I. Introducción

La desigualdad en Argentina es alta y es difícil reducirla. Si comparamos el índice de Gini entre 1980 y 2018 podemos notar que estamos prácticamente en el mismo punto que 40 años atrás. Sin embargo, luego de la crisis económica de 2001, el Gobierno Nacional implementó políticas redistributivas que hicieron que la desigualdad baje de 54 a 41 puntos entre 2002 y 2013 (Banco Mundial). Aunque todas las provincias mejoraron su distribución del ingreso, encontramos que algunas redujeron la desigualdad más que otras. Hay una disparidad en la reducción del índice de Gini entre unidades subnacionales argentinas; mientras algunas de ellas redujeron la desigualdad 15 puntos otras solo redujeron 5 (^{González y Cáceres 2018}).

Si bien hay factores nacionales que explican parte de la reducción en la desigualdad, estos no pueden dar cuenta de toda la variación entre casos. La literatura sobre la desigualdad subnacional encontró algunos factores socioeconómicos y políticos que explican una parte de esta variación. Sin embargo, estos estudios desarrollaron escasamente si las características de la sociedad civil son un factor relevante. Este trabajo se enfoca en el rol del capital social en la disminución de la desigualdad argumentando que, cuando en una sociedad existen más redes de compromiso, se producen cambios en las percepciones de sus integrantes y un incremento de acciones individuales con efectos redistributivos. Esto produce disminuciones en la desigualdad. Para evaluar este argumento se analiza la evolución de la distribución del ingreso de las provincias argentinas entre 2003 y 2011 y su relación con diferentes indicadores de capital social.

Este artículo se organiza de la siguiente manera. En la primera sección, se repasan los indicadores de desigualdad en las provincias argentinas. Luego se revisan las literaturas de desigualdad subnacional y capital social, poco vinculadas entre sí. En tercer lugar, se plantea el argumento central de este trabajo. En la cuarta sección se describen los datos utilizados y la metodología seleccionada. En la quinta sección se reporta la estadística descriptiva y, en la sexta, se exponen los resultados obtenidos de los modelos de regresión. Finalmente, en las conclusiones, se señalan las implicancias comparadas, fortalezas y debilidades de este trabajo e investigaciones futuras que podrían realizarse para profundizar sus resultados.

II. La desigualdad subnacional en Argentina

Argentina presenta una gran disparidad en la distribución de ingreso de sus provincias. ^{Calvo y Moscovich (2017}) calcularon la desigualdad de ingreso a nivel provincial entre 2003 y 2011 a partir de datos de la Encuesta Permanente de Hogares del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos para las 32 grandes regiones metropolitanas del país. Los datos muestran que Corrientes y Salta son las provincias más desiguales de la Argentina con un índice de Gini para 2011 de 0,46 y 0,45. Por otro lado, la provincia con distribución más igualitaria es Tierra del Fuego, con un Gini de 0,32 en 2011, seguida por Formosa con 0,34, y por Chaco y La Pampa, con 0,36. La diferencia en el Gini entre los dos extremos es de 14 puntos, equivalente a la distancia entre países muy distintos como Canadá y Malawi (^{González y Cáceres 2018}).

Entre 2003 y 2011 todas las provincias mejoraron su distribución del ingreso, observándose una caída importante en la desigualdad. El promedio del Gini de las provincias pasó de 0,51 puntos en 2003 a 0,41 en 2011 (primer y último año de la serie). A su vez, la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo entre las provincias pasó de 20 puntos en 2003 a 14 en 2011. Es decir, las políticas redistributivas nacionales posiblemente redujeron la desigualdad promedio y la dispersión en las desigualdades entre las provincias. Sin embargo, algunas provincias redujeron la desigualdad mucho más que otras durante este período. Salta y Chaco bajaron sus índices de Gini en casi 15 puntos, Corrientes y Jujuy disminuyeron en alrededor de 9 puntos y San Luis, la provincia más igualitaria en el inicio de la serie, redujo solo 5 puntos.

Estos datos ponen en evidencia una disparidad en la reducción del índice de Gini entre las unidades subnacionales en los últimos años, lo que quiere decir que los factores a nivel nacional difícilmente podrían dar cuenta de toda esta variación. Por esto, debemos considerar factores subnacionales. En la próxima sección se abordan las posibles causas de la desigualdad entre provincias.

