«Migrantes», «musulmanes», «ecologista», «feminista», «votantes de PP y PSOE», «colectivo LGTB» son categorías que aparecen con regularidad en la prensa y en el debate público. Estas, en concreto, han aparecido recientemente en este mismo diario. Todas hacen referencia a identidades sociales o grupales, que no son más que la forma en que las personas nos identificamos a nosotros mismos y a los demás con un colectivo. En las ciencias sociales, la teoría dominante para entender cómo funcionan estas categorías es la «teoría de la identidad social», desarrollada por psicólogos sociales como Henri Tajfel y John Turner. Según esta teoría, la identidad social se refiere a la categorización social de uno mismo y de los demás; es decir, nos identificamos como pertenecientes a un grupo o categoría social al que atribuimos valor y emociones, y hacemos lo mismo para el resto de personas, contraponiendo nuestro grupo a otros. Un componente importante de esta teoría es que las identidades resultantes nos inducen sentimientos positivos hacia aquellas personas que son como nosotros, con las que compartimos categoría, y sentimientos negativos hacia los que son diferentes, y que situamos fuera.

¿Qué sentimientos nos suscitan identidades como las mencionadas anteriormente en España? Hace nueve años, en este blog, ya comentábamos que las identidades políticas eran las que generaban sentimientos más extremos, tanto hacia los nuestros como hacia los otros. Entonces, descubrimos que, tanto en Estados Unidos como en el Reino Unido, Bélgica y el País Vasco, la discriminación basada en el partido político con el que uno se identifica era mayor que la discriminación racial en Estados Unidos, religiosa en el Reino Unido, regional en Bélgica y la basada en el origen (ascendencia autóctona o no) en el País Vasco. ¿Sigue siendo así? ¿Nos genera la política unos sentimientos de hostilidad mayores que cualquier otra identidad?

Para responder a estas preguntas, los científicos sociales utilizamos un instrumento llamado termómetro de sentimientos. Este termómetro funciona de manera muy sencilla. Preguntamos a los participantes de una encuesta cómo se sienten con respecto a una serie de grupos de personas. Para expresar sus sentimientos, deben situarse en una escala «térmica» de 0 a 100, donde 0 grados significa que se sienten lo más fríos y negativos posible, y 100 grados significa que se sienten lo más cálidos y positivos posible. Un estudio realizado en los Países Bajos, que utilizaba veintisiete categorías (votantes, actitudes frente a la inmigración o hacia los roles de género, etc.), concluía que las categorías que generaban mayores divisiones eran políticas, seguidas de las actitudes hacia los roles de género y las actitudes hacia los refugiados. Este trabajo es uno de los pocos realizados en el contexto europeo midiendo la «primacía del partidismo» sobre otras divisiones sociales, un fenómeno que se ha replicado en innumerables ocasiones en Estados Unidos.

Hace un año, decidimos estudiar este fenómeno en España en el marco del proyecto NORPOL, financiado por la Agencia Estatal de Investigación. En una muestra representativa de 3000 personas de la población española, incluimos un termómetro de sentimientos con veinticinco categorías. Nuestro termómetro tiene dos peculiaridades que complementan los resultados obtenidos hasta la fecha en otros países. En primer lugar, garantiza que para cada categoría haya al menos otra que se contrapone, permitiendo agrupar categorías o identidades excluyentes que delimitan un grupo propio y un grupo ajeno. Por ejemplo, introducimos «ecologistas» y «negacionistas del cambio climático» como identidades contrapuestas. En segundo lugar, varios conjuntos de identidades incluyen más de dos categorías. Por ejemplo, en términos de religión incluimos «católicos», «musulmanes», «judíos» y «ateos». Todos los datos del proyecto estarán disponibles de forma abierta en breve en el repositorio institucional del CSIC.

El gráfico 1 muestra nueve conjuntos de identidades y el sentimiento que despiertan los miembros de nuestro grupo (punto azul) y los de otros grupos (punto rojo). Si hay varios grupos, se muestra tanto el sentimiento hacia el grupo que genera más hostilidad (punto rojo) como la media de los sentimientos hacia los grupos que no son el nuestro (punto gris). Por ejemplo, para un católico, el punto azul representa el sentimiento hacia otras personas católicas, el punto gris recoge el sentimiento medio hacia musulmanes, judíos y ateos, y el punto rojo el sentimiento más negativo (o de valor más bajo) hacia uno de esos grupos externos.

