Introducción

La localización de los grupos sociales en el espacio urbano ha sido, al menos desde la primera mitad del siglo pasado, objeto de diversas discusiones teóricas y metodológicas de carácter interdisciplinario. Un antecedente significativo es el corpus de trabajos desarrollados por la Escuela de Chicago entre los años veinte y treinta, donde el principal argumento fue la explicación ecológica de la ciudad (Peña, 2003). En el marco de esta interpretación naturalista, la noción de segregación se refiere a la “agrupación natural” de individuos de igual condición social con el objetivo de salvaguardarse de las tendencias que buscan homogeneizar la vida urbana (Molinatti, 2013). Sin embargo, a partir de la década de los sesenta se aborda al fenómeno segregativo no como un proceso “normal”, sino a partir de la comprensión de la forma en que diversos actores, procesos y estructuras ejercen influencia en la producción, uso y diferenciación del espacio urbano (Leal, 2008). Así, a través de los años, diversos autores han llevado a cabo distintas aproximaciones de corte estructuralista, marxista y posmoderna para comprender la espacialidad de la sociedad desde sus complejas relaciones y asimetrías, principalmente en torno a los procesos de acumulación capitalista y su influencia en la estructura socioespacial de las ciudades (Martínez Toro, 2015).

En América Latina, pese a que el interés por la segregación espacial ha aumentado, la evidencia empírica sigue siendo aún fragmentaria y poco comparable entre países (Rodríguez & Arriagada, 2004; Sabatini et al., 2001). En la región, usualmente los estratos de ingresos altos tienden a concentrarse en zonas específicas de la ciudad, razón por la cual las reflexiones sobre la segregación espacial se han enfocado en aspectos socioeconómicos. En el Norte global, diversas minorías han sido apartadas a zonas poco deseables de las urbes y, por ende, los debates acerca del tema han girado en torno a disparidades étnicas (Greenstein et al., 2007). En este sentido, las dificultades que implica definir estratos socioeconómicos, a diferencia de la categorización de grupos étnicos, ha contribuido a la falta de sistematicidad en los estudios acerca de segregación espacial en América Latina.

Sin embargo, existe un creciente interés investigativo plasmado en valiosos aportes que permiten un mejor entendimiento del fenómeno de segregación en el espacio urbano latinoamericano (Amézquita, 2016; Ariza & Solís, 2009; Kaztman & Retamoso, 2005; Molinatti, 2013; Orellana & Osorio, 2014; Parrado Rodríguez, 2018; Rodríguez & Arriagada, 2004; Sabatini et al., 2001; Valdés & Koch, 2009). Este interés, en parte, responde a condiciones estructurales de pobreza, desigualdad y exclusión social, que fungen como rasgos característicos de las principales ciudades latinoamericanas en el siglo XXI (Ziccardi, 2008).

Las transformaciones, principalmente relacionadas con los procesos de desindustrialización, implementación de programas de ajuste estructural, retraimiento y refuncionalización del Estado, incorporación de nuevas tecnologías, entre otros, han decantado en la precarización de los mercados laborales, diferenciando cada vez más los ingresos de los individuos en el contexto latinoamericano (Pradilla, 2014). Dichas disparidades en ingresos pueden expresarse en la localización de los grupos sociales en el espacio urbano, una de cuyas principales expresiones es el lugar de residencia. Esto tiene amplias consecuencias en términos de acceso a servicios, cohesión social, calidad de vida, etc. De esta manera, los individuos con mayores desventajas no se integran a las principales corrientes y circuitos de la sociedad (Kaztman, 2001).

Las consecuencias negativas del aislamiento y distanciamiento espacial de grupos humanos se manifiestan en una sostenida desintegración social, circunstancia especialmente perjudicial para los grupos de más bajos ingresos y en condición de vulnerabilidad, ya que las zonas residenciales donde ellos habitan pueden estar caracterizadas por distintas problemáticas, como el desempleo, precarización laboral, segmentación de servicios, deterioro urbanístico y habitacional, degradación ambiental, etc. (Kaztman & Retamoso, 2007; Linares, 2013; Murillo & Martínez Garrido, 2017; Sabatini, 2003). Al mismo tiempo, se genera un proceso de acumulación de desventajas económicas y sociales, las cuales se concentran principalmente en colectivos sociales específicos, como la población desempleada (especialmente mujeres), indígena, migrante e incluso adultos mayores (Ziccardi, 2008).