III. Las literaturas de desigualdad subnacional y capital social

La literatura sobre desigualdad de ingresos tiene un sesgo nacional. Entre las variadas causas de su reducción se han identificado fundamentalmente factores económicos, como la estabilidad macroeconómica y las condiciones externas (^{Amarante y Colacce 2018}), y causas institucionales, como el tipo de régimen y de sistemas de partidos o las reglas electorales (^{Meltzer y Richard 1981}, ^{Bradley et al. 2003}, ^{Birchfield y Crepaz 1998}). ^{Lustig et al. (2012}), también resaltaron que la desigualdad en América Latina está vinculada a la desigualdad de oportunidades (en particular, en términos de acceso a la educación de alta calidad), la segmentación del mercado laboral y la discriminación contra las mujeres y los no-blancos. Además, varios estudios demuestran que aumentos en el gasto social reducen considerablemente el nivel de desigualdad en la región, por ejemplo, mediante la incorporación de pensiones no contributivas a hogares con niños (Amarante y Jiménez 2015).

A pesar de los aportes de esta literatura para entender las causas de la desigualdad a nivel global o a nivel nacional, estos trabajos tienen una limitada capacidad para explicar la amplia variación que hay dentro de los territorios nacionales.

Por otro lado, la literatura de desigualdad subnacional consiste casi exclusivamente en el traslado teórico y metodológico desde el nivel nacional hacia niveles inferiores, bajo el supuesto de que la desigualdad entre las subunidades se explica por diferencias en los valores de factores que operan en el nivel nacional. Si bien es una estrategia válida y permite aprovechar desarrollos teóricos y metodológicos previos, presenta problemas potencialmente serios como el estiramiento conceptual, la inversión o desaparición de las relaciones causales entre un nivel y otro y la omisión de variables explicativas presentes solamente en el nivel subnacional debido a su dinámica política propia (^{González y Nazareno 2019}).

A nivel subnacional en América, ^{Calvo y Moscovich (2017}) comparan la relación entre protesta y desigualdad para las provincias argentinas; ^{Kelly y Witko (2012}) y ^{Sátyro (2013}) abordan la incidencia de la ideología de los gobiernos en las diferencias en la desigualdad de ingresos entre los estados de Estados Unidos y Brasil, respectivamente. ^{González y Nazareno (2019}) en línea con estos trabajos, analizaron si el tipo de partido en el gobierno provincial y su ideología están relacionados con la desigualdad en Argentina. Por otro lado, los autores pusieron a prueba la relación entre desigualdad y variables socioeconómicas (desempleo, pobreza, analfabetismo y mortalidad infantil, producto bruto geográfico provincial, tipo de empleo), fiscales (déficit provincial, gasto público social, transferencias nacionales) y políticas (grado de mayoritarismo, porcentaje de votos y bancas del gobernador) para Argentina.

Los modelos estadísticos presentados en estos trabajos dan cuenta de una porción significativa de la variación en la desigualdad, pero dejan un amplio margen para incluir otras variables explicativas. En particular, llama la atención la ausencia de variables relacionadas con la fortaleza de la sociedad civil, más específicamente con el capital social, omitidas en los modelos de las investigaciones mencionadas. Este trabajo se focaliza precisamente en este tipo de factores.

Incorporar argumentos vinculados al capital social requiere precisar, en primer lugar, qué entendemos por este complejo concepto. ^{Ostrom y Ahn (2003}) distinguen las definiciones de capital social según su alcance. En las definiciones minimalistas (^{Bourdieu 1983}, Coleman 1988), el capital social pertenece a los individuos y sus efectos deben ser observados a nivel individual (por ejemplo, en la probabilidad de mejorar el nivel de ingreso personal). Otros autores, en cambio, presentan una idea más amplia de capital social y lo utilizan para abordar problemas importantes de política pública, como la eficacia de las instituciones, la gobernabilidad democrática y el desarrollo económico (Ostrom 1990, ^{Putnam et at. 1993}). Este trabajo se inserta en la última perspectiva debido a que apunta a explicar uno de los principales problemas agregados de la región latinoamericana: la desigualdad. La definición más extendida de capital social a nivel agregado es la de Putnam et al. (1993: 167) quien lo entiende como “características de la organización social, como la confianza, las normas y las redes, que pueden mejorar la eficiencia de la sociedad al facilitar acciones coordinadas”.

