Patrones espaciales de la segregación residencial en la Región Metropolitana de Barcelona: pautas de segregación de los grupos altos

Patrones espaciales de la segregaciÓn residencial en la RegiÓn Metropolitana de Barcelona: Pautas de segregaciÓn de los grupos altoS*

Jordi Bayona-i-Carrasco
Dept. de Geografia Humana – Universitat de Barcelona
jordibayona@ub.edu

Isabel Pujadas Rúbies
Dept. de Geografia Humana – Universitat de Barcelona
ipujadas@ub.edu

Patrones espaciales de la segregación residencial en la Región Metropolitana de Barcelona: pautas de segregación de los grupos altos (Resumen)

El análisis de la segregación residencial de las clases altas en la Región Metropolitana de Barcelona (RMB) muestra la fuerte segregación que mantiene este grupo a partir del análisis multivariable de los datos del censo de 2001. La separación residencial en la RMB, al observarse con detalle, mantiene el patrón tradicional de agrupación en los centros urbanos, especialmente en las ciudades más densas. Además, incorpora dinámicas supraurbanas en una progresiva especialización residencial de ciertos municipios elitizados. Así, el patrón de segregación alcanza una escala metropolitana en ejes de municipios de clase alta desde Barcelona hacia Sant Cugat del Vallès, hacia el Baix Maresme y, en un eje de clase medio-alta, hacia Sitges. Se dan concentraciones importantes en algunas ciudades singulares como Matadepera (asociada a Terrassa) o la Ametlla del Vallès (asociada a Granollers).

Spatial patterns of residential segregation in the metropolitan area of Barcelona: voluntary segregation of the upper groups (Abstract)

The voluntary residential segregation in the Metropolitan Region of Barcelona is very high. The index of segregation and the multivariate analysis (factorial and cluster) of data from the census 2001 shows strong segregation of the upper classes. This residential separation keeps the traditional pattern of congregation in the urban centers, especially in dense cities. The other major pattern is the residential concentration of the high class in some municipalities of metropolitan area. Thus, this pattern of segregation on a metropolitan scale is evident in upper-class municipalities: the axis from Barcelona to Sant Cugat, from Barcelona to the Baix Maresme and the upper-middle class axis to Sitges. Two others high class concentrations are the cities of Matadepera (associated with Terrassa) and Ametlla del Valles (Granollers-associated).

La retirada de los grupos con mayor nivel adquisitivo y estatus socioeconómico de muchas áreas de la vida urbana supone un problema para la calidad de los espacios, las instituciones y los servicios públicos. Conforme aumenta esta retirada, los miembros de la comunidad con más capacidad para defender los espacios compartidos dejan de estar interesados en su mantenimiento. Así, la aparición de espacios segregados de residencia, trabajo, estudio, movilidad y recreo incrementa la vulnerabilidad de los espacios públicos y los recursos compartidos, lo que puede expresarse como la degradación de un parque, el mal olor del alcantarillado, dificultades de viabilidad del transporte público o pérdida de calidad en la atención primaria…

Frecuentemente se sugiere que el desarrollo tecnológico, la mundialización económica y las políticas que, hasta ahora, la acompañan, están relacionadas con el incremento del tamaño de las metrópolis y de su segregación interna (Graham y Marvin, 2001; Soja, 2000). Los intentos de establecer cuáles son las repercusiones socioterritoriales, las externalidades negativas y los mecanismos de los crecientes procesos de segregación voluntaria deben partir de un diagnóstico lo más preciso posible sobre los niveles de desigualdad y sus patrones de distribución espacial. Éste es precisamente el objetivo, aplicado a la Región Metropolitana de Barcelona, que se lleva a cabo en esta investigación: analizar en detalle los patrones, morfología e intensidad de la segregación residencial, especialmente para las clases más altas. Para ello, se desarrolla un análisis multivariable a partir de datos del Censo de población de 2001 empleando dos escalas: la municipal y la de secciones censales. En un primer apartado, se repasan algunos conceptos teóricos que resultan claves para entender la segregación espacial. También se propone un nuevo par de términos (congregación y seclusión) para detallar las pautas más recientes de la segregación de las clases altas. La aproximación, eminentemente cuantitativa, hace necesaria una atención especial a la validez y fiabilidad de las variables que se toman del Censo, así como a las cuestiones metodológicas: agrupación espacial de los datos y tipos de cálculos que se realizan. Los resultados de estos análisis se presentan y discuten tanto a escala municipal, como a nivel de secciones censales, lo que resulta especialmente necesario ya que los patrones espaciales que se aprecian en una y otra, son diferentes. Finalmente, se comparan índices básicos de segregación para aproximar de alguna manera la intensidad de la segregación en la RMB y contextualizarla respecto a los niveles de segregación de otras regiones metropolitanas occidentales.

La Región Metropolitana de Barcelona (RMB) es una área densamente poblada, formada por 164 municipios que se extienden por 3.236 km², donde se encuentran residiendo a inicios de 2010, con datos del Padrón continuo, 5,01 millones de personas. La ciudad de Barcelona, con 1,62 millones de residentes en apenas 100 km² es el centro de esta región, rodeada por un área conurbada de alta densidad, y por un sistema de ciudades intermedias que diversifican su estructura territorial, definida muchas veces como policéntrica (Roca et al., 2011; Trullén y Boix, 2003). Además de la ciudad central, encontramos seis ciudades superiores a los cien mil residentes (Badalona, L’Hospitalet de Llobregat, Sabadell, Terrassa, Mataró y Santa Coloma de Gramenet), 11 ciudades situadas entre 50.000 y 100.000 habitantes; un número importante de ciudades pequeñas, 54, de 10.000 a 50.000 habitantes, que crecen con gran celeridad, y 62 municipios situados entre 2.000 y 10.000 habitantes. El medio rural o, más bien, rururbanizado no es ajeno a la metrópoli barcelonesa, con 31 municipios menores de 2.000 habitantes, aunque cada vez su número es menor. Los 164 municipios de la RMB conforman 7 comarcas y englobaban en 2001 a 3.466 secciones censales (unidades de agrupación administrativa de población y datos). Ambas escalas espaciales (municipal y de secciones censales) han sido tenidas en cuenta de cara al análisis de la segregación que frecuentemente se articula en torno a los grandes contrastes municipales y las polarizaciones de barrios y calles.

La RMB ha experimentado estos últimos años un intenso proceso de suburbanización y de desconcentración de la actividad económica (Nel·lo, 2010; Miralles, 2011), perdiendo habitantes las ciudades más densas y centrales, en dirección a su periferia metropolitana (Pujadas, 2009). Esta expansión territorial ha sido facilitada por la ausencia de una clara planificación territorial del espacio metropolitano, resultando de ello una creciente fragmentación del territorio (Borja, 2010). Además, y desde finales de los años noventa, ha recuperado la dinámica de crecimiento de su población, debido a la incorporación de un elevado número de residentes extranjeros, que se asientan primero en la ciudad central y se incorporan, más tarde, al proceso de dispersión, localizándose en los municipios más cercanos a la ciudad central (Bayona y Gil-Alonso, 2012).

En la última década, los estudios relacionados con la distribución espacial de las clases sociales en el entramado urbano de las grandes ciudades españolas (Moreno, 2003; Martori y Hoberg, 2004) han ocupado un lugar secundario en los estudios urbanos, geográficos y sociales (Leal, 2003). Durante los 80 y 90 el criterio de clase se empleaba para analizar la desigualdad urbana (Leal, 1994; Alabart y García, 1996), seguir la formación y evolución de los guetos (Arias y Nicolás, 2000) o caracterizar las transformaciones de partes concretas de la ciudad (Álvarez, 1995; García y Pujadas, 2009). Además, se conducían grandes investigaciones aplicadas de comparación internacional (Carabaña et. al., 1992; Wright, 1997). Desde 2001, la inclusión de España como destino migratorio internacional dirigió la preocupación de los responsables políticos y la investigación académica hacia la distribución de la población según su nacionalidad. Así, las tradicionales preocupaciones sobre medidas de polarización, segregación y desigualdad social en las ciudades españolas cambiaron, centrando su objeto de estudio en la segregación étnica y las políticas sociourbanas que facilitarían ciudades más integradas (Bayona, 2007; Arbaci, 2008; Pozo y García, 2009) entre una extensísima literatura sobre estos temas). En todo caso, la separación estanca entre criterios étnicos y socioeconómicos comienza a ponerse en cuestión. Cada vez resultan más frecuentes las propuestas de imbricación entre ambos (Malheiros, 2002; Waquand, 2007 y Petsimeris, 2010).

El estudio de la desigualdad urbana emplea unos criterios u otros en relación con el contexto sociopolítico de cada país y su tradición académica. En Latinoamérica es frecuente el uso del criterio de clases o grupos profesionales de cara al análisis de la estructura social urbana. Existen trabajos tanto comparativos (Janoschka, 2002 o Rodríguez, 2008, entre otros) como de las principales ciudades de cada país: México (Aguilar y Mateos, 2011), Brasil (D’Ambrosio e Imanishi, 2008), Argentina (Prévôt y Cattaneo, 2008), Chile (Sabatini et al., 2001). El análisis centrado en los guetos y el sesgo hacia el estudio de la pobreza es más acentuado en países con grandes bolsas de pobreza como sucede en las ciudades del norte (Le Tellier, 2008) y sur (Lemanski, 2007) de África. También en Europa Oriental (Brade et al., 2009) o en países en los que cambios recientes llevan a capas de su población a niveles de mayor desprotección y vulnerabilidad. Así, Australia atiende al efecto que tiene la crisis en la exclusión social (Baum y Gleeson, 2010) o el impacto de la inestabilidad laboral, los crecientes costes de las hipotecas y de la gasolina (Dodson y Sipe, 2008).

