Reformulation of deprivation index: the case of the Andalusian Autonomous Community

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1 Reformulación del índice de privación: el caso de la Comunidad Autónoma Andaluza Reformulation of deprivation index: the case of the Andalusian Autonomous Community María L. Rodero-Cosano ETEA, Institución Universitaria de la Compañía de Jesús Carlos R. Garcia-Alonso ETEA, Institución Universitaria de la Compañía de Jesús María P. Campoy-Muñoz ETEA, Institución Universitaria de la Compañía de Jesús Resumen: Según Sen (1999) la pobreza debe concebirse como la privación de capacidades básicas y no meramente como la falta de ingresos. El estudio de la privación como indicador social es básico en el desarrollo de políticas públicas, ya que permite analizar aquellas zonas que necesitan refuerzo para mejorar el desarrollo de las mismas. Para la elaboración del índice de privación se propone una aproximación metodológica basada en la teoría de la causalidad (redes bayesianas) que permita el desarrollo de un modelo flexible mediante ecuaciones estructurales para la elaboración del índice, el cual ha sido utilizado como método exploratorio mostrando la suficiente fiabilidad. La representación geográfica del mismo destaca la existencia de áreas que podrían precisar actuación pública. Palabras Claves: Índice de privación, Pobreza multidimensional, Modelos de ecuaciones estructurales. Abstract: According to Sen (1999), Poverty must be seen as the deprivation of basic capabilities rather than merely as lowness of incomes. The study of deprivation as a social indicator is basic to manage public policies, which allows analyzing those areas in need of improvement of their development. To formulate the deprivation index we propose a methodological approach based on the theory of causality (bayesian networks). This method allows the development of a flexible model using structural equations for the construction of the index, which has been used as an exploratory method to show the reliability of the estimation. The geographical representation of the index highlights the existence of those areas that might require public action. Key words: Deprivation index, Multidimensional poverty, Structural equation models

2 Introducción Uno de los objetivos prioritarios de los gobiernos es garantizar un bienestar social mínimo para sus ciudadanos. Autores como Stewart (2005) y Stiglitz et al. (2009) establecen que el bienestar no debe ser evaluado usando solamente variables puramente económicas. Consecuentemente, muchos estudios han incluido no solo indicadores económicos sino también variables que reflejen el bienestar social. El enfoque multidimensional de la pobreza de Amartya Sen (1999) la define como la falta de capacidad para producir o para alcanzar el potencial productivo de un territorio y / o una persona. De hecho, estableció que la pobreza debe ser vista como la privación de capacidades básicas y no sólo como la falta de ingresos (Sen 1999). En la misma línea, el Social Disadvantage Research Centre (2003) definió la pobreza como aquella situación en la que no se tienen los recursos necesarios para salir del estado de privación, siendo por tanto ésta un indicador social de la falta de un bienestar mínimo. Townsend (1987) argumenta que los individuos se encuentran en una situación de privación si carecen de aquellas necesidades básicas, de condiciones medioambientales, educacionales, laborales y sociales que pueden ser consideradas como habituales. Hoy en día existen varios índices que tiene en cuenta la privación a través del estudio de la pobreza como el Índice de pobreza multidimensional (Alkire & Santos 2010), otros evalúan la privación propiamente dicha, entre los más recientes destacan el establecido por la Unión Europea para la medición de la privación incluido en el Eurostat (2009), así como, el índice de privación escocés, elaborado por la Universidad de Oxford (SDRC 2003), que abarca diferentes constructos o dominios, que son variables latentes es decir, no observables directamente y se necesitan variables observables, también llamadas variables o indicadores, empíricamente medibles para su estimación, mediante un modelo de análisis factorial, y que se ha ido actualizando hasta obtener el índice escocés de privación múltiple de 2009 (SIMD 2009). Estos índices ha mejorado el estudio de este constructo puesto que ha permitido el enfoque del mismo desde las distintos dominios que pueden afectar a la privación, descritos por variables tales como: los ingresos, el empleo, etc., lo que permite una definición mucho más completa pero aun limitada. Estas limitaciones se resumen en dos: primera, la imposibilidad de estudiar todo el modelo mediante un solo análisis, donde se incluyan todos los dominios y segunda, la imposibilidad de analizar como independiente el inherente error estadístico de las variables sociales (Haenlein & Kaplan 2004). En España, a diferencia de otros países como Escocia o el Reino Unido, la mayoría de las investigaciones realizadas se han basado en índices previos (Lertxundi et al. 2005, Sánchez et al. 2008). Hasta el momento, no existe un estudio de la privación como el conjunto de dominios relacionados entre sí y medidos a través variables o indicadores.

