La crisis aumenta las diferencias entre estratos sociales?: la medición de la distancia social en Argentina. Sandra Fachelli

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1 1 La crisis aumenta las diferencias entre estratos sociales?: la medición de la distancia social en Argentina Sandra Fachelli GRET (Grup de Recerca en Educació i Treball) Universidad Autónoma de Barcelona Nota del autor: Sandra Fachelli, investigadora del GRET (Grup de Recerca en Educació i Treball), Departamento de Sociología, Universidad Autónoma de Barcelona. Este artículo está pendiente de publicar en la Revista Española de Investigaciones Sociológicas y forma parte del trabajo de tesis titulado Nuevo modelo de estratificación social y nuevo instrumento para su medición. El caso argentino. que ha sido realizado con el apoyo del Comissionat per a Universitats i Recerca del Departament d Innovació, Universitats i Empresa de la Generalitat de Catalunya y del Fondo Social Europeo. La correspondencia concerniente a este artículo debe ser enviada a Sandra Fachelli, GRET (Grup de Recerca en Educació i Treball), Despatx B3-073, Departament de Sociologia, Facultat de Ciències Polítiques i Sociologia, Universitat Autònoma de Barcelona, Edifici B. Campus Bellaterra, (08193) Cerdanyola del Vallès, Barcelona. Sandra.Fachelli@uab.cat

2 2 Abstract En el contexto de una investigación destinada a analizar los cambios en el modelo social y económico de Argentina en el período entre 1997 y 2006, hemos podido observar que su estructura social, medida con una variable tipológica de estratificación, permanece básicamente constante a lo largo de los años analizados (1997, 2002, 2003 y 2006) a pesar de la profunda crisis de finales de En este marco general, la hipótesis que nos planteamos es que la distancia entre estratos sociales puede observarse objetivamente a través de las posiciones relativas de los hogares con respecto a los bienes primarios en forma intra-temporal como así también inter-temporalmente. A partir de los datos de la Encuesta Permanente de Hogares de Argentina y utilizando técnicas estadísticas multivariadas hemos determinado esas distancias en cada momento del tiempo. Los resultados muestran que las distancias entre los estratos expresan los cambios en el tiempo, y que en particular, aumentan en épocas de crisis. Estas distancias, valoradas en términos de inercia en un espacio multidimensional y a partir de las tipologías obtenidas en cada año, nos proporcionan la posibilidad de disponer de una medida de la dinámica del cambio social. Palabras clave: distancia social, estratos sociales, tipologías, estructura social, inercia, cambio social.

3 3 Introducción y marco de análisis El inicio del siglo XXI en Argentina estuvo marcado por la crisis que estalla políticamente en diciembre de 2001 con la caída del gobierno del Presidente de la Rúa y económicamente con el default (suspensión de pagos) de la deuda pública a fines de diciembre y la devaluación del peso argentino en enero del Sin intención de hacer una descripción detallada de los hechos acaecidos, mencionamos el contexto con el fin de tomar en cuenta elementos claves para comprender el momento social, político y económico que opera como trasfondo del fenómeno que analizamos. Este artículo tiene como objetivo proponer una medida de distancia entre los estratos sociales de Argentina y la hipótesis que guía el estudio es que la distancia entre estratos sociales puede observarse objetivamente a través de las posiciones relativas de los hogares con respecto a los bienes primarios en forma intra-temporal como así también inter-temporalmente. Hemos tomado como base del análisis, los desarrollos presentados en Fachelli (2010), donde se conforma un modelo de estratificación social en Argentina apoyado en criterios normativos que ha adoptado una perspectiva multidimensional que trasciende los aportes tradicionales de estratificación. Así, además de incluir las dimensiones clásicas como ocupación e ingresos, también se seleccionaron condiciones de vivienda y educación como elementos indispensables para estratificar la sociedad. Además, debemos mencionar que el estudio utilizó al hogar como unidad de análisis. Los cuatro años que hemos seleccionado para llevar adelante el análisis son representativos de situaciones diferentes. Así, 1997 es un año de crecimiento y estabilidad económica y social; el 2002 es representativo de los efectos de la crisis y muy conflictivo en términos sociales; en 2003 se observa ya un comienzo de recuperación de la crisis económica y de conflictos sociales, y en 2006 finalmente asistimos a una cierta consolidación de la recuperación económica y social. La conclusión de aquel análisis fue que en el período abordado se configuran cuatro estratos que componen la estructura social argentina. Por su parte, la distancia entre estratos sociales puede observarse objetivamente a través de sus posiciones relativas en forma intra-temporal como así

