nova página do texto(beta)
Espanhol (pdf)
Artigo em XML
Referências do artigo
Tradução automática
Enviar este artigo por email
Citado por SciELO 
Similares em
SciELO 
Permalink
Introducción
El concepto de vulnerabilidad social ha sido utilizado en diversas disciplinas como un marco de trabajo en la identificación de procesos sociales valorados negativamente, relacionado con un déficit de bienestar y cuyas consecuencias se reflejan en pérdidas e impactos materiales y humanos. La larga historia de dicho concepto abarca perspectivas de la sociología del desarrollo y de los análisis del riesgo desde enfoques actuariales, epidemiológicos, probabilísticos y económicos (Renn, 1992, p. 57); y entre los variados enfoques que han abordado la vulnerabilidad asociada al riesgo, tiene una gran relevancia conceptual la visión que enfatiza cómo los procesos políticos, sociales, económicos y ambientales crean las condiciones de riesgo de desastres (Blaikie, et al., 1998, p. 31; Hilhorst y Bankoff, 2022, p. 2).
La medición de esta vulnerabilidad social resulta desafiante, debido a la multiplicidad de perspectivas disciplinares y estrategias metodológicas que permiten abordarla. Ellas pueden variar de acuerdo con cuatro aspectos: el objetivo de la medición (índice), las dimensiones deficitarias o comparativas que se requiere determinar, según características y escala de las fuentes de datos, y los métodos de cálculo.
En este artículo se identifican los principales elementos metodológicos de la vulnerabilidad social a desastres a través de una comparación entre unidades territoriales de tercer nivel de México y Argentina, mediante un índice construido a partir de una estrategia deductiva jerárquica (Tate, 2012, p. 328) y un cálculo matricial, que sirve de ejemplo para problematizar los aspectos a considerar en el proceso de medir la vulnerabilidad social. Con base en una adaptación de esta propuesta metodológica a la información disponible de distintas fuentes censales y estadísticas administrativas de México y Argentina, se discuten las diferencias y los alcances de distintas estrategias para construir índices de vulnerabilidad. El resultado refleja los retos que enfrentan quien desea construir medidas de vulnerabilidad social. La comparabilidad entre estos dos países se sustenta en el hecho de que ambos países comparten problemáticas en materia de desarrollo social similares, así como desigualdades territoriales muy marcadas; su comparación da cuenta de la expresión del fenómeno de la vulnerabilidad social en una escala geográfica similar, en una extensión nacional y resolución municipal para México y departamental para Argentina. Este índice puede servir como un insumo estandarizado para el desarrollo posterior de indicadores de análisis de riesgo frente a desastres.
El análisis de vulnerabilidad a través de índices. Una revisión
Existe un universo de índices que buscan dimensionar las condiciones de desventaja, falta de oportunidades y susceptibilidad. Estas mediciones diversas dan cuenta del rezago social, la marginación o las necesidades básicas insatisfechas, fenómenos que en su construcción conceptual y metodológica son cercanos al de vulnerabilidad social. En estas familias de instrumentos de medición, se seleccionan, construyen y combinan variables que tienen que ver con la susceptibilidad a diferentes tipos de daños, pérdidas e impactos (económicos y no económicos, relacionados con la presencia o ausencia de los diferentes recursos y capacidades con los que cuenta cada unidad de análisis.
Existen múltiples estudios basados en índices de vulnerabilidad social tanto en México (Constantino y Dávila, 2011; García et al., 2006, 2006; Monterroso et al., 2014; Román et al., 2017) como en Argentina (Arteaga y San Juan, 2012; Birkmann, 2013; Cardoso, 2017; Daga et al., 2015; Fernández et al., 2017; Golovanevsky, 2007), y a nivel global (Cutter et al., 2003, 2003; de Oliveira Mendes, 2009; Dwyer et al., 2004; Holand et al., 2011; Siagian et al., 2014; Sullivan y Meigh, 2005; Tate, 2012; Vincent, 2004; Wu et al., 2016). Los indicadores utilizados en estos estudios varían en la medida en la que el concepto de vulnerabilidad seleccionado destaca diferentes dimensiones específicas. Sin detrimento de la diversidad conceptual con la que se aplica la noción de vulnerabilidad, su utilización en el campo de la reducción de riesgo de desastres manifiesta dos enfoques contrastantes.
En el primer tipo de enfoque, lo más relevante es la condición geográfica de los elementos afectables (i.e., personas, viviendas o infraestructura), es decir, la dimensión de la exposición respecto a las peligrosidades; con lo cual, cualquier índice de vulnerabilidad necesariamente se fundamenta en la determinación de la intensidad de las peligrosidades y en las características de esos afectables que los hacen susceptibles a sufrir daños ante ellas. En esta perspectiva, los factores seleccionados de carácter socioeconómico, demográfico o estructural son asociados a la dimensión de la exposición como variables dependientes. Este es el caso de la mayoría de los índices utilizados para medir la vulnerabilidad ante procesos climáticos, y a los estudios de vulnerabilidad estructural asociada a sismos (Burton, 2010). Dicho enfoque se aboca a entender la susceptibilidad ante un fenómeno físico, que se considera conceptualmente como un estresor.