En la literatura existente, un alto nivel de capital social entre los ciudadanos se relacionó con una mayor eficiencia de los gobiernos locales y la democracia (^{Uslaner 1999}, ^{Putnam 2000}), con crecimiento económico (^{Bjørnskov 2012}) y con indicadores de salud (^{Kawachi 2006}). El estudio de la relación entre capital social y desigualdad tiene menor desarrollo y la mayoría de las investigaciones toman la desigualdad como variable independiente (Kawachi et al.1997, ^{Gold et al. 2002}, ^{Inaba 2008}).

Si bien a nivel micro los resultados de la incidencia del capital social en la desigualdad son relativamente claros (las personas con más capital social tienen mejores condiciones generales), a nivel macro o agregado todavía existen muchas discusiones. ^{Field (2004}), por ejemplo, argumenta que el capital social puede aumentar la desigualdad debido a que algunas redes personales son más valiosas que otras y el capital social constituye un medio para acceder a privilegios a expensas de otros. Sin embargo, ^{Bergh and Bjørnskov (2014}) compararon 104 países y concluyeron que existe una relación negativa y significativa entre el capital social y la desigualdad y que la misma es sustancialmente más fuerte que en la dirección contraria.

Hasta donde sabemos, estas discusiones a nivel nacional no tienen correlato en el nivel subnacional. Si bien ^{Putnam (2001}) observó una relación negativa entre capital social y desigualdad subnacional en Estados Unidos, no desarrolló su dirección causal. El trabajo de ^{Calvo y Moscovich (2017}) incorpora la protesta como una mediación social entre las políticas nacionales redistributivas y la desigualdad, a través del cambio que genera en la percepción de la desigualdad del gobierno. Como se desarrolla en la próxima sección, este trabajo complementa el de los autores poniendo el foco en el nivel de organización social (redes de compromiso) que existen detrás de las protestas en Argentina e incorpora el rol de una sociedad civil activa para mejorar la percepción de desigualdad de los votantes e incentivar acciones individuales que mejoren la distribución del ingreso.

IV. Redes de compromiso y desigualdad subnacional

Este trabajo se enfoca en el rol que tiene el capital social, en la forma de redes sociales de compromiso, en la disminución de la desigualdad. Estas redes se contruyen en diferentes espacios sociales, como el trabajo, el barrio o las organizaciones sociales o asociaciones civiles. Este estudio se focaliza en los efectos redistributivos que tienen estas últimas. Para ^{Putnam et al. (1993}: 90), las asociaciones civiles son estructuras sociales de cooperación que tienen efectos “internos” en los miembros individuales y “externos” en la política más amplia, aun cuando el propósito manifiesto de la asociación no sea político.

La existencia de vínculos densos propios de una ciudadanía activa incide, por un lado, en la creación de percepciones más precisas acerca de las diferencias sociales y, por el otro, en el acceso de los sectores más desfavorecidos a recursos en posesión de los sectores sociales más ricos.

En nuestras sociedades, los recursos se encuentran distribuidos de forma desigual entre las personas de diferentes niveles socioeconómicos. Estos recursos, según ^{Van Eijk (2010}), incluyen al capital económico (ingreso y propiedad), cultural (educación, habilidades, conocimiento sobre gustos y comportamiento apropiado) y social (influencia política y estatus, redes que incluyen personas ricas en recursos). Los enlaces con personas de nuestro círculo social, generalmente similares a nosotros, difieren de las relaciones que cruzan los límites de este, vinculándonos a personas que poseen diferentes recursos (^{Putnam 2000}). Según Van Eijk (2010), la desigualdad en el acceso a recursos está relacionada con la composición de las redes: quienes poseen vínculos con personas ricas en recursos o están inmersos en redes ricas en recursos, tienen una ventaja en el acceso a ellos a través de dichos vínculos y redes.

El modelo de restricción de la elección de Fischer, las personas eligen socializar con otros generalmente similares, basados en los beneficios que obtienen de la relación, mientras que el contexto en el que actúan les ofrece oportunidades y les impone restricciones para conocer/interactuar con personas diferentes (^{Van Eijk 2010}). En este sentido, ^{Kaztman (2001}) reconoce la importancia de espacios de “encuentro” entre diversos sectores sociales, pero admite que las escuelas, los hospitales, el transporte y las plazas, disminuyeron su capacidad de generar altruismo, solidaridad y actitudes de aversión a la desigualdad. Esto tiene importantes consecuencias sobre la integración social. La reducción de los espacios de encuentro socialmente heterogéneos debilita la capacidad de empatía y obligación moral, aumentando los niveles de tolerancia a la desigualdad de la ciudadanía (^{Bayón 2008}).