4 4 también inter-temporalmente. En este sentido, las distancias intra-temporales serán aquellas que tengan los diferentes grupos de hogares con respecto a su estrato en un mismo año, y las distancias inter-temporales serán la que manifiesten los distintos estratos a través del tiempo. Cabe esperar que las distancias intra-temporales muestren la dispersión entre los hogares, es decir, si están más cohesionados o más polarizados entre ellos dentro de cada estrato; mientras que la distancia inter-temporal nos proporcione una medida de desigualdad entre estratos en su evolución a través del tiempo. En ese sentido, cabe esperar que en períodos de crisis exista más distancia entre estratos sociales que en períodos de estabilidad. Modelo de análisis y metodología El modelo de análisis utilizado para llegar a conformar los estratos sociales, parte de la adopción como guía del principio normativo de John Rawls igualdad equitativa de las oportunidades (Rawls, 2002; 1995; 1979) con el fin de seleccionar aquellos bienes que todo ser humano necesita para desarrollarse (denominados bienes primarios). Esta selección no es exhaustiva, dado que se adecua a la disponibilidad de los datos para llevar adelante el análisis. En ese sentido, las variables que dan cuenta del conjunto de bienes primarios que poseen los hogares son: la ocupación, la educación, la vivienda y los ingresos (Fachelli, 2010). La hipótesis a testar es que la distancia entre estratos sociales puede observarse objetivamente a través de las posiciones relativas de los hogares con respecto a los bienes primarios en forma intra-temporal como así también inter-temporalmente. El esquema del modelo que hemos utilizado, las categorías en las cuales se divide los indicadores, así como también la dimensión de la que proviene cada uno, se presentan a continuación:

5 5 Fenómeno Estratificación social Dimensiones Indicadores Categorías Patrón o empleador (empresas de 6 o mas personas) Profesional Asalariado Patrón o empleador (empresas con menos de 6 personas) Ocupación Cta propia profesional o técnico Oportunidades de acceso al Trabajador formal no manual (profesional o técnico) mercado de trabajo Trabajador formal manual del hogar (1) Cta propia (calificación operativa o no calificado) Trabajador informal Desocupación Desocupados Inactividad Inactivos Sin escolaridad Primario incompleto Oportunidades de acceso Años de Primario completo a la educación escolaridad Secundario incompleto del hogar (2) promedio Secundario completo Superior o univers. incompleto Superior o univers. completo Hacinamiento Con Hacinamiento Sin Hacinamiento Tenencia y uso Baño uso exclusivo Oportunidades de acceso de baño Baño uso compartido a la vivienda No tiene baño del hogar Régimen Propietario de tenencia Inquilino de vivienda Ocupante c/rel. dependencia Ocupante gratuito Otros Oportunidades de acceso Decil de 1º Decil al 10º decil al ingreso Ingreso per Cero ingresos del hogar cápita familiar Sin especificar (1) El status ocupacional al hogar lo da el miembro ocupado del hogar (hombre o mujer) con el puesto de trabajo jerárquicamente más alto según las categorías elaboradas por Portes y Hoffman (2003). (2) Los años de escolaridad promedio del hogar se calcula sumando los años de educación de cada miembro del hogar con 18 y más años y dividiendo por el total de miembros del hogar (de 18 y más años). Una vez seleccionados los indicadores de los bienes primarios, y con los datos de la Encuesta Permanente de Hogares de Argentina, se procede a la obtención de una tipología de estratos sociales a partir de la aplicación de técnicas de análisis multivariadas que permiten reducir la complejidad y la diversidad de una sociedad a un número relativamente pequeño y significativo de estratos, homogéneos hacia su interior y heterogéneos entre sí. Estas técnicas son el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), el Análisis de Clasificación (ACL) y el Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMC).

6 6 Datos La fuente utilizada para la elaboración de este análisis fue la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de Argentina que es un programa nacional de producción sistemática y permanente de indicadores sociales que lleva a cabo el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Su objetivo es conocer las características sociodemográficas y socioeconómicas de la población, y proporciona regularmente las tasas oficiales de empleo, desocupación, subocupación y pobreza (INDEC, 2003). En su modalidad original, se ha venido aplicando en Argentina desde 1973, dos veces al año (mayo y octubre). Con un plan de incorporación progresiva, se han llegado a cubrir 31 aglomerados urbanos y un área urbano-rural. Con una muestra de amplia representación de la población urbana argentina. En cierta etapa de extensión del programa se hizo necesario adecuar globalmente los instrumentos de medición para dar cuenta de los cambios acaecidos en la sociedad. Es por eso que, sin alterar los propósitos iniciales del relevamiento, se realizó un intensivo proceso de reformulación integral de la EPH, con el objetivo de reelaborar la metodología de medición y las formas de operación atendiendo a las características socioeconómicas actuales, a las nuevas modalidades de inserción en el mercado de trabajo y a su dinámica de cambio. La reformulación de la EPH abarcó aspectos temáticos, en función de la adecuación de los instrumentos de captación y las dimensiones de análisis y presentación de resultados tendientes a adecuar el diseño muestral a cambios más frecuentes en los fenómenos medidos; y organizativos, ajustando la modalidad de trabajo y los procesos informáticos a los diseños temáticos y muestrales establecidos. El procedimiento se puso en marcha a partir del segundo trimestre del 2003 (INDEC, 2005a). A diferencia de la EPH puntual (mayo y octubre de cada año), en la nueva modalidad la muestra está distribuida a lo largo de cada uno de los cuatro trimestres del año, por eso se denomina EPH continua y da lugar a la producción de estimaciones trimestrales, semestrales y anuales.