3 En esta investigación, el diseño del modelo conceptual del índice de privación se basó en la teoría de la causalidad (Pearl 2009). La Red Bayesiana generada es un modelo a la vez flexible y estable en el tiempo. Esta red representa los dominios y sus relaciones que, a su vez, definen la privación a través de un modelo de ecuaciones estructurales, que no es más que la expresión algebraica de la Red Bayesiana. El análisis Partial Least Square (PLS) (ecuaciones estructurales basadas en mínimos cuadrados ordinarios) es aplicado para resolver el modelo de ecuaciones estructurales por su carácter exploratorio (Wold 1979, Barclay et al., 1995). Los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) se introdujeron en los estudios sociológicos en los años sesenta del siglo pasado (Blalock 1964, Duncan 1966), pero no fueron relevantes hasta que el modelo LISREL fue desarrollado por Jöreskog (Jöreskog, 1973). A partir de este momento, estos modelos se han utilizado en muchos campos de investigación, tales como: ciencias sociales y del comportamiento, bioestadística, epidemiología, etc (Bollen 1998, Matsueda 2012). Hoy en día, se utilizan generalmente para evaluar el comportamiento de los seres humanos (Bollen, 2011). Estos estudios demuestran la utilidad de ellos para el análisis de los dominios que dependen de variables subjetivas (por ejemplo en encuestas) y el error asociado a ellos (Bollen, 2011). En el área de empresas, las últimas aportaciones han estudiado con esta metodología la importancia de la evaluación previa de la heterogeneidad de las poblaciones de los datos para un correcto ajuste del modelo (Sarstedt et al. 2011). Desde el punto de vista sociológico, se han analizado recientemente con MEE cuál de las teorías existentes para el estudio del constructo bienestar subjetivo es la que mejor lo define (Blore et al. 2011). Para mejorar la aplicabilidad de las políticas públicas, es necesario tengan en cuenta el contexto geográfico (por ejemplo, para definir áreas desfavorecidas) (García et al. 2011) Esto es esencial por: i) permite identificar zonas donde se necesita reforzar la políticas públicas para garantizar el bienestar mínimo, ii) relaciona la privación con otro tipo de variables y/o constructos como, por ejemplo, la prevalencia de determinadas enfermedades (García et al. 2010; Moreno et al. 2008) o la ruralidad (Prieto & Ocaña 2010). Andalucía es una de las áreas más problemáticas en España, especialmente porque su tasa oficial de desempleo según el Instituto Nacional de Estadística (INE) excede el 30 % (INE 2012) y su heterogeneidad espacial (áreas rurales y urbanas, zonas muy montañosas cerca de grandes costas, etc.). Ambas son las principales razones para seleccionar esta comunidad autónoma para diseñar el índice de privación, basado en MEE, que nos permita identificar localizar geográficamente áreas problemáticas desde un punto de vista socioeconómico. Los objetivos de la investigación son: i) comprobar que los MEE son métodos eficientes para el análisis de las variables socioeconómicas, agrupadas en dominios, asociadas al constructo privación; ii) diseñar un índice de privación que integre los dominios educación, empleo, infraestructuras y servicios, ingresos, vivienda y salud. Demostrando la validez y aplicabilidad de este enfoque metodológico. Las unidades espaciales seleccionadas fueron los 770 municipios de Andalucía (España).

4 La comunicación está organizada de la siguiente forma: la sección 2 se explica en detalle las variables en estudio y la metodología utilizada para su análisis e interpretación de la sección 3 se exponen los resultados y, por último, el artículo 4 se refiere a la discusión. 1. Materiales y métodos 1.1. Ámbito del estudio Para la obtención del índice de privación, primero es necesario determinar los dominios involucrados en el mismo y las variables que los formaban (Gil et al. 2009). La mayoría de los estudios sobre este constructo están frecuentemente condicionados por el marco espacial donde se han realizado y, por tanto, incluyen variables difícilmente extrapolables a otras realidades sociales. En el presente estudio se incluyen variables que también son fáciles de obtener en otras regiones. Los dominios seleccionados se fundamentan en la definición de Townsend (1987), en el Índice de Privación Múltiple (Communities & Local Government UK 2000) y en el índice Escocés (2003), por ser los más adecuados al entorno de la investigación. Las variables que forman cada dominio se han seleccionado de acuerdo con la literatura existente (Scottish Government 2009, European Commission 2009, Townsend et al. 1988). Este estudio analiza 770 municipios (Censo de Población y Vivienda, INE 2001) en la Comunidad Autónoma de Andalucía (sur de España). Esta zona geográfica fue elegida debido a su diversidad y la disponibilidad de datos. Las bases de datos analizadas fueron: el Censo del INE de la Población y Vivienda 2001 (INE 2007) y el Sistema de Información Multiterritorial de Andalucía (SIMA) del Instituto de Estadística de Andalucía para el año 2001 (IECA 2007) Dominios y variables Los Dominios seleccionados son los siguientes: Renta: que incluye los ingresos individuales por su papel como principal causa de la privación. Vivienda: este es uno de los aspectos de las condiciones de vida el cual es una medida adecuada para pequeñas áreas (SDRC 2003); este dominio es ligeramente diferente del resto, ya que personas con escasos ingresos pueden acceder a ella mediante ayudas del Estado que no están incluidas en los ingresos totales. Dominios que miden otras características del individuo: empleo, salud y educación. Dominios que miden características geográficas: Acceso a servicios o infraestructuras. De acuerdo con la metodología, de cada dominio se obtiene un índice que refleja un particular aspecto de la privación. De esta forma el dominio empleo recoge la exclusión del mundo