En un segundo tipo de enfoque, las características sociales, culturales, económicas y demográficas se consideran como los elementos primarios de la vulnerabilidad, al reflejar condiciones de desventaja estructural que acentúan distintas facetas de la susceptibilidad de quienes pueden ser afectados. Más que ser funciones de exposición a peligrosidades particulares, son medidas que sintetizan la magnitud de las desventajas en las que viven las personas o que se manifiestan en los territorios, y que subyacen a la posibilidad de sufrir impactos negativos. Una vez que la vulnerabilidad se identifica geoestadísticamente, se puede combinar con capas de información sobre peligrosidades específicas, las cuales se calculan de manera independiente, para dar lugar al análisis de riesgo; un ejemplo de esta forma de aplicación es García y Ley (2024).
Bajo esta perspectiva, la vulnerabilidad se calcula de manera separada de los componentes de exposición y de peligrosidad (conocida también como amenaza) necesarios para determinar el riesgo de desastres. Este enfoque de vulnerabilidad permite dimensionar aspectos importantes de desventaja social, así como identificar las necesidades de intervención cuando la vulnerabilidad se mide fuera de un contexto de desastre. Existe una gran cantidad de casos en los estudios del desarrollo y sobre desastres que han aplicado este tipo de medición de vulnerabilidad ‘independiente’ de la peligrosidad (Bollin y Hidajat, 2006; de Oliveira Mendes, 2009; Tate et al., 2010; Thomas Bohórquez, 2013); la cual, sin embargo, ha sido señalada por sus limitaciones en cuanto a su capacidad predictiva (Cutter y Morath, 2013; Schmidtlein et al., 2008). Por otro lado, los índices de vulnerabilidad ‘independientes’ de la peligrosidad también permiten determinar el potencial de daño en un contexto de desastre o de recuperación, dado que este tipo de índices dan indicios sobre las características y magnitudes de los elementos expuestos (por ejemplo, poblaciones específicas o infraestructura crítica), o bien, de los aspectos sociales críticos que pueden ser atendidos con antelación a las crisis, o bien, que necesitarán intervención prioritaria en dichas circunstancias (Finch et al., 2010).
Ejemplo del primer tipo de análisis de vulnerabilidad, para el caso de México, lo representa el trabajo de Borja-Vega y de la Fuente (2013), y para el caso de Argentina, Montaña et al. (2011), quienes, en concordancia con la propuesta del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC), identifican la exposición, sensibilidad y capacidad adaptativa como componentes. Este conjunto de trabajos utiliza el concepto de vulnerabilidad para expresar la sensibilidad a efectos negativos asociados con alguna variación climática a la que las unidades territoriales están expuestas en el presente o en algún escenario futuro. Cabe resaltar que la integración de la dimensión de exposición dentro de la vulnerabilidad genera una valoración particularmente orientada a la intensidad y variación de los fenómenos físicos, y un peso menor a los componentes sociales del daño, los cuales, a su vez, están en buena medida orientados a su cuantificación económica en el marco de escenarios físicos futuros.
Ejemplo del segundo tipo de perspectiva es el índice de vulnerabilidad social desarrollado para el Atlas de vulnerabilidad hídrica en México ante el cambio climático por el Instituto Mexicano de Tecnologías del Agua (Soares et al., 2010), el cual se construye bajo una estrategia jerárquica de variables agrupadas por las distintas dimensiones que teóricamente componen la vulnerabilidad social (salud, educación, empleo, ingreso y población). Los valores de variables se dividen en rangos similares definidos por cortes naturales. Para el caso de Argentina, un ejemplo de este tipo lo constituye Vicenty et al. (2023), quienes elaboran un índice con enfoque territorial a partir de tres dimensiones (acceso a servicios públicos, acceso a infraestructura municipal y calidad de ocupación), clasificados en cuantiles iguales y cinco clases: óptimo acceso a los derechos del hábitat, satisfactorio, escaso, bajo y muy bajo (p. 13).
Para la construcción de índices de vulnerabilidad social del segundo tipo se han seguido tres estrategias principales: deductivos, jerárquicos e inductivos (Tate, 2012, p. 328). Los dos primeros se basan en la selección de variables normalizadas y estandarizadas, seleccionadas por su relevancia para identificar los componentes de la vulnerabilidad; además, siguen una estrategia de agregación aditiva ponderada. Por otro lado, la estrategia inductiva utiliza análisis factorial para determinar las dimensiones significativas de cada variable y su peso dentro de un modelo. De acuerdo con la simulación de sensibilidad e incertidumbre asociados a cada tipo de estrategia de medición de la vulnerabilidad, realizado por Tate (2012), ambos tipos de modelos tienen pros y contras, pero mientras que los modelos inductivos, como el muy conocido modelo SoVI de Cutter et al. (2003), son más precisos en cuanto a la varianza, el modelo jerárquico es más preciso en cuanto a la mediana.
