Introducción

Desde su nacimiento, las Ciencias Sociales se han preocupado por el estudio de la desigualdad dado su impacto social e individual e, incluso, su repercusión política; por ello, existen múltiples métodos y técnicas parar medirla (^{Represa et al., 2018}), desde las que utilizan un solo factor, como ingreso por ejemplo, hasta las multidimensionales que sintetizan un cierto número de indicadores en uno solo (marginación, desarrollo humano, bienestar o rezago social). A la vez, los métodos multidimensionales aplican diversas técnicas de cálculo y estratificación para su mejor comprensión (^{Ávila Vera y Picazzo Palencia, 2018}; ^{Montoya Arce y Martínez Espinosa, 2018}).

De las categorías referidas a la desigualdad social, en los últimos años ha cobrado especial importancia la de vulnerabilidad social, fenómeno que agrupa un conjunto de dimensiones de la vida humana y de la cual no hay un consenso generalizado.

En este sentido, e independientemente de que el enfoque de vulnerabilidad continúe en construcción teórica […] [es] utilizada para describir la exposición a los riesgos y su gestión, es decir, se identifican elementos como la falta de capacidades en los individuos lo cual provoca inseguridades, incertidumbre, así como inadecuadas estrategias desplegadas por comunidades, familias, personas u hogares para salir de esta zona (^{Ramos Ojeda, 2019: 23}).

Por ello, los objetivos planteados en esta investigación fueron 1) construir un índice de vulnerabilidad social (IVS), a escala detallada; 2) descubrir los patrones espaciales de este fenómeno; 3) determinar la distribución y asociación espacial del IVS y sus componentes y 4) identificar los clústeres resultantes de este indicador de desigualdad social.

Esta investigación integra una revisión de la literatura especializada, primero de vulnerabilidad en general, luego, con enfoque particular en la vulnerabilidad social; en la segunda parte se describe paso a paso la metodología usada, se incluye la definición propia de esta categoría, las fuentes de datos, los métodos de cálculo y el software utilizado. Le siguen los resultados -del índice y sus componentes- así como de lo que arrojaron las técnicas de análisis espacial usadas. Por último, hay un apartado de conclusiones en el que se reflexiona acerca de los alcances y límites del trabajo, así como de las posibles hipótesis que se derivan de estos.

1. La vulnerabilidad social, una categoría en construcción

Al principio, la vulnerabilidad era una categoría referida primordialmente a la susceptibilidad o propensión a sufrir daños por fenómenos naturales o ambientales (huracanes, terremotos, inundaciones, sequías, cambio climático, entre otros) (^{PNUD, 2014}). Por ello, se privilegiaba la localización y análisis de lugares o zonas que presentaban dicha característica. Con el tiempo, las diferentes áreas de conocimiento adjetivaron la categoría con aquellos aspectos propios de su interés y, por ello, se diversificó su conceptualización:

no se puede plantear la vulnerabilidad en general, sino el concepto debe estar siempre acompañado con la pregunta, ¿vulnerable a qué? Es decir, la vulnerabilidad, al contrario de la pobreza, se construye y manifiesta en el contexto de una amenaza real. Este planteamiento lleva a una conclusión importante, relativa a que las personas serán vulnerables en diferentes grados a diferenciadas amenazas (^{Arreguin et al., 2015: 12}).

En este contexto, ha habido un crecimiento significativo de trabajos que abordan la vulnerabilidad social desde diferentes perspectivas y enfoques, por un lado están las reflexiones teórico metodológicas, cuya finalidad es entender la categoría y determinar las dimensiones que la integran (^{Ramos Ojeda, 2019}; ^{Vite Pérez, 2018} y ^{Montoya Arce y Martínez Espinosa, 2018}); por el otro, están los diseños de IVS en distintas áreas y disciplinas orientadas al análisis estadístico y espacial, que utilizan variados métodos, niveles de desagregación y fuentes de datos.