5 laboral y de las condiciones de trabajo, pero no la reducción de ingresos derivado de esto. El área ingresos permite examinar la influencia de los bajos ingresos en la privación, el dominio educación refleja la desventaja educacional. Cada índice de cada domino está descrito por una serie de variables que deben cumplir lo siguiente: a) deben ser específicas y apropiadas para la medición del dominio al que define (altamente relacionados con este aspecto de la de privación); b) evaluar las principales características de la privación en cada uno de sus dominios y medibles, c) actualización de forma regular (cada 10 años) para evaluar los cambios socioeconómicas, d) estadísticamente robustas y, finalmente, e) disponibles para las unidades espaciales elegidas en una forma consistente. A continuación, se adjuntan las variables seleccionadas para cada dominio, hemos hecho esta selección en base a la bibliografía existente y el conocimiento experto (las definiciones de cada variable se encuentran en el Anexo 6.1): Tabla 1. Tabla de Variables EDUCACIÓN (INE 2007; IECA 2007) VIVIENDA (INE 2007) Personas en edad de trabajar sin estudios (ED 1 ). Hogares sin línea telefónica (V 1 ). > 15 con estudios obligatorios solamente (ED 2 ). Hogares sin sistema de refrigeración (V 2 ). Nivel de Estudios (ED 3 ). Estado medio de los hogares (V 3 ). EMPLEO (INE 2007, IECA 2007) RENTA (INE 2007, IECA 2007) Tasa de Paro (E 1 ). Nivel de pobreza (R 1 ). Pensiones por discapacidad (E 2 ). Casa sin vehículo (R 2 ). Hogares con todos los miembros parados (E 3 ). Índice de dependencia (R 3 ). SALUD (INE 2007, IECA 2007) INFRAESTRUCTURA Y SERVICIOS (INE 2007) Acceso a Centros de Asistencia Médica (S 1 ). Exceso de ruidos en el vecindario (I 1 ) Edad Media (S 2 ). Áreas con alta polución en el vecindario (I 2 ). Hacinamiento (S 3 ). Vecindario con calles sucias (I 3 ). Alta criminalidad en el vecindario (I 4 ). Fuente: Elaboración propia basado en INE (2007) y IECA (2007) Método de análisis Los modelos de ecuaciones estructurales se han convertido en uno de los desarrollos recientes más importantes del análisis multivariante y su uso se ha extendido en las Ciencias Sociales (Fornell 1982). Los MEE pueden ser considerados una extensión de la teoría de la causalidad (Pearl 2009, Darwiche 2009) que permite la explicación de fenómenos que puedan ser contrastados de forma empírica (J. Martinez et al. 2010). La principal característica de estos modelos causales es su capacidad para llevar a cabo regresiones múltiples entre las variables observables y latentes (Batista & Coenders 2000). Las relaciones entre las variables y sus complejidades se estudiaron de forma sistemática por primera vez por Sewall y Wright (Wright 1932, Wright 1986), pero su marco teórico fue establecido por Karl Jöreskog (Jöreskog 1971, Jöreskog & Goldberger 1975). El modelo de PLS es un MEE basado en: i) la estimación de mínimos cuadrados ordinarios, y ii) el análisis de sus componentes principales (Cepeda & Roldán, 2004). Este método fue

6 desarrollado por Wold (Wold 1979, 1982, 1985), y nos permite que diferentes dominios puedan ser incluidos y evaluados de forma dinámica como descriptores para el índice de privación. A continuación, la figura 1 muestra un ejemplo de un modelo de ecuaciones estructurales con dos constructos: Figura 1. Modelo de ecuaciones estructurales para dos constructos Fuente: Barclay et al. (1995), Chin (1998a) y Fornell & Bookstein (1982). Un modelo de ecuaciones estructurales se compone de dos tipos de sub-modelos diferentes (Urbach 2010): El modelo estructural o modelo interno que comprende las relaciones entre los constructos o dominios, que tienen que ser derivados de consideraciones teóricas. Los dominios independientes también se les llama exógenos y los dominios dependientes se denominan endógenos. Cada dominio es definido por un modelo de medida o modelo externo. Estos modelos describen las relaciones entre las variables y sus correspondientes dominios. Aquí lo que cuenta es la fiabilidad y la validez de las variables seleccionadas para definir diferentes dominios teóricos. Según Barclay et al. (1995), el procedimiento aplicado por el método PLS para estimar los parámetros tanto del modelo de medida como del estructural en un modelo causal es iterativo y utiliza mínimos cuadrados ordinarios y regresiones múltiples. Aunque estos parámetros se calculan, al mismo tiempo, el modelo de medición y el estructural de una red bayesiana se analizan e interpretan en dos etapas (Barclay et al. 1995): en primer lugar, la evaluación de la