Para Greenstein et al. (2007), numerosas son las fuerzas que consolidan el fenómeno de segregación espacial, pero básicamente pueden ser de carácter restrictivo o voluntario. La primera, y a juicio de Greenstein et al. (2007) la más determinante, está asociada con políticas urbanas y esquemas legislativos específicos vinculados con el rol que cumple el mercado inmobiliario y del suelo en la producción de la ciudad. La segunda se relaciona con la autosegregación en barrios cerrados, los cuales supondrían sentimientos de seguridad y mejor calidad de vida.

Conceptualmente, la segregación espacial se refiere a la aglomeración en el espacio de individuos o familias de igual condición social (ya sea socioeconómica, educativa, étnica, religiosa, etc.). Este fenómeno diferencia tres ámbitos analíticos: 1) el grado de concentración espacial de los conglomerados humanos; 2) la homogeneidad social de los mismos; y 3) los estigmas territoriales asociados. Los primeros dos ámbitos son objetivos, es decir, pueden ser cuantificables y representados mediante índices estadísticos y cartografía temática. El tercero, de carácter subjetivo, se relaciona con el nivel de reputación o prestigio que presentan los barrios o vecindarios (Sabatini, 2003).

Al respecto de los ámbitos objetivos –es decir, de la concentración espacial y homogeneidad social–, investigaciones pioneras, como la de Duncan y Duncan (1955), brindaron las primeras guías metodológicas en el marco de la fundamentación matemática para la cuantificación de la segregación espacial mediante índices de disimilaridad. Posteriormente, Massey y Denton (1988) destacaron la multidimensionalidad del fenómeno y propusieron su análisis en torno a cinco ejes: uniformidad, exposición, concentración, centralización y conglomeración. De acuerdo con Orellana y Osorio (2014), este enfoque es ampliamente utilizado y adaptado para el análisis de diversos contextos espaciales, como en el caso de la propuesta metodológica de Buzai et al. (2003). Esta plantea analizar cuantitativamente la segregación desde las dimensiones de uniformidad, exposición, concentración y centralización, medidas a través del Índice de Segregación Espacial Global (ISEG), Índice de Segregación Espacial Areal (ISEA), Índice de Concentración Superficial (ICS) y la Curva de Lorenz, respectivamente. El ISEG y el ISEA brindan tanto una aproximación cuantitativa general como una aproximación susceptible a la representación cartográfica, respectivamente, lo que permite diagnosticar la presencia de procesos de segregación en un contexto urbano determinado.

Existe una importante base empírica de estudios que analizan la segregación espacial en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ). Las principales investigaciones han girado en torno a aspectos de diversidad poblacional (Cabrera Barona, 2020), imaginarios urbanos (Santillán, 2015), y de concentración espacial y composición social de población en áreas residenciales (Parrado Rodríguez, 2018). Sin embargo, dichas investigaciones se limitan al análisis de variables aisladas que no dan cuenta de la interrelación del fenómeno con distintos perfiles sociodemográficos de la población quiteña (Azócar et al., 2008). Considerando tal situación, esta investigación busca contribuir al debate en torno al vínculo existente entre segregación y demografía, el cual aún no ha sido indagado en el contexto de Quito y, por lo tanto, constituye un vacío de conocimiento.

