Rebelión de los iguales
Siguiendo con el análisis del conflicto con el campo, el siguiente mapa muestra los coeficientes de Gini de cantidad y superficie de explotaciones agropecuarias para los departamentos de las provincias en las regiones Pampeana, NOA, NEA y Cuyo. El mapa también incluye una muestra de puntos de cortes de ruta «neurálgicos» según esta nota así como las principales rutas.
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| Elaboración propia en base al Censo Nacional Agropecuario 2002, INDEC y El Día, 24/03/2008 para los cortes de ruta. | ||||||||||||||||
Los coeficientes fueron calculados sobre una escala común para que sean comparables entre sí y fueron clasificados por superficie equivalente1. Un Gini más alto indica mayor concentración, uno más bajo indica menor concentración.
Puede notarse a primera vista que los cortes de ruta de la muestra seleccionada se concentran en aquellos departamentos de menor concentración (color verde claro).
Dividiendo entre departamentos de concentración baja (Gini <=0,665) y alta (Gini >0,665), no se verifica independencia estadística respecto a la ocurrencia dentro del departamento de al menos un corte de ruta2. En otras palabras, los cortes de ruta están asociados con el grado de disparidad en la distribución de la tierra.
En efecto, los cortes de ruta de la muestra sucedieron sobre todo en departamentos de menor disparidad. Esto es, donde la distribución de la tierra usada para actividades agropecuarias es más igualitaria. Esto da crédito a que se trata de una protesta liderada por pequeños y medianos productores.
El mapa también permite visualizar en cada provincia la extensión de las áreas de menor disparidad en la distribución de la tierra. De acuerdo al análisis expuesto, son lugares con un potencial de mayor conflicto.
En una próxima entrada ampliaremos esta información y exploraremos otros atributos que puedan estar asociados a la protesta agropecuaria.
Descargue el dataset.
Lea también
- Rebelión de los iguales (nota al pie)
- Es la soja, est….
- Otra vuelta de tuerca
- Rebelión de los iguales (recargado)
- Esto explica las diferencias respecto a mapas anteriores. [↩]
- En términos técnicos, Chi cuadrado con 1 grado de libertad = 8,812, se rechaza la hipótesis nula de independencia estadística al nivel de signficación de 0,01 [↩]
Publicado: miércoles 9 de abril de 2008 a las 2:08 am 
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Andy Tow en 
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Excelente!
miércoles 9 de abril de 2008 a las 1:02 pmNo sabía que había ese tipo de análsis en base a departamento.
Donde esta es dato?
Censo Nacional Agropecuario 2002, INDEC. Ver en cada provincia, cantidad y superficie de las explotaciones agropecuarias por departamento.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 1:21 pmCada vez mas sensacionales los mapas!!!
Las rutas las conseguiste como un atributo (una de las «capas»)? O las dibujaste con paintbrush?
PD: No me habia dado cuenta antes, pero la distribucion de lso deparmaentos muestra basntante bien al vieja y querida ruta al Potosi.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 3:54 pmUna pregunta maliciosa, recordando cierto post criadoril. Las zonas blancas o con puntito tambien seran las zonas sojeras?
miércoles 9 de abril de 2008 a las 4:21 pmLa respuesta es si, Moe.
Si bien el Mapa no es el territorio, como ayuda a sintetizar
miércoles 9 de abril de 2008 a las 7:33 pmun abrazo
Mariano
miércoles 9 de abril de 2008 a las 7:57 pmTendrias que pegarlo en tu blog, aclararia muchas cosas
Un abrazo
Andy,
mucho gusto. Primera vez que te visito y el mapa es realmente un hallazgo.
Ahora pregunto, no te estas apurando al concluir que «da crédito a que se trata de una protesta liderada por pequeños y medianos productores»?
Un corte de ruta, como cualquier actividad colectiva, requiere masa critica. Si en el departamento A el tamanio promedio de la explotacion es un decimo que el del departamento B, entonces en el departamento A vas a tener 10 veces mas propietarios enojados queriendo cortar una ruta. En un caso extremo, en el que toda la tierra de un departamento pertenece a un unico propietario, te lo imaginas a el solito y solo con su alma cortando una ruta?
miércoles 9 de abril de 2008 a las 9:20 pmMoe, las rutas y los puntos de corte son también shapefiles. Uso Paintbrush solamente para poner etiquetas o ajustar detalles.