Por otro lado, estos enlaces pueden permitir también que la sociedad tenga una mejor percepción de la desigualdad. ^{Windsteiger (2017}: 5) demuestra “que un incremento en la desigualdad, en presencia de segregación y percepciones erróneas, siempre conducirá a un menor crecimiento de la demanda de redistribución que en un modelo donde las personas no están sesgadas”. Esto ocurre porque las personas “subestiman cuán diferentes son los demás a ellos mismos y (…) esto tiene un efecto en su apoyo a las políticas redistributivas” (Windsteiger 2017: 5). Lo primero sucede porque las personas tienden a relacionarse con otras similares y lo segundo, vinculado a esto, porque dejan de percibir la desigualdad como un problema importante y por eso no creen que el estado deba invertir recursos en políticas redistributivas.

Una sociedad civil activa propicia la interacción entre personas de diferentes niveles socioeconómicos generando redes de compromiso. Cuando en una sociedad existen estos vínculos sociales se producen dos efectos complementarios: por un lado, los sectores más ricos, al tener contacto directo con personas en una situación económica desfavorable, mejoran su percepción de los problemas que atraviesan aquellas, disminuyen su tolerancia a la desigualdad, y es más probable que orienten su capital social, económico y político a acciones redistributivas. Por otro lado, los sectores de bajos ingresos también mejoran su percepción de la desigualdad, comprenden los beneficios de la redistribución y pueden aprovechar el contacto directo con los sectores más ricos para acceder a recursos (económicos, sociales y políticos) que se encuentran en su poder.

De forma contraria, cuando no existe una ciudadanía activa, los sectores más ricos subestiman los problemas que atraviesan los sectores de menores ingresos y los reducen a situaciones puntuales atribuibles al esfuerzo personal, más que a las posibilidades reales de acceder a determinados recursos y oportunidades. Esta percepción sesgada de la desigualdad tiende a llevarlos a apoyar políticas más regresivas. A su vez, los sectores más bajos tienden a subestimar la desigualdad y los efectos que las políticas redistributivas pueden tener en sus vidas y, por lo tanto, tienen menos incentivos para la movilización. Por otro lado, la falta de contacto con los sectores más ricos dificulta su acceso a recursos (económicos, sociales y políticos) que están su poder (Ver Tabla 1).

El efecto redistributivo de las redes sociales puede ser estudiado en los barrios, las ciudades o en niveles de análisis más agregados. En este trabajo se elige hacerlo en el nivel provincial.

Las ciudades latinoamericanas sufrieron una reestructuración metropolitana en forma de islas de riqueza, producción, consumo y precariedad, muchas veces sin articulación entre sí y con fuertes diferencias en el tejido social y en las características del hábitat y la oferta de infraestructura, equipamiento y servicios urbanos (^{Malizia et al. 2018}). Mediante la creación de barreras tanto físicas como sociales, se produjo una separación espacial entre los grupos de diferentes niveles socioecónomicos. Sin embargo, “el nivel de segregación socioespacial no es suficiente para estructurar las oportunidades de conocer/encontrarse entre los ricos y los pobres en recursos” (^{Van Eijk 2010}: 120). El barrio como espacio para estudiar las consecuencias de la segregación en la desigualdad, tiene tres limitaciones principales: “los barrios raramente están totalmente aislados de otros lugares y de la economía, (…) las redes usualmente no están limitadas a los barrios y (…) los barrios tienen un rol limitado en la formación de relaciones y redes” (Van Eijk 2010: 6).

A su vez, la ciudad como espacio para estudiar las consecuencias en la desigualdad tiene la limitación de perder de vista los procesos de migración de los sectores más altos a urbanizaciones cerradas en la periferia (en jurisdicciones de municipios colindantes al principal centro urbano). El trabajo de ^{Stacy et al. (2019}) sugiere que los cambios en el nivel de desigualdad de ingreso de las ciudades capturan el desplazamiento a ciudades periféricas de residentes de sectores socioeconómicos especificos, antes que una mejora real de la calidad de vida.

Este trabajo procura resolver las limitaciones de estudios en barrios o ciudades al focalizarse en un nivel de análisis de mayor agregación, la provincia, en el que pueden encontrarse/interactuar personas pertenecientes a diferentes grupos socioeconómicos.

V. Datos y método

El presente trabajo propone una metodología cuantitativa para responder la pregunta de investigación. Se utilizan datos de desigualdad de ingresos y de capital social, así como socioeconómicos, demográficos y de gasto público, medidos a nivel provincial. Por otro lado, se utilizan datos a nivel individual de percepción de la desigualdad como un problema y de participación en organizaciones sociales.

