macro asociado a la desventaja de los retornados es el escaso valor y premiación que se otorga a la experiencia migratoria internacional en el mercado de trabajo del país de origen, así como las escasas posibilidades de utilizar el capital humano adquirido debido a que dicho capital suele tener poca demanda en el mercado laboral (Petras y Kousis, 1988; Lindstrom, 2013). En cuarto lugar, las mayores dificultades de inserción laboral también podrían asociarse a un efecto de selección acumulado por los retornados. Fueron emigrantes en primer lugar y, por ende, tal vez hayan enfrentado en el pasado dificultades de inserción laboral en su propio país (Prieto y Koolhaas, 2014). Además, es posible que las características estructurales del mercado de trabajo nacional que propiciaron la primera emigración, típicas de economías de países no desarrollados, se hayan mantenido invariables (Petras y Kousis, 1988). Por último, otra conjetura es que los empleadores nacionales podrían estar menos motivados en la contratación de fuerza de trabajo con experiencia migratoria internacional, ante la eventualidad de una nueva migración (Lindstrom, 1996; Cobo, 2008).

Diversos autores, en diferentes contextos espaciales y temporales, encuentran evidencia de una mayor propensión de los retornados a ocuparse en empleos independientes respecto a la población sin experiencia migratoria. Dichos resultados admiten lecturas pesimistas u optimistas, según se asocien a las dificultades de reinserción laboral o al capital económico y humano acumulado durante la residencia en el exterior (Wahba y Zenou, 2012; Kilic y otros, 2008; Athukorala, 1990; Ilahi, 1999; Mezger y Flahaux, 2013).

La literatura nacional sobre la migración de retorno es escasa, pero también muestra un proceso incipiente de acumulación. Los principales hallazgos del estudio pionero de Aguiar, Longhi y Méndez (1990) relativos a la reinserción de los retornados uruguayos en el contexto de la restauración democrática están en consonancia con el planteo teórico que formularía Cassarino años después. Aguiar encuentra que la reinserción laboral es un proceso complejo para el retornante, aunque más sencillo para las personas de mayor educación, las que disponen de información y las que son capaces de formular —aunque sea sucintamente— un proyecto de retorno (Aguiar Longhi y Méndez, 1990, pág. 59). Por otra parte, en dos trabajos recientes basados en evidencia proporcionada por los censos de 2011 se infiere que la condición de retornado reciente se relaciona negativamente con la probabilidad de encontrarse ocupado (Koolhaas, 2012; Prieto y Koolhaas, 2014). A su vez, si bien se detecta una tasa de desempleo ligeramente superior entre los retornados procedentes de España, mediante el análisis multivariado no se corrobora un efecto específico de signo negativo del país de procedencia sobre el acceso a un empleo (Prieto y Koolhaas, 2014). De todos modos, dado el carácter comparativo del trabajo de Prieto y Koolhaas (2014), no se incluyó la información sobre el tiempo de residencia en el país de origen de los retornados recientes, pues dicha información estaba disponible únicamente en el caso del Uruguay y no en el del Ecuador ni México.

En suma, existe una creciente acumulación de literatura internacional sobre la relación entre la condición de retornante y el desempeño en el mercado laboral del país de origen luego del retorno. Dicha literatura ha puesto el acento en diversas condicionantes de nivel macro y micro que afectan las posibilidades de una reinserción exitosa. Sin embargo, quedan varias interrogantes sin responder para avanzar en el conocimiento de los procesos de reinserción de los retornados. Por ejemplo, los estudios realizados se encuentran muy lejos aún de los avances producidos por la literatura económica de la migración en relación con el estudio de los procesos de asimilación de los inmigrantes en los mercados de trabajo de los países receptores.

C. Datos y métodos

1. Fuentes de datos

Para el estudio de la relación entre la condición de retornado y la inserción en el mercado de trabajo, se utilizan los censos de 2011 y las ECH de 2012 y 20138 9.

En la literatura económica de la migración se ha subrayado que las fuentes transversales, como los censos y las encuestas de hogares, tienen un potencial sesgo para el estudio de los patrones y procesos de asimilación. Los migrantes relevados no constituyen una muestra necesariamente representativa del flujo migratorio ingresado al país en un momento determinado, ya que pueden haber abandonado el país o fallecido. Si se tiene en cuenta que las edades típicas de los migrantes no son las más afectadas por la mortalidad, el sesgo potencial más importante radica en la posibilidad de reemigración. Este sesgo puede controlarse de mejor manera cuanto más reciente sea la ocurrencia del evento migratorio. Por lo tanto, es fundamental la inclusión de preguntas que releven información sobre la fecha de migración y permitan clasificar a los migrantes en función de dicho criterio.

El Censo de Población de 2011 tiene la particularidad de que incorporó la dupla de preguntas sobre la duración de la residencia actual y el lugar de residencia anterior, de manera similar a la ECH entre 1986 y 2000, y sin interrupciones a partir de 2006. Por lo tanto, es el único censo que cuenta con la virtud de identificar retornantes absolutos y clasificarlos según el tiempo de residencia en el Uruguay[10].

La ECH es una encuesta de propósitos múltiples relevada por el Instituto Nacional de Estadística (INE) en los hogares particulares uruguayos de forma ininterrumpida desde 1981. Desde 2006 es representativa de toda la población del país residente en hogares particulares (incluidas las pequeñas localidades urbanas y las áreas rurales)[11]. El tamaño de la muestra de la ECH determina la posibilidad de realizar estimaciones con escaso margen de error. En efecto, desde 2007 aproximadamente un 4% de los hogares uruguayos son encuestados cada año (alrededor de 144.000 personas y 50.000 hogares). En las sucesivas ediciones de la ECH se incluyeron preguntas orientadas a determinar el tiempo de residencia en el país de los migrantes, con el fin de clasificarlos según dicha condición.

La ECH tiene ciertas ventajas específicas que justifican su utilización, de manera complementaria a los censos de población. En primer lugar, las encuestas de hogares son mejores instrumentos que los censos para medir la inserción laboral de los individuos, pues sus cuestionarios son más extensos y se han diseñado específicamente para medir los niveles de actividad, empleo y desempleo, así como captar sus oscilaciones. En particular, se ha señalado que los censos tienden a subestimar la participación económica, fundamentalmente de mujeres y jóvenes, ya que la población entiende como trabajo el conjunto de actividades asalariadas realizadas en empresas o instituciones formales (García y Pacheco, 2011). Sin embargo, se reconoce que ese sesgo puede ser significativo únicamente en países donde una porción importante de la actividad económica sea informal[12].

Una de las estrategias adoptadas por las oficinas nacionales de estadística con el propósito de reducir dicho sesgo consiste en incorporar en el cuestionario censal de preguntas de verificación de la actividad económica, idénticas a las realizadas en la encuesta de hogares. Con la preocupación de medir la coherencia entre los resultados de ambas fuentes, Prieto y Koolhaas (2014) compararon las mediciones obtenidas por el Censo de Población de 2011 y la ECH del mismo año en materia de empleo, actividad y desempleo, y encontraron resultados suficientemente consistentes[13]. Por último, cabe recordar que el interés del trabajo es identificar brechas en la inserción laboral entre los retornados y los no migrantes y, por lo tanto, las limitaciones antes señaladas constituirían un obstáculo menor, partiendo del supuesto de que el mencionado sesgo se distribuye uniformemente entre los retornados y el resto de la población.

En suma, por los argumentos antes expuestos, parece plausible realizar un uso complementario del Censo de Población de 2011 y las ECH de 2012 y 2103 para estudiar con la mayor profundidad posible la inserción de los migrantes de retorno en el mercado de trabajo uruguayo.

2. Conceptos y métodos

Un retornante es una persona que nació y reside en el Uruguay pero que ha vivido en el exterior. Se distingue así de los inmigrantes, categoría que incluye a los hijos y otros familiares de retornados nacidos en el extranjero. En el presente trabajo se ha optado por construir una variable para la población nativa, denominada “condición migratoria”, que asume las siguientes categorías:

- Retornante reciente: persona nacida en el Uruguay que residió en el exterior y ha vuelto a fijar residencia en el país hace no más de cinco años.

- Retornante antiguo: persona nacida en el Uruguay que residió en el exterior y ha vuelto a fijar residencia en el país hace más de cinco años.

- No migrante: persona nacida en el Uruguay que no ha residido en el exterior.

El estatus migratorio de los individuos nacidos en el Uruguay se define sobre la base de un conjunto de preguntas que combinan información acerca del lugar de residencia anterior y la duración de la residencia en el país. La condición de retornante reciente se puede determinar mediante la pregunta sobre el lugar de residencia cinco años antes (persona que declara haber residido en otro país hace cinco años o menos) o mediante la dupla de preguntas de duración de la residencia actual y lugar de residencia anterior (los que declaran residir en el Uruguay hace cinco años o menos y su lugar de residencia anterior es un país extranjero).

Vale la pena precisar las definiciones empleadas para los conceptos de subempleo e informalidad legal. El INE define a un trabajador como subempleado cuando trabaja menos de 40 horas, desea trabajar más horas y está disponible para ello, pero no consigue más trabajo. Por su parte, un trabajador en condición de informalidad legal es todo aquel que no aporta a una caja de jubilaciones por su ocupación principal.

En el presente trabajo se emplea un conjunto de técnicas multivariadas para el estudio de la relación entre la condición migratoria y la inserción laboral, manteniendo constantes diversos factores determinantes. En primer lugar, en el estudio de la relación entre la condición de retornado y el acceso al empleo se estiman modelos logísticos binarios, aplicados en la población nacida en el Uruguay, para determinar la relación entre la condición de retornado y el estatus de desempleo en la población económicamente activa (modelo 1).

En segundo lugar, también se estima un modelo logístico binario para determinar si en la población nativa ocupada existe un efecto estadísticamente significativo de la condición de retornado sobre el estatus de subempleo (modelo 2). Mediante la misma metodología se estima la relación entre la condición migratoria y el estatus de empleo informal (modelo 3).

Por último, se intenta determinar la existencia de efectos específicos del país de procedencia en el acceso al empleo. Para ello, se ajusta un modelo que tiene como universo a la población retornada (agrupando los países en las siguientes categorías: España, los Estados Unidos y el resto). Cabe destacar que, además de los modelos generales ajustados para toda la población objetivo (activos, ocupados, asalariados), se ajustan modelos por separado según ciertas categorías poblacionales asociadas al sexo, edad y nivel educativo, considerando que los efectos de la condición de retornado pueden variar de acuerdo a dichos atributos.

En el siguiente resumen se indican los diferentes modelos especificados, sus variables dependientes, las poblaciones estudiadas y las fuentes utilizadas:

Modelo general

Variable dependiente

Universo estudiado

Modelos específicos

Fuente

Modelo 1

(logístico)

Desocupado

(1 = sí, 0 = no)

Población económicamente activa

i) Varones; ii) mujeres; iii) menores

de 35 años; iv) de 35 a 49 años; v) de 50

o más años; vi) nivel educativo menor al ciclo básico completo; vii) ciclo básico completo; viii) bachillerato completo; ix) terciaria completa, y x) retornantes recientes.

Censo

de 2011

Modelo 2

(logístico)

Subempleado

(1 = sí, 0 = no)

Ocupados

i) Varones; ii) mujeres; iii) menores

de 40 años; iv) de 40 o más años;

v) nivel educativo menor a bachillerato completo; vi) bachillerato completo;

vii) terciaria completa; viii) asalariados;

ix) no asalariados, y x) retornantes recientes.

ECH de 2012 y 2013

Modelo 3

(logístico)

El empleo principal

es informal

(1 = sí, 0 = no)

Ocupados

i) Varones; ii) mujeres; iii) menores

de 40 años; iv) de 40 o más años;

v) nivel educativo menor a bachillerato completo; vi) bachillerato completo;

vii) terciaria completa; viii) asalariados;

ix) no asalariados, y x) retornantes recientes.

ECH de 2012 y 2013

Como variable explicativa, se incluye en todos los modelos la condición migratoria de la población nativa, especificada de manera tal que se considera el tiempo transcurrido desde el retorno al Uruguay, con el mayor detalle posible para distinguir a los retornados recientes en función del número de observaciones. Por esa razón, en los censos de 2011 la variable se define con un amplio nivel de detalle (por ejemplo, menos de un año, un año, dos años) y en las ECH de 2012 y 2013 se distinguen, por lo general, dos grupos de retornados recientes: los que tienen menos de tres años de residencia en el Uruguay después de su regreso y los que tienen tres o más años de residencia ininterrumpida en el país[14]. En el anexo A1 se presenta cómo se operacionalizaron las variables independientes de los distintos modelos multivariados especificados.

Los resultados de los modelos logísticos se expresan en forma de razones de momios o cocientes de razón (odds ratio), que indican cuánto varía la razón de ocurrencia del evento en cuestión, en función del cambio de las variables independientes. Dichas razones se calculan como el cociente entre la probabilidad de que ocurra un suceso y la probabilidad de que no ocurra, que es la complementaria:

Ω(x)= Pr(y=1|x) / (1 - Pr(y=1|x))

En aras de resumir los resultados más relevantes, los valores de las razones de momios o coeficientes correspondientes a la variable independiente de la condición migratoria serán presentados de forma sintética en un único cuadro por cada variable dependiente.

Por último, cabe advertir que los resultados de la presente investigación pueden estar sesgados en la medida en que no se han controlado los potenciales sesgos de selección implícitos en las decisiones asociadas a los procesos migratorios y a la participación en el mercado laboral. Por lo tanto, si existen variables omitidas en los modelos que están correlacionadas con el estatus migratorio y con las variables dependientes, el efecto estimado de la condición migratoria estará sesgado. Suele suceder con ciertas características inobservables como la motivación, la habilidad y la aversión al riesgo (Mezger y Flahaux, 2013). De todos modos, la hipótesis del posible carácter endógeno del estatus migratorio ha sido en general rechazada por la literatura y el potencial sesgo asociado al mercado de trabajo es de menor relevancia en el caso de los varones, que tienden a registrar en edades adultas una participación prácticamente universal (Mezger y Flahaux, 2013). En suma, las limitaciones antes señaladas deben tenerse en cuenta en el análisis de los resultados de la presente investigación.

D. Migración de retorno y acceso al empleo en el Uruguay: análisis sobre la base del Censo de Población de 2011

Este apartado tiene como propósito examinar la relación entre la condición de migrante de retorno y el acceso al mercado laboral, empleando información de los censos de 2011. Los resultados de los diferentes modelos logísticos ajustados para estimar el estatus de desempleo de la población nativa según la condición migratoria, resumidos en el cuadro 1, corroboran la existencia de un efecto positivo y estadísticamente significativo de la condición de retornado, manteniendo constantes diversos factores asociados, en sintonía con estudios anteriores (Koolhaas, 2012; Prieto y Koolhaas, 2014). Cabe destacar que dicho resultado es válido respecto de todos los subgrupos poblacionales para los que se especificaron los modelos logísticos binomiales (varones, mujeres, menores de 35 años, personas de entre 35 y 49 años, mayores de 50 años, personas de nivel educativo bajo, medio-bajo, medio-alto y alto) y que todas las variables incluidas como controles resultan significativas y presentan el signo esperado, de acuerdo a la literatura sobre los determinantes del empleo[15].

Cuadro 1

Razones de momios: modelos logísticos de condición de desempleo, censos de 2011

Poblaciones consideradas

en modelos logísticos

Condición migratoria (referencia: no migrantes)

Reciente, menos de un año

Reciente, un año

Reciente, dos años

Reciente, tres años

Reciente, cuatro o cinco años

Reciente, cero a cinco años

Antiguo

Total de la población activa

5,945***

2,600***

1,929***

1,772***

1,522***

2,464***

1,329***

Sexo

Varones

6,502***

3,067***

1,956***

1,801***

1,640***

2,720***

1,456***

Mujeres

5,277***

2,120***

1,892***

1,742***

1,426***

2,226***

1,236***

Edad

Menos de

35 años

3,909***

1,774***

1,410***

1,353***

1,173

1,767***

1,085

35 a 49 años

9,446***

3,818***

2,686***

2,623***

1,911***

3,514***

1,353***

50 años o más

10,856***

5,554***

3,699***

2,688***

2,862***

4,679***

1,486***

Nivel educativo

Menos de ciclo básico completo

4,769***

2,153***

1,607***

1,754***

1,465***

2,135***

1,416***

Ciclo básico completo

5,919***

2,574***

1,950***

1,565***

1,478***

2,426***

1,179***

Bachillerato completo

5,587***

2,462***

1,890***

1,883***

1,647***

2,418***

1,293***

Terciaria completa

11,054***

4,963***

4,381***

2,954***

1,490

4,593***

1,504***

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Instituto Nacional de Estadística (INE), procesamiento de microdatos de los censos de 2011.

Nota: Significación estadística: *p<0,1; **p<0,05; *** p<0,01.

El aporte del presente trabajo en este tema consiste en describir las diferencias en la propensión al desempleo de los retornados de acuerdo al tiempo de residencia en el Uruguay luego del retorno. En ese sentido, se encuentra que, a menor tiempo de residencia en el país, mayor es la propensión a estar desocupado, si se mantiene constante el resto de los factores determinantes. De hecho, los migrantes retornados que en el momento de los censos de 2011 habían vuelto a fijar residencia en el Uruguay hacía menos de un año han sido los que presentan una mayor propensión a estar desempleados, dentro de la población económicamente activa. En efecto, los pertenecientes a ese grupo tienen en promedio 5,9 veces mayores posibilidades de estar desempleados que la población de no migrantes, si se mantienen constantes los atributos asociados a la propensión a estar desocupado.

Si bien la propensión a estar desocupado va decreciendo conforme se incrementa el tiempo de residencia en el Uruguay después del retorno, la situación desventajosa de la condición de retornado en materia de acceso a empleo no termina de revertirse ni siquiera en el caso de los retornados que volvieron a fijar residencia en el Uruguay más de cinco años después de la fecha de los censos de 2011. La evidencia sugiere que, además del período de reajuste a las condiciones del mercado laboral local señalado por la literatura, otros factores vinculados al nivel de aprovechamiento, y a la movilización de capital social, humano y económico, dificultan el proceso de reinserción laboral de los migrantes que retornan.

Un resultado destacable del modelo especificado para la población menor de 35 años es que, transcurridos cuatro años de la fecha de retorno al Uruguay, no se advierte una relación estadísticamente significativa de la condición de retornado con el estatus de desempleo (véase el cuadro 1). Este resultado puede estar asociado al menos a dos factores. En primer lugar, puede suponerse que, en promedio, el grupo etario constituido por jóvenes ha sufrido menos la pérdida de capital social específico para el mercado de trabajo del Uruguay que los mayores de 35 años. En segundo lugar, dicho grupo se encuentra teóricamente menos afectado por el efecto disruptivo de la migración señalado por autores como Lindstrom (2013) y Muschkin (1993), en la medida en que los jóvenes suelen tener una menor antigüedad media en el empleo y es más probable que cambien de trabajo con frecuencia (Glejberman, 2007).

En el estudio cualitativo de Diconca, de Souza y Crosa (2012) se pueden encontrar diversos testimonios de migrantes de retorno en edades adultas centrales y avanzadas, que abonan la hipótesis de las mayores dificultades con que tropiezan esos grupos etarios para reinsertarse laboralmente en el Uruguay[16].

El máximo nivel educativo alcanzado por los individuos es otro atributo que incide de manera diferencial en la brecha de acceso al empleo de los retornados con respecto a los no migrantes. Según los resultados de los modelos logísticos estimados para examinar los factores asociados a la condición de desempleo, la situación de desventaja de los retornados frente a las personas sin experiencia migratoria parece acentuarse conforme se incrementa el nivel educativo de los individuos (véase el cuadro 1).

Una posible explicación de la mayor desventaja de los retornantes recientes educados, señalada por la literatura sobre el retorno de forma análoga a los estudios sobre la integración de los inmigrantes, consiste en que pueden tener dificultades para revalidar y acreditar en su país de origen la formación adquirida en el exterior (González Ferrer, 2013)[17].

No obstante, cabe matizar la afirmación anterior en tanto las dificultades de reconocimiento de las credenciales educativas no se reducen a los niveles de educación terciaria y afectan también a otros sectores, fundamentalmente vinculados a la educación técnica y a los oficios. Además, las dificultades de reconocimiento del capital humano adquirido en el exterior no se reducen a las credenciales educativas y, por ende, pueden afectar a toda la población retornada. De hecho, el estudio cualitativo de Diconca, de Souza y Crosa (2012) pone el acento en las dificultades con que tropiezan los retornados uruguayos para dar cuenta de sus antecedentes laborales cuando han residido en el exterior por un tiempo considerable. Estos problemas se relacionan con otros consignados por la literatura, como la pérdida de redes sociales que faciliten las ofertas laborales, o el desajuste entre las calificaciones adquiridas en el exterior y los requerimientos del mercado laboral del país al que se retornó, situación que es más evidente cuando el migrante ha adquirido experiencia laboral en países industrializados.

Retomando el análisis empírico, resta examinar para el universo de retornados recientes en qué medida la procedencia de España o los Estados Unidos, los dos países de destino afectados en mayor o menor grado por la crisis económica internacional, se relaciona con la condición de desocupado. De acuerdo a los resultados del modelo logístico binomial presentado en el cuadro 2, ajustado para la población de retornantes recientes económicamente activos, los migrantes procedentes de España y de los Estados Unidos son más propensos a estar desocupados que los que residieron en otros países (por ejemplo, la Argentina). Se advierte que los retornados que vivieron en España tienen un 21,4% más de probabilidades que el resto (exceptuando a los Estados Unidos) de estar desocupados, mientras que la razón de momios correspondiente al país norteamericano es de 1,193, lo que indica una probabilidad de un 19,3% superior de estar desempleado en comparación con otras procedencias (exceptuando al país ibérico). Otro resultado destacable del modelo logístico binario es que todos los predictores incluidos resultan estadísticamente significativos, con la excepción del lugar de residencia y la variable binaria que indica haber completado o no el ciclo básico de educación secundaria. Se obtienen resultados muy similares cuando se ajusta un modelo idéntico a la población de retornados recientes con menos de tres años de residencia en el Uruguay (con el propósito de aislar mejor el contexto temporal de la crisis internacional), con la diferencia de que se incrementa aun más la propensión al desempleo cuando el retornante procede de España o los Estados Unidos, siendo ligeramente más alta en este último caso (cuadro 2).

Cuadro 2

Modelos logísticos: condición de desocupado, censos de 2011

Total de retornantes recientes,

2006-2011

Retornantes recientes,

2009-2011

Razón de probabilidad

Error estándar

P>z

Razón de probabilidad

Error estándar

P>z

Retornado hace menos

de un año

3,444

0,223

0,000

2,850

0,220

0,000

Retornado hace un año

1,576

0,114

0,000

1,305

0,109

0,001

Retornado hace dos años

1,201

0,092

0,017

(ref.)

(ref.)

(ref.)

Procedencia: España

1,214

0,070

0,001

1,279

0,089

0,000

Procedencia: Estados Unidos

1,193

0,084

0,012

1,337

0,118

0,001

Edad

0,902

0,010

0,000

0,922

0,013

0,000

Edad al cuadrado

1,001

0,000

0,000

1,001

0,000

0,000

Mujer

1,903

0,098

0,000

1,743

0,109

0,000

Montevideo

1,019

0,054

0,729

1,017

0,066

0,791

Unido

0,736

0,049

0,000

0,748

0,063

0,001

Ciclo básico completo

0,891

0,063

0,104

1,002

0,088

0,984

Bachillerato completo

0,757

0,053

0,000

0,825

0,071

0,025

Terciaria completa

0,435

0,041

0,000

0,555

0,061

0,000

Hogar con menores

de 6 años

0,867

0,054

0,023

0,842

0,065

0,025

Hogar con mayores

de 70 años

1,655

0,117

0,000

1,611

0,133

0,000

Constante

0,596

0,136

0,023

0,418

0,120

0,002

N=16805 Pseudo R2=0,0748

N=9155

Pseudo R2=0,0604

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Instituto Nacional de Estadística (INE), procesamiento de microdatos de los censos de 2011.

E. Migración de retorno y calidad de empleo: análisis de resultados de las ECH de 2012 y 2013

1. La condición migratoria y el subempleo

El subempleo es una dimensión de vulnerabilidad en el empleo que, a diferencia de la informalidad, tiene un carácter más coyuntural y responde a similares determinantes que el acceso al empleo. Notaro (2005) confirma que tiene un carácter procíclico, es decir, que se asocia negativamente a aumentos en las tasas de empleo y de actividad, y a un incremento del promedio de horas trabajadas por semana.

Las estimaciones de los modelos logísticos ajustados para estimar la propensión a estar subempleado arrojan como resultado que la condición de retornado afecta positivamente dicha propensión. Un resultado destacable es que no se verifica la existencia de una relación lineal entre la antigüedad de residencia en el Uruguay y la incidencia del subempleo. Si bien en líneas generales se corrobora que los retornados que volvieron a fijar residencia en el país hace menos tiempo (de cero a dos años) tienen mayor propensión a estar subempleados que los retornados con mayor tiempo de residencia ininterrumpida (retornados antiguos), no parece tan claro que los que permanecen en el país desde hace al menos tres y no más de cinco años presenten peores desempeños en ese indicador que los retornados antiguos. En efecto, con el modelo ajustado para toda la población ocupada, se observa que, si se mantienen constantes los demás factores, un retornado reciente que haya llegado al Uruguay hace menos de tres años tiene una propensión un 49,7% mayor de estar subempleado que una persona que no sea migrante. No obstante, si se considera a todos los retornantes recientes (de cero a cinco años de residencia en el Uruguay después del retorno) dicha propensión es un 28,5% mayor a la de los no migrantes. En el caso de los retornantes antiguos, es un 39,2% mayor a la de la población sin experiencia migratoria.

La situación de desventaja de los retornados con menos de tres años de residencia en el Uruguay se corrobora y parece acentuarse cuando se trata de varones y personas de 40 o más años, y no es estadísticamente significativa en el caso de las mujeres y los menores de 40 años. Al considerar los modelos ajustados para los segmentos de población asociados a un nivel de instrucción alto o medio, no se observan brechas estadísticamente significativas entre los retornantes recientes y los no migrantes, quizás por el bajo número de observaciones. En cambio, tal vez debido a que la categoría asociada a la población de menor nivel educativo cuenta con una muestra más grande, se aprecia que, entre los que tienen menos de bachillerato completo, sí existe un mayor nivel de subempleo de los retornantes frente a los no migrantes, independientemente del tiempo de residencia en el Uruguay. Por otra parte, entre los asalariados también se observa una situación desventajosa de los retornantes frente a la población sin experiencia migratoria, que resulta estadísticamente significativa para los retornantes con cero a dos años de residencia y los migrantes antiguos (cuadro 3).

Cuadro 3

Razones de momios: modelos logísticos de estatus de subempleo, ECH de 2012 y 2013

Condición migratoria (referencia: no migrantes)

Retornante reciente, de cero a dos años

Retornante reciente, de tres a cinco años

Retornante reciente, de cero a cinco años

Retornante antiguo

Total de ocupados

1,497***

1,090

1,285**

1,392***

Sexo

Varones

1,642***

1,078

1,345**

1,421***

Mujeres

1,300

1,049

1,169

1,341***

Edad

Menores de 40 años

1,112

0,850

0,976

1,160

40 años o más

2,094***

1,466*

1,765***

1,438***

Nivel educativo

Menos de bachillerato completo

1,632***

1,157

1,380***

1,448***

Bachillerato completo

1,155

0,749

0,953

1,152

Terciaria completa

1,312

1,351

1,331

1,503**

Categoría ocupacional

Asalariados

1,781***

1,100

1,420***

1,405***

No asalariados

1,257

1,054

1,151

1,340***

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Instituto Nacional de Estadística (INE), Encuesta Continua de Hogares de 2012 y 2013.

Nota: Significación estadística: *p<0,1; **p<0,05; *** p<0,01.

En suma, la mayor propensión a caer en el subempleo observada en el conjunto de retornantes recientes ocupados respecto a la población no migrante de iguales características parece responder fundamentalmente a la situación de los retornantes con menos de tres años de residencia en el Uruguay. Por lo tanto, la evidencia sugiere que se trata de una situación transitoria asociada al período de reajuste a las condiciones del mercado de trabajo local señalado por la literatura. En particular, dicho fenómeno respondería al marco conceptual de búsqueda de trabajo después del retorno, planteado por Lindstrom (2013). Según ese modelo, ante la alternativa de seguir desempleado, es una elección lógica para el retornante la aceptación de un puesto de trabajo con baja carga horaria.

2. La condición migratoria y la informalidad en el empleo

La literatura económica ha mostrado que existen diversas aproximaciones posibles a la medición de la informalidad en el empleo (Amarante y Espino, 2007). Una de las más sencillas consiste en analizar la desprotección social de los empleos, en el sentido del aporte a una caja de jubilaciones, mediante una pregunta que se ha incorporado en las encuestas de hogares uruguayas desde 2001. Sobre esa base, se ha encontrado que el empleo informal en el Uruguay está positivamente asociado a los empleos en el sector de la construcción, el servicio doméstico y el trabajo por cuenta propia (especialmente sin local o inversión), así como a una baja antigüedad de las ocupaciones y a un reducido tamaño de las empresas (Benedetti, 2007).

Los resultados de los distintos modelos logísticos estimados para la población nativa ocupada con el objetivo de calcular la propensión a que el empleo principal sea informal desde el punto de vista legal (sin aportes a una caja de jubilaciones) se presentan sintéticamente en el cuadro 4. Esos datos permiten concluir que existe un efecto estadísticamente significativo de signo positivo de la condición de retornado sobre la probabilidad de tener un empleo en condiciones de informalidad legal, si se mantienen constantes diversos factores, asociados a características individuales (sexo, edad, nivel educativo, entre otros) o al empleo (sector de actividad, categoría y grupo).

Cuadro 4

Razones de momios: modelos logísticos de informalidad en el empleo principal, ECH 2012 y 2013

Condición migratoria (referencia: no migrantes)

Retornante reciente,

de cero a dos años

Retornante reciente,

de tres a cinco años

Retornante reciente,

de cero a cinco años

Retornante antiguo

Total de ocupados

1,508***

1,328***

1,413***

1,476***

Sexo

Varones

1,733***

1,385**

1,549***

1,588***

Mujeres

1,215

1,259

1,238*

1,359***

Edad

Menores de 40 años

1,303*

1,300*

1,301**

1,344**

40 años o más

1,876***

1,402**

1,623***

1,459***

Nivel educativo

Menos de bachillerato

completo

1,169

0,960

1,055

1,364***

Bachillerato completo

2,122***

1,678**

1,898***

1,502***

Terciaria completa

2,047**

3,279***

2,669***

1,427**

Categoría ocupacional

Asalariados

1,400**

1,192

1,293**

1,464***

No asalariados

1,723**

1,415*

1,551**

1,381***

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Instituto Nacional de Estadística (INE), Encuesta Continua de Hogares de 2012 y 2013.

Nota: Significación estadística: *p<0,1; **p<0,05; *** p<0,01.

Según el tiempo transcurrido desde la fecha de retorno, no se verifica una relación de forma lineal, como sí ocurre con el acceso a un empleo. Los ocupados retornados recientes con menos de tres años de residencia, y los retornados antiguos, tienen una propensión 1,5 veces mayor que los ocupados no migrantes de que su empleo principal sea informal. En cambio, los que retornaron del exterior en un rango temporal de entre tres y cinco años antes de ser encuestados, son los más propensos a tener un empleo formal. No obstante, la razón de momios de este grupo también muestra un valor superior a uno, lo que indica una relación positiva entre la condición de retornado con tres a cinco años de residencia sin interrupciones en el Uruguay y el estatus de empleo informal.

Cuando se estiman los modelos logísticos para varones y mujeres por separado, la brecha desfavorable a los retornados en materia de acceso a empleos formales se mantiene y se acentúa para los varones y disminuye ligeramente en el caso de las mujeres. Más aún, en este último grupo se observa que a un nivel de confianza del 95% no habría un efecto estadísticamente significativo de la condición de retornado reciente sobre el estatus de empleo informal.

Nuevamente, aparecen diferencias de importancia por edad. Al estimar el modelo logístico para la población ocupada de 40 años o más, la situación desventajosa de los retornados frente a los no migrantes se acentúa. Lo contrario ocurre cuando se ajusta un modelo logístico para los menores de 40 años.

La situación desventajosa para los retornados ocupados en materia de acceso a empleos formales también se acentúa en la población con mayor nivel de instrucción y se atenúa entre quienes tienen menos que el bachillerato completo.

Por último, se aprecia que la brecha desfavorable a los retornados ocupados en materia de informalidad legal tiende a incrementarse en las ocupaciones en que no existe una relación de dependencia (categoría que incluye principalmente a trabajadores por cuenta propia) y a atenuarse en los empleos asalariados (tanto en el sector público como en el privado). La afirmación anterior es válida para todas las categorías de retornados recientes, pero encuentra una excepción en los que tienen más de cinco años de residencia en el Uruguay (antiguos). Entre estos últimos, la mayor desventaja respecto a la población nativa sin experiencia migratoria se observa entre los asalariados. Esa brecha negativa se atenúa en el caso de la población no asalariada. Este resultado podría estar relacionado con el hecho de que, para los retornados antiguos, el empleo independiente es una opción más consolidada, mientras que para muchos retornados recientes suele ser una estrategia temporal que adoptan como último recurso para evitar el desempleo (Mezger y Flahaux, 2013).

F. Conclusiones

El análisis de la relación entre el estatus migratorio internacional y el desempeño en el mercado de trabajo de la población nativa reveló resultados que sugieren un proceso de reinserción laboral dificultoso para los migrantes de retorno. Según la literatura, la situación desventajosa de los retornados frente a los no migrantes puede explicarse por diversos factores comunes a la experiencia migratoria internacional. Entre estos se destacan la falta de conocimiento de las condiciones del mercado laboral local, la pérdida de redes para obtener información sobre los empleos, la interrupción de un vínculo laboral anterior y los obstáculos encontrados para utilizar el capital acumulado. No obstante, el análisis de las diferencias por país de procedencia evidenció que dicha desventaja no es idéntica para todos los retornados. En particular, parecería que el contexto de crisis del que provienen los retornantes que vivieron en España y los Estados Unidos los sitúa en condiciones de reinserción desventajosas, en tanto sus estrategias de retorno han sido menos preparadas.

El análisis multivariado permitió corroborar que los migrantes que regresaron, como máximo, en los cinco años anteriores al censo o encuesta presentan, en general, peores desempeños en el mercado laboral que sus pares sin experiencia migratoria internacional. Son más proclives que los no migrantes a estar desocupados, a encontrarse en una situación de subempleo y a tener empleos en los que no aportan a una caja de jubilación. Dicha desventaja de los retornados recientes frente a los no migrantes está presente en todas las categorías poblacionales asociadas al sexo, edad y nivel educativo para las que se estimaron modelos específicos.

Los resultados también sugieren que el período de ajuste y adaptación al mercado de trabajo y a las nuevas condiciones de vida es prolongado, en la medida que los retornados antiguos son más propensos a encontrarse en una situación desventajosa respecto a la población sin experiencia migratoria.