Pablo, no me queda claro si objetás lo de «liderar» o si no estás de acuerdo que los datos confirmen que sea una protesta de pequeños y medianos.
Como sea, un bajo coeficiente de Gini generalmente indica que existen en el departamento muchas más explotaciones agropecuarias de menor tamaño que de mayor tamaño. Esto se puede ver en los siguientes histogramas, que dan las hectáreas (eje Y) y cantidad de explotaciones (sobre cada columna en fondo blanco) para cada escala de extensión (eje X) en dos departamentos:
miércoles 9 de abril de 2008 a las 10:42 pmAndy,
miércoles 9 de abril de 2008 a las 10:57 pmsupongo que lo quise decir es que hubiera sido extraño encontrar cortes en departamentos con Gini alto, porque en esos departamentos no hay masa critica. La protesta puede ser de productores grandes y chicos por igual, pero «se nota» donde hay muchos chicos, no pocos grandes.
Estimado. Mucho gusto. Casualmente estaba trabajando en un registro de las protestas agrarias (basado en datos hemerográficos) y no encontraba forma de relacionar el tema distribución de la tierra con presencia de protestas. Me parece una iniciativa excelente (lástima que me ganó de mano). Sin embargo, me queda una duda técnica: ¿cómo se hace para calcular el índice de Gini, si los estratos (cuantiles) de tierra no son homogéneos?
Entiendo que la pregunta es demasiado técnica por lo cual si no es posible contestarla en un comment, dejo mi mail para seguir la charla.
Un saludo y felicitaciones por el trabajo.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 11:01 pmPablo, si la protesta se «nota» donde hay muchos chicos, entonces los que «lideran» la protesta son los chicos. Los grandes pueden apoyar pero los que ponen el hombro (y generan el hecho político) son los chicos.
Cresto, utilicé el siguiente tutorial, reemplazando sueldos por promedio de hectáreas del estrato y cantidad de personas por cantidad de explotaciones del estrato.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 11:25 pmBueno, entendemos distintas cosas por «liderar» y «apoyar», entonces.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 11:30 pmSaludos
Pablo, tal vez sea una cuestión semántica. Digo liderar en el sentido de tener protagonismo, de ser los elementos más dinámicos y activos de la protesta. No sé quién maneja la botonera. Yo veo que donde cortan tiende a haber muchos más chicos y medianos, y eso sugiere que ellos son los que cortan. En una de esas son todos mercenarios pagados por Soros, pero no tengo evidencia para afirmarlo.
miércoles 9 de abril de 2008 a las 11:49 pmEs claro que los cortes se hacen donde hay mas individuos para realizar la protesta como dice Pablo. Pero lo que hay que saber es quien o quienes explotan esos campos pequeños o medianos para entender el porque la protesta unifico los intereses de los Grandes productores y los Pequeños productores. La respuesta es: el precio de arriendo que cobra el pequeño productor es directamente proporcional a la rentabilidad del Gran Productor. Eso los une.
jueves 10 de abril de 2008 a las 1:49 pmAndy: Antes que nada, queria felicitarte por el blog que tenes! Impresionante.
Me tome el atrevimiento de subir un breve post sobre este gráfico, antes de que traten de hacerle decir a tu post cosas que no dijo.
Saludos!
Elemaco
jueves 10 de abril de 2008 a las 1:59 pmElemaco, te agradezco y te contesto en tu post.
Juan, tu afirmación «los cortes se hacen donde hay más individuos para realizar la protesta» suena un poco tautológica. Es como decir: «los accidentes de auto suceden donde hay más autos que se accidentan». No creo que la cosa pase por la cantidad de productores en el departamento. Mendoza tiene más explotaciones agropecuarias que Santa Fe, Córdoba o Entre Ríos y prácticamente no hubo cortes de rutas. La «masa crítica» depende que las diferencias entre los que puedan obtener algo de protestar no sean tan importantes como para que unos se sientan explotados por otros.
jueves 10 de abril de 2008 a las 5:28 pmAndy: te deje este comentario en mi blog. Lo traigo acá asi no te robo el debate.
tiene toda la razon. Mejor poner un par de ejemplos numericos.