La ventaja de la estrategia deductiva jerárquica es que permite visibilizar el papel de las distintas ponderaciones asignadas a los indicadores desde un punto de vista normativo. Las ponderaciones no responden solamente a un proceso técnico; califican la relevancia de los indicadores seleccionados desde el punto de vista conceptual (Lo Vuolo et al., 1999, p. 29; Lo Vuolo, 2014, p. 25). En particular, los ponderadores diferenciados reflejan parámetros ético-normativos, puesto que a través de ellos se define el potencial cambio negativo o impacto. Los ponderadores se utilizan para que un índice refleje adecuadamente la intensidad de las pérdidas normativamente definidas, como precariedad, carencia o ‘serio daño’ (Ruiz, 2012, p. 69). Sin embargo, en el campo de conocimiento es frecuente que se señale la dificultad para determinar el rango de valores en que una variable refleja una susceptibilidad objetivamente mayor de un grupo social; de manera que un determinado valor (por ejemplo, una ‘línea de pobreza’) se convierta en un criterio normativo para inducir a una determinada acción para atender la carencia.
Para abordar el problema de los ponderadores, los índices de vulnerabilidad han seguido tres estrategias principales. La primera de estas estrategias consiste en la utilización de estándares que incluyen normas técnicas y científicas, o, en algunos casos, las normas sociales específicas de cada contexto evaluado. El parámetro de ese umbral debería definir en qué punto un valor ‘negativo’ de una variable ya representa un daño o lleva a una condición de injusticia, a partir de criterios formales y generalizables; ejemplo de este tipo de trabajo son Bollin y Hidajat (2006) y Vincent (2004).
La segunda estrategia para definir ponderadores se basa en la utilización de métodos multicriterio, los cuales valoran criterios normativos u opiniones de expertos con distintos mecanismos iterativos, con el objeto de establecer un peso a las variables y sus rangos de valores, al tiempo que se controla la subjetividad e incertidumbre asociada a estos procesos de consulta; ejemplo de esta estrategia es Martins et al. (2012). Finalmente, la tercera estrategia consiste en asumir una distribución igual de pesos entre las distintas variables, bajo el supuesto de que las variables seleccionadas a partir de criterios teóricos bien fundamentados representan dimensiones igualmente importantes de la vulnerabilidad social. Ejemplo ello son los trabajos de Flanagan et al. (2011) y Natenzon (2015).
Como es posible observar, la construcción de los índices de vulnerabilidad es un proceso complejo que se basa en decisiones en cada paso de su elaboración, a partir del concepto de vulnerabilidad que lo sustenta y de acuerdo con los objetivos finales de investigación.1 No hay una estrategia ni un índice “correcto” únicos; hay distintas alternativas y procesos que sustentan la construcción de distintos índices sobre el mismo problema.
La opción elegida para ejemplificar esta discusión metodológica se sustenta en un concepto de vulnerabilidad social estructural, es decir, condiciones de desventaja social difícilmente remontables (a lo que hace referencia el adjetivo ‘estructural’). Para representar espacialmente estas condiciones de desventaja de manera óptima, se hace uso de información estandarizada a nivel nacional y con una resolución municipal, que permita visibilizar en esta escala la diversidad y heterogeneidad de las susceptibilidades al daño en los municipios como conjunto nacional o departamental de unidades básicas de gestión política. En los Cuadros 1 y 2 se presentan algunos trabajos académicos y del sector público que desarrollan índices de vulnerabilidad en esta escala, cuya diversidad da cuenta de los múltiples conceptos, estrategias y enfoques matemáticos que se han reseñado en esta sección. En la siguiente parte de este artículo se presenta el desarrollo conceptual y metodológico de un índice de vulnerabilidad social ante desastres el cual ejemplifica los diferentes elementos y problemáticas que hemos abordado, asociadas a la construcción de este tipo de índices.
Cuadro 1 Ejemplos de estudios sobre vulnerabilidad social en extensión nacional y resolución municipal para México
| Dimensiones
prioritarias |
Utilidad conceptual
(vulnerabilidad ante/ vulnerabilidad a) |
Fundamento conceptual | Estrategia metodológica | |
| Borja y de la Fuente (2013) | Vulnerabilidad de productores agrícolas | Vulnerabilidad ante - susceptibilidad | Similar al IPCC - exposición, sensibilidad, capacidad adaptativa | Análisis de componentes principales - determinación de escenarios |
| Soares et al. (2010) | Vulnerabilidad social con énfasis en información sociodemográfica y económica | Vulnerabilidad a -identifica carencias, exclusiones y agravantes | Vulnerabilidad en interacción local con amenaza (Cutter et al., 2003) | Análisis de componentes principales y suma lineal ponderada de factores |
| Subdirección de Estudios Económicos y Sociales de CENAPRED, con base en García et al. (2006) | Vulnerabilidad social con información sociodemográfica, económica y cultural | Vulnerabilidad intrínseca y capacidad de respuesta | Combina predisposición al daño y capacidades de respuesta | Determinación de rangos por quintiles y suma ponderada de factores |
Fuente: síntesis a partir de los autores citados.