Primero, se analizan los datos utilizando estadísticas descriptivas de las variables clave por provincia. Luego, se definen diferentes modelos de regresión, utilizando distintos controles.

La variable dependiente principal es la desigualdad provincial, medida con el coeficiente de Gini, que calcula la diferencia entre ingresos interpersonales y constituye un indicador clásico utilizado en América Latina ya que el ingreso es la variable usualmente recolectada en las encuestas de hogares de la región (^{Amarante y Jiménez 2015}). Este índice es calculado por ^{Calvo y Moscovich (2017}) entre 2003 y 2011 a partir de datos de la Encuesta Permanente de Hogares del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos para las 32 grandes regiones metropolitanas del país. Otros trabajos previos también usaron este mismo índice (^{González y Cáceres 2018}, González y Nazareno 2019).

En relación al capital social, entendido como redes de compromiso, se utilizan cuatro indicadores principales: el número de organizaciones de la sociedad civil, radios y diarios por persona y el número de conexiones a internet por hogares en cada una de las provincias. Los tres primeros son indicadores identificados en el trabajo clásico de ^{Putnam et al. (1993}). Entre los componentes del capital social que mencionan los autores en su definición, la mayor parte de la literatura puso foco en los niveles de confianza, probablemente debido a que importantes encuestas internacionales (como General Social Survey, Latinobarómetro y World Values Survey) incorporan preguntas que permiten la comparación entre países. Este trabajo utiliza la densidad de las redes de compromiso para medir el capital social, en primer lugar, porque están menos estudiadas y porque existen investigaciones previas que muestran que la confianza y las redes no correlacionan de manera perfecta entre sí (^{Bjørnskov 2007}). En segundo lugar, y aun mas importante, en América Latina las personas de menores ingresos tienen la misma o más probabilidad de participar en redes de compromiso que las de mayores ingresos (^{Boulding y Holzner 2020}). Se especula que este rasgo distintivo de la región puede tener un rol clave para entender las diferencias en la desigualdad subnacional.

En el caso de las organizaciones, se obtuvieron datos de la cantidad por provincia para el año 2018, disponibles en el sitio web del Centro Nacional de Organizaciones de la Comunidad, dependiente del Ministerio de Desarrollo Social del Gobierno de la Nación¹.

Para estimar el nivel de organización de cada provincia, se calculó la cantidad de organizaciones por persona a partir de los datos de población obtenidos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Para los diarios y las radios, se obtuvieron datos de la cantidad por provincia del Sistema de Información Cultural de la Argentina, correspondientes a 2013. Se calculó la cantidad de medios gráficos y radiales por persona a partir de los datos de población ya mencionados. Un cuarto indicador incluido en el trabajo es la cantidad de conexiones a internet, utilizado en la literatura más reciente sobre el tema (^{González-Reyes 2009}, ^{Pino Ibáñez 2013}). Estos datos fueron obtenidos del Ente Nacional de Comunicaciones y corresponden a 2014.

Se tomó la decisión de replicar en la serie los datos de radios, diarios, organizaciones y conexiones a internet porque no se contaba con mediciones interanuales y porque probablemente no sean datos que presenten mucha variación año a año. Igualmente, si llegase haber existido una variación, se prevé que la cantidad de organizaciones, radios, diarios y conexiones a internet (sobre todo estas últimas) deberían haber aumentado a lo largo del tiempo. Por eso, sería un resultado conservador si encontramos una relación significativa habiendo replicado los datos para la serie. Además, se prefirió replicar estos datos antes que perder los de Gini, donde si existe variación a lo largo del tiempo. Sería preferible contar con mejores datos sobre capital social, pero no están disponibles ni siquiera para el nivel nacional. Cuando esta información esté disponible, sería conveniente realizar un nuevo análisis de los modelos presentados.