Muchos estudios sobre zonas desarrolladas o de fuerte crecimiento se enmarcan bajo la etiqueta de gentrificación: temática de una gran tradición y atención académica (Lees, 2012). El Reino Unido y Londres cuentan con una larga tradición de estudios socioespaciales en los que se tiene en cuenta los cambios en la estructura urbana de las clases sociales (Butler et al., 2008). También son objeto de análisis las ciudades continentales del norte de Europa como Ámsterdam (Boterman et al., 2010) o Paris (Clerval, 2011). La inclusión de casos de estudio en los que no hay población desplazada y la ampliación del objeto de estudio incorporando conceptos como new build gentrification (Lees, 2012; He, 2010, para el caso chino) acercan esta línea de investigación a los estudios sobre segregación y, en general, a los estudios de dinámicas sociogeográficas de las clases sociales. Por otra parte, muchos trabajos sobre segregación de las clases en la trama urbana se ciñen a un momento temporal concreto de las preferencias de localización según clase socioprofesional (Catney y Simpson, 2010). Estas últimas investigaciones se encuentran emparentadas con los estudios empíricos respecto al carácter mono o polifuncional de las regiones metropolitanas, midiendo la capacidad de sus cabeceras para monopolizar las llegadas de profesionales y clases altas (Champion y Coombes, 2007).

El concepto de segregación y sus dimensiones social, espacial y residencial

La segregación es una característica socioespacial del medio urbano que indica la existencia de poblaciones diferentes y separadas entre sí. Esta separación puede consistir en la ausencia de interacción entre los grupos y/o en la existencia de distancia en su distribución a lo largo del tejido urbano -lo que White (1989) refiere respectivamente como las dimensiones sociales y espaciales de la segregación-. Ambas facetas se encuentran imbricadas: bien de una manera directa en la que ambas se entienden como reflejos mutuos, bien de maneras más complejas en las que interaccionan influyéndose mutuamente en diferentes procesos de estructuración geográfica y social.

La segregación residencial resulta un indicador especialmente operativo de la dimensión espacial de la segregación. La localización relativamente fija de la morada, su papel de primer referente espacial para la mayoría de los ciudadanos y la vinculación a ella de la mayoría de los datos oficiales georeferenciados existentes, hace que generalmente se emplee la segregación residencial como operativización del concepto de segregación espacial y, en un uso sinecdótico, se utilicen ocasionalmente como sinónimos. Es por esto que el análisis del acceso a la vivienda ocupa un papel relevante en las explicaciones sobre segregación espacial y social. La operativización del concepto de la segregación implica algún criterio para agrupar las poblaciones. Los criterios más estudiados son: el socioeconómico, el demográfico y el étnico o “racial” (Bayona, 2007).

En trabajos sobre la segregación étnica (Cutler et al., 1997) se proponen tres causas de la segregación por motivos étnicos: en primer lugar, segregación forzosa de los grupos discriminados mediante acciones colectivas -formales o informales- del grupo privilegiado; en segundo lugar, el estilo de vida de cada grupo que funciona como inercia de las primeras diferenciaciones espaciales; y finalmente, el white flight o retirada del grupo privilegiado de las áreas que comienzan a poblarse de manera diversa. La adaptación de estas causas al criterio socioeconómico es inmediata: en primer lugar, los grupos de mayor nivel socioeconómico fomentarían políticas y acciones colectivas tendentes a producir o mantener la segregación (como la gentrification, la creación de comunidades cerradas, la oposición a políticas integradoras de vivienda...); en segundo lugar, se encuentran los efectos inerciales de la segregación preexistente (en forma de redes sociales, proximidad de cierto tipo de comercio funcional al nivel de renta...); y finalmente, la congregación o seclusión del grupo de mayor nivel socioeconómico hacia zonas retiradas y más homogéneas.

En las décadas de los ochenta y noventa se produjo un interesante debate respecto a la operacionalización y utilidad de la investigación social que empleaba el concepto de clase social. Autores neowebberianos (Erikson y Goldthorpe, 1992) y neomarxistas (Wright, 1997) medían qué criterio de agrupación por clases era capaz de explicar mejor la varianza en las demás variables. El debate tenía consecuencias que se ramificaban hacia la operacionalización por un lado, y el debate teórico, por otro. Mientras que la clasificación de Erikson y Goldthorpe atendía al criterio ocupacional y al tipo de trabajo que se realizaba intentando recrear los componentes económico y de estatus que empleaba Webber (1996), Wright proponía una agrupación basada, principalmente, en la situación profesional (empleador, empleado).

En 1991 España se incluyó en el Proyecto Internacional de Investigación sobre Estructura, Conciencia y Biografía de Clase para contrastar los diferentes criterios en cada país. Su aplicación en España permitió dar cuenta de algunas particularidades en la estructura social y laboral (Carabaña et al. 1992). La agrupación a partir del eje ocupacional explicaba más la varianza de ingresos que la situación profesional. Esto se debía, entre otras razones, al gran número de autónomos (verdaderos o falsos) y a otras posiciones ambiguas respecto al control de los medios de producción. En todo caso, el debate metodológico respecto de la construcción de las clases refuerza la validez de las decisiones sobre variables e indicadores adoptadas en este trabajo.

La pertinencia del criterio de clase para el análisis en ciencias sociales es reclamada explícita y recurrentemente (Harvey, 2009; Soja, 2000; Bourdieu, 1991; o Navarro, 2007). Cada vez un mayor número de estudios de segregación étnica, como los llevados a cabo por Wacquand (2007), abogan por la integración de consideraciones de clase de cara al análisis de la segregación de los grupos étnicos. En palabras de Malheiros:

El análisis de la segregación de los grupos socioeconómicamente favorecidos en la Región Metropolitana de Barcelona (RMB) muestra dos modalidades de segregación voluntaria: mediante concentración en tramas urbanas densas y mediante la separación hacia pequeños municipios. En este artículo se propone asignar sentidos diferentes a los conceptos de congregación (Marcuse, 1997) y seclusión (Atkinson y Flint, 2004). El término congregación es acuñado en los ochenta por Van Amersfoort et al. (1987) y Marcuse (1997) lo recupera para describir el proceso de separación voluntaria de las poblaciones con más recursos, equivalente de las dinámicas de white flight descritas por los estudios aplicados de segregación étnica en Estados Unidos. Atkinson y Flint (2004) aportan una definición para un concepto sinónimo: seclusion. Definen seclusion como el movimiento de retirada y agrupación voluntaria de los estratos superiores de la población. Ambos términos (congregación y seclusion) tienen una etimología similar: indican la formación de un endogrupo y la diferenciación del resto por motivos, entre otros, religiosos. El término seclusion (cuya traducción libre al castellano sería retiro espiritual) incorporaba, en su primigenia acepción religiosa, connotaciones de separación, salida de la vida urbana y relativo aislamiento. Aunque ambos términos se han generado como sinónimos, su sentido académico actual podría adaptarse para diferenciar entre las dos estrategias fundamentales de la segregación voluntaria. En nuestro uso, el concepto de congregación haría referencia a la agrupación voluntaria en entornos urbanos densos, mientras que el de seclusión haría referencia a la retirada hacia zonas suburbanas de baja densidad y alta dispersión. Así, la congregación tendería a generar zonas urbanas no del todo homogéneas desde el punto de vista socioeconómico y a compartir el espacio con población no empresaria (empleados) y una clase medio-alta con elevado capital cultural (estudios universitarios); mientras la seclusión tendería a habitar espacios suburbanos, con mayor potencialidad de homogeneización desde el punto de vista socioeconómico (aún conviviendo, en ocasiones, con fracciones de pequeños propietarios de explotaciones agrícolas).

Una ventaja de aplicar los conceptos de congregación y seclusión al estudio de la segregación es la precisión con la que permiten señalar las repercusiones sociales y urbanas que ocasiona la segregación clasista de los diferentes grupos. La segregación voluntaria de los grupos altos frecuentemente genera problemas de manera directa: proliferación de urbanizaciones de baja densidad, desplazamiento de anteriores habitantes, multiplicación de las infraestructuras viarias, mayor uso del vehículo privado... De manera indirecta, es posible rastrear como la seclusión que practicaban las clases más altas durante los años setenta se acabó proponiendo y popularizando como un estilo de vida a imitar a partir de entonces (Bourdieu, 2001), hasta resultar generalizado (Pujadas, 2005). Este modelo urbano conlleva importantes consecuencias para el funcionamiento justo y eficiente del conjunto o “resto” de la ciudad. Ollé y Rico (2008) han encontrado evidencias empíricas de que los recientes desarrollos urbanos de baja densidad incrementan el coste de provisión de los servicios públicos locales.

Otro de los rasgos preocupantes de los procesos de congregación y seclusión es que parecen crecer en intensidad, nuevas tipologías (como las comunidades cerradas) y extensión. Graham y Marvin (2001) señalan cómo el desarrollo de la metrópolis postmoderna facilita la secesión de auténticas islas del tejido urbano. La hipermovilidad que los grupos con mayores ingresos han conseguido en la sociedad contemporánea, permite la creación de circuitos de centros comerciales y autopistas que conectan conjuntos residenciales separados con espacios de trabajo fortificados.

A pesar de las importantes repercusiones que comportan las dinámicas de congregación y seclusión, los análisis de la segregación rara vez las estudian con detenimiento. Generalmente, los análisis de la distribución diferencial de la población en función de sus características dirigen la atención hacia las dinámicas de segregación forzosa de los grupos por motivo bien de su origen étnico, bien de su relativa escasez de recursos económicos. Sobre todo, una constante de estos estudios es el seguimiento y la prevención de la conformación de guetos considerando que estos comportan no sólo una pérdida de libertad y oportunidades de sus poblaciones, sino también una degradación urbana notoria.

Hasta ahora, los procesos de congregación que han recibido una mayor atención han sido los de gentrificación. Esto ocurre porque el movimiento de segregación conjunta y voluntaria de los segmentos con más recursos genera conflictos obvios al desplazar a las poblaciones que habitan la zona previamente. Generalmente no se asocia ninguna consecuencia negativa a la mera concentración de los grupos con más recursos. Otro proceso de congregación que sí se suele tener en cuenta es la tendencia voluntaria a permanecer en barrios de un mismo origen étnico. Atención que, de nuevo, viene ligada a la posible aparición de problemas en áreas reducidas.

