Patrones de vulnerabilidad en las secciones censales de Barcelona
Por Alex Costa – Asociación Catalana de Ciencia Regional y Enric Puig – Departamento de Análisis de la Oficina Municipal de Datos – Ayuntamiento de Barcelona
Una tendencia predominante hoy, tanto en la estadística oficial como en el análisis económico, es acercarse al máximo al territorio. Ello se justifica, entre otras razones, por la relevancia de la información territorial para el diseño y evaluación de políticas públicas. La necesidad viene de mucho antes, pero es ahora cuando existen fuentes de información con una desagregación territorial suficiente y con una periodicidad satisfactoria[1].
Ejemplo de esta tendencia es el proyecto desarrollado en el Departamento de Análisis de la Oficina Municipal de Datos, para analizar situaciones de elevada vulnerabilidad en el millar de secciones censales (sscc) de Barcelona.
La estrategia desarrollada consiste en calcular un índice multivariante de vulnerabilidad para las secciones censales de Barcelona (IVUL). Cuando en una sección censal el valor de este índice supera un umbral predeterminado (60% de la mediana), se considera que la población residente en la sección censal tiene un elevado nivel de vulnerabilidad.
En la estadística europea, la identificación de situaciones vulnerables se realiza mediante el concepto AROPE. El AROPE, además de la pobreza, incluye dos dimensiones: la baja intensidad laboral y la privación material. La privación material severa afecta a un hogar si sufre siete privaciones de una lista de 13, situaciones que no pueden ser conocidas si no es mediante encuesta[2].
En el proyecto debemos identificar unos indicadores relacionados con los anteriores conceptos, y que estén disponibles para las sscc. La pobreza y la baja intensidad laboral se pueden aproximar bien con fuentes del INE: el indicador de pobreza se encuentra en el Atlas de Distribución de la Renta de las Hogares y, en el ámbito laboral, disponemos de la tasa de paro proveniente del Censo Anual.
Como las situaciones de privación no son observables para las sscc, es necesario aproximar las condiciones que pueden causar estas situaciones. Para ello es útil una referencia consolidada, como el Better Life Index de la OCDE. En este indicador, además los ingresos (pobreza) y el empleo, tiene como indicadores la educación, la relación con la comunidad y la vivienda.
Para la educación, el reciente Censo Anual del INE ofrece el porcentaje de población con un nivel educativo bajo (educación primaria o inferior). Por otra parte, resulta claro que personas inmigrantes de países no desarrollados pueden tener carencias en su relación con la comunidad, que pueden convertirse en privaciones. La fuente es el Padrón municipal [3]. En relación a la vivienda, un indicador apropiado es la dificultad de acceso a la vivienda. Este indicador afecta a áreas territoriales con procesos de gentrificación o de presión turística. El indicador es un cociente entre el precio del alquiler del barrio (Ministerio de la Vivienda y Agenda Urbana), y la renta de las sscc (Atlas del INE).
En Barcelona en 2022 la distribución de frecuencias del IVUL tiene una mediana de 211,7 [4]. Esto marca el umbral de sscc en el valor de 338,7. Hay 134 sscc en esta situación, lo que supone un 12,5% del total de la ciudad.
Gráfico 1: Secciones censales con alta vulnerabilidad. Por distritos.
Con los resultados del IVUL es posible conocer los factores que más contribuyen a la elevada vulnerabilidad. Esto se hace gracias a un agrupamiento de las 134 sscc con un análisis cluster. La mejor agrupación se obtiene con 4 clusters. Cada cluster tiene un perfil de medias para las cinco variables.
Gráfico 2: Patrones de la vulnerabilidad.
Clúster 1 (29 sscc): Destaca la dificultad en el acceso a la vivienda. En los distritos de Sant Martí y, sobre todo, en Ciutat Vella es donde se encuentra este patrón de vulnerabilidad.
Clúster 2 (22 sscc): Los indicadores más destacados son la inmigración del tercer mundo y la pobreza, también el acceso a la vivienda, pero de forma no tan destacada. Este perfil se concentra en el barrio del Raval (17 de las 22 sscc del clúster).
Clúster 3 (28 sscc): El paro y el bajo nivel de estudios son los indicadores clave de la situación en esta agrupación. Este patrón se encuentra en Nou Barris (Ciudad Meridiana) y en Sant Andreu.
Clúster 4 (55 sscc): Con menos nivel de pobreza y de inmigración que el resto. En este caso es el conjunto general de variables el que genera la vulnerabilidad. Éste es el patrón más distribuido, con sscc en Nou Barris, Sants-Montjuïc y Horta-Guinardó.
El mapa permite ver esta información en el espacio. En conclusión, creemos que resulta clara la relevancia de estos resultados para políticas sociales municipales con detalle territorial.
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[1] Hasta no hace mucho la información de gran detalle territorial nos llevaba a los censos decenales.
[2] https://www.ine.es/dyngs/Prensa/es/ECV2023.htm
[3]La relación de países del tercer mundo procede del Banco Mundial.
[4]El escalado del IVUL es de 0 a 1000.