Ejemplo 1:
Tordillo en Buenos Aires, Concepcion del uruguay en Entre Rios. Ambos tienen un Gini casi igual (0.9433 y 0.9428). En su mapa tendrian el mismo color. En el primero, la explotacion agropecuaria tiene un tamaño promedio de 844 hectarias y el 61% de las explotaciones tiene mas de 2500 hectareas. En el segundo, el tamaño promedio es 211 hectareas y «tan solo» el 27% de las explotaciones son mayores a 2500 hectareas.
Insisto, tanto para el gini como para la escala de colores del grafico, ambos departamentos son iguales.
Ejemplo 2
Villarino en buenos Aires y Colon en Cordoba. Gini 0.9366 y 0.9360 respectivamente. Tamaño promedio de la explotacion: 937 y 249 hectáreas. cantidad de explotaciones con mas de 2500 hectáreas: 44% y 23%.
Junte a todos estos Iguales a piquetear y verá como no son taaan taaaan parecidos*, salvo, claro, en la escala de verde.
¿Estoy cometiendo algún error de interpretación?
Saludos
*al menos en la cantidad de tierra, para hacer el ejercicio correctamente habria que valuar la tierra de cada departamento.
PD: Aclaracion. La unidad «Explotacion agropecuaria» no hace ninguna referencia a la propiedad de la misma.
jueves 10 de abril de 2008 a las 6:28 pmElemaco, mis resultados de Gini en el mapa para esos departamentos son:
Tordillo 0,774; Uruguay 0,643
Villarino 0,722; Colón 0,632
Te dejo acá el dataset con la lista completa.
PD, no recuerdo haber usado en este post la palabra «propietario».
jueves 10 de abril de 2008 a las 8:46 pmAndy: Perdon la insistencia.
Los numeros del gini que calculaste vos no tienen porque ser iguales a los que calcule yo. Hay muchas formas de hacerlo y todas son aproximaciones del verdadero valor. ¿Tenes algun post donde describas las formulita que usas?
Por lo pronto, lei que cortabas en EAP de 2500 para hacer homogeneo el dato en todo el pais. Yo no hice eso.
De todas maneras, nobleza obliga, los valores que puse estaban mal. Se me habia chingado un menos donde iba un mas.
Use el metodo del trapezoide (que está en wikipedia) con la semidiferencia entre el cuadradito que está arriba de la curva de lorenz y el que está abajo.
Localidad Provincia Eap Promedio Gini % Eap > 2500 Has
La Paz Entre Rios 429 0.863 39%
Vera Santa Fe 1464 0.863 66%
San Pedro Buenos Aires 166 0.851 6%
Río Seco Cordoba 715 0.851 45%
Si estos no te convencen, no dudo que habrá alguno en tu dataset donde se vea este fenomeno, pero ahora no lo puedo abrir.
Un pais de africa puede tener exactamente el mismo gini que uno europeo, este ultimo con un PBI/cap de U$D 20.000 y el africano con U$D 200
Saludos
viernes 11 de abril de 2008 a las 10:59 amPor supuesto que los números no tienen por qué ser iguales. No hay una fórmula única para el Gini. La cuestión es que las diferencias relativas no sean muy significativas.
Si te fijás en el dataset, los dos pares de observaciones que a vos te dan idéntico Gini a mí me dan diferencias de alrededor de ±0,15. Esto también sucede con los anteriores pares. Esas diferencias los separan en los grupos de «alto» y «bajo» que expongo en el post.
En cuanto a mis cálculos, como le dije más arriba a Cresto en el comentario #12, usé el siguiente tutorial, reemplazando sueldos por promedio de hectáreas del estrato por explotación y cantidad de personas por cantidad de explotaciones del departamento.
Es cierto que el Gini solo mide el grado de concentración de la distribución y es independiente del nivel general de riqueza. Así un país pobre puede tener el mismo Gini que uno rico. El Indice de Desarrollo Humano registra que el Gini para distribución del ingreso en Bosnia y Herzegovina es más bajo que en Noruega y Alemania, y que Bangladesh tendría una distribución del ingreso mejor que Suiza o Australia.