Los estudios de segregación centrados en la localización de guetos y su desplazamiento por procesos de gentrificación son propios de una lógica de análisis espacial moderna, en la que causas y externalidades negativas generales inciden diferencialmente en el territorio y, en aquellos puntos dónde se concentra una mayor presión, se sufren rupturas con consecuencias graves, localizadas y evidentes. El impacto de las dinámicas de retirada de las clases altas opera con una lógica opuesta: algunos puntos del territorio sufren mejoras directas, pero localizadas, a costa de una externalidad negativa general, más difusa y difícil de prever: el incremento de los riesgos de degradación y deterioro en el resto del territorio.

La etimología de este par de conceptos es similar: una de las posibles génesis de gueto es su apócope de Borguetto, que en castellano puede traducirse por ciudadela[1]. Ambos hacen referencia a la concentración en una parte de la ciudad de cierto tipo de población y se encuentran vinculados a la idea de ciudad dentro de la ciudad que es, en definitiva, el grado máximo de segregación social y urbana. En los estudios de segregación, un gueto es un área de la ciudad ocupada, de manera relativamente involuntaria, por miembros de un grupo social discriminado. Los guetos frecuentemente presentan mayores niveles de deterioro urbano que otras zonas de la ciudad y sus residentes sufren mayores niveles de desempleo, subempleo y subcualificación. Marcuse lo define como:

Los principales problemas de la concentración de algunos colectivos en guetos están relacionados con el hacinamiento y la falta de infraestructuras (Alcalá et al. 2006), la teoría del mismatch (Wilson, 1987)[2] o el incremento en la dificultad de encontrar empleo debido al lugar de residencia (Santana, 2004), y la asignación zonal a escuelas con más dificultades (Alegre et al., 2008).

El concepto de Ciudadela hace referencia a un área de características privilegiadas en la que se agrupan de manera voluntaria los miembros de los grupos sociales más favorecidos. De manera equivalente a cómo el componente voluntario de los procesos generales de segregación, es percibido por parte de los poderes públicos como menos problemático y está menos estudiado; el resultado de las dinámicas de congregación, la ciudadela, es también considerado menos problemático y, consecuentemente, está mucho menos estudiado que el gueto. Otra razón del mayor desarrollo del concepto de gueto es que, mientras que el gueto se asocia a “raza” (el componente simbólico de estigmatización y rechazo es, por lo general, más fácilmente asignable a caracteres étnicos), en la ciudadela las características socioeconómicas juegan un papel decisivo. Así, la gran cantidad de estudios sobre segregación por motivos étnicos (muy frecuente en países anglosajones) ha permitido un mayor desarrollo del concepto de gueto que el de ciudadela. Una última dificultad de cara al estudio de las ciudadelas es la estructura piramidal de la estratificación social y el consiguiente bajo peso respecto al total de la población que tienen los grupos más privilegiados, lo que complica su localización en la estructura administrativa urbana de agrupación de los datos.

Descripción detallada, aproximación cuantitativa a la segregación voluntaria

El enfoque cuantitativo resulta adecuado para realizar una primera caracterización de la intensidad y la morfología de la segregación de los grupos altos en la RMB. Para este tipo de enfoques la validez y fiabilidad de los datos manejados resulta especialmente relevante. Además, se debe tener en cuenta el nivel de agrupación administrativa de los mismos, ya que diferentes agregaciones por áreas administrativas iluminan aspectos parcialmente diferentes de los patrones de segregación residencial. Finalmente, también debe atenderse a los diferentes índices y procedimientos estadísticos que se aplican de cara a realizar un análisis adecuado de los resultados.

En este estudio se emplean variables del censo 2001 debido a que es la fuente más reciente, la que proporciona información socioeconómica con mayor cobertura (universal) y la que permite mayor nivel de desagregación territorial (secciones censales). El censo del 2001 ofrece una nutrida batería de variables. De entre todas, se han seleccionado 44 empleando los criterios de especificidad, pertinencia y parsimonia (obteniendo alrededor de 12 variables para cada nivel de análisis)[3].

La fiabilidad de los datos que se manejan depende del instrumento de medida, en este caso, el censo de población de 2001. Este censo sufrió algunas críticas: acusaciones de recortes de gasto que implicaban merma en la calidad de la información, malas condiciones laborales y amenazas de huelga de los agentes censales, variación de la periodicidad (por retraso) e infrarrepresentación de la población de zonas marginales (Roquer y Blay, 2002). Tal vez por estos motivos, se llevó a cabo un estudio pormenorizado sobre la fiabilidad de los datos censales (INE, 2007). En él se comparan los resultados del censo con las respuestas a la encuesta de población activa (EPA) vivienda a vivienda[4].

Aunque el estudio sobre la fiabilidad del censo no aborda todas las variables, sí que incluye las que más interesan para caracterizar las pautas de segregación en la RMB: ocupación, formación y situación profesional, que son tratadas con especial atención (INE, 2007). Esta información se ha empleado para agrupar el nivel formativo y ocupacional en cuatro categorías más generales, parsimoniosas y fiables[5].

En este artículo, no se ha empleado criterio de estratificación único, se han manejado los más acreditados por la literatura previa, no sólo para iluminar diferentes aspectos, sino para comprobar que existe correlación entre sus resultados. Éstos son, además, congruentes con otros trabajos previos en la misma zona de estudio. Pujadas y García-Coll (2005) obtienen unos municipios y ejes de segregación similares a los que aquí se presentan, a partir de la caracterización socioeconómica de las migraciones internas, y abundan un estudio de caso en uno de los centros de congregación y seclusión: Sant Cugat del Vallès (Coll y Pujadas, 2009). Además, los resultados ganan matices pero nunca entran en contradicción directa entre las dos escalas en las que se ha aplicado el análisis.

La relativa carencia de estudios a nivel inframunicipal sobre la segregación por motivos socioeconómicos en la RMB hizo que, casi desde el primer momento, se tomara la decisión de emplear la sección censal como unidad espacial de análisis. Además, una de las hipótesis manejadas estaba relacionada con los centros históricos. Se suponía que los centros mantenían población de clase alta, incluso en municipios de carácter popular, y se pretendía establecer exactamente la composición social de los centros históricos. Este tipo de análisis debe llevarse a cabo a una escala lo más detallada posible. La unidad censal es recomendable tanto si se estudian grandes espacios urbanos (teniendo en cuenta el mosaico que supone la ciudad), como si se atiende a dinámicas de integración supramunicipal (que paradójicamente son más reconocibles al descomponer la unidad municipal en secciones más pequeñas). Por otra parte, barrios y distritos producen un problema de homogeneización intermunicipal que no es tan grande con las secciones censales (a pesar de su diversidad mantienen unos parámetros limitados dentro de un intervalo, mayoritariamente entre 500 y 2.000 electores, según la Ley Electoral). Además, las secciones censales son especialmente útiles tanto para analizar el detalle de los centros municipales conurbados, como de grandes ejes a escala supramunicipal. Hay que tener en cuenta que, a pesar de los esfuerzos por definir barrios de acuerdo a su composición social e historia, los barrios mantienen una alta heterogeneidad interna debida a su gran tamaño. Ocaña (2005) abunda en la cuestión:

Lo que no quiere decir que estén exentas de problemas: las secciones censales sufren múltiples variaciones, esto implica un gran inconveniente a la hora de realizar comparaciones diacrónicas. Además, en la periferia de los municipios, conforme baja la densidad, las secciones censales presentan una extensión excesiva e irregularidades en sus bordes.

El estudio de las pautas de congregación y seclusión residencial a partir de criterios socioeconómicos se ha llevado a cabo mediante representación cartográfica de los valores relativos de los datos, especialmente las variables porcentaje de población en ocupaciones altas y porcentaje de población con estudios de tercer ciclo; después, aplicando un análisis multivariable (factorial y de conglomerados) que tiene en cuenta las variables que mejor marcan el carácter de clase de la población de un territorio: ocupación, formación, tamaño de la vivienda, nacionalidad, porcentaje de desempleo… Todo a dos niveles de desagregación administrativa: la municipal y la de secciones censales. Las razones de esta decisión fueron la previsible existencia de diferentes dinámicas para los diferentes niveles y la previsible pérdida de información del interior de los municipios más poblados.

El análisis factorial es una técnica estadística deagrupación de variables que consiste en la reducción de las variables existentes en unas pocas de segundo orden llamadas factores (o componentes), de manera que tengan el menor error posible. Se aplica con dos objetivos: uno eminentemente exploratorio, para descubrir si existe algún patrón en la composición interna de un grupo de variables; y otro de tipo confirmatorio en el que se trata de comprobar si los componentes obtenidos son coherentes con las hipótesis previas sobre la distribución de los datos[6].

En esta investigación, el análisis factorial[7] ha tenido un carácter mixto en el que podría aceptarse cualquier combinación coherente de factores de agrupación, pero que suponía la aparición de factores en relación a clases sociales. La hipótesis era que la distribución de la población responde al carácter de clase de municipios y secciones censales (existencia de segregación) y que se formarían agrupaciones poblacionales coherentes en cada una de ellas, asociadas a un determinado subconjunto de las variables (o componente factorial). Efectivamente, tanto los componentes generados, como la representación cartográfica de su conglomeración responde a una jerarquización clasista. Cabe destacar cierto matiz: mientras que a nivel municipal la existencia de segregación y municipios con un carácter de clase homogéneo era sólo confirmada parcialmente, a nivel de sección censal, la hipótesis resultaba plenamente confirmada.

El análisis factorial se considera un buen paso previo a la agrupación de los casos en conglomerados[8]. Este análisis agrupa los casos más parecidos de manera que se minimice el error de asignación generando conglomerados homogéneos interiormente y muy diferentes a los demás. La primera aproximación a las interrelaciones entre variables indicaba como recomendable hacer pivotar el análisis sobre la variable porcentaje de población en ocupaciones altas porque era pertinente desde el punto de vista teórico, bastante fiable metodológicamente y correlacionaba bien con el resto de variables.