Cuadro 2 Ejemplos de estudios sobre vulnerabilidad social en extensión nacional y resolución departamental en Argentina
| Dimensiones
prioritarias |
Utilidad conceptual
(vulnerabilidad ante/ vulnerabilidad a) |
Fundamento conceptual | Estrategia metodológica | |
| Arteaga y San Juan (2012) | Vulnerabilidad diferenciada en componente previo (estado) y posterior (impacto) | Vulnerabilidad a - identifica carencias previas, y agravantes de daño posterior a un evento | Marco DPSIR (Fuerza, Presión, Estado, Impacto, Respuesta) (European Environmental Agency, 2001) | Quintiles, por radio censal, de variables normalizada por hogar o población, de dos dimensiones (estado e impacto) |
| Cardoso (2017) | Vulnerabilidad social con énfasis en información sociodemográfica y económica | Vulnerabilidad intrínseca, independiente de la amenaza | Vulnerabilidad intrínseca, en interacción local con amenazas para identificar paisajes de riesgo | Quintiles, por radio censal, de la suma de los promedios de variables ponderadas; indicadores por dimensión, clasificados por daño (positivo) y beneficio (negativo). |
| Golovanevsky (2007) | Vulnerabilidad a caer en pobreza (variable dependiente) | Vulnerabilidad como proceso deficitario de desarrollo, identifica carencias, exclusiones y agravantes | Asset-vulnerability framework (Moser, 1996), enfoque AVEO (Kaztman, 1999) | Índice aditivo, ordinal, de rangos cualitativamente ponderados; indicadores seleccionados para cada dimensión a partir de regresión logística |
Fuente: síntesis a partir de los autores citados.
Metodología
Para profundizar en los alcances y limitaciones de los índices de vulnerabilidad, en este trabajo se utiliza una estrategia deductivo-jerárquica (Tate, 2012, p. 328) con una resolución a unidad administrativa de tercer nivel (municipio para México o departamento para Argentina) y una extensión nacional.
La metodología propone un Índice de vulnerabilidad social ante desastres (en adelante IVSD) que ha sido desarrollada y afinada en trabajos elaborados por el grupo de trabajo Programa de Investigaciones en Recursos Naturales y Ambiente (Barrenechea et al., 2003; González, 2009; Natenzon, Vazquez-Brust y López, 2012; Natenzon, 2015). Este IVSD busca reflejar la vulnerabilidad social estructural a la que se hizo referencia en la sección anterior; es decir, da cuenta de manera significativa sobre las condiciones de desventaja social en las unidades territoriales.2 Para ello, los índices de vulnerabilidad definen sus ejes como dimensiones apropiadas para entender la condición de desventaja de personas, hogares o viviendas dentro de una misma unidad territorial. Estas dimensiones se integran a partir de variables que surgen del abordaje teórico por su relevancia para representar los aspectos que condicionan las diversas situaciones sociales, económicas y habitacionales, utilizando indicadores representativos de desventaja estructural a partir de variables de origen censal. A partir de esta revisión, se desprenden un conjunto de indicadores que han sido ampliamente reconocidos en la literatura sobre desarrollo humano y vulnerabilidad social estructural (Cutter et al., 2003; Mah et al., 2023; Rufat et al., 2015). Por ejemplo, el eje de condiciones sociales de la vulnerabilidad abarca las dimensiones de educación, salud y situación demográfica; la dimensión educación se representa a través de la variable escolaridad obligatoria, la cual se mide a través de un indicador de inasistencia escolar de niños en ciertos rangos de edad.
Vale la pena señalar que estos ejes deben adecuarse a los propósitos de medición de los índices de vulnerabilidad social; si el índice se orienta a alguna vulnerabilidad social más específica, deberá ajustarse para que sus ejes (dimensiones), y las correspondientes variables e indicadores constituyan aproximaciones más certeras de la condición de desventaja que se busca medir.
Para el desarrollo de un IVSD matricial, que es el caso del abordado en este trabajo, se realiza un cruce de dos tipos de medidas para cada unidad territorial: las frecuencias absolutas (número de casos) y las proporciones (porcentaje de casos a partir del total de la unidad territorial considerada). Debido a esta estrategia, las variables y sus indicadores permiten establecer dos tipos de análisis diferenciales. Su combinación apunta a corregir los posibles desajustes del escalamiento espacial de las frecuencias y proporciones observadas. También permite establecer un valor medio entre el número absoluto y el porcentaje de personas u hogares con cierta característica de vulnerabilidad social dentro del área de estudio.
