Rebelión de los iguales (recargado)
La reanudación de la protesta rural nos ofrece la oportunidad de retomar el análisis que el mes pasado ocupara varias entradas del blog.
Nuevos datos confirman que la mayor igualdad en la distribución de la tierra influye en la protesta independientemente de la producción de soja y del número de productores. También indican que la escala mediana está de la misma manera asociada con la protesta pero no así la más pequeña.
Por su extensión, dividimos esta entrada en tres secciones. En la primera recapitulamos lo ya expuesto. En la segunda tratamos algunos problemas metodológicos. Por último, efectuamos el análisis a partir de los nuevos datos.
I
En entradas anteriores sobre el conflicto del campo, notamos que la protesta rural alcanzó su mayor intensidad allí donde: 1) el nivel de concentración de la tierra es más bajo, 2) son más numerosas los explotaciones de menor escala y 3) se produce más soja.
Estas asociaciones dan lugar a sugestivas y agudas interpretaciones.
Para empezar, la relativa paridad de los productores en las zonas de protesta formaría la base de una «rebelión de los iguales». En esta conexión, la distribución más igualitaria de la riqueza agropecuaria facilitaría la acción de clase1.
Segundo, que la protesta tuviera epicentro en áreas con mayor porcentaje de pequeños y medianos productores echa por tierra la visión de un movimiento encabezado por la oligarquía terrateniente2.
Finalmente, la mayor superficie implantada de soja en los departamentos más combativos ofrece una explicación económica simple y plausible de la reacción de los productores ante las medidas tributarias.
Las tres variables también ostentan relaciones entre sí. La proporción de superficie en explotaciones de menor escala explica buena parte de la variabilidad del coeficiente de Gini agrario. En tanto, más de dos tercios de los departamentos sojeros registran una concentración más baja. Por su parte, las explotaciones de hasta 1.000 ha abarcan 40% de la superficie agropecuaria de la región Pampeana pero dan cuenta de 57% de la implantada con soja. Esto se debería al menos en parte a que para producir soja «en la Argentina hay un esquema de contratistas que le permite a un productor chico acceder a la tecnología sin necesidad de grandes inversiones», según comenta Patria Chacarera.
La protesta logra su máxima incidencia en los departamentos sojeros con menor disparidad en la distribución de la tierra y un mayor peso relativo de los pequeños y medianos productores. La cuestión a dilucidar es si en las zonas no sojeras (donde la protesta no evidencia tanta incidencia) la distribución más igualitaria de la tierra y el predominio de la escala de producción de hasta 1.000 ha también están asociadas a la protesta. Si lo están, pueden considerarse factores causales o explicativos. De lo contrario, se trata de una asociación espuria, siendo la soja el único factor decisivo.
De manera que utilizamos la soja como variable de control. Los resultados fueron ambiguos y no concluyentes. Por un lado, la significación de las pruebas de independencia estadística bordeaban el límite de lo aceptable. Por el otro, la cantidad de casos en algunos cruces resultaba insuficiente para el tipo de prueba elegido.
II
Las dificultades expuestas nos llevan a revisar la pertinencia de los indicadores utilizados.
El aspecto menos sólido de la información base es sin duda la muestra de cortes de ruta, basada en un reporte periodístico. A fin de reducir el sesgo y mejorar la representatividad, recolectamos cinco nuevas muestras a partir de otros reportes en distintas jornadas de protesta.
La disponibilidad de información para más de un día o momento favorece el uso de dos estrategias diferenciadas de tratamiento de los datos. Primero, una estrategia «atrapatodo» que consiste en considerar como «en protesta» a todo departamento que haya registrado al menos una incidencia en cualquier día. Segundo, solamente incluir como tal a aquel que haya registrado incidencias en más de un día.
Mientras la primera estrategia busca clasificar como «en protesta» el máximo número de departamentos, la segunda aplica un filtro de selección atendiendo al problema de la relevancia. Es decir, si el departamento registra incidencias en más de un día es más relevante como «en protesta» que si no lo hace. La idea es comparar los resultados de cada estrategia a fin de tener un panorama más amplio para evaluar la significación de las asociaciones.