A escala inframunicipal, el análisis exploratorio resulta simétrico al aplicado para los municipios. La representación cartográfica también continúa los criterios aplicados anteriormente: uso de la variable de ocupación alta y agrupación de los datos en cuatro intervalos respecto a la media de la RMB. De cara al análisis multivariable, cambian algunas variables seleccionadas: se suprimen algunas de las que podían haber introducido mayor distorsión en el análisis factorial a nivel municipal y se incluyen otras diferentes (como las variables de situación profesional). Los resultados del análisis factorial de componentes son satisfactorios, lo que permite emplearlos para llevar a cabo un análisis de conglomerados jerárquicos y agrupar las secciones censales por tipos. Los resultados de esta agrupación son relevantes ya que, además de añadir ciertos rasgos particulares a la congregación en la RMB, validan la aproximación que, de las clases altas, hace la distribución cartográfica de la variable ocupación a nivel municipal e inframunicipal mediante unos cálculos con resultados congruentes y estadísticamente significativos.

Finalmente, se calcularon índices de segregación para el conjunto de la RMB a nivel municipal e inframunicipal, comparándolos en las diversas escalas, con la distribución poblacional simple y con la segregación de otros grupos en otros contextos urbanos. La sofisticación del aparato matemático ha encontrado un campo de prácticas interesante en la generación de funciones para cuantificar las diferentes dimensiones de la segregación. Algunos autores recuperan la clasificación de las medidas de segregación (Martori y Hoberg, 2004; Massey y Denton, 1988a) ilustrando cuatro tipologías a partir de los diferentes criterios desde los cuales puede abordarse el problema del reparto de un grupo de población en una ciudad: Indicadores de igualdad; de exposición; de concentración; y de centralización. En la parte final de este artículo se emplean algunos índices de segregación: el índice de segregación (monogrupo), el de disimilitud (bigrupo), el índice de aislamiento y el cociente de localización[9].

A pesar del desarrollo matemático que han llegado a alcanzar, la aplicación de medidas de segregación a áreas metropolitanas arroja una información similar a la lograda mediante la representación exploratoria de los diferentes porcentajes de población. Las ventajas de estos índices se encuentran en que los resultados se presentan en valores entre 0 y 1, lo que les permite ser incluidos en grandes modelos estadísticos y econométricos. No resultan tan relevantes para caracterizar zonas conocidas y cuando hay pocos grupos diferentes, pero clarifican y resumen adecuadamente información al tratar con muchos grupos y áreas urbanas desconocidas y muy heterogéneas. Además sirven para calcular la evolución de la segregación en un mismo territorio o en territorios diferentes[10].

Entre sus defectos más importantes, se encuentra su frecuente vinculación a áreas administrativas de agrupación de datos. Para evitarlo Reardon y O’Sullivan (2004) proponen calcular estos índices mediante la georeferenciación individual de los datos, pero esta propuesta para países mediterráneos es inviable tanto por cuestiones de secreto estadístico, como por la calidad y cantidad de los datos disponibles. Aún así, y tímidamente, se comienzan a elaborar trabajos que permitirían al acceso a datos individualizados geográficamente (Gómez-López, 2010). Otros grandes defectos de los índices de segregación es que se ven afectados por los tamaños poblacionales y no tienen en cuenta los accidentes del terreno, ni barreras de carácter simbólico (Marcos y Mera, 2009).

La figura 1 presenta la proporción de población con ocupaciones altas en lo que, de acuerdo con numerosas fuentes, resulta ser el mejor indicador de la población de clase alta: tanto por la fiabilidad de los datos, como por la literatura sobre segregación en la RMB (Pujadas y García-Coll, 2005), o por las interrelaciones con otras variables. En verde aparecen los municipios que se encuentran alrededor de la media de la RMB (entre el 85% y el 130%) y en azul los que superan el 130%[11]. Aparecen tres tipologías de seclusión residencial a escala municipal: los ejes de salida de Barcelona (uno conurbado y dos de carácter pericostero), los núcleos del norte y dos dinámicas comarcales independientes.

Los ejes son tres: el que va al norte por Sant Just Desvern, Sant Cugat del Vallès y Sant Quirze del Vallès; el que se bifurca hacia el oeste y termina en Sitges; y el que sale hacia el Maresme por el este agrupando a los municipios que van de Alella a Sant Andreu de Llaveneres (con la discontinuidad que supone Mataró y la posibilidad de ampliar incluyendo también Santa Susana). Este último eje comienza después de agrupaciones de los municipios socioeconómicamente más deprimidos que ocupan la desembocadura del Besós (el otro núcleo con bajo nivel socioeconómico ocupa el tramo final del Llobregat, pero el eje de congregación que se dirige a la costa oeste lo sortea por Santa Coloma de Cervelló). Así pues, las zonas más deprimidas coinciden con los cauces de los ríos y se encuentran próximas a la metrópoli. Tradicionalmente han albergado algunas de las actividades consideradas como más molestas y han ido creciendo debido a la saturación de la ciudad central a raíz de antiguos procesos migratorios internos (desde los años veinte hacia Hospitalet de Llobregat y desde la década de los cincuenta, al resto).

Los núcleos del norte son los que concentran población con ocupaciones altas en los municipios de Matadepera (con una dinámica de segregación residencial muy ligada a Terrassa), Gallifa y l’Atmella del Vallès. Finalmente, existen dos tímidos polos de concentración de grupos altos con una dinámica propia: son pequeños municipios situados en la comarca del Alt Penedès y del Vallès Oriental. Mientras que el Penedès presenta una importante concentración de la población de grupos socioeconómicos de clase alta, en algunos de sus municipios centrales (Pacs, Cabanyes y Puigdàlber), en el Vallès Oriental aparece una distribución más uniforme con ligeras concentraciones en los municipios de Sant Antoni de Vilamajor, San Esteve de Palautordera y Campins.

Las comarcas del Alt Penedès y la parte más oriental del Vallès Oriental presentan dinámicas propias de articulación respecto a la segregación poblacional y, aunque técnicamente forman parte de la segunda corona de la RMB, se encontraban en 2001 ciertamente desvinculadas, por lo que sería conveniente su exclusión de los análisis metropolitanos sobre segregación (porque no formarían parte de la unidad funcional metropolitana respecto a los procesos de segregación).

Las distribuciones geográficas de otras variables aparecen relacionadas con la del porcentaje de ocupaciones altas. Así, la distribución de la población con ocupaciones medio-altas es similar, mientras que las distribuciones de las ocupaciones medio-bajas y bajas vienen a ser, lógicamente, el mapa inverso. Si se tiene en cuenta también la variable empresario con trabajadores la combinación de altos niveles de empresarios con trabajadores y ocupaciones altas sólo aparece en municipios pequeños y homogéneos. Conforme aumenta el tamaño municipal, es más posible que algunas partes del municipio “bajen la media” y se oculte el carácter de ciudadela de algunas zonas. De todas formas, la pauta de seclusión en la RMB puede estudiarse a escala municipal porque consiste en la agrupación en pequeños municipios homogéneos, poco densos y con grandes valores ambientales: Matadepera, Cabrils y Cabrera de Mar. En todo caso, se debe tener en cuenta que en municipios de escasa población el empadronamiento impropio (declarar segundas y terceras viviendas como vivienda principal) y las pequeñas propiedades de explotación agrícola o turística pueden producir porcentajes de población empresarial o de ocupaciones altas que no siempre se correspondan con el carácter de clase del municipio[12].

Las cartografías de las ocupaciones medio-altas y de población con estudios universitarios amplían y matizan la caracterización socioeconómica de los municipios (ver figura 2). Estas dos variables tienen menor recorrido interno y concentran más los casos en torno a la media. Así, se consiguen visualizar municipios de elitización intermedia, con mejor formación relativa que niveles de ocupación. De esta manera, aparece la continuidad del corredor de congregación intermedia que conecta Barcelona con Sitges. Los menores porcentajes de población con formación alta en el Penedés, algunos municipios del Baix Maresme y de la zona oriental, muestran su carácter suburbano. Esta diferencia entre distribuciones también muestra, en el nivel municipal, un fenómeno que se observa claramente a nivel inframunicipal: la tendencia de los grupos medios y con alta formación (pero no tan alta ocupación) a envolver las ciudadelas de clase alta creando zonas de transición (o de separación) con respecto a las demás clases.

Las variables cartografiadas a escala municipal se han presentado en esta sección con relación a una medida relativa (el porcentaje de población respecto a la media de la RMB)[13]. Esto quiere decir que se ha ofrecido información de la posición de cada municipio respecto a los otros, no tanto sobre si la concentración de su población es cualitativamente significativa del carácter de clase del municipio. Esta duda se amplía en las categorías intermedias (por ejemplo, municipios con porcentajes ligeramente superiores de la media de la RMB). Aun teniendo esto en cuenta, la coincidencia con los resultados del análisis multivariable demuestra que los altos porcentajes relativos de ocupación, formación y situación laboral suponen buenos indicadores para caracterizar sociodemográficamente a los municipios.

Análisis exploratorio de la interrelación de variables a nivel municipal

Una manera rápida de comprobar la calidad como indicadores de las variables es considerar la interrelación de éstas. Cuanto más coherentes sean entre sí, más podremos confiar en que resultan adecuadas para la operacionalización de los conceptos manejados. A nivel municipal, la interrelación entre las variables porcentaje de población en ocupaciones altas, porcentaje de población empresaria con trabajadores, y el porcentaje con estudios superiores es muy alta. Como se aprecia en la figura 3, los gráficos de dispersión muestran una relación evidente entre las categorías superiores. La figura 3 permite visualizar los municipios con mayor proporción de población en ocupaciones altas (resaltados en amarillo claro en el mapa y en el histograma), y ver la distribución en los histogramas de la variable formación universitaria y porcentaje de población empresarial. Esta visualización conjunta de los histogramas de cada variable, señala que los casos altos en las tres son prácticamente iguales. Entre todas, la que se descuelga un poco más es el porcentaje de población empresarial (observaciones más dispersas en forma de nube y casos no tan altos en el histograma).