Los datos para los modelos a nivel individual fueron obtenidos de la encuesta LAPOP para los años 2008, 2010, 2012 y 2014, representativa de todo el país (con un total de 5.920 observaciones). Se utilizaron para determinar en qué medida los individuos que participan en organizaciones perciben a la desigualdad como el principal problema de la sociedad. Para ello, se relacionó la participación en dos tipos de organizaciones: los comités o juntas de mejoras para la comunidad y los grupos de mujeres (variables ordinales de cuatro categorías de acuerdo a la frecuencia de asistencia a las reuniones, entre nunca y semanalmente) con quienes respondieron “desigualdad” ante la pregunta “¿Cuál es el problema más grave que está enfrentando el país?” (variable dicotómica donde 1 es que la persona entrevistada respondió desigualdad y 0 que mencionó otros problemas). En estos modelos, se utilizan algunos controles disponibles que se espera incidan en las percepciones sobre la desigualdad, como el género, la edad, el nivel de educación (variable ordinal de siete categorías entre ninguna educación y educación universitaria), el nivel de ingreso (variable ordinal de dieciséis categorías) y la ideología (índice de 1 a 10 donde 1 es izquierda y 10 es derecha) de la persona entrevistada. Se trabajó con la totalidad de los datos del país a nivel individual, ya que la muestra no es representativa de las provincias.

VI. Estadística descriptiva

Como se dijo anteriormente, los indicadores de capital social fueron calculados para cada provincia cada 1.000 habitantes, excepto en el caso de los accesos a internet que fueron obtenidos cada 100 hogares. Para este indicador, en promedio, un 36,9% de los hogares argentinos cuenta con acceso a internet. El distrito con mayor acceso a este servicio es la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (113,5%), donde se registra más de un acceso a internet por hogar, probablemente debido a la concentración comercial que presenta esta ciudad. La provincia con menor acceso a internet por hogar de la serie es San Luis (9,7%). Esto puede explicarse por la declaración de internet como un derecho respaldado por ley en la provincia en 2010 y la creación de un servicio de Wi-Fi gratuito (La Nación 12/7/2010). Quitando estos dos extremos, las conexiones en el resto de las provincias varían entre el 65% de los hogares correspondiente a Tierra del Fuego y el 16,6% de los hogares en las provincias de Santiago del Estero y La Rioja.

En el caso de las radios, el promedio nacional es de 0,09 radios cada 1000 habitantes. El distrito con menor cantidad de radios por habitante es la Ciudad Autónoma de Buenos Aires con un valor de 0,02, seguido por las provincias de Mendoza y Buenos Aires con valores de 0,03. La provincia de Tierra del Fuego es la que presenta mayor cantidad, con 0,36 radios cada 1000 habitantes, seguida por Neuquén y Santa Cruz con valores de 0,16 y 0,17 cada una. Tierra del Fuego es también la provincia con mayor cantidad de diarios (tanto impresos como digitales) y organizaciones de la sociedad civil cada 1000 habitantes, con valores de 0,39 y 1,08 respectivamente. Por otro lado, Santiago del Estero es la provincia con menor cantidad de diarios digitales y organizaciones de la sociedad civil cada 1000 habitantes, con valores de 0,002 y 0,25 para cada caso. Tucumán es la provincia con menor cantidad de diarios impresos, con 0,001 cada 1000 habitantes, seguida por San Luis y Jujuy, ambas con 0,002. En promedio, las provincias argentinas presentan 0,008 diarios impresos, 0,013 diarios digitales y 0,56 organizaciones de la sociedad civil cada 1.000 habitantes (ver Tabla 2).

En la mayoría de los indicadores, los valores de las provincias de la región patagónica se encuentran sobre la media nacional y presentan las cantidades más altas de la serie. Los distritos más poblados (como CABA, Buenos Aires, Córdoba y Mendoza) muestran valores muy distintos en cada uno de los indicadores, ubicándose en algunos casos sobre la media y en otros por debajo. Algunas provincias, como Santiago del Estero y San Luis presentan valores bajos en todos los indicadores.

Esta descripción permite observar que las provincias más desiguales tienden a tener menos capital social. Esta posible relación será puesta a prueba en los modelos de regresión en la siguiente sección.

Los tres primeros indicadores de capital social presentan una muy alta correlación entre sí (superior a 0,89) y existe una correlación positiva pero menos robusta con el cuarto indicador. Por ello, se decidió incluir un modelo por cada indicador y comparar los resultados.

En los modelos de regresión, se incluyen además variables de control típicas en estudios de desigualdad tales como población, desempleo, porcentaje de empleo agrícola, crecimiento de la economía y transferencias del gobierno nacional.

VII. Resultados de las regresiones

Los resultados de la regresión confirman algunas de las principales expectativas teóricas y son reportados en la Tabla 3. Las provincias tienden a ser más igualitarias si están más organizadas cívicamente, luego de controlar por terceras variables. Los coeficientes negativos obtenidos indican que el índice de Gini tiende a bajar cuando la cantidad de radios, diarios, organizaciones y accesos a internet por habitantes es mayor.