7 7 Dado que han existido cambios a varios niveles (en la muestra, las variables, los períodos de captación de la información, entre otros) el trabajo de homogeneización de las variables utilizadas fue intenso. En términos geográficos la EPH recoge información sobre la población urbana argentina que reside en hogares particulares. Cabe destacar que la población urbana en Argentina, en general es muy alta, dado que prácticamente el 90% de la población vive en aglomerados considerados urbanos (más de habitantes). Si bien la muestra de la EPH Continua no modifica el área geográfica encuestada, sufre una transformación a partir del primer trimestre de 2005 en los factores de expansión, producto del ajuste de los ponderadores luego de la finalización de las tareas de proyecciones definitivas de población del Censo 2001 (INDEC, 2005b). La tabla siguiente presenta la muestra con la que hemos trabajado y su nivel de representatividad a partir de los factores de expansión de la EPH y un cálculo adicional teniendo en cuenta los datos poblacionales del Censo 1991 y i Tabla Nº1: Cobertura de la Encuesta Permanente de Hogares Enuesta Permanente oct-97 oct-02 de Hogares 2ºSemestre 2ºSemestre Hogares totales Hogares realizados Hogares expandidos Personas Personas expandidas Error muestral 0,5 0,6 0,6 0,5 Argentina, Censo Población Urbana % EPH 76,4 75,8 71,5 74,1 Población Total % EPH 67,5 67,8 63,9 66,3 Fuente: elaboración propia sobre la base de micro datos de la EPH y Censos 1991 y 2001 Técnicas Se ha seguido un procedimiento de construcción tipológica (López Roldán, 1996) que contempla un conjunto de técnicas que se describen a continuación.

8 8 Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM). Es una técnica estadística que se aplica a estudios que utilizan variables cualitativas y que establece las correspondencias (correlaciones) que existen entre ellas a partir de sus categorías. En sentido amplio, se entiende por correspondencia la conexión o relación recíproca entre dos elementos o conjuntos de elementos equivalentes (Cornejo, 1988: 95) y es una generalización del Análisis Factorial de Correspondencias Simples para el caso de una gran cantidad de variables analizadas simultáneamente (Cornejo, 1988: 135). Esta técnica la hemos utilizado para definir las dimensiones de estratificación social de los hogares argentinos. Las matrices de distancias que conforman el espacio multidimensional (Fachelli, 2010) en el cual se encuentran insertos los hogares argentinos, son los instrumentos básicos a partir de los cuales desarrollamos la medida para evaluar la relación entre los estratos que componen los diferentes tipos de hogares. El Análisis de Clasificación (ACL) opera luego de obtener las variables factoriales a partir del ACM. Análisis de Clasificación (ACL). Es una técnica que nos permite obtener clasificaciones de unidades estadísticas dispuestos bajo una forma matricial. El ACL se concibe, por un lado, como un instrumento directo para la constitución de grupos no necesariamente preconcebidos, y por el otro, como un instrumento intermedio del análisis de los datos con un carácter fundamentalmente exploratorio. En este sentido permite la construcción de tipologías clasificatorias de unidades o individuos y, por consiguiente, es un instrumento que puede favorecer la articulación de hipótesis en la exploración de los datos. No obstante, el ACL permite también la prueba de hipótesis resultante de un trabajo teórico previo o combinado con otras técnicas de análisis de datos. En este sentido permite, al mismo tiempo, un estricto ejercicio descriptivo para contribuir a los procesos de conceptualización y explicación de los fenómenos sociales, así como de contrastación y validación de afirmaciones coherentes con determinados modelos teóricos o metodológicos (López Roldán, 1994: ). Desde el punto de vista del procedimiento, el objeto de toda técnica de clasificación es la obtención de unidades lo más homogéneas posible en el interior de una clase y lo más heterogéneas posible entre ellas. En particular, en un proceso de ACL es preciso seleccionar las variables, la

9 9 medida de proximidad, construir la matriz de distancias, elegir el método de clasificación, decidir el número de clases y validar los resultados (López y Lozares, 2000: 147). En este proceso se intercalan decisiones de tipo estadístico con decisiones de un análisis de consistencia, estabilidad, interpretación y justificación sociológica (López Roldán,1994: 167). ii El método de clasificación aplicado en este trabajo ha sido de tipo jerárquico, el denominado Ward o de mínima pérdida de inercia iii, utilizando como medida de proximidad la distancia euclidiana que genera índices de distancia o disimilitud. El procedimiento consiste en la progresiva agregación ascendente de las unidades de análisis de manera que, en cada etapa, se van uniendo los hogares que suponen una mínima pérdida de inercia entre los grupos, es decir, que se unen los hogares más próximos o parecidos de manera tal que, aumente lo mínimo posible la varianza, la dispersión de la media de cada grupo con respecto a la media total. Por lo tanto, se sigue un criterio de optimización de la varianza explicada por la unión de los hogares y la minimización de la varianza residual (varianza intra-grupo). iv Un gráfico en forma de árbol (dendrograma) ilustra el proceso de agregación: Gráfico Nº1: Agrupación jerárquica de los hogares Nivel de agregación 3º I I 4º I 2º I I 1º I I I I I Hogares Fuente: Elaboración propia Los hogares 1 y 2 son más parecidos entre sí, por lo tanto su varianza interna es la más pequeña (la varianza perdida entre grupos es la menor) y se unen en primer lugar (1er. nivel de agregación), lo mismo sucede con los hogares 3 y 4 en la siguiente etapa. Si el hogar 5 se uniera a alguno de los subgrupos anteriores aumentaría en mayor grado la varianza y entonces esta unión no sería óptima, por tal motivo permanece separado hasta encontrar un nivel de agregación (el 4º y