Esta estrategia surge de la necesidad de reducir los sesgos que aparecen frente a las estimaciones de desventaja en una unidad territorial. Cuando se expresan únicamente las proporciones de personas o viviendas con determinadas características, los porcentajes pueden resaltar desproporcionadamente territorios con baja densidad poblacional. Por otro lado, la expresión de la frecuencia con la que aparece una característica tiende a dar mayor relevancia de unidades espaciales donde la población está concentrada (por ejemplo, los grandes centros urbanos), en detrimento de unidades espaciales menos densas. Por tanto, frente a poblaciones de asentamientos pequeños o zonas rurales pueden llevarse los mayores valores de IVSD. Bajo esta lógica, la combinación tanto de proporciones como de frecuencias en una matriz permite tener en cuenta ambas situaciones dentro de parámetros de comparación entre diferentes zonas administrativas (Cuadro 3).
Cuadro 3 Combinación cualitativa de síntesis entre valores absolutos y relativos para el IVSD.
| IVSD valores absolutos | ||||||
| IVSD valores relativos | MB | B | M | A | MA | |
| MB | MB, MB | MB, B | MB, M | MB, A | MB, MA | |
| B | B, MB | B, B | B, M | B, A | B, MA | |
| M | M, MB | M, B | M, M | M, A | M, MA | |
| A | A, MB | A, B | A, M | A, A | A, MA | |
| MA | MA, MB | MA, B | MA, M | MA, A | MA, MA | |
| 1 | VS muy baja | |||||
| 2 | VS baja | |||||
| 3 | VS media | |||||
| 4 | VS alta | |||||
| 5 | VS muy alta | |||||
Fuente: Natezon (2015, p. 6).
Para construir el modelo básico se utilizaron ocho variables y diez indicadores en tres ejes: condiciones sociales, condiciones habitacionales y condiciones económicas. Para el caso de México, se utilizaron los datos de los Cuestionario Básico y el Cuestionario Ampliado del Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020). Para el caso de Argentina se utilizó el Censo 2010, debido a que, para el momento del presente estudio, no se contaba con los resultados del censo 2022 y, en la actualidad, esta base censal no se encuentra debidamente parametrizada a las escalas requeridas.
Los indicadores de cada dimensión se trabajan en valores absolutos y en valores relativos respecto al total de población o de viviendas en las unidades espaciales consideradas, municipios y departamentos. Para el caso de los valores relativos, los rangos de cada índice se determinaron a partir de cortes naturales de Jenks (que maximiza la diferencia entre los valores de cada rango y minimiza las diferencias al interior de cada rango); mientras que para los valores absolutos dichos rangos se determinaron por quintiles, es decir, por la distribución del número de casos.3 A cada categoría de valores absolutos y relativos se le asignó un valor del 1 al 5, correspondiente a un incremento de la dimensión de la vulnerabilidad social reflejada por el indicador (Natenzon, 2015, p. 5).
En el Cuadro 4 se presenta la conformación de variables e indicadores de cada uno de los tres ejes. Aunque estos ejes en general son comparables entre los dos países, las condiciones de las fuentes de datos requirieron adaptaciones específicas para cada país en algunas de las variables y los indicadores que se derivan de estas. Es relevante señalar estas variaciones, puesto que ilustran las decisiones que se deben tomar en el proceso de construcción de los índices de vulnerabilidad a partir de disponibilidad, escala y agregación de los datos censales, y de las fuentes complementarias utilizadas (usualmente, administrativas).
Cuadro 4 Dimensiones, ejes, variables e indicadores del IVSD para México y Argentina.
| Dimensiones | Componente | Indicador para Argentina | Indicador para México |
| Eje condiciones sociales | |||
| Educación | Escolaridad | Inasistencia escolar en niños de 3-4 años y adolescentes de 15 a 17 años | Analfabetismo |
| Salud | Exclusión de servicios de salud públicos | Mortalidad infantil (a partir de nacidos vivos en un año) | Derechohabiencia |
| Demografía | Población dependiente | Población dependiente 0-14 años | Población dependiente 0-14 años |
| Población dependiente mayor a 65 años | Población dependiente mayor a 65 años | ||
| Eje condiciones habitacionales | |||
| Vivienda | Características habitacionales | Hacinamiento | Hacinamiento crítico |
| Servicios básicos | Agua segura | Sin disponibilidad de agua segura | Sin disponibilidad de agua segura |
| Saneamiento básico | Sin disponibilidad de saneamiento básico | Sin disponibilidad de saneamiento básico | |
| Eje condiciones económicas | |||
| Trabajo | Calidad del empleo | Población que trabaja en el sector privado registrado | Condición desventajosa de actividad o ingreso |
| Educación | Nivel educativo del jefe/jefa de hogar | Educación incompleta del jefe/jefa del hogar | Nivel educativo del jefe del hogar |
| Demografía | Estructura familiar | Hogares monoparentales con menores de 15 años | Hogares sin cónyuge |
Fuente: elaboración propia a partir del esquema propuesto en Natenzon 5 (2022, p. 8).