Un incremento en el número de radios, diarios, organizaciones y accesos a internet tiene como resultado una reducción sustantiva y estadísticamente significativa de la desigualdad. En otras palabras, mayor capital social resulta en una mejor distribución de los ingresos.

Los resultados revelan que los coeficientes para la cantidad de radios, diarios, organizaciones y accesos a internet per cápita (expresados en logaritmos naturales para corregir su distribución normal) son robustos, estadísticamente significativos y correctamente direccionados.

Manteniendo constantes los valores de terceras variables, un aumento de 1% por ciento en la cantidad de radios por 1000 habitantes disminuye el índice de Gini en 0,8 puntos (Modelo 1). De la misma manera, un aumento en un uno por ciento en la cantidad de diarios impresos y digitales disminuye el índice de Gini en 1,6 y 1,3 puntos respectivamente (Modelos 2 y 3). Ese mismo aumento en la cantidad de organizaciones de la sociedad civil disminuye el índice de Gini en 0,5 puntos (Modelo 4) y en la cantidad de accesos a internet lo hace en 2,2 puntos (Modelo 5).

En relación a los controles y en línea con investigaciones anteriores (^{González y Nazareno 2019}), las transferencias del gobierno federal están relacionadas negativamente con la desigualdad provincial, mientras que el empleo agrícola y el desempleo lo hacen de manera positiva. Estos coeficientes están dentro de los estándares de la significancia estadística. Por el contrario, los resultados en relación con el crecimiento económico no son concluyentes.

El R cuadrado oscila entre 0,76 y 0,80, por lo que los distintos modelos explican una parte sustantiva de la variación de la variable dependiente. Estos valores de R cuadrado son mayores que en investigaciones previas, por lo que los modelos que incluyen variables de capital social parecen contribuir a la explicación de la variación subnacional del índice de Gini.

La prueba de Breusch-Pagan/Cook-Weisberg y el gráfico de dispersión para el término de error en los modelos principales indican que hay homocedasticidad. Como sugieren ^{Wilson y Butler (2007}), también se realizaron dos pruebas para determinar si existe autocorrelación y para decidir si debemos utilizar un modelo de efectos fijos o aleatorios. La prueba de Wooldridge reporta autocorrelación en los datos del panel. La prueba de Hausman de efectos aleatorios y efectos fijos indica un valor de p que es estadísticamente significativo (p<0,1). En función de este resultado, se usó un modelo con corrección para datos de panel (PCSE), que nos permite calcular las estimaciones de varianza-covarianza y los errores estándar asumiendo que los mismos son heterocedásticos y están correlacionados entre paneles. Además, como sugiere la prueba de Hausman, se corrieron los mismos modelos con una regresión de mínimos cuadrados generalizados (GLS) con efectos fijos y los resultados son muy similares a los reportados, no existiendo variaciones significativas entre ambos. Como una prueba más de robustez, se estimó una regresión de Prais-Winsten para controlar por procesos autorregresivos de primer orden (AR1). Los resultados son similares después de ejecutar esta estimación alternativa para los modelos 2, 3 y 5. En los modelos 1 y 4, el signo del coeficiente es el mismo que en los modelos anteriores (PCSE y GLS con efectos fijos), pero se pierde la significancia estadística.

Los modelos de la Tabla 3 indican una relación negativa entre el capital social (el número de radios, diarios, organizaciones y accesos a internet) y el nivel de desigualdad en cada provincia. Según el argumento teórico presentado, uno de los mecanismos causales que conecta estas dos variables es el cambio en la percepción de la desigualdad de las personas que participan en organizaciones sociales. En los próximos modelos de la Tabla 4, se observa la relación entre la participación en organizaciones de la sociedad civil (uno de los indicadores de capital social) y la percepción de la desigualdad como el principal problema que afecta a la sociedad. Se espera que las personas que participan tiendan a percibir la desigualdad como un problema importante.

En los Modelos 6 y 7, los coeficientes principales se mueven como se esperaba y ambos son robustos y estadísticamente significativos. Las personas que participan en organizaciones locales y en grupos de mujeres tienen mayor probabilidad de percibir la desigualdad como el principal problema en la sociedad. Esto podría estar indicando que las redes de compromiso compensan las percepciones desviadas sobre la desigualdad, reduciendo la tolerancia de los ricos y los pobres hacia la misma, y pueden contribuir también a direccionar su capital social económico y político al logro de acciones redistributivas.