7 fiabilidad y la validez del modelo de medición y la segunda, la evaluación de la validez del modelo estructural. a) Evaluación del modelo de medida. De acuerdo con la guía de validación de Straub et al. (2004) y Lewis et al. (2005), la evaluación del modelo de medición se refiere a: i. el análisis de la fiabilidad de cada variable que evalúa si la variable pertenece a su de forma significativa al dominio correspondiente: la comunalidad (λ 2 ); ii. la consistencia interna o fiabilidad de la escala, que evalúa si todas las variables (para un dominio específico) miden con el rigor apropiado el dominio: el alfa de Cronbach y / o fiabilidad compuesta (ρ c ); iii. validez convergente, que proporciona la cantidad de varianza que un dominio específico obtiene de sus variables (la varianza no explicada es el error): Varianza extraída media (AVE); y, por último, iv. la validez discriminante, que muestra las diferencias entre los dominios: AVE debe ser mayor de correlación al cuadrado entre los dominios. A continuación se muestran los intervalos de fiabilidad de para cada medida en la Tabla Nº2: Tabla 2. Tabla de Intervalos de Fiabilidad Medidas de Análisis Intervalo de Fiabilidad Referencias Fiabilidad individual de la Carmines & Zeller 1979, Barclay λ 0,707 variable et al. 1995, Chin 1998a Fiabilidad de la escala ρ c > 0,7 Werts et al. 1974, Fornell & Larcker 1981, Nunnally 1978 Validez convergente AVE > 0,5 Fornell & Larcker 1981 Validez discriminante AVE > Correlación al cuadrado entre dos constructos Fornell & Larcker 1981 Fuente: Elaboración propia basada en Roldan & Cepeda (2004). b) Evaluación del modelo estructural. Para dominios dependientes se valora examinando R 2 o coeficientes de determinación. R 2 indica la proporción de varianza del constructo que es explicada por el modelo. Según Chin (1998b) los valores de R 2 mayores de 0,33 pueden ser considerados como sustanciales, valores entre [0,33-0,19] están en la media y finalmente, valores menores de 0,19 indican que el dominio proporcionan muy poca información al modelo. El segundo indicador del modelo estructural son los coeficientes o pesos de regresión estandarizados β o coeficientes path que evalúan la relación entre los dominios. Algunos autores afirman que los coeficientes deben ser mayores de 0,1 para que la relación entre los

8 dos dominios se considere relevante (Huber et al. 2007). Sin embargo, Chin (1998b) defiende que deberían alcanzar al menos un valor de 0,2, y preferiblemente situarse por encima de 0,3. Además de estas dos medidas, también es común el uso de técnicas no paramétricas de remuestreo como Bootstrap y Jackknife para examinar la estabilidad de las estimaciones realizadas por el modelo (Chin 1998b). Una vez obtenido los dominios que definen la privación, para el índice de privación fue calculado usando análisis factorial (componentes principales) (Anderson 1984). La hipótesis para aplicar esta técnica fue comprobada usando el Test de Esfericidad de Bartlett y la medida de adecuación de muestro Kaiser Meyer Olkin (KMO) (Anderson 1984).El índice final (primer factor) fue usado para calcular el valor de la privación para cada municipio. Los valores de la privación para cada municipio son analizados desde el punto de vista espacial con sistemas de información geográfica (SIG). En los mapas obtenidos para cada dominio de privación se identifican y localizan hot-spots, que son las áreas donde la pobreza es mucho mayor, y low-spots, áreas donde la pobreza es significativamente menor. 2. Resultados 2.1. Ecuaciones estructurales propuestas Teniendo en cuenta los dominios para la privación: educación (ξ 1 ), empleo (η 1 ), renta (η 2 ), infraestructura (η 3 ), vivienda (η 4 ), salud (η 5 ); las ecuaciones del modelo estructural propuestas son las siguientes: η 1 γ 11 ζ 1 β η 2 γ 21 ζ 2 0 β η 3 = 0 ( ξ 1 ) + ζ 3 β 41 β 42 β η 4 0 ζ 4 β 51 β 52 β 53 β 54 1 η 5 γ 51 ζ 5 Siendo la red sobre la que se realiza la investigación la siguiente (Figura 2).

9 Figura 2. Red Bayesiana Final una vez aplicada la depuración de ítems Fuente: Elaboración propia basado en el análisis realizado con la técnica PLS Análisis de los resultados A continuación en las tablas 4 y 5 se muestran los resultados del análisis PLS: Tabla 4. Resultados de fiabilidad Dominios Comunalidad Fiabilidad Alfa de compuesta Cronbachs AVE R Square EDUCACION 0,714 0,882 0,816 0,714 EMPLEO 0,637 0,836 0,717 0,637 0,210 INFRAESTRUCTURA 0,675 0,892 0,841 0,675 0,360 RENTA 0,667 0,856 0,747 0,667 0,533 SALUD 0,694 0,872 0,782 0,694 0,690 VIVIENDA 0,517 0,761 0,539 0,517 0,387 Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con la técnica PLS. La mayoría de las cargas factoriales λ- fiabilidad de cada variable (Figura 2, los valores de las flechas entre los dominios-círculos- y las variables -rectángulos-) son superiores a 0,7 estando sólo tres entre 0,6 y 0,7 (E 2, V 1 y V 3 ). Todas las fiabilidades compuestas de los dominios ρ c son superior a 0,8, excepto la vivienda que se encuentra entre 0,7 y 0,8; también el Alfa de Cronbach muestran que el modelo alcanza un buen nivel de fiabilidad en todos sus dominios, salvo en la vivienda. El AVE- validez convergente-, es siempre superior a 0,5 y, por último, la prueba de la validez discriminante (tabla 5) muestra que el AVE es siempre mayor que la