Un ejemplo de ajuste de las variables e indicadores para el IVSD lo encontramos en la dimensión de salud, del eje condiciones sociales. Para el caso de México se seleccionó el indicador de cobertura de afiliación a servicios públicos de salud, debido a que la mortalidad infantil, un indicador adecuado para identificar unidades territoriales en las cuales la población vive bajo condiciones de salud extremadamente precarias, no es posible de calcular con la información censal ni con registros administrativos a nivel de municipio, debido a la cobertura geográfica de los servicios de salud que generan dichos registros; mientras que la mortalidad infantil en Argentina es proporcionada por el Ministerio de Salud. En ambos casos, lo que se busca es reflejar las condiciones de desventaja en las estructuras de oportunidades asociadas a la salud humana.
Otro ejemplo es el de la dimensión trabajo y la variable calidad del empleo, del eje condiciones económicas. Para el caso de México se contabilizó la población con alguna condición desventajosa de actividad o ingreso, de acuerdo con los datos censales; por ejemplo, las personas que no tenían trabajo, pensionados o jubilados, personas dedicadas a los quehaceres del hogar y personas con alguna limitación física o mental que les impida trabajar; mientras que para Argentina se tomó el inverso de la variable de trabajadores registrados en el sector privado, una forma de contratación asociada a prestaciones fijas y, en general, a un nivel salarial mejor. Estos indicadores son relevantes, ya que se relacionan con mayores tasas de dependencia, precariedad laboral y menores ingresos.
Un tercer y último ejemplo refiere al eje demográfico, al indicador de estructura familiar. En el caso de Argentina, se construyó a partir de la variable de hogares monoparentales con menores de 15 años; mientras que, para México, se refiere a hogares sin cónyuge. En ambos casos, se procuró capturar información sobre hogares con una menor proporción de adultos que puedan proveer ingresos económicos o labores de cuidado. La diferencia entre ambos radica solamente en la edad de los hijos dependientes, que sí está delimitada en las variables del censo argentino como los menores de 15 años, mientras que en el mexicano no lo especifica.
Una vez construido en sus ejes, dimensiones, variables e indicadores, ya sea a través de censos o de estadísticas administrativas, este índice puede actualizarse muy fácilmente con nuevos datos cuando estén disponibles, y tener la base para combinar los resultados con la cartografía de cualquier peligrosidad. Así, cruzada la distribución territorial de distintos niveles de vulnerabilidad social frente a desastres con la distribución territorial de cada una de las distintas peligrosidades que presenta un país, se puede estimar el nivel de riesgo de las distintas unidades político-administrativas.
Resultados
Para el caso de México, con 2476 municipios y demarcaciones territoriales (unidades político-administrativas de segundo nivel), los resultados del cálculo del índice de vulnerabilidad sintético identifican municipios y regiones con claras desventajas estructurales (Figura 1). Destacan, sobre todo, las regiones de Tierra Caliente, Centro, Montaña y Costa Chica del estado de Guerrero; las regiones de Costa y Sierra Sur de Oaxaca; las regiones Lacandona y Tulijá en Chiapas; la región de Zongolica y áreas cercanas de la frontera entre los estados de Veracruz, Puebla y Oaxaca; la Huasteca Baja veracruzana; municipios cercanos del estado de San Luis Potosí; el Nayar y municipios colindantes de los estados de Durango y Jalisco, y la Alta Sierra Tarahumara, especialmente en la región Parral.
Fuente: elaboración propia con base en el Censo de Población y Vivienda 2020, Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Figura 1 IVSD sintético y bivariado, y sus componentes absoluto y relativo, para México, 2020.
Si bien esta distribución de los valores altos de vulnerabilidad social no es ajena a los valores de otros indicadores de desventaja estructural (por ejemplo, CONEVAL, 2021, p. 22), la ventaja de esta estrategia metodológica radica es que posible identificar de manera muy sencilla el peso de variables específicas en el resultado final del valor del índice; ello es especialmente relevante en contextos en los que se requiere atender dimensiones particulares de la vulnerabilidad (por ejemplo, la concentración de población en rangos de edad particulares, o la deficiencia de algún tipo específico de infraestructura). Esto resulta útil en los contextos en el que la vulnerabilidad se calcula no solamente para un análisis de riesgo, sino para comunicar la susceptibilidad al daño y ayudar a diseñar mecanismos de intervención específicos para reducirla (Ruiz y Magaña, 2022, p. 78). La metodología permite ponderar de manera rápida y visual, a través de las bases de datos y la cartografía de valores absolutos y relativos, el o los principales problemas que constituyen el IVSD.