En el DMQ, los patrones segregativos han existido como mínimo desde el siglo pasado. Así, el primer Plan Regulador de Quito, del año 1945, estableció y legitimó una estructura socioespacial de la ciudad fundamentada en criterios de jerarquía socioeconómica, étnica y cultural (Naranjo, 1999). De esta forma, la segregación espacial se materializó con el traslado de las elites desde el casco histórico hacia el norte de la ciudad, al mismo tiempo que se determinó la ubicación de barrios obreros en la zona sur de la misma (Santillán, 2015). Siguiendo esta lógica, en el norte se consolidaron parroquias como La Mariscal e Iñaquito, donde hasta los años sesenta se construyeron casas y mansiones siguiendo la noción de ciudad jardín, para luego, hacia finales del siglo, constituirse en importantes zonas financieras y residenciales (Carrión & Espinosa, 2012). Por otro lado, en el sur de la ciudad se consolidaron parroquias como Chimbacalle y La Ferroviaria, en donde, a partir de la puesta en marcha del Plan Regulador, terrenos próximos a la estación de ferrocarriles de Chimbacalle fueron entregados a obreros ferroviarios, dadas sus “condiciones socioeconómicas y culturales” (Naranjo, 1999). Los intereses económicos y conflictos de etnia, característicos de las sociedades andinas, son precursores para este desplazamiento espacial de la población, el mismo que obedeció al principio de homogeneidad social colonial. Este principio postulaba que la diferenciación espacial habitacional permitía evitar la mezcla social de distintos grupos, polarización que se torna difusa a partir de los años setenta, cuando Quito alcanza su etapa metropolitana, en la cual se conforma un cinturón periférico de barrios precarios que bordean el norte y sur de la ciudad (Santillán, 2015).

El objetivo de investigación es indagar en la relación entre el fenómeno de segregación espacial socioeconómica analizado desde la geografía cuantitativa, y distintas variables sociodemográficas de empleo, salud, educación, disponibilidad digital y autoidentificación étnica. En este sentido, se puede decir que el fenómeno de segregación espacial está directamente relacionado con ciertos perfiles sociodemográficos de la población, expresando así la distribución y concentración espacial de diferentes vulnerabilidades y riesgos sociales (Azócar et al., 2008).

Este documento se estructura de la siguiente manera: luego de esta introducción y abordaje teórico, la sección de metodología define la zona de estudio evaluada, así como las técnicas para medir, cartografiar y correlacionar el fenómeno de segregación espacial con variables sociodemográficas. La tercera sección detalla los resultados obtenidos con respecto a índices de segregación espacial y su asociación con dichas condiciones sociodemográficas. Posteriormente se realiza una discusión de los resultados y se dan algunas conclusiones de la investigación.

Metodología

El área de estudio (Figura 1) corresponde al conjunto de 36 parroquias urbanas del DMQ, más seis parroquias tradicionalmente consideradas como rurales, pero que poseen actualmente coberturas urbanas importantes (Calderón, Nayón, Conocoto, Cumbayá, Alangasí y Tumbaco). La unidad de análisis seleccionada fue el sector censal, debido a que es la escala de información disponible más desagregada.

figura 1
Área de estudio
Elaboración propia a partir de INEC (2010)

La variable seleccionada para analizar la segregación espacial socioeconómica fue el nivel de instrucción del jefe del hogar, tomando en cuenta que, según Linares y Velázquez (2014) y Molinatti (2013), tal categoría se encuentra estrechamente asociada al nivel de ingresos, división del trabajo y, en general, a una mejor calidad de vida. Esta variable también se encuentra presente como información desagregada por sector censal en el último Censo Nacional de Población y Vivienda del 2010, realizado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC, 2010). En la Tabla 1 se muestra la estratificación de las variables de segregación espacial socioeconómica por nivel de instrucción del jefe del hogar.

Iceland et al. (2002) y Buzai et al. (2003) establecen que el fenómeno de la segregación espacial puede desagregarse en cuatro dimensiones de análisis: uniformidad, exposición, concentración y centralización. La primera se refiere a la distribución diferencial del grupo social estudiado en relación al total de la población del área de estudio y se calcula a través del Índice de Segregación Espacial Global (ISEG). La segunda dimensión, por su parte, alude a la posibilidad de interacción entre los miembros del grupo social minoritario y los del mayoritario y se mide a través del Índice de Segregación Espacial Areal (ISEA). Para fines de la presente investigación se analizaron únicamente las dimensiones de uniformidad y exposición. Esto se justifica en que el objetivo de investigación es evidenciar, de forma general, la existencia del proceso de segregación, para posteriormente correlacionarlo con variables sociodemográficas. Así, solo el cálculo del ISEG y del ISEA ya permite dar cuenta de procesos de segregación a escala macro (área de estudio) y micro (sector censal), respectivamente. Por lo tanto, en el presente análisis el abordaje de las dimensiones de concentración y centralización resultan prescindibles y, además, ellas son utilizadas generalmente en investigaciones que examinan el fenómeno a detalle.