10 correlación al cuadrado entre de dominios. En conclusión, el modelo de medición propuesto es fiable, pero el dominio vivienda debería ser mejorado añadiendo variables adicionales. Tabla 5. Validez discriminante: Varianza extraída media (negrita) y Correlaciones al cuadrado Dominios Educación Empleo Infraestructura Renta Salud Vivienda EDUCACION 0,845 EMPLEO 0,459 0,798 INFRAESTRUCTURA -0,444-0,431 0,822 RENTA 0,623 0,624-0,585 0,816 SALUD -0,439-0,570 0,673-0,763 0,833 VIVIENDA 0,397 0,515-0,457 0,594-0,592 0,719 Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con la técnica PLS Los resultados del análisis del modelo estructural se presentan en la tabla n 6 a continuación: Tabla 6. β > 0,2 Dominios Educación Empleo Infraestructura Renta Salud Vivienda EDUCACION 0,459 0,427 0,119 EMPLEO 0,428-0,097 0,236 INFRAESTRUCTURA 0,324 RENTA -0,484-0,503 0,447 SALUD VIVIENDA -0,169-0,143 Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con la técnica PLS Valores de R 2 son siempre mayores que 0,19 (Tabla 4) pudiendo decirse que los dominios describen adecuadamente la privación. Algunos de los valores β son inferiores a 0,2 (Tabla 6). Cuando β es mayor o igual a 0,2 la relación entre los dominios vinculados es bastante importante, por el contrario (por ejemplo, entre la educación y salud) la relación entre ellos no puede considerarse directa (el enlace utiliza dominios intermedios). Boot-strapping (n = 500 submuestras, grados de libertad = 499, distribución estadística de una porque existen β positivas y negativas) muestra que el modelo resultante es estable debido a que los resultados de la T-Student son siempre mayores que t (0.001,499) = (Tabla 7). Sobre la base de la red bayesiana resultante (Figura 2) y la aplicación del modelo de ecuaciones estructurales (1), se calcularon los valores de cada dominio correspondientes a cada municipio (770 en total) en Andalucía. Estos resultados se analizaron mediante un análisis de componentes principales (Anexos 2-4), y se confirma que los dominios conforman un único factor explicativo de la privación, esto se justifica en base a los resultados obtenidos del indicador Kaiser-Meyer-Olkin Measure (KMO) of Sampling Adecuacy (con un valor de 0,849, superior por tanto al 0,5 recomendado) y a que el determinante de la matriz de correlaciones se aproxima a cero, lo que indica que las variables empleadas se relacionan

11 linealmente. En la elección del número de factores se utilizó el criterio apriorístico (un sólo factor). Los resultados confirma la existencia de ese factor único que explica más del 62% de la varianza total. Tabla 7. Resultados del estadístico T-Student T Statistics EDUCACION -> EMPLEO 19,695 EDUCACION -> RENTA 17,225 EDUCACION -> SALUD 3,607 EMPLEO -> RENTA 16,742 EMPLEO -> SALUD 3,490 EMPLEO -> VIVIENDA 5,449 INFRAESTRUCTURA -> SALUD 12,188 RENTA -> INFRAESTRUCTURA - 13,977 RENTA -> SALUD - 10,826 RENTA -> VIVIENDA 11,384 VIVIENDA -> INFRAESTRUCTURA - 4,299 VIVIENDA -> SALUD - 5,102 Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con la técnica PLS Los resultados finales, tanto los valores del dominio, así como el índice de privación resultante, se proyectaron geográficamente utilizando un SIG (Figura 3). La proyección geográfica de los dominios de la privación de educación, empleo e ingresos muestran que las zonas desfavorecidas (hot-spots) se encuentran principalmente en zonas montañosas, por el contrario, las zonas privilegiadas (low-spots) se encuentran cerca de zonas urbanas. En la privación de la Vivienda se identifican las mismas zonas desfavorecidas, sin embargo los low-spots están situados en el valle del río Guadalquivir (gran área azul). Los dominios infraestructura y salud muestran diferentes patrones espaciales, los hot-spots se encuentran principalmente en la costa suroeste de Andalucía y en algunas zonas relativamente aisladas en la costa mediterránea y en una zona muy montañosa en Granada cerca de las zonas urbanas. Este fenómeno es debido a que estas son zonas desarrolladas e industrializadas donde la calidad del medio ambiente es peor y el terreno es más caro. Por el contrario, y teniendo en cuenta la infraestructura y la salud, las zonas rurales están menos privadas porque tienen mejor calidad del medio ambiente.

12 Figura 3. Proyección geográfica de los valores de los dominios y de índice de privación en Andalucía Privación en Educación Privación en Empleo Privación en Ingresos Privación en Vivienda Privación en Infraestructura Privación en Salud Índice de Privación Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con el SIG Por último, la mayoría de las áreas privadas del índice final se encuentran en las sierras orientales, así como en las zonas rurales del noroeste. Los low-spots están situados en el oeste, especialmente en las zonas urbanas y las zonas costeras.