Para el caso de la Argentina, con un total de 529 departamentos, partidos y comunas (equivalentes al nivel municipal en México), los resultados del cálculo del índice de vulnerabilidad sintético también permiten identificar unidades territoriales en regiones específicas que presentan desventajas estructurales (Figura 2). Destacan las áreas del norte del país, donde se ubican las provincias de Formosa, Tucumán, Santiago del Estero y Jujuy. Esta región fronteriza con las naciones de Paraguay y Bolivia, distante del área más desarrollada y poblada del país (formada por las provincias de Buenos Aires, Córdoba y Santa Fe junto con la capital nacional, la Ciudad Autónoma de Buenos Aires) presenta condiciones geográficas para la producción económica que pueden resultar diferencialmente limitadas por las formas de vida y las dificultades en el acceso a recursos naturales, económicos y sociales.
Fuente: elaboración propia con base en el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, Instituto Nacional de Estadística y Censos, y estadísticas administrativas de mortalidad infantil. Ministerio de Salud de la República Argentina.
Figura 2 Resultados del IVSD sintético y bivariado, y sus componentes absoluto y relativo, para Argentina, 2010.
Es necesario señalar que estos valores altos de vulnerabilidad social son reflejo de la diferencia comparativa que tienen los departamentos de la región norte con relación al resto de la nación argentina. En efecto, hacia el sur del país se observa un cambio progresivo y la paulatina reducción en la vulnerabilidad social, donde las condiciones de desarrollo humano suelen ser mejores que las del norte, y las capacidades instaladas, así como la infraestructura e incluso las actividades agropecuarias, ofrecen mejoras significativas para la población (Catterberg y Mercado, 2017, p. 29; Ministerio Planificación Federal, 2018, p. 38 y 39; Borello y González, 2021, p.41 y 41; Velázquez, 2020). Sin embargo, como se observa en la Figura 2D, también existen intersticios que difieren en comparación a su entorno inmediato, como muestra la región norte de la provincia de Mendoza, el sur de Córdoba, Entre Ríos, la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y la provincia de Neuquén, donde se concentra una mayor cantidad de población más vulnerable en áreas urbanas periféricas.
El IVSD absoluto (Figura 2A) muestra valores de vulnerabilidad social muy altos a través de un arco que comienza en el norte del país, se extiende por el este de Formosa, Chaco y Santa Fe, cruzando el centro del país hacia el oeste por Córdoba, San Luis, San Juan y Mendoza, en departamentos que concentran más población, por ubicarse en ellos las capitales provinciales, así como otras ciudades de mediano porte. Desde el centro del país hacia el sur se pueden observar que los departamentos con muy alta vulnerabilidad social están más aislados. Se trata de la región patagónica, con muy baja densidad de población. De oeste a este y de norte a sur, ellos también se corresponden con capitales provinciales o ciudades relevantes de más población: la capital de Neuquén, ciudad gemela de Cipoletti en la provincia de Río Negro; la ciudad de Bariloche también localizada al suroeste de Río Negro, cerca de la frontera con Chile; en la provincia de Chubut, sobre el océano Atlántico, las ciudades de Rawson y Trelew al noreste, y Comodoro Rivadavia al sureste; finalmente, en la provincia de Santa Cruz, al noreste la ciudad de Caleta Olivia y al sureste la capital provincial, Río Gallegos.
Si se considera el índice relativo (Figura 2B), la configuración geográfica de departamentos con muy alta vulnerabilidad social es diferente de la anterior, debido al peso de la población departamental más vulnerable sobre el total de cada departamento. Se observa una importante concentración en el norte del país y en un arco de unidades político-administrativas localizadas en Santiago del Estero, Catamarca, La Rioja, San Juan, San Luis, La Pampa, Río Negro y Chubut, rodeando la región pampeana. Sin embargo, es claro que, tanto en valores absolutos como relativos, el norte y centro norte del país concentran el mayor número de unidades territoriales con más alta vulnerabilidad social frente a desastres, tal como es observable en las Figuras 2 C y 2 D.
Discusión
Es importante reconocer varias limitaciones de la estrategia metodológica adoptada, precisamente para dar cuenta de lo que implica optar por alguna de las diversas vías de estimación de la vulnerabilidad. En primer lugar, esta estrategia debe considerarse como un punto de partida para una visualización muy general de la distribución geográfica de la desventaja social de las personas, dado que la medición del IVS está considerando tanto proxys de activos como de las estructuras de oportunidades de las personas y los hogares (Filgueira, 2006); cualquier adaptación de este índice será dependiente de la escala geográfica y de la capacidad de las variables para representar de manera específica problemas que se manifiestan los diversos activos y estructuras de oportunidades en contextos concretos (Marandola y de Oliveira, 2014, p. 55). Además, su tendencia a representar las condiciones bajo un valor único de homogeneidad en la unidad territorial, es decir, de las falacias ecológicas, oculta las diferencias sociales dentro de cada unidad político-administrativa, lo que es necesario considerar para no distorsionar la comprensión de las realidades locales.