10 10 último en nuestro ejemplo) que implica la máxima dispersión, cuando todos los hogares se unen en un solo grupo. Este método de agregación jerárquico es un procedimiento que agrega todos los hogares en subgrupos (o estratos). Los hogares conforman una nube de puntos en un espacio vectorial (de tres dimensiones en nuestro caso) con un centro -de masa o centro de gravedad- que se define por la media global del conjunto de los hogares. Se denomina inercia total de la nube de puntos a la medida de dispersión o variabilidad (expresada a través de la suma ponderada de las distancias euclídeas) de cada hogar al centro de masas global. anteriormente. Graficamos un ejemplo imaginario (en dos dimensiones) para expresar lo comentado Gráfico Nº2: Estratos, subnubes de puntos y centro de masas Estrato1 Centro de masas de los estratos H1 H2 H4 H3 Subnubes de puntos H4 H3 H1 H2 Estrato 2 Centro de masas global = Hogar promedio argentino Fuente: Elaboración propia La inercia total puede descomponerse, según la relación de Huygens, en la suma de las inercias intra-estrato y las inercias inter-estratos. v La inercia intra-estrato se calcula sumando las distancias al cuadrado entre cada hogar y el centro de masas del estrato, ponderando por el peso de cada hogar. La inercia inter-estratos se calcula sumando las distancias al cuadrado del centro de

11 11 masas de cada grupo, al centro de masas global, ponderando cada distancia por el número de hogares de cada estrato. estratos. El gráfico siguiente muestra las distancias que se utilizan para calcular la inercia inter e intra Gráfico Nº3: Distancia inter-estrato e intra estratos Estrato1 H4 H2 H1 H3 Estrato 2 H4 H1 H2 H3 Centro de masas global = Hogar promedio argentino Distancia inter-estratos Distancia intra-estratos Inercia total= Inercia inter-estratos + Inercia intra-estratos Fuente: Elaboración propia De esta manera la aplicación del método Ward, y particularmente la descomposición de la inercia total en inercia inter-estratos e intra-estrato es la que nos permite dimensionar las distancias entre los hogares argentinos. Con el fin de analizar la posición de los hogares en la estratificación social, con particular referencia al impacto de una política social u otro elemento de interés, hemos definido la posición de cada hogar en el espacio vectorial como la distancia intra-estrato a partir de la siguiente expresión, que se presenta para cada año bajo análisis: Inercia = 1 n [(F1 F1 ) + (F2 F2 ) +(F3 F3 ) ] Siendo: i: hogar del estrato k (i= 1 n k ). k: grupo o estrato al que pertenece el hogar. 1/n: inversa del número de casos de la muestra (masa).

12 12 F1 i, F2 i y F3 i : coordenadas de cada hogar del grupo k en cada eje factorial. F1, F2 y F3 : coordenadas que definen el centro de masas del grupo k. Por otro lado, identificamos la distancia inter-estratos en el espacio vectorial de tres dimensiones con el objetivo de obtener lo que hemos denominado Distancia social de cada estrato al hogar promedio mediante la siguiente fórmula: vi Siendo: k: grupo o estrato al que pertenece el hogar. Distancia social = F1 + F2 + F3 F1, F2 y F3 : coordenadas que definen el centro de masas del grupo k. Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMC). Este es un método que se deriva del Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) y estudia, por una parte, las relaciones entre las variables cualitativas definidas en una misma población y, por la otra, induce una estructura a partir de las relaciones del comportamiento observado entre esas variables. Este método permite introducir como condicionamiento una variable exterior y eliminar del análisis la parte ligada a esta variable (Escofier, 1990: 13). De esta manera, en nuestro análisis la variable condicional t son los años 1997, 2002, 2003 y El ACM Condicional suprime, en este caso, la variable t y pone en relación todos los hogares para todos los períodos. Este análisis requirió la unión de las cuatro bases de datos y el trabajo sobre ese conjunto de datos ( hogares sin expandir, que representan hogares urbanos). Se generan así nuevas nubes de puntos, nuevos centros de masa y un nuevo hogar promedio argentino conformado por la información de los cuatro años. También se recalculan las inercias y con ello se generan nuevos estratos y nuevas distancias inter e intra-estratos. Para comprender el procedimiento en forma muy simplificada, presentamos el siguiente gráfico:

13 13 Gráfico Nº4: ACMC esquema del procedimiento Centro de masas t Centro de masas global=hogar promedio argentino del conjunto de datos de los 4 años Fuente: elaboración propia sobre la base de representación de Escofier, pág.16. En este trabajo se utiliza el resultado de este análisis como un elemento de comparación global con cada uno de los años analizados por separado.

14 14 Resultados Breve referencia a los estratos sociales. A partir de la descripción y caracterización de los indicadores de ocupación, educación, vivienda e ingresos y teniendo en cuenta el proceso de articulación teórico utilizados (la guía de los criterios normativos) hemos obtenido cuatro estratos sociales en cada uno de los años bajo análisis (Fachelli, 2010). Para alcanzar este resultado hemos fundido los indicadores de los diferentes bienes primarios aplicando el ACM y el ACL que podemos sintetizar en la siguiente tabla: Tabla Nº2: Matrices utilizadas para obtener los estratos sociales en Argentina Año X F T (n p) ACM (n m) ACL (k m) hogares x 6 variables hogares x 3 ejes factoriales 4 estratos x 3 ejes factoriales hogares x 6 variables hogares x 3 ejes factoriales 4 estratos x 3 ejes factoriales hogares x 6 variables hogares x 3 ejes factoriales 4 estratos x 3 ejes factoriales hogares x 6 variables hogares x 3 ejes factoriales 4 estratos x 3 ejes factoriales Siendo: n= nº de hogares; p= el nº de variables; m= nº de ejes factoriales y k= nº de estratos Fuente: Elaboración propia En función del análisis de las características de cada estrato social los hemos etiquetado de la siguiente manera: al primero lo denominamos estrato alto y al último estrato bajo ; los dos grupos que denominamos estrato medio tienen características particulares que permiten diferenciarlos y los etiquetamos estrato medio laboral activo y estrato medio laboral inactivo. La distribución de frecuencias de la tipología de estratos se presenta a continuación.