En Colombia, se diseñó un índice exclusivo para los jóvenes de 15 a 24 años de la ciudad de Medellín, se utilizó el método de análisis factorial con datos de 8 mil 406 personas, a través del método Análisis de Componentes Principales ACP (^{Hernández et al., 2018}). También hay un IVS a nivel nacional para las nueve regiones que ahí existen, hecho a través de regresiones logísticas para 32 preguntas de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida de ese país (^{Fajardo et al., 2016}).

A través del análisis espacial, Durán Gil construyó un índice de vulnerabilidad total, dentro del cual está incluido uno social para la totalidad de los municipios de Colombia. Determinó regiones de vulnerabilidad con 24 indicadores de las dimensiones social, económica, física y ambiental (^{Durán Gil, 2017}).

En Argentina se diseñó un IVS para todo el país con los más de 51 mil radios censales y 19 variables a través del método ACP (^{Represa et al., 2018}). Por su parte ^{Mastrandrea y Ángeles (2020)} diseñaron un IVS para los radios censales de la ciudad de Bahía Blanca, con 17 variables en escala 0 a 100, convertidas a ráster y, con superposición de mapas, clasificados en cinco grupos por intervalos iguales.

En España se analizó la vulnerabilidad social de los barrios de la ciudad de Santa Cruz de Tenerife, en las Islas Canarias, a través de tres variables, contrastadas con las tasas de desalojo inmobiliario de 2008 a 2011 (^{García-Hernández y Ginés-De la Nuez, 2020}). Para Chile, se trabajó un IVS para los desplazados por el tsunami en la ciudad de Dichato, a través de 179 encuestas procesadas por el método de análisis factorial de correspondencias (^{Muñoz-Vera y Rojas-Hernández, 2018}).

En Estados Unidos el condado de Cook, donde está la ciudad de Chicago, utilizó un IVS por distrito censal con 15 factores sociales; se encuentra disponible en una página web donde se pueden también descargar los resultados (^{ATSDR, 2018}).

En México se elaboró un IVS para los 2,456 municipios con siete variables censales y de otras fuentes de 2010 a través del método ACP (^{Ávila Vera y Picazzo Palencia, 2018}); de la misma forma, ^{Granados Martínez (2017)} calculó un IVS desagregado por género con 16 indicadores para 2,440 municipios a través del método ACP.

El gobierno federal también diseñó un IVS, utilizando cinco dimensiones aplicadas a los 32 estados con fuentes de Inegi y Coneval de 2015 (DIF, 2017). Otro IVS es el de ^{Arreguín et al. (2015)} con 15 indicadores de los 2,456 municipios, con un método de clasificación de porcentajes obtenidos en cinco grupos, después combinados. La fuente fue el censo de 2010 y datos del Conapo del mismo año. Para Ciudad Juárez se diseñó un IVS con seis indicadores, utilizando el método ACP, se aplicaron técnicas de análisis espacial a nivel de Área Geoestadística Básica con base al censo de 2010 a ese nivel de desagregación (^{Medina et al., 2019}). Uno más son los niveles de vulnerabilidad social de ^{García Castro y Villerías Salinas (2016)} calculados por AGEB con el método de tipificación probabilística.

En suma, la literatura reciente al respecto sugiere que no hay un consenso generalizado acerca de los componentes de la vulnerabilidad social; su operacionalización en indicadores depende del interés de cada área. Tampoco son comunes las variables usadas ni los métodos de cálculo, aunque son más frecuentes los métodos estadísticos, incluso los derivados del análisis espacial. Los niveles de desagregación que se usan son distintos, ya que el menor es la mazana y el mayor son los estados o departamentos, incluyendo los radios censales, barrios y áreas geoestadísticas básicas.