En países en los que la información censal o las estadísticas administrativas son deficientes, no se levantan con regularidad o no tienen una resolución espacial apropiada, la formulación de índices nacionales reflejará sin duda dichas limitaciones, tal como ocurre en el caso de Argentina. Sin embargo, es importante reconocer que una sus ventajas es que resulta fácilmente replicable tanto en tiempo como en espacio, y puede adaptarse de manera sencilla para incorporar vulnerabilidades específicas en caso necesario, ajustando los ejes y dimensiones tanto a contextos como peligrosidades particulares que se requieran incorporar a la medición. Por ello, contar con índices de vulnerabilidad social que son flexibles frente a las variables, pero con una dimensionalidad fija y estructurada, permiten avanzar frente a casos comparativos en países y contextos diversos.
La representación cartográfica que se deriva de esta estrategia conduce a la visualización de dos tipos de problemas diferentes. A partir de las Figuras 1A y 2A, se evidencia la frecuencia de condiciones de vulnerabilidad; dicha representación favorece las estrategias de política pública que busquen beneficiar el mayor número de personas, familias, hogares o viviendas frente a una condición negativa de vulnerabilidad. Por otro lado, las Figuras 1B y 2B favorecen la identificación de las desigualdades a nivel territorial; por esa razón, esta forma de representar sería apropiada para documentar iniciativas que procuren reducir las brechas sociales entre grupos de divergencia frente a la vulnerabilidad. Las Figuras 1 C, 1 D, 2 C y 2 D son una síntesis de las dos técnicas clasificatorias utilizadas para representar de la manera más balanceada posible la condición de intensidad y frecuencia de la vulnerabilidad social de las unidades administrativas. Cada una de estas representaciones se ajusta a diferentes necesidades de visualización de las desventajas sociales, por lo cual las virtudes y limitaciones de cada una dependen de la utilidad específica que se busque entender.
Conclusiones
El objetivo de este trabajo es identificar y problematizar el proceso metodológico para estimar la vulnerabilidad social a través de índices, lo cual se ha ejemplificado través de un índice aplicado a los casos México y Argentina, construido a partir de una estrategia deductiva jerárquica y un cálculo matricial. En este artículo se presenta una propuesta metodológica para ilustrar cómo estos índices son sensibles a los aspectos teóricos, a la información disponible de distintas fuentes censales y estadísticas administrativas, a la forma en la que se ponderan las dimensiones de interés, e incluso a las estrategias de corte que se utilizan para definir los rangos de valor máximos y mínimos del conjunto de datos.
En este trabajo se muestra cómo el enfoque teórico determina la selección de las dimensiones de interés y los indicadores que se consideran el mejor proxy para su comprensión, mediante un análisis de carácter nacional y con una resolución a unidades político-administrativas de tercer nivel en los dos países.
En caso de querer abordar otras vulnerabilidades específicas, es posible hacer un ajuste en estas dimensiones y componentes. Por ejemplo, para el análisis de la respuesta ante desastres en sociedades urbanas modernas, los índices de vulnerabilidad social más específicos podrían incluir información relativa a la condición físico-estructural de las viviendas, o al acceso y disponibilidad de activos como telefonía celular o servicios bancarios. En sociedades altamente dependientes de actividades del sector primario, la existencia de seguros agrícolas, de precios de garantía y otras medidas similares pueden ser indispensables para diferenciar la vulnerabilidad de los medios de vida de las personas y, por lo tanto, deberían ser consideradas tanto como las dimensiones sociales que reflejan desventajas genéricas, tales como aquellas que se han utilizado en este ejercicio.
Es conveniente reiterar que los índices de vulnerabilidad social no pueden ser universales o genéricos; la vulnerabilidad social es un fenómeno cuya comprensión no solo depende de las características objetivas (por ejemplo, los niveles de carencia social), sino también del objetivo de acción sociopolítica que se desea tener con esa medición y representación cartográfica (por ejemplo, influenciar una determinada política pública de ordenamiento del territorio, justificar la orientación de un presupuesto hacia un cierto grupo social, o calcular el riesgo de desastres). Para crear un índice y escoger apropiadamente sus componentes, se requiere entender tanto los componentes técnicos e informacionales del índice, como el objetivo al que se destina su uso, para poder diseñarlo apropiadamente en términos de escala, dimensiones y estrategias de ponderación y representación.
A partir de esta última reflexión, se desprende que la ventaja particular de la construcción de índices a través de este tipo de matrices, como el utilizado en este artículo, radica no solo en la precisión con la que esta herramienta calcula la vulnerabilidad social en conjuntos de unidades territoriales que presentan una alta heterogeneidad entre sí (por ejemplo, los dos países ilustrados en el procedimiento, México y Argentina). También, esta metodología en particular es sugerente por la facilidad con la cual el procedimiento de cálculo puede adaptarse a varias circunstancias de disponibilidad de información, así como a las necesidades de intervención en los contextos en los que se utilizan, ya que la utilidad social constituye una parte fundamental de estos índices.