Un atento lector del blog nos hizo llegar un análisis Probit que efectuó en base a nuestros datos originales. En el mismo agregaba el número de explotaciones agropecuarias como variable explicativa de la protesta, notando que en ese modelo tenía una influencia incluso superior a la soja.
Al principio consideramos que el número de productores mantenía una asociación o bien no significativa o bien trivial con la protesta. Rechazada ahora esa primera alternativa, si bien es cierto que la protesta requiere cierta «masa crítica» numérica, desde el punto de vista teórico difícilmente el número por sí solo aporte mucho más que la afirmación que la protesta de productores sucede donde hay más productores dispuestos a protestar.
Lo que no explica el número es por qué esos productores están dispuestos a protestar, o al menos no lo explica sin un severo riesgo de razonamiento circular. Por otra parte, no cabe duda que el número de productores capta el aspecto de «masa» del fenómeno. Esto y su alta significación invitan a agregarla como variable de control.
Por último, usamos la media aritmética como límite de los intervalos binarios de todas las variables en vez de medianas, iguales superficies y construcciones ad-hoc como en anteriores entradas.
III
Los resultados del «atrapatodo» pueden consultarse aquí y del «selectivo» aquí. A continuación se presentan los mapas para las cuatro variables junto al total de cortes acumulado.
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| Elaboración propia a partir del Censo Nacional Agropecuario 2002, INDEC. Para los cortes de ruta: ON24 del 18/03/2008, La Nación del 19/03/2008, Cadena 3 del 21/03/2008, El Día del 24/03/2008, DERF del 25/03/2005 y Perfil del 29/03/2008. La lista completa de incidencias por localidad, departamento y provincia puede consultarse aquí. | |||
En ambas variantes la asociación baja concentración-protesta sigue siendo significativa al mantener constantes soja y número de productores. No sucede lo mismo con las asociaciones peso de menor escala-protesta.
Si partimos en dos el peso de la menor escala en 1) hasta 100 ha (pequeños) y 2) entre 100 y 1.000 ha (medianos) y les aplicamos las mismas pruebas a las dos variables resultantes, los resultados son a mi juicio esclarecedores.
Respecto a los pequeños, la asociación con la protesta no es significativa controlando por soja y sí por número, pero en sentido contrario: los departamentos con mayor proporción de superficie en explotaciones pequeñas tienden a protestar menos. La asociación es significativa en el sentido esperado para los medianos: tienden a protestar más los departamentos en los que una mayor proporción de la superficie está en manos de explotaciones medianas.
Como vimos, la importancia de pequeños y medianos estaba relacionada linealmente con el coeficiente de Gini, explicando más de 70% de su variabilidad en 99,9% de la superficie agropecuaria. Dividiendo esta variable entre pequeños y medianos, los primeros dan cuenta de solo 18% del Gini mientras los segundos de más de 58%.
En conclusión, la protesta rural en efecto constituye una rebelión de iguales… en la que algunos son más iguales que otros.
Descargue el dataset
- Max Weber dice que una situación de clase deriva «de la magnitud y naturaleza del poder de disposición (o de la carencia de él) sobre bienes y servicios y de las maneras de su aplicabilidad para la obtención de rentas o ingresos» y que una «conducta homogénea de clase se produce con la máxima facilidad… sólo en situaciones de clase típicamente semejantes y en masa«. Economía y Sociedad, FCE, México, 1998, pp.242-243, cursivas en el original. [↩]
- Al respecto, es interesante la mención de Robert Dahl que el régimen democrático tiende a prosperar en países donde la tierra está distribuida más equitativamente y a no hacerlo en aquellos en los que la disparidad es mayor. La poliarquía. Participación y oposición, REI, Buenos Aires, 1991, pp.85-87 [↩]
Publicado: domingo 11 de mayo de 2008 a las 2:52 am 
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Andy: Esas anomalías que ves en el % de soja en la pampa y el Sur de buenos Aires, se puede explicar por el em girasol, que es eimpotante es esas zonas, y tuvo un castigo aún superior al de la soja.
domingo 11 de mayo de 2008 a las 11:07 amBuena observación, Mariano. Supongo que no vendría mal construir una variable soja+girasol para controlar. Estimo que los resultados serán similares.
(Más tarde…)
En efecto, %soja+%girasol está asociado con la protesta con más significación que %soja. Usando %soja+%girasol como variable de control, reduce la significación de nivel de Gini pero así y todo se mantiene la asociación. Lo mismo para medianos.
Estamos entonces en condiciones de dar la receta de la protesta rural: aplique un aumento considerable de derechos de exportación de soja y girasol a grandes cantidades de medianos productores de esos cultivos ubicados donde la tierra está distribuida más equitativamente.
Tabla de contingencia Coeficiente de Gini * Proporción de superficie en explotaciones de entre 100 y 1.000 ha * Cantidad de explotaciones * Proporción de superficie en soja y girasol
Agite, no revuelva.
domingo 11 de mayo de 2008 a las 11:23 amEn Linked: The New Science of Networks. A. Barabási (Perseus, 2002) explora las topologías de redes e investiga la distribución de enlaces entre los nodos de diversos tipos de redes. Redes eléctricas, redes de contagio de enfermedades, redes de relaciones de personas, Internet, viales, de vuelos y aeropuertos. En los primeros modelos teóricos con los que trabajó presupuso que los vínculos de un tramado social se daban aleatoriamente y que por ende habría una distribución equitativa entre los mismos. Esto es suponer que es todos tenemos más o menos la misma cantidad de vínculos formando una campana de Gauss.
viernes 16 de mayo de 2008 a las 6:59 pmAl estudiar la cantidad de vínculos promedio que tiene una red donde se involucraba la naturaleza o los seres humanos, Barabási observó que no todos agentes tienen igual cantidad de vínculos promedio. Lo que Barabási descubre en sus investigaciones, contrario a lo que esperaba, es que éstos no tienen una forma de distribución estándar de enlace, esto es cada uno con una parecida cantidad de vínculos; de la investigación sobre la topología de las redes advierte que hay una pocas personas que están mucho más vinculadas en comparación con la media y que otras, en un número mucho mayor, muy por debajo de esta; por ende la mayoría de nuestros vínculos se concentran en unas pocas personas. Esto explica, por ejemplo, por en muchos pueblos de nuestro interior, algunos referentes concentran la mayoría de los vínculos por ejemplo en un proceso de innovación tecnológica. Ver ”Las redes de diálogo como herramienta de cambio de las formas de “ver y actuar”: el caso de la localidad de Zavalla (pcia de santa fe)” en http://www.fcagr.unr.edu.ar/Investigacion/revista/rev5/4.htm
Barabási con Albert descubren que el tipo de distribución de vínculos en las relaciones humanas, donde cada individuo tiende sus vínculos hacia otros, responde a una curva con la forma llamada “power law” o ley de potencia, o ley de escala libre, donde unos pocos casos concentran la mayoría de los vínculos y otra gran diversidad de casos, representada mediante la larga cola con la que termina la curva, cuenta sólo con unos pocos.
El modelo de propagación no es lineal, esto es no saltamos al nodo siguiente siguiendo un patrón, sino que saltamos de hub (nodo muy vinculado) en hub para transitar dentro de la red, evitando así pérdidas de tiempo en caminos no probados que muchas veces no llevan a ninguna parte. Parecería ser que ésta es una característica intrínseca en el desarrollo evolutivo de la red.
Barabási describe que las redes responden a algunas leyes que se corroboran en varios escenarios: las redes no son estructuras fijas sino que están en constante evolución. Nuevos nodos se agregan constantemente a la red, otros se desconectarán; cuando se tiene que optar por un nodo al cual vincularse, los enlaces se darán mayoritariamente a los nodos más conectados. Las prioridades por las que se opta están en relación a: cantidad de enlaces, aptitud del nodo y su antigüedad en la red.
La evolución de la agregación de nuevos nodos a la red responde a los postulados de Noelle-Neumann si consideramos que la opinión pública es la información que maneja la red. El término “fitness” que se traduce como aptitud hace referencia a la idea de actividad de los nodos, el volumen de información que manejan, en definitiva, a la apreciación positiva del mismo. Los nodos más conectados responden a lo que Noelle-Neumann llama opinión dominante y la agregación de nuevos vínculos a esos nodos ya muy conectados responde a lo que ella llama afianzamiento de la opinión.