15 15 Tabla Nº3: Estratificación Social en Argentina (% de hogares) Período Estabilidad Post Crisis Fuente: elaboración propia sobre la base de EPH y SPAD Recuperación Incipiente Consolidada Estratos Sociales Alto 15,3 14,0 14,5 16,2 Medio Laboral Activo 46,5 43,4 42,5 45,8 Medio Laboral Inactivo 21,2 22,3 21,3 17,9 Bajo 17,0 20,2 21,7 20,1 Total 100,0 100,0 100,0 100,0 Hogaes expandidos A continuación se describen los rasgos más relevantes que caracterizan a los hogares que componen cada grupo social. Estrato alto, mayormente compuesto por hogares: a) con patrones o empleadores y profesionales asalariados, b) con nivel educativo superior o universitario completo, c) sin hacinamiento, con baño de uso exclusivo y propietarios, d) con decil de ingreso per cápita familiar alto (octavo al décimo). Estrato medio laboral activo, mayormente compuesto por hogares: a) con trabajadores formales manuales b) con secundaria completa e incompleta, c) sin hacinamiento (aunque hay un porcentaje pequeño de hogares que tiene hacinamiento), con baño de uso exclusivo y propietarios (con un pequeño porcentaje de hogares que son inquilinos), d) con decil de ingreso per cápita familiar medio (cuarto al octavo). Estrato medio laboral inactivo, mayormente compuesto por hogares: a) no vinculados al mercado de trabajo (que superan el 70% y es lo que le da el nombre a esta categoría), vii b) con primario completo e incompleto y en menor medida secundario, c) sin hacinamiento, con baño de uso exclusivo y propietarios,

16 16 d) perteneciente a todos los deciles de ingreso per cápita familiar aunque con mayor presencia del quinto al séptimo. Estrato bajo, mayormente compuesto por hogares: a) con trabajadores informales, cuenta propias con calificación operativa o sin calificación y en menor medida trabajadores formales, b) con primaria completa y en menor medida secundaria incompleta, c) con hacinamiento, con baño de uso exclusivo (con presencia de hogares que comparten baño o que no lo tienen) y propietarios (aunque es el estrato con mayor porcentaje de hogares que ocupan gratuitamente la vivienda), d) con bajo decil de ingreso per cápita familiar (primero al tercero). En términos generales y desde el punto de vista de la evolución de estos estratos puede observarse que existe un estrato medio bastante numeroso, que en todos los casos supera el 40% de los hogares y cuyos miembros están vinculados al mercado laboral. En segundo término encontramos un estrato social conformado prácticamente con hogares que no tienen vinculación al mercado laboral y que ronda el 21% aunque en 2006 es menor producto de la recuperación económica y la mayor cantidad de oferta laboral. En tercer lugar encontramos a los hogares del estrato bajo que creció con la crisis económica del 2002 y no ha podido recuperarse. Finalmente, tenemos el sector más pequeño de hogares, que son los pertenecientes al estrato alto que varía entre el 14% y 16% de los hogares argentinos. Distancias hacia el interior de cada estrato y entre estratos. Dado que nuestro énfasis está en observar las distancias entre estratos, presentamos a continuación la medida de distancia intra-estrato que nos da referencias objetivas sobre la dispersión de los hogares dentro de cada uno de los estratos y ello resulta interesante si lo observamos a lo largo del tiempo para tener una dimensión de la evolución del nivel de cohesión o polarización social de los estratos.

17 17 Recordamos que la inercia intra-estrato es una medida que surge de la composición de las posiciones de cada hogar sobre tres ejes factoriales, reflejada en un vector en el espacio tridimensional, que expresa el grado de dispersión de cada estrato. Los resultados se presentan a continuación. Tabla Nº4: Inercias por período según estratos sociales Período Estabilidad Post Crisis Recuperación Incipiente Consolidada Inercia Alta 0,050 0,041 0,046 0,048 Medio Laboral Activo 0,093 0,084 0,079 0,094 Medio Laboral Inactivo 0,088 0,088 0,074 0,048 Baja 0,067 0,073 0,076 0,077 Inercia Intra-estratos 0,297 0,286 0,275 0,267 Inercia inter-estratos 0,589 0,582 0,581 0,579 Inercia Total 0,886 0,868 0,856 0,845 Inercia inter-est. / Inercia total 66% 67% 68% 68% Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD Los estratos más dispersos con respecto a su centro de masas son los estratos medios. Por el contrario el más homogéneo es el estrato alto. El estrato bajo tiene un grado de dispersión también considerable pero menor que los estratos medios en 1997 y Cabe destacar que la caída de la desocupación en 2006 y la salida de los hogares hacia la actividad, hace que el estrato medio laboral inactivo se homogenice a tal punto que se iguala en términos de dispersión con el estrato alto. En 1997 y 2002 los estratos que muestran mayores cambios en sus inercias son el alto, el medio laboral activo y en tercer lugar el bajo. Esta situación refleja la importancia del efecto de la crisis económica sobre los estratos vinculados con el mercado laboral. En cambio en 2003 y 2006 los más afectados son los dos estratos medios. Esta situación la hemos interpretado anteriormente como el efecto de la recuperación económica en 2006, donde la actividad se reestablece, el número de ocupados cae y pasan a la actividad laboral hogares que antes estaban en una situación de inactividad. viii

18 18 Por otro lado, a partir de la distancia inter-estrato medimos las distancias de cada estrato con respecto a un hogar promedio global que podemos tomar como el hogar típico argentino y que hemos denominado Distancia Social. Adicionalmente, ello permitirá observar la variación de los estratos a través del tiempo. Los resultados son los siguientes: Tabla Nº5: Distancia Social por período según estratos sociales Período Estabilidad Post Crisis Recuperación Incipiente Consolidada Distancia Social Alta 1,5770 1,6934 1,4290 1,2862 Medio Laboral Activo 0,1539 0,1763 0,1783 0,1639 Medio Laboral Inactivo 0,5969 0,5674 0,6223 0,6987 Baja 0,9980 0,7866 0,8161 0,9112 Hogar pomedio global 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD De la lectura del cuadro surge el posicionamiento de los diferentes estratos sociales. Así evidenciamos cómo el estrato más alejado del hogar promedio argentino es el estrato alto, seguido por los hogares del estrato bajo. Por el contrario los estratos medios que corresponden al estrato medio laboral activo y al estrato medio laboral inactivo son los que se encuentran más cercanos al hogar promedio. El gráfico siguiente muestra la situación expuesta.

19 19 Gráfico Nº5: Distancia Social por período según estratos sociales Distancia Social 1,7 1,2 0,7 1,69 1,58 1,00 0,79 0,60 0,57 1,43 0,82 0,62 1,29 0,91 0,70 0,2 0,15 0,18 0,18 0,16-0, Alta Medio Laboral Inactivo Baja Medio Laboral Activo Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD El gráfico Nº5 presenta un eje vertical que indica la distancia social de cada estrato al hogar promedio argentino (valor 0) y el eje horizontal señala los años analizados. De esta manera en un año determinado pueden observarse dos situaciones, por un lado, las posiciones relativas entre cada uno de los estratos y, por otro lado, que cuanto más lejos se ubica un estrato, más se diferencia de la población promedio. Nos interesa detenernos en el análisis de la distancia entre el estrato alto y el hogar promedio. Consideramos que esta distancia es la más significativa en términos de analizar los cambios inter-temporalmente. En este sentido, esta medida de Distancia Social entre estratos funciona como un indicador de desigualdad susceptible de jerarquizar, a partir de la posición relativa de cada estrato, la desigualdad social por año. Así, el año 2002 es el que presenta la mayor desigualdad comparada con cualquier otro año ya que su estrato alto es el que más se aleja del hogar promedio, lo que nos permite afirmar la hipótesis que nos hemos planteado con respecto al hecho de que la crisis aumenta la distancia social entre estratos. Por su parte, el año con menor distancia entre estratos es el 2006 fruto de la recuperación y estabilización socioeconómica del país.

20 20 Distancias condicionales hacia el interior de cada estrato y entre estratos. Considerando el resultado del ACMC como un promedio de los cuatro años analizados, el siguiente ejercicio consiste en observar las distancias inter e intra estrato en cada año con respecto al promedio de los cuatro años bajo análisis. Este análisis nos permite observar las variaciones de la situación de cada estrato. El siguiente cuadro presenta los resultados del ACMC en términos de distancia inter e intra estrato en Argentina considerando todos los hogares analizados en los cuatro años. Tabla Nº6: ACMC 1997, 2002, 2003 y 2006 Inercia ACMC Distancia Social Alta 0,046 1,4828 Medio Laboral Activo 0,089 0,1567 Medio Laboral Inactivo 0,077 0,6299 Baja 0,071 0,9095 Inercia Intra estratos 0,282 Inercia Inter estratos 0,580 Inercia Total 0,862 Inercia Inter-est./Inercia total 67% 0,0000 Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD Al observar al conjunto de hogares tomando como variable condicional los años 1997, 2002, 2003 y 2006, observamos resultados similares a los encontrados en el análisis individual para cada año: la inercia muestra nuevamente que los hogares con menor dispersión con respecto a su centro de masas, son los pertenecientes al estrato alto y que los estratos medios son los más dispersos. El estrato bajo se encuentra con un nivel levemente menor de dispersión que los estratos medios. También, podemos afirmar que la Distancia Social refleja un comportamiento como el observado año por año, es decir, que los hogares de estrato alto y luego los de estrato bajo son los que están más alejados del hogar promedio argentino. Por su parte los dos estratos medios son los que se encuentran más cercanos al hogar promedio. El ejercicio siguiente consiste en observar cuan disímil es el resultado de la inercia por estrato en cada año con respecto al ACMC.

21 21 Tabla Nº7: Diferencia de Inercia por estrato y año (ACM) con respecto a la Inercia promedio (ACMC) Período Estabilidad Post Crisis Recuperación Incipiente Consolidada Inercia Estrato alto 0,004-0,005 0,000 0,002 Estrato medio laboral activo 0,004-0,004-0,010 0,005 Estrato medio laboral inactivo 0,010 0,011-0,003-0,029 Estrato bajo -0,004 0,002 0,006 0,006 Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD En primer lugar puede observarse que la dispersión del estrato alto del año 2003 es igual a la dispersión promedio y que en 2002 la dispersión alcanza su menor grado con relación al promedio, es decir, que el estrato alto muestra una gran homogeneidad. La dispersión del estrato medio laboral activo aumenta con respecto al promedio en los años 1997 y Por su parte adquiere su menor dispersión en el año El estrato medio laboral inactivo aumenta su dispersión con respecto al promedio entre los años 1997 y 2002 y la reduce en 2003 y El estrato bajo tiene menor dispersión en el año 1997, casi igual al promedio en 2002 y aumenta su dispersión con respecto al promedio en 2003 y Por otro lado, realizamos el mismo ejercicio pero tomando en cuenta las Distancias Sociales de los estratos. La tabla siguiente muestra los resultados. Tabla Nº8: Diferencia de Distancia Social por estrato y año (ACM) con respecto al promedio (ACMC) Período Estabilidad Post Crisis Recuperación Incipiente Consolidada Distancia Social Estrato alto 0,094 0,211-0,054-0,197 Estrato medio laboral activo -0,003 0,020 0,022 0,007 Estrato medio laboral inactivo -0,033-0,063-0,008 0,069 Estrato bajo 0,089-0,123-0,093 0,002 Fuente: Elaboración propia sobre la base de la EPH y SPAD Las diferencias entre la distancia social del año 2002 del estrato alto, medio laboral inactivo y bajo, al compararlas con la distancia social promedio, son las más elevadas. Este hecho

22 22 refleja el efecto de la crisis sociopolítica argentina sobre la estructura social, que ha producido un desplazamiento de los estratos, polarizándolos. Es decir que aún tomando como patrón de referencia una estructura general conformada por la interacción de los cuatro años analizados, el posicionamiento de los estratos en el año 2002 se destaca por su situación centrífuga con respecto a un centro común ocupado por el hogar promedio argentino en el período analizado. Conclusiones Partiendo de una diferenciación de los estratos previamente establecida en función de la cantidad de bienes primarios (ocupación, educación, vivienda e ingresos) que posee cada hogar, hemos observado las distintas posiciones que ocupan los hogares en un análisis multidimensional. En términos generales puede afirmarse que la estructura social que hemos definido refleja dos procesos claramente diferenciados como son la caída socioeconómica producida entre 1997 y 2002 caracterizado por el aumento del porcentaje de hogares del estrato bajo y la disminución en el porcentaje de los hogares del estrato alto, y el proceso de recuperación, observado a partir de 2003, que estuvo marcado por el aumento de la actividad económica evidenciada por el mayor porcentaje del estrato laboral activo y la disminución del porcentaje del estrato laboral inactivo. Aunque el porcentaje de los hogares pertenecientes al estrato bajo desciende un 7% entre 2003 y 2006, este cambio no es tan importante como el aumento de la actividad laboral. El posicionamiento de los hogares en diferentes grupos, nos permite calcular la dispersión de cada estrato con respecto a su centro y obtener una distancia social objetiva entre estratos. Estas dos medidas han sido analizadas en cada año, así como también comparadas con un patrón de referencia común definido a partir del ACMC, que arroja resultados similares. La distancia intra-estrato (que hemos denominado Inercia) muestra que los estratos con mayor dispersión, con respecto a su centro de masas, son los estratos medios. Por el contrario, el más homogéneo es el estrato alto. El estrato bajo tiene una dispersión similar, aunque algo menor, que la que tienen los estratos medios. Por lo tanto, la crisis socioeconómica que se inició a fines de

23 generó un aumento de la homogeneización en el estrato alto y en el estrato medio laboral activo, mientras que en el estrato bajo produjo mayor dispersión. Asimismo, el estrato laboral inactivo prácticamente no lo afectó. La distancia inter-estrato (que hemos denominado Distancia Social) muestra que los estratos tienen comportamientos diferentes según se alejen o se acerquen al hogar promedio de cada año bajo análisis. En este sentido la crisis argentina impactó en los estratos aumentando la distancia entre ellos. Particularmente el estrato alto es el que muestra mayor distancia del hogar promedio en 2002, hecho que se revierte en el período de recuperación. Estos cambios se dan en un contexto donde la inercia total intra-estratos (la suma de las inercias de cada uno de los estratos), es similar en todos los años. Esto pone de manifiesto que aún tratándose de un nivel estructural relativamente estable -dada la organización constante de los perfiles de cada estrato- la magnitud de los cambios socioeconómicos a los que han estado sometidos los hogares argentinos han sido lo suficientemente importantes para afectarlos en su desplazamiento, contribuyendo este hecho a aumentar o disminuir tanto la dispersión como la distancia de los mismos. Concretamente, la crisis produjo un efecto de homogenización del estrato alto, de dispersión del estrato bajo y aumentó la distancia social entre ellos.

24 24 Referencias Bisquerra Alzina, R. (1989) Introducción conceptual al análisis multivariable, Barcelona, Promociones y Publicaciones Universitarias. Cornejo, José Manuel (1988) Técnicas de Investigación Social: El análisis de correspondencias (Teoría y Práctica), Barcelona, Promociones y Publicaciones Universitarias. Escofier, Brigitte (1990) Analyse des Correspondances Multiples Conditionnelle, Rennes-Francia, Campus Universitaire de Beaulieu, IRISA. Escofier, B. y Pagès, J. (1990) Analyses factorielles simples et multiples. Objectifs, méthodes et interprétation, Francia, Ed. Dunod. Fachelli, Sandra (2010) Nuevo modelo de estratificación social y nuevo instrumento para su medición. El caso argentino. Tesis doctoral, disponible en: Fundació Jaume Bofill (2005) Estructura social i desigualtats a Catalunya Volum I: Classes socials, educació, treball i usos del temps a Catalunya, Polítiques Nº46, Catalunya, Editorial Mediterrània. Greenacre, Michael (2008) La práctica del análisis de correspondencias, Madrid, Manuales Fundación BBVA. INDEC (2009) Valorización Mensual de la Canasta Básica Alimentaria y de la Canasta Básica Total. Aglomerado Gran Buenos Aires, Buenos Aires, INDEC.

25 25 INDEC (2005a) Encuesta Permanente de Hogares Continua. Diseño de registro y Estructura para las bases preliminares, Hogares y Personas, Buenos Aires, INDEC. INDEC (2005b) Encuesta Permanente de Hogares. Cambio de las estimaciones de población en base a las proyecciones definitivas del Censo 2001, Departamento de Muestreo, EPH, Buenos Aires, INDEC. INDEC (2003) La nueva Encuesta Permanente de Hogares de Argentina, Dirección de Encuesta Permanente de Hogares, INDEC. Disponible en: INDEC (2001) Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas Aspectos metodológicos del Censo 2001, Buenos Aires, INDEC. Lebart, L.; Morineau, A. y Piron, M. (2000) Statistique exploratoire multidimensionnelle, Paris, Ed. Dunod. Lebart L. ; Morineau A. y Lambert, T. (1987) SPAD.N: Système Portable pour l Analyse des Données, Version 1.0, Manuel de Référence, Sèvres-France, CISIA. López Roldán, Pedro (1996) La construcción de tipologías: metodología de análisis en Revista Papers N 48, pp López Roldán, Pedro (1994) La construcción de tipologías en sociología: propuesta metodológica de construcción, análisis y validación. Aplicación al estudio de la segmentación del mercado de trabajo en la Región Metropolitana de Barcelona, Tesis Doctoral, Universitat Autònoma de Barcelona, Bellaterra. Disponible en:

26 26 López Roldan, P. y Lozares Colina, C. (2000) Anàlisi multivariable de dades estadístiques, Departament de Sociologia, Materials Nº93, Bellaterra, Servei de Publicacions UAB. Portes, A. y Hoffman, K. (2003) Las estructuras de case en América Latina, composición y cambio durante la época neoliberal Serie Políticas Sociales N 68, Santiago de Chile, CEPAL-Naciones Unidas. Rawls, John (2002) La justicia como equidad. Una reformulación, Barcelona, Paidós. Rawls, John (1995) Teoría de la Justicia, Madrid, Fondo de Cultura Económica. Rawls, John (1979) Teoría de la Justicia, Madrid, Fondo de Cultura Económica.

27 27 Notas i Es importante destacar que la última base de datos en Argentina que podemos utilizar en forma fiable se produjo en el segundo semestre de 2006 debido a los graves conflictos institucionales relacionados con la intervención del Gobierno, a partir de esa fecha, en el INDEC. Esta decisión se mantendrá al menos hasta que algún comité de expertos se pronuncie sobre el resto de las bases publicadas a partir de ese año. ii Es importante resaltar que como técnica estadística está sujeta a un grado de indeterminación, especialmente en la obtención de las clasificaciones finales y en la delimitación de las unidades constitutivas de cada clase. iii Denominado método mixto en el programa estadístico SPAD (Système Portable pour l Analyse de Données) desarrollado en Francia por Lebart y Morineau desde Nosotros utilizamos la versión 5.0. iv Nos basamos en la explicación del método que realizan López Roldán y Lozares Colina (2000: ) pero lo adaptamos al caso específico de nuestro análisis, quitándole la formulación matemática y agregando definiciones para el lector no especialista en el tema. v Véase formulación matemática en López y Lozares, 2000: vi El hogar promedio corresponde al centro de la nube de puntos de coordenadas (0,0,0) en el espacio de los tres factores. vii Recordamos que la técnica utilizada asocia a hogares similares tomando en cuenta todas sus características. Por ese motivo los hogares inactivos en todos los años superan el 70% del total de esta categoría y la gran mayoría restante son desocupados, excepto en el año 2006 donde baja mucho la desocupación. Además existe un porcentaje muy pequeño de otros hogares que siendo laboralmente activos, comparten ciertas características que los homologan más a la categoría de inactivos que a la de los activos. viii Es interesante destacar que la inercia inter-estratos dividida la inercia total es un indicador de la capacidad explicativa de las diferencias sociales expresadas en nuestro modelo, alcanzando niveles próximos al 70%.