Otro hallazgo de la investigación consiste en haber determinado que los más educados ven acentuada la desventaja de la condición de retornado respecto a la población sin experiencia migratoria, en lo que se refiere al acceso a empleo y la informalidad de las ocupaciones. Por lo tanto, según la evidencia, son plausibles las hipótesis pesimistas sobre la reinserción laboral del retornante, en las que se enfatiza el desaprovechamiento del capital humano adquirido por la experiencia migratoria, sea por dificultades asociadas al reconocimiento de sus competencias, o por un desajuste entre la oferta y la demanda de trabajo calificado.

El análisis empírico también evidenció que la reinserción laboral es un proceso más complejo cuanto más elevada sea la edad de los individuos económicamente activos, tanto en términos de acceso al empleo como en función de los indicadores de subempleo e informalidad. Lo primero parece respaldar la hipótesis que enfatiza el efecto disruptivo de la migración, puesto que muchas vacantes de empleo se encuentran limitadas a la población joven. Por su parte, la mayor desventaja de los retornantes de edades avanzadas puede adjudicarse a la hipótesis planteada por Lindstrom (2013), quien señala un vínculo entre las dificultades de acceso a empleo y la aceptación de puestos de trabajo de inferior calidad, como una estrategia transitoria que facilita la consecución posterior del empleo al que se aspira.

Por lo que se refiere al sexo, los resultados sugieren que el proceso de reintegración al mercado de trabajo es más dificultoso para los varones, tanto en términos de acceso como de calidad. Dicho patrón puede estar relacionado con la mayor intensidad de retorno de los varones, en comparación con las mujeres, entre los migrantes procedentes de España, sobre todo en edades centrales. En otras palabras, las diferencias en la intensidad de retorno por sexo y edad sugieren que una mayor proporción de varones retornan debido a las dificultades de empleo encontradas en España. Por ese motivo, sus proyectos de reinserción estarían ligeramente más comprometidos que los de las mujeres, que se ven menos afectadas por problemas de empleo en el país ibérico. De todos modos, el análisis anterior debería matizarse en la medida en que la migración suele estar vinculada con decisiones tomadas en el seno de los hogares, tal como sugiere el enfoque de la nueva economía laboral. Dicha afirmación adquiere más valor si se toma en cuenta que el perfil de la emigración uruguaya reciente se encuentra asociado a hogares en los que emigran todos sus miembros (Pellegrino y Koolhaas, 2008). Por otro lado, también es plausible suponer que la mayor propensión femenina a insertarse en empleos relacionados con el cuidado de personas en edades dependientes torna más factible la estrategia de permanecer en el país de emigración y, en particular, en España.

Hay varias preguntas pendientes de respuesta debido a las limitaciones metodológicas señaladas oportunamente y a las características de las fuentes disponibles. En primer lugar, queda pendiente para futuras investigaciones la estimación de modelos econométricos con técnicas empleadas por la literatura económica para controlar los posibles sesgos de selección asociados a las decisiones migratorias y de participación en el mercado de trabajo (Mc Kenzie y Yang, 2010).

En segundo lugar, queda pendiente la tarea de analizar empíricamente en qué medida opera cada mecanismo señalado por la literatura como reproductor de la desventaja de la condición de retornado en el mercado de trabajo. También cabría examinar la incidencia de los diferentes contextos temporales, en tanto los vaivenes económicos en origen y destino pueden modificar las condiciones de los mercados de trabajo en ambos lugares. En ese sentido, los resultados del presente trabajo deben acotarse al contexto en que se realizó, caracterizado por la crisis económica internacional y una interrupción abrupta de muchos proyectos migratorios como consecuencia de dificultades de empleo en los países de inmigración (sobre todo España).

Relacionado con lo anterior, las dificultades de reintegración de los retornados identificadas en este trabajo constituyen un reto a los potenciales impactos positivos del retorno sobre el desarrollo del país de origen, en tanto cabe esperar un efecto positivo mayor cuanto más planificado haya sido el retorno (Cassarino, 2007). Por lo tanto, se hace necesario revisar los instrumentos de política pensados como apoyo a la reinserción de los migrantes de retorno desde la perspectiva de los países de origen, en articulación con los países de destino, incorporando la condición migratoria como una variable más a tener en cuenta en el diseño de políticas activas de empleo. En particular, sería deseable promover una mayor difusión de información sobre el menú de apoyos posibles a los retornados en función de sus distintos perfiles, así como un mayor ajuste entre las expectativas y las posibilidades de acceso al mercado de trabajo, fortaleciendo la interacción entre empleadores potenciales, instituciones públicas y retornantes.

Una de las líneas de investigación en que se debe profundizar, por sus implicancias de política y su impacto sobre el desarrollo del país de origen, es la que se refiere al empleo independiente de los migrantes de retorno. Debido a que dicha categoría se relaciona positivamente con peores condiciones de trabajo (Amarante, Arim y Dean, 2014) y, en particular, con la informalidad en el empleo, sería interesante conocer en qué grado el empleo independiente responde a una estrategia de sobrevivencia para evitar el desempleo y hasta qué punto es resultado de una estrategia planificada que supone la movilización de capital acumulado durante la experiencia migratoria. Dicho análisis es fundamental en el diseño, la implementación y la evaluación de los programas de fomento del emprendimiento, en sintonía con algunas iniciativas implementadas a nivel estatal y privado citadas en el segundo apartado.

Algunas de las preguntas antes planteadas requieren incorporar la perspectiva no solo de los retornantes y los encargados de formular las políticas públicas, sino también de los empleadores privados y la opinión pública, con una estrategia metodológica cuantitativa y cualitativa. La sugerencia de relevar la perspectiva de los empleadores permitiría conocer cuánto y cómo valoran la experiencia migratoria internacional y qué características distintivas poseen los retornantes desde su interpretación con respecto a la población sin experiencia migratoria. Lo anterior también permitiría someter a prueba la hipótesis de que es posible que la experiencia migratoria internacional se valore de forma diferente según el país de procedencia, pues quienes poseen experiencia en los mercados laborales de países desarrollados tal vez hayan adquirido mayor capital humano debido a su experiencia migratoria (Lindstrom, 2013).

Por último, cabe insistir en la importancia de mejorar los sistemas de información. En los censos y encuestas se debería relevar el tiempo de residencia en el exterior de los retornados, pues esa información es sumamente necesaria para contrastar diversas hipótesis relevantes derivadas de los enfoques teóricos sobre la reinserción de los migrantes de retorno. Otro objetivo más ambicioso, además de mejorar los registros estadísticos para el estudio del retorno, es la necesidad de contar con encuestas específicas y fuentes longitudinales que permitan entender mejor la relación entre la condición migratoria y los procesos de (re)inserción en el mercado de trabajo, así como medir el efecto de las políticas tanto en origen como en destino. Estas últimas fuentes de información, combinadas con investigaciones basadas en estrategias cualitativas transversales y longitudinales, permitirían incrementar el conocimiento sobre la migración de retorno, en tanto los retornados constituyen un colectivo muy heterogéneo en términos de atributos sociodemográficos, motivaciones, acumulación de capital humano y físico durante su experiencia migratoria, planificación del retorno y capacidad de movilización de activos para el diseño de estrategias de reinserción. En suma, si se combinan las estrategias de investigación antes citadas, será posible lograr una mejor comprensión de los migrantes de retorno como sujetos que interactúan en contextos de recepción específicos, con experiencias vitales heterogéneas, que diseñan y modifican sus estrategias de reinserción de acuerdo a las circunstancias cambiantes (Rivera, 2013).

Bibliografía

Aguiar, C., A. Longhi y E. Méndez (1990), “Reinserción laboral de los migrantes de retorno al Uruguay”, La migración de retorno, Montevideo, Centro Interdisciplinario de Estudios sobre el Desarrollo (CIEDUR).

Amarante, V., R. Arim y A. Dean (2014), “The effects of being out of the labor market on subsequent wages: evidence for Uruguay”, Journal of Labour Research, vol. 35, Nº1, marzo.

Amarante, V. y Espino, A. (2007), “Informalidad y protección social en Uruguay. Elementos para una discusión conceptual y metodológica”, Documento de Trabajo, Nº 01/07, Montevideo, Instituto de Economía del Uruguay (IECON).

Arif, G.M. (1998), “Reintegration of Pakistani return migrants from the Middle East in the domestic labour market”, The Pakistan Development Review, vol. 37, Nº 2.

Athukorala, P. (1990), “International contract migration and the reintegration of return migrants: the experience of Sri Lanka”, International Migration Review, vol. 24, Nº 2.

Benedetti, E. (2007), “Empleo Informal en el Uruguay”, Informe Temático ENHA 2006, Montevideo, Instituto Nacional de Estadística (INE).

Cassarino, J.P. (2014), “A case for return preparedness”, Global and Asian Perspectives on International Migration, G. Battistella (ed.), Global Migration Issues, vol. 4, Springer.

____(2007), “Entender los vínculos entre migración de retorno y desarrollo”, documento de trabajo presentado en el Quinto Seminario sobre Inmigración y Europa, “La dimensión exterior de las políticas de inmigración en la Unión Europea”, Centro de Estudios y Documentación Internacionales de Barcelona (CIDOB), Barcelona, 13-14 de diciembre.

____(2004), “Theorising return migration: the conceptual approach to return migrants revisited”, International Journal on Multicultural Societies, vol. 6, Nº 2, París, Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO).

Co, C.Y, I. Gang y M. Yun (2000), “Returns to returning”, Journal of Population Economics, vol.13.

Cobo, S. (2008), “Cómo entender la movilidad ocupacional de los migrantes de retorno? Una propuesta de marco explicativo para el caso mexicano?”, Estudios Demográficos y Urbanos, vol. 23, Nº 1, El Colegio de México, enero-abril.

Da Vanzo, J. (1983), “Repeat migration in the United States: Who moves back and who moves on?”, Review of Economics and Statistics, vol. 65.

De Coulon, A. y M. Piracha (2005), “Self-selection and the performance of return migrants: the source country perspective”, Journal of Population Economics, vol.18.

Diconca, B., L. de Souza y Z. Crosa (2012), Caracterización de las nuevas corrientes migratorias en Uruguay. Inmigrantes retornados: acceso a derechos económicos, sociales y culturales, Montevideo, Ministerio de Desarrollo Social/Organización Internacional para las Migraciones (OIM).

Duval, D. (2004), “Linking return visits and return migration among Commonwealth Eastern Caribbean migrants in Toronto”, Global Networks, vol. 4, Nº 1.

García, B. y E. Pacheco (2011), “La participación económica en el censo de población y vivienda de 2010”, Coyuntura Demográfica, Nº 1.

Glejberman, D. (2007), Análisis de la antigüedad en el empleo, Montevideo, Instituto Nacional de Estadística (INE).

Gmelch, G. (1980), “Return migration”, Annual Review of Anthropology, vol. 9.

González-Ferrer, A. (2013), “Retorno y reintegración de los migrantes latinoamericanos en Europa”, Propuestas para vincular las políticas de migración y empleo, Madrid, Fundación Internacional y para Iberoamérica de Administración y Políticas Públicas (FIIAP).

Iilahi, N. (1999), “Return migration and occupational change”, Review of Development Economics, vol. 3, Nº 2.

INE (Instituto Nacional de Estadística del Uruguay) (2012), Resultados del Censo de Población 2011: población, crecimiento y estructura por sexo y edad, Montevideo.

Kilic, T. y otros (2008), “Investing back home: return migration and business ownership in Albania”, Policy Research Working Paper, Nº 4366, Banco Mundial.

Koolhaas, M. (2015), “Migración internacional de retorno en Uruguay: magnitud, selectividad y reinserción laboral en tiempos de crisis económica internacional”, tesis de Maestría en Demografía y Estudios de Población, Montevideo, Programa de Población, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República.

____(2012), “Migración de retorno en Uruguay: magnitud, perfil demográfico e inserción laboral (1996-2011)”, documento presentado en el Quinto Congreso Latinoamericano de Población, Montevideo, 23 al 26 de octubre.

Koolhaas, M. y M. Nathan (2013), Inmigrantes internacionales y retornados en Uruguay. Magnitud y características, Montevideo, Instituto Nacional de Estadística (INE)/ Organización Internacional para las Migraciones (OIM)/Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA).

Kuschminder, K. (2013), “Female return migration and reintegration strategies in Ethiopia”, tesis para optar al grado de doctor, Universidad de Maastricht.

Lindstrom, D. (2013), “The occupational mobility of return migrants: lessons from North America”, The Demography of Europe, G. Neyer, H. Kulu y N. Bernardi (eds.), Max Planck Institute for Demographic Research/Springer.

____(1996), “Economic opportunity in Mexico and return migration from the United States”, Demography, vol. 33, Nº 3.

Mc Kenzie, D. y D. Yang (2010), “Experimental approaches in migration studies”, Policy Research Working Paper, Nº 5395, Washington, D.C., Banco Mundial.

Mezger, C.L. y M.L. Flahaux (2013), “Returning to Dakar: a mixed methods analysis of the role of migration experience for occupational status”, World Development, vol. 45.

Muschkin, C.G. (1993), “Consequences of return migrant status for employment in Puerto Rico”, International Migration Review, vol. 27, Nº 1.

Nieto, C. (2011), “Motivaciones para la migración de retorno. ¿Qué implicaciones para el desarrollo?», documento presentado en el Cuarto Congreso de la Red Internacional de Migración y Desarrollo, Quito, 18 al 20 de mayo.

Notaro, Jorge (2005), “La calidad del empleo en el Uruguay, 1984-2003”, Documento de Trabajo, Nº 01/05, Montevideo, Instituto de Economía del Uruguay (IECON).

Pellegrino, A. y M. Koolhaas (2008), “Migración internacional: los hogares de los emigrantes recientes”, Demografía de una sociedad en transición: la población uruguaya a inicios del siglo XX, C. Varela (coord.), Montevideo, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República/Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA)/Ed. Trilce.

Petras, E. y M. Kousis (1988), “Returning migrant characteristics and labor market demand in Greece”, International Migration Review, vol. 22, Nº 4.

Piracha, M. y F. Vadean (2009), “Return migration and occupational choice”, Studies in Economics, Nº 0905, Departamento de Economía, Universidad de Kent.

Prieto, V. y M. Koolhaas (2014), “Retorno reciente y empleo. Los casos de Ecuador, México y Uruguay”, Población y trabajo en América Latina: abordajes teórico-metodológicos y tendencias empíricas recientes, L. Gandini y M. Padrón (eds.), Asociación Latinoamericana de Población (ALAP).

Rivera Sánchez, L. (2013), “Migración de retorno y experiencias de reinserción en la zona metropolitana de la Ciudad de México”, REMHU - Revista Interdisciplinar da Mobilidade Humana, Brasilia, año XXI, Nº 41.

Stark, O. (1991), The Migration of Labour, Cambridge, Basil Blackwell.

Tacla, O. (2006), “La omisión censal en América Latina, 1950-2000”, serie Población y Desarrollo, N° 65 (LC/L. 2475-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL).

Whaba, J. (2015), “Who benefits from return migration to developing countries?”, IZA World of Labour, vol. 123, febrero.

Whaba, J. y Y. Zenou, (2012), “Out of sight, out of mind: migration, entrepreneurship, and social capital”, Regional Science and Urban Economics, vol. 42, Nº 5.

Anexo A1

Especificación de los modelos multivariados

Los tres modelos generales especificados incluyen controles por sexo, edad, nivel educativo y lugar de residencia. Los modelos cuyo universo es la población ocupada también incluyen controles asociados al grupo de ocupación, sector de actividad y categoría ocupacional. En particular, al tratarse de una encuesta, solo se incluyeron las categorías más relevantes por su importancia numérica o por haberse detectado una sobrerrepresentación de dicha categoría entre los retornados. El modelo 1 incluye los predictores que la literatura ha indicado como relevantes a la hora de explicar el nivel de empleo y de desempleo de una población. La diferencia entre dichos modelos respecto a los predictores utilizados por Prieto y Koolhaas (2014) para el estudio de los determinantes del acceso al empleo en México, el Ecuador y el Uruguay se refiere al detalle de la condición migratoria que, en este caso, permite desagregar año a año el tiempo transcurrido desde la fecha de retorno para los retornantes recientes (véase el cuadro A1.1).

Cuadro A1.1

Especificación de los modelos multivariados

Variables independientes

Categorías o descripción

M1

M2

M3

Condición migratoria

1 = no migrante (categoría de referencia)

X

2 = retornado, vive en el Uruguay desde hace menos de un año

3 = retornado, vive en el Uruguay desde hace un año

4 = retornado, vive en el Uruguay desde hace dos años

5 = retornado, vive en el Uruguay desde hace tres años

6 = retornado, vive en el Uruguay desde hace cuatro o cinco años

7 = retornado, vive en el Uruguay desde hace más de cinco años

Condición migratoria resumida

1 = no migrante (categoría de referencia)

X

X

2 = retornado, vive en el Uruguay desde hace menos de tres años

3 = retornado, vive en el Uruguay desde hace tres, cuatro

o cinco años

4 = retornado, vive en el Uruguay desde hace más de cinco años

Mujer

1 = mujer, 0 = varón

X

X

X

Edad

Edad, en años cumplidos hasta la fecha del censo o encuesta

X

X

X

Edad al cuadrado

Edad, expresada en forma cuadrática

X

X

Montevideo

1 = reside en Montevideo, 0 = resto del país

X

X

X

Unido

1 = tiene cónyuge o pareja en el hogar, 0 = otro estado

X

Máximo nivel educativo alcanzado

1 = menos de ciclo básico completo (referencia)

X

X

X

2 = ciclo básico completo

3 = bachillerato completo

4 = terciaria completa

Hogar con menores

de 6 años

1 = el hogar tiene un menor de seis años, 0 = otro estado

X

X

Hogar con mayores de

70 años

1 = el hogar tiene un adulto de 70 años o más, 0 = otro estado

X

X

ECH de 2012

1 = ECH de 2012, 0 = ECH de 2013

X

X

Ocupaciones calificadas

1 = en empleo principal trabaja como directivo, profesional o técnico,

0 = otro estado

X

X

Vendedores

1 = en empleo principal trabaja como vendedor, 0 = otro estado

X

X

Operarios

1 = empleo principal trabaja como operario, 0 = otro estado

X

X

Oficinistas

1 = en empleo principal trabaja como oficinista, 0 = otro estado

X

X

Vendedores

1 = en empleo principal trabaja como vendedor, 0 = otro estado

X

X

Construcción

1 = el sector de empleo principal es la construcción,

0 = otro estado

X

X

Comercio

1 = el sector de empleo principal es el comercio, 0 = otro estado

X

X

Transporte

1 = el sector de empleo principal es el transporte, 0 = otro estado

X

X

Industria manufacturera

1 = el sector de empleo principal es la industria manufacturera,

0 = otro estado

X

X

Asalariado privado

1 = categoría del empleo principal es asalariado privado,

0 = otro estado

X

X

Cuentapropista

1 = categoría del empleo principal es trabajador por cuenta propia,

0 = otro estado

X

X

Fuente: Elaboración propia.

Nota: La X indica que la variable fue incluida en el modelo.

[1] Este artículo presenta resultados de una tesis de Maestría en Demografía y Estudios de Población defendida por el autor en la Universidad de la República en agosto de 2015.

[2] Doctorando en Ciencias Sociales, Magíster en Demografía y Licenciado en Ciencia Política por la Universidad de la República (Uruguay). Docente e investigador del Programa de Población de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República. Correo electrónico: martin.koolhaas@cienciasociales.edu.uy.

[3] El número de retornados recientes se estima en aproximadamente 30.000 personas, lo que sugiere que, como mínimo, han retornado 6.000 personas por año desde el inicio de la crisis internacional (se trata de datos generales, sin considerar defunciones ni reemigraciones de retornados). En relación con la población residente, la cantidad de retornados recientes identificada por la Encuesta Continua de Hogares (ECH) de 2012 alcanza el máximo histórico del 1,01%, cuando en la ECH anterior ese porcentaje era del 0,85%. En la edición más reciente de la ECH (2014), el porcentaje es del 0,88% (Koolhaas, 2015).

[4] A partir de las sucesivas ediciones recientes de la ECH se deduce que, en promedio, durante los últimos años han retornado anualmente al Uruguay desde España entre 2.000 y 3.000 personas. Las estadísticas de flujo extraídas de la Estadística de Variaciones Residenciales (EVR) de España muestran estimaciones similares: el número medio de uruguayos dados de baja en el Padrón Municipal Continuo de España gira en torno a los 3.000 o 4.000 al año, cifra que debe corregirse a la baja debido a las reemigraciones a terceros países, estimadas por la estadística de migraciones española en alrededor de dos de cada diez emigrados uruguayos (Koolhaas, 2015).

[5] En cambio, dicho patrón por sexo se revierte en las edades cercanas al retiro laboral, cuando precisamente no se observan diferencias significativas en la propensión de salida del país ibérico entre los años previos y los posteriores al comienzo de la crisis (Koolhaas, 2015). El análisis de los datos censales presentado en trabajos recientes (Koolhaas y Nathan, 2013; Prieto y Koolhaas, 2014) mostró que los retornados tienen un nivel educativo medio superior a la media de la población no migrante, de forma coherente con el perfil de los emigrados. La comparación de los perfiles educativos por país de destino o procedencia entre emigrados y retornados sugiere que hay selectividad negativa de los retornados desde el Brasil y los Estados Unidos, y positiva de los que regresan desde la Argentina (Koolhaas, 2015).

[6] Un factor que podría atenuar dicho efecto, de índole estructural, es que la experiencia migratoria internacional y, en particular, el capital humano adquirido como consecuencia de ella, podrían resultar más valorados en el mercado de trabajo del país de origen cuanto más desarrollado sea el país de procedencia (Lindstrom, 2013).

[7] Ello iría en la misma sintonía que las concepciones pesimistas que tienen autores como Mezger y Flahaux (2013) acerca de la opción de los retornados por el trabajo independiente. En la misma dirección, en el marco de la conceptualización del proceso de búsqueda de trabajo del retornante, Lindstrom (2013) ha subrayado que, desde la perspectiva del migrante, es más fácil que este encuentre un empleo de calidad cuando está ocupado que cuando está desempleado. Por ello, los retornados estarían propensos a aceptar la primera oferta de empleo que encuentren, siempre y cuando supere su salario de reserva.

[8] El número de hogares con al menos un migrante de retorno captado por el operativo censal es de 44.662 (un 3,9% del total de los hogares censados), mientras que el número de personas identificadas como retornadas es de

59.327 (un 1,9% de la población censada). De estas, 24.355 retornaron en el quinquenio previo a la fecha censal y 34.972 lo hicieron antes de 2006.

[9] En un total de 248.387 observaciones que conforman la base de las ediciones de 2012 y 2013 de la ECH, el número de hogares que tienen al menos un migrante de retorno estimado por la ECH es, en promedio, de 58.026 (un 5% del total de hogares), mientras que el número medio anual de personas identificadas como retornadas es de 80.810 (un 2,4% de la población residente). De estas, 30.730 retornaron en el quinquenio previo a la fecha de las encuestas y 50.080 lo hicieron más de cinco años antes del levantamiento de la ECH.

[10] Los niveles de cobertura estimados de los censos de población realizados en el Uruguay han sido relativamente bajos en comparación con el contexto latinoamericano, en todos los casos inferiores al 5% de omisión respecto a la población estimada o censada (Tacla, 2006). El Censo de Población de 2011, si bien presenta un nivel de cobertura levemente inferior a los anteriores, registra un nivel de omisión aceptable, estimado en el 4,1% de la población censada (INE, 2012).

[11] Esta fuente tiene las limitaciones propias de las encuestas. Por una parte, dado que el fenómeno migratorio se concentra en algunos ámbitos territoriales y grupos de población, se generan problemas de representatividad estadística al analizar la migración sobre la base de esta fuente. Por otra, se realiza a partir de un marco muestral que va perdiendo precisión con el paso del tiempo, sobre todo en términos de distribución territorial de la población, un aspecto altamente sensible para el estudio de la dinámica migratoria.

[12] Los datos presentados por Prieto y Koolhaas (2014) muestran que el Uruguay es el país de América Latina que tiene el menor porcentaje de empleo informal no agrícola (35,5%).

[13] La tasa de desempleo de la población residente en hogares particulares que tiene entre 15 y 64 años de edad según el censo es del 6,4%. Sin embargo, de acuerdo a la ECH del trimestre correspondiente a la fecha de referencia del censo (septiembre a noviembre de 2011), es del 5,9%. Las tasas de actividad arrojan valores del 74,4% para el censo y del 75,4% para la ECH. Por último, la tasa de empleo calculada a partir del censo es del 69,6% y la estimada a partir de la ECH es del 70,3% (Prieto y Koolhaas, 2014, pág. 339).

[14] Cuando se produce la rara circunstancia de que el retornado reciente se identifica únicamente por la pregunta sobre el lugar de residencia cinco años antes y se desconoce la duración de su residencia en el Uruguay, se considera que ha regresado hace cinco años.

[15] Las mujeres, las personas de menor educación, los más jóvenes, los que residen en Montevideo, las personas que no están en pareja y los que conviven con personas en edades dependientes son más propensos a estar desocupados y, en términos generales, también son más proclives a tener empleos de peor calidad (salarios más bajos, sin aportes a seguridad social y en condición de subempleo).

[16] Vale la pena ilustrar el punto anterior con el testimonio del exencargado de la Unidad de Retorno del Ministerio de Trabajo y Seguridad Social (MTSS): “La gente que pasa por acá es otro problema. La gente que pasa por acá tiene más de 45 años, lo cual también cuesta que se entienda que el uruguayo de 45 años si salió del mercado laboral, volver al mismo es difícil. O sea, nosotros, obviamente uno lo dice, tenemos el desempleo más bajo de que hay registro, que estamos mucho mejor que antes…Eso es cierto. Pero también es cierto que si yo hoy con 52 años saliera del mercado laboral para ingresar al mismo me va llevar mucho más tiempo que un joven, en caso de que logre insertarme. Y bueno, eso es una realidad que estamos viendo con los compatriotas que regresan, que son casi todos mayores de 45 años” (Diconca, de Souza y Crosa, 2012, págs. 103 y 104).

[17] Hay varios testimonios recogidos por el estudio cualitativo de Diconca y otros (2012) que atestiguan dicha afirmación, particularmente sobre la revalidación de títulos terciarios. “En la enseñanza terciaria las complicaciones radican (…) en los tiempos que insumen las reválidas profesionales (…), los que muchas veces son imposibles de controlar por tratarse de instancias inevitables. Por un lado, el pasaje de la documentación por los distintos engranajes de los sistemas educativos y de legalización estatales de procedencia hasta su aprobación final (…), y por otro lado (…) existen algunas discordancias que no son atribuibles al sistema educativo nacional, sino que muchas veces se hace imposible la equiparación de estudios, saberes o competencias entre los estados regionales o internacionales. Esto seguramente se facilita cuando existen convenios de reciprocidad” (Diconca, de Souza y Crosa, 2012, págs. 112 y 113).

Poblamiento y despoblamiento: dos caras de la desigualdad sociodemográfica en el estado de México

Juan Gabino González Becerril[1]

Bernardino Jaciel Montoya Arce

Eduardo Andrés Sandoval Forero

Recibido: 31/05/2016

Aceptado: 21/09/2016

Resumen

El objetivo de este trabajo es indagar acerca del peso de los determinantes del poblamiento y el despoblamiento en el estado de México entre 2000 y 2010. Se argumenta que las variables de crecimiento natural y social contribuyen en mayor medida al poblamiento, mientras que las variables socioeconómicas inciden en mayor medida sobre el despoblamiento municipal. Para demostrarlo se utiliza el modelo de correspondencias múltiples, que permite expresar gráficamente el peso de cada determinante en el poblamiento y el despoblamiento municipal.

Palabras clave: poblamiento, despoblamiento, sistema demográfico, correspondencias, fecundidad, mortalidad, migración, contexto socioeconómico.

Abstract

The research aim was to explore the weight of determinants of settlement and desettlement in the State of Mexico between 2000 and 2010. It is argued that natural and social growth variables contribute more to settlement, while socioeconomic variables have a greater impact on municipal desettlement. This is demonstrated by means of a multiple correspondence analysis, which facilitates a graphic expression of each determinant’s weight in urban settlement and desettlement.

Keywords: settlement, desettlement, demographics, correlations, fertility, mortality, migration, socio-economic framework.

Résumé

Cet article vise à étudier la pondération des déterminantes du peuplement et du dépeuplement dans l’État de Mexico entre 2000 et 2010. L’auteur postule que les variables de croissance naturelle et sociale contribuent grandement au peuplement, alors que les variables socio-économiques ont une plus forte incidence sur le dépeuplement à l’échelle municipale. Pour en faire la démonstration, le modèle de correspondances multiples a été appliqué afin d’exprimer de façon graphique la pondération de chaque déterminant du peuplement et du dépeuplement.

Mots clés: peuplement, dépeuplement, systèmes démographiques, correspondances, fécondité, mortalité, migration, contexte socio-économique.

Introducción

El estado de México enfrenta hoy grandes transformaciones a nivel social, económico y demográfico. Estos cambios se producen en el contexto de acontecimientos nacionales e internacionales que, en algunos casos, han sido positivos, mientras que en otros plantean grandes retos que se deben atender con respecto a la dicotomía poblamiento-despoblamiento. El desafío de la población incluye aspectos relacionados con su volumen, estructura, dinámica y distribución geográfica en el territorio nacional y estatal (Ordorica Mellado, 2014).

Muy poco se ha investigado en México acerca de las dimensiones multifactoriales de los procesos de poblamiento y despoblamiento, que involucran la fecundidad, la mortalidad, la migración, el contexto socioeconómico y el desarrollo de los municipios y las regiones como principales factores intervinientes.

En este texto se entiende por poblamiento el proceso de asentamiento de un grupo humano en un espacio determinado. En cambio, despoblamiento es la disminución de la población que habita en un lugar y ocurre cuando las salidas de población por mortalidad o emigración superan las entradas por nacimientos o inmigración (Mojarro y Benítez, 2010, pág. 188).

En ese sentido, el objetivo de este trabajo es indagar qué determinantes tienen mayor peso en el poblamiento y el despoblamiento en el estado de México, argumentando que las variables de crecimiento natural y social contribuyen en mayor medida al poblamiento, mientras que las variables socioeconómicas inciden en mayor medida en el despoblamiento. Para demostrarlo se utiliza el modelo de correspondencias múltiples, que expresa gráficamente el peso de cada determinante en el poblamiento y el despoblamiento municipal.

El contenido de la investigación se divide en cinco secciones, además de esta introducción. En la primera se hace un breve resumen de la literatura sobre el tema del poblamiento y el despoblamiento y en la segunda se describe sintéticamente el sistema demográfico en el estado de México. En la tercera, cuarta y quinta secciones se presentan, respectivamente, la metodología de análisis de correspondencias múltiples (ACM), el análisis de los resultados sobre poblamiento y despoblamiento y una breve conclusión.

A. Poblamiento y despoblamiento: breve resumen de la literatura

Los términos poblamiento y despoblamiento han sido utilizados principalmente por demógrafos y economistas, algunos de los cuales se citan en este texto. Por ejemplo, Cabrera (2007, pág. 240), el reconocido demógrafo mexicano, sostiene que entre los años 0 y 1000 de la era cristiana, Asia se despobló al perder 18 millones de personas. También se analizó el tema desde la teoría burguesa, según la cual el comportamiento de la población está determinado por las leyes sociales. Para demostrarlo se recurrió a la teoría de Darwin, que destaca la lucha por la existencia pero deja de lado la rica multiplicidad del desarrollo histórico, conforme las ideas de Engels y Marx.

Para autores como Gini, Notenstein, Landis, Carr-Saunders y Titmuss, citados por Smulevich (1971), las causas del poblamiento y el despoblamiento son múltiples y se refieren a las cuestiones biológica (natalidad y mortalidad), social (inmigración y emigración) y económica (el bienestar, la cultura y el nivel de vida). Livi-Bacci (2007, pág. 10) concuerda con esa posición, pues aunque no habla abiertamente de despoblamiento, sostiene que si bien una población tiende a perpetuarse y a permanecer en el tiempo, esto no significa que sea eterna. Las poblaciones se forman y se extinguen (despoblamiento), esencialmente por migraciones asociadas con adecuadas capacidades reproductivas.

Para entender el poblamiento y el despoblamiento, el demógrafo francés Raymond Gessain (citado por Smulevich 1971, pág. 111) se centra en la migración. Por ejemplo, señala que la inmigración de los bereberes hacia Francia es un factor que incidió en el despoblamiento. Su argumento se basa en lo siguiente: “Llamamos extranjeros hacia nuestra tierra porque no encontramos medios para tener por nosotros mismos suficientes hijos…Esta inmigración masiva es un recurso extremo, pero necesario porque, desgraciadamente, no subsiste ni la más mínima duda que ningún otro medio actual puede renovar nuestro equilibrio demográfico”.

Hay quienes sostienen que el despoblamiento hace alusión a la imagen del “desierto rural” y es el reverso del “apocalipsis urbano” (poblamiento). Es decir, se refieren al despoblamiento del campo como otro riesgo propio de las etapas iniciales e intermedias de la transición urbana. Sin embargo, la concomitancia de esta transición y la demográfica genera una situación en la que la población rural continúa expandiéndose como resultado de un crecimiento vegetativo más intenso que el de las zonas urbanas (CEPAL, 2002).

Para respaldar ese argumento, algunos investigadores explican que el despoblamiento se debe a la combinación de dos factores. Por una parte, el incremento significativo de la emigración internacional en el quinquenio 2000-2005 (que afecta principalmente a los municipios rurales de la región migratoria tradicional y no a las grandes ciudades) y, por otra, el descenso, aunque en menor proporción, del crecimiento natural de la población (Canales, 2009, pág. 37). En esta misma vertiente, Moctezuma sostiene que el despoblamiento es consecuencia del fenómeno migratorio a los Estados Unidos y que el estado de Zacatecas pierde 80 personas por día (que equivalen a 29.000 por año) y tiene despoblamiento absoluto en 42 de sus municipios, esto es, el 72,41% de su territorio (Moctezuma, 2013).

En el marco de la demografía de la desigualdad, se sostiene que en la diferenciación sociodemográfica es posible identificar el despoblamiento y se implica que la población está en condiciones de vulnerabilidad. El despoblamiento es una situación en que se combina una estructura de riesgos con la capacidad de respuesta y las habilidades adaptativas de los sujetos. En este sentido, las categorías de poblamiento-despoblamiento presentan una diferenciación en sus determinantes (fecundidad, mortalidad, migración, edad, sexo, etnia, entre otros) y dan cuenta de los riesgos y la adaptación de los sujetos de manera diferenciada. El poblamiento-despoblamiento tiene diferencias en sus gradientes de vulnerabilidad y se adapta a cambiantes escenarios posibles, que se pueden ver expresados en grupos demográficos vulnerables, como los niños, las mujeres, los ancianos, los indígenas, los migrantes y las jefas de hogar, entre otros (Canales, 2003). El poblamiento-despoblamiento debe entenderse a partir de los sucesos económicos recientes y la política social.