El software OpenGeoda permite localizar y visualizar geográficamente los casos atípicos de los gráficos de dispersión. El análisis de los atípicos apunta hacia la existencia de patrones de desviación asociados a otras variables (el carácter rural), más que a verdaderos atípicos. Los municipios que presentan porcentajes de población con ocupaciones altas, pero su población con estudios universitarios cae por debajo de lo esperado son de carácter rural: Pontons, Pacs del Penedès, Gallifa; y marcadamente residencial, como en el caso de Argentona, mientras que los atípicos con concentraciones inesperadamente altas de población universitaria respecto a la población ocupada en categorías altas son de carácter metropolitano: eminentemente Barcelona y Sant Cugat del Vallès.

Algo similar ocurre con los atípicos que relacionan empresario y ocupaciones altas. En Sant Cugat del Vallès, Sant Just Desvern, Barcelona y Gallifa hay una proporción de ocupaciones altas superior a lo esperado (en el caso de correlación perfecta) respecto a la proporción de empresarios; al revés, en Rellinars, Tagamanent y cinco municipios del Penedès (Font-Rubí, Avinyonet del Penedes, Castellví de la Marca, Sant Martí Sarroca y Vilobí del Penedès) la proporción de población empresaria con trabajadores es muy superior. Esto vuelve a incidir en el sesgo que existe en los municipios atípicos según se vean influenciados por su carácter suburbano o metropolitano. Esto pone de manifiesto, además, la distorsión que las pequeñas empresas agropecuarias o de turismo rural introducen en las variables empresario que contrata y empresario sin trabajadores como indicadores de ciudadelas metropolitanas[14]. También evidencia la dinámica particular que la comarca del Alt Penedès mantiene respecto al resto de la RMB.

Distribución cartográfica y concentración de las clases altas a nivel inframunicipal

La distribución de las variables a escala inframunicipal permite matizar la primera descripción de la segregación municipal. Las figuras 4 y 5 son detalles de una cartografía que representa el porcentaje de población ocupada como directiva o profesional científica e intelectual. Con una agrupación de intervalos similar a la del mapa a escala municipal, en azul aparecen las desviaciones superiores a la media y en naranja o rojo, las inferiores.

Se ha empleado la cartografía basada en la variable ocupación porque resulta el indicador de más confianza para analizar las pautas de congregación y seclusión[15]. Algunas precisiones que introduce la representación cartográfica son: la aparición de importantes ciudadelas en el interior del municipio de Barcelona que conectan con el eje de expansión hacia Sant Cugat del Vallès (ver figura 4). También hay que destacar un recurrente patrón de congregación de clases altas en los centros urbanos densos (incluso en municipios que tienen, en general, un carácter de clase medio baja): ocurre en los municipios de Terrassa, Sabadell, Badalona, Mataró, Castelldefels y Sitges y de manera más ligera, también en Granollers y Vilanova i la Geltrú. Uno de los ejes de seclusión más importantes, el del Baix Maresme, muestra que su ubicación responde preferentemente al paisaje montañoso, con pendiente y edificación poco densa, y no con la primera línea de playa (como podría llegar a interpretarse en la cartografía a nivel municipal).

Finalmente, el eje de Sitges sufre bastantes cambios (ver figura 5) ya que deja de aparecer como una concentración de un único municipio, y añade a este eje de congregación/seclusión las secciones costeras limítrofes de los municipios de Gavà, Castelldefels y Vilanova i la Geltrú.

Análisis multivariable (factorial y de conglomerados) a escala inframunicipal

Se han llevado a cabo análisis factoriales y de conglomerados tanto a escala municipal como de secciones censales. Aquí ofrecemos en detalle sólo el segundo porque ambos resultan similares, pero la mayor homogeneidad interna de la sección censal arroja resultados más depurados y precisos. El previo análisis multivariable a escala municipal ha servido también para refinar las variables seleccionadas. Aunque se mantiene una alta presencia de variables estrictamente socioeconómicas, se eliminan algunas de ellas y se refuerzan con otras como la nacionalidad de la población y algunas características del medio urbano. Los cambios concretos han sido:

El análisis factorial llega a explicar más del 80,5% de la variabilidad empleando sólo tres componentes, que son, además, coherentes. El componente 1 explica el 55% de la varianza y sería el que caracteriza la clase baja: correlaciones altas con la población de bajas ocupaciones y formaciones, con la desocupación y con las viviendas pequeñas; y correlaciones negativas con las ocupaciones y formaciones altas, las viviendas grandes y la población extranjera. El componente 2 explica el 16% de la varianza y corresponde a las clases bajas urbanas y a la población inmigrante: correlaciona positivamente con las zonas con viviendas pequeñas, la desocupación y la presencia de población extranjera. El componente 3 corresponde a las clases medias, explica el 9,4% de la varianza y se asocia positivamente a núcleos con mucha vivienda principal y casas medianas, mientras correlaciona negativamente con la clase alta, la formación y las viviendas grandes.

Algunos rasgos de la composición de los factores que conviene destacar son la relevancia del criterio socioeconómico de clase (especialmente de los grupos bajos y medios) y de la nacionalidad para agrupar variables. La población inmigrante tiene una importancia por sí misma, y aunque se comporta de manera similar a las clases baja y medio-baja (con las que suele compartir condición socioeconómica), tiene su propio papel en la estructuración de contrastes y distanciamientos sociales, por lo que debería ser incluida también como categoría de los análisis socioeconómicos.

Por otra parte, la clase alta no ha generado ningún componente. Aunque podría interpretarse como irrelevancia estadística, la intensidad de sus correlaciones con otras variables sugiere lo contrario. Previsiblemente, la población de ocupaciones y formación alta no aparece como factor a causa de su menor tamaño poblacional (a menor peso en la distribución muestral, menor posibilidad de explicar la variabilidad de los datos), y de su mayor heterogeneidad interna. Sin embargo, el que no aparezca un componente con su perfil, no quiere decir necesariamente que la población de ocupaciones altas no resulte relevante para caracterizar la RMB o que no tiene estructura interna y se comporta aleatoriamente. De hecho, uno de los conglomerados jerárquicos que se genera a partir de estos factores tiene un marcado perfil de clase alta. Como los componentes del análisis factorial también “explican” el conjunto de datos por su ausencia o bajos valores, resulta parsimonioso no incluir un cuarto componente si éste es equivalente a bajos valores en todos los demás: 1 (clases bajas), 2 (población inmigrante) y 3 (clases medias). En todo caso, el comportamiento más compacto de los componentes formados alrededor de las clases medias y bajas y de la población inmigrante puede estar indicando el mayor rango de opciones disponibles, subdivisiones y estilos de vida de las clases más altas (quizás relativo al tamaño del municipio, su distancia a Barcelona, distribución en ciudadelas…).

Cuadro 2.
Composición de los factores, matriz de componentes rotados, RMB 2001, por secciones censales

A partir de estos factores, el análisis de conglomerados jerárquicos agrupa los casos (las secciones censales) según los valores que marcan en los componentes obtenidos del análisis factorial. Aunque se habían obtenido tres factores, se calcularon soluciones para agrupaciones de 2 a 5 conglomerados, por si era posible descartar algún componente o, más deseablemente, hacer emerger algún conglomerado más (el de clase alta).

Para evaluar cuál de los cuatro tipos de agrupaciones (de 2, 3, 4 o 5 grupos) tenía un mayor sentido teórico, se calcularon los valores medios de las diferentes variables para cada conglomerado. A la vista de estos valores medios, la agrupación con mayor sentido era la que producía cuatro conglomerados (ver cuadro 2). Las otras soluciones han sido descartadas. Con la ventaja añadida de que, efectivamente, en el paso de 3 a 4 conglomerados, el nuevo conglomerado que aparece destaca por una importante presencia de clase alta. Los rasgos de cada conglomerado, a partir de la comparación de las medias, resultan muy claros y consistentes con los criterios socioeconómicos: el conglomerado 3 (1.558 secciones censales) está caracterizado por la preponderancia de la clase media-baja y supone el grueso de las secciones censales; el conglomerado 2 tiene altos valores de clases medias y medias altas, resultando el segundo en tamaño (1.305 secciones censales), el conglomerado 1 responde a una caracterización de clase alta más minoritaria (153 secciones censales) y el conglomerado 4 tiene 450 secciones censales con un perfil más típico de clase baja. Los perfiles de cada conglomerado se aprecian claramente en el cuadro de diferencias de los valores medios de cada conglomerado respecto a la media de la RMB (cuadro 3).

Cuadro 3.
Diferencias de los valores de los conglomerados respecto al porcentaje medio de la RMB

El cálculo de valores medios para cada conglomerado (cuadro 3) permite reconstruir la composición de valores que tiene cada tipo de secciones censales de la RMB. Así, una de las 153 secciones censales caracterizadas como “de clase alta” en la RMB tendría típicamente un porcentaje de población ocupada en categorías altas cercano al 55% y, aproximadamente, el 40% de su población contaría con estudios universitarios. La clase alta ocuparía entre 7 y 50 veces más viviendas grandes (de más de 120 m²) que cualquier otro tipo socioeconómico de sección censal. En total, algo más de un 4% de la población de la RMB (casi 190.000 personas) viviría en secciones con estas características.

No cabe abundar en la caracterización de los otros 3 conglomerados más allá de unas líneas generales de diferenciación: mientras el conglomerado 1 de clase alta, y el 4 de clase baja urbana tienen los perfiles más contrastados (entre ocupaciones y formación altas / bajas y entre porcentaje de inmigración y desocupados –altos para las secciones del conglomerado 4 y por debajo de la media en las secciones del conglomerado 3-). Los conglomerados 2 y 3 son más generalistas. En el de clases medio altas (conglomerado 2) los valores de clase alta y medio alta resultan similares (30%); de manera equivalente, el conglomerado de clase medio baja y carácter suburbano cuenta con valores medios relevantes de clase baja (11%) y sin estudios (17%). También se muestra el componente suburbano de este conglomerado en la presencia de valores medios del tamaño de la vivienda similares a los de la clase medio alta y en el tener muy poca población extranjera (3%, lo que supone más de un 20 % por debajo de la media, ya de por sí escasa con los niveles de 2001). Las representaciones cartográficas ilustran, también, este carácter suburbano del conglomerado 3 (ver figuras 7, 8 y 9).