2. Metodología

Las siguientes son características que, en nuestra opinión, determinan la vulnerabilidad en la época moderna, en un país como México:

1. Falta de acceso a la salud, ya que en este país no existe un sistema de salud universal; 2. Ser adulto mayor, por la disminución de las capacidades físicas y mentales que implica ese grupo de edad; 3. Tener alguna discapacidad en una sociedad que discrimina y segrega a los que poseen capacidades diferentes; 4. No contar con escolaridad alguna -ya sea jóvenes o adultos- en un entorno económico que lo requiere; 5. Ser niño o joven sin asistir a la escuela, ya que a la larga se cerrará el acceso a una ocupación mejor remunerada y la salud; 6. No tener un empleo que proporcione los ingresos necesarios para la subsistencia digna; 7. Ser indígena y hablar un idioma dominante diferente en una sociedad donde persiste la discriminación; 8. Ser migrante, nacional o extranjero, en un entorno que discrimina, acosa y segrega a los que nacieron fuera del lugar donde decidieron vivir; 9. No ser católico en una sociedad donde la mayoría profesa dicha religión; 10. Ser mujer jefa de familia porque “los hogares con jefatura femenina representaron un porcentaje menor al de aquellos jefaturados por varones. Sin embargo, sus características las colocan en mayor vulnerabilidad” (^{Rodríguez de Jesús y Pérez Baleón, 2020: 336}).

Todas estas características conforman las dimensiones de capacidades (características 1, 2 y 3), oportunidades (4, 5 y 6) y estigmatización social (7, 8, 9 y 10); para construir el índice de vulnerabilidad social IVS, una vez establecidos los aspectos que integran este fenómeno en países como México, se construyeron los indicadores necesarios a través del Censo de Población y Vivienda por sección electoral (^{Inegi-IFE, 2010}). Se calculó un índice de capacidades, otro de oportunidades y uno de estigmatización social para después combinarlos en el IVS. En todos los casos se utilizó el método de componentes principales (ecuación 1).

Donde Y_i1 es el valor de la unidad de análisis i en la primera componente principal estandarizada, C_j es el ponderador del indicador j para determinar la primera componente principal estandarizada, Z_ij es el indicador estandarizado j de la unidad de análisis “i”, e IVS_i es el valor del índice de vulnerabilidad social de la unidad de análisis “i”.

Por otra parte, las tres dimensiones y el IVS se clasificaron en cinco grados (muy alto, alto, medio, bajo y muy bajo) a través del método de Dalenius y Hodges, también conocido como “Estratificación Óptima”, de acuerdo al siguiente procedimiento:

Para determinar la asociación espacial del IVS se utilizó el Índice de Autocorrelación Global de Moran (ecuación 2).

Donde y_i es el valor de la variable o atributo en cada unidad espacial analizada “i”; y_j es el valor de la variable o atributo en cada unidad espacial vecina “j”; w_ij es la proximidad entre las unidades espaciales “i” y “j” (llamada también “matriz de pesos espaciales”) y que puede ser estimada a partir de la localización absoluta (medida mediante distancias entre unidades espaciales) o relativa (establecida a partir de criterios de vecindad); n es el número de unidades espaciales.

La cartografía usada corresponde a 2010 y contiene los polígonos de 68 mil 340 secciones electorales, que son las vigentes en la fecha de referencia. El software utilizado fue IBM SPSS 23.0 (^{IBM, 2017}) y Microsoft Excel 2013, Geoda 1.14 (^{Anselin, 2017}) y Arc Gis Desktop 10.3 (^{ESRI, 2014}).

3. Resultados

De los componentes de la vulnerabilidad social, el que presenta mayor impacto en el país es la desocupación, en virtud de que más de la tercera parte de las secciones electorales, 35.8%, tienen un grado alto y muy alto de personas en esa condición. Le siguen los niños y jóvenes que no asisten a la escuela, 31.3% de las secciones, y hogares con jefatura femenina 29.0 por ciento.

En contraste, donde hay una menor concentración de secciones en los grados alto y muy alto, es en personas que tienen alguna discapacidad, hablantes de lengua indígena y personas de 15 años y más sin escolaridad, ya que van de 11.8 a 13.8% del total nacional de secciones electorales. La vulnerabilidad social alta y muy alta, en cambio, se presenta en poco más de la quinta parte de las secciones electorales, 22.2% (Tabla 1).

Analizada la distribución del primer componente, destaca que, en adultos mayores, los estados de Nuevo León, Zacatecas, Sinaloa, Sonora y San Luis Potosí tienen entre 26.3 y 35.9% de sus secciones electorales con grados alto y muy alto de personas en esa condición. Caso contrario, en los estados de Baja California, Querétaro, Campeche, Estado de México, Tlaxcala, Chiapas, Tabasco, y Quintana Roo hay menos de 10% de las secciones con esos grados.