Con respecto a la diferenciación en el poblamiento-despoblamiento, Welti (1997) sostiene que la natalidad y la inmigración son procesos de entrada que inciden en el poblamiento, mientras que la mortalidad y la emigración son procesos de salida que tienden a reducir la cantidad de personas y con ello se produce el despoblamiento. Estos determinantes tienen consecuencias socioeconómicas, que también son determinantes del poblamiento y el despoblamiento y expresan la desigualdad y la polarización social de la población. Todos ellos deben ser objeto de la política social o política pública, pues en la actualidad se están abandonando las políticas de población en el país (Welti, 2012).

El poblamiento y el despoblamiento no ocurren de manera aislada, sino que acontecen en un contexto estructural e histórico determinado, en el que se expresan las desigualdades sociales y la polarización. Este es el contexto de la globalización y la localización, que impulsa la diferenciación social de la población (Canales, 2003).

En síntesis, el poblamiento y el despoblamiento son multifactoriales porque involucran aspectos como la fecundidad, la mortalidad, la migración, el contexto socioeconómico o nivel de desarrollo, el nivel cultural y la política ambiental y social. Por ese motivo su regulación debe ser objeto de las políticas y leyes de población en México.

B. El sistema demográfico del estado de México

El estado de México se sitúa en la parte central de los Estados Unidos Mexicanos y es una de las zonas más altas de la llamada altiplanicie mexicana. Tiene una superficie de 22.499,95 km^2 y, de acuerdo con la Encuesta Intercensal 2015 del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), contaba con 16.187.608 habitantes en 2015. Esto lo convierte en la entidad más poblada del país. El estado limita al norte con los estados de Querétaro e Hidalgo, al sur con Morelos y Guerrero, al oeste con Michoacán, al este con Tlaxcala y Puebla, y rodea en forma de corona a la Ciudad de México (antes Distrito Federal, véase el mapa 1).

La importancia del estudio del sistema demográfico del estado de México mediante el enfoque de la demografía de la desigualdad radica en que la entidad vive dos procesos simultáneos: el poblamiento y el despoblamiento. La configuración de la población mexiquense está determinada por el grado de desarrollo desigual de sus municipios y a la vez influenciada por la cercanía con la Ciudad de México. Sin embargo, este ejercicio para entender el poblamiento y el despoblamiento de la entidad se basa en los datos disponibles, tomando en cuenta la tasa de crecimiento natural, la tasa de crecimiento social y algunas que expresan las consecuencias socioeconómicas. Más que una definición en términos de tasas estáticas, conforme el trabajo sobre el tema en los últimos años en el país y en América Latina, esta construcción dicotómica requiere una explicación causal (que se la considere como un proceso) (Canales, 1999).

Mapa 1

Ubicación geográfica del estado de México

Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), “Censo General de Población y Vivienda 2010”, Aguascalientes, 2010.

Nota: Los límites y los nombres que figuran en este mapa no implican su apoyo o aceptación oficial por las Naciones Unidas.

Este estudio se justifica porque el estado de México es la entidad más poblada del país. En 2010 tenía 15.175.862 habitantes. Ese mismo año se registraron: 305.522 nacimientos (nuevos individuos que poblaron la entidad), 73.873 defunciones (representan salidas, es decir despoblamiento), 583.607 inmigrantes recientes (representan entradas, llegaron a poblar la entidad) y 332.627 emigrantes anuales (cambiaron su lugar de residencia hacia alguna entidad federativa del país y entran en la categoría de variable que incide en el despoblamiento).

La evolución de la población del estado de México en los últimos años presenta las siguientes características: de 9.815.795 habitantes en 1990 ascendió a 13.096.686 en 2000, cifra que supone un aumento de más de 3 millones de personas. En 2010, había más de 15 millones de habitantes (2,1 millones de habitantes más que en 2000, cifra muy cercana a la población de Guatemala, estimada en 15.468.203 habitantes en 2013). Prácticamente, se registró un crecimiento demográfico absoluto de 5,3 millones de personas en 20 años (equivalente a la población estimada de Singapur en 2013), a una tasa del 1,19% y el 1,73%, en 1990-2000 y 2000-2010, respectivamente. Esas tasas de crecimiento son cinco veces menores con respecto a la de 1970, cuando se estimaba en el 7%. La disminución de la tasa significa despoblamiento, porque dejaron de nacer niños gracias a la política de población implementada desde 1974, que justamente tenía el objetivo de reducir la población a través de la fecundidad (CIEPS/CIEAP, 2015).

De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2015), la entidad mexiquense tenía 16.187.608 habitantes a mediados de 2015 y tendría 18.075.065 en 2020 y 20.167.433 en 2030. La magnitud de la población vista de manera general indicaría un poblamiento sin precedentes porque en 2030 el estado de México tendría una población cercana a la de todo el país en 1940 (19,6 millones de personas) (CONAPO, 2010).

Además de ser la entidad más poblada del país, es un lugar de grandes desigualdades demográficas, económicas y sociales. En algunos de los 125 municipios que la componen se vive la plena transición demográfica, mientras que en otros está iniciando. También tiene municipios en los que empieza la transición epidemiológica y otros donde terminó hace dos décadas. Según el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL, 2015), en el estado de México residen alrededor de 8,3 millones de personas con alguna situación de pobreza, cifra que equivale a la población de la Ciudad de México. El estado ocupa el cuarto lugar nacional con respecto a la migración internacional y la recepción de remesas monetarias desde el exterior (González Becerril, 2012) y posee una cantidad importante de municipios con altos índices de especialización económica de los sectores primario, secundario y terciario. Asimismo, incluye otros municipios con altos porcentajes de viviendas deshabitadas y numerosas expresiones de la desigualdad del desarrollo social, como el envejecimiento demográfico. Esto permite afirmar que el estado de México es una entidad de grandes contrastes económicos y demográficos y polarización social (CIEPS/CIEAP, 2015).

Visto que a partir de las cifras agregadas no se alcanza a percibir la diferencia entre el poblamiento y el despoblamiento, es necesario desagregarlas a nivel municipal con sus respectivos determinantes. Esto se podrá verificar en el modelo de correspondencias múltiples.

C. Metodología: análisis de correspondencias múltiples

El análisis de correspondencias múltiples (ACM) es una técnica estadística que se utiliza para estudiar la relación entre variables categóricas que se exponen en una tabla de contingencia (Greenacre, 1993; Pérez, 2005; Gaxiola Robles Linares, 2008; CIEPS/CIEAP, 2015). Este método ayuda a explorar los datos y permite conocer los principales vínculos que se generan a partir de dicha tabla. Según Greenacre (1993) la principal meta del análisis de correspondencias es transformar una tabla de información numérica en una de visualización gráfica. En el presente trabajo, el ACM sirve para profundizar la caracterización del proceso de poblamiento y despoblamiento del estado de México y observar vínculos con los determinantes demográficos y socioeconómicos. En la aplicación del ACM se usaron las siguientes herramientas básicas de esta técnica estadística: perfiles, masa, distancia, inercia y dimensiones.

El ACM puede tener tantas dimensiones como n-1 categorías tenga la variable con mayor categoría (Mancini, 2003). En esta investigación, las variables con mayor número de categorías son el índice de marginación, el índice de intensidad migratoria y la tasa de crecimiento social, que cuentan con cinco categorías, por lo que se pueden tener hasta cuatro dimensiones en este estudio. Para proceder a correr el modelo se tuvieron que transformar las variables numéricas en categóricas o cualitativas, tal como se expone en el cuadro 1.

Cuadro 1

Proceso de codificación por correspondencia

Despoblamiento-poblamiento (1, 2): 1 significa despoblamiento y 2 poblamiento

Determinantes del despoblamiento-poblamiento

Indicador a nivel municipal

Categorías

Tasa de crecimiento social (CSRA)

5 a 12 Alta atracción

1 a 4 Atracción media

0,0 a 0,9 Equilibrio

-0,1 a -1,9 Expulsión

-2 a -8 Fuerte expulsión

Transición demográfica

(tasa de crecimiento natural) (Trans)

Tasa de crecimiento del crecimiento natural

2000-2010

-5 a 1 Transición avanzada

1,01 a 2 Plena transición

2,01 a 2,5 Transición moderada

2,6 a 9 Transición incipiente

Niveles de pobreza extrema (pobre)

0 a 7 Bajo

7,01 a 10 Medio

10,01 a 17 Alto

17,01 a 40 Muy alto

Viviendas deshabitadas (vivdes)

0 a 7 Muy bajo

7,01 a 10 Bajo

10,01 a 14 Alto

14,01 a 50 Muy alto

Índice de especialización económica

del sector primario (IESP1)

0,0 a 0,9 No especializado o considerado no básico

1 Especializado o concentrado

1,01 a 14 Diversificación económica

Índice de especialización económica

del sector secundario (IESS1)

0,0 a 0,9 No especializado o considerado no básico

1 Especializado o concentrado

1,01 a 14 Diversificación económica

Índice de especialización económica

del sector terciario (IEST)

0,0 a 0,9 No especializado o considerado no básico

1 Especializado o concentrado

1,01 a 14 Diversificación económica

Índice de marginación (IMARG2)

0,9723 a 1,0190 Muy alto

0,5090 a 0,9135 Alto

0,3819 a -0,6954 Medio

-0,7063 a -1,2430 Bajo

-1,2524 a -2,0502 Muy bajo

Índice de intensidad migratoria (IMIG1)

1,87365477 Muy alto

0,60685727 a 1,68095168 Alto

0,5468005 a -0,1612957 Medio

-0,203112 a -0,7773750 Bajo

-0,8014334 a -1,1051526 Muy bajo

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (IGECEM), Boletín de estadísticas vitales 2012; Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Censos de Población y Vivienda 2000 y 2010; Consejo Nacional de Población (CONAPO), “Índices de marginación”, 2010; Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2014”, s/f; Consejo Nacional de Población (CONAPO), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, 2012.

El esquema anterior muestra la manera en que se construyó la base de datos con variables cualitativas para luego correrla en IBM SPSS Statistics 21 en etapas, que ayudan a comprender mejor esta técnica estadística. El ACM permite construir una tabla de contingencia de dos variables, en la que se puede verificar una primera relación entre estas. Sobre esa base se pueden construir tablas de frecuencia y la representación gráfica de la tabla de contingencia, que es uno de los atributos de esta técnica estadística, que muestra con mayor claridad los vínculos que existen entre las variables estudiadas. En este trabajo se consideraron las 11 variables incluidas en el cuadro 1, que muestran las categorías que se reflejan en la gráfica de esta técnica estadística.

D. Análisis de resultados: poblamiento y despoblamiento

El análisis de correspondencias múltiples (ACM) es una técnica descriptiva para representar tablas de contingencia. Los datos de partida para el análisis de correspondencias son una matriz X de dimensiones n×k que representa las frecuencias absolutas observadas en una tabla de contingencia de dos variables. La primera se representa por filas y tiene n categorías y la segunda por columnas y tiene k categorías. Por ejemplo, se clasifica un conjunto de municipios en n posibles tasas de expulsión y k posibles tasas de atracción. En general, el elemento Xij de la matriz X representa la frecuencia absoluta observada en la casilla (i,j) de la tabla de contingencia.

Esta metodología fue desarrollada por Benzecri a principios de los años sesenta del siglo XX en la Universidad de Renner, Francia (citado en Greenacre, 1993; CIEPS/CIEAP, 2015). En esencia, es un tipo especial de análisis de componentes principales realizado sobre una tabla de contingencia y usando una distancia euclídea ponderada llamada χ². Esta metodología se usa para analizar datos de encuestas y censos de población y vivienda, porque permite apreciar similitudes y cercanías entre las variables. Para ello se transformaron las variables cuantitativas en cualitativas o nominales.

Se tomó como referencia este modelo porque es el que más se ajusta a la evaluación de los determinantes demográficos del poblamiento y el despoblamiento y, al mismo tiempo, permite ver sus determinantes socioeconómicos.

Sobre la base de este modelo se puede evaluar la proximidad entre municipios en términos de similitud del poblamiento o despoblamiento: dos municipios se parecen si sus determinantes demográficos o socioeconómicos tienen casi las mismas modalidades.

El modelo también permite verificar la proximidad entre modalidades de variables diferentes en términos de asociación en el despoblamiento-poblamiento (están en el mismo cuadrante), es decir si son cercanos puesto que globalmente están presentes en los mismos municipios y su población.

Asimismo, el modelo permite verificar la proximidad entre modalidades de una misma variable en términos de su parecido. Estas son excluyentes por construcción: si son cercanas o están en el mismo cuadrante es porque los municipios que las poseen presentan casi el mismo comportamiento en las otras variables determinantes demográficas o socioeconómicas.

Sobre la base de un ejercicio básico, el despoblamiento-poblamiento en los 125 municipios del estado de México se resume en los cuadros y gráficos siguientes.

En el cuadro 2, que constituye el resumen del modelo, se observan las dimensiones de la ecuación que expresan la magnitud de la varianza. El valor de la primera es más importante para el modelo que el valor de la segunda, es decir que la dimensión 1 (municipios con despoblamiento) explica más la inercia (36,5%) que la dimensión 2 (municipios con poblamiento) (25%). La varianza indica que el 61,4% se explica por estas dos dimensiones y que las magnitudes tienen igual importancia, lo que muestra que es un buen modelo para explicar el proceso de despoblamiento-poblamiento de los municipios del estado de México.

Cuadro 2

Resumen del modelo

Dimensión

Alfa de Cronbach

Varianza explicada

Total (autovalores)

Inercia

Porcentaje de

la varianza

1

0,807

3,650

0,365

36,501

2

0,666

2,499

0,250

24,986

Total

6,149

0,615

Media

0,750a

3,074

0,307

30,744

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (IGECEM), Boletín de estadísticas vitales 2012; Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Censos de Población y Vivienda 2000 y 2010; Consejo Nacional de Población (CONAPO), “Índices de marginación”, 2010; Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2014”, s/f; Consejo Nacional de Población (CONAPO), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, 2012.

a El Alfa de Cronbach promedio está basado en los autovalores promedio.

Teniendo presente que los cuadrantes I y II representan el despoblamiento en las dimensiones 1 y 2, respectivamente, y que los cuadrantes III y IV representan el poblamiento, en las dimensiones 2 y 1, respectivamente (véanse el cuadro 1 y el gráfico 2), sobre la base de la tabla de discriminación se puede anotar lo siguiente:

- La medida discriminante indica que las variables que más aportan al despoblamiento son el índice de marginación (0,787), la pobreza (0,789), el índice de intensidad migratoria (0,580) y el porcentaje de viviendas deshabitadas (0,142). En términos generales, se puede decir que los determinantes de mayor peso en el despoblamiento municipal son las variables socioeconómicas, de manera que si se desea atenuar o enfrentar el despoblamiento las políticas públicas deberán atender dichas variables.

Cuadro 3

Medidas de discriminación

Dimensión

Media

1

2

Tasa de crecimiento medio anual

0,036

0,371

0,204

Transición demográfica

0,151

0,111

0,131

Tasa de crecimiento social

0,037

0,148

0,092

Pobreza extrema

0,789

0,471

0,630

Viviendas deshabitadas

0,142

0,237

0,190

Índice de especialización económica del sector primario

0,630

0,047

0,339

Índice de especialización económica del sector secundario

0,056

0,211

0,134

Índice de especialización económica del sector terciario

0,441

0,285

0,363

Índice de marginación

0,787

0,432

0,609

Intensidad migratoria

0,580

0,187

0,384

Total activo

3,650

2,499

3,074

Porcentaje de la varianza

36,501

24,986

30,744

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (IGECEM), Boletín de estadísticas vitales 2012; Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Censos de Población y Vivienda 2000 y 2010; Consejo Nacional de Población (CONAPO), “Índices de marginación”, 2010; Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2014”, s/f; Consejo Nacional de Población (CONAPO), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, 2012.

- La medida discriminante representada en el cuadro 2 indica que las variables que contribuyen diferencialmente al poblamiento son una combinación de variables demográficas y socioeconómicas. Asimismo, las variables del sistema demográfico que apuntalan el poblamiento de los municipios del estado de México son la tasa de crecimiento natural (reclasificada en este trabajo como variable de transición) y la tasa de crecimiento social. Entre los determinantes socioeconómicos están el índice de especialización económica, la marginación y la pobreza.
Esto se puede apreciar en las dimensiones 1 y 2 del gráfico 1. Con respecto a la primera dimensión, las variables que determinan el despoblamiento son: el índice de marginación, la pobreza extrema, el índice de intensidad migratoria y el índice de especialización económica del sector primario. Del lado izquierdo se encuentra la segunda dimensión y las variables que inciden en el poblamiento son: la tasa de crecimiento social, la transición demográfica, el índice de especialización del sector terciario y las viviendas deshabitadas.

Gráfico 1

Medidas de discriminación

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (IGECEM), Boletín de estadísticas vitales 2012; Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Censos de Población y Vivienda 2000 y 2010; Consejo Nacional de Población (CONAPO), “Índices de marginación”, 2010; Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2014”, s/f; Consejo Nacional de Población (CONAPO), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, 2012.

En el gráfico 2 se puede apreciar la agrupación de los municipios en los cuatro cuadrantes según la condición de poblamiento-despoblamiento determinada por el crecimiento natural, el crecimiento social y variables socioeconómicas como los indicadores de pobreza y marginación, entre otros. Los grupos se dividen de la siguiente manera:

- En el cuadrante I hay un grupo de 27 municipios, en el que se encuentran los municipios rurales en situación de despoblamiento. Por ejemplo, el municipio número 82, Sultepec, se ubica del lado derecho, en la dimensión 1, y según los indicadores de pobreza, marginación, tasa de crecimiento social e índice de intensidad migratoria es un municipio vulnerable con un proceso de despoblamiento muy alto. Le siguen en orden de importancia Amatepec (8), Tlatlaya (107), Zacualpan (122), Otzoloapan (68), Tejupilco (84), Temascalcingo (87), Zumpahuacán (124), San Simón de Guerrero (79), Santo Tomás (80), Malinalco (55), Luvianos (54), Morelos (59), Almoloya de Alquisiras (4), Temascaltepec (88), Ixtapan de la Sal (42), Ixtapan del Oro (43), Timilpan (104) y Texcaltitlán (99), entre otros. Algunos de estos municipios presentaban tasas de expulsión de población altas y muy altas entre 2000 y 2010. Curiosamente, en el sur del estado de México hay más de 25 municipios ligados a la migración internacional. La evolución en la intensidad de la migración internacional e interna por municipios tiene un efecto redistributivo pero también en la estructura de población de la entidad (CEPAL, 2012). Dicha zona es reconocida como lugar de alta tradición migratoria (González Becerril, 2012). Entre esos municipios se encuentra Temascalcingo, que está en una región indígena. Esto es un indicador de que los mazahuas y los otomíes se han incorporado a la migración interna e internacional, pero también del alto grado de marginación y pobreza de esos municipios (González Becerril, Soberón Mora y López Vega, 2014). La dispersión de la población, combinada con una infraestructura débil y elevados índices de pobreza y marginación, ha influido en el ritmo del despoblamiento en el medio rural (CEPAL, 2012).

- En el cuadrante II se encuentran 29 municipios urbanos caracterizados por un proceso de despoblamiento. Entre ellos cabe mencionar a Coacalco de Berriozábal (27), Tlalnepantla de Baz (106), Nezahualcóyotl (62), Metepec (57)[2], Ecatepec de Morelos (34), Naucalpan de Juárez (60)[3], Tultitlán (112), Huixquilucan (39), Tecámac (83), Chicoloapan (24), Ixtapaluca (41), Tlalmanalco (105), Tultepec (111), Jaltenco (45), Mexicalcingo (58) y Texcoco (101). En general, este despoblamiento sucede en los municipios metropolitanos o que forman parte de la conurbación de la Ciudad de México. Se plantea la hipótesis de que el despoblamiento se explica por el crecimiento social expresado en la denominada contraurbanización. Es decir, las grandes ciudades se caracterizan por un menor dinamismo económico y un saldo migratorio negativo (Sobrino, 1996). Si bien en algunos de estos municipios se observa cierto dinamismo en la economía industrial y los servicios formales e informales, con inversiones públicas en infraestructura y cobertura de los servicios sociales, y la población tiene acceso a programas sociales, se registra también una gran cantidad de personas en condiciones de pobreza y zonas marginales (CEPAL, 2012).

- El cuadrante III comprende un grupo de 35 municipios del estado de México caracterizados por un proceso de poblamiento. Destacen los municipios con un alto potencial de atracción económica y poblacional, incluidos Teotihuacán (94), Teoloyucan (93), La Paz (52), Zumpango, (125), San Mateo Atenco (78), Xonacatlán (120), Valle de Chalco Solidaridad (114), Temamatla (85), Ocoyoacac (65), Chalco (20), Coyotepec (30), Chiconcuac (25), Temascalapa (86), Rayón (73), Tenango del Aire (91), Melchor Ocampo (56) y Lerma (53), entre otros (véase el gráfico 2). El ritmo del crecimiento poblacional de estos municipios se explica en mayor medida por el crecimiento social (positivo) y la tasa de crecimiento natural, que a su vez se apoya en las condiciones económicas cada vez más favorables en las zonas metropolitanas del Valle de México, Toluca y Tianguistenco (INEGI, 2004). Cabe destacar que muchos de los municipios localizados en las zonas metropolitanas de Toluca y Tianguistenco se convertirán en municipios dormitorio[4] a raíz de la implementación del tren interurbano México-Toluca[5].

- El grupo de municipios situados en el cuadrante IV (véase el gráfico 2) presenta potencialidades económicas incipientes y un poder de atracción de la población también incipiente. Este grupo incluye los municipios de Tianguistenco (103), Tenango del Valle (92), Ozumba (70), Tenancingo (90), Hueypoxtla (38), Atlacomulco (14), Jilotepec (46), Villa del Carbón (116), Atizapán (12), Texcalyacac (100) y Zinacantepec (123), entre otros. Algunos de ellos se están incorporando paulatinamente a las principales metrópolis o están más alejados de los principales centros de desarrollo pero constituyen ejes o centros regionales desde el punto de vista económico y administrativo.

Gráfico 2

Municipios del estado de México etiquetados según el caso: despoblamiento-poblamiento

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (IGECEM), Boletín de estadísticas vitales 2012; Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Censos de Población y Vivienda 2000 y 2010; Consejo Nacional de Población (CONAPO), “Índices de marginación”, 2010; Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2014”, s/f; Consejo Nacional de Población (CONAPO), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, 2012.

Nota: Municipios del estado de México: Almoloya de Alquisiras (4), Amatepec (8), Atizapán (12), Atlacomulco (14), Chalco (20), Chicoloapan (24), Chiconcuac (25), Coacalco de Berriozábal (27), Coyotepec (30), Ecatepec de Morelos (34), Hueypoxtla (38), Huixquilucan (39), Ixtapaluca (41), Ixtapan de la Sal (42), Ixtapan del Oro (43), Jaltenco (45), Jilotepec (46), La Paz (52), Lerma (53), Luvianos (54), Malinalco (55), Melchor Ocampo (56), Metepec (57), Morelos (59), Naucalpan de Juárez (60), Nezahualcóyotl (62), Ocoyoacac (65), Otzoloapan (68), Ozumba (70), Rayón (73), San Mateo Atenco (78), San Simón de Guerrero (79), Santo Tomás (80), Sultepec (82), Tecámac (83), Tejupilco (84), Temamatla (85), Temascalapa (86), Temascalcingo (87), Temascaltepec (88), Tenancingo (90), Tenango del Aire (91), Tenango del Valle (92), Teoloyucan (93), Teotihuacán (94), Texcaltitlán (99), Texcalyacac (100), Texcoco (101), Tianguistenco (103), Timilpan 104), Tlalmanalco (105), Tlalnepantla de Baz (106), Tlatlaya (107), Tultepec (111), Tultitlán (112), Valle de Chalco Solidaridad (114), Villa del Carbón (116), Xonacatlán (120), Zacualpan (122), Zinacantepec (123), Zumpahuacán (124), Zumpango (125), Mexicaltzingo (58).

En síntesis, el modelo de correspondencia agrupó a los 125 municipios del estado de México en cuatro regiones poblacionales. La primera se caracteriza por el despoblamiento rural, la segunda por el despoblamiento urbano, la tercera por el poblamiento ascendente cerca de las metrópolis y la cuarta por el poblamiento de ciudades del centro de la región alejadas de las ciudades principales (Toluca y Ciudad de México).

En algunos municipios metropolitanos afectados por el despoblamiento, tales como Nezahualcóyotl, Tlalnepantla de Baz, Naucalpan de Juárez, Coacalco de Berriozábal y Ecatepec de Morelos, la merma de la población preocupa a tal punto que se cuestionan los resultados censales generados por el INEGI[6]. Esta expresión del despoblamiento urbano obedece principalmente a la migración a ciudades cercanas o al interior del país[7].

El despoblamiento rural se relaciona sobre todo con el desarrollo de esas zonas en las últimas tres décadas, que ha determinado la crisis económica del sector agropecuario. Esto ha ocasionado que sus pobladores emigren a los Estados Unidos, a las principales zonas metropolitanas o a ciudades medias del país. Estas personas contribuyen con sus experiencias, conocimientos y recursos al desarrollo de las zonas de destino en detrimento de las áreas de origen, pues en definitiva son quienes habrían de producir riqueza en el espacio rural (CEPAL, 2012).

Con respecto al poblamiento, se observa una diferenciación en la que una gran cantidad de municipios (87%) presentan una diversidad de experiencias de poblamiento en el pasado y en el presente, pero que sobre todo lo harán en el futuro inmediato. Destacan los municipios de la zona metropolitana del Valle de México y las zonas metropolitanas de Toluca y Tianguistenco. El tamaño de la población y la infraestructura de estos últimos cambiará en cuanto empiece a funcionar el tren interurbano México-Toluca. Dicho medio de transporte por sí solo podrá generar nueva infraestructura y aumentar la competitividad de algunos sectores económicos de las zonas metropolitanas de Toluca y Tianguistenco. Las inversiones que apuntarán hacia la capital se traducirán también en una mayor inmigración en Toluca y Tianguistenco. Esta situación ya se vivió en demarcaciones como Nezahualcóyotl y Ecatepec de Morelos, que se convirtieron en “ciudades dormitorio”.

El poblamiento y el despoblamiento son una expresión de las profundas desigualdades en la distribución espacial y están determinados por la mortalidad, la fecundidad, la migración y las condiciones sociales prevalecientes en el estado de México. Es decir, el vínculo entre la dinámica demográfica, el crecimiento natural y el crecimiento social determina el poblamiento-despoblamiento desigual de la entidad. Dada la gran heterogeneidad de los escenarios socioeconómicos y sus consecuencias, en el estado de México se observa un efecto diferencial en la dimensión municipal.

E. Conclusiones

Las distintas vertientes teóricas sobre el poblamiento y el despoblamiento dan cuenta de la preocupación por este fenómeno social. Como parte de la función de producción, que sostiene al sistema capitalista actual, es necesario revisar las causales de la dicotomía poblamiento-despoblamiento. Al igual que en otros contextos de Europa y América Latina, el despoblamiento tiene múltiples determinantes y consecuencias que serán diferentes a las de los despoblamientos anteriores. Los datos descriptivos y el modelo estadístico de correspondencia realizado evidenciaron que las variables asociadas de mayor incidencia en el poblamiento son aquellas que se refieren a los determinantes demográficos: el crecimiento natural y el crecimiento social. En cuanto al despoblamiento, los determinantes socioeconómicos son los de mayor peso a nivel municipal. Esto no significa que una tasa negativa o disminución absoluta supone necesariamente despoblamiento o que una tasa de crecimiento positiva supone poblamiento. Como puede apreciarse, el modelo de correspondencia ofrece la posibilidad de agrupar a los municipios según el peso de los determinantes. Esto no significa que está todo resuelto: en las hipótesis aquí planteadas, la tasa por sí sola resulta insuficiente desde el punto de vista abstracto y empírico[8].

Las variables demográficas que determinan el despoblamiento en algunos municipios del estado de México son la mortalidad y la emigración interna e internacional de hombres y mujeres, que abandonan la entidad en busca de mejorar su nivel de vida y el de su familia.

En cuanto a la relación entre el poblamiento y el despoblamiento en la entidad, explicada por variables como los índices de especialización de los sectores primario, secundario y terciario, llaman la atención los primeros dos sectores. Aparentemente, una disminución de la actividad económica agrícola trae aparejado el despoblamiento de algunos municipios, mientras que la mayor especialización económica del sector secundario implica una reducción de la población. Esto permite plantear como hipótesis que la población no necesariamente se asienta donde hay industrias, sino en aquellos lugares denominados dormitorios. La población de la entidad se ha concentrado en una cantidad importante de municipios que cumplen con esta función.

Por otra parte, aunque el desarrollo del sector de servicios parece tener una relación positiva con el poblamiento, esconde también aspectos de despoblamiento. Por ejemplo, en los principales centros históricos municipales que han dado lugar a las actividades de servicios la población se ha desplazado hacia la periferia.

Además, cabe resaltar que los indicadores socioeconómicos, como marginación, pobreza, intensidad migratoria y viviendas deshabitadas, guardan relación con el despoblamiento, porque son muy importantes como condicionantes de la pérdida de población.

Por último, se considera que un análisis del poblamiento y el despoblamiento debe incluir la mayor cantidad posible de determinantes, tanto socioeconómicos como demográficos. La virtud del modelo de correspondencia es que permite incluir una serie de variables que influyen en este fenómeno demográfico y, al mismo tiempo, abre la posibilidad de replantear y repensar la discusión teórica acerca de la dicotomía poblamiento-despoblamiento.

Esto lleva a proponer, en grandes líneas, políticas de población que tengan en cuenta lo siguiente: en el caso de municipios con poblamiento, se requiere vigilar y seguir la evolución de la variable del crecimiento social, porque en ella se concentra el poder de transformación demográfica de la entidad e influye en el poblamiento. En otras palabras, las instituciones públicas deben estar atentas a la movilidad interna de la población y a su distribución espacial en el contexto de la implementación del tren interurbano México-Toluca.

También con respecto al poblamiento, se propone seguir la evolución de los indicadores de fecundidad diferenciados por municipio, grupos de edad y etnia. Por ejemplo, en el caso de los pueblos indígenas en peligro de extinción se podrían promover políticas para incentivar la reproducción. Asimismo, se recomienda vigilar el aporte de los jóvenes a la fecundidad en el crecimiento demográfico municipal.

En relación con el despoblamiento, se requiere que la política social llegue a la población más vulnerable e incida en la pobreza urbana y rural. También deberá abordar la migración interna e internacional, con particular atención a los municipios de mayor tradición migratoria ubicados en el sur del estado de México. Además, se recomienda implementar políticas de circulación o retención en las comunidades indígenas que viven el proceso de despoblamiento.

Si bien el Plan de Desarrollo del Estado de México 2011-2017 se propone incidir en la marginación y la pobreza, los resultados actuales aún distan de los objetivos del milenio. Por tanto, se sugiere trabajar de manera sostenida para evitar la exclusión social, la polarización y la segmentación de la población.

Las instituciones también deben seguir la evolución de otros indicadores que son factores del despoblamiento, como las viviendas abandonadas, y proponer políticas relacionadas con esas variables y con la movilidad de los residentes.

Por último, en un ejercicio mucho más amplio, se buscó relacionar el poblamiento y el despoblamiento con el crecimiento del producto interno bruto, pero no se encontró ninguna relación entre ellos. Esto quiere decir que el desarrollo va por un lado y el proceso demográfico por otro. Por tanto, se sugiere que los planes de desarrollo articulen la población y el desarrollo.

La relación entre el índice de especialización económica y el poblamiento-despoblamiento revela que cuanto más especializado sea el municipio en la actividad agrícola, mayor será la tendencia de expulsión de la población. Esto lleva a proponer que las instituciones responsables de la política agrícola procuren inhibir la emigración con proyectos productivos acordes con la vocación del municipio o la región. Preocupa la relación entre el índice de especialización del sector terciario y el despoblamiento, ya que esto sucede principalmente en los centros urbanos. Cada municipio tiene sus propios retos y habrá que implementar políticas que concilien la convivencia de la población y la actividad terciaria, buscando siempre mercados potenciales que inhiban la emigración.

Los determinantes demográficos y socioeconómicos del poblamiento y el despoblamiento obligan a reconocer la exigencia de contar con una ley de población en el estado de México que atienda esta problemática a la mayor brevedad.

Bibliografía

Cabrera, G. (2007), Obras demográficas selectas de Gustavo Cabrera, Ciudad de México, Centro de Estudios Demográficos Urbanos y Ambientales (CEDUA).

Canales, A. (2009), “Despoblamiento, pobreza y remesas. Impactos sociales y demográficos de la migración internacional”, Memorias del foro nacional: “Las políticas de población en México. Debates y propuestas para el Programa Nacional de Población 2008-2012”, Consejo Nacional de Población (CONAPO), Ciudad de México.

___(2003), “Demografía de la desigualdad. El discurso de la población en la era de la globalización”, Desafíos teórico-metodológicos en los estudios de población en el inicio del milenio, A. Canales y S. Lerner (coords.), Guadalajara, El Colegio de México.

___(1999), “Investigación y docencia en población. Breve historia de encuentros y desencuentros”, Hacia la demografía del siglo XXI, R. Benítez y R. Jiménez (coords.), Ciudad de México, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)/Sociedad Mexicana de Demografía (SOMEDE).

CCO Noticias (2011), “Borró el INEGI a población del Edomex, dicen”, Toluca [en línea] https://cconoticias.com/2011/02/11/borro-el-inegi-a-poblacion-del-edomex-dicen/.

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2012), Población, territorio y desarrollo sostenible. Síntesis (LC/L.3475(CEP.2/4)), Santiago, mayo.

___(2002), Vulnerabilidad sociodemográfica: viejos y nuevos riesgos para comunidades, hogares y personas. Síntesis y conclusiones (LC/G.2170(SES.29/16)), Santiago.

CIEPS/CIEAP (Consejo de Investigación y Evaluación de la Política Social/Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población) (2015), Propuesta de política pública para revertir el despoblamiento en los municipios del Estado de México, Toluca.

CONAPO (Consejo Nacional de Población) (2012), Índices de intensidad migratoria. México-Estados Unidos 2010, Ciudad de México, enero.

___(2010), “Índices de marginación” [en línea], Ciudad de México http://www.conapo.gob.mx/es/CONAPO/Indices_de_Marginacion.

CONEVAL (Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social) (2015), “Medición de la pobreza en México y en las entidades federativas 2014” [en línea], Ciudad de México, julio http://www.coneval.gob.mx/Medicion/Documents/Pobreza%202014_CONEVAL_web.pdf.

___(s/f), “Evolución de la pobreza por ingresos 1990-2010”[en línea], Ciudad de México http://www.coneval.gob.mx/Medicion/EDP/Paginas/Evolucion-de-las-dimensiones-de-la-pobreza-1990-2014-.aspx.

Gaxiola Robles Linares, S. C. (2008), “Precariedad laboral: hacia una caracterización de los trabajadores informales pobres en México, 1992 y 2006”, tesis de maestría en población y desarrollo, Ciudad de México, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO).

González Becerril, J. G. (2012), “Antecedentes de la emigración internacional del Estado de México”, Migración mexiquense a Estados Unidos: un análisis interdisciplinario, J. G. González Becerril y B. Jaciel Montoya Arce (comps.), Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México.