Los resultados se alinean con los obtenidos hasta la fecha en otros países. El sentimiento hacia nuestro grupo (azul) casi siempre se sitúa por encima del sentimiento hacia otros grupos (gris y rojo). Además, se observan diferencias significativas entre los distintos conjuntos. En el caso de la educación (estudios superiores y estudios bajos) y la región (comunidad autónoma y España), las diferencias son mínimas. En el caso del colectivo LGTB y los heterosexuales, las diferencias también son muy pequeñas, reflejando el gran consenso que sobre este tema muestran las encuestas en España. Otros conjuntos muestran una hostilidad moderada hacia los demás, como las categorías étnicas (personas migrantes de distintos orígenes y población gitana), fútbol (aficionados del Real Madrid y FC Barcelona), roles de género («feministas» y «personas con una idea tradicional de las mujeres»), religión y ecologismo.

Ninguna categoría provoca sentimientos tan extremos como la política. La media de los sentimientos hacia nuestro partido se sitúa en ochenta puntos, la más alta entre los sentimientos positivos, mientras que la media de los sentimientos hacia el partido que más odiamos baja de los diez, la más baja entre los sentimientos negativos. En concreto, el sentimiento más positivo se da entre los votantes de VOX, que valoran a otros votantes de VOX en media con 83 puntos; y el más negativo es de 8 puntos y se da entra los votantes de SUMAR y VOX.

No es de extrañar que los conflictos raciales y los avances y retrocesos de las agendas verde y feminista estén íntimamente ligados a las disputas partidistas. Como no nos cansamos de decir, la política es el espacio social que permite canalizar los sentimientos y comportamientos más extremos de las sociedades contemporáneas. Hace algo más de un año, intentábamos explicar por qué. Contábamos que las normas sociales contra la discriminación son más débiles en el terreno político y que, independientemente de si siempre ha sido así o no, conviene reforzar las normas que han hecho posible la convivencia en otros ámbitos sociales. Hoy no traemos soluciones milagrosas, solo el compromiso de intentar seguir entendiendo este auge incontrolado del partidismo en las sociedades contemporáneas.

Esta semana se están despejando las últimas dudas sobre las formaciones políticas que concurrirán a las elecciones andaluzas del 19 de junio. A partir de aquí nos queda un mes intenso de precampaña y dos semanas de campaña electoral que empezará el 3 de junio. Se abren muchas incógnitas, y lo que nosotros nos preguntamos es: ¿cuánto aumentará la polarización política en ese periodo? Porque la pregunta no es si los ciudadanos andaluces, y los españoles en general, se polarizarán, esto démoslo por descontado, sino cuánto. Las campañas electorales polarizan, están diseñadas para eso, pero unas lo hacen más que otras. Y diferentes campañas pueden polarizar más a diferentes grupos. Cuando hablamos de polarización y elecciones nos vienen a la cabeza las elecciones a la madrileña de mayo de 2021, con su “comunismo o libertad” o sus balas en sobres, pero el efecto polarizador de las elecciones y su influencia en la movilización de votantes propios y extraños va mucho más allá de la M-30. En Votes and Violence, un libro ya clásico sobre la movilización electoral, el politólogo norteamericano Steven Wilkinson contaba cómo, para movilizar a los votantes, los partidos políticos en la India instigaban conflictos violentos entre diversas etnias durante la campaña para que la identidad étnica, y no los conflictos socioeconómicos, por ejemplo, fueran el eje en torno al que se polarizaban las campañas electorales. Por tanto, la pregunta es: ¿cuánto nos polarizaremos?

Dos estudios recientes han respondido a esta pregunta con los mejores datos de los que disponemos. En el primer trabajo se estudia el efecto de las elecciones en la polarización analizando 99 casos de 42 países entre 1996 y 2016. La evidencia señala que, efectivamente, los momentos de mayor polarización afectiva, de mayor fractura sentimental, coinciden con las campañas electorales y la celebración de elecciones. Además, destacan que esta polarización se reduce significativamente tras pasar las elecciones. Aproximadamente cuatro meses después de la cita electoral, las personas reducen su polarización en unos 0,33 puntos en una escala de 0 a 10. Puede no parecer mucho, pero es un efecto mayor que el de la edad o el nivel educativo, factores de demostrada influencia sobre lo polarizada que está una persona.

En el segundo trabajo, realizamos un estudio longitudinal siguiendo el ciclo electoral que comenzó precisamente con las anteriores elecciones autonómicas en Andalucía en diciembre de 2018, y cubriendo las elecciones nacionales de abril de 2019 y las autonómicas, municipales y europeas de mayo del mismo año. Estas citas electorales fueron las primeras tras la moción de censura contra el gobierno de Rajoy y también las primeras en las que Vox obtuvo representación parlamentaria. Los resultados de este estudio se resumen en el gráfico siguiente, donde podemos ver la valoración media, en una escala de 0 a 10, que las personas encuestadas dan a los votantes de su partido preferido y a los votantes del resto de partidos, a lo largo de varios meses y en cuatro oleadas. El primer valor de referencia, antes de las andaluzas de 2018, muestra un nivel de polarización moderado, que incluso se reduce ligeramente, aunque de forma no significativa, dos meses después de las elecciones andaluzas. Sin embargo, coincidiendo con las campañas electorales de las dos citas nacionales, observamos un aumento claro de la polarización, llegando hasta un diferencial de casi 1,5 puntos. Un aspecto a tener en cuenta más allá del aumento de la polarización es que este se ve empujado principalmente por una mejora de la valoración de aquellos que votan lo mismo que nosotros. Habitualmente asociamos la polarización a emociones negativas, y si bien es cierto que empeora la valoración de los oponentes, el efecto más marcado es una intensificación de los sentimientos positivos con el propio partido y sus votantes. Por otro lado, en nuestro trabajo medimos también que, durante esas dos campañas electorales, las personas que más incrementaron su polarización se posicionaban ideológicamente en la izquierda y el centro. Esto podría relacionarse con los resultados electorales, ya que precisamente fueron PSOE y Ciudadanos los partidos que obtuvieron unos mejores resultados comparativamente en la cita electoral de abril de 2019.

Volviendo a la próxima cita electoral andaluza, quedan varios interrogantes por despejar. ¿Nos polarizaremos más que hace tres años? ¿Ha alcanzado la polarización un máximo o seguirá creciendo? ¿Se diluirá el efecto a lo largo del verano o continuará con las nuevas convocatorias electorales que tendremos en los próximos meses? ¿Habrá grupos que consigan polarizar más que el resto y se beneficien de ello movilizando más a los suyos?

Se ha dicho que una de las principales causas del aumento de la polarización en los países occidentales es la continua exposición a campañas electorales. Las campañas agudizan nuestros sentimientos partidistas, haciendo a la vez que incrementen nuestros afectos hacia aquellos con los que compartimos voto y nuestra a animadversión a los que percibimos como oponentes. De hecho, podría decirse que ese es justo el objetivo que persiguen las campañas electorales. Sin embargo, ese clima polarizado tiene efectos más allá de la cita electoral, condicionando la formación de acuerdos o la aprobación de políticas. He aquí la paradoja: la acumulación de procesos electorales, centrales en las democracias representativas contemporáneas, puede acabar incrementando la polarización y socavando, de este modo, la legitimidad del propio sistema democrático. Y con una cita autonómica en unas semanas, regionales y municipales dentro de un año y unas reñidas elecciones generales en el horizonte, no parece que vayamos a tener un respiro próximamente. Agarrémonos que vienen curvas.

El nuevo Atlas de distribución de renta de los hogares del INE nos ofrece el ingreso per cápita por sección censal. Los datos nos permiten calcular la desigualdad

La preocupación social por la desigualdad se ha disparado en los últimos años, especialmente tras el aumento de la misma que produjo la crisis que comenzó en 2008. A esta preocupación social le ha seguido un importante crecimiento de las investigaciones académicas que se dedican a su estudio. Los conocidos estudios de autores como Thomas Piketty o Branko Milanovic así lo atestiguan. Una de las consecuencias más positivas de este interés renovado por la desigualdad es que cada vez disponemos de mejores datos y herramientas para estudiarla. Por ejemplo, en muchos países, como España, los investigadores van teniendo acceso a los datos de declaraciones de la renta directamente, lo que supone una gran ventaja a la hora de calcular las desigualdades de ingresos reales. En este sentido, la Fundación Fedea viene realizando un cálculo de los principales indicadores de desigualdad para un conjunto de los municipios españoles. Este cálculo se realiza a partir de las declaraciones individuales de la renta y, por tanto, nos muestra una panorámica de las desigualdades entre los declarantes en un municipio. Pero los habitantes de un municipio con distintas rentas no se distribuyen de forma homogénea por todo el territorio, sino que suelen agruparse en distintos barrios o distritos según su renta. En esta entrada vamos a fijarnos en las desigualdades de ingresos, no entre personas, sino entre secciones censales de un municipio (que agrupan a una población de entre 1.000 y 2.500 habitantes).