Espacialmente, destaca la existencia de varios corredores donde se concentran más los adultos mayores. El primero va desde el norte de Jalisco hasta la frontera de Sonora y Estados Unidos; el segundo es desde el estado de Hidalgo hasta la frontera con Estados Unidos, Tamaulipas y Nuevo León, el tercero va desde Oaxaca hasta Puebla (Mapa 1).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}

Mapa 1 Grado de concentración de adultos mayores por sección electoral en México 

Referente a la discapacidad, en Zacatecas, Durango, Oaxaca, Yucatán, San Luis Potosí, Michoacán, Colima y Coahuila, de 20.2 a 33.6% de sus secciones electorales tienen un grado alto y muy alto de personas con algún tipo de discapacidad; en contraste, en Morelos, Querétaro, Tabasco, Ciudad de México, Baja California, Estado de México, Quintana Roo, Tlaxcala y Chiapas, menos de 10% de sus secciones electorales presentan un grado muy alto o alto de personas en esa condición. Resalta el caso de Chiapas, donde solo 2.0% de las secciones tiene esa característica.

En este aspecto, destaca que hay zonas muy localizadas de discapacidad, particularmente en el norte de Durango, norte de Jalisco y sur de Zacatecas, así como el área entre Oaxaca y Puebla y algunas zonas de Nuevo León (Mapa 2).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 2 Grado de concentración de personas con alguna discapacidad por sección electoral en México, 2010 

Otro indicador de vital importancia es el derecho a algún servicio de salud, pues no solo es la propia falta del servicio sino que además tiene gran impacto en las finanzas de cualquier familia. En este sentido resalta que en Puebla, Guerrero, Michoacán, Oaxaca, Chiapas, Estado de México y Veracruz, entre 44.1 y 64.6% de las secciones electorales tienen un grado alto y muy alto de personas que no gozan de ese servicio; por el contrario, en Querétaro, Baja California Sur, Nuevo León, Aguascalientes y Colima, menos de 2.0% de sus secciones están en esta circunstancia.

Territorialmente se percibe que la mayor parte del sur sureste del país, excepción hecha de la península de Yucatán, presenta gran concentración de secciones con esta carencia. También destaca que en el centro y norte del país se percibe menos, excepción hecha del corredor que se forma desde el norte de Jalisco y hasta Sonora (Mapa 3).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 3 Grado de concentración de personas sin servicio de salud por sección electoral en México, 2010 

En materia educativa, en los estados de Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Michoacán, Hidalgo, Guanajuato, Puebla y San Luis Potosí, entre 20.5 y 48.2% de sus secciones electorales tienen grados alto y muy alto de personas mayores de 15 años sin escolaridad alguna. En cambio, Tlaxcala, Sonora, Nuevo León, Coahuila, Baja California, Ciudad de México y Aguascalientes, menos de 2.0% de sus secciones están en la misma condición, destaca el caso de esta última entidad federativa donde solo 0.2% de sus secciones presentan este nivel de rezago.

De nueva cuenta, hay regiones muy localizadas con este tipo de insuficiencia, por un lado está la zona entre los estados de Chihuahua, Sinaloa y Sonora, al igual que la región colindante entre Nayarit y Durango. Le siguen en notoriedad la parte sur y costera de Michoacán, al igual que la parte oriental de Guerrero y Chiapas, así como un corredor que va desde el norte de Oaxaca, pasando por Puebla, hasta la zona colindante entre Hidalgo, San Luis Potosí, Querétaro y Guanajuato (Mapa 4).

Fuente: elaboración propia con base con ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 4 Grado de concentración de personas mayores de 15 años sin escolaridad por sección electoral en México, 2010 

El indicador que presenta mayor porcentaje de secciones electorales con grado muy alto de niños y jóvenes que no asisten a la escuela corresponde a la Ciudad de México: 10.3% de sus secciones con esa característica. Le siguen Sonora, con 10.1%; Sinaloa, con 9.7% y Chihuahua, con 8.7%. En cambio, en Tlaxcala, Guerrero y Oaxaca la relación es inversa, ya que en las tres entidades menos de 1.0% de sus secciones tienen un grado muy alto de este rezago.

Si se tienen en cuenta los grados alto y muy alto, el ranking es semejante, pero cambia en los de menor concentración. Los de mayor proporción son Ciudad de México, Sonora, Sinaloa, Chihuahua, Baja California, Colima, Veracruz, Morelos, Aguascalientes, Yucatán y Nayarit, donde más de la tercera parte de sus secciones se encuentra en esos grados. En contraste, los estados donde menos de 15% de sus secciones presentan esta condición son Oaxaca, Michoacán, Hidalgo, Guanajuato, San Luis Potosí, Zacatecas y Guerrero. Dado que este indicador es el que presenta menor cantidad de grados muy altos, territorialmente se aprecia menos el contraste; solo en los grados altos se logra percibir zonas muy amplias en las entidades ya mencionadas en el párrafo anterior (Mapa 5).

Fuente: elaboración propia con base a ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 5 Grado de concentración de niños y jóvenes que no asisten a la escuela por sección electoral en México, 2010 

Otro aspecto relevante de vulnerabilidad es la desocupación, en virtud de que la disponibilidad de un empleo es lo que determina el ingreso, factor primario del bienestar social. Destaca que los estados que mayor porcentaje de secciones electorales con grados alto y muy alto de desocupación son Aguascalientes, Coahuila, Sonora, Querétaro, Durango, Guanajuato, Chihuahua, Hidalgo, Estado de México, Ciudad de México, Baja California, San Luis Potosí y Morelos: entre 40.0 y 72.0% de sus secciones presentan esta condición; en contraste, los estados de Oaxaca, Quintana Roo, Colima, Campeche, Yucatán y Chiapas, tienen menos de 20.0% de sus secciones con esta desventaja.

A diferencia de otros indicadores, la desocupación parece afectar más a las zonas urbanas y más densamente pobladas, mientras que los estados del sur sureste, como se puede observar, no presentan una concentración aguda de grados alto y muy alto de este rezago social (Mapa 6).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 6 Grado de concentración de personas desocupadas por sección electoral en México, 2010 

Un indicador de la vulnerabilidad, en sociedades patriarcales como la mexicana, lo representan hogares con jefatura femenina. La Ciudad de México, Veracruz, Morelos, Baja California, Sinaloa, Puebla y Sonora, tienen más de 30% de sus secciones electorales con grado alto y muy alto de hogares con este indicador. En cambio, en Chiapas, Zacatecas y Tlaxcala hay menos de 15% de las secciones en esa condición.

Al igual que la desocupación, la mayor presencia de secciones electorales con grados alto y muy alto de hogares con jefatura femenina es en los estados y zonas más urbanizadas del centro y norte del país. A la inversa sucede con las menores concentraciones en las entidades del sur sureste (Mapa 7).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 7 Grado de concentración de hogares con jefatura femenina por sección electoral en México, 2010 

Ser indígena en un país donde el racismo persiste es otro factor de vulnerabilidad. Medido por secciones electorales, destaca sobremanera que en Yucatán, Quintana Roo, Oaxaca, Chiapas, Campeche, Hidalgo y Puebla, entre 23.0 y 78.5% de las secciones electorales tienen grados alto y muy alto de hablantes de lengua indígena de tres años y más. Por el contrario, los lugares donde hay menos concentración de indígenas son Zacatecas, Colima, Ciudad de México, Jalisco, Nuevo León, Guanajuato, Coahuila, Tamaulipas y Aguascalientes, ya que menos de 1.0% de sus secciones presentan esta condición. Visto territorialmente, se forman zonas muy bien delimitadas de concentración de indígenas en el sur sureste, nororiente y noroccidente del país (Mapa 8).

Fuente: elaboración propia con base con ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 8 Grado de concentración de personas de tres años y más que hablan una lengua indígena por sección electoral en México, 2010 

La migración es considerada en el entendido de que quienes radican en una entidad distinta a la de su nacimiento tienen menos posibilidades de enfrentar un sistema económico injusto. Los estados que tienen más de la tercera parte, hasta 94.2% de sus secciones con grados alto y muy alto de migrantes, son Quintana Roo, Baja California, Estado de México, Baja California Sur, Morelos, Colima, y Querétaro. Las entidades con menos concentración de secciones en esta condición son Veracruz, San Luis Potosí, Guanajuato, Michoacán, Tabasco, Oaxaca, Coahuila, Puebla, Sinaloa, Guerrero, Yucatán y Chiapas; todas ellas tienen menos de 4.0% y hasta 0.8% de sus secciones con esta característica.

Llama poderosamente la atención que la concentración de migrantes se da en las secciones electorales fronterizas de varios estados del norte, pero también es particularmente aguda en las dos penínsulas del país (Mapa 9).

Fuente: elaboración propia con base con ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 9 Grado de concentración de migrantes por sección electoral en México, 2010 

El no ser católico en un país de mayoría de esa religión y con tradiciones tan arraigadas es otro factor de vulnerabilidad social. La mayor concentración de secciones electorales con grados alto y muy alto de personas no católicas se da en Quintana Roo, Chiapas, Tabasco, Campeche, Baja California, y Tamaulipas, en todas ellas, más de la mitad de sus secciones tienen esa condición. En sentido inverso, las entidades que tienen menos secciones electorales con esa característica son Zacatecas, Tlaxcala, Colima, Michoacán, Jalisco, Querétaro, Guanajuato, y Aguascalientes, todas ellas tienen menos de 2.0% de sus secciones con esa característica.

Es relevante destacar que, territorialmente, las secciones con grados alto y muy alto de población no católica se concentran en la frontera norte, algunas regiones del noroccidente, así como en los estados de Tabasco, Campeche, Chiapas, Yucatán y Quintana Roo (Mapa 10).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 10 Grado de concentración de personas no católicas por sección electoral en México, 2010 

Como síntesis de los 10 indicadores se observa que el Índice de Vulnerabilidad Social IVS muestra que la entidades que concentran mayor porcentaje de sus secciones electorales con grado alto y muy alto de vulnerabilidad son Guerrero, Chiapas, Oaxaca, Michoacán, Puebla, Yucatán, Hidalgo, San Luis Potosí y Veracruz, en virtud de que todas ellas tienen más de la tercera parte de sus secciones en esa condición. Caso contrario son Baja California Sur, Tamaulipas, Nuevo León, Baja California, Ciudad de México, Colima, y Aguascalientes, que tienen menos de 3.0% de sus secciones con esta característica. Es de notar que estas últimas cuatro entidades no tienen una sola sección con grado muy alto, mientras que Guerrero agrupa 70.3%, Chiapas 65.6%, Oaxaca 65.6% y Michoacán 54.5 por ciento.

Como se puede observar en el mapa correspondiente, las regiones donde está más concentrada la vulnerabilidad son la Sierra Madre Occidental, los estados del sur sureste, así como las colindancias entre Tlaxcala, Hidalgo, Puebla, Veracruz y San Luis Potosí (Mapa 11).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 11 Grado de concentración de vulnerabilidad social por sección electoral en México, 2010 

Analizados los indicadores y el índice obtenido para encontrar la posible autocorrelación espacial a través del Índice Local de Moran se encuentra que, en efecto, las secciones electorales que tienen valores altos tienden a estar agrupadas con otras de las mismas características.

No obstante, los índices más altos corresponden a las personas hablantes de lengua indígena, los migrantes y las personas de 15 años o más sin escolaridad, así como el propio índice de vulnerabilidad social calculado. Todos ellos tienen un índice de autocorrelación espacial muy alto que supera 0.8, y que en el caso particular del IVS es 0.844 (Tabla 2).

Los clústeres de alta vulnerabilidad social, es decir, áreas de una alta concentración del fenómeno y también áreas vecinas, se localizan en el noroccidente de México (en las zonas serranas): en el vértice de los estados de Nayarit, Durango y Zacatecas, así como en un corredor que incluye Michoacán, pasando por Guerrero, Guerrero Oaxaca y Chiapas. Existe, asimismo, otro corredor que se junta con el anterior, que cruza a San Luis Potosí, Veracruz, Puebla y Tlaxcala; por último, hay un gran clúster de valores altos en la Península de Yucatán y por el contrario, los de valores bajos de vulnerabilidad se concentran en zonas urbanas del norte y centro de México y, como era de esperarse, en la Ciudad de México (Mapa 12).