El conglomerado 2 (clase media alta) que aparece representado en verde, tiene un carácter generalmente urbano, pero en él se mezclan tanto la clase media y media alta metropolitana, como algunos sectores de clase alta de municipios más pequeños. Se concentra sobre todo en Barcelona, su área metropolitana y algunas secciones censales del centro de otros municipios (ver figuras 6 y 8). El conglomerado 3 (clase media baja y suburbana), en naranja, es el más grande de los cuatro y engloba tanto a la clase media baja metropolitana, como a la mayoría de la población de pequeños municipios. En este sentido, los conglomerados 2 y 3 son los menos precisos ya que se ven afectados no sólo por las diferencias de clase, sino también por el componente relativo del tamaño del enclave. Una posible solución habría sido excluir del análisis multifactorial aquellos municipios que, por su escaso número de secciones censales, tienden a englobar a toda su población en las mismas agrupaciones administrativas. En muchos casos, la falta de masa crítica poblacional en relación con el detalle de la agrupación administrativa oculta la posible separación espacial entre grupos. Es decir, que la segregación, en caso de producirse, estaría ocurriendo a una escala más pequeña de lo que las secciones censales nos permiten apreciar. Así, previsiblemente, la abundancia de secciones de tipo medio bajo suburbano y medio alto, se encuentran en parte relacionadas con el número de municipios pequeños y medianos. Éstos esconderían su patrón de diferenciación espacial en distancias cortas (o no lo tendrían). Aunque la población de municipios más pequeños no presente valores de ocupación y formación tan altos como los que componen el cluster 2 (clase media alta), su situación relativa de clase y sus condiciones de vida serían algo mejores a lo que indica la mera asignación clasista de este cluster. Un indicio de esto es que los tamaños de vivienda de la clase media baja y de la clase media alta son muy parecidos (ver cuadro 3). De manera inversa, el conglomerado 2 sobreestima la población que efectivamente es de clase media alta. Esto ocurre porque las variables relativas a la formación y las ocupaciones están clasificando como media alta a población urbana más joven que, aunque tiene mayor nivel de formación respecto al total de la población (pero no tanto en relación con su propia generación), tiene peores condiciones laborales y peor nivel de vida de lo que la categoría clase media alta sugiere[16].

La agrupación de secciones censales en conglomerados, muestra la polarización interna del municipio de Barcelona con importantes congregaciones de clases altas en el extremo sur – occidental que marca la Diagonal (Pedralbes, Sant Gervasi, Sarrià, Les Corts), en torno al paseo de Gracia y en la intervención puntual que construyó la Villa Olímpica (ver figura 6). El principal eje de seclusión enlaza las secciones censales occidentales de Barcelona con Sant Just Desvern y Sant Cugat del Vallès evitando los centros densos con viviendas más antiguas y mayor heterogeneidad de población. En los centros de San Cugat del Vallès, Sant Just Desvern y de las antiguas ciudades de Sarrià y Sant Gervasi predominan las secciones de clase media alta que aun presentando un 30% de población en ocupaciones altas, las clases medias tienen una fuerte presencia llegando a suponer un 60% (distribuido a partes, aproximadamente, iguales).

El detalle de los conglomerados en el eje de seclusión del Baix Maresme (ver figura 7) muestra el carácter seclusivo de la segregación de clases altas en esta zona: las secciones más elitizadas coinciden con desarrollos poco densos y zonas de montaña. En la costa, sólo el puerto de Premia de Mar cumple los criterios de homogeneidad del conglomerado 1 de clase alta. En todo caso, la abundancia de secciones censales de características medio altas, mantiene una homogeneidad importante en la composición poblacional de estos municipios que funcionan como destino bastante exclusivista para las clases altas de Barcelona y Mataró.

El análisis minucioso de la distribución de conglomerados en los centros de ciudades intermedias presenta algunas diferencias respecto a la cartografía de las ocupaciones altas. Aparece el recurrente patrón de congregación de clases altas en los centros urbanos densos (incluso en municipios que tienen, en general, un carácter de clase media baja), pero resulta protagonizado por la clase media alta (conglomerado 2) o por cierta mezcla de grupos. Tan sólo una sección central de Sabadell aparece en el conglomerado como 1, clase alta. Además del efecto de escala (la clase alta seguiría agrupándose mediante congregación en el centro de estas ciudades pero sin constituir masa crítica suficiente como para superar el 50% de la población), es posible que ya en 2001 la congregación en los centros fuera perdiendo atractivo y efectividad de cara a la segregación voluntaria de los grupos altos.

La figura 9, refuerza la caracterización de clase media de los municipios del eje de Sitges, en el que el conglomerado 2 resulta mayoritario. Las secciones censales agrupadas en clase alta son costeras, probablemente ligadas a una dinámica de segunda residencia y flujos internacionales de población.

Como se desarrolla en la sección metodológica sobre índices de segregación, se han calculado los índices de segregación, aislamiento y disimilitud (bigrupo) con resultados congruentes con los del estudio porcentual de las concentraciones poblacionales. La principal utilidad de estos índices es, aparte de su empleo en modelos econométricos, introducir algún matiz, y sobre todo, la posibilidad de realizar comparaciones, tanto temporales como respecto a otras áreas y criterios de segregación. Siempre siendo conscientes de las limitaciones de esta comparación, por las diferencias culturales, históricas y espaciales. En el cuadro 5 se muestran algunas evidencias derivadas del cálculo de estos índices.

A escala municipal aparecen bajos índices de segregación. En todo caso, alcanzan su valor más elevado (0,21) para las ocupaciones medio bajas. Esa preeminencia no depende de su gran tamaño, ya que vuelve a presentar un valor máximo también en el índice de aislamiento corregido (0,05). Posiblemente estos valores sean consecuencia de la existencia de un gran número de municipios de pequeño tamaño, dinámicas más rurales y baja polarización social. Este tipo de municipios es numéricamente importante, aunque no tanto poblacionalmente y, en ellos, una mayoría de población tiene tradicionalmente ocupaciones medio bajas. Los índices de disimilitud a escala municipal muestran una tendencia dual a la concentración de las ocupaciones altas y medio altas en un tipo de municipio característico (disimilitud de un 0,003 entre las ocupaciones altas) y contrastado respecto al tipo de municipio en el que viven las poblaciones con ocupaciones medio bajas y bajas (0,008 de diferencia entre la presencia de población en ocupaciones bajas; y diferencias de 0,23 entre las altas y bajas).

A escala inframunicipal, en primer lugar, apuntar que tanto el índice de segregación, como el de aislamiento se incrementan respecto a la escala municipal y resultan similares para el conjunto de la RMB, como para Barcelona, sus municipios conurbados y las secciones censales limítrofes con estos. El principal cambio es que en la escala inframunicipal, es la población con ocupaciones altas la que está más separada del resto, las poblaciones con ocupaciones medias (altas y bajas) mantienen una segregación equivalente a la observada en el nivel municipal, mientras que las más altas y bajas aumentan (hasta el 0,34 y 0,25 respectivamente).

Cuadro 5.
Índices de segregación, aislamiento y exposición a diversas escalas para la RMB, 2001

Los índices de disimilitud también apuntan como la congregación de las ocupaciones altas ocurre principalmente a escala inframunicial: aparecen disimilitudes importantes con la clase medio alta (0,22 que es el mismo dato de disimilitud que, a su vez, existe entre la población con ocupaciones medio-alta y con de ocupaciones bajas). El índice de disimilitud entre las ocupaciones altas y las bajas llega a duplicarse (0,41 para la medio baja y 0,44 para la baja).

Pero, ¿estos niveles son altos o bajos? En comparación con los valores de otros estudios, realizados en diferentes lugares del mundo desarrollado, parece alto. Hay que tener en cuenta que los grupos altos son los que suelen encontrarse más segregados (Leal, 2003). Presentan índices más altos, en parte, por su menor tamaño poblacional y, en parte, porque cuentan con los recursos necesarios para hacer realidad sus deseos de distinción. La segregación de las ocupaciones más altas en la RMB se encuentra ligeramente por debajo de la segregación de los pobres en las 100 ciudades más pobladas de los Estados Unidos (0,31 frente a un 0,36, pero hay que tener en cuenta que el dato americano se ha obtenido con criterios que generan una mayor segregación – es decir, excluyendo las zonas suburbanas de menor tamaño poblacional-). La segregación de las clases altas en la RMB resulta bastante mayor que la segregación de los desempleados en ciudades inglesas (ver figura 10), o que la población desempleada de Oslo. Respecto a la segregación de las demás categorías, la comparación de índices subraya la idea de que el nivel de segregación elitista en la RMB es bastante pronunciado: el índice de segregación de las personas ocupadas de clase medio alta (empleos administrativos y científico – técnicos de apoyo) es casi tres veces menor que el de las de ocupaciones altas (0,13 y 0,31 respectivamente).

Sin descontar el efecto de las grandes secciones censales del exterior de los municipios, ni considerar la dinámica propia del Penedés y el Vallés Oriental, al menos una de cada tres personas de clase alta residentes en la RMB vive en zonas congruentes con su categoría profesional. Es decir, más de un tercio de la población localiza su residencia siguiendo estrictos criterios de segregación y casi la mitad si consideramos la agrupación clase alta y medio alta en su conjunto.