Para saber cómo de desigual se distribuye la renta entre las secciones de los municipios en España hemos utilizado el Atlas de Distribución de Renta de los Hogares, una base de datos experimental que ha puesto en abierto recientemente el INE y que ofrece el ingreso per cápita por sección censal. Por ejemplo, el ingreso medio en la sección que incluye la urbanización de La Moraleja, en el término municipal de Alcobendas, es superior a 29.300 euros (cota máxima que ofrece el INE como resultado del secreto estadístico), mientras que la sección censal que coincide con el centro del mismo municipio (Alcobendas) tiene una renta media por persona en torno a los 8.500 euros. Pues bien, lo que vamos a hacer a continuación es calcular el conocido coeficiente de Gini para cada municipio en el que hay más de una sección -en este coeficiente, 0 significa igualdad absoluta y 1 desigualdad absoluta- tomando como datos las medias de renta de cada sección y ponderando por la población. De este modo, medimos cómo de dispares son las secciones censales de un determinado municipio en cuanto a su renta. Por regla general, cuanto más pequeños son los municipios y menos secciones tienen, más bajo será este valor y, por eso, más abajo vamos a mostrar los resultados para municipios mayores de 50.000 habitantes y para capitales de provincias. Pero, como veremos, incluso entre los municipios de menor tamaño también hay algunos resultados interesantes.

El gráfico 1 muestra que la desigualdad calculada a partir de las rentas medias de las secciones para municipios de más de 50.000 habitantes va desde 0,05 hasta 0,28. Esto no nos dirá demasiado, solo que la desigualdad entre secciones es solo una parte de la desigualdad entre todas las personas de un municipio, que en algunos casos supera el coeficiente de 0,5, según los datos de la renta de 2014 utilizados por Fedea. Es decir, la desigualdad espacial de la renta que hemos calculado es solo una parte de la desigualdad total de renta. El resto corresponde a la desigualdad entre las personas que viven en la misma sección censal.

Gráfico 1. Distribución de municipios por la desigualdad entre la renta media de sus secciones censales

Quizá resulte más interesante el gráfico 2 donde mostramos la relación entre la desigualdad calculada a partir de las declaraciones de la renta individuales y la desigualdad de renta entre las secciones censales para la mayoría de capitales de provincia. En el eje horizontal representamos la desigualdad de renta entre personas calculada por Fedea con datos de 2014 y en el vertical, la desigualdad entre secciones que hemos calculado con datos de renta de 2016. ¿Qué observamos? Pues lo más interesante bajo nuestro punto de vista es que hay ciudades que, con un mismo nivel de desigualdad entre personas, tienen distinto nivel de desigualdad espacial (entre secciones). Algunos ejemplos nos pueden ayudar a entender esta relación. Uno llamativo son las tres capitales de provincia de la Comunidad Valenciana, que tienen un mismo nivel de desigualdad de renta entre personas (0,49), pero niveles relativamente diferentes de desigualdad espacial, siendo Alicante la capital con la mayor desigualdad entre secciones censales, seguida de Valencia y, por último, Castellón con el nivel más bajo. Esto no quiere decir que Castellón sea una ciudad con más igualdad, sino precisamente que la misma desigualdad se distribuye de forma más homogénea, por lo que las secciones tienen una renta media más cercana. En Alicante, por el contrario, la población se agrupa más en función de sus ingresos, de modo que obtenemos secciones censales con datos de ingresos medios más dispares entre sí. Este es también un buen ejemplo para mostrar que la desigualdad de renta por secciones no tiene necesariamente que ver con el tamaño, ya que de las tres ciudades es Valencia la más poblada, y Alicante, la más segregada espacialmente.

Gráfico 2. Desigualdad de renta entre personas y entre secciones censales

Por último, ¿cuáles son los municipios españoles con una mayor desigualdad de renta entre secciones? ¿Coinciden con los más desiguales entre personas? La tabla 1 muestra los diez municipios más desiguales según la distribución entre secciones. Llama la atención que esta lista no sigue claros patrones geográficos o de tamaño, y ni siquiera estos municipios son los más desiguales al calcular la desigualdad entre personas. Así, en la tabla están representadas hasta siete comunidades autónomas, hay dos municipios peninsulares con menos de 25.000 habitantes y grandes capitales como Madrid o Sevilla, además de las dos ciudades autónomas.

En conclusión, cada vez disponemos de mejores datos que nos permiten diseñar intervenciones específicas dirigidas a colectivos o, en este caso, territorios distintos. En esta entrada solo hemos mostrado algo que podemos hacer con estos datos: entender mejor las desigualdades de renta entre secciones, lo que nos da una idea de cómo se agrupa la población por renta en distintos pueblos y ciudades. Este análisis descriptivo puede complementar los análisis más complejos que geógrafos, sociólogos y antropólogos urbanos vienen realizando desde hace décadas acerca de cómo se distribuyen las personas en el territorio según sus características, como la renta.

Tabla 1. Municipios con mayor desigualdad de renta entre secciones censales