Entre los controles, solo la ideología se mueve en la dirección esperada (es decir, las personas de izquierda tienden a percibir la desigualdad como un problema más relevante) y este coeficiente se encuentra dentro de los límites de la significancia estadística.

VIII. Conclusiones

Este trabajo muestra que existe una correlación negativa y estadísticamente significativa entre capital social, entendido como redes de compromiso, y desigualdad de ingresos a nivel subnacional en Argentina. Las provincias con más capital social tienden a tener menos desigualdad. Para explicar esta relación se indagó también sobre las percepciones de desigualdad en las personas que participan en organizaciones de la sociedad civil y se obtuvieron resultados que confirmaron las expectativas teóricas. Las personas que participan tienden a percibir a la desigualdad como un problema más serio y, como se argumentó, esto puede ser un factor clave que las impulse a realizar acciones que tiendan a resolverlo.

La metodología seleccionada para responder la pregunta de investigación, el análisis cuantitativo, comprueba la existencia de una asociación robusta que confirma las expectativas teóricas. Esto es importante ya que representa un avance en la discusión existente y muestra la relevancia del tema para la agenda de políticas públicas.

A pesar de esta contribución, pueden señalarse algunas debilidades del trabajo. En primer lugar, es evidente la necesidad de contar con mejores datos, ya que las encuestas utilizadas no fueron diseñadas para responder la pregunta de investigación. Este trabajo es un ejercicio de construcción y prueba de indicadores a partir de fuentes secundarias de información. Se trata de un análisis “ex post” de los contenidos de las encuestas con el objeto de generar una primera aproximación empírica al objeto de estudio.

En segundo lugar, el nivel de actividad de una sociedad civil no es únicamente un problema cuantitativo ni la desigualdad un problema de ingresos, por lo tanto, los datos seleccionados no agotan el problema, aunque dejan ver la existencia de una relación a estudiar.

Finalmente, las encuestas no son el método más idóneo para identificar la secuencia de acontecimientos y circunstancias que conforman la relación de causalidad planteada en el estudio. Es necesario realizar otros trabajos con diferentes técnicas (como QCA o process tracing) que permitan ver configuraciones causales más ricas y con variables más densas en información. En estos estudios, puede profundizarse también sobre los tipos o perfiles de las organizaciones de la sociedad civil y su composición, sus características (estructuras más o menos verticales) o el tipo de relación que desarrollan con las instituciones de los diferentes niveles de gobierno.

Este trabajo resalta la importancia de las características de la sociedad civil entre los factores que explican la desigualdad subnacional en América Latina. Estudios anteriores muestran que la región tiene mucho capital social en la forma de redes de compromiso entre sectores socioeconómicos diferentes y está investigación muestra algunas razones de por qué pueden ser relevantes. Debido a que la región, y en particular Argentina, presentan niveles altos de participación en organizaciones y que esta participación, como se mencionó anteriormente, tiene características distintivas, es importante realizar nuevas investigaciones para indagar sus efectos socioeconómicos a nivel agregado, complementando lo que se ha estudiado en otras agendas, por ejemplo, en relación a la protesta.

El grueso de las miradas actuales se enfoca en el rol redistributivo de la economía y el estado. Sin embargo, algunos autores señalan que la evolución actual de la economía lleva a la concentración de ingresos en cada vez menos manos y que el estado se organizó para que los sectores económicos concentren riquezas (^{Hacker y Pearson 2011}, ^{Winters 2013}). Para otros, el Estado puede tener un rol redistributivo, pero solo en determinados períodos, sin embargo, no tiene la capacidad de enfrentar a los sectores económicos todo el tiempo (^{Mazzuca y Munck 2020}). Este trabajo puede estar mostrando un camino para la redistribución poco estudiado y escasamente aprovechado desde el diseño de las políticas públicas. Los mecanismos descriptos pueden ser una fuente de redistribución más estable y robusta.

Tabla 1 Redes de compromiso y su efecto esperado sobre la desigualdad 

Fuente: Elaboración propia

Tabla 2 Estadística descriptiva 

Fuente: Elaboración propia

Tabla 3 Resultados de regresión (PCSE) 

Fuente: Elaboración propia.

Coeficientes de regresión no estandarizados. Errores estándar reportados entre paréntesis. *p<0,100; **p<0,050; ***p<0,010

Tabla 3 

Tabla 4 Resultados de Regresión 

Fuente:Elaboración propia. Coeficientes de regresión no estandarizados. Errores estándar reportados entre paréntesis. *p<0,100; **p<0,050; ***p<0,010