13 3. Discusión El modelo obtenido ha demostrado su fiabilidad tanto en el modelo de medida como en el estructural. Analizando el primero obtenemos que el dominio vivienda no es muy relevante en Andalucía, a pesar de ser variables bastante adecuadas. Es probable que el motivo sea que se están tomando datos de una zona desarrollada en términos relativos por lo que la falta de instalaciones es poco frecuente y por otra parte, su influencia se ve disminuida por estar utilizando valores medios para cada municipio. Por otro lado, en el dominio privación en salud hay que tener en cuenta que la variable "centro de atención primaria" debería ser sustituido o completada por otra que puede ser "distancia al centro de salud", ya que en las zonas rurales los centros de atención primaria aunque tienen menos las personas a las que atender la accesibilidad a estos centros es peor. El modelo estructural mostró una fuerte relación entre los dominios privación en educación, empleo e ingresos. Esto es lógico porque estos dominios están muy relacionados entre sí, es decir, la privación de la educación se asocia con un mayor desempleo y salarios más bajos. Por otro lado, hay otra fuerte relación entre la infraestructura y la salud que es negativa con respecto a los otros tres. Donde hay más educación, empleo e ingresos, hay más desarrollo en general lo que provoca más contaminación: peor calidad del aire, ruido, etc. Independientemente del signo que tome la relación, lo que sí se demuestra es la fuerte dependencia causal entre dominios, especialmente entre educación con empleo y renta, renta con infraestructura y esta última con salud. El análisis espacial de los resultados del modelo permite identificar y localizar cuales son las zonas en las que es necesario diseñar políticas sociales especificas. Este análisis nos permite determinar la influencia que las capitales de provincia ejercen sobre el estudio. Teniendo en cuenta que tiene mayor población respecto a la media del resto de los municipios. Por este motivo, sería interesante dividir las capitales de provincia en unidades más pequeñas, como por ejemplo distritos censales, que permitan un estudio más profundo de la privación dentro de las mismas y a su vez se conviertan en unidades más adecuadas para su comparación con el resto de los municipios. El índice de privación fue obtenido usando un enfoque causal, lo tiene una serie de ventajas sobre los índices existentes hasta ahora. En primer lugar, se analiza la privación en diferentes dominios. Cada dominio tiene sus propias variables independientes, que incluyen no sólo un enfoque económico, sino también social. Además, el modelo nos permite definir y evaluar las relaciones entre ellos. En segundo lugar, el índice de privación se puede adaptar a áreas específicas, en este caso: Andalucía, teniendo en cuenta sus problemas socio-económicos concretos. En tercer lugar, hemos elegido unas variables estándar de bases de datos fiables y actualizables, lo que permite adaptarse fácilmente a la evolución de la sociedad en estudio. Nuestra Red Bayesiana es dinámica y como tal puede ser ampliada y modificada de acuerdo a las circunstancias. Por último, las unidades espaciales seleccionadas son lo suficientemente

14 pequeñas como para identificar las áreas específicas en las que es necesario reforzar las políticas sociales. Comparando nuestro índice de privación con el de Sánchez et al. (2008), el único que utiliza las mismas unidades, municipios, se pueden obtener las zonas donde existen diferentes resultados entre ambos índices (Figura 4). En la Figura 4c, podemos ver que las zonas montañosas, especialmente en el oeste de Andalucía, tiene la mayor diferencia positiva entre nuestro índice de privación y el Sánchez et al. (2008), es decir, en nuestro índice de privación los valores son significativamente más altos (zonas negras). Por el contrario, la zona central (Valle del Guadalquivir) y la costa este son las áreas de mayores diferencias negativas (las zonas blancas, la figura 4c). El resto de Andalucía tiene valores similares en ambos índices (zonas grises, la figura 4c). Por lo tanto, nuestro índice de privación se ajusta mejor a la realidad en Andalucía, debido a que las zonas montañosas son las zonas menos desarrolladas y en el valle del Guadalquivir tiene las mejores fincas productivas, las áreas urbanas más grandes, es decir, mejores recursos y mayor riqueza. Figura 4. Comparativa de Índices de Privación a) Indice de Sánchez et al. (2008) b) Nuestro Índice de Privación c) Nuestra estimación menos la de Sánchez et al. (2008) Fuente: elaboración propia basado en el análisis realizado con el SIG En conclusión, el modelo de ecuaciones estructurales nos ha permitido analizar los dominios de la privación, así como la relevancia de sus relaciones. Finalmente, el método PLS nos da un índice de privación con base geográfica suficientemente fiable. Con el uso de este procedimiento, es posible identificar las zonas donde las políticas sociales deben mejorar su el estatus de desarrollo y la calidad de vida. Este análisis se puede extrapolar a otras áreas y para hacer comparaciones entre ellos.

15 Por último, hay nuevas líneas de investigación: i) el fortalecimiento del dominio de la privación de la vivienda, ii) la división de las zonas urbanas en pequeñas unidades espaciales, iii) el análisis del índice obtenido con otros métodos multivariantes para comprobar su robustez y, por último, iv) la extrapolación del índice a otras zonas geográficas para comparar los resultados. Referencias ALKIRE, S. & SANTOS, M.E. (2010): Multidimensional Poverty Index: 2010 Data, Poverty and Human Development Initiative, Oxford. ANDERSON, T. W. (1984): An introduction to multivariate statistical analysis, John Wiley & Sons, New York. BARCLAY, D., HIGGINS, C. & THOMPSON, R. (1995): The Partial Least Squares (PLS) Approach to Causal Modelling: Personal Computer Adoption and Use as an Illustration, Technology Studies, Special Issue on Research Methodology, 2(2), pp CARMINES, E.G. & ZELLER, R.A. (1979): Reliability and Validity Assessment, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 17, Sage, Beverly Hills, CA. CEPEDA, G. & ROLDAN, J.L. (2004): Aplicando en la práctica la técnica PLS en la administración de empresas, XIV Congreso de la Asociación Científica de Economía y Dirección de Empresas, Murcia. CHIN, W.W. (1998a): The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modelling, en G.A. Marcoulides (ed.): Modern Methods for Business Research, pp , Lawrence Erlbaum Associates, Publisher, Mahwah, NJ. CHIN, W.W. (1998b): Issues and Opinion on Structural Equation Modelling, MIS Quarterly, 22(1), pp COMMUNITIES & LOCAL GOVERNMENT. UK. (2000): Indices of Deprivation 2000, 15/12/2000. Disponible [25/11/2010]. FORNELL, C. (1982): A Second Generation of Multivariate Analysis: An Overview, en C. Fornell (ed.): A Second Generation of Multivariate Analysis, 1, pp Praeger Publishers, New York. FORNELL, C. & BOOKSTEIN, F.L. (1982): A Comparative Analysis of Two Structural Equation Models: Lisrel and PLS Applied to Market Data, en C. Fornell (ed.): A Second Generation of Multivariate Analysis, 1, pp , Praeger Publishers, New York. FORNELL, C. & LARCKER, D.F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18(1), pp GARCÍA ALONSO, C., PÉREZ NARANJO, L. & FERNÁNDEZ CABALLERO, J. (2011): Multiobjective evolutionary algorithms to identify highly autocorrelated areas: the

16 case of spatial distribution in financially compromised farms, Annals of Operations Research, doi: /s GARCÍA-ALONSO CR, SALVADOR-CARULLA L, NEGRÍN-HERNÁNDEZ MA, MORENO-KÜSTNER B. (2010): Development of a new spatial analysis tool in mental health: identification of highly autocorrelated areas (hot-spots) of schizophrenia using a Multiobjective Evolutionary Algorithm model (MOEA/HS). Epidemiol Psichiatr Soc., 19(4), pp GIL IZQUIERDO, M. & ORTIZ SERRANO, S. (2009): Determinantes de la pobreza en España desde una doble perspectiva: monetaria y de privación, Estudios de Economía Aplicada, 27(2), pp HAENLEIN, M. & KAPLAN, A. M. (2004): A beginner's guide to partial least squares analysis, Understanding statistics, 3(4), pp INSTITUTO DE ESTADÍSTICA Y CARTOGRAFÍA DE ANDALUCÍA (IECA) (2007): Ce nso de población, vivienda y hogares Sistema de Información Multiterritorial de Andalucía, 01/07/2007. Disponible en: a/bd/sima_web/ [15/01/2011]. INSTITUTO NACINAL DE ESTADISTICA (INE) (2012): Encuesta de Población Activa (E PA) 4 Trimestre de /01/2012. Disponible en co4211/epa0411.pdf. [01/03/2012] INSTITUTO NACINAL DE ESTADISTICA (INE) (2007): Censo de población, viviendas y hogares 2001, 01/07/2007. Disponible en [15/01/2011]. LERTXUNDI, A., SAURINA, C., SAEZ, M. & OCAÑA, R. (2005): Construcción de un índice de privación material para los municipios de la región sanitaria Girona, Estudios de Economía Aplicada, 23(1), pp LEWIS, B.R., TEMPLETON, G.F.& BYRD, T.A.(2005): A methodology for construct development in MIS research. European Journal of Information Systems, 14(4), pp EUROPEANCOMMISSION. EUROSTAT. METHODOLOGIES AND WORKINGPAPERS. (2009): Income poverty and material deprivation in European countries. 10/01/2011 Disponible en: l/product_details/publication?p_product_code=ks-ra [10/05/2011]. MORENO B, GARCÍA-ALONSO CR, NEGRÍN HERNÁNDEZ M, TORRES-GONZÁLEZ F, SALVADOR-CARULLA L. (2008): Spatial analysis to identify hotspots of prevalence of schizophrenia. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol., 43(10), pp NUNNALLY, J. (1978): Psychometric Theory. (2ª Ed), McGraw-Hill, New York. PEARL, J. (2009): Causality. Models, Reasoning, and Inference. (2ª Ed) Cambridge University Press, Cambridge. PRIETO-LARA, E.,& OCAÑA-RIOLA, R. (2010): Updating Rurality Index for Small Areas in Spain. Social Indicators Research, 95, pp SÁNCHEZ CANTALEJO, C., OCAÑA RIOLA, R. & FERNÁNDEZ AJURIA, A. (2008): Deprivation index for small areas in Spain, Soc. Indic. Res., 89, pp SEN, A. (1999): Development as Freedom. Oxford University Press, Oxford.