Andy este texto lo escribí hace un tiempo pero viene al caso. Otra casualidad es que hoy postee en artepolítica donde cito a Barabasi y a Noelle Numann
Charlie, la verdad que de la teoría de redes solo había oído el nombre. Es muy interesante lo que contás y cómo se puede analizar la formación de la opinión pública con ese modelo. Leí esta reseña de Barabasi y estimo que de ahora en más lo tendré muy en cuenta. Gracias por tu mensaje.
sábado 17 de mayo de 2008 a las 3:53 pmMirá la teoría de barabasi se puede superresumir así «Las prioridades por las que se opta están en relación a: cantidad de enlaces, aptitud del nodo y su antigüedad en la red.»
domingo 18 de mayo de 2008 a las 1:47 amTe digo lo que pensé cuando vos analizás la recursividad de los piquetes y la propagación del conflicto involucrando al tiempo, se me vino el modelo de agreagación a la red de Barabasi.
Popularidad del piquete es la primera, por lo tanto Gualeguaychú tendría mas fitness que otros piquetes como el nuestro de Venado Tuerto, que es pobretón, se le achaca que lo maneja la Sociedad Rural Local, pero eso no quiere decir que no haya campo mas conbativo en nuestra ciudad. De Angeli se convirtió en volante, se mueve por debajo de los dirigentes mayores y trata de exportar piquete desde Gualeguaychú Aptitud sería la combatividad y la eficiencia en presentarse en público, lo mediático del piquete y la antiguedad es la hisatoria de lucha de cada nodo piquetero.
Sin duda el martín fierro de oro se lo lleva en todos los rubros Gualeguaychú.
Creo que es correcto una análisis histórico de los puntos marrones de tu mapa. No todos estuvieron siempre, no todos tienen la misma intensidad. No es la foto de la realidad, necesitaríamos la película de los puntos prendiendose y apagándose o empalideciendo. Así veríamos la evolución en el análisis de la red, que como toda red tiene su mayor parte oculta
Sobre el trabajo citado que hizo la gente de la UNR en Zaballa, cerquita de Rosario es interesante ver como las innovaciones (en este caso tecnológicas, pero muy bién podrían ser políticas) se propagan en una red de productores. Ni se compran la expochacra ni viven en la tinieblas, siguen los nodos mas eficientes estos son los que logran mejores resultados sin invertír demasiado los que «trabajan bien»
La cuestión de los puntos de cortes de ruta recurrentes tiene que ver con el muestreo, es decir, con el reunir los elementos más representativos del conjunto de cortes para cruzar su incidencia en los departamentos con las variables de concentración, escala y cultivos. Como vos decís, los puntos recurrentes aparecen como «nodos», que amplifican y propagan los efectos de la protesta.
La pregunta que guía mi análisis «selectivo» es por qué esas localizaciones y no otras, qué tienen de especial esos sitios, además de un De Angelis o un puente, para que ahí la protesta adquiera intensidad. La respuesta, como he tratado de mostrar, se halla en la menor concentración de la tierra (como vos bien supiste observar en tu sitio), el predominio de la escala mediana, la soja y en algunos casos (como agregó Mariano T.) el girasol.
Hay que tener en cuenta que la muestra de cortes que uso es de la protesta de marzo, no de la de ahora. La estrategia ha cambiado y me parece que es menos espontánea. Respecto a Venado Tuerto, fijate en la lista de localidades con cortes (indicada también abajo de los mapas junto a las fuentes), vas a ver que aparece con una incidencia (X) importante.
domingo 18 de mayo de 2008 a las 8:15 pmAndy!!! muy bueno todo el blog!! estoy haciendo curvas de lorenz para ver como cambio la concentracion de la tierra comparando el censo de 1960 y el de 2oo2. Como es la metologia???
martes 28 de mayo de 2013 a las 4:02 pmTambien uso SIG pero estoy laburando en excel primero.
Voy a seguirte!!!!
abrazos y gracias!!!!!!!!!!!!!!