Con todo, en un país con un sector agropecuario tan heterogéneo como Argentina, los departamentos en que la igualdad agropecuaria se basa en los estratos más altos son sumamente escasos. Hasta ahora encontré solo dos: Chical-Có y Lihuel Calel en La Pampa. En ninguno de los dos la muestra registra cortes de ruta, de modo que excluirlos del análisis en base a esta «igualdad de los gigantes» aumentaría el Chi cuadrado al reducir el número de departamentos con Gini bajo y sin cortes de ruta y mejoraría así la significación de la prueba de independencia estadística.
viernes 11 de abril de 2008 a las 12:30 pmExcelente el relevamiento, y el volcado de datos a gráfica. Iba a acotar que justamente la zona clara coincide con la mayor concentración sojera, cuando vi reafirmado con datos el tema en una respuesta anterior.
jueves 17 de abril de 2008 a las 1:15 pmLo único para agregar es que faltan unos cuantes cortes «neurálgicos» que se dieron en el centro y sur de Santa Fe y en provinica de Córdoba, aunque también se encuadran en áreas de menor coeficiente y por lo tanto no desvirtúan las conclusiones del artículo.
Andy como Manolo te afane el mapa para un post mío. Desde ya muchas gracias. Un aporte para la provincia de Santa Fe. La disribución que sale de tu mapa se corresponde con el mapa real, Instituto geográfico militar, Castas de suelo del Inta. Lo que descubrí desde un enfoque social como el que le das vos es que hay uns profunda influencia territorial entre la Ley de Colonización de Molinas del año 1935 y la concentración, parcelamiento de la tierra, conflictividad social, participación ciudadana. Mayos fraccionamiento, mayor colectivo social resultante de haber sembrado hace mas de 70 años.
jueves 17 de abril de 2008 a las 7:46 pmGracias
Hola Charlie. Me alegro que te haya interesado el post. Te hago notar que en la nota al pie se explica que la relación de los piquetes con el Gini bajo resulta del hecho que el Gini bajo está relacionado con el peso de los pequeños y medianos productores.
Con todo, hay que hacer notar que la superficie implantada de soja (ver mapa en el comentario #5) también muestra una relación significativa con los cortes, lo que recomienda su uso como variable de control. De esto tratará mi próxima entrada.
viernes 18 de abril de 2008 a las 2:58 am[…] de los resultados principales a los que arriba es que los cortes de ruta se hallan asociados (de forma estadísticamente […]
miércoles 21 de mayo de 2008 a las 1:24 pm[…] had a closer position to the countryside, you can check out two interesting materials. On one side, Andy Tow [es] mapped the location of road closing and the Gini coefficient, which measures the degree of economic […]
viernes 23 de mayo de 2008 a las 1:23 am[…] della campagna, vale la pena di dare un'occhiata a due materiali interessanti. Da un lato Andy Tow [es] ha realizzato una mappa delle strade chiuse e del coefficiente Gini, che misura il grado di […]
sábado 24 de mayo de 2008 a las 6:23 pmMarcelo T. La verdad esto es la mejor muestra de cómo la información puede ser utilizada para decir lo que uno quiere… Gini, soja o qué? Un Abrazo. JMDT (CONICET)
lunes 16 de junio de 2008 a las 12:37 amJuan Manuel CONICET-O.J., sobre la soja, le recomiendo leer el resto de las entradas detalladas en el «lea también».
lunes 16 de junio de 2008 a las 12:25 pm[…] una postura más cercana al campo, pueden chequear dos materiales interesantes. Por un lado, Andy Tow cruzó en un mapa de la Argentina la ubicación de los cortes de ruta y el coeficiente de Gini, que […]
miércoles 16 de julio de 2008 a las 9:25 pmhola muy bueno el mapa .No sabes cuanto me ha ayudado.
miércoles 13 de mayo de 2009 a las 11:47 am[…] 2008, Mr. Tow said, a map he produced, which depicted patterns of road blockades by farmers protesting moves to raise taxes, […]
sábado 21 de noviembre de 2015 a las 5:59 pm[…] 2008, Mr. Tow said, a map he produced, which depicted patterns of road blockades by farmers protesting moves to raise taxes, […]
sábado 21 de noviembre de 2015 a las 6:45 pm[…] 2008, Mr. Tow stated, a map he produced, which depicted patterns of street blockades by farmers protesting moves to boost […]
sábado 21 de noviembre de 2015 a las 7:02 pm