Fuente: elaboración propia con base en ^{Inegi-IFE (2010)}.

Mapa 12 Clústeres de vulnerabilidad social por sección electoral en México, 2010 

4. Discusión

El IVS calculado en relación al método elegido, ACP, coincide con investigaciones de Colombia, Argentina y México (^{Hernández et al., 2018}; ^{Represa et al., 2018}; ^{Ávila Vera y Picazzo Palencia, 2018}; ^{Granados Martínez, 2017} y ^{Medina Pérez et al., 2019}), sin embargo, es importante destacar que los métodos usados en otros trabajos también abundan en el análisis focalizado de la vulnerabilidad social, tal es el caso de las regresiones logísticas para Colombia (^{Fajardo Ortiz et al., 2016}), técnicas de análisis espacial y superposición de capas ráster para Colombia y Argentina (^{Durán Gil, 2017} y ^{Mastrandrea y Ángeles, 2020}), análisis de correspondencias en Chile (^{Muñoz-Vera y Rojas-Hernández, 2018}) y clasificación de porcentajes y tipificación probabilística para México (^{Arreguín et al., 2015} y ^{García Castro y Villerías Salinas, 2016}).

Si bien todos los métodos usados tienen su potencia explicativa y supuestos teóricos que los sustentan, esta investigación se circunscribe al método que parece tener un mayor consenso entre los especialistas del tema.

En los componentes de la vulnerabilidad social no parece haber gran consenso para seleccionar las variables, cada trabajo está orientado a la población en general o a grupos específicos, pero todo ello acotado por las características de la información disponible en cada país. En el caso de México se utilizan las variables contenidas en el Censo de Población de 2010 y la Muestra Intercensal 2015.

En relación con los niveles de desagregación es más frecuente la utilización de unidades de mayor tamaño, es el caso de municipios en Colombia y México (^{Durán Gil, 2017}; ^{Ávila Vera y Picazzo Palencia, 2018}; ^{Granados Martínez, 2017}; y ^{Arreguín et al., 2015}); los niveles de menor tamaño, como las usadas en este trabajo: secciones electorales, solo son comparables con los radios censales de Argentina (^{Represa et al., 2018} y ^{Mastrandrea y Ángeles, 2020}) y en menor medida con lo hecho en Estados Unidos, que son los distritos censales (^{ATSDR, 2018}).

El nivel de Área Geoestadística Básica de México, si bien es de gran utilidad, solo abarca las zonas urbanas, no las rurales o mixtas; en el caso de manzanas las bases censales no están completas ni es posible la estimación del cúmulo de datos faltantes por el criterio de confidencialidad de la información en este país. Por sección electoral solo se detectó un trabajo no tan reciente a nivel local y no nacional (^{Cadena-Vargas y CamposAlanís, 2012}).

Por otra parte, si bien es cierto que hay trabajos que contemplan la totalidad de un país, Colombia, Argentina y México, son más frecuentes los que se refieren a ciudades (^{Durán Gil, 2017}; ^{Represa et al., 2018}; ^{Ávila Vera y Picazzo Palencia, 2018}; ^{Granados Martínez, 2017}; ^{DIF, 2017}).

Referente a los resultados obtenidos por el IVS calculado, dado que no hay trabajos por sección electoral abarcando el conjunto del país, esta investigación podría considerarse la primera. No obstante, dichos resultados coinciden en diversos aspectos con lo que se puede observar a nivel municipal en el censo de 2010 y otras mediciones de desigualdad social, como el Índice de Marginación del Conapo y el Índice de Rezago Social del Coneval (^{Inegi, 2010}; ^{Conapo, 2010}; ^{Coneval, 2010}); la diferencia radica en que por sección electoral sí es posible distinguir las diferencias dentro de los municipios.