González Becerril, J. G., J. A. Soberón Mora y R. López Vega (2014), “La participación de la población indígena en la migración internacional: el caso del Estado de México 2000-2009”, Hitos demográficos del siglo XXI: migración internacional, J. G. González Becerril, B. Jaciel Montoya Arce y A. Barreto Villanueva (coords.), Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México, julio.

Greenacre, M.J. (2008), La práctica del análisis de correspondencias, Bilbao, Fundación BBVA, julio.

___(1993), Correspondence Analysis in Practice, Londres, Academic Press.

IGECEM (Instituto de Información e Investigación Geográfica, Estadística y Catastral del Estado de México (2012), Boletín de estadísticas vitales 2012, Toluca.

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) (2015a), “Encuesta Intercensal 2015”, Aguascalientes [en línea] http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/Proyectos/encuestas/hogares/especiales/ei2015/.

___(2015b), “Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana (ENSU). Cifras correspondientes a marzo de 2015”, Boletín de prensa, Nº 139, Aguascalientes, abril.

___(2010), Censo de Población y Vivienda 2010, Aguascalientes [en línea] http://www3.inegi.org.mx/rnm/index.php/catalog/71.

___(2004), Delimitación de las zonas metropolitanas de México, Aguascalientes, noviembre.

___(2000), XII Censo General de Población y Vivienda 2000, Aguascalientes [en línea] http://www3.inegi.org.mx/rnm/index.php/catalog/141.

___(s/f), “Catálogo de entidades federativas, municipios y localidades”, Aguascalientes [en línea] http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/aspectosmetodologicos/clasificadoresycatalogos/catalogo_entidades.aspx.Livi-Bacci, M. (1994), “Notas sobre la transición demográfica en Europa y América Latina”, IV Conferencia Latinoamericana de Población sobre la Transición Demográfica en América Latina y el Caribe, vol. 1, Ciudad de México, Asociación Brasileña de Estudios Poblacionales (ABEP), Centro Latinoamericano de Desarrollo Empresarial (CELADE), Unión Internacional para el Estudio Científico de la Población (UIECP), Programa Latinoamericano de Actividades en Población (PROLAP) y Sociedad Mexicana de Demografía (SOMEDE).

Livi-Bacci, M. (2007), Introducción a la demografía, Barcelona, Ariel Historia.

Mancini, F. (2003), “Trabajo y certidumbre: condiciones y percepciones de la inseguridad laboral en México”, tesis de maestría en población, Ciudad de México, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO).

Moctezuma, M. (2013), “Retorno de migrantes a México. Su reformulación conceptual”, Papeles de población, vol.19, Nº 77, Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México, julio-septiembre.

Mojarro, O. y G. Benítez (2010), “El despoblamiento de los municipios rurales de México, 2000-2005”, La situación demográfica de México 2010, Ciudad de México, Consejo Nacional de Población (CONAPO), noviembre.

Ordorica Mellado, M. (2014), “Momentos estelares en la dinámica demográfica del México de ayer, hoy y mañana”, La situación demográfica de México 2014, Ciudad de México, Consejo Nacional de Población (CONAPO), diciembre.

Pérez, C. (2005), Técnicas estadísticas con SPSS 12. Aplicaciones al análisis de datos, Madrid, Prentice Hall.

Portes, A. y W. Haller (2004), “La economía informal”, serie Políticas Sociales, Nº 100 (LC.L.2218-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), noviembre.

Sobrino, L. (1996), “Tendencias de la urbanización mexicana hacia finales del siglo”, Estudios Demográficos y Urbanos, vol. 11, Nº 1, Ciudad de México, El Colegio de México, enero-abril.

Smulevich, B. (1971), Críticas de las teorías y la política burguesas de la población, Santiago, Centro Latinoamericano de Demografía (CELADE).

Welti, C. (2012), “Abandonadas en México, las políticas de población”, Boletín, Nº 447, Ciudad de México, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), julio.

___(ed.) (1997), Demografía I, Ciudad de México, Programa Latinoamericano de Actividades en Población (PROLAP), noviembre.

[1] Juan Gabino González Becerril, Magíster en Estudios de Población, investigador del Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población (CIEAP) de la Universidad Autónoma del Estado de México, e-mail: gonzalezg2012@hotmail.com. Bernardino Jaciel Montoya Arce Doctor en Sociología, investigador del Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población (CIEAP) de la Universidad Autónoma del Estado de México, e-mail: jacielmontoya@hotmail.com. Eduardo Andrés Sandoval Forero, Doctor en Sociología, investigador del Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población (CIEAP) de la Universidad Autónoma del Estado de México, e-mail: esaforero2002@yahoo.com. Este trabajo deriva del proyecto Migración, poblamiento y despoblamiento regional y municipal en el estado de México: situación actual, con clave de registro, UAEM 3711/08/2015, desarrollado por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población (CIEAP) de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMEX).

[2] En el caso de Metepec se registró un decrecimiento de la población porque el INEGI reclasificó y dividió la cabecera municipal en cuatro localidades en 2010. Véase INEGI (s/f).

[3] La numeración de los municipios no corresponde a la del INEGI (2010). Se buscó respetar la secuencia alfabética del gráfico 2.

[4] Ciudad dormitorio: barrios o municipios cercanos a las grandes ciudades. Sus habitantes se desplazan diariamente al trabajo y vuelven a la localidad a dormir (desplazamientos pendulares), véase “Historia y Geografía” [en línea] sosiales.blogspot.com/2009/02/vocabulario-geografico-v-la-ciudad.html.

[5] Véase Secretaría de Comunicaciones y Transportes [en línea] www.sct.gob.mx/transporte-y-medicina...y.../tren-interurbano-mexico-toluca/.

[6] Lo siguiente es una prueba de ello: cerca de 80 ayuntamientos mexiquenses se sumaron a la protesta de rechazo de los resultados del censo poblacional que realizó el Instituto Nacional de Estadística y Geografía en 2010, porque “de un plumazo eliminaron a la mitad de la población de municipios como Naucalpan y Ecatepec”, señaló Azucena Olivares, presidenta de la Asociación de Municipios de México. Mucha gente no fue contada; en los municipios metropolitanos mexiquenses hay infinidad de puertas que no tienen la calcomanía del Censo 2010, apuntó la presidenta municipal de Naucalpan, quien junto con cerca de 80 alcaldes mexiquenses solicitaron al INEGI que vuelva a realizar el censo, además de que interpondrán un recurso de queja ante la Suprema Corte. Los resultados son ilógicos, por ejemplo en Naucalpan el INEGI determinó que había 833.000 habitantes, cuando la simple suma del padrón electoral, 689.000 personas, más el número de estudiantes de enseñanza preescolar, primaria, secundaria y preparatoria, que aún no tienen 18 años, y los datos de nacimientos de los últimos cinco años, dan un total de 1,6 millones de habitantes. Véase CCO Noticias (2011).

[7] En estos municipios que forman parte de la conurbación de la Ciudad de México la salida de la población se debe al proceso de saturación, contaminación, inseguridad, homicidios y robos. Véase “18 gráficas para (medio) entender la violencia en el Valle de México” [en línea] http://www.animalpolitico.com/blogueros-salir-de-dudas/2014/03/11/18-graficas-para-medio-entender-la-violencia-en-el-valle-de-mexico/. Véase también INEGI (2015b).

[8] Es decir, como afirma Karl Popper, no todas las hipótesis consiguen explicar y describir un fenómeno social. Hay una condición fundamental que cualquier hipótesis (o sistema de hipótesis) debe cumplir para conseguir el estatus de teoría o ley científica. Si ha de formar parte de la ciencia, una hipótesis ha de ser falsable o refutable. Véase “Karl Popper: Falsacionismo y Cisnes Negros” [en línea] https://aquileana.wordpress.com/2008/04/27/karl-popper-falsacionismo-y-cisnes-negros/.

Privaciones múltiples en la Argentina: diferencias entre hogares con jefatura masculina y hogares con jefatura femenina[1]

Carla Arévalo[2]

Jorge A. Paz[3]

Recibido: 30/06/2016

Aceptado: 08/09/2016

Resumen

En este trabajo se examinan las diferencias de género en la probabilidad de sufrir privaciones múltiples. Para medir la pobreza en la Argentina se aplica la metodología multidimensional propuesta por Alkire y Foster (2007 y 2011) a datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH). La estrategia empírica usada para identificar los determinantes profundos de la pobreza y de la brecha de género incluye la descomposición del índice de pobreza multidimensional (M0) y descomposiciones microeconométricas basadas en Blinder (1973), Oaxaca (1973) y Yun (2005).

Se encuentra que efectivamente existe una brecha de privaciones entre los hogares con jefatura masculina y los hogares con jefatura femenina y que esta no solo no disminuyó sino que aumentó en la última década. Se observa además que los hogares encabezados por mujeres no son más proclives a la pobreza por una actitud discriminatoria hacia ellas, sino porque las jefas de hogar tienen ciertas desventajas desde el punto de vista de las dotaciones básicas.

Palabras clave: pobreza, privaciones, pobreza multidimensional, género, desigualdad.

Abstract

This work examines gender differences in the probability of suffering multiple deprivations. To measure poverty in Argentina, the multidimensional methodology proposed by Alkire and Foster (2007 and 2011) is applied to data from the Permanent Household Survey. The empirical strategy used to identify the underlying determinants of poverty and the gender gap include the decomposition of the multidimensional poverty index (M_0) and microeconometric decompositions on the basis of Blinder (1973), Oaxaca (1973) and Yun (2005).

It was found that there is indeed a gap in deprivations between male-headed and female-headed households and that, rather than narrowing, this gap has in fact widened over the past decade. It was also observed that female-headed households are not more susceptible to poverty by reason of discrimination, but rather because women who are heads of household suffer certain disadvantages in terms of basic skills endowment.

Keywords: poverty, privation, multidimensional poverty, gender, inequality.

Résumé

Dans cette étude, l’auteure analyse des différences entre les sexes en termes de probabilité de subir des privations multiples. Pour mesurer la pauvreté en Argentine, la méthodologie multidimensionnelle proposée par Alkire et Foster (2007 et 2011) a été appliquée aux données de l’enquête permanente sur les ménages. La stratégie empirique utilisée pour cerner les déterminants profonds de la pauvreté et de l’écart entre les sexes inclut la décomposition de l’indice de pauvreté multidimensionnelle (M_0), ainsi que des décompositions micro économétriques basées sur Blinder (1973), Oaxaca (1973) et Yun (2005).

Le constat est qu’il existe effectivement un écart en termes de privations entre les ménages dirigés par des hommes et les ménages dirigés par des femmes, et que cet écart non seulement ne s’est pas réduit, mais aussi qu’il s’est creusé durant la dernière décennie. On observe également que les ménages dirigés par des femmes ne montrent pas une plus grande tendance à la pauvreté en raison d’une attitude de discrimination à leur égard, mais parce que les femmes-chefs de ménage sont confrontées à un certain nombre de désavantages du point de vue des ressources élémentaires.

Mots clés: pauvreté, privations, pauvreté multidimensionnelle, genre, inégalité.

Introducción

En la Cumbre de septiembre de 2015, los Estados Miembros de las Naciones Unidas aprobaron la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible, que incluye un conjunto de 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para poner fin a la pobreza, luchar contra la desigualdad y la injusticia y hacer frente al cambio climático. El primer ODS, “poner fin a la pobreza en todas sus formas en todo el mundo”, alude de manera directa a las múltiples formas que asume la pobreza. Aunque a lo largo de este trabajo se hace referencia a varios ODS, su motivación básica es contribuir al logro del primer objetivo y también a una parte del quinto, que consiste en “lograr la igualdad de género y empoderar a todas las mujeres y las niñas”.

En un estudio previo (Arévalo y Paz, 2015), se encontró que en la Argentina, a principios del año 2015, la brecha de privaciones múltiples entre hogares con jefatura masculina y hogares con jefatura femenina era amplia a nivel descriptivo y condicionalmente significativa, es decir, aún después de controlar los factores que determinan la pobreza multidimensional. Estudios similares sobre otros países revelan una situación análoga: diferencias de pobreza según el género de los jefes de hogar, desfavorable para las mujeres en todos los casos (Agbodji, Batana y Ouedraogo, 2013), y desventaja similar a la indicada por las medidas convencionales de pobreza basadas en el ingreso o en el consumo (Rogan, 2014).

No obstante la importancia de esos hallazgos, no se ha encontrado en la literatura un análisis de los factores subyacentes a las privaciones propiamente dichas y mucho menos una descomposición de dichos factores para detectar el origen de la diferencia. Más precisamente, no se han encontrado estudios que permitan establecer si las brechas se deben a diferencias en las características de los hogares encabezados por personas de uno u otro sexo o a prácticas discriminatorias que afectan en mayor medida a los hogares dirigidos por mujeres. Las políticas contra la pobreza podrían mejorarse considerablemente. Ese es uno de los propósitos de este artículo.

El objetivo principal de este trabajo es cuantificar la magnitud de la brecha de privaciones múltiples en hogares con jefatura masculina y femenina en la Argentina y determinar si la disparidad que se detecta a nivel descriptivo y condicional obedece a factores que podrían denominarse genéricamente “dotaciones” (diferencias relativas al nivel educativo, la edad o el estado civil del jefe, la ubicación del hogar o la carga demográfica) o a prácticas discriminatorias, entendiéndose por tales aquellas que suponen un tratamiento desigual ante dotaciones similares.

El artículo se divide en cinco secciones, incluida esta introducción. En la segunda se revisa la literatura relacionada con los objetivos que se persiguen, mientras que en la tercera se describe la fuente de los datos y se desarrolla la metodología usada para su tratamiento. En la cuarta sección se presentan y discuten los resultados del estudio. La quinta y última contiene las principales conclusiones de la investigación y algunas preguntas que se derivan de sus principales hallazgos.

A. Revisión de la literatura

El presente documento se inscribe en el grupo de trabajos basados en el aporte seminal de Alkire y Foster (2011). Desde ese momento y hasta la fecha, se han publicado diversos estudios empíricos relacionados con el tema, no solo en el ámbito académico, sino también en el de oficinas de los estados nacionales interesadas en conocer la situación de bienestar de la población de sus países a través de medidas sintéticas o de resumen. Battiston y otros (2009) realizaron un trabajo pionero sobre el tema en América Latina.

Sin embargo, el interés en la medición de la pobreza con un enfoque que tuviera en cuenta otras variables además del ingreso se remonta a mediados de la década de 1970 (por ejemplo Hicks y Streeten, 1979). Los autores latinoamericanos Beccaria y Minujin (s/f), Boltvinik (1992) y Cid (1994), entre otros, comenzaron a aplicar esas ideas al corpus metodológico llamado “medición integrada de la pobreza”. En esos estudios se consideraba pobres a los hogares y las personas que presentaban necesidades básicas insatisfechas (NBI), ingresos insuficientes para cubrir una canasta de bienes y servicios (enfoque de la línea de pobreza), o ambas privaciones simultáneamente (Feres y Mancero, 2001)[4]. Esa visión, defendida y refrendada por Ravallion (1996 y 2011), está en la base de los ODS.

Los llamados índices compuestos, como el índice de pobreza de capacidad (IPC) y el índice de pobreza humana (IPH) (PNUD, 1996 y 1997), fueron los intentos que siguieron a esa serie de estudios y constituyen los antecedentes de las medidas usadas en este trabajo. Concretamente, este documento se basa en el enfoque axiomático (Sen, 1976) para la medición de la pobreza multidimensional, que reconoce los aportes pioneros de Chakravarty  (1997), Foster y Sen (1997), Foster (1998), Tsui (2002), Bourguignon y Chakravarty (2003), Chakravarty y D’Ambrosio (2006), Alkire y Foster (2007, 2011), Bossert, Chakravarty y D’Ambrosio (2009) y Maasoumi y Lugo (2008).

En la Argentina, los antecedentes de cómputos de pobreza realizados con este enfoque no son muchos: Conconi y Ham (2007)[5], Conconi (2009), Tuñón y González (2013), López y Safojan (2013), Paz (2014) y Arévalo y Paz (2015). Desde el punto de vista del interés temático, el primero de estos es el que más se aproxima a lo que se pretende hacer en este documento: analizar las privaciones múltiples desde una perspectiva de género. Por otra parte, Tuñón y González (2013) estiman la incidencia y la composición de la pobreza infantil mediante el denominado enfoque de los derechos, usando la propuesta de UNICEF-CEPAL (CEPAL, 2010 y 2013) y datos de la Encuesta sobre la Deuda Social de la Argentina (EDSA).

Las contribuciones más recientes sobre el tema pueden hallarse en los trabajos de Santos y otros (2015) sobre América Latina y el Caribe y en los estudios de Paz (2014), Arévalo y Paz (2015) y Salvia, Bonfiglio y Vera (2015) con respecto a la Argentina. En el primero de esos estudios se propone un nuevo Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina, que se calcula para 17 países de la región en dos puntos en el tiempo: alrededor de 2005 y de 2012. Los autores encontraron que alrededor del 28% de las personas eran multidimensionalmente pobres en 2012, aunque con una gran variabilidad entre países, y que la pobreza se redujo en la mayoría de las naciones en el período analizado, tanto en términos de incidencia como de intensidad. Sin embargo, se mantuvo la disparidad entre zonas rurales y urbanas.

Paz (2014) presenta una primera medición de la pobreza multidimensional en la Argentina, que abarca grandes ciudades y centros urbanos de menor envergadura demográfica. Los resultados dan cuenta de una fuerte asimetría entre las ciudades argentinas, con tasas de pobreza multidimensional que van de un máximo del 40,3% a un mínimo del 2,5% de la población. Arévalo y Paz (2015) analizan la evolución de la pobreza en la Argentina en la última década (2005-2015) y encuentran que esta disminuyó durante el período examinado y que la disminución fue más intensa en el primer quinquenio.

En todos los casos resulta difícil comparar los resultados obtenidos en esos estudios y las estimaciones realizadas para el presente, debido a que las medidas de pobreza multidimensional son muy sensibles a las decisiones metodológicas adoptadas. Así, por ejemplo, un simple cambio en la cantidad y el tipo de dimensiones, privaciones e indicadores, arroja resultados diferentes y los valores obtenidos pierden comparabilidad.

Los estudios de privaciones múltiples con foco en el género son menos numerosos que los que podrían denominarse “temáticos”, como por ejemplo los que se ocupan de los pueblos indígenas o de los niños. No obstante, los hallazgos de los autores que se ocuparon de género son sugestivos. Agbodji, Batana y Ouedraogo (2013) desarrollan un indicador de diferencias de género para identificar cuál o cuáles de las dimensiones de la pobreza analizadas contribuyen en mayor medida a la creación de la brecha de género. Rogan (2014) destaca la persistencia de la brecha entre los hogares encabezados por personas de distinto sexo en un contexto de reducción generalizada de los niveles de pobreza en Sudáfrica. Encuentra que la pobreza multidimensional de las personas que viven en hogares encabezados por mujeres es mucho más elevada que la del resto de la población e incluso alcanza el 100% en algunos casos.

En el estudio de Mahoozi (2015) se explica que, en 2008 en la República Islámica del Irán, la población que habitaba en hogares con jefatura femenina y residía en zonas rurales estaba en amplia desventaja comparada con aquella que lo hacía en hogares con jefatura masculina y en zonas urbanas. La pobreza en los hogares con jefatura femenina duplicaba con creces la pobreza en los hogares con jefatura masculina.

Entre los estudios sobre pobreza multidimensional en países latinoamericanos que incorporan un análisis de género se destacan los trabajos de Barros, Carvalho y Franco (2006), Cortés (1997) y Mideros (2012). De acuerdo con el primero, en el Brasil en el año 2003, la proporción de hogares encabezados por mujeres entre los hogares más pobres era mucho más alta que en el promedio de la población en su conjunto. Además, la incidencia de la pobreza multidimensional en las familias encabezadas por mujeres era mayor que la media nacional (del 28% y el 25%, respectivamente).

Cortés (1997) analiza la relación entre género y pobreza por medio de dos indicadores: la proporción de hogares pobres según el sexo del jefe y la incidencia de la pobreza en hogares con perceptores de ingresos monetarios exclusivamente femeninos en comparación con aquellos donde hay de ambos sexos o solo hombres. El análisis se basa en datos de México relativos al año 1992 y en el método integrado de medición de la pobreza. Se encuentra que esta es menor cuando la presencia femenina cobra relevancia: ambos indicadores muestran que la pobreza es menor en los hogares en que la mujer administra los recursos. Según el autor, esos resultados concuerdan con el argumento de la eficiencia de la mujer en la administración del hogar.

Por último, en un estudio sobre el Ecuador, Mideros (2012) encuentra que la probabilidad de ser multidimensionalmente pobre es mayor para las mujeres que para los hombres, así como para las personas que residen en hogares con jefatura femenina, en comparación con las personas que residen en hogares con jefatura masculina. Aunque las diferencias halladas por este autor son bajas, todas resultan estadísticamente significativas.

B. Datos y metodología

1. Datos, dimensiones e indicadores

Se utilizan datos de los años 2005 y 2015 de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH). La EPH es un programa nacional de producción sistemática y permanente de indicadores sociales que lleva a cabo el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) con la colaboración de las direcciones de estadística de las provincias de la Argentina. La información recolectada permite conocer las características sociodemográficas y socioeconómicas de la población. La encuesta se aplica desde 1973, dos veces al año (mayo y octubre) en su modalidad puntual (1973-2003) y de manera continua desde 2003 hasta la fecha. Se han llegado a cubrir 31 aglomerados urbanos y un área urbano-rural. La representatividad aproximada de la EPH es del 70% de la población total de la República Argentina.

Para analizar las privaciones múltiples se seleccionaron cinco dimensiones definidas sobre la base del enfoque de las capacidades (capabilities) y teniendo en cuenta la agenda que determina los ODS para los países. Como se puede observar en el cuadro 1, las dimensiones seleccionadas son: i) capacidad económica, ii) vivienda adecuada, iii) saneamiento básico, iv) inclusión-integración social, y v) acceso a la salud. Cabe aclarar que las dimensiones tienen aquí un objetivo instrumental, en la medida que constituyen una orientación conveniente para la selección de indicadores. Ese es el criterio aplicado a lo largo del presente estudio.

Cuadro 1

Origen de los indicadores seleccionados para medir la pobreza multidimensional en la Argentina

Capacidad

Dimensión

Privación

Indicadores

ODS/meta

Ingresos adecuados actuales

Capacidad económica

Pobre monetario

Ingresos familiares por debajo del umbral (canasta básica total)

ODS 1-Poner fin a la pobreza en todas sus formas y en todo el mundo

Capacidad

de procurarse un ingreso

Bajo nivel educativo del jefe del hogar

Menos de siete años de escolaridad formal

ODS 2-Poner fin al hambre, lograr

la seguridad alimentaria y la mejora

de la nutrición y promover

la agricultura sostenible

Contar con un ingreso estable

y seguro

Estrategias precarias

Subsidio o ayuda social de cualquier fuente (gobierno, iglesia, entre otros) o caridad de personas o instituciones

Meta 11.1-De aquí a 2030, asegurar el acceso de todas las personas a viviendas y servicios básicos adecuados, seguros y asequibles

y mejorar los barrios marginales

Vivir en una vivienda adecuada

Vivienda adecuada

Vivienda inadecuada I

Hacinamiento crítico

No tiene cuarto

de cocina

Zona de basural

Tener acceso al saneamiento básico

Saneamiento básico

Vivienda inadecuada II

Baño sin desagüe

ODS 6-Garantizar la disponibilidad

y la gestión sostenible del agua

y el saneamiento para todos

Sin agua

en la vivienda

Estar socialmente incluido

Inclusión económica

y social

Niños, niñas

y adolescentes (5-17 años) excluidos

Miembro del hogar entre 5 y 17 años de edad que no asiste a la escuela

ODS 4-Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos

Jóvenes (18-24 años) excluidos

Joven (18-24 años) que no estudia, no trabaja, ni busca trabajo

ODS 8-Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos

Meta 1.3-Implementar a nivel nacional sistemas y medidas apropiados de protección social para todos, incluidos niveles mínimos, y, de aquí a 2030, lograr una amplia cobertura de las personas pobres y vulnerables

Adultos (25-64 años) excluidos

Desocupado

Meta 10.4-Adoptar políticas, especialmente fiscales, salariales y de protección social, y lograr progresivamente una mayor igualdad

Adultos mayores (65 años o más) excluidos

Adultos mayores (65 años o más) sin cobertura previsional

Gozar de buena salud

Salud

Sin cobertura médica

ODS 3-Garantizar una vida sana

y promover el bienestar de todos

a todas las edades

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de J. A. Paz, “Pobreza multidimensional en la Argentina. Asimetrías regionales (parte I)”, Documentos de Trabajo, N° 11, Salta, Instituto de Estudios Laborales y del Desarrollo Económico (IELDE), 2014.

La dimensión “capacidad económica” incluye tres privaciones: i) ingresos insuficientes, ii) (in)capacidad del jefe del hogar de generar ingresos, iii) (in)capacidad del grupo familiar de mantener un ingreso estable y más o menos seguro, de ser autosuficiente o ambos. Cada privación se asocia con un indicador: ingresos familiares por debajo del mínimo indispensable para cubrir los gastos correspondientes a la canasta básica total (que equivale a la pobreza monetaria, por ingresos o por consumo), nivel educativo del jefe del hogar por debajo de los siete años y estrategias hogareñas precarias conforme la definición del concepto de Cid (2013a y 2013b). En forma resumida puede decirse que las “estrategias precarias” son aquellas que denotan una situación de debilidad o carencia. Todos los indicadores utilizados tienen una connotación negativa y son útiles para controlar el desempeño del país en términos de los ODS 1 y 2: “poner fin a la pobreza y al hambre”.

En la dimensión “vivienda adecuada” se incorporaron tres privaciones, cada una con su correspondiente indicador: i) hacinamiento crítico, según el concepto de las oficinas estadísticas de la Argentina[6], ii) vivienda sin cuarto de cocina y iii) emplazamiento de la vivienda cerca de una zona de basurales. Esta dimensión es útil para monitorear específicamente la meta 1 del ODS 11, que solicita a los países que trabajen para lograr el acceso de todas las personas a viviendas y servicios básicos adecuados y mejorar los barrios marginales.

Para dar contenido a la dimensión “inclusión económica y social”, se utilizó el concepto de “frontera de inclusión”. Esta supone que una persona está incluida económica y socialmente (o tiene mayores probabilidades de estarlo) si participa en instituciones sociales relacionadas de manera directa con la etapa del ciclo vital en la que se encuentra: los niños en la escuela, los jóvenes en un establecimiento educativo o en el mercado laboral, los adultos en el mercado laboral y los adultos mayores en la seguridad social.

Con respecto a los hogares que no tienen miembros de alguno de los grupos de edad y en los que, por ende, se desconoce cuál hubiese sido la situación en caso de tenerlos, se resolvió suponer que no están privados en el indicador referido a ese grupo particular.

Por último, para captar la dimensión “acceso a la salud”, se tomó como indicador la cobertura de obra social o medicina prepaga. Se debe aclarar en este caso que el sistema de salud pública de la Argentina permite el acceso a todos los individuos, independientemente de su nivel de cobertura. No obstante, la falta de protección en este aspecto, fuertemente ligada a una inserción precaria en el mercado de trabajo, conlleva una presión mayor sobre el sistema de salud pública.

2. Medidas sintéticas

La unidad de identificación, entendida como la unidad que se identifica como multidimensionalmente pobre, es el hogar. Por lo tanto, todos sus miembros comparten la condición de privado o pobre. Algunos indicadores son atributos naturales del hogar, pero otros aluden a la situación de un integrante en particular. Por ejemplo, según el diseño del indicador, estar desempleado es un estado exclusivo de los adultos que tienen entre 25 y 64 años de edad. Debido a la unidad de identificación elegida, si en el hogar existe un desempleado (entre 25 y 64 años) todos los miembros de ese hogar resultarán privados en ese indicador. Sin embargo, los resultados se reportan y analizan a nivel individual o, en otras palabras, la unidad de análisis son los individuos.

Tras definir la unidad de identificación se debe, en primer lugar, establecer líneas de corte para cada indicador, cada una de las cuales constituye una condición de privación y establece la categoría de privado o no privado de la unidad. Luego se determina un número de privaciones, de manera que aquellos hogares que alcancen o superen ese nivel se considerarán pobres por privaciones múltiples.

Suelen mencionarse dos enfoques para la fijación del umbral multidimensional, conocido en la literatura como factor : i) el primero, llamado de la “unión”, establece que un hogar es pobre si presenta al menos una de las privaciones consideradas, ii) el segundo, denominado “intersección”, exige que un hogar tenga todas las privaciones para ser considerado pobre. Como es sencillo imaginar, el enfoque de la unión sobrestimará el nivel de pobreza, mientras que el de la intersección lo subestimará. Entre estos dos criterios se encuentra uno intermedio, que es el que se utiliza aquí. Para ello se incluyen 13 indicadores (véase el cuadro 1) y se selecciona k=3 . Es decir que será considerado pobre el individuo que tenga tres o más privaciones, o bien, un 23% del total de privaciones.

Una de las propiedades deseables de las medidas de pobreza multidimensional es la monotonicidad dimensional, que supone que el índice sintético aumente cuando a una persona ya clasificada como pobre se le agregue una privación adicional. Debido a que la tasa de recuento multidimensional, reconocida como H en la literatura, no cumple con esta propiedad, se incorpora al análisis la tasa de recuento multidimensional ajustada, un indicador que se construye multiplicando el valor de H la proporción de pobres, por “A”, que simboliza el promedio de privaciones en la población pobre en proporción al total de privaciones consideradas. Este indicador, conocido como M_0 , puede interpretarse como la cantidad total de privaciones sufridas por los pobres dividida por la cantidad máxima de privaciones que la totalidad de las personas podrían padecer (Alkire y Foster, 2007).

La medida M_0 tiene además otra propiedad interesante y muy útil: puede descomponerse en dimensiones y subgrupos para detectar la prevalencia de privaciones o de subgrupos más afectados entre los pobres. Un aspecto relevante de la medición de la pobreza multidimensional es la asignación normativa de un peso o valor a cada privación. Atkinson (2003) sugiere usar ponderaciones similares para cada dimensión dado que ello facilita la interpretación de los resultados. De acuerdo con esa recomendación se seleccionaron ponderadores iguales para todos los indicadores, otorgando igual grado de relevancia a cada una de las privaciones identificadas aquí.

Para evaluar la posibilidad de relaciones de sustitución y de complementariedad entre los indicadores se computaron las correlaciones de Spearman entre ellos. Un coeficiente negativo implica que los indicadores pueden sustituirse y uno positivo denota complementariedad (Gordon y otros, 2003). En este trabajo se observó que ninguna relación de sustitución supera el 2,6% y, aunque son estadísticamente significativas, resultan despreciables. Así, se consideró que todas las privaciones tienen igual importancia y su provisión genera la misma ganancia de bienestar.

Obviamente, con los ponderadores elegidos, el peso de las dimensiones varía debido a las diferencias en la cantidad de indicadores por dimensión. Por ejemplo, la dimensión “inclusión social” pesa más que el resto (31%) porque se considera relevante para una persona formar parte de las instituciones correspondientes según la etapa del ciclo de vida. La educación en la niñez y la juventud podría ser una herramienta importante en el presente de los niños y jóvenes pero lo será sobre todo en el futuro, para evitar caer en la vulnerabilidad y posiblemente en la pobreza. A su vez, el desempleo es uno de los factores de mayor impacto asociados a la pobreza, porque afecta profundamente el presente de los desempleados y de sus familias. Por último, los adultos mayores en condiciones de vulnerabilidad o pobreza que carecen de cobertura previsional difícilmente encontrarán los medios para mejorar su bienestar.

En este sentido, se sugiere que las mejoras en la inclusión social podrían tener repercusiones positivas en el resto de las dimensiones. Es por esto que se otorga mayor peso a la dimensión que conjuga estos aspectos con respecto a las de capacidad económica, vivienda adecuada y saneamiento básico y salud (23% cada una)[7]. En resumen, de las medidas multidimensionales proporcionadas en la literatura, en este documento se computan y reportan la tasa de incidencia (H), la tasa de incidencia ajustada (M_0), el promedio de privaciones como proporción del total por persona pobre (A) y el promedio de privaciones absolutas por persona pobre (I), con la convicción de que proporcionan una visión integral de la pobreza en la Argentina.

3. Análisis condicional

Para analizar los determinantes de las privaciones múltiples se aplica lo que en la literatura sobre pobreza multidimensional se denomina “regresión micro” (Alkire y otros, 2015). En el caso propuesto, la variable dependiente toma el valor uno si el hogar es multidimensionalmente pobre y cero en caso contrario.

Una vez estimados los parámetros de esa regresión micro con una regresión probit, se está en condiciones de descomponer esa brecha en la parte que estaría explicada por esos parámetros y la parte explicada por cada uno de los regresores. Esas variables caracterizan al hogar y la mayoría de ellas aluden a la situación del jefe: nivel educativo, edad, región de residencia, entre otras. El enfoque seleccionado para la descomposición es similar al de Blinder (1973), Oaxaca (1973) y Oaxaca y Ranson (1988) y fue desarrollado por Jann (2008). El método establece las proporciones de las brechas que se explican por cada uno de los componentes mencionados.

C. Resultados

1. Medidas sintéticas

En el cuadro 2 se muestran las tres medidas sintéticas de privaciones múltiples para la Argentina. Como puede observarse, el porcentaje de personas multidimensionalmente pobres era del 25,2% en 2015, es decir 10,7 puntos porcentuales menos que en 2005 (35,9%). Se aprecia también que la situación es relativamente favorable para las personas que viven en hogares con jefatura masculina, en comparación con aquellas que residen en hogares encabezados por mujeres (34,3% y 41%, respectivamente). La brecha en la incidencia disminuyó de 6,7 a 5,5 puntos porcentuales entre 2005 y 2015.

Cuadro 2

Argentina: medidas sintéticas de pobreza multidimensional por género, 2005 y 2015

Género

del jefe

de hogar

Tasa de incidencia

ajustada (M_0)

Tasa de

incidencia (H)

Promedio de privaciones absolutas por persona pobre (I)

2005

2015

Cambio

2005

2015

Cambio

2005

2015

Cambio

Mujer

0,143

0,091

0,052***

0,41

0,289

0,121***

4,551

4,103

0,448***

Hombre

0,115

0,07

0,045***

0,343

0,234

0,109***

4,369

3,913

0,456***

Diferencia

0,028***

0,021***

0,067***

0,055***

0,182***

0,19***

Total

0,122

0,077

0,045***

0,359

0,252

0,107***

4,42

3,986

0,434***

Fuente: Elaboración propia.

Nota: Diferencias intertemporales y de género significativas al *** 1%, ** 5% y * 10%. Las medidas comparadas fueron calculadas con k = 3.

La medida que sintetiza la intensidad y la incidencia (M_0) indica una reducción mayor entre las personas que viven en hogares con jefatura femenina, por lo que la brecha de género es levemente menor al final del período analizado. Dado que los cambios intertemporales de la intensidad de la pobreza multidimensional (promedio de privaciones entre pobres) son bajos, el efecto que predomina en la reducción de la pobreza corresponde a la incidencia.