Las dimensiones del fenómeno seleccionadas se analizaron utilizando la metodología propuesta por Buzai et al. (2003). El cálculo del ISEG se realizó mediante la fórmula (1):

Donde es el porcentaje del grupo poblacional B que se encuentra en el sector censal i, es el porcentaje de la población total que se encuentra en el mismo sector, y n es el número de sectores censales de la zona de estudio. Si el tamaño relativo del grupo poblacional en cada sector censal es similar al del total de la población, el valor del ISEG se aproximará a cero, denotando así una máxima uniformidad y, por ende, una mínima segregación. Por el contrario, si los valores tienden a ser diferentes, habrá una baja uniformidad y una alta segregación del grupo analizado (Orellana & Osorio, 2014). Por otro lado, el cálculo de ISEA se realizó mediante la fórmula (2):

El ISEA representa el radio entre el tamaño relativo del grupo poblacional estudiado y el tamaño relativo de la población total por cada sector censal. Los valores de ISEA menores a 1 corresponden a aquellos sectores donde la proporción del grupo poblacional es menor que la proporción de la población total . Los valores mayores a 1 indicarán aquellos sectores donde la proporción del grupo poblacional de estudio es mayor que la de la población total, evidenciando un proceso de segregación. Los valores cercanos a 1 indican la inexistencia de segregación espacial (Orellana & Osorio, 2014).

Para la representación cartográfica se han considerado cinco intervalos de clase, que se deben interpretar de la siguiente manera: 1) en un sector censal la proporción poblacional de análisis en la categoría estudiada es menor a la proporción poblacional total (0 a 0,5); 2) la proporción poblacional es apenas menor que la proporción total (0,6 a 0,99); 3) es similar a la proporción total (1 a 1,1); 4) es apenas superior (1,2 a 1,5); y 5) puede llegar al doble o más con respecto al total (> a 1,6).

Las características sociodemográficas de la población se seleccionaron a partir de algunas variables utilizadas en el índice multicriterio de privación para la ciudad de Quito (Cabrera-Barona, 2017; 2020), adicionando las variables de disponibilidad digital (internet y computadora) y de autoidentificación étnica. De igual manera, estas variables se encuentran presentes en el Censo Nacional de Población y Vivienda de 2010 y están desagregadas a nivel de sector censal:

1. 1. Población que trabaja sin paga y trabaja por cuenta propia.
2. 2. Población que no tiene seguro social y de salud.
3. 3. Población que tiene discapacidad permanente.
4. 4. Población que asiste regularmente a instituciones educativas públicas o privadas.
5. 5. Hogares sin disponibilidad de internet o computadora.
6. 6. Población con autoidentificación étnica indígena, afroecuatoriana, mestiza o blanca.

Para fines exploratorios también se seleccionaron las variantes positivas de las variables números 2 y 5, es decir, la población que sí posee seguro social y de salud, como también los hogares que sí disponen de internet y computadora. Se realizó el test Kolmogorov-Smirnov para evaluar la normalidad de los datos escalares. En este sentido, ninguna variable escalar cumplió con el supuesto de normalidad, por lo que se seleccionó correlaciones no paramétricas para identificar el grado de asociación entre el índice de segregación espacial areal y las variables sociodemográficas seleccionadas.

Resultados

Índices de Segregación Espacial Socioeconómica

En orden a analizar la distribución de un grupo social con respecto al total de la población en Quito, se calculó el índice de segregación espacial global (dimensión de uniformidad). Los ISEG para cada categoría socioeconómica estratificada se muestran en la Tabla 2.

Los ISEA, correspondientes al análisis de la dimensión de exposición, se representan cartográficamente en la Figura 2.

La representación cartográfica muestra que:

1. 1. La tipología de instrucción Bajo presenta una tendencia espacial a concentrar índices altos de segregación, es decir, ISEA principalmente mayores a 1,6 y, en menor medida, al intervalo entre 1,21,5. Dichos índices se ubican en las periferias de las parroquias urbanas de la zona sur de la ciudad, en algunas parroquias urbanas noroccidentales y en la parroquia urbano-rural de Calderón. Incluso existen sectores censales donde la proporción de esta tipología es más del doble con respecto a la proporción de población total.
2. 2. La tipología de instrucción Medio presenta valores considerados medios de ISEA correspondientes a los intervalos de 1-1,1 y 1,2-1,5 en la zona sur y en Calderón, principalmente. Esta tipología también presenta valores bajos de ISEA correspondientes al intervalo de 0,6-0,9 en las parroquias del centro norte de la ciudad, lo cual denota que la proporción entre los intervalos es relativamente similar a la de la población total.
3. 3. La tipología de instrucción Alto presenta una tendencia a concentrar sus índices de segregación más altos –es decir, valores de ISEA mayores a 1,6– en las parroquias urbanas del centro-norte (a partir del hipercentro¹ de la ciudad) y en las parroquias urbano-rurales de Cumbayá, Tumbaco, Conocoto y Alangasí. Esto evidencia que la proporción de esta categoría llega a ser más del doble e incluso el triple de la proporción de población total presente en algunos sectores censales.

figura 2
Segregación espacial por estrato socioeconómico en Quito
Elaboración propia a partir de INEC (2010)

Condiciones sociodemográficas

La zona de estudio se encuentra constituida por 5076 sectores censales. La Tabla 3 muestra la distribución en porcentajes de las distintas características sociodemográficas con respecto al total de sectores censales.

En menos del 25% de sectores censales se encuentra casi el total de población que trabaja sin remuneración y alrededor del 85% de individuos que trabajan por cuenta propia.

Más de la mitad de sectores tiene alrededor del 85% de sus individuos sin seguro social, mientras que más del 92% de la población que sí dispone de seguro social se encuentra en menos del 50% de sectores censales. Más del 50% de los sectores tiene más de las tres cuartas partes de su población sin seguro de salud privado, mientras que más del 75% de la población que sí lo posee se concentra en un cuarto de dichos sectores. Casi la totalidad de población con discapacidad permanente se concentra en menos del 25% de los sectores.

Alrededor del 45% de sectores tiene menos de la mitad de sus individuos asistente a escuelas públicas, mientras que en menos del 50% de sectores se encuentra más de la mitad de individuos que hacen uso de instituciones privadas.

Por otro lado, más de la mitad de sectores censales posee más del 75% de hogares sin internet, mientras que en menos de la mitad de sectores se encuentra alrededor del 85% de hogares que sí cuentan con el servicio. Más de la mitad de los sectores cuentan con más del 50% de hogares sin computadora, y la misma proporción se evidencia en la disponibilidad de computadora.

Finalmente, casi el total de población indígena y afroecuatoriana se encuentra concentrada en menos del 25% de sectores censales, la población blanca se concentra en alrededor del 25% de sectores y la población mestiza se distribuye en la mayoría de los sectores censales.

Correlación entre índices de segregación espacial y condiciones sociodemográficas

Los resultados de dicha correlación se muestran en la Tabla 4.

Se corrobora la asociación existente entre segregación espacial socioeconómica y una gran mayoría de las condiciones sociodemográficas seleccionadas; sin embargo, la intensidad y dirección de dicho vínculo estadístico difiere entre variables. En términos generales se resalta:

1. 1. Una fuerte asociación positiva, es decir, coeficientes de correlación mayores a 0,66, llegando incluso a 0,9, entre los ISEA Alta y variables correspondientes a salud, educación, disponibilidad digital y autoidentificación étnica. Las variables que presentan dicha asociación positiva fueron: 4. Sí seguro social, 6. Sí seguro privado, 9. Educación privada, 11. Sí internet, 13. Sí computadora y 17. Autoidentificación blanca.
2. 2. Una fuerte asociación negativa, mayor a -0,64 llegando hasta -0,8, entre las mismas seis variables mencionadas, pero con los ISEA Baja.
3. 3. Una moderada asociación positiva, es decir, coeficientes de correlación entre 0,4 y 0,6 entre variables de educación, disponibilidad digital y autoidentificación étnica y los ISEA socioeconómico Bajo. Las variables mencionadas son: 8. Educación pública, 12. No computadora, 14. Autoidentificación indígena y 15. Autoidentificación afroecuatoriana. Esta asociación se vuelve negativa y mantiene igual intensidad en la relación entre las mismas variables y los ISEA Alto.
4. 4. Variables que no se correlacionan significativamente con los ISEA (1. Trabajo sin remuneración) o cuyo nivel de asociación es débil o muy débil (2. Empleo cuenta propia, 3. No seguro social, 5, No seguro privado, 7. Discapacidad permanente, 10. No internet y 16. Autoidentificación mestiza). Dentro de esta lógica se encuentra la mayoría de los coeficientes de correlación de los ISEA Medio.

En suma, se puede decir que mientras más segregados en el espacio urbano se encuentren los grupos socioeconómicos catalogados como Altos, ellos se asocian a condiciones de bienestar expresadas en términos de seguridad social, seguros de salud privados, educación privada, disponibilidad de internet o computadora, y autoidentificación étnica blanca. De estas variables, el vínculo estadístico más fuerte fue la disponibilidad de internet y de seguro de salud privado. Por su parte, con moderada intensidad, los estratos catalogados como Bajos se asocian a condiciones sociodemográficas de uso de educación pública, no disponibilidad de computadora y pertenencia étnica indígena y afroecuatoriana.

Discusión

Quito es una ciudad que se ha construido material y simbólicamente a partir de criterios de jerarquía socioeconómica. Los resultados obtenidos en el presente estudio sugieren la existencia de procesos de segregación espacial socioeconómica en la ciudad. Se encontró que el fenómeno se presenta con mayor intensidad en los grupos extremos de la estructura social (jefes de hogar con nivel de instrucción Alto y Bajo). Así, existe un patrón espacial residencial que tiende a la ocupación de las periferias por parte de la tipología de nivel de instrucción Bajo y, a la vez, la concentración residencial por parte del grupo correspondiente al nivel de instrucción Alto, en un número considerable de parroquias urbanas y urbano-rurales del norte de la ciudad.

Los índices de segregación espacial global por nivel de instrucción calculados (ISEG Bajo: 17 e ISEG Alto: 27) resultan inferiores a los registrados por investigaciones similares en la región, como las realizadas por Linares y Velázquez (2014) y Molinatti (2013) para las ciudades argentinas de Tandil (ISEG Bajo: 25 e ISEG Alto: 42) y Córdoba (ISEG Bajo: 47 e ISEG Alto: 54), respectivamente. De esta manera, si bien se evidencia la presencia de un proceso de segregación de un grupo social en específico (principalmente el estrato Alto) con respecto al total de la población, no son valores severos que puedan dar muestra de un proceso intenso de segregación espacial.

Los resultados obtenidos del mapeo de los índices de segregación espacial areal son coherentes con la idea de que hacia el norte (desde el hipercentro de Quito y principalmente en las parroquias de Cumbayá, Tumbaco y Conocoto), los estratos altos se encuentran sobrerrepresentados. Esto configura zonas de una importante homogeneidad social y, por ende, reduce el potencial encuentro con individuos de diferentes estratos o condición socioeconómica. Por su parte, los estratos bajos (ubicados históricamente en el sur de la ciudad) presentan una tendencia a estar sobrerrepresentados en las periferias de la urbe, aislándose así con sus pares urbanos (Parrado Rodríguez, 2018; Santillán, 2015). Esto establece una estructura urbana que, por un lado, se corresponde al patrón de “archipiélago” característico de las principales ciudades latinoamericanas, pero al mismo tiempo presenta una tendencia a la colindancia residencial de los extremos de las categorías socioeconómicas (Janoschka, 2002; Linares & Velázquez, 2014; Prévôt Schapira, 2001).

El grado de asociación entre índices de segregación y variables sociodemográficas permitió visualizar el comportamiento espacial de variables que reflejan condiciones sociodemográficas de la población. Este enfoque muestra una clara tendencia a la distribución polarizada en el espacio urbano de los estratos de ingresos altos que disponen de internet y computadora, hacen uso de servicios privados de educación y salud y presentan una autoidentificación étnica blanca. Esta asociación estadística disminuye en intensidad, pero se mantiene consistente en aspectos de privación en cuanto a la correspondencia entre la concentración de estratos bajos con la no disponibilidad de internet y computadora, el uso de educación pública y de pertenencia a etnias indígenas y afroecuatorianas. En este sentido, parecería probable que un individuo que reside en un barrio o zona en específico posea ciertos perfiles sociodemográficos determinados y que, por ende, se encuentre expuesto a un conjunto particular de condiciones que estimulan o condicionan el despliegue de sus capacidades e inserción en los principales circuitos de la sociedad (Kaztman, 2001; Linares & Velázquez, 2014).

El análisis de los patrones espaciales de distribución y concentración de “minorías” étnicas –principalmente indígenas y afroecuatorianas– en el contexto quiteño permite visualizar cómo diversos vecindarios urbanos podrían estar asociados con bajos niveles de bienestar social y calidad de vida (Cabrera Barona, 2020; Grady & Darden, 2012). Tal situación se evidencia en el hallazgo de una correlación significativa entre estratos bajos segregados y etnias indígenas y afroecuatorianas; es decir, resulta probable que un individuo que se autoidentifica con dichas etnias además se encuentre segregado en barrios donde predomina la población catalogada dentro de un estrato socioeconómico bajo. Por otro lado, en contra de lo que se podría intuir, la heterogeneidad étnica –es decir, la inexistencia de segregación– también podría estar relacionada con mayor privación de servicios y menores niveles de salud, debido a factores tales como barreras lingüísticas o fragmentación social. Esto demuestra la complejidad que el fenómeno segregativo presenta si se toman en cuenta tanto su variante étnico-residencial (van Kempen & şule Özüekren, 1998), como las diversas aproximaciones metodológicas de cuantificación global y local (Feitosa et al., 2007).

La difusión de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) es marcadamente desigual a toda escala (Graham, 2002). Siguiendo esta premisa, se halló que en Quito existe una tendencia a que barrios segregados correspondientes a estratos altos se asocien fuertemente a disponibilidad digital en lo que se refiere a internet y computadora. Es así que se generan enclaves urbanos “superconectados” ocupados exclusivamente por elites sociales. En este sentido, la brecha digital urbana se incrementa a costa de una extensa cantidad de población con acceso escaso o inexistente a dichas tecnologías. Como sustento a esta afirmación, la última Encuesta Multipropósito-TIC (INEC, 2020) establece que para el año 2019, en Ecuador tan solo el 23,3% de hogares contaba con disponibilidad de computadora portátil y que los hogares con acceso a internet alcanzaban el 45,5% a escala nacional, según lo cual más de la mitad de las familias ecuatorianas que residían en ciudades no contaban con acceso a internet y tan solo dos de cada diez residentes rurales tenían acceso a dicho servicio.

El aumento del grado de escolaridad en la sociedad ecuatoriana en general, y en la quiteña en específico, plantea desafíos metodológicos para futuras investigaciones que busquen definir el estatus socioeconómico de la población a partir de variables educativas. En este sentido, si bien la definición del estatus socioeconómico de la población a partir del nivel de instrucción del jefe del hogar constituye un proxy funcional para estos análisis, dicho enfoque deja de lado variables económicas y sociales de igual importancia que pudieran indicar el lugar que ocupan estos grupos en la estructura social.

La escala geográfica de la segregación es un aspecto clave para entender el dinamismo del fenómeno. En este sentido, la intensidad de la segregación decrece en una escala geográfica agregada (a nivel de toda la ciudad) y aumenta en una escala detallada (a nivel de sector censal), esto especialmente en zonas de un gran dinamismo inmobiliario privado. Por otro lado, la escala geográfica aumenta especialmente en extensas zonas donde históricamente se han asentado familias de bajos ingresos (Sabatini et al., 2001). De esta manera, áreas metropolitanas extensas parecerían tener mayores niveles de segregación que áreas metropolitanas relativamente no tan grandes como Quito, a pesar de que en estas últimas se pueden presentar marcados patrones espaciales de segregación, debido a desigualdades sociales y económicas propias de zonas urbanas (Cabrera Barona, 2020). Este sesgo de escala constituye una limitación para el análisis cuantitativo y espacial del fenómeno, razón por la cual la estandarización de escalas, medidas y variables es fundamental para generar investigaciones comparables entre ciudades dentro y fuera de la región.

Al ser el Censo Nacional de Población y Vivienda 2010 la última fuente disponible de aquella información estadística y geoespacial necesaria para realizar este tipo de investigaciones, los resultados pueden verse limitados en la actualidad frente a potenciales cambios socioeconómicos. Sin embargo, este estudio identifica patrones generales de segregación que creemos se siguen repitiendo, y además propone una metodología replicable a otras ciudades del Ecuador y la región, y para otros marcos temporales. De hecho, los indicadores usados suelen ser incluidos en distintos censos a nivel regional, y los índices calculados son métricas relativamente fáciles de aplicar. En el caso de Quito, para seguir avanzando en la comprensión de la segregación, proponemos que una futura investigación pueda replicar el análisis del presente estudio usando los datos censales más actuales que están siendo levantados al momento de escribir este artículo.

El fenómeno de segregación espacial fue abordado desde una óptica donde primaron aspectos socioeconómicos, y las variables sociodemográficas fueron seleccionadas siguiendo criterios de privación, disponibilidad y uso de servicios, y autoidentificación étnica. Sin embargo, la segregación espacial no se agota en dicho abordaje y puede ser analizada y correlacionada con variables educativas, culturales, etarias, de origen migratorio, de género, entre otras. Así, la metodología utilizada en este estudio también puede ser ampliada con aproximaciones cualitativas-etnográficas que incorporen aspectos subjetivos de percepción y estigmatización territorial capaces de brindar luces respecto del fenómeno que el análisis estadístico-espacial limita. Así, el uso de métodos mixtos para abordar fenómenos urbanos dinámicos permitiría una aproximación más integral en futuras investigaciones. Es importante señalar que los efectos de la segregación residencial no son solo negativos y que el análisis de las oportunidades en términos de inclusión y cohesión social que implica la proximidad entre diferentes estratos constituye un desafío para comprender la complejidad del fenómeno en estudios posteriores (Rasse, 2015).

Conclusión

Esta investigación evidencia un análisis empírico que relaciona el fenómeno de segregación espacial con las condiciones sociodemográficas de la población quiteña. Pretende no solo identificar la intensidad y los patrones espaciales que presentan zonas o barrios segregados socioeconómicamente, sino además destacar diferencias sociodemográficas que moldean las condiciones de vida de los habitantes de la ciudad en cuanto a empleo, salud, educación, disponibilidad digital y autoidentificación étnica. Variables como etnia, empleo, seguridad social o acceso a internet, presentan una marcada segregación espacial en la ciudad.

La segregación espacial socioeconómica es un fenómeno que se presenta con mayor intensidad en los grupos extremos de la estructura social quiteña, que despliega tendencias espaciales definidas en la ciudad, y que se encuentra estrechamente asociado a condiciones sociodemográficas específicas de la población. Los hallazgos sugieren la concentración espacial de ventajas y desventajas principalmente con respecto a variables relacionadas a disponibilidad de internet y computadora, uso de educación privada y pública, tenencia de seguro de salud privado y pertenencia étnica blanca, indígena y afroecuatoriana. En este sentido, resulta importante comprender el fenómeno segregativo a partir de características sociodemográficas de los individuos, con el objetivo de apoyar una planificación política y territorial focalizada que tome en cuenta no solo los barrios segregados, sino también la especificidad de las personas que los habitan.

Resulta fundamental explicitar el rol que cumplen las políticas públicas, especialmente las relacionadas con el mercado del suelo urbano, en la perpetuación o contención de las dinámicas de desigualdad en el ámbito socioespacial. En este sentido, la relación entre segregación espacial y mercados de suelo no es llana y las políticas deben enfrentar el reto de esta complejidad (Sabatini et al., 2001). Así, una agenda política que no tome como eje de intervención los procesos de segregación socioespacial y su estrecha relación con aspectos sociodemográficos específicos de la población, posiblemente esté guiada por una concepción política donde la reducción de la desigualdad no se considera una prioridad.

Referencias bibliográficas

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Notas