17 SOCIAL DISADVANTAGE RESEARCH CENTRE (SDRC) (2003): Scottish indices of deprivation SDRC, Oxford. STRAUB, D. BOUDREAU, M.C. & GEFEN, D (2004): Validation guidelines for IS positivist research. Communications of the Association for Information Systems, 13, pp SCOTTISH GOVERNMENT (2009): Scottish indices of multiple deprivation (SIMD) Genera l Report. Edinburgh 04/03/2010. Disponible en http.//www.scotland.gov.uk/topics/sta tistics/simd [25/11/2010]. TOWNSEND P (1987): Deprivation, Journal of Social Policy, 16(2), pp TOWNSEND, P., PHILLIMORE, P., & BEATTIE, A. (1988): Health and deprivation. Inequality and the North. Routledge, London. WERTS, C.E., LINN, R.L. & JÖRESKOG, K.G. (1974): Interclass Reliability Estimates. Testing Structural Assumptions, Educational and Psychological Measurement, 34, pp WOLD, H. (1979): Model Construction and Evaluation when Theoretical Knowledge Is Scarce. An Example of the Use of Partial Least Squares. Cahiers du Département D Économétrie, Faculté des Sciences Économiques et Sociales, Université de Genève, Genève. WOLD, H. (1982): Systems Under Indirect Observation Using PLS, en C. Fornell (ed.): A Second Generation of Multivariate Analysis, 1, pp , Praeger Publishers, New York. WOLD, H. (1985): Systems Analysis by Partial Least Squares, en P. Nijkamp, H. Leitner y N. Wrigley (ed.): Measuring the Unmeasurable, pp , Martinus Nijhoff Publishers, Dordrecht.

18 Anexos Anexo 1. Dominios y Variables 1 EDUCACIÓN (INE 2007; IECA 2007) Porcentaje de habitantes en edad de trabajar sin estudios (ED 1 ). Porcentaje de habitantes en edad de trabajar solo con estudios obligatorios terminados (ED 2 ). Ratio de comparación de nivel medio de estudios andaluz de los habitantes comprendidos entre 30 y 39 años frente al nivel medio de estudios del municipio de los habitantes comprendidos entre 30 y 39 años (ED 3 ). EMPLEO (INE 2007; IECA 2007) Número de parados por cada 100 personas activas (E 1 ). Número de personas con pensión de invalidez por cada 1000 habitantes (E 2 ). Número de hogares sin ningún miembro con empleo por cada 100 hogares (E 3 ). INFRAESTRUCTURAS Y SERVICIOS (INE 2007) Porcentaje viviendas con ruidos exteriores en el vecindario respecto al total de viviendas (I 1 ). Porcentaje viviendas con contaminación en la atmosfera en el vecindario respecto al total de viviendas (I 2 ). Porcentaje viviendas con suciedad en las calles del vecindario respecto al total de viviendas (I 3 ). Porcentaje viviendas con delincuencia en el vecindario respecto al total de viviendas (I 4 ). INGRESOS (INE 2007; IECA 2007) Porcentaje del 60 % de la renta mediana equivalente en el año 2001 entre la renta media del municipio. Se ha escogido como medida de referencia para reflejar la pobreza de los municipios analizados el umbral de pobreza que considera la Unión Europea, es decir, el 60% de la renta nacional mediana equivalente (R 1 ). Número de hogares sin coche por cada 100 hogares (R 2 ). Número de personas mayores de 65 años más el número de personas menores de 16 años dividido entre el número de personas entre años (R 3 ). SALUD (INE 2007; IECA 2007) Número de habitantes por centro de atención primaria por cada 1000 habitantes (S 1 ). Ratio de comparación de la edad media andaluza respecto a la edad media del municipio (S 2 ). Ratio de comparación entre la media de la superficie útil por miembro del hogar en Andalucía respecto a la media de superficie útil por miembro del hogar del municipio. Entendiéndose por superficie útil medida en el interior de los muros exteriores de la vivienda, no comprendiendo los sótanos, desvanes, trasteros y buhardillas no habitables (S 3 ). VIVIENDA (INE 2007; IECA 2007) Porcentaje de hogares sin teléfono respecto al total de hogares (V 1 ). Porcentaje de hogares sin refrigeración mediante aire acondicionado o aparatos móviles, excluyendo ventiladores, respecto al total de hogares (V 2 ). Ratio de comparación de estado medio de los hogares andaluces respecto al estado medio de los hogares del municipio. Tomando el estado de los hogares en función de la clasificación recogidas en el Censo de Población y Vivienda 2001 (V 3 ). Fuente: Elaboración propia basada en INE (2007) y IECA (2001) 1 Se definen hogares como las viviendas principales, siendo estas las viviendas utilizadas durante todo el año, o la mayor parte de él, como residencia habitual o permanente (INE 2007); todas las referencias de población se hacen respecto a la población total recogida en el censo del 2001 (INE 2007).

19 Anexo 2. Análisis Factorial. KMO y Test de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin 0,849 Prueba de esfericidad de Bartlett χ 2 aproximado 2391,379 gl 15 Sig. 0,000 Fuente: Elaboración propia basada en el análisis factorial realizado sobre el modelo Anexo 3. Análisis Factorial. Varianza Total Explicada Sumas de las saturaciones al cuadrado de la Autovalores iniciales Componente extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 3,747 62,450 62,450 3,747 62,450 62, ,649 10,822 73, ,602 10,025 83, ,470 7,832 91, ,348 5,798 96, ,184 3, ,000 Fuente: Elaboración propia basada en el análisis factorial realizado sobre el modelo Anexo 4. Análisis Factorial. Matriz de Componentes Componente 1 EDUCACION 0,699 EMPLEO 0,758 INFRAESTRUCTURA -0,759 RENTA 0,894 SALUD -0,865 VIVIENDA 0,749 Fuente: Elaboración propia basada en el análisis factorial realizado sobre el modelo

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