Por ejemplo, en adultos mayores se muestran secciones de la Ciudad de México donde hay una mayor concentración dentro de una misma alcaldía; lo mismo sucede con el derecho a algún servicio de salud o niveles de escolaridad; en niños y jóvenes que no asisten a la escuela, es posible observar una concentración muy alta en gran cantidad de secciones electorales de la capital del país, contrariamente a lo esperado; en desocupados son semejantes los resultados municipales y los de sección electoral, por estar menos concentrados.

En contraste, la concentración de hogares con jefatura femenina es muy marcada en las secciones del centro y norte de la Ciudad de México, en cambio, la distribución de población indígena es semejante a lo encontrado a nivel municipal.

Caso llamativo es el de migrantes, quienes tienden a agruparse en las fronteras de los estados, y de población no católica, que lo hace en las fronteras norte y sur del país, así como pequeñas concentraciones aisladas. En ambos casos esta distribución no se percibe con los agregados municipales.

Resumiendo, solo por sección electoral se pueden distinguir diferencias significativas dentro de cada municipio o estado que los agregados de ese nivel ocultan.

Sería deseable abordar la vulnerabilidad social desde una perspectiva nacional con métodos de cálculo aceptados, variables pertinentes, niveles pequeños de desagregación y con información reciente. Hasta el momento, el Censo de Población de México de 2020, liberado en marzo de 2021, no contiene este nivel de desagregación, pero es de suponer que lo habrá a mediano plazo.

Este trabajo, por tanto, se ubica en la ruta de lo deseable con lo posible, se espera que pronto se cuente con insumos más actualizados y precisos que permitan mejorarlo.

Conclusiones

El análisis del índice de vulnerabilidad calculado, y sus respectivos componentes, muestra que la distribución no es aleatoria, salvo en los casos de la desocupación y la discapacidad, que poseen cierta homogeneidad. El resto de los indicadores, así como el IVS, se concentran en áreas muy localizadas, por ello es posible hablar de un proceso de segregación socioespacial que lleva a distintos grupos a concentrarse más en ciertos lugares que en otros.

En el caso de los adultos mayores, su agrupamiento puede relacionarse con áreas de expulsión de mano de obra hacia algunas ciudades o al extranjero, ello sin soslayar que hay zonas (como la Ciudad de México) con una dinámica propia de envejecimiento de su población. Respecto a la discapacidad, es posible que su distribución se relacione, para el norte, con la migración internacional (tienden a irse los más jóvenes) y para el sur -con menor presencia- con las zonas de mayor migración interna (la familia completa migra por la cercanía).

En el caso de la no asistencia a la escuela hay una menor asociación espacial, que quizá se relacione con las zonas donde hay mayor informalidad económica, hecho que obliga a menores a no seguir su formación escolar. En el caso de la no escolaridad, resalta que coincide con las zonas de mayor concentración de población indígena.

Destaca, por otro lado, la alta segregación de indígenas, jefas de familia y migrantes, los primeros en las zonas tradicionalmente conocidas, las segundas concentradas en las áreas más desarrolladas económicamente y los terceros tienden a localizarse, quizá, en las fronteras de sus propios estados.

La población no católica tiende a concentrarse en las fronteras internacionales, quizá porque las tradiciones religiosas están más arraigadas en el centro, a diferencia de la frontera norte donde hay influencia mayor del protestantismo norteamericano y, s en el caso de la frontera sur, por la incursión de evangelizadores no católicos que desde hace décadas actúan en esas zonas.

Por su parte, la segregación socioespacial de la vulnerabilidad social sugiere que se relaciona con las áreas de menor desarrollo económico, la mayor concentración de población indígena, y la lejanía de los grandes centros urbanos de mayor actividad económica. Dicha hipótesis se fortalece, cuando se observan los clústeres de regiones de valores altos de vulnerabilidad social, así como los clústeres de valores bajos del mismo indicador.

Finalmente, los resultados obtenidos sugieren que el nivel de sección electoral, en México, es el más adecuado para la aplicación de políticas sociales, ya que la focalización de la desigualdad social es la mejor alternativa para la atención de este fenómeno.