Lo mismo ocurre con la diferencia entre los subgrupos: como el promedio de privaciones de los pobres que viven en hogares con jefatura masculina y sus pares con jefatura femenina no dista mucho del nivel promedio total (aproximadamente cuatro privaciones por pobre), es evidente que la diferencia en la pobreza multidimensional ajustada entre estos grupos se explica por la diferencia en H . En otras palabras, más que en una mayor intensidad, la diferencia de género radica principalmente en una mayor incidencia.

2. Descomposición de la desigualdad de género

La diferencia de M_0 por género asciende a 0,021 puntos en el año 2015 (véase el cuadro 2). Esto significa que la pobreza multidimensional ajustada de las personas en hogares con jefatura femenina es un 30% mayor que la de aquellas en hogares encabezados por un hombre.

En el cuadro 3 se presenta la estructura de esa brecha de género según las privaciones que la componen en los años 2005 y 2015. Se observa que en 2015 existen diferencias de género en todas las privaciones analizadas y que la desventaja de las personas que residen en hogares con jefatura femenina es recurrente. Más del 50% de la brecha está explicada por: i) falta de cobertura médica, ii) pobreza monetaria y iii) percepción de subsidio, en ese orden de importancia.

Cuadro 3

Contribución de cada privación a la diferencia de género, 2005 y 2015

(En porcentajes)

Privación

2005

2015

Falta de cobertura médica

22,5

21,3

Pobreza monetaria

17,2

16,4

Ayuda social

12,0

16,3

Jefe del hogar no educado

14,4

10,2

Zona de basural

4,8

7,5

Niños y adolescentes que no asisten a un centro educativo

5,1

6,7

Falta de agua corriente

4,2

6,6

Baño sin desagüe

7,2

4,8

Desocupación

0,0

3,1

Hacinamiento

5,3

2,9

Adultos mayores sin cobertura previsional

2,0

2,1

Falta de cuarto de cocina

5,8

1,8

No estudia ni trabaja (nini)

-0,6

0,2

Total

100

100

Fuente: Elaboración propia.

En los dos años analizados, la privación que más contribuye a la diferencia de género es la falta de cobertura médica. Esto no solo refleja la mayor desventaja de las personas que residen en hogares con jefatura femenina en términos de acceso a la salud, sino que establece diferencias en el acceso al mercado de trabajo formal, pues la carencia de obra social es un indicador utilizado por la Organización Internacional del Trabajo (OIT) para caracterizar la calidad del empleo e identificar la informalidad laboral (Vezza y Bertranou, 2011). Es muy probable que las jefas de hogar compatibilicen sus compromisos domésticos ingresando al mercado laboral en puestos flexibles y de fácil entrada y salida, características propias de la mayor parte de las ocupaciones del sector informal.

Por otra parte, la pobreza monetaria y la percepción de una ayuda social también afectan con mayor intensidad a los hogares encabezados por mujeres y contribuyen fuertemente a la brecha de género. Si bien las transferencias de dinero o en especie son útiles para mitigar ciertas carencias -por lo que se podría interpretar que recibir subsidios es positivo-, la privación consiste en depender de ese recurso precario debido a la inestabilidad o insuficiencia en la generación de ingresos corrientes. Probablemente, los hogares con jefes mujeres están más afectados por la privación subsidio porque los organismos benefactores habitualmente eligen a las “madres” como beneficiarias[8]. Por ejemplo, en el programa de transferencias monetarias condicionadas más importante de la Argentina, la Asignación Universal por Hijo para Protección Social (AUH), la prestación se abona solo a uno de los padres, privilegiando a las madres. Tal vez la implementación masiva de este programa sea la principal causa del aumento de 4,3 puntos porcentuales en el aporte de esta privación a la diferencia de género.

Por otra parte, el 10% de la diferencia de género en 2015 se explica por el bajo nivel de educación de los jefes de hogar. En la Argentina, el nivel educativo medio de las mujeres es más alto que el de los hombres (11,8 en comparación con 11,3 años de estudio, respectivamente, en 2014). Sin embargo, se puede afirmar que entre la población multidimensionalmente pobre, las jefas de hogar están menos educadas que sus pares varones, lo que puede obedecer a situaciones que se remontan a etapas previas del curso de vida de las mujeres. Aun así, esta privación ha perdido participación en la diferencia de género total en los últimos 10 años.

En conjunto, las condiciones habitacionales explican alrededor de la cuarta parte de la brecha de género. La privación más relevante en 2015 era vivir en una zona de basural. Su participación aumentó casi 3 puntos porcentuales en los últimos 10 años. Le siguen, en orden de importancia, la falta de agua corriente por cañería dentro de la vivienda, el baño sin desagüe, las condiciones de hacinamiento y la carencia de cuarto de cocina. Mientras la falta de agua corriente es la única de esas privaciones cuya contribución también aumentó, el resto evidencia considerables reducciones y participaciones menores al 5%.

El aporte de la privación “niños y adolescentes que no asisten a un establecimiento educativo” es relevante y registra un aumento en el período analizado. La mayor presencia de menores de 18 años en hogares con jefatura femenina es posiblemente la razón por la cual esta privación adquiere relevancia. Si bien las otras privaciones que integran la dimensión “inclusión económica y social” (personas que no estudian ni trabajan, desocupación y adultos mayores sin cobertura previsional) aumentan levemente, no registran una participación importante en la brecha total.

En suma, los hogares con jefatura femenina presentan condiciones más desfavorables que los hogares encabezados por hombres. Pese a que la diferencia en la pobreza multidimensional entre géneros ha disminuido en los últimos 10 años, su estructura permanece casi intacta y se observa el predominio de idénticas privaciones.

3. Análisis condicional

El cuadro 4 contiene los promedios de las variables que reflejan las características, también llamadas “atributos” o “dotaciones”, del conjunto de hogares y de los hogares definidos por el sexo del jefe, en cada uno de los dos años analizados.

Cuadro 4

Argentina: estadísticas descriptivas de variables relacionadas con las privaciones múltiples, 2005 y 2015

Variables

2005

2015

Todos

Jefe hombre

Jefe mujer

Todos

Jefe hombre

Jefe mujer

Incidencia de la pobreza (k=3)

0,359

0,342

0,411

0,251

0,232

0,289

Sexo del jefe del hogar

Mujer (referencia)

0,243

0,335

Hombre

0,757

0,665

Región de residencia

Gran Buenos Aires (referencia)

0,538

0,552

0,494

0,515

0,526

0,494

Noroeste argentino

0,096

0,087

0,124

0,098

0,091

0,114

Nordeste argentino

0,051

0,047

0,062

0,052

0,050

0,057

Cuyo

0,064

0,065

0,060

0,067

0,072

0,059

Centro

0,228

0,225

0,237

0,230

0,226

0,237

Sur

0,025

0,025

0,023

0,037

0,036

0,039

Edad del jefe del hogar

Menor de 25 años

0,030

0,026

0,041

0,032

0,031

0,034

25-59 años (referencia)

0,750

0,781

0,652

0,724

0,753

0,669

Mayor de 59 años

0,220

0,192

0,307

0,244

0,217

0,297

Educación del jefe del hogar

(en años de estudio)

8,9

9,1

8,4

9,5

9,5

9,3

Situación laboral del jefe del hogar

Asalariado formal (referencia)

0,315

0,361

0,172

0,383

0,443

0,265

Asalariado informal

0,208

0,189

0,270

0,149

0,141

0,166

Independiente

0,168

0,194

0,085

0,142

0,173

0,081

Patrón

0,052

0,061

0,023

0,045

0,061

0,013

Desocupado

0,056

0,056

0,057

0,023

0,019

0,030

Inactivo

0,201

0,139

0,393

0,258

0,164

0,444

Ocupados en el hogar

1,6

1,7

1,4

1,6

1,7

1,5

Estado civil del jefe del hogar

Casado (referencia)

0,751

0,918

0,231

0,712

0,886

0,366

Separado

0,088

0,026

0,279

0,104

0,033

0,243

Viudo

0,093

0,024

0,307

0,090

0,028

0,212

Soltero

0,068

0,031

0,182

0,095

0,052

0,180

Miembros en el hogar

Menores de 18 años

1,6

1,7

1,5

1,5

1,5

1,5

Mayores de 70 años

0,1

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC), Encuesta Permanente de Hogares (EPH).

Nota: Datos correspondientes al segundo trimestre de 2005 y 2015.

Como se analizó en la sección anterior, la proporción de personas con privaciones múltiples, medida en este caso por el indicador de incidencia (H) con un umbral de tres privaciones, se redujo 10,7 puntos porcentuales entre 2005 y 2015 y es claramente mayor en los hogares con jefatura femenina en los dos años analizados. Además, hubo un aumento de casi 9 puntos porcentuales en la proporción de personas que residen en hogares con jefatura femenina.

Una generalidad que se destaca es la ventaja de los hogares con jefatura masculina en ciertas variables clave: promedio de años de escolaridad, proporción de jefes asalariados no registrados, desocupados e inactivos. Estos resultados permiten predecir que los niveles de pobreza en los hogares con jefatura femenina serán mayores que en los hogares con jefatura masculina, que es lo que efectivamente se observa.

Todas estas diferencias entre uno y otro tipo de hogares fueron disminuyendo con el paso del tiempo, probablemente debido a mejoras en aquellos con jefatura femenina y no a un empeoramiento de la situación de los hogares con jefatura masculina. Por ejemplo, los años de escolaridad aumentaron más en los hogares con jefatura femenina, mientras que la reducción del porcentaje de jefas de hogar asalariadas informales fue el doble de la de jefes asalariados informales.

Dado que no puede saberse a priori qué parte de la brecha se debe a que se están comparando universos diferentes, se estimó un modelo multivariante con el doble propósito de comparar grupos homogéneos y descomponer la brecha en la parte debida a dotaciones o características y la parte que queda sin explicar por esos factores y que se adjudican aquí a los parámetros de las regresiones. En el cuadro 5 se resumen los resultados obtenidos. Las columnas 1 a 3 contienen los correspondientes al año 2005, mientras que las columnas 4 a 5 los relativos a 2015. Los modelos explican en todos los casos más del 30% de la varianza del indicador de pobreza utilizado (H). No obstante lo anterior, más que el poder explicativo global del modelo interesa ver la significación de los parámetros individuales estimados (para cada variable).

En general, se observa que la mayor parte de las variables está fuertemente correlacionada con la probabilidad de que una persona resida en un hogar privado multidimensionalmente y que los signos encontrados corresponden a las previsiones[9]. Queda claro que, al menos en el año 2005, no se aprecian diferencias de incidencia en múltiples privaciones entre hogares con jefatura de diferente género (obsérvese la significación de la variable “jefe hombre”), y que la significación no es muy alta en 2015 (significativa al 5%), de manera que la brecha de privaciones entre hogares con jefatura masculina y hogares con jefatura femenina pasa de 5,7 (encontrados a nivel descriptivo) a 1,5 puntos porcentuales[10]. Esto significa que las disparidades encontradas y analizadas en el examen descriptivo previo se deben en gran medida (si no en su totalidad, como en 2005) a las diferentes dotaciones de los jefes de hogar, que por lo general son más bajas en las jefas mujeres.

Cuadro 5

Argentina: resultados de la regresión probit acerca de la probabilidad de una persona de residir en un hogar con al menos tres privaciones, 2005 y 2015

2005

2015

Todos

Hombres

Mujeres

Todos

Hombres

Mujeres

1

2

3

4

5

6

Jefe hombre

-0,008

-0,015**

(0,012)

(0,007)

Región de residencia

Noroeste argentino

0,094***

0,100***

0,070***

0,001

0,011

-0,019*

(0,009)

(0,010)

(0,019)

(0,006)

(0,007)

(0,011)

Nordeste argentino

0,059***

0,052***

0,071***

0,015**

0,017**

0,011

(0,010)

(0,012)

(0,022)

(0,007)

(0,008)

(0,013)

Cuyo

-0,076***

-0,060***

-0,140***

-0,093***

-0,093***

-0,085***

(0,009)

(0,011)

(0,020)

(0,005)

(0,005)

(0,012)

Centro

-0,058***

-0,048***

-0,091***

-0,056***

-0,047***

-0,076***

(0,008)

(0,008)

(0,017)

(0,005)

(0,006)

(0,011)

Patagonia

-0,146***

-0,158***

-0,103***

-0,101***

-0,095***

-0,115***

Edad del jefe del hogar

(0,010)

(0,011)

(0,026)

(0,005)

(0,006)

(0,011)

Menor de 25 años

0,213***

0,268***

0,067

0,231***

0,220***

0,233***

(0,022)

(0,025)

(0,042)

(0,025)

(0,032)

(0,038)

Mayor de 59 años

-0,047***

-0,006

-0,116***

-0,076***

-0,069***

-0,086***

(0,011)

(0,013)

(0,021)

(0,007)

(0,008)

(0,015)

Educación

-0,067***

-0,066***

-0,070***

-0,047***

-0,044***

-0,053***

(0,001)

(0,001)

(0,003)

(0,001)

(0,001)

(0,002)

Situación laboral del jefe del hogar

Informal

0,361***

0,352***

0,424***

0,313***

0,332***

0,246***

(0,011)

(0,013)

(0,026)

(0,011)

(0,013)

(0,021)

Independiente

0,272***

0,258***

0,328***

0,237***

0,247***

0,147***

(0,012)

(0,012)

(0,033)

(0,011)

(0,012)

(0,024)

Patrón

-0,060***

-0,053**

-0,141***

0,081***

0,096***

-0,023

(0,020)

(0,021)

(0,054)

(0,016)

(0,016)

(0,057)

Desocupado

0,630***

0,623***

0,636***

0,531***

0,566***

0,452***

(0,010)

(0,012)

(0,013)

(0,028)

(0,037)

(0,045)

Inactivo

0,257***

0,179***

0,407***

0,172***

0,163***

0,148***

(0,014)

(0,018)

(0,027)

(0,012)

(0,016)

(0,018)

Ocupados en el hogar

0,001

-0,005

0,018***

0,011***

0,002

0,029***

(0,004)

(0,005)

(0,007)

(0,003)

(0,003)

(0,005)

Estado civil del jefe

Separado

0,052***

0,053*

0,043*

0,027**

0,056***

0,023

(0,016)

(0,029)

(0,022)

(0,011)

(0,018)

(0,015)

Viudo

-0,081***

-0,046**

-0,113***

0,018*

0,023

0,016

(0,013)

(0,023)

(0,023)

(0,011)

(0,019)

(0,016)

Soltero

0,061***

0,084***

0,053**

0,080***

0,066***

0,101***

(0,017)

(0,025)

(0,026)

(0,012)

(0,018)

(0,016)

Miembros en el hogar

Menores de 18 años

0,125***

0,120***

0,139***

0,094***

0,083***

0,116***

(0,003)

(0,003)

(0,005)

(0,002)

(0,002)

(0,004)

Mayores de 69 años

-0,022

-0,005

-0,059**

0,037***

0,052***

-0,007

(0,014)

(0,016)

(0,027)

(0,013)

(0,016)

(0,019)

Observaciones

46 843

34 515

12 328

59 967

39 109

20 858

Pseudo R^2

0,364

0,357

0,394

0,344

0,347

0,341

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC), Encuesta Permanente de Hogares (EPH).

Nota: Datos correspondientes al segundo trimestre de 2015. Los parámetros estimados son significativos al: ***1%, **5%, *10%. Se incluye entre paréntesis el error estándar robusto.

Los datos del cuadro 5 permiten constatar que, sin diferenciar por el sexo del jefe del hogar, la probabilidad de que una persona resida en un hogar con privaciones múltiples decrece con la edad y con el nivel educativo del jefe del hogar y aumenta con el número de niños y de adultos mayores. También puede apreciarse que las personas residentes en un hogar encabezado por un jefe inactivo, desempleado o con un empleo informal, tienen una probabilidad mayor que el resto, de sufrir privaciones múltiples. Un hallazgo curioso corresponde a la variable “ocupados en el hogar”. Nótese que el signo positivo indicaría que un mayor número de ocupados en el hogar acrecienta la probabilidad de que sus miembros sufran privaciones. Una explicación posible de este resultado es precisamente la causalidad de la relación. Más que causalidad, el modelo capta relaciones entre variables, con lo cual resulta plausible que en un hogar con privaciones aumente la necesidad de que sus miembros ingresen al mercado de trabajo, con respecto a un hogar con menos privaciones.

Muchos parámetros estimados en las regresiones cambiaron a lo largo de la década analizada. Entre ellos se destacan los relativos a la educación del jefe del hogar, a su inserción laboral y al estado civil. Pero lo que reviste mayor interés para el presente artículo tiene que ver con las diferencias en los parámetros estimados entre hogares con jefatura masculina y hogares con jefatura femenina.

Ciertas variables influyen con intensidad similar en la probabilidad de experimentar privaciones, independientemente del sexo del jefe del hogar. Tal vez las diferencias más importantes correspondan al trabajo, tanto remunerado como no remunerado. Puede verse que las variables relacionadas con el trabajo remunerado inciden con mayor intensidad en los hogares con jefatura masculina, mientras que el cuidado de niños (trabajo no remunerado) incide de manera más acentuada en los hogares con jefatura femenina. Este hallazgo relativo al mercado de trabajo solo vale para 2015, pues en 2005 la probabilidad de que los miembros del hogar sufrieran privaciones múltiples era mayor en los hogares encabezados por mujeres.

Lo más interesante en este caso tiene que ver justamente con los cambios ocurridos entre 2005 y 2015 en los hogares con jefatura femenina. Nótese que la probabilidad de experimentar privaciones en los hogares regidos por una mujer que trabaja de manera informal, está desempleada o es inactiva ha disminuido ostensiblemente. A su vez, pierde significancia el estado civil, que resultaba central en 2005, y se reduce también la probabilidad de sufrir privaciones en alguna dimensión según el número de niños en el hogar. Esto refleja un progreso notable en el período de referencia, que disminuyó la propensión a la privación por los factores mencionados.

4. Microdescomposición de las diferencias

En este apartado se analizan los resultados obtenidos tras aplicar un procedimiento de microdescomposición, que consiste en estimar el peso de lo que podrían llamarse “dotaciones” o “características” de los hogares (mostradas en el cuadro 4) y separarlo del peso de lo que podrían denominarse “propensiones” o “parámetros” (mostradas en el cuadro 5) y que reflejan la manera en que uno y otro tipo de hogar “transforman” esas dotaciones o características en mayor o menor probabilidad de experimentar privaciones. Los resultados se presentan en el cuadro 6.

Cuadro 6

Argentina: diferencia condicional y no condicional del total de privaciones y de privaciones por dimensión, 2005 y 2015

Dimensiones

Brecha

Fuente de la diferencia

Condicional

No condicional

Dotaciones

Parámetros

Interacción

1

2

3

4

5

Panel A (2005)

Todas

-0,008

0,068***

0,064***

0,016

-0,011

(0,012)

(0,007)

(0,009)

(0,010)

(0,012)

1. Capacidad económica

-0,031***

0,075***

0,042***

0,003

0,036***

(0,013)

(0,007)

(0,009)

(0,010)

(0,012)

2. Vivienda

-0,033***

0,039***

0,030

0,049***

-0,040***

(0,009)

(0,006)

(0,008)

(0,010)

(0,012)

3. Saneamiento

-0,017***

0,018**

0,035***

0,068***

-0,086***

(0,009)

(0,006)

(0,008)

(0,011)

(0,012)

4. Inclusión

0,017

-0,021***

-0,010

-0,023**

0,012

(0,011)

(0,007)

(0,009)

(0,012)

(0,013)

5. Salud

-0,040***

0,116***

0,119***

0,063***

-0,065***

(0,013)

(0,007)

(0,009)

(0,011)

(0,012)

Panel B (2015)

Todas

-0,015**

0,056***

0,050***

0,027***

-0,020***

(0,007)

(0,005)

(0,006)

(0,007)

(0,007)

1. Capacidad económica

-0,024***

0,082***

0,054***

0,008

0,019**

(0,009)

(0,006)

(0,006)

(0,008)

(0,008)

2. Vivienda

-0,029***

0,027***

0,001

0,043***

-0,018**

(0,007)

(0,005)

(0,005)

(0,008)

(0,008)

3. Saneamiento

-0,009*

0,010**

0,007

0,026***

-0,023***

(0,005)

(0,005)

(0,005)

(0,007)

(0,007)

4. Inclusión

0,020***

-0,005

-0,011*

-0,007

0,009

(0,004)

(0,005)

(0,006)

(0,008)

(0,008)

5. Salud

-0,036***

0,089***

0,078***

0,033***

-0,022***

(0,009)

(0,006)

(0,007)

(0,008)

(0,008)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC), Encuesta Permanente de Hogares (EPH).

Nota: Datos correspondientes al segundo trimestre de 2016. Los parámetros estimados son significativos al: ***1%, **5%, *10%. Se incluye entre paréntesis el error estándar robusto.

En la columna 1 se muestra la brecha ajustada (o condicionada), es decir la que resulta de la variable “jefe hombre” incluida en los modelos multivariantes. El panel A corresponde a 2005 y el panel B a 2015. En la columna 2 figura la brecha “bruta” o no ajustada, que surge directamente de los datos. Las columnas 3 a 5 contienen la descomposición de la brecha “bruta” en la parte debida a dotaciones (columna 3), a los β´s (columna 4) y a la interacción entre dotaciones y parámetros. En este artículo interesa en particular la columna 3, que es la parte estrictamente “explicada” de la brecha. En el cuadro 6 se incluyen también los resultados del cómputo y la descomposición de las disparidades entre géneros en cada una de las dimensiones que se trabajaron. En las filas del cuadro se detalla la brecha en capacidad económica, vivienda, saneamiento, inclusión y salud, y se sigue con la misma estructura anterior (brecha condicional, no condicional y descomposición) para cada una de ellas.

Este ejercicio de descomposición muestra que el 94% de la brecha de privaciones de 2005 y el 89% de la de 2015 pueden explicarse por diferencias en lo que aquí se denominó “dotaciones”. Esta es una enseñanza muy útil para las políticas públicas. Ya se vio antes que el nivel educativo de las jefas de hogar, su situación en el mercado de trabajo y sobre todo su estado civil pueden representar desventajas y generar riesgos de privaciones múltiples para ellas mismas y para los miembros de los hogares que sostienen.

Cabe preguntarse entonces en qué dimensiones es más intenso el “efecto dotación” que se ha verificado en todas las privaciones. Hay varias situaciones particulares a nivel de dimensiones. Excepto en el caso de la inclusión social, la importancia explicativa de las dotaciones disminuye. No sorprende que “inclusión” sea la dimensión más atípica, pues la disparidad es muy reducida y la diferencia de la brecha no ajustada no es significativa.

Esto implica que la reducción de la disparidad observada a nivel descriptivo (una brecha que pasó del 6,8% al 5,6%) se debió principalmente a una disminución de la brecha de dotaciones entre los géneros y la brecha que persiste es todavía explicada en buena medida por la disparidad de esas dotaciones. Al analizar cada dimensión por separado se descubre que el poder explicativo de las dotaciones es menor en casi todos los casos, excepto en la dimensión “inclusión”, que presenta un comportamiento anómalo.

D. Conclusiones

En este trabajo se analizó la brecha de pobreza entre las personas que residen en hogares con jefatura masculina y aquellas que residen en hogares con jefatura femenina con el objeto de presentar resultados que ayuden a focalizar mejor las políticas públicas de alivio de la pobreza. Mediante un análisis multidimensional se procura identificar los factores generales y, en particular, de género que predisponen más o menos a la situación de pobreza.

Los resultados muestran una disminución de la pobreza multidimensional entre 2005 y 2015, coincidente con la recuperación económica que experimentó la Argentina después de la grave crisis de 2001-2002. En ese período se observa una reducción de la brecha entre los hogares regidos por jefes de diferente sexo. Lo curioso de esta evolución es que al condicionar los datos, la disparidad entre géneros desaparece en 2005 y sigue siendo positiva, significativa y favorable a los hogares con jefatura masculina en 2015. Condicionar significa, en este caso, comparar hogares y jefes de hogar idénticos en la medida en que lo permiten los datos disponibles. Desde esta perspectiva la brecha de género no solo no disminuyó sino que aumentó.

El análisis de descomposición permitió establecer que la mayor proporción de las diferencias en los niveles de pobreza según el sexo del jefe del hogar se debe a lo que en este artículo se denominó diferencias en “dotaciones”. Esto significa que los hogares encabezados por mujeres no son más proclives a la pobreza por una actitud discriminatoria hacia ellas, sino porque las jefas de hogar tienen menor nivel educativo que los jefes varones, su inserción en el mercado de trabajo es más precaria y viven solas, por lo que tienen que soportar una carga demográfica sin ayuda de otros adultos. No obstante, hay un porcentaje menor que estaría explicado por la discriminación o el trato diferente de las mujeres.

A partir de los resultados obtenidos se puede inferir que las mejoras en la inserción laboral de los pobres en general, y de las mujeres en particular, tendrían importantes repercusiones en la reducción de la pobreza. Estas políticas deberían diseñarse teniendo en cuenta la necesidad de cuidado de familiares a cargo y la calidad del empleo, pues la vulnerabilidad entre las mujeres que viven solas y tienen hijos es alta, y gran parte de la brecha de género está explicada por la falta de obra social, que puede entenderse como un indicador de la precariedad de los trabajos realizados por las mujeres a lo largo de su ciclo de vida.

Bibliografía

Agbodji, A. E., Y. M. Batana y D. Ouedraogo (2013), “Gender inequality in multidimensional welfare deprivation in West Africa: the case of Burkina Faso and Togo”, Policy Research Working Paper Series, N° 6522, Washington, D.C., Banco Mundial, junio.

Alkire, S. y J. Foster (2011), “Counting and multidimensional poverty measurement”, Journal of Public Economics, vol. 95, Nº 7-8, Amsterdam, Elsevier, agosto.

____(2007), “Recuento y medición multidimensional de la pobreza”, OPHI Working Paper Series, Nº 7, Oxford, Universidad de Oxford, diciembre.

Alkire, S. y M. E. Santos (2014), “Measuring acute poverty in the developing world: robustness and scope of the multidimensional poverty index”, World Development, vol. 59, Amsterdam, Elsevier, julio.

____(2010), “Acute multidimensional poverty: a new index for developing countries”, OPHI Working Paper Series, Nº 38, Oxford, Universidad de Oxford, julio. Alkire, S. y otros (2015), Multidimensional Poverty Measurement and Analysis, Oxford, Oxford University Press.

Arévalo, C. y J. Paz (2015), “Pobreza en la Argentina. Privaciones múltiples y asimetrías regionales”, Documentos de Trabajo, Nº 15, Salta, Instituto de Estudios Laborales y del Desarrollo Económico (IELDE).

Ariza, M. y O. de Oliveira (2001), “Familias en transición y marcos conceptuales en redefinición”, Papeles de Población, vol. 7, Nº 28, Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México, abril-julio.

Arriagada, I. (2005), “Dimensiones de la pobreza y políticas desde una perspectiva de género”, Revista de la CEPAL, Nº 85 (LC/G.2266-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), abril.

Atkinson, A. (2003), “Multidimensional deprivation: contrasting social welfare and counting approaches”, Journal of Economic Inequality, vol. 1, Nº 1, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, abril.

Barros, R.P., M. De Carvalho y S. Franco (2006), “Pobreza multidimensional no Brasil”, Texto para discusión, Nº 1227, Río de Janeiro, Instituto de Investigación Económica Aplicada (IPEA), octubre.

Battiston, D. y otros (2009), “Income and beyond: multidimensional poverty in six Latin American countries”, OPHI Working Paper Series, Nº 17, Oxford, Universidad de Oxford, septiembre.

Beccaria, L. y A. Minujin (s/f), “Métodos alternativos para medir la evolución del tamaño de la pobreza”, Documentos de Trabajo, Nº 6, Buenos Aires, Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).

Blinder, A. S. (1973), “Wage discrimination: reduced form and structural estimates”, The Journal of Human Resources, vol. 8, Nº 4, Madison, University of Wisconsin Press.

Boltvinik, J. (1992), “El método de medición integrada de la pobreza. Una propuesta para su desarrollo”, Comercio Exterior, vol. 42, Nº 4, Ciudad de México, Banco Nacional de Comercio Exterior, abril.

Bossert, W., S. Chakravarty y C. D’Ambrosio (2009), “Multidimensional poverty and material deprivation”, ECINEQ Working Paper Series, Nº 129, Society for the Study of Economic Inequality (ECINEQ), septiembre.

Bourguignon, F. y S. Chakravarty (2003), “The measurement of multidimensional poverty”, Journal of Economic Inequality, vol. 1, Nº 1, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, abril.

Case, A. y A. Deaton (2002), “Consumption, health, gender and poverty”, Center for Health and Wellbeing Working Papers, Nº 21, Princeton, Princeton University, julio.

Chakravarty, S. (1997), “On Shorrocks’ reinvestigation of the Sen Poverty Index”, Econometrica, vol. 65, Nº 5, Nueva York, Econometric Society, septiembre.

Cid, J. (2013a), “La pobreza en la Argentina y las estrategias de los hogares”, Reunión de Discusión, Nº 194, Salta, Universidad Nacional de Salta, septiembre.

____(2013b), “Las estrategias de subsistencia de los hogares argentinos”, documento presentado en el Tercer Seminario Anual de Economía Regional, Salta, 10 de octubre.

____(1994), ¿Son los pobres de Salta más intensamente pobres?, Salta, Dirección General de Estadísticas y Censos de Salta, inédito.

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2013), Panorama Social de América Latina (LC/G.2580), Santiago.

____(2010), Pobreza infantil en América Latina y el Caribe (LC/R.2168), Santiago.

Conconi, A. (2009), “Pobreza multidimensional en la Argentina: ampliando las medidas tradicionales de pobreza por ingresos y NBI”, tesis de maestría, La Plata, Universidad Nacional de La Plata.

Conconi, A. y A. Ham (2007), “Pobreza relativa multidimensional: una aplicación a la Argentina”, Documentos de Trabajo, Nº 57, La Plata, Centro de Estudios Distributivos Laborales y Sociales (CEDLAS), agosto. CONEVAL (Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social) (2009), Metodología para la medición multidimensional de la pobreza en México, Ciudad de México.

Cortés, F. (1997), “Determinantes de la pobreza de los hogares. México, 1992”, Revista Mexicana de Sociología, vol. 59, N° 2, Ciudad de México, Universidad Nacional Autónoma de México, abril-junio.

Chakravarty, S. R. y C. D’Ambrosio (2006), “The measurement of social exclusion”, Review of Income and Wealth, vol. 52, N° 3, Oxford, Blackwell Publishing, septiembre.

Chakravarty, S., J. Deutsch y J. Silber (2008), “On the watts multidimensional poverty index and its decomposition”, World Development, vol. 36, N° 6, Amsterdam, Elsevier, junio.

Fairlie, R. (2005), “An extension of the Blinder-Oaxaca decomposition technique to logit and probit models”, Journal of Economic and Social Measurement, vol. 30, N° 4, IOS Press, noviembre.

Feres, J. y X. Mancero (2001), “El método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y sus aplicaciones en América Latina” (LC/L.1491-P), serie Estudios Estadísticos y Prospectivos, N° 7, Santiago, Comisión Económica para América Latina (CEPAL), febrero.

Foster, J. (1998), “Absolute versus relative poverty”, The American Economic Review, vol. 88, N° 2, Nashville, American Economic Association, mayo.

Foster, J. y A. Sen (1997), “On economic inequality. After a quarter century”, On Economic Inequality, Oxford, Oxford University Press.

Gordon, D. y otros (2003), Child Poverty in the Developing World, Bristol, The Policy Press, octubre.

Hicks, N. y P. Streeten (1979), “Indicators of development: the search for a basic needs Yardstick”, World Development, vol. 7, N° 6, Oxford, Pergamon Press Ltd., junio.

Jann, B. (2008), “The Blinder-Oaxaca decomposition for linear regression models”, The Stata Journal, vol. 8, N° 4, Stata Press, octubre-diciembre.

López, C. y R. Safojan (2013), “Un análisis multidimensional de la pobreza: evidencia reciente de las regiones de Argentina”, Revista de Economía Política de Buenos Aires, vol. 12, Buenos Aires, Universidad de Buenos Aires.

Maasoumi, E. y M. A. Lugo (2008), “The information basis of multivariate poverty assessments”, Quantitative Approaches to Multidimensional Poverty Measurement, N. Kakwani y J. Silber (eds.), Londres, Palgrave Macmillan.

Mahoozi, H. (2015), “Gender and spatial disparity of multidimensional poverty in Iran”, OPHI Working Paper Series, Nº 95, Oxford, Universidad de Oxford, junio.

Mideros, A. (2012), “Ecuador: Definición y medición multidimensional de la pobreza, 2006 2010”, Revista CEPAL, N° 108 (LC/G.2549-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), diciembre.

Oaxaca, R. (1973), “Male-female wage differentials in urban labor markets”, International Economic Review, vol. 14, N° 3, Pensilvania, University of Pennsylvania, octubre.

Oaxaca, R. y M. Ransom (1988), “Searching for the effect of unionism on the wages of union and nonunion workers”, Journal of Labor Research, vol. 9, N° 2, Fairfax, George Mason University.

Paz, J. A. (2014), “Pobreza multidimensional en la Argentina. Asimetrías regionales (parte I)”, Documentos de Trabajo, N° 11, Salta, Instituto de Estudios Laborales y del Desarrollo Económico (IELDE), mayo.

PNUD (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo) (2010), Informe sobre desarrollo humano 2010. Edición del Vigésimo Aniversario. La verdadera riqueza de las naciones: Caminos al desarrollo humano, Madrid, Ediciones Mundi-Prensa.

____(1997), Informe sobre Desarrollo Humano 1997, Madrid, Ediciones Mundi-Prensa.

____(1996), Informe sobre Desarrollo Humano 1996, Madrid, Ediciones Mundi-Prensa.

Ravallion, M. (2011), “On multidimensional indices of poverty”, Policy Research Working Paper Series, N° 5580, Washington, D.C., Banco Mundial, febrero.

____(1996), “Issues in measuring and modeling poverty”, Policy Research Working Paper Series, N° 1615, Washington D. C., Banco Mundial, junio. Roche, J. (2013), “Monitoring progress in child poverty reduction: methodological insights and illustration to the case study of Bangladesh”, Social Indicators Research, vol. 112, N° 2, Basilea, Springer International Publishing, junio.

Rogan, M. (2014), “Poverty may have declined, but women and female-headed households still suffer most”, Grahamstown [en línea] http://www.econ3x3.org/article/poverty-may-have-declined-women-and-female-headed-households-still-suffer-most.

Salvia A., J. Bonfiglio y J. Vera (2015), “Las cifras de la pobreza y la importancia de una medición multidimensional”, Progresos sociales, pobrezas estructurales y desigualdades persistentes. Ilusiones y desilusiones en el desarrollo humano y la integración social al quinto año del bicentenario (2010-2014), A. Salvia y otros (eds.), Buenos Aires, Pontificia Universidad Católica Argentina.

Santos, M. E. y otros (2015), “A multidimensional poverty index for Latin America”, OPHI Working Paper Series, Nº 79, Oxford, Universidad de Oxford, enero.

Sen, A. (1976), “Poverty: an ordinal approach to measurement”, Econometrica, vol. 44, Nº 2, Nueva York, The Econometric Society, marzo.

Tsui, K. (2002), “Multidimensional poverty indices”, Social Choice and Welfare, vol. 19, Nº 1, Berlín, Springer-Verlag, enero.

Tuñón, I. y M. González (2013), “Aproximación a la medición de la pobreza infantil desde un enfoque multidimensional y de derechos”, Revista Sociedad & Equidad, Nº 5, Buenos Aires, Pontificia Universidad Católica Argentina, enero

Vezza, E. y F. Bertranou (2011), Un nexo por construir: jóvenes y trabajo decente en Argentina. Radiografía del mercado de trabajo y las principales intervenciones, Buenos Aires, Organización Internacional del Trabajo (OIT).

Yun, M-S. (2005), “Normalized equation and decomposition analysis: computation and inference”, Discussion Paper Series, Nº 1822, Bonn, Institute for the Study of Labor (IZA), octubre.

[1] Los autores agradecen a los participantes del Seminario Pobreza en la Argentina, realizado el 22 de diciembre de 2015, especialmente a Emma Santos. También agradecen las observaciones realizadas por dos árbitros a la presente versión del trabajo. Los errores y las omisiones que pudiera haber en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores.

[2] Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Instituto de Estudios Laborales y del Desarrollo Económico (IELDE), Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Salta, Argentina. Correo electrónico: c.arevalo@conicet.gov.ar.

[3] Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Instituto de Estudios Laborales y del Desarrollo Económico (IELDE), Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Salta, Argentina. Correo electrónico: jpaz@conicet.gov.ar.

[4] Boltvinik (1992) agrega la pobreza de tiempo, adelantándose casi 20 años a las primeras investigaciones iniciadas por el Levy Economics Institute en el mundo. Véase Levy Economics Institute of Bard College [en línea] http://www.levyinstitute.org/topics/time-poverty.

[5] En realidad, el estudio de Conconi y Ham (2007) estaría entre los trabajos que usan los métodos estadísticos multivariantes (componentes principales, conglomerados y análisis factorial, entre otros) para reducir las dimensiones. El aporte de estos autores consiste en utilizar el análisis factorial para identificar “funcionamientos” (functioning).

[6] Se entiende por “hacinamiento crítico” la situación en la cual hay más de tres personas por cuarto destinado a dormitorio en la vivienda. Véase Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) [en línea] http://www.indec.mecon.ar/glosario.asp.

[7] El saneamiento básico y la salud están íntimamente relacionados. En algunos casos, los indicadores de saneamiento incluso forman parte de la dimensión “salud”, como por ejemplo en el Indicador de Pobreza Multidimensional construido por el Gobierno de Costa Rica. En el índice de ese país los indicadores “sin servicio de agua” y “sin eliminación de excretas” están incluidos en la dimensión “salud”. Aunque en esta oportunidad se prefirió mantener ambas dimensiones separadas, ya que las políticas públicas tendientes a mejorar una y otra son diferentes, mantienen el mismo peso que la capacidad económica y la vivienda adecuada.

[8] Esto tiene un sustento empírico importante si el objetivo de esos programas es modificar el consumo de las niñas y los niños que residen en el hogar. Como mostraron Case y Deaton (2002) con datos de la India y Sudáfrica, la composición del gasto del hogar es extremamente sensible al género del jefe del hogar.

[9] Si bien la unidad de observación es el hogar, las regresiones se estimaron con respecto a las personas. Por definición, una persona es pobre si reside en un hogar identificado como pobre.

[10] Es más, si se cambia el modelo a un logit, por ejemplo, la significatividad estadística desaparece, con lo cual no se puede afirmar de manera contundente que la diferencia entre hogares con jefatura masculina y femenina exista.

Incidencia de las características de la red de apoyo en la ayuda total recibida por las personas mayores

Cristiane Silva Corrêa[1]

Recibido: 16/05/2016

Aceptado: 21/07/2016

Resumen

En trabajos previos se muestra que la ayuda que cada individuo ofrece a las personas mayores resulta afectada por las características de las personas mayores, de las personas que ofrecen asistencia y de la familia o red de apoyo con que este cuenta. Sin embargo, se desconoce la incidencia de las características de esa red de apoyo en la ayuda total que las personas mayores reciben de ese conjunto de individuos. En este trabajo se utilizaron datos de la Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE) de 2000, relativos al municipio de São Paulo (Brasil), para analizar la manera en que las características de la red de apoyo (como el porcentaje de hijas mujeres, el número de individuos en el hogar y fuera de este y la composición por relación de parentesco) se relacionan con el número medio de individuos que ayudan a las personas mayores por día, como aproximación de la cantidad de ayuda que estas reciben. Entre los resultados se destaca que el aumento del porcentaje de hijas disminuye la probabilidad de que las personas mayores declaren que reciben ayuda de un número mayor de individuos, mientras que vivir en compañía de hijos o cónyuges aumenta esa probabilidad.

Palabras clave: Cuidado de las personas mayores, red de apoyo, familia, transferencias intergeneracionales, envejecimiento.

El presente artículo es original, no fue publicado anteriormente y no se encuentra en proceso de revisión en ninguna otra publicación, ya sea en formato impreso o electrónico.

Abstract

Previous research shows that assistance offered to older persons by each individual is affected by the characteristics of the older person, the person offering assistance and that person’s family or support network. However, the impact of the support network’s makeup on the overall care that the older person receives from that set of individuals is unknown. This study used data from the 2000 edition of the Health, Well-being and Ageing (SABE) survey for the municipality of São Paolo (Brazil), to analyse the way in which the support network’s features —such as the proportion of female children, the number of individuals living in and outside the household and the household’s composition by family relationship— are related to the average number of individuals involved in helping the older person per day, as a proxy for the quantity of assistance received. The results show that, the higher the proportion of daughters, the lower the probability that the older person will report receiving help from a higher number of individuals, while living with children or a spouse increases this probability.

Keywords: care for older persons, support network, family, intergenerational transfers, ageing.

Résumé

Des travaux antérieurs démontrent que l’aide offerte par un individu aux personnes âgées est déterminée par les caractéristiques de la personne âgée, des personnes qui offrent leur aide et de la famille, ou de leur réseau de soutien. On ignore toutefois l’incidence des caractéristiques de ce réseau de soutien sur l’aide totale prêtée par cet ensemble d’individus à la personne âgée. Cette étude est basée sur des données de l’enquête sur la santé, le bien-être et le vieillissement (SABE) de 2000, pour la municipalité de Sao Paulo (Brésil), pour analyser le rapport existant entre les caractéristiques du réseau de soutien (comme le pourcentage de filles, le nombre d’individus vivant au sein et hors de ce ménage et la composition par rapport familial) et le nombre moyen de personnes qui aident la personne âgée par jour, pour effectuer un rapprochement de la quantité d’aide reçue par celle-ci. Les résultats indiquent, entre autres, que l’augmentation du pourcentage de filles diminue la probabilité que la personne âgée déclare recevoir de l’aide d’un nombre plus important d’individus, probabilité qui augmente quand la personne âgée vit avec des enfants ou un conjoint.

Mots clés: Soins de la personne âgée, réseau de soutien, famille, transfert intergénérationnel, vieillissement.

Introducción

El envejecimiento poblacional registrado en casi todos los países en las últimas décadas plantea cuestionamientos sobre las relaciones de cuidado de la población de edad avanzada. En el Brasil, como en América Latina, la principal fuente de cuidado de los individuos dependientes es la familia, que procura reasignar sus recursos para satisfacer la demanda de todos sus miembros. Por ejemplo, hay evidencia de que los abuelos que reciben beneficios previsionales transfieren recursos a los nietos que viven con ellos y colaboran de ese modo con su educación (Rentería Pérez, Maldonado Turra y Lanza Queiroz, 2007), mientras que los hijos transfieren recursos a los padres que se encuentran en peores condiciones financieras (McGarry y Schoeni, 1995). Así, en una misma familia, los individuos transfieren recursos y alimentos entre sí en las distintas etapas del ciclo de vida para maximizar la satisfacción de todos los miembros y de la familia en su conjunto (Hooper y otros, 2015). Esas relaciones afectan las políticas públicas orientadas a las personas mayores y a los demás miembros de la familia y, a su vez, resultan afectadas por estas. Por ese motivo, son objeto de análisis y reflexión para el diseño y la evaluación de esas políticas.

Algunas teorías tratan de explicar las motivaciones que llevan a los individuos a ayudarse unos a otros. Becker (1991) sostiene que la felicidad de un miembro de la familia puede aumentar con la de los demás, de manera que la ayuda prestada a un individuo aumenta tanto la felicidad del individuo ayudado como la del que lo ayudó (teoría del altruismo). Por otra parte, Cox y Rank (1992) afirman que un individuo ayuda a otro si en cambio obtiene algún tipo de beneficio, argumento en el que se basa la teoría del intercambio social. Ikkink y Tilburg (1999), Tilburg (1992) y Hooper y otros (20015) ratifican esa teoría, al encontrar en ese hecho la principal motivación para determinar la continuidad de la relación en las redes sociales. Arrondel y Masson (2006) combinan los conceptos de las teorías del altruismo y del intercambio social en la teoría de la reciprocidad. De acuerdo con esa teoría, si bien la decisión de ayudar supone una relación positiva de participación y solidaridad, por otra parte determina una deuda del receptor con respecto al donante. La retribución no necesariamente se dirige al mismo individuo y puede ocurrir en ese mismo momento o en el futuro. Esto explica el cuidado de los padres por los hijos, según el ejemplo y lo que aprendieron al observar a los padres que cuidaban de los abuelos o los hijos. En ese sentido, Corrêa, Queiroz y Fazito (2011) encontraron evidencias que confirman las tres teorías (altruismo, intercambio social y reciprocidad) en el Brasil.

Las características de cada individuo también inciden en el cuidado ofrecido y recibido. Las personas mayores con problemas de salud, baja escolaridad y pocos ingresos, así como los que viven en lugares con escasa cobertura de servicios de salud, son los que suelen presentar condiciones de salud más débiles y mayor necesidad de cuidado (Bongaarts y Zimmer, 2002; Giacomin y otros, 2005; Parahyba y Veras, 2008).

El cuidado de las personas mayores recae principalmente en los cónyuges y los hijos. Sin embargo, no todos ofrecen el mismo tipo de asistencia (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; Wolf, 2004). Algunos se dedican más y otros menos, algunos ayudan con dinero y otros ponen a disposición su tiempo para acompañarlos o realizar pequeños servicios. Incluso los hijos que viven más lejos de los padres les ofrecen ese tipo de apoyo, aunque los que viven con ellos proporcionan más ayuda funcional e instrumental que financiera (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; McGarry, 1998; McGarry y Schoeni, 1995; Saad, 2004). Las personas que trabajan o estudian también suelen prestar más atención a las personas mayores que las que no lo hacen (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016). En caso de conflicto entre las actividades, las mujeres tienden a elegir el cuidado mientras que los hombres tienden a optar por el trabajo (Oliveira y otros, 2012; Walker y otros, 1995). Además, las mujeres son las principales cuidadoras y los hijos casados ofrecen más ayuda a los padres mayores que los hijos solteros (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; Giacomin y otros, 2005; McGarry, 1998; Saad, 2004).

El cuidado que cada individuo dedica a las personas mayores también puede estar influenciado por el cuidado que ya le proporcionan otros individuos. McGarry y Schoeni (1995) encontraron que los abuelos transfieren menos recursos financieros a los nietos mayores de 18 años si los padres ya hicieron las transferencias y que las transferencias de los padres disminuyen si los abuelos ya las han hecho. Saad (2004) verifica que la probabilidad de que un hijo brinde ayuda material a los padres disminuye con el número de hijos que este tiene, mientras que Raad y Guedes (2015) encuentran que los padres suelen invertir más en los hijos que tienden a ser más productivos, indicando cierta competencia por el cuidado dentro de las familias.

Otra forma de que la familia reaccione a su contexto socioeconómico es por medio del sistema familiar (arranjo familiar). Entre las familias pobres, el hogar multigeneracional es una forma de supervivencia en la que diferentes generaciones se ayudan unas a otras en el cuidado de los miembros dependientes y el ingreso familiar (Giacomin y otros, 2005). Por otra parte, crece el número de personas mayores que viven solas (Redondo y otros, 2005), lo que puede indicar buenas condiciones de salud o un envejecimiento satisfactorio (Camargos y otros, 2011, 2015). El hecho de que las personas de edad vivan solas no necesariamente significa que no tengan una red de apoyo, pues siempre cuentan con familiares y amigos en caso de necesidad o enfermedad (Camargos y otros, 2011; Lubben, 1988).

Corrêa, Queiroz y Fazito (2016) observan que, antes de decidir el nivel de atención que destinarán a la persona mayor, se evalúa la cantidad de individuos disponibles para ayudarla, su capacidad para prestar ayuda y la atención que estos realmente dedican, de manera que la atención requerida pueda dividirse entre todos los miembros. No obstante, esa división se realiza de modo que las mujeres y los familiares más próximos de la persona mayor, como sus hijos y cónyuges, sean los que dediquen el mayor nivel de atención (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016).

En todos los estudios citados se analizó la manera en que las características individuales y de composición de la red de apoyo afectan la división del cuidado individual ofrecido o recibido por las personas mayores. Sin embargo, se desconoce si esa división entre los miembros de la familia ocurre de manera que las personas mayores con redes de apoyo diferentes reciban el mismo nivel de atención total o si, debido a que la división no elimina completamente las diferencias en la composición y la estructura de esas redes de apoyo, existen patrones de redes que ofrecen una atención total superior con respecto a otros.

En ese contexto, el objetivo de este trabajo consiste en analizar la relación entre el cuidado total recibido por las personas mayores y la composición de su red de apoyo, para determinar la manera en que la estructura familiar afecta el nivel de cuidado total que estas reciben. El cuidado total recibido por las personas mayores corresponde a la suma de las decisiones individuales de cuidado de cada miembro de la familia. Para ello se utilizaron datos de la Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE) realizada en la ciudad de São Paulo en 2000. En esa encuesta las personas mayores declaran la frecuencia de la ayuda material o inmaterial que cada individuo de su red de apoyo les ofrece o recibe de ellos. La suma de las frecuencias con que cada individuo ayuda a las personas mayores es la frecuencia total con que las personas mayores reciben ayuda. Se tomó esa frecuencia total en el año y se dividió entre 360 para obtener el número medio de individuos que ayudan a las personas mayores por día. Luego se analizó la relación entre ese número medio y algunas características de la red de apoyo (porcentaje de hijas mujeres, número de individuos de esa red en el hogar y fuera de este, y composición de esa red por relación de parentesco con la persona mayor), controlado por las características de la propia persona mayor, que definen sus necesidades de cuidado.

Entre los resultados, que confirman el vínculo entre la composición de la red de apoyo y la frecuencia total de ayuda recibida por las personas mayores, se destaca que las personas mayores que viven con hijos en el mismo hogar reciben más ayuda que aquellos que viven solos o con el cónyuge, mientras que las personas mayores con hijos fuera del hogar reciben ayuda de menos individuos que los que no tienen hijos fuera del hogar, independientemente de que vivan con hijos en el mismo hogar o no. Además, con el aumento del porcentaje de hijas mujeres de la persona mayor, disminuye la probabilidad de que esta reciba ayuda de más individuos.

A. Datos y métodos

Para entender las relaciones entre la estructura familiar y el cuidado de las personas mayores se utilizaron datos de la Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE), coordinada por la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y realizada en la ciudad de São Paulo en 2000[2]. Se eligió la Encuesta SABE porque, además de la red dentro del hogar, permite identificar la red familiar de las personas mayores en un enfoque más amplio, que incluye a familiares y amigos no corresidentes y, por ende, analizar de manera más exhaustiva las relaciones de transferencia existentes y sus factores asociados.

En el marco de la Encuesta SABE se entrevistó a 2.143 individuos de 60 años de edad o más (definidos en este trabajo como personas mayores) y se les preguntó quién les presta ayuda o recibe ayuda de ellos. La encuesta incluye preguntas con respecto a todos los habitantes del hogar, todos los hijos y hermanos que no residen con la persona mayor y los demás amigos o familiares que mantuvieron alguna relación de apoyo con la persona mayor, hasta un límite de 10 individuos en cada una de esas categorías. En el caso de los no corresidentes, se realizaron preguntas sobre todos los hijos y todos los hermanos, pero no se solicitó información de otros parientes o no parientes, a menos que estos mantuvieran alguna relación de apoyo con la persona mayor. La propia persona mayor respondió al cuestionario e indicó, entre otras cosas, la relación de parentesco con los individuos que le brindan ayuda, el tipo de ayuda (material o inmaterial) y la frecuencia con que le prestan dicha ayuda.

Para analizar el nivel de atención recibida por la persona mayor se tomó la frecuencia de la ayuda que la persona declaró recibir de su red de apoyo. Esa frecuencia, que podía estar expresada en meses, semanas o días, se convirtió a una misma escala, de periodicidad anual. De esa forma, si un individuo ayuda a la persona mayor 2 veces por semana, en un año de 52 semanas lo habrá ayudado unas 104 veces. Para cada persona mayor se sumaron las frecuencias anuales de cada familiar y se obtuvo la frecuencia anual total con que la persona mayor recibe asistencia de su red de apoyo. Como un año comercial tiene 360 días, los valores observados de frecuencias anuales se dividieron entre 360 para obtener el número medio de individuos que ayudan a la persona mayor por día, o la frecuencia con que cada persona mayor es ayudada por día, si se considera que cada individuo lo ayuda como máximo una vez por día. Esa fue la variable respuesta del modelo aquí propuesto. El mismo criterio se aplicó a la frecuencia de la ayuda ofrecida por la persona mayor, que constituye una de las variables explicativas del modelo.

Una limitación de este método es que debido a la estructura del cuestionario no es posible identificar la naturaleza exacta de la transferencia, pues la frecuencia de ayuda mediante prestación de servicios se computa conjuntamente con la frecuencia de ayuda financiera. Además, la propia persona mayor es la encuestada, de manera que la declaración de la frecuencia de ayuda puede resultar afectada por la percepción que esta tiene sobre la ayuda prestada, que incluye aspectos culturales, psicológicos y de la historia de la familia, además de las expectativas de la propia persona mayor con respecto a las demás personas. No obstante, esas medidas tienen la ventaja de agrupar toda la información disponible en la Encuesta SABE sobre la frecuencia de la ayuda recibida u ofrecida por las personas mayores y permitir inferencias sobre la ayuda total recibida por la persona mayor de su red de apoyo dentro y fuera del hogar. Además, se puede deducir que un gran número de individuos que ayudan a la persona mayor por día significa una mayor cantidad y, tal vez, calidad de ayuda prestada, mientras que un número pequeño puede representar sobrecarga y menor cantidad de ayuda prestada. Las frecuencias observadas para el número medio de personas involucradas en ayuda por día se presentan en el gráfico 1.

Entre las variables independientes utilizadas en el modelo para caracterizar a la persona mayor están el sexo (masculino o femenino), la edad, los años de estudio, los ingresos de la persona mayor en salarios mínimos (excluidos los ingresos provenientes de la ayuda familiar) y la autoevaluación de salud de la persona mayor (muy buena o excelente, buena, regular o mala). La media y la mediana de esas variables y su correlación con el número de individuos que ayudan a la persona mayor por día se presentan en el cuadro 1.

Gráfico 1

Municipio de São Paulo (Brasil): número medio de personas que ayudan a personas mayores o reciben ayuda de este por día, 2000

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y la Universidad de São Paulo (USP), Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE), 2000.

Cuadro 1

Media, mediana y correlación de Pearson entre el número medio de individuos que ayudan a la persona mayor por día y el número de individuos a quienes la persona mayor ofrece ayuda por día, según edad, años de estudio, ingresos mensuales, porcentaje de hijas mujeres, número de matrimonios o uniones de la persona mayor, número de personas en el núcleo familiar, la familia de parentesco y total

Variable

Media

Mediana

Correlación de Pearson

Valor

Significancia

Individuos a quienes la persona mayor ofrece ayuda por día

2,1

2

0,6483

0,0000

Edad de la persona mayor

68,9

67

-0,0298

0,0000

Años de estudio de la persona mayor

5,0

4

-0,1016

0,0000

Ingresos mensuales de la persona mayor

(en salarios mínimos)

4,5

2,0

-0,0572

0,0000

Porcentaje de hijas mujeres

0,5

1

0,0913

0,0000

Número de matrimonios o uniones de la persona mayor

1,1

1

-0,0447

0,0000

Número de individuos en el núcleo familiar

2,4

2

0,4771

0,0000

Número de individuos en la familia de parentesco

4,6

4

0,2974

0,0000

Número de individuos entre familia y amigos

8,6

8

0,3025

0,0000

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y la Universidad de São Paulo (USP), Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE), 2000.

En el modelo también se incluyó el número de individuos a quienes la persona mayor ofrece ayuda por día. Esta variable se construyó de forma similar a la variable respuesta, pues se verificó una fuerte correlación positiva entre las dos (véase el cuadro 1), conforme las teorías del intercambio social y de la reciprocidad (Arrondel y Masson, 2006; Ikkink y Tilburg, 1999; Tilburg, 1992).

Asimismo, se incorporaron al modelo variables que caracterizan, de alguna manera, la red social de la persona mayor.

En varios trabajos se señala que las mujeres son las principales responsables por el cuidado de la familia, tanto de los niños como de las personas mayores, y que los hijos e hijas son los principales cuidadores, apenas por debajo de los cónyuges (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; Giacomin y otros, 2005; McGarry, 1998; Saad, 2004). Por ese motivo, se incluyó en el modelo el porcentaje de hijas mujeres, como aproximación de la disposición al cuidado de la red de apoyo de las personas mayores.

También se incluyó en el modelo el número de matrimonios o uniones de la persona mayor, pues Corrêa, Queiroz y Fazito (2016) encontraron evidencias de que este se correlaciona negativamente con la intensidad y la frecuencia de la atención que la persona mayor recibe de cada individuo.

En la composición de la red familiar y social de las personas mayores también es necesario identificar los diferentes niveles de intimidad y fuerza de los lazos establecidos entre los individuos. Como argumenta Scott (2000), se espera más apoyo de los individuos cuyos vínculos son más fuertes y próximos.

Si bien varios autores se preocupan por clasificar las redes interpersonales de los individuos (Hammel y Laslett, 1974; Medeiros y Osorio, 2001; Skinner, 1997; Wolf, 1972), esas clasificaciones asumen que las familias son grupos de individuos en un mismo hogar o en una misma unidad económica. No obstante, para entender las redes de apoyo de las personas mayores, conviene tener en cuenta a la familia y los amigos que no viven con ellas, pues también hay transferencias y ayudas fuera del hogar.

En este contexto, se propone una clasificación que relaciona la proximidad de residencia y de parentesco al mismo tiempo e incluye las siguientes categorías: i) núcleo familiar: formado por la persona mayor, su cónyuge y los hijos que viven en el mismo hogar; ii) familia de parentesco: formada por el padre, la madre y los hijos, independientemente de la corresidencia de los hijos con las personas mayores (se diferencia del núcleo familiar porque, además de los hijos residentes con la persona mayor, incorpora a los hijos fuera del hogar); iii) familiares y amigos: incluye a todos los individuos de la red social de la persona mayor citados en la Encuesta SABE (ya sean parientes o no, corresidentes o no). Este grupo, por lo tanto, se diferencia de la familia de parentesco porque, además de los hijos y cónyuges, incluye a los demás parientes y amigos que residen o no con la persona mayor.

De acuerdo con esta clasificación de la composición familiar, un núcleo familiar, una familia de parentesco y un grupo de familiares y amigos están conformados, en promedio, por 2,2, 4,8 y 8,5 individuos, respectivamente. El 27% de los núcleos familiares están formados por personas mayores y sus cónyuges y el 24% por personas mayores y sus hijos. El 80% de las familias de parentesco tiene hijos fuera del hogar. En la categoría de familiares y amigos, menos del 10% de las redes no incluyen a otros parientes o no parientes, mientras que un alto porcentaje de estas incluye a otro pariente o no pariente fuera del hogar (53,3%).

B. Resultados

Se ajustó un modelo de regresión de Poisson[3] para el número medio de personas que ayudan a la persona mayor por día en relación con las características de la red de apoyo de la persona mayor (porcentaje de hijas mujeres, número de matrimonios o uniones, número de individuos y clasificación por nivel de la red de apoyo), controlando por características de la persona mayor (edad, sexo, años de estudio, ingresos y autoevaluación de salud) y por la variable número de individuos a quien la persona mayor ofrece ayuda por día. Se utilizó la regresión de Poisson porque la variable respuesta representa un recuento del número medio de individuos que ayudan a la persona mayor por día. Se destaca que, si bien esa variable representa un valor medio, se redondeó a valores enteros para facilitar la interpretación de los resultados y el modelado. Todas las variables del modelo son significativas[4] al 10% de significancia, conforme se detalla en el cuadro 2. El modelo se ajustó en R (R Development Core Team, 2013).

Como se muestra en el cuadro 2, por cada individuo adicional que la persona mayor ayuda en promedio por día, aumenta un 14% la probabilidad de que esta reciba ayuda de una persona más. Cabe destacar que, en este caso, la ayuda prestada por la persona mayor no necesariamente se dirige a la misma persona que le prestó asistencia. Tampoco se determina si las ayudas recibida y ofrecida son de la misma naturaleza (prestación de servicios o financiera), de manera que este resultado es coherente tanto con la teoría del intercambio social como con la de reciprocidad (Arrondel y Masson, 2006; Ikkink y Tilburg, 1999; Tilburg, 1992).

El sexo de la persona mayor también es una de las variables que afectan la frecuencia de la ayuda recibida (o, en otras palabras, el número de individuos que lo asisten por día). Según el modelo presentado en el cuadro 2, la probabilidad de recibir ayuda de un número mayor de individuos es un 0,4% mayor para los hombres que para las mujeres. Estos resultados concuerdan con los hallazgos de Cameron (2000), que indican que los hombres de edad avanzada tienen mayor necesidad de servicios domésticos, que requieren más frecuencia, mientras que las mujeres de edad avanzada tienen mayor necesidad de recursos financieros, que pueden proporcionarse con poca frecuencia.

Cuadro 2

Modelo lineal generalizado con regresión de Poisson para el número medio de individuos que ayudan a la persona mayor por día

Variable

Coeficiente

Razón

de tasas

Significancia

Intercepto

0,2092

1,2327

0,0000***

Individuos a quienes la persona mayor ofrece ayuda por día

0,1346

1,1441

0,0000***

Sexo de la persona mayor

Masculino

1,0000

Femenino

-0,0042

0,9958

0,0044*

Edad de la persona mayor

0,0075

1,0076

0,0000***

Años de estudio

-0,0012

0,9988

0,0000***

Ingresos de la persona mayor

en salarios mínimos

Sin ingresos

1,0000

Hasta 1

0,0644

1,07

0,0000***

Más de 1 hasta 2

0,0019

1,0019

0,4065

Más de 2 hasta 4

-0,0098

0,9902

0,0000***

Más de 4

-0,0402

0,9606

0,0000***

Autoevaluación de salud

de la persona mayor

Muy buena o excelente

1,0000

Buena

0,0135

1,0136

0,0000***

Regular

0,0532

1,0546

0,0000***

Mala

0,0748

1,0777

0,0000***

Porcentaje de hijas mujeres

-0,0034

0,9966

0,0702.

Número de matrimonios

o uniones

0

1,0000

1

-0,1019

0,9031

0,0000***

2 o más

-0,2694

0,7638

0,0000***

Número de individuos

en el núcleo familiar

0,1121

1,1186

0,0000***

Número de individuos

en la familia de parentesco

0,0122

1,0123

0,0000***

Número de individuos -

familia y amigos

0,0015

1,0015

0,0000***

Clasificación del núcleo familiar

Solo la persona mayor

1,0000

Persona mayor + cónyuge

0,1116

1,1181

0,0000***

Persona mayor + hijo

en el mismo hogar

0,1441

1,1550

0,0000***

Persona mayor + hijo en el mismo hogar + cónyuge

0,0899

1,0940

0,0000***

Clasificación de la familia

de parentesco

Con hijo fuera del hogar

1,0000

Sin hijo fuera del hogar

0,0153

1,0154

0,0000***

Clasificación de familiares

y amigos

Con otros parientes

en el mismo hogar

1,0000

Con otros no parientes

en el mismo hogar

0,0533

1,0547

0,0000***

Con otros parientes o no parientes fuera del hogar

-0,1163

0,8902

0,0000***

Sin otros parientes

o no parientes

-0,1460

0,8642

0,0000***

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y la Universidad de São Paulo (USP), Encuesta sobre salud, bienestar y envejecimiento (SABE), 2000.

Nota: *** Significancia menor que 0,0001; ** Significancia menor que 0,001; * Significancia menor que 0,01;

. Significancia menor que 0,1.

El aumento de la edad de la persona mayor también determina que este reciba ayuda de más individuos, principalmente porque se relaciona con el empeoramiento de las condiciones de salud. En este caso, la mayor necesidad de apoyo causada por la debilidad de la salud puede estimular tanto la ayuda financiera como la dedicación de tiempo de los demás individuos. Según la autoevaluación de la salud de la persona mayor, cuanto peor sea esta, mayor será la probabilidad de declarar que recibe ayuda con mayor frecuencia, conforme los resultados de Bittman y otros (2004). La probabilidad de que las personas mayores con mala salud reciban ayuda de un individuo más por día es un 7,7% mayor que la de sus pares que declaran gozar de una salud muy buena o excelente.

Al analizar la educación formal, el modelo revela que con cada año adicional de escolaridad de la persona mayor la probabilidad de recibir ayuda de un individuo más por día disminuye un 0,0012. El incremento de la escolaridad puede estar directamente relacionado con el aumento de la autonomía de la persona mayor (saber leer el prospecto de un medicamento y seguir orientaciones médicas, tener mayor acceso a información sobre la salud y el cuidado, entre otros) y con sus ingresos (Bongaarts y Zimmer, 2002; Giacomin y otros, 2005). En ese sentido, las personas mayores sin ingresos o con ingresos inferiores a un salario mínimo son los que presentan mayores probabilidades de recibir ayuda de un individuo más por día (razón de tasas OR=1,00 y 1,07 respectivamente), mientras que las personas mayores con ingresos mayores de dos y hasta cuatro salarios mínimos y mayores de cuatro salarios mínimos tienen menores probabilidades de recibir asistencia de más personas (OR=0,9902 y 0,9606, respectivamente).

Cabe destacar que la probabilidad de que la persona mayor reciba ayuda de más individuos disminuye con el aumento del porcentaje de hijas mujeres (OR=0,9966). Como señalan Corrêa, Queiroz y Fazito (2016), cuando el porcentaje de hijas mujeres de la persona mayor aumenta, disminuyen los niveles de atención de los demás familiares y amigos. En otras palabras, la ayuda prestada a la persona mayor recae sobre todo en las mujeres, que se dedican a esta con mayor intensidad que los hombres.

El aumento del número de matrimonios o uniones declarados por la persona mayor disminuye la probabilidad de que esta reciba ayuda de un número mayor de familiares y amigos en promedio por día. La probabilidad de que una persona mayor que se casó o unió dos veces o más reciba ayuda de un individuo adicional es un 24% menor que la de sus pares que nunca estuvieron casados o unidos. Si bien se necesitarían más estudios para determinar las verdaderas razones de ese diferencial de cuidado, se piensa que, debido a que un número mayor de matrimonios representa un número mayor de rupturas y reconstrucciones familiares, estos debilitan los lazos familiares y reducen el número de personas involucradas en la vida diaria de la persona mayor. Al mismo tiempo, dado que hay un componente normativo en las relaciones de ayuda entre familiares (en particular hijos y cónyuges), la ayuda prestada por esos individuos tiende a ser menos valorizada que la proporcionada por otros familiares y amigos (Ikkink y Tilburg, 1999), de manera que los individuos que no tienen cónyuge o hijos tienden a expresar mayor reconocimiento por la ayuda prestada por los demás individuos.

Con respecto al número de individuos en la red de apoyo, cuanto mayor sea la cantidad de personas en cada clasificación familiar, mayor será la probabilidad de que la persona mayor declare que recibe ayuda de más individuos. Este efecto es mayor en el núcleo familiar (OR=1,1186) que en la familia de parentesco (OR=1,0123) y mayor en esta que entre familiares y afines (OR=1,0015), de acuerdo con la literatura sobre el tema (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; Ikkink y Tilburg, 1999; McGarry y Schoeni, 1995; Saad, 2004).

En cuanto a la composición de la red de apoyo, se observa que las personas mayores sin cónyuge o hijos en el hogar reciben ayuda de un número menor de personas, así como los que tienen hijos fuera del hogar, según la clasificación de la familia de parentesco, que en media reciben ayuda de menos individuos que los que no tienen hijos fuera del hogar (OR=1,015). Una posible explicación sería que la distancia dificulta la oferta de servicios (Cox y Rank, 1992) y, por lo tanto, disminuye la frecuencia de la ayuda prestada. Estos resultados concuerdan con los de la literatura, que indican que la mayor parte del cuidado recae en los cónyuges, hijos y corresidentes (Corrêa, Queiroz y Fazito, 2016; Ikkink y Tilburg, 1999; McGarry y Schoeni, 1995; Saad, 2004).

En contrapartida, el hecho de que la persona mayor cite en su red de apoyo a otros parientes y amigos indica que, en media, recibe ayuda de una cantidad menor de personas que cuando esos individuos no están mencionados. Se cree que la ayuda de otros familiares y amigos está presente cuando falta el apoyo de cónyuges, hijos e individuos corresidentes. En ese sentido, Wellman (1981) y Scott (2000) evidencian que las relaciones de apoyo son mayores entre las personas con lazos más fuertes, como los de parentesco y corresidencia.

C. Conclusión

En este trabajo se analizó la incidencia de las características familiares en la frecuencia de la ayuda recibida por las personas mayores. Para ello se utilizaron datos de la Encuesta SABE realizada en el municipio de São Paulo en 2000. En esa encuesta, las personas mayores indican la frecuencia con que sus cónyuges, hijos y demás parientes o amigos, corresidentes o no, les proporcionan algún tipo de ayuda, ya sea material o financiera. A partir de esos datos se construyó la variable número medio de personas que ofrecen algún tipo de ayuda a la persona mayor por día, que corresponde a la frecuencia media con que la persona mayor recibe asistencia por día, considerando que cada individuo lo ayuda como máximo una vez por día.

En la literatura se indica que las características de la propia persona mayor y de la red de apoyo en que está inserta afectan los niveles de atención que cada individuo le ofrece. Por lo tanto, se estimó un modelo para el número de individuos que ayudan a la persona mayor por día según las características de esa persona (edad, sexo, años de estudio, ingresos y autoevaluación de salud), de su red de apoyo (porcentaje de hijas mujeres, número de matrimonios o uniones, número de individuos y clasificación por nivel de la red de apoyo), además de la variable número de individuos a quienes la persona mayor ofrece ayuda por día, ya que, según la teoría del intercambio social y de la reciprocidad, los individuos que más ayudan tienen a su vez mayor probabilidad de ser ayudados.

Los resultados comprobaron todas las hipótesis, al mostrar que la ayuda recibida por la persona mayor varía según la composición de su red de apoyo y sus propias características. Si bien la atención dedicada a la persona mayor se divide entre todos los miembros de la familia de acuerdo con la capacidad de cada uno, conforme demostrado por Corrêa, Queiroz y Fazito (2016), esa división no es suficiente para anular el efecto del tamaño y la composición de la red de apoyo. Así, las personas mayores que cuentan con más individuos en su red de apoyo (ya sean parientes o no, corresidentes o no) reciben ayuda con más frecuencia que las personas mayores con redes de apoyo más pequeñas. Sin embargo, las personas mayores que citaron a otros parientes (no cónyuge e hijo) o no parientes no corresidentes son los que declararon recibir ayuda de su red de apoyo con menor frecuencia. Este resultado sugiere la posibilidad de una jerarquía entre los individuos que brindan ayuda a las personas mayores, de manera que se prefiere que la ayuda sea ofrecida por cónyuges e hijos, individuos corresidentes y, solo a falta de estos, se recurre a la ayuda de otros parientes y no corresidentes, conforme sostienen Corrêa, Queiroz y Fazito (2016). Los resultados también indican que las rupturas en la estructura familiar por separaciones y divorcios afectan negativamente la frecuencia de la ayuda proporcionada a las personas mayores.

Estos hallazgos remiten a la preocupación por el cuidado familiar dedicado a las personas mayores ante los cambios demográficos más recientes. La disminución del tamaño de las familias debido a la reducción de la fecundidad puede derivar en un menor apoyo para las personas de edad. Este es un hecho preocupante, sobre todo con respecto a las personas mayores que dependen de los cuidados y tienen problemas de salud. Se destaca asimismo que el aumento de las tasas de divorcio y de nuevos matrimonios pueden tener un efecto perverso, ya que hay una relación inversa entre la cantidad de matrimonios de la persona mayor y el número medio de individuos que le dedican atención por día. En ese sentido, los individuos que sufrieron varias de esas rupturas en la estructura familiar en el curso de la vida pueden ser objeto de políticas públicas específicas en el futuro, orientadas a la estructuración y el fortalecimiento de las relaciones familiares con miras al cuidado de las personas mayores.

Por último, se destaca que, si bien contribuye a la discusión acerca del cuidado de las personas mayores y sus determinantes, la metodología presentada tiene la limitación de tratar de forma objetiva una variable subjetiva, ya que la frecuencia de ayuda de cada individuo es declarada por la persona mayor y, por lo tanto, resulta afectada por sus expectativas con respecto a los demás individuos y su percepción de las actividades desarrolladas por los demás. Asimismo, debido a la propia estructura de los datos, no se diferencia la ayuda mediante prestación de servicios de la ayuda financiera, que son diferentes en estructura y frecuencia. No obstante, este trabajo avanza al considerar la ayuda total recibida por las personas mayores de acuerdo con su red de apoyo dentro y fuera del hogar, permitiendo una comprensión más profunda de las relaciones establecidas entre los individuos y contribuyendo al diseño de políticas públicas orientadas al cuidado de las personas mayores.

Bibliografía

Arrondel, L. y A. Masson (2006), “Altruism, exchange or indirect reciprocity: what do the data on family transfers show?”, Handbook of the Economics of Giving, Altruism and Reciprocity, vol. 2, S-C. Kolm y J. Mercier Ythier, Elsevier.

Becker, G.S. (1991), A Treatise on the Family, Cambridge, Harvard University Press.

Bittman, M. y otros (2004), “Making the invisible visible: the life and time(s) of informal caregivers”, Family Time: The Social Organization of Care, N. Folbre y M. Bittman (eds.), London, Routledge.

Bongaarts, J. y Z. Zimmer (2002), “Living arrangements of older adults in the developing world: an analysis of demographic and health survey household surveys”, The Journals of Gerontology: Psychological Sciences and Social Sciences, Series B, vol. 57, Nº 3, Cary, The Gerontological Society of America, mayo.

Camargos, M.C.S. y R.N. Rodrigues (2008), “Idosos que vivem sozinhos: como eles enfrentam dificuldades de saúde”, documento presentado en el XVI Encuentro Nacional de Estudios Poblacionales, Caxambu, 29 de septiembre a 3 de octubre.

Camargos, M.C.S., R. N. Rodrigues y C.J. Machado (2006), “Expectativa de vida saudável para idosos brasileiros, 1998 e 2003”, documento presentado en el XV Encuentro Nacional de Estudios Poblacionales, Caxambu, 18 a 22 de septiembre.

Camargos, M.C.S., y otros (2015), “Viver mais e melhor? Estimativas de expectativa de vida saudável para a população brasileira”, Cadernos de Saúde Pública, vol. 31.

Camargos, M.C.S., R.N. Rodrigues y C.J. Machado (2011), “Idoso, família e domicílio: uma revisão narrativa sobre a decisão de morar sozinho”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 28.

Cameron, L. (2000), “The residency decision of elderly indonesians: a nested logit analysis”, Demography, vol. 37, Nº 1, Nueva York, Population Association of America, febrero.

Carneiro, M.P.A. y otros (2009), “As redes sociais no contexto do programa bolsa família em Viçosa, MG”, Oikos, vol. 20, Minas Gerais.

Corrêa, C.S., B.L. Queiroz y D. Fazito (2016), “Relação entre tamanho e estrutura da rede de apoio e o tempo individual dedicado à atenção ao idoso na cidade de São Paulo, 2000”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 33, Nº 1, Río de Janeiro, Asociación Brasileña de Estudios Poblacionales (ABEP), enero-abril.

____(2011), “Uma investigação sobre as motivações às ajudas entre idosos e seus familiares e amigos em São Paulo, 2000”, Oikos: Revista Brasileira de Economia Doméstica, vol. 22, Nº 1, Viçosa, Universidade Federal de Viçosa.

Cox, D. y M.R. Rank (1992), “Inter-vivos transfers and intergenerational exchange”, The Review of Economics and Statistics, vol. 74, Nº 2, Cambridge, Massachusetts Institute of Technology (MIT), mayo.

Giacomin, K.C. y otros (2005), “The Bambuí Health and Aging Study (BHAS): a population-based cohort study of prevalence and factors associated with the needs of caregivers for the elderly”, Cadernos de Saúde Pública, vol. 21, Nº 1, Río de Janeiro, Fundação Oswaldo Cruz, enero-febrero

Hammel, E.A. y P. Laslett (1974), “Comparing household structure over time and between cultures”, Comparative Studies in Society and History, vol. 16, Nº 1, Cambridge, enero.

Hooper, P.L. y otros (2015), “Inclusive fitness and differential productivity across the life course determine intergenerational transfers in a small-scale human society”, Biological Sciences, Proceedings of the Royal Society B, vol. 282, Nº 20142808.

Ikkink, K.K. y T. van Tilburg (1999), “Broken ties: reciprocity and other factors affecting the termination of older adults’ relationships”, Social Networks, vol. 21, Nº 2, Elsevier, abril.

Lubben, J. (1988), “Assessing social networks among elderly populations”, Family and Community Health, vol. 11, Nº 3, Wolters Kluwer, noviembre.

McGarry, K. (1998), “Caring for the elderly: the role of adult children”, Inquiries in the Economics of Aging, D.A. Wise (ed.), Chicago, University of Chicago Press, enero.

McGarry, K. y R.F. Schoeni (1995), “Transfer behavior within the family: results from the Asset and Health Dynamics Survey”, Working Paper Series, vol. 95, Nº 9, Santa Monica, RAND Coorporation, enero.

Medeiros, M. y R. Osorio (2001), “Arranjos domiciliares e arranjos nucleares no Brasil: classificação e evolução de 1977 a 1998”, Texto para Discussão do IPEA, Nº 788, Brasilia, Instituto de Investigación Económica Aplicada (IPEA).

Oliveira, W.T., y otros (2012), “Vivência do cuidador familiar na prática do cuidado domiciliar ao doente crônico dependente”, Ciência, Cuidado e Saúde, vol. 11.

Parahyba, M.I. y R. Veras (2008), “Socio-demographic differentials in the functional decline among the elderly in Brazil”, Ciência y Saúde Coletiva, vol. 13, Nº 4, Río de Janeiro, Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO), julio-agosto.

Paulo, M.A., S. Wajnman y A.M.C. Hermeto de Oliveira (2008), “A relação entre renda e composição domiciliar dos idosos no Brasil: um estudo sobre o impacto do recebimento do Benefício de Prestação Continuada”, Revista Brasileira de Estudos de População, vol. 30, Río de Janeiro, Asociación Brasileña de Estudios Poblacionales (ABEP).

Raad, R.J. y G.R. Guedes (2015), “Private transfer choices under uncertainty in human capital”, Revista Brasilerira de Economia, vol. 69.

Redondo, N. y otros (2015), “El espacio residencial del cuidado de los adultos mayores en América Latina y España”, Notas de Población, Nº 100, (LC/G.2640-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL).

Rentería Pérez, E., C. Maldonado Turra y B. Lanza Queiroz (2007), “Abuelos y nietos, ¿una convivencia beneficiosa para los más jóvenes? El caso de Brasil y Perú”, Papeles de Población, vol. 13, Nº 52, Toluca, Universidad Autónoma del Estado de México, abril-junio

R Development Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing, Viena, R Foundation for Statistical Computing.

Saad, P. (2004), “Transferência de apoio intergeracional no Brasil e na América Latina”, Os Novos Idosos Brasileiros: Muito Além dos 60?, A.A. Camarano (coord.), Río de Janeiro, Instituto de Investigaciones Económicas Aplicadas (IPEA), septiembre.

Scott, J. (2000), Social Network Analysis: A Handbook, SAGE.

Skinner, G.W. (1997), “Family systems and demographic processes”, Anthropological Demography: Toward a New Synthesis, D.I. Kertzer y T. Fricke (eds.), Chicago, The University of Chicago Press.

Tilburg, T. van (1992), “Support networks before and after retirement”, Journal of Social and Personal Relationships, vol. 9, Nº 3, SAGE Publications, agosto.

Walker, A.J., C.C. Pratt y L. Eddy (1995), “Informal caregiving to aging family members: a critical review”, Family Relations, vol. 44.

Wellman, B. (1981), “Applying network analysis to the study of support”, Social Networks and Social Support, B.H. Gottlieb (ed.), Beverly Hills, SAGE Publications.

Wolf, D. (2004), “Valuing informal elder care”, Family Time: The Social Organization of Care, N. Folbre y M. Bittman (eds.), Londres y Nueva York, Routledge.

Wolf, M. (1972), Women and the Family in Rural Taiwan, Stanford, Stanford University Press.

[1] Licenciada en Ciencias Actuariales, posee una maestría y un doctorado en Demografía de la Universidad Federal de Minas Gerais. Actualmente es profesora del Departamento de Demografía y Ciencias Actuariales y profesora del Programa de Posgrado en Demografía de la Universidad Federal de Rio Grande do Norte. Correo electrónico: criscorrea@ccet.ufrn.br.

[2] Las versiones siguientes de la Encuesta SABE no están disponibles públicamente.

[3] El vínculo que mejor ajustó los datos fue el vínculo = “sqrt”.

[4] Pese a que también se probaron modelos con interacciones entre las variables, estos no resultaron mucho mejores que el modelo más simple adoptado en este trabajo. El modelo elegido presenta bajos valores de desviación y de criterio de información de Akaike (AIC). Según la prueba de bondad del ajuste de la desviación, no hay evidencias para rechazar la hipótesis de que el modelo esté bien ajustado con significancia de 0,0000.

Tres décadas de cuantificación de la población indígena en Chile a través de los censos

Marcos Rodrigo Valdés Castillo[1]

Recibido: 26/04/2016

Aceptado: 17/08/2016

Resumen

Se discute la construcción metodológica de las preguntas de captación de la población indígena, en general, y mapuche, en particular, en Chile a través de los censos de población de 1992, 2002 y 2012 y, tomando las precauciones del caso, se intenta comparar las cifras obtenidas como resultado de dichos censos.

Palabras clave: censos, población indígena, pueblo mapuche, pueblos originarios, América Latina.

Abstract

This article discusses the methodological construction of questions for capturing the indigenous population, in general, and the Mapuche population, in particular, in Chile’s censuses of 1992, 2002 and 2012. In addition, with the necessary caveats, a comparison is attempted of the figures obtained from these censuses.

Keywords: census, indigenous population, Mapuche people, native peoples, Latin America.

Résumé

Il s’agit d’analyser la construction méthodologique des questions de captation de la population autochtone en général, et mapuche en particulier, au Chili par le biais des recensements démographiques de 1992, 2002 et 2012, avec les précautions pertinentes, de tenter de comparer les chiffres obtenus à l’issue de ces recensements.

Mots clés: recensements, populations autochtones, peuple mapuche, peuples originaires, Amérique latine.

Introducción[2]

La investigación que se presenta a continuación fue preparada originalmente a fines de abril de 2013, momento en que existían grandes expectativas por los datos del censo que se había realizado en 2012. Desafortunadamente, a medida que transcurría el tiempo, el censo fue perdiendo credibilidad después de que el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) de Chile solicitara su evaluación. En respuesta a esa solicitud, comisiones de expertos elaboraron informes en los que expresaron que el censo carecía de las condiciones mínimas para ser considerado como tal. Por esta razón, esta investigación no fue publicada.

El 17 de abril de 2016 se iniciaron las pruebas piloto para preparar la realización, en 2017, del censo definitivo que reemplazará al de 2012. La pregunta que se aplicará a la población en esta ocasión para medir la pertenencia a los pueblos originarios o indígenas será muy similar a la del censo de 2012.

Este nuevo censo ofrece una oportunidad invaluable para estudiar el comportamiento de la medición en dos momentos muy cercanos entre sí y mediante la aplicación de la misma pregunta. Desde ese punto de vista, se espera que este trabajo constituya un aporte, en la medida en que provee una cierta línea de base para la comparación con los resultados definitivos del próximo censo.

En Chile, desde 1992 a la fecha, se han levantado tres censos que han incluido preguntas sobre pueblos indígenas. Los tres censos arrojaron cifras muy diferentes entre sí respecto a la cantidad de personas que se autoidentifican como pertenecientes o que pertenecen a algún pueblo indígena. Por esta razón, es necesario reflexionar sobre cómo se está midiendo la población indígena en Chile, sobre todo teniendo presente que las cifras que surgen de los censos se utilizan como base para el diseño de políticas públicas.

En este trabajo, se intenta avanzar en la comprensión de los métodos de medición y cuantificación de la población indígena, en general, y mapuche, en particular, en Chile a través de los censos. Esta constituye la pregunta de investigación y el intento de respuesta que aquí se propone debe entenderse como una posible aproximación.

El objetivo de esta investigación es evaluar metodológicamente las preguntas de los tres últimos censos realizados en Chile que han incluido la variable indígena. Para ello, se recurrirá al método analógico o comparativo como mecanismo analítico.

La hipótesis de trabajo que orienta esta tarea es que la forma en que se elaboran y aplican las preguntas sobre los pueblos indígenas determina el número de casos observados. Además, se sugiere que la combinación de criterios de identificación de la población indígena, como la autoadscripción y la pertenencia, permitiría ejercer cierto control y evitar el sobredimensionamiento de dicha población.

El presente artículo está organizado en tres partes. En la primera, se examina el censo realizado en Chile en 2012 desde un punto de vista metodológico, en comparación con los censos anteriores de 2002 y 1992. Se analizan de forma breve las dificultades de construcción de las preguntas aplicadas en el último censo, siempre en relación con los censos de 1992 y 2002, y se utiliza la comparación como método analítico. En la segunda parte se compara la población mapuche registrada en cada uno de los tres censos. Finalmente, en la tercera parte se exponen las conclusiones del trabajo.

A. La captación de la población indígena en los censos de 1992, 2002 y 2012: un análisis metodológico

Los escenarios políticos en que se desarrollaron los tres censos en cuanto a la problemática indígena son muy diferentes entre sí. En efecto, el censo de 1992 estuvo marcado por el retorno a la democracia, que dio lugar a más espacios de participación social y política después de 17 años de dictadura militar, la discusión participativa de una nueva ley indígena y la conmemoración de los 500 años de la llegada de Colón a América, que generó diversas manifestaciones y reactivó las históricas demandas territoriales de los pueblos indígenas en toda América Latina.

En cambio, para la aplicación del censo de 2002, la Ley Indígena núm. 19.253 estaba vigente y por aproximadamente diez años se venían implementando políticas públicas orientadas a los pueblos indígenas. Además, se percibía una agudización y criminalización del conflicto mapuche en la Araucanía, que la prensa nacional cubrió profusamente.

Al momento de aplicarse el censo de 2012, el contexto político estaba determinado por la ratificación del Convenio sobre Pueblos Indígenas y Tribales, 1989 (Núm. 169) de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), en 2008, y los movimientos indígenas, especialmente mapuche, que continuaron haciéndose visibles a nivel nacional mediante importantes manifestaciones por las demandas históricas asociadas a las reivindicaciones territoriales.

Las preguntas que se incluyeron en cada uno de los tres censos con el propósito de captar la población indígena presente en el país se detallan en el cuadro 1.

El análisis del cuadro 1 permite afirmar que en este aspecto los censos de 1992, 2002 y 2012 no son estrictamente comparables entre sí, ya que en ellos se aplicaron diferentes criterios. El censo de 1992 captó la población indígena de 14 años y más sobre la base del criterio de autoadscripción cultural, mientras que el censo de 2002 recogió datos sobre la población total según el concepto de pertenencia a un pueblo originario específico. Por otro lado, el censo de 2012 también captó la población total, pero aplicó dos preguntas en lugar de una y combinó ambos criterios, lo que constituye una diferencia metodológica respecto a los censos anteriores.

Cuadro 1

Comparación de las preguntas sobre pueblos indígenas en los censos de Chile de 1992, 2002 y 2012

Aplica a personas de 14 años

y más en el hogar

Aplica a todas las personas

en el hogar

Aplica a todas las personas

en el hogar

Censo de Población y Vivienda 1992. Módulo III: personas

en el hogar,

pregunta N° 16.

Censo de Población y Vivienda 2002. Módulo E: personas

en el hogar,

pregunta N° 21.

Censo de Población y Vivienda 2012. Módulo E: residentes habituales,

preguntas N° 24 y 25.

Si usted es chileno, ¿se considera perteneciente a alguna de las siguientes culturas?

1. Mapuche

2. Aymara

3. Rapa nui

4. Ninguno de los anteriores

¿Pertenece Ud. a alguno de los siguientes pueblos originarios o indígenas?

1. Kawashkar

2. Atacameño

3. Aymara

4. Colla

5. Mapuche

6. Quechua

7. Rapa nui

8. Yámana (Yagán)

9. Ninguno de los anteriores

¿Se considera perteneciente a algún pueblo indígena (originario)?

1. Sí

2. No (pasar a 26)

¿A cuál pertenece?

1. Mapuche

2. Aymara

3. Rapa nui

4. Likan antai

5. Quechua

6. Colla

7. Diaguita

8. Kawashkar

9. Yagán o Yámana

10. Otro (especifique)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los Censos de Población y Vivienda, 1992, 2002 y 2012.

Cabe señalar que la autoadscripción es una metodología para captar información en la que se solicita al entrevistado que se autoidentifique con una categoría de respuesta específica. Se aplica generalmente para estudiar aspectos como la religión, el origen étnico, las tendencias políticas, y otros. Por lo general, se acepta la premisa de que en la autoidentificación operan mecanismos como la afinidad política, religiosa y de parentesco, e incluso la simpatía, factores que, si no son controlados debidamente, pueden redundar en que las respuestas presenten problemas de validez y confiabilidad.

En cambio, la pregunta sobre la pertenencia[3] se considera en metodología una pregunta de hecho, ya que no admite ambigüedades y tiene una respuesta orgánica, institucional y ritual. Una persona que pertenece a un grupo específico, debe cumplir con una serie de protocolos y rituales que le confieren tal pertenencia, por lo que la pregunta de pertenencia tiene niveles de validez y confiabilidad más altos que una pregunta de autoadscripción.

Uno de los efectos más notorios de la autoadscripción es la sobredeclaración, que corresponde al efecto multiplicativo de las respuestas por simpatía, filiación u otro factor, es decir, las respuestas de personas que se autoidentifican con algún pueblo indígena determinado, en este caso, sin pertenecer necesariamente a uno de ellos.

Por otro lado, las preguntas de pertenencia tienden a producir el efecto contrario: la subdeclaración, es decir, el caso de personas que no se autoidentifican con un pueblo indígena determinado, en este caso, pero que sí pertenecen a alguno de ellos.

El efecto de la subdeclaración puede observarse tanto en el censo de 1992 como en el de 2002 a través del índice de masculinidad (IM), ya que en ambos censos existe una mayoría de hombres en la estructura de población y no se observa una mayor tasa de mortalidad, una menor tasa de natalidad o una mayor emigración femenina que explique este fenómeno.

Sin duda, las diferencias de construcción de las preguntas en los censos examinados son sustantivas. A continuación se examinan algunas de ellas.

Los tres censos presentaron números diferentes de categorías de respuesta: el censo de 1992 tuvo solo cuatro categorías, el censo de 2002 tuvo nueve y el censo de 2012 tuvo diez.

Como se observa en el cuadro 1, en los censos de 1992 y 2002 la categoría de no indígena está asociada a la alternativa de respuesta “ninguno de los anteriores”. En cambio, en el censo de 2012, la categoría de no indígena está determinada por la segunda alternativa de respuesta de la pregunta núm. 24.

Por otro lado, la pregunta incluida en el censo de 1992 se aplicó solo a las personas de 14 años y más, mientras que la pregunta de los últimos dos censos se refería a toda la población. Esta es una diferencia relevante, toda vez que la información provista por los últimos dos censos hizo posible construir pirámides de población a partir de su estructura por sexo y edad.

La construcción metodológica de las preguntas que se incluirán en la boleta censal no es trivial. En general, cualquier diferencia de redacción, aunque sea sutil o parezca insignificante, se ve reflejada en las cifras que arroja el censo; es decir, la forma de preguntar determina la magnitud de los resultados finales. Valdés (2004) observó este fenómeno y afirmó que la variación intercensal de la población mapuche observada entre 1992 y 2002 se debía a una cuestión más bien metodológica y descartó que la diferencia estuviera relacionada con variaciones demográficas.

Otra diferencia que establece la incorporación de dos preguntas en lugar de una es que la pregunta núm. 24 actúa como filtro y pregunta de control, junto con separar a las poblaciones, ya que las dos alternativas de respuesta asignan la categoría de indígena o no indígena a la población censada. Solo las personas que escogen la primera alternativa en la pregunta núm. 24 (es decir, la población indígena) deben responder la pregunta núm. 25; en esta pregunta, se pide al encuestado que identifique el pueblo indígena al que pertenece.

La combinación de los criterios de autoadscripción y pertenencia como mecanismo para captar la población indígena y la introducción de dos preguntas en lugar de una fueron los elementos novedosos del censo de 2012, que permitieron obtener resultados distintos de los observados en los censos anteriores.

Desde el punto de vista de la aplicación en terreno, es previsible que exista una mayor dificultad para comprender dos preguntas en lugar de una y que responderlas pueda ser confuso para las personas censadas. No obstante, este no parece ser el caso del censo de 2012, ya que las cifras observadas no presentaron incoherencias ni distorsiones evidentes y, por primera vez en tres décadas de cuantificación de la población indígena a través de los censos, el índice de masculinidad fue menor que uno.

Una cuestión adicional que conviene tener en consideración en función del contexto político en que se aplicó el censo de 2012 es la noción de pueblo. En este censo se pregunta por el pueblo indígena (originario) al que pertenecen las personas, lo que es relevante porque en Chile no existe un reconocimiento de la existencia de pueblos originarios a nivel constitucional ni en la Ley Indígena núm. 19.253, que reconoce solo grupos étnicos. Por otro lado, Chile ratificó el Convenio núm. 169 de la OIT, que reconoce explícitamente la preexistencia de los pueblos indígenas y que para el Estado chileno tiene un carácter vinculante, debido a su calidad de tratado internacional. Esto genera una paradoja jurídica: en el censo de 2012 se pregunta por pueblos indígenas que la Constitución de Chile y la Ley Indígena no reconocen como preexistentes.

Sin embargo, se debe considerar que en 2004 se propuso que la metodología para captar a la población indígena en los censos de Chile contemplara dos preguntas y combinara ambos criterios:

“En la eventualidad de tener que optar por alguna de las preguntas del censo 1992 o censo 2002, nuestra opinión es que una pregunta de autoadscripción (censo 1992) mide mejor que una pregunta de pertenencia (censo 2002). No obstante, lo óptimo sería una combinación entre ambas” (Valdés, 2004, pág. 418).

Esta propuesta se basó en la idea de que una pregunta de autoadscripción aumentaría la sobredeclaración, mientras que una pregunta de pertenencia disminuiría la sobredeclaración, pero aumentaría la subdeclaración. Por esta razón, al menos desde un punto de vista teórico, la combinación de ambos criterios podría ser un factor correctivo que anularía tales efectos.

La sobredeclaración es un fenómeno de difícil control, especialmente cuando la estructura de la pregunta es muy amplia. Este aspecto fue observado por Vázquez y Quezada (2015) en el censo de 2010 en México, quienes plantean que la modificación del enunciado de la pregunta de autoidentificación étnica habría tenido una incidencia importante en la cantidad de personas que se autoidentificaron como indígenas en ese país. Con anterioridad, Peyser y Chakiel (1999) habían manifestado que en Chile ocurría un fenómeno similar, ya que “la forma de hacer la pregunta de autopertenencia podría haber producido una sobredeclaración por adhesión de simpatizantes de la causa indígena” (pág. 359).

Cualquiera sea el caso, estas aprensiones parecen tener fundamentos desde un punto de vista metodológico. No obstante, se debe considerar que, en el caso de los pueblos indígenas, existen otros procesos que también podrían contrarrestar estos efectos, como la sobredeclaración por simpatía o afinidad, que eventualmente elevaría el número de casos, y la subdeclaración (que afecta particularmente a la población indígena), que tiene el efecto contrario.

Mientras que la sobredeclaración aumenta ante una pregunta de autoadscripción, la aplicación de una pregunta de pertenencia causa el efecto contrario, pues tiende a subrepresentar el número de casos. Esto es observable en el caso chileno, ya que en el censo de 1992 se aplicó una pregunta de autoadscripción y se registró un total de 998.385 personas autoidentificadas como indígenas, lo que representaba un 10,3% de la población. En cambio, en el censo de 2002 se aplicó una pregunta de pertenencia y se registró un total de 692.192 personas que se declararon indígenas, es decir, un 4,6% de la población. El cambio de una pregunta de autoadscripción a una de pertenencia se tradujo en que la población indígena registrada disminuyera a casi la mitad entre un censo y otro.

A fin de evitar estas singularidades en el registro de la población indígena, resulta lógico combinar ambos criterios para que se controlen y regulen mutuamente. Pese a sus deficiencias de consistencia y cobertura, el censo de 2012 representó un ejercicio de prueba piloto a gran escala, que permitió aproximarse de forma bastante precisa al análisis de las preguntas y las dificultades de campo. En este contexto, el volumen y la consistencia de los datos permiten aseverar que la combinación de criterios es una solución óptima que se debe considerar.

B. ¿Cuántos son los mapuche según los censos de 1992, 2002 y 2012?

No es el propósito de este trabajo analizar las cifras del censo de 2012, tarea para la cual los datos disponibles son escasos y se han cuestionado fuertemente. Solo se analizarán aquellos datos que sirvan para comprender mejor las cifras obtenidas en los censos de 1992, 2002 y 2012 en relación con el tamaño de la población indígena del país.

Para efectos del análisis metodológico, es necesario afirmar en primer término que en cada uno de los censos citados se utiliza una metodología diferente para construir las preguntas de recolección de datos. Como consecuencia, sus resultados también son diferentes, lo que dificulta la comparación.

Los resultados de los tres censos que se analizan en esta investigación en lo referente al tamaño de la población indígena se recogen en el cuadro 2.

Cuadro 2

Población indígena y mapuche, censos de 1992, 2002 y 2012

(En números de personas y porcentajes del total de la población)

Año

Población indígena

Población mapuche

Número

Porcentaje

Número

Porcentaje

1992

998 385

10,3

928 060

9,6

2002

692 192

4,6

604 349

4,0

2012

1 842 607

11,1

1 508 722

9,1

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los censos de 1992, 2002 y 2012.

Al observar los resultados, surge de inmediato la pregunta por la viabilidad de comparar los tres censos. La respuesta no es única, ya que cualquier comparación está sujeta a críticas, pero es posible hacer comparaciones de cierta validez si se toman algunas precauciones y se corrige la información disponible.

En primer lugar, no se pueden comparar las cifras absolutas debido a que son muy diferentes entre sí.

En segundo lugar, se deben comparar las proporciones relativas de los censos.

En tercer lugar, es necesario igualar los segmentos de edad en todos los censos. Esto implica que se debe descontar la población de 14 años en el censo de 1992 y descontar la población menor de 15 años tanto en el censo de 2002 como en el de 2012.

En cuarto lugar, se compara solo la población mapuche como subconjunto de la población indígena, por dos razones. Primero, en el caso del censo de 1992 se dispuso de una investigación (Valdés, 1996) en la que se había desarrollado esta categoría; en ella, se aisló la categoría “mapuche” del resto de las alternativas y se construyeron grupos quinquenales, descontando la población de 14 años. Segundo, en el caso de los censos de 2002 y de 2012, el INE publicó los datos desagregados de población mapuche y grupos quinquenales, por lo que no fue necesario crear nuevos indicadores, sino que solo se agregaron dichas cifras a las del censo de 1992 para construir el cuadro 3, que se presenta a continuación.

Cuadro 3

Población mapuche de 15 años y más, censos de 1992, 2002 y 2012

(En números de personas y porcentajes del total de la población)

Censo de 1992

Censo de 2002

Censo de 2012

Número

Porcentaje

Número

Porcentaje

Número

Porcentaje

Población mapuche

907 406

8,8

442 840

3,8

1 177 992

9,0

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los censos de 1992, 2002 y 2012.

Es evidente que las cifras absolutas de población mapuche varían de forma sustantiva. La variación intercensal de 1992 a 2002 es de 5 puntos porcentuales, lo que quiere decir que las cifras del censo de 2002 representan la mitad de lo registrado en el censo de 1992.

Esta drástica variación permitió observar una suerte de “genocidio estadístico”[4], que, si bien tiene cierta base, puede explicarse más como un problema metodológico que como una disminución demográfica captada en el registro de la población mapuche. La variación intercensal de 2002 a 2012 es similar (5,2 puntos porcentuales), pero en este caso se trata de un incremento, ya que la población mapuche se duplica.

Como ya se afirmó, estas variaciones en los resultados censales parecen estar más relacionadas con una cuestión metodológica que con una demográfica. Si la causa fuera de tipo demográfico, entonces la disminución intercensal de la población mapuche de 1992 a 2002 se debería a la combinación de un alza brusca de la mortalidad y una caída drástica de la natalidad o a una emigración masiva al exterior, particularmente de población femenina.

Desde el punto de vista demográfico, la variación intercensal de 2002 a 2012 se podría explicar como resultado de un alza de la tasa de fecundidad y una caída de la tasa de mortalidad sin precedentes en Chile, junto con una inmigración de población mapuche de otros países.

Dado que no existe evidencia que permita afirmar la veracidad de las hipótesis anteriores, las variaciones intercensales no pueden atribuirse a fenómenos demográficos, sino solo a cuestiones asociadas a las técnicas de medición y recopilación de datos, es decir, a problemas metodológicos y a factores que se relacionan con la identidad que se traducirían en subdeclaración.

A continuación se analiza la distribución por sexo y edad de la población mapuche en Chile, según los datos proporcionados por los censos de 1992, 2002 y 2012 (véanse el cuadro 4 y el gráfico 1).

Cuadro 4

Distribución de la población mapuche de 15 años y más, por sexo y edad, censos de 1992, 2002 y 2012

(En números de personas y porcentajes)

A. Censo de 1992

Grupos quinquenales

Número de hombres

Número de mujeres

Total

Índice de masculindidad

Porcentajes

15 a19 años

55 532

52 272

107 804

1,06

11,88

20 a 24 años

59 439

57 264

116 703

1,04

12,86

25 a 29 años

63 611

60 974

124 585

1,04

13,73

30 a 34 años

62 583

58 305

120 888

1,07

13,32

35 a 39 años

50 273

47 216

97 489

1,06

10,74

40 a 44 años

40 930

38 153

79 083

1,07

8,72

45 a 49 años

32 964

31 976

64 940

1,03

7,16

50 a 54 años

26 832

26 799

53 631

1,00

5,91

55 a 59 años

20 580

21 057

41 637

0,98

4,59

60 a 64 años

18 241

18 178

36 419

1,00

4,01

65 a 69 años

12 039

12 721

24 760

0,95

2,73

70 a 74 años

7 796

8 707

16 503

0,90

1,82

75 años y más

9 698

13 266

22 964

0,73

2,53

Total

460 518

446 888

907 406

1,03

100

B. Censo de 2002

Grupos quinquenales

Número de hombres

Número de mujeres

Total

Índice de masculinidad

Porcentajes

15 a 19 años

27 722

26 591

54 313

1,04

12,26

20 a 24 años

24 880

23 934

48 814

1,04

11,02

25 a 29 años

26 065

25 515

51 580

1,02

11,65

30 a 34 años

26 832

26 550

53 382

1,01

12,05

35 a 39 años

25 374

25 170

50 544

1,01

11,41

40 a 44 años

21 539

21 008

42 547

1,03

9,61

45 a 49 años

16 554

16 471

33 025

1,01

7,46

50 a 54 años

13 679

13 558

27 237

1,01

6,15

55 a 59 años

10 719

11 149

21 868

0,96

4,94

60 a 64 años

9 178

9 391

18 569

0,98

4,19

65 a 69 años

7 271

7 665

14 936

0,95

3,37

70 a 74 años

5 370

5 834

11 204

0,92

2,53

75 años y más

6 957

7 864

14 821

0,88

3,35

Total

222 140

220 700

442 840

1,01

100

C. Censo de 2012

Grupos quinquenales

Número de hombres

Número de mujeres

Total

Índice de masculinidad

Porcentajes

15 a 19 años

65 523

64 421

129 944

1,02

11,0

20 a 24 años

63 788

64 527

128 315

0,99

10,9

25 a 29 años

52 348

54 930

107 278

0,95

9,1

30 a 34 años

50 300

53 955

104 255

0,93

8,9

35 a 39 años

52 214

56 853

109 067

0,92

9,3

40 a 44 años

52 266

58 004

110 270

0,90

9,4

45 a 49 años

50 606

56 622

107 228

0,89

9,1

50 a 54 años

45 368

52 004

97 372

0,87

8,3

55 a 59 años

35 804

41 750

77 554

0,86

6,6

60 a 64 años

28 484

34 600

63 084

0,82

5,4

65 a 69 años

23 414

29 010

52 424

0,81

4,5

70 a 74 años

16 626

21 520

38 146

0,77

3,2

75 años y más

22 292

30 763

53 055

0,72

4,5

Total

559 033

618 959

1 177 992

0,90

100,0

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los resultados publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

Gráfico 1

Pirámides de la población mapuche de 15 años y más, censos de 1992, 2002 y 2012

(En porcentajes)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los resultados publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

Lo primero que resalta al comparar los censos son los índices de masculinidad (IM). El IM es un indicador que se utiliza con frecuencia, principalmente para diferenciar las zonas urbanas de las rurales, ya que se presume la existencia de una alta tasa de migración femenina desde las zonas rurales hasta los centros urbanos. Este índice también se ve afectado por la esperanza de vida, que en los países en desarrollo es más alta para las mujeres, por lo que se observa una mayor población femenina sobre todo en los segmentos de mayor edad.

Se destaca que en los dos primeros censos (1992 y 2002) el IM es superior a 1. Dada la alta proporción de población urbana que existe en Chile, no es posible explicar este fenómeno como algo netamente rural, ni atribuirlo a la emigración, la alta mortalidad o la baja natalidad femeninas.

Una hipótesis que explicaría la menor presencia femenina en la estructura de población en ambos censos es que las mujeres se autoidentifican menos con el pueblo mapuche que los hombres, es decir, la subdeclaración las afectaría más. Otra alternativa sería la sobredeclaración masculina en todos los segmentos de edad.

En el censo de 2012, las mujeres se autoidentificaron más con el pueblo mapuche que en los censos anteriores, lo que modificó la situación de menor presencia femenina en la estructura por sexo y edad de la población mapuche observada con anterioridad. No está claro por qué la población femenina se comportó, en cierta medida, de manera distinta que en los censos anteriores, aunque se podría plantear la hipótesis de que probablemente hubo factores sociológicos que legitimaron y promovieron una mayor manifestación femenina de pertenencia al pueblo mapuche.

Es relevante ilustrar este punto con la iniciativa que llevó adelante el municipio de San Antonio, en la Región de Valparaíso. Este caso fue único en el país, ya que se realizó una campaña de sensibilización dirigida a la población indígena denominada “Censo 2012: responde a tu origen con orgullo”, que incluyó entre sus actividades:

i) posicionamiento de la relevancia del censo de 2012 entre las organizaciones indígenas;

ii) reuniones de sensibilización y presentación de los datos estadísticos de los censos de 1992 y 2002, con el objetivo de visibilizar la problemática de las estadísticas indígenas, desde la perspectiva local hasta la nacional;

iii) diseño de una campaña informativa dirigida a la población indígena de San Antonio, realizada en conjunto con las organizaciones indígenas de la comuna, y

iv) difusión de la campaña, por medio de visitas a los medios de comunicación locales (radios, prensa escrita y televisión); charlas dirigidas a las organizaciones y asambleas indígenas (incluidas otras comunas como El Quisco y La Ligua); visitas a más de 600 viviendas de familias indígenas de la comuna, en las que se pegaron autoadhesivos de los pueblos de pertenencia correspondientes; instalación de una gigantografía en el frontis de la Municipalidad y difusión continua de un audiovisual sobre el tema en el hall del edificio, difusión de información mediante redes sociales y creación de una página en facebook con casi 2.000 contactos[5], entre otros.

De acuerdo con la evaluación del equipo que llevó a cabo esta campaña, el trabajo de sensibilización sobre la importancia de declarar la pertenencia indígena en el censo fue acogido principalmente por mujeres indígenas que cumplen diversos roles, como dirigentes, dueñas de casa, profesionales y líderes, entre otros. Una de las impresiones que más reiteraron las mujeres mapuche fue el hecho de que como mujeres indígenas, y en particular mapuche, se sentían muy invisibilizadas y que explicitar esa situación tenía mucho sentido para ellas[6]. Percepciones como esta contribuirían a explicar el resultado observado en el censo de 2012.

El segundo punto que resalta es que la población mapuche de entre 15 y 39 años representa alrededor del 60% del total de la población mapuche registrada en cada uno de los censos (un 62,54% en 1992, un 58,40% en 2002 y un 58,50% en 2012). Además, en todos los casos, a partir del segmento de edad de 40 a 44 años la población de cada uno de los segmentos representa un porcentaje menor al 10% del total de la población mapuche, como puede apreciarse en el cuadro 4.

Al examinar someramente las estructuras de población de los censos de 1992, 2002 y 2012, y realizar una comparación intercensal, es posible observar diferencias notables.

En primer lugar, la pirámide de población del censo de 1992 se caracteriza por una contracción en los segmentos de edades menores a 30 años. En cambio, en la pirámide de población correspondiente al censo de 2002 los segmentos de edad de 10 a 15 años y de 30 a 34 años presentan un abultamiento, en tanto que en la correspondiente al censo de 2012 la forma es muy similar a la que presenta la población total del país, que puede apreciarse en el gráfico A1.1 del anexo. En segundo lugar, como se ha mencionado anteriormente, el IM afecta la forma de la estructura de población y también es posible advertir diferencias en su comportamiento (véase el cuadro 5).

Cuadro 5

Índice de masculinidad de la población mapuche de 15 años y más, censos de 1992, 2002 y 2012

Censo

Índice de masculinidad

Censo de 1992

1,03

Censo de 2002

1,01

Censo de 2012

0,90

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los resultados publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

Una interrogante asociada a la que se enunció antes a propósito del problema del IM es la referente a la cantidad de personas registradas por el censo de 2012. Cabe preguntarse cuáles fueron las razones para que, por una parte, un 11,1% de la población se registrara como indígena, a diferencia de lo ocurrido en los censos anteriores, y, por otra parte, la composición de la población por sexo y edad tuviera un comportamiento menos atípico que en dichos censos. No existen evidencias empíricas de influencias externas sobre la variable identitaria (o, al menos, no es posible visualizarlas actualmente)[7], pero es probable que los conflictos de carácter étnico tuvieran alguna incidencia en los procesos de reetnificación, que se pudo ver reflejada en las cifras del último censo.

Otro elemento que se debe considerar en relación con el diseño metodológico de la captación de respuestas es que el conjunto de preguntas que se formularon para el censo de 2012, en que se combinaron dos criterios de captación de la población indígena (la autoadscripción o autoidentificación y la pertenencia), tuvo como resultado un aumento sustantivo del registro de la población indígena, en general, y mapuche, en particular, respecto del censo anterior.

C. Conclusiones

La actual discusión sobre la cuantificación de la población indígena en los censos ya no tiene como eje central la disminución de la población mapuche entre los censos de 1992 y 2002, sino que se enfoca en las causas del incremento registrado en los resultados del censo de 2012.

Resulta difícil explicar las variaciones intercensales observadas entre 1992 y 2012, al menos desde el punto de vista demográfico, por lo que es necesario buscar explicaciones fuera de este ámbito de estudio.

Tanto el censo de 1992 como el de 2002 mostraron valores del IM superiores a 1, lo que podría indicar que la subdeclaración es básicamente femenina. En el censo de 2012 se vuelve a introducir la variable identitaria a la luz de los resultados observados, pero en sentido contrario, por cuanto dicho censo registra una mayor población femenina, que se traduce en que el IM en dicho censo sea menor que 1. Cualquiera sea el caso, pareciera necesario incluir en el análisis variables como la identidad y la pertenencia étnica.

En toda la argumentación anterior, se ha intentado desarrollar un cierto hilo explicativo que dé cuenta de cómo se ha cuantificado en Chile la población indígena, en general, y mapuche, en particular, entre 1992 y 2012. En efecto, en los tres censos analizados se aprecian diferencias metodológicas importantes y aquello se refleja en las cifras obtenidas como resultado de cada uno de ellos.

Las fluctuaciones que se observan en los guarismos de los censos analizados no pueden ser atribuidas a variaciones demográficas, por cuanto no existe evidencia de aquello. Luego, tanto la disparidad de las cifras como su comportamiento demográfico son solo atribuibles a cuestiones metodológicas y a la intervención de variables exógenas no demográficas que se traducen en fenómenos de sobredeclaración y subdeclaración de la identidad y la pertenencia étnica.

Respecto de los resultados del censo de 2012, si bien son legítimamente objetables, ofrecerían una “prueba piloto” de gran envergadura, que arrojó cifras bastante inesperadas en términos demográficos.

Ahora bien, las variables exógenas no demográficas que podrían haber incidido en los resultados observados en dicho censo perfectamente pueden atribuirse, en cierta medida, a la implementación de políticas públicas a lo largo de los 24 años transcurridos desde la entrada en vigencia de la Ley Indígena, que permitió la puesta en marcha de programas de salud y educación intercultural del Ministerio de Salud y el Ministerio de Educación, a los que se agregan programas de desarrollo económico y cultural impulsados por la Corporación Nacional de Desarrollo Indígena (CONADI)[8].

Otro aspecto de dichas variables exógenas se relacionaría con el rol sensibilizador de las organizaciones indígenas, derivado de los conflictos asociados a temas medioambientales y sus crecientes demandas por territorio, autonomía y autodeterminación, que generan consensos cada vez mayores en la sociedad chilena.

Desafortunadamente, en este momento no es posible evaluar y cuantificar estas variables, para lograr dimensionar su importancia respecto de la declaración de la identidad y la pertenencia étnica en el censo de 2012, pues ello requeriría efectuar evaluaciones de impacto de gran envergadura.

En cuanto a los principales hallazgos de esta investigación, se pueden mencionar los siguientes: i) la combinación de dos criterios de captación de la población indígena (autoadscripción o autoidentificación y pertenencia) y la aplicación de dos preguntas en lugar de una en el censo de 2012 lograron que se registrara una mayor población indígena que en los censos anteriores; ii) la combinación de dos criterios de captación y la aplicación de dos preguntas en el censo de 2012 también hizo posible una mayor incorporación de mujeres a la estructura de población que en los censos anteriores; iii) en el censo de 2012 no se observaron anomalías en los IM como las registradas en los censos de 1992 y 2002, y iv) la combinación de criterios de captación de la población indígena parece ofrecer una ventaja que es necesario tener en cuenta, ya que se estima que optimiza el control sobre la subdeclaración y la sobredeclaración, lo que representaría un efecto positivo no esperado de la formulación de las preguntas.

En el futuro será necesario incorporar un módulo específico con preguntas relevantes para la población indígena. La definición del módulo y de cada una de las preguntas que se incluyan deberá ser resultado de la consulta de buena fe que se realice a los pueblos indígenas, según lo establecido en el Convenio núm. 169 de la OIT.

Aún quedan preguntas pendientes en esta materia como, por ejemplo, cuál es la relación entre la población indígena urbana y rural en Chile, si existen diferencias entre las tasas de mortalidad y natalidad de la población indígena y las de la población no indígena o cuál es la relación entre identidad étnica y comportamiento demográfico. Para responderlas, será necesario esperar la aplicación de un nuevo censo en 2017, que debiera adicionalmente corregir los problemas de credibilidad que pesan sobre el censo de 2012.

Bibliografía

Bello, Á. (2004), Etnicidad y ciudadanía en América Latina: la acción colectiva de los pueblos indígenas, Libros de la CEPAL, Nº 79 (LC/G.2230-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Publicación de las Naciones Unidas, N° de venta: 04.II.G.113.

____(2000), “Viaje de los mapuches de Araucanía a las pampas argentinas: una aproximación a sus significados socioculturales (siglos XIX y XX)”, documento presentado en el IV Encuentro Binacional “La gente y su tierra: Araucanía, Pampas y Región Norpatagónica”, Temuco, Chile, 17 y 18 de octubre.

Busso, G. (2006), “Migración interna y proceso de desarrollo en América Latina: debates históricos, enfoques disciplinarios y temas emergentes a inicios del siglo XXI”, documento presentado en la Reunión de Expertos sobre Población y Pobreza en América Latina y el Caribe, Santiago, 14 y 15 de noviembre [en línea] http://www.cepal.org/celade/noticias/paginas/5/27255/Busso.pdf.

CELADE (Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía) (1994), Estudios sociodemográficos de pueblos indígenas (LC/DEM/G146), documento presentado en el seminario taller Investigación Sociodemográfica Contemporánea de Pueblos Indígenas, Santa Cruz, Bolivia, 18 a 22 de octubre de 1993.

CELADE (Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía) y otros (1990), Censo de reducciones indígenas seleccionadas: análisis sociodemográfico (LC/DEM/G.96), Santiago.

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2014), Los pueblos indígenas en América Latina: avances en el último decenio y retos pendientes para la garantía de sus derechos (LC/L.3893), Santiago [en línea] http://repositorio.cepal.org/handle/11362/37050.

____(2009), “Censos 2010 y la inclusión del enfoque étnico: hacia una construcción participativa con pueblos indígenas y afrodescendientes de América Latina”, serie Seminarios y Conferencias, Nº 57 (LC/L.3095-P), Santiago. Publicación de las Naciones Unidas, N° de venta: 09.II.G.79.

____(2005a), Atlas sociodemográfico de los pueblos indígenas de Panamá (LC/R.2124), Santiago.

____(2005b), “Los pueblos indígenas de Bolivia: diagnóstico sociodemográfico a partir del censo del 2001”, Documentos de Proyecto (LC/W.24), Santiago.

____(2005c), “Los pueblos indígenas de Panamá: diagnóstico sociodemográfico a partir del censo del 2000”, Documentos de Proyecto (LC/W.20), Santiago.

____(2005d), Boletín Demográfico N° 75 (LC/G.2268-P), Santiago, Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE), enero.

____(2001), “Población indígena y afroecuatoriana en Ecuador: diagnóstico sociodemográfico a partir del censo de 2001”, Documentos de Proyecto (LC/W.16), Santiago.

De la Maza, F. (2015), “Chile: lo indígena como categoría censal. La disputa entre el reconocimiento y la autoadscripción”, Journal of Iberian and Latin American Research, vol. 20, N° 3, Association of Iberian and Latin American Studies in Australasia (AILASA), febrero.

Del Popolo, F. y A. M. Oyarce (2005), “Población indígena de América Latina: perfil sociodemográfico en el marco de la Conferencia Internacional sobre Población y Desarrollo y de las Metas del Milenio”, Pueblos indígenas y afrodescendientes de América Latina y el Caribe: información sociodemográfica para políticas y programas, Documentos de Proyecto (LC/W.72), Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Santiago, enero.

Evelis Andrade, L. (2006), “Los sistemas de información sociodemográfica al servicio del desarrollo con identidad”, Pueblos indígenas y afrodescendientes de América Latina y el Caribe: información sociodemográfica para políticas y programas, Documentos de Proyecto (LC/W.72), Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Santiago, enero.

Peyser, A. y J. Chackiel (1999), “La identificación de poblaciones indígenas en los censos de América Latina”, América Latina: aspectos conceptuales de los censos de 2000, serie Manuales, Nº 1 (LC/L.1204-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), junio. Publicación de las Naciones Unidas, Nº de venta: 99.II.G.9.

____(1994), “La población indígena en los censos de América Latina”, Estudios sociodemográficos de pueblos indígenas (LC/DEM/G.146), Santiago, diciembre.

Quesnel, A. (2006), “Dinámicas demo-sociales de la población indígena y afrodescendiente en América Latina”, Pueblos indígenas y afrodescendientes de América Latina y el Caribe: información sociodemográfica para políticas y programas, Documentos de Proyecto (LC/W.72), Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Santiago, enero.

Valdés, M. (2004), “Reflexiones metodológicas en torno a los censos de 1992-2002 y la cuestión mapuche”, Derechos humanos y pueblos indígenas: tendencias internacionales y contexto chileno, Instituto de Estudios Indígenas, Universidad de La Frontera, Temuco.

____(1999), “Instrumentos de cuantificación y caracterización de población indígena: el Censo de Población y Vivienda 1992 y Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional CASEN 1996” [en línea] http://www.mapunet.org/documentos/mapuches/instrumentos.htm.

____(1998) “Dos hipótesis para aproximarse a la cuestión mapuche a través del censo y un adendumm” [en línea] http://www.mapunet.org/documentos/mapuches/hipcenso.htm.

____(1996), “Notas sobre la población mapuche de la Región Metropolitana: un avance de investigación”, Revista PENTUKUN, Nº 5, Temuco, Universidad de la Frontera.

Valenzuela Fernández, R. (2004), “Inequidad, ciudadanía y pueblos indígenas en Bolivia”, serie Políticas Sociales, Nº 83 (LC/L.2089-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), marzo. Publicación de las Naciones Unidas, N° de venta: 04.II.G.27.

Vázquez Sandrin, G. y M. F. Quezada (2015), “Los indígenas autoadscritos de México en el censo 2010: ¿revitalización étnica o sobreestimación censal?”, Papeles de Población, vol. 21, Nº 86, octubre-diciembre.

Villa, M. (1991), Introducción al análisis de la migración (LC/DEM/R.164), Santiago, Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE), diciembre.

Welti, C. (ed.) (1997), Demografía I, Ciudad de México, Programa Latinoamericano de Actividades en Población (PROLAP), noviembre.

Anexo A1

Cuadro A1.1

Chile: estructura de la población total de 15 años y más, por sexo y grupo quinquenal, censo de 2012

Grupos quinquenales

Número de hombres

Número de mujeres

Total

Índice de masculinidad

Porcentajes

15 a 19 años

698 024

672 290

1 370 314

1,04

10,5

20 a 24 años

734 202

720 103

1 454 305

1,02

11,1

25 a 29 años

606 731

617 486

1 224 217

0,98

9,4

30 a 34 años

574 743

597 701

1 172 444

0,96

9,0

35 a 39 años

566 145

601 512

1 167 657

0,94

8,9

40 a 44 años

560 543

604 114

1 164 657

0,93

8,9

45 a 49 años

558 063

604 093

1 162 156

0,92

8,9

50 a 54 años

519 747

562 360

1 082 107

0,92

8,3

55 a 59 años

403 768

443 943

847 711

0,91

6,5

60 a 64 años

321 739

367 812

689 551

0,87

5,3

65 a 69 años

263 055

307 106

570 161

0,86

4,4

70 a 74 años

190 894

239 040

429 934

0,80

3,3

75 años y más

284 037

435 629

719 666

0,65

5,5

Total

6 281 691

6 773 189

13 054 880

0,93

100

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los resultados del censo de 2012 del Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

Gráfico A1.1

Chile: pirámide de la población total de 15 años y más, censo de 2012

(En porcentajes)

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de los resultados del censo de 2012 del Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

[1] Sociólogo de la Universidad ARCIS de Santiago, Magíster en Desarrollo Urbano de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Se ha especializado en estudios étnicos. Ha trabajado como investigador y consultor de instituciones nacionales e internacionales, en temas relativos a proyectos sociales, políticas indígenas, demografía y actores étnicos, entre otros. Correo electrónico: mrv@mapunet.org, tokialejo@gmail.com.

[2] El autor agradece los comentarios críticos de Elisa Loncón, Juan Chackiel y Sigrid Huenchuñir, que contribuyeron a mejorar significativamente el artículo. También agradece de forma especial a Francisca de la Maza, por su estímulo y colaboración en la reflexión inicial.

[3] Véase Valdés (2004).

[4] Véase “La resurrección de los pueblos indígenas” [en línea] http://www.latercera.com/noticia/opinion/ideas-y-debates/2013/04/895-518710-9-la-resurreccion-de-los-pueblos-indigenas.shtml.

[5] http://www.facebook.com/respondea.tuorigen.

[6] El autor agradece a Carolina Malhue por el aporte de esta información sobre la evaluación que se hizo de esta campaña y al mismo tiempo destaca la importancia de esta iniciativa, de la cual ella fue responsable.

[7] Para justificar las cifras desde el punto de vista del fortalecimiento de la identidad cultural impulsado por factores externos, esto es, desde el Estado, podría mencionarse la puesta en marcha de la educación intercultural bilingüe, la vigencia de la Ley Indígena y la ratificación del Convenio núm. 169 de la OIT; no obstante, salvo el Convenio núm. 169, todos los programas han estado en operación desde 1992, por lo que resulta incierto atribuirles el carácter de factores concomitantes en la consolidación identitaria de los pueblos indígenas. No obstante, en el caso del censo de 2012 aquello podría tener cierta incidencia.

[8] De acuerdo con la Ley núm. 19.253, artículo 39, la Corporación Nacional de Desarrollo Indígena es el organismo encargado de “promover, coordinar y ejecutar, en su caso, la acción del Estado en favor del desarrollo integral de las personas y comunidades indígenas, especialmente en lo económico, social y cultural y de impulsar su participación en la vida nacional”.

Orientaciones para los autores de la revista Notas de Población

La revista Notas de Población es coordinada por su Comité Editorial, al que corresponde la responsabilidad de elaborar cada número en todas sus etapas, consignando todas las decisiones que permitan presentar contribuciones de calidad científica. Dicho Comité está conformado por profesionales del Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE)-División de Población de la CEPAL y cuenta con el apoyo del Consejo Editorial de la revista en los procesos de evaluación de artículos.

Consideraciones generales

En Notas de Población se publican artículos originales e inéditos sobre estudios de población, con un enfoque multidisciplinario que abarca, además del ámbito específico de la demografía, las relaciones entre la dinámica demográfica, los fenómenos económicos y sociales, el desarrollo, los derechos humanos y la sostenibilidad ambiental. Los artículos se deberán orientar de preferencia a países de América Latina y el Caribe, si bien en ocasiones podrán incluirse contribuciones relativas a otras regiones del mundo. La revista se publica tanto en versión impresa como en formato electrónico en el portal de la CEPAL.

Los manuscritos deben estar escritos en español, aunque también podrán admitirse materiales en otros idiomas, que, de ser aceptados, serán traducidos al español por la CEPAL para su publicación. Excepcionalmente, según el interés de la revista y previo consentimiento del autor, se publicarán traducciones de artículos ya publicados en otras lenguas. La revista sigue un estilo libre y abierto; sin embargo, se podrán preparar números especiales a juicio del Comité Editorial.

Los autores de los trabajos pueden ser individuales o colectivos y son los responsables de su obra. Los derechos de autor de los artículos publicados por la revista pertenecen a las Naciones Unidas.

Los artículos deberán enviarse por correo electrónico a: celade-notasdepoblacion@cepal.org. Junto con el texto original, cada artículo debe incluir lo siguiente:

• Título.

• Datos del autor o los autores: deben figurar el nombre completo, títulos académicos, afiliación institucional, dirección electrónica y algún dato relevante del texto, como por ejemplo, el nombre del proyecto de investigación del que se deriva el artículo, si procede.

• Un mínimo de cinco palabras clave y un máximo de ocho.

• Un resumen de 160 palabras, como máximo, en el que se sinteticen sus propósitos y conclusiones principales.

• Bibliografía, de acuerdo con las normas editoriales de la revista.

• Un archivo de Excel que contenga todos los gráficos editables en el orden en que aparecen en el texto.

• Una declaración concisa y clara de que el artículo es original, no ha sido publicado anteriormente y no se encuentra en proceso de revisión en ninguna otra publicación, sea en formato impreso o electrónico.

Procedimiento de selección

Todos los artículos recibidos serán sometidos a una revisión inicial por parte del Comité Editorial, que verificará el cumplimiento de las normas editoriales básicas de la revista, la pertinencia temática y la adecuada estructuración del trabajo como artículo científico.

Los artículos que superen esta primera etapa serán sometidos al arbitraje de dos evaluadores externos mediante el sistema de doble ciego, que conserva el anonimato tanto de los autores como de los árbitros o dictaminadores. Los evaluadores que participan en el proceso de arbitraje de los artículos provienen en su mayoría del Consejo Editorial. En caso necesario, es posible que se invite a especialistas que no forman parte de este.

Los árbitros evaluarán la pertinencia, relevancia y novedad del tema de acuerdo con la orientación de la revista, junto con la originalidad y el aporte conceptual o metodológico del artículo con respecto a los estudios de población. Asimismo, analizarán si el trabajo se ha estructurado y ordenado adecuadamente, es decir, si se presentan con claridad los datos, la metodología, los objetivos y las hipótesis; si los cuadros, recuadros, gráficos, mapas y diagramas son ilustrativos y claros; si las referencias se encuentran actualizadas y correctamente citadas, y si existe coherencia entre los objetivos y los resultados del estudio.

Los evaluadores emitirán un dictamen que se concretará en una de las tres opciones siguientes: publicación con cambios menores, publicación con cambios mayores o rechazo del artículo. En caso de que el dictamen sea de publicación con cambios, los árbitros detallarán las modificaciones que consideren pertinentes para mejorar el artículo y estas serán comunicadas al autor, quien, previa aceptación, deberá enviar la versión definitiva dentro del plazo que el Comité Editorial establezca.

Si se produjeran divergencias en los dictámenes de los árbitros, el Comité Editorial de la revista procederá a una revisión adicional. Las decisiones sobre los artículos rechazados por los dictaminadores son inapelables y solo se comunicarán de manera general a los autores. No obstante, en caso de requerirse, se enviarán los comentarios a los autores.

De acuerdo con el procedimiento editorial establecido en la CEPAL, los artículos se someterán a evaluación a medida que se vayan recibiendo. Los trabajos entregados una vez finalizado el período de recepción de artículos pueden no ser incluidos en el número de la revista en curso. Podrán postularse nuevamente al número siguiente, siempre y cuando hayan sido aceptados por los dictaminadores. En este caso, los autores deberán seguir las instrucciones que les indique el Comité Editorial.

El Comité Editorial se reserva el derecho de efectuar modificaciones de estilo y forma al contenido del texto, al título, a los cuadros y recuadros y a los elementos gráficos, con el fin de satisfacer las exigencias editoriales de la revista.

Política editorial

Los autores se comprometerán a no presentar el material a ninguna otra revista durante los tres meses transcurridos desde la recepción del artículo, plazo dentro del cual recibirán respuesta confirmando o no la publicación del artículo.

En caso de aceptación con cambios del artículo, los autores se comprometen a cumplir los plazos de revisión e introducción de las modificaciones sugeridas a fin de no retrasar el calendario de edición y publicación de la revista.

Normas editoriales

Extensión: el texto de los artículos no debe exceder las 10.000 palabras (incluidos cuadros, recuadros, gráficos, mapas, diagramas, notas y bibliografía).

Formato: el texto debe enviarse en un archivo electrónico de Word. Dado que la impresión del documento se realiza en blanco y negro, debe evitarse toda mención a los colores empleados en cuadros, gráficos, mapas y diagramas, sin perjuicio de que en el formato dispuesto en la página web el archivo pueda contener dichos colores.

Cuadros: deben insertarse en el archivo Word, como contenido editable, en el lugar que corresponda dentro del texto.

Gráficos: deben insertarse en el archivo de Word, en forma de imagen, en el lugar que corresponda dentro del texto. Es indispensable adjuntar además un archivo de Excel que contenga todos los gráficos editables en el orden en que aparecen en el texto. En el archivo de Excel cada gráfico debe ocupar una hoja, en cuya pestaña se debe indicar el número del gráfico.

Diagramas: deben insertarse en el archivo de Word, como contenido editable, en el lugar que corresponda dentro del texto.

Mapas: deben insertarse en el archivo de Word, en forma de imagen, en el lugar que corresponda dentro del texto y, además, adjuntarse en un archivo editable con las extensiones eps, pdf o ai (Illustrator).

Referencias a cuadros, recuadros y elementos gráficos: en el texto debe haber al menos una referencia a cada cuadro, recuadro, gráfico, mapa o diagrama. Asimismo, todos estos elementos deben incluir el título, la fuente y la unidad de medida de los datos presentados, si procede.

Fórmulas matemáticas: se sugiere numerar las fórmulas matemáticas con cifras arábigas entre paréntesis y alineadas a la derecha.

Notas explicativas: todas las notas deben insertarse a pie de página y estar numeradas correlativamente.

Referencias bibliográficas: cada referencia bibliográfica mencionada en el texto debe incluir, entre paréntesis, el apellido del autor y el año de publicación.

Bibliografía: debe figurar al final del texto. Los registros bibliográficos se presentarán en orden alfabético por el apellido del autor, seguido del nombre de pila, el año de publicación entre paréntesis, el título completo, la ciudad de publicación y la editorial.

Ejemplos:

Libro con dos autores:

Auerbach, A. y L. Kotlikoff (1987), Dynamic Fiscal Policy, Cambridge, Cambridge University Press.

Artículo con tres autores:

Auerbach, A., J. Gokhale y L. Kotlikoff (1994), “Generational accounting: a meaningful way to evaluate fiscal policy”, Journal of Economic Perspectives, vol. 8, Nº 1.

Publicación electrónica con más de tres autores:

Mason, A. y otros (2009), “National Transfer Accounts Manual. Draft Version 1.0” [en línea]

http://www.ntaccounts.org/doc/repository/NTA%20Manual%20V1%20Draft.pdf.

Autor institucional:

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2009), Panorama Social de América Latina, 2008 (LC/G.2402-P/E), Santiago. Publicación de las Naciones Unidas, Nº de venta: S.08.II.G.89.

Mismo autor, mismo año:

Lee, R. (1994a), “The formal demography of population aging, transfers, and the economic life cycle”, Demography of Aging, Linda G. Martin y Samuel H. Preston (eds.), Washington, D.C., National Academy Press.

(1994b), “Population age structure, intergenerational transfers, and wealth: a new approach, with applications to the U.S.”, Journal of Human Resources, vol. 29, Nº 4, número especial.

Guidelines for authors of Notas de Población

The journal Notas de Población is coordinated by its Editorial Committee, which is responsible for preparing each issue from start to finish, and ensuring that all contributions are up to scientific standard. This Committee comprises professionals from the Latin American and Caribbean Demographic Centre (CELADE)-Population Division of ECLAC and receives support from the journal’s Editorial Board in reviewing articles.

Overview

The journal Notas de Población publishes original, unpublished articles on population studies, and has a multidisciplinary approach that covers not only the field of demography but also the links between demographic trends, economic and social phenomena, development, human rights and environmental sustainability. Articles should relate preferably to Latin America and the Caribbean, although contributions relating to other regions may on occasion be included. The journal is available in both print format and on the ECLAC website.

Manuscripts must be drafted in Spanish, although in certain cases material may be submitted in other languages. Articles accepted in other languages for publication are translated into Spanish by ECLAC. Exceptionally, translations into other languages of existing articles may be published with the author’s permission. The style of the journal is free and open, but special editions may be published subject to the Editorial Committee’s approval.

Authors may be individuals or groups and are responsible for their work. The copyright of the articles published in the journal is held by the United Nations.

Articles must be sent via e-mail to: celade-notasdepoblacion@cepal.org. Along with the original text, articles must contain the following:

• Title.

• Details of the author(s), including full name, academic qualifications, institutional affiliation, e-mail address and any relevant information about the text, such as the name of the research project with which the article is associated, if applicable.

• Between five and eight key words.

• An abstract of up to 160 words summarizing the main aims and conclusions.

• A bibliography, prepared in accordance with the editorial rules applicable to the journal.

• An Excel file containing editable versions of all the figures in the order in which they appear in the text.

• A concise and clear declaration stating that the article is original, has not been published before and is not currently being reviewed by any other print or electronic publication.

Selection process

All articles received are reviewed initially by the Editorial Committee, which looks at whether they comply with the journal’s basic editorial rules, the relevance of the subject matter, and whether the structure of the text is appropriate for a scientific article.

Articles that pass this initial stage are then reviewed by two external referees using a double-blind review system, in which both the author and the referees or reviewers remain anonymous. The referees are mainly members of the Editorial Board. If necessary, outside specialists may be invited to review articles.

The referees will first of all consider the pertinence, relevance and novelty of the subject matter, with reference to the journal’s editorial stance, as well as the article’s potential contribution to population studies in terms of its originality, concept and methodology. They will then assess whether the work has been properly structured and organized, that is, whether the data, methodology, objectives and hypotheses have been clearly set out; whether the tables, boxes, figures, maps and diagrams are illustrative and clear; whether the references are up to date and correctly cited; and whether the objectives are consistent with the results of the study.

The referees will make one of the following recommendations: publication with minor changes; publication with major changes; or rejection of the article. In the event that the referees decide the article should be published with changes, they will list the alterations they deem necessary to improve the article and notify the author accordingly. Should the author accept, the final version must be submitted by the deadline stipulated by the Editorial Committee.

If there are differences of opinion among the referees, the Editorial Committee will conduct a second review. Decisions on rejected articles are final and authors will be notified. Comments will not be sent to authors unless requested.

In line with the editorial procedure established by ECLAC, articles will be subject to review as and when they are received. Articles submitted after the deadline may not be included in the current issue. Authors may submit another application for their articles to be included in the following issue, provided that it is accepted by assessors. In this case, authors should follow the Editorial Committee’s instructions.

The Editorial Committee reserves the right to make non-substantive changes to the text, title, tables, boxes and figures in order to satisfy the journal’s editorial requirements.

Editorial policy

Authors must undertake not to submit their material to any other publication for a period of three months, during which time they will be notified of the outcome of the review process.

If an article is accepted with changes, authors must meet the revision deadlines stipulated in order to avoid delaying the editing and publication of the journal.

Editorial rules

Length: Articles must be no longer than 10,000 words (including tables, boxes, figures, maps, diagrams, notes and the bibliography).

Format: The text must be submitted in an electronic Word file. Given that the journal is printed in black and white, any mention of the colours used in tables, figures, maps and diagrams must be avoided; however, colours will be visible in the online version of the journal.

Tables: These must be in an editable format and inserted in the Word file in the appropriate place.

Figures: These must be in an image format and inserted in the Word file in the appropriate place. An Excel file must also be submitted containing editable versions of all the figures in the order in which they appear in the text. Each figure must appear on a separate sheet of the Excel file, and the number of the figure should be indicated on the tab.

Diagrams: These must be in an editable format and inserted in the Word file in the appropriate place.

Maps: These must be in an image format and inserted in the Word file in the appropriate place. An editable file must also be submitted containing the maps in .eps, .pdf or .ai (Illustrator) format.

References to tables, boxes and figures: There must be at least one reference to each table, box, figure, map and diagram within the body of the text. Each one must also have a title, source and unit of measurement, where appropriate.

Mathematical formulae: Mathematical formulae should be numbered using Arabic numerals in brackets and right aligned.

Explanatory notes: All notes must be inserted as footnotes and numbered sequentially.

Bibliographical references: Bibliographical references in the body of the text must contain the last name of the author and the year of publication in brackets.

Bibliography: This should appear at the end of the article. Bibliographical entries must be presented in alphabetical order by the author’s last name, followed by their first initial, year of publication in brackets, full title, city of publication and the publisher’s name.

Examples:

A book with two authors:

Auerbach, A. y L. Kotlikoff (1987), Dynamic Fiscal Policy, Cambridge, Cambridge University Press.

An article with three authors:

Auerbach, A., J. Gokhale y L. Kotlikoff (1994), “Generational accounting: a meaningful way to evaluate fiscal policy”, Journal of Economic Perspectives, vol. 8, Nº 1.

An e-publication with more than three authors:

Mason, A. y otros (2009), “National Transfer Accounts Manual. Draft Version 1.0” [en línea] http://www.ntaccounts.org/doc/repository/NTA%20Manual%20V1%20Draft.pdf.

An institutional author:

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2009), Panorama Social de América Latina, 2008 (LC/G.2402-P/E), Santiago. Publicación de las Naciones Unidas, Nº de venta: S.08.II.G.89.

Same author, same year:

Lee, R. (1994a), “The formal demography of population aging, transfers, and the economic life cycle”, Demography of Aging, Linda G. Martin y Samuel H. Preston (eds.), Washington, D.C., National Academy Press.

(1994b), “Population age structure, intergenerational transfers, and wealth: a new approach, with applications to the U.S.”, Journal of Human Resources, vol. 29, Nº 4, número especial.