En este artículo se ha presentado una caracterización de los patrones de distribución geográfica de la población de clase alta y media-alta en la RMB. Los diferentes porcentajes poblacionales medios de cada conglomerado se pueden asimilar a las categorías que, en relación con la segregación étnica, propone Marcuse (1997) y que han sido utilizadas posteriormente adaptándolas a la realidad nacional en estudios para Barcelona (Bayona, 2006 y 2007) y para Madrid (Echazarra, 2010). Se debe tener en cuenta que existen importantes diferencias socioespaciales entre la segregación étnica en Estados Unidos y la segregación de clase en la RMB. La adaptación de la tipología según la concentración de grupos altos en la RMB incluiría los conceptos de:

La hipótesis que nos planteamos al inicio de la investigación, la generación de un patrón morfológico dual en la localización residencial de las clases altas para municipios medianos y grandes (concentraciones en el centro y, al menos, un eje de dispersión) se confirma para los municipios con mayor masa crítica de clases altas: Barcelona, Sitges, Terrassa –si consideramos Matadepera su eje de expansión-, Vilanova i la Geltrú. En otros grandes municipios como Mataró, Badalona o Sabadell se mantiene la tradicional congregación de las clases medias y altas en el centro del municipio. Su eje de dispersión no aparece en su propio término municipal, pero a partir de los datos de la Estadística de Variaciones Residenciales (EVR) se pueden identificar algunas de las relaciones migratorias intensas en dirección a municipios vecinos, que estarían recogiendo las salidas de sus clases altas y funcionando como ejes de dispersión sui generis: en el caso de Mataró, cumplirían esta función Argentona, Dosrius y Sant Andreu de Llavaneres; para Badalona esta función la realizarían los municipios del Baix Maresme; para Sabadell, Sant Quirze del Vallès; para Terrassa, Matadepera; y para Granollers, L’Atmella del Valles (Módenes, 1998; Pujadas y Bayona, en prensa).

La segregación voluntaria en la RMB es muy elevada, se realiza con cuatro tipologías básicas bien diferenciadas, dos patrones respecto a densidad: congregación y seclusión, otros dos respecto a morfología: ejes y ciudadelas municipales. Un gran patrón de segregación voluntaria a escala municipal es la segregación mediante ejes que tienen sus anclajes en Barcelona. Los tres ejes metropolitanos son: los de Sant Cugat del Vallès, Sitges y Baix Maresme. El otro gran patrón responde a la agrupación exclusiva en ciudadelas municipales las principales son: Matadepera (en asociación con Terrassa), Ametlla del Vallès (asociada a Granollers) y Sant Andreu de Llavaneres (posible continuación del eje del Baix Llobregat y asociada a Mataró).

El patrón de segregación que se produce en ejes y ciudadelas es de tipo seclusivo: salida de los grandes municipios hacia otros más retirados, con menores densidades, mayor calidad ambiental y menor proporción de clases medias y bajas; otro patrón muy distinto es el de congregación, es decir: la agrupación compacta (en ocasiones rodeadas por una capa clase media) en los centros urbanos produciendo hipersegregación, secciones rodeadas por otras de sus mismas características (Massey y Denton, 1989).

La tipología de la segregación compacta es la congregación en centros urbanos. El análisis de conglomerados muestra cómo las congregaciones de clase alta tienden a rodearse de enclaves de clases medio altas. En Barcelona aumentan la distancia entre las zonas elitizadas y las demás.

También existe cierta heterogeneidad de clase en la segregación voluntaria a nivel municipal: las mayores concentraciones de ocupados en categorías altas que además coinciden con las mayores concentraciones de empresarios que contratan trabajadores, se encuentran en el eje de Sant Cugat del Vallès, en el del Baix Maresme y en Matadepera/Terrassa. El resto también tienen un carácter de clase alta pero no tan marcado. Finalmente, el eje hacia Sitges se diferencia de los demás, su concentración de criterios asociados con la clase alta no es tan intensa como en los demás ejes y no tiende hacia la baja densidad montañosa, sino que presenta atracción por la costa. Es un eje con un componente mixto de clases medio altas. Los resultados de esta caracterización sociodemográfica son consistentes (y redundantes) con los datos de Renta per cápita que ofrece el Idescat (Instituto de Estadística de Cataluña). Esta coincidencia entre el análisis multivariable y los datos de renta per cápita añade aún más interés a la caracterización sociodemográfica que aquí se realiza a escala inframunicipal. Es previsible que la caracterización sociodemográfica a escala de secciones censales también fuera consistente con los datos de renta per cápita. La ausencia de este tipo de datos (de renta per cápita para las secciones censales de la RMB) hace que la caracterización socioeconómica de las secciones censales que aquí se ofrece resulte más valiosa de cara a otros análisis.

Finalmente, la última característica de segregación de los grupos altos en la RMB es su alto nivel. La segregación de las ocupaciones más altas se encuentra ligeramente por debajo de la segregación de los pobres en las 100 ciudades más pobladas de los Estados Unidos. Es decir, más de un tercio de la población en la RMB localiza su residencia siguiendo estrictos criterios de segregación y casi la mitad si consideramos la agrupación clase alta y medio alta en su conjunto (sea este resultado voluntario, involuntario, consciente o inconsciente).

[16] Actualizar la división clasista teniendo en cuenta la constante inflación en número y devaluación en valor de los títulos educativos y de las ocupaciones asociadas a ellos sobrepasa, de largo, el objetivo de este artículo.

Bibliografía

Aguilar, A.G. y Mateos, P. Diferenciación sociodemográfica del espacio urbano de la Ciudad de México. EURE, 2011, nº 37, p. 5-30.

Alegre, M. A., Benito, R. y GonzÁlez, I. Procesos de segregación y polarización escolar. Profesorado, 2008, nº 2, vol. 12, p. 5.

ALABART, A. y GARCÍA, S. Estructura i canvi social a Catalunya des de la sociologia urbana. Revista Catalana de Sociologia, 1996, nº 2, p. 5-25.

Álvarez, M.F. La transformación del espacio noroeste de la ciudad de Madrid entre 1970-1990. Anales de Geografía de la Universidad Complutense, 1995, vol. 15, p 41-52.

Anselin, L. Local indicators of spatial association–LISA. Geographical Analysis, 1995, vol. 27, p. 93-115.

Arbaci, S. (Re) viewing ethnic residential segregation in Southern European cities: housing and urban regimes as mechanisms of marginalisation. Housing Studies, 2008, nº 23, p. 589-613.

Arias, F. y NicolÁs, JL. La desigualdad urbana en España. Madrid: Ministerio de Fomento, 2000.

Atkinson, R. y Flint, J. Fortress UK? Gated communities, the spatial revolt of the elites y time–space trajectories of segregation. Housing Studies, 2004, nº 19, p. 875-892.

Ball, S. y Petsimeris, P. Mapping urban social divisions. Forum Qualitative Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research, 2010, Vol. 11, nº 2. <http://www.qualitative-research.net/index.php/fqs/article/view/1480/2983>.

Baum, S. y Gleeson, B. Space and place: social exclusion in Australia’s suburban heartlands. Urban Policy and Research, 2010, nº 28, p. 135-159.

Boterman, W.R., Karsten, L. y Musterd, S. Gentrifiers settling down? Patterns and trends of residential location of middle-class families in Amsterdam. Housing Studies, 2010, nº 25, p. 693-714.

Brade, I., Herfert, G. y K. Wiest. Recent trends and future prospects of socio-spatial differentiation in urban regions of Central and Eastern Europe: A lull before the storm? Cities, 2009, nº 23, p. 233-244.

Bayona, J. Factors sociodemogràfics de la distribució espacial de la població de nacionalitat estrangera a Barcelona. Tesis doctoral, Universidad Autónoma de Barcelona, Departamento de Geografía, 2006.

BAYONA, J. La segregación residencial de la población extranjera en Barcelona: ¿una segregación fragmentada? Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, 15 de març de 2007, vol. XI, núm. 235. <http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-235.htm>.

BAYONA, J. y GIL-ALONSO, F. Suburbanisation and international immigration: The case of The Barcelona Metropolitan Region (1998-2009). Tijdschrift voor economische en sociale geografie, 2012, vol. 103 (3), p. 312-329.

Beck, U. La sociedad del riesgo: hacia una nueva modernidad. Madrid: Paidós, 1998.

BORJA, J. Llums i ombres de l’urbanisme de Barcelona. Barcelona: Empúries, 2010.

Bourdieu, P. La distinción: criterio y bases sociales del gusto. Madrid: Taurus Ediciones, 1988.

Bourdieu, P. Las estructuras sociales de la economía. Manantial (Argentina), 2001.

Bourdieu, P. y Passeron, J. C. Reproduction in education, society, y culture. Sage Publications, 1990.

Bourdieu, P., Passeron, J. C., Melendres, J. y Subirats, M. La reproducción: elementos para una teoría del sistema de enseñanza. Barcelona: Editorial Laia, 1977.

Catney, G. y Simpson, L. Settlement area migration in England and Wales: assessing evidence for a social gradient. Transactions of the Institute of British Geographers, 2010, vol. 35, p. 571-584.

CarabaÑa, J., GonzÁlez, J.J., Serrano, A. y Vallejos, A. Clases sociales: estudio comparativo de España y la Comunidad de Madrid 1991. Madrid: Comunidad de Madrid, Consejería de Economía, 1992.

Cebollada, A. y Miralles, C. La movilidad en la Región Metropolitana de Barcelona: entre los nuevos retos y las viejas prácticas. Finisterra, 2010, nº 45, p. 33-47.

Champion, T. y M. Coombes. Using the 2001 census to study human capital movements affecting Britain’s larger cities: insights and issues. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 2007, nº170, p. 447-467.

Clerval, A. The spatial dynamics of gentrification in Paris: a synthesis map. Cybergeo. European Journal of Geography, 2011. <http://cybergeo.revues.org/23745>.

Coll, M. y Pujadas, I. Migració i segregació residencial a la Regió Metropolitana de Barcelona: Sant Cugat del Vallès com a elecció residencial per a les categories professionals altes. Treballs de la Societat Catalana de Geografia, 2007, nº 64, p. 35-50.

CortÉs, L. Desigualdades residenciales y segregación urbana. Temas para el debate, 2006, nº 145, p. 59-62.

Cuadras, C.M. Nuevos métodos de análisis multivariante. Barcelona: CMC Editions, 2008.

Cutler, D. M, Glaeser, E. L. y Vigdor, J. L. The rise and decline of the American ghetto. National Bureau of Economic Research Cambridge, Massachusetts (USA), 1997.

Dahrendorf, R. Class and class conflict in industrial society. Taylor & Francis, 1976.

D’Ambrosio, C. e Imanishi, R. Deprivation in the Sao Paulo districts: Evidence from 2000. World Development, 2008, nº 36, p. 1094-1112.

De la Puente, C. Sobre la Medida, Validez y Fiabilidad en Sociología. Una Aplicación de Análisis de Componentes Principales. NOMADAS. Revista Crítica de Ciencias Sociales y Jurídicas, 2007, nº 16, p. 353-361.

DEL PINO, J. A. La estructura social urbana de Málaga: Acercamiento a la estructura social urbana a partir de los datos censales sobre condición socioeconómica. Cuadernos de Ciencias Económicas y Empresariales, 2001, nº 43, p. 139-162.

Dodson, J. y Sipe, N. Shocking the suburbs: urban location, homeownership and oil vulnerability in the Australian city. Housing Studies, 2008, vol. 23, p. 377-401.

Duncan, O. D. y Duncan, B. A methodological analysis of segregation indexes. American Sociological Review, 1955, n. 20 p. 210-217.

Echazarra, A. Segregación residencial de los extranjeros en el área metropolitana de Madrid. Un análisis cuantitativo. Revista Internacional de Sociología, 2010, nº 68 p. 165-197.

Engels, F. The condition of the working class in England. Stanford Univ. Press, 1968.

Entitat del Transport. Pla Director de Mobilitat de la Regió Metropolitana de Barcelona. 2008.

Erikson, R. y Goldthorpe, J. H. The constant flux: a study of class mobility in industrial societies. Oxford University Press, USA, 1992.

Espelt, A., BORRELL, C., RODRIGUEZ-SANZ, M., MUNTANER, C., PASARIN, M. I., BENACH, J., SCHAAP, M., KUNST, A. E. y NAVARRO, V. Inequalities in health by social class dimensions in European countries of different political traditions. International journal of epidemiology, 2008, nº 37, p. 1095.

Gobillon, L., Selod, H. y Zenou Y. The mechanisms of spatial mismatch. Urban Studies, 2007, nº44, p. 2401.

GÓmez-LÓpez, M. J. Metodología para la clasificación municipal de las vías del municipio de Castellón de la Plana, mediante tecnología GIS. Ayuntamiento de Castellón, 2010.

Graham, S. y Marvin. S. Splintering urbanism: networked infrastructures, technological mobilities y the urban condition. Londres: Routlege, 2001.

Halfacree, K.H. The importance of ‘the rural’ in the constitution of counterurbanization: evidence from England in the 1980s. Sociologia Ruralis, 1994, nº 34, p. 164-189.

Harvey, D. Social justice and the city. University of Georgia Press, 2009.

He, S. New-build gentrification in Central Shanghai: demographic changes and socioeconomic implications.Population, Space and Place, 2010, nº 16, p. 345-361.

INE. Evaluación del la calidad de los datos del Censo de Población 2001. Madrid: INE, 2007.

LEAL, J. Cambio social y desigualdad espacial en el área metropolitana de Madrid (1986-1991). Economía y Sociedad, 1994, nº 10, p. 61-81.

LEAL, J. Segregación social y mercado de vivienda en las grandes ciudades. Revista Española de Sociología, 2003, nº 2, p. 57-75.

Lees, L. The geography of gentrification: Thinking through comparative urbanism. Progress in Human Geography, 2012, nº 36, p. 155-171.

Lemanski, C. Global cities in the South: deepening social and spatial polarisation in Cape Town. Cities, 2007, nº 24, p. 448-461.

Le Tellier, J. À la marge des marges urbaines: les derniers bidonvilles de Tanger (Maroc). Autrepart, 2008, p. 157-171.

Malheiros, J. Ethni-cities: residential patterns in the Northern European y Mediterranean metropolises–implications for policy design. International Journal of Population Geography, 2002, nº 8, p. 107-134.

Marcos, M. y Mera, G. Pensar la espacialidad, medir la espacialidad. Propuestas teóricas y desafíos metodológicos para analizar la distribución y diferenciación en el espacio urbano. XI Encuentro Internacional Humboldt. Ubatuba, San Pablo, Brasil. 2009.

Martori, J. C. y Hoberg, K. Indicadores cuantitativos de segregación residencial: El caso de la población inmigrante en Barcelona. Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, 2004, vol. VIII, nº 169. <http://www.ub.edu/geocrit/sn/sn-169.htm>.

Massey, D. S, y Denton, N. A. Hypersegregation in US metropolitan areas: Black y Hispanic segregation along five dimensions. Demography, 1989, nº 26, p. 373-391.

Massey, D. S, y Denton, N. A. Suburbanization y segregation in US metropolitan areas. The American journal of sociology, 1988a, nº 94, p. 592-626.

Massey, D. S, y DentoN, N. A. The dimensions of residential segregation. Social Forces, 1988b, nº 67, p. 281-315.

MIRALLES-GUASH, C. Dinámicas metropolitanas y tiempos de la movilidad. La Región metropolitana de Barcelona, como ejemplo. Anales de Geografía de la Universidad Complutense de Madrid, 2011, vol. 31, nº 1, p. 125-145.

MÓDENES, J.A. Flujos espaciales e itinerarios biográficos: La movilidad residencial en el área de Barcelona. Tesis Doctoral, Universidad Autónoma de Barcelona, 1998.

Musterd, S. Social and ethnic segregation in Europe: levels, causes, y effects. Journal of Urban Affairs, 2005, nº 27, p. 331-348.

Navarro, V. Neoliberalism as a Class Ideology; or, the Political Causes of the Growth of Inequalities. International Journal of Health Services, 2007, nº 37, p. 47-62.

NEL·LO, O. Les dinàmiques territorials a la regió metropolitana de Barcelona (1986-2006). Hipòtesis interpretatives. Papers. Regió Metropolitana de Barcelona, 2010, núm. 52, p. 16-27.

OcaÑa, O. Microanálisis sociodemográfico de espacios urbanos. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, 2005, nº 40, p. 5-34.

Pujadas, I. Movilidad residencial y expansión urbana en la Región Metropolitana de Barcelona, 1982-2005. Scripta Nova: Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, 2009, vol. XIII, núm. 290. <http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-290.htm>.

PUJADAS, I. y BAYONA, J. Las migraciones residenciales en las regiones metropolitanas de Barcelona y Madrid. In DOMÍNGUEZ, M., LÓPEZ, C. y LEAL, J. (ed.). Madrid-Barcelona: Procesos de transformación urbana y social. Similitudes y disimilaridades. En prensa.

Pujadas, I. y GarcÍa COLL, A. Movilización residencial y polarización social: La diferenciación social de los nuevos espacios residenciales en la Región Metropolitana de Barcelona. In AGE-Universidad de Cantabria, Espacios públicos, espacios privados. Un debate sobre el territorio. Santander: XIX Congreso de Geógrafos Españoles. Santander, 2005.

Pozo, E. y GarcÍa Palomares, J.C. Inmigración y cambio demográfico en la región metropolitana madrileña entre 1996 y 2006. Anales de geografía de la Universidad Complutense, 2009, Vol. 29, p. 111-138.

PRÉVÔT-SCHAPIRA, M. y Cattaneo, R. Buenos Aires: la fragmentación en los intersticios de una sociedad polarizada. EURE, 2008, nº 34, p. 73-92.

Reardon, S. F, y O’Sullivan, D. Measures of spatial segregation. Sociological Methodology, 2004, nº 34, p. 121-162.

Reardon, S. F, Matthews, S. A., O'Sullivan, D., Lee, B. A., Firebaugh, G., Farrell, C.R., y Bischoff, K. The geographic scale of metropolitan racial segregation. Demography, 2008, nº 45, p. 489-514.

RECAÑO, J. El espacio social y geográfico de los jóvenes en Cataluña. In UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA (ed.). La dinámica geodemográfica protagonista del territorio. Actas del VIII Congreso de la población española. 2003, p. 201-218.

ROCA, J., ARELLANO, B. y MOIX, M. Estructura urbana, policentrismo y sprawl: los ejemplos de Madrid y Barcelona. Ciudad y Territorio, 2011, XLIII (168), p. 299-321.

RodrÍguez Vignoli, J. Movilidad cotidiana, desigualdad social y segregación residencial en cuatro metrópolis de América Latina. EURE, 2008, nº 34, p. 49-71.

Roquer, S. y Blay, J. El censo de población de 2001: análisis y valoración de los principales cambios introducidos. Revista de Geografía, 2002, nº 1, p. 107-118.

SABATINI, F., CÁCERES, G. y CERDÁ, J. Segregación residencial en las principales ciudades chilenas: Tendencias de las tres últimas décadas y posibles cursos de acción. EURE, 2001, nº 27, p. 21-42.

SANTANA, J. A. Forma urbana y mercado de trabajo. Accesibilidad al empleo, segregación residencial y paro. Universidad Autónoma de Barcelona, Departamento de Economía Aplicada, 2004.

SaravI, G.A. Segregación urbana y espacio público: los jóvenes en enclaves de pobreza estructural. Revista de la CEPAL, 2004, nº 83, p. 33-48.

Soja, E.W. Postmetropolis: critical studies of cities and regions. Wiley-Blackwell, 2000.

STEARNS, L.B. y LOGAN, J.R. Measuring trends in segregation: three dimensions, three measures. Urban Affairs Quarterly, 1986, vol. 22, p. 124-150.

TRULLÉN, J. y BOIX, R. Barcelona, metrópolis policéntrica en red. Working Paper 03/03, Economia Aplicada UAB, 2003.

Van Amersfoort, H., de Klerk, L., Glebe, G. y O’Lough, J. Dynamics of Immigrant Settlement: Surinamese, Turks and Moroccans in Amsterdam, 1973-1983. Editado por Franz Steiner Verlag, 1987.

Van Kempen, r. y ÖZUËKREN, A. S. Ethnic segregation in cities: new forms y explanations in a dynamic world. Urban Studies, 1998, nº 35, p. 1631-1656.

Wacquant, L. Los condenados de la ciudad: Gueto, periferias y Estado. Madrid, S. XXI editores, 2007.

Wilson, W.J. The truly disadvantaged. University of Chicago Press, 1987.

Wright, E.O. Class counts: comparative studies in class analysis. Cambridge University Press, 1997.

Edición electrónica del texto realizada por Jenniffer Thiers.

Ficha bibliográfica:

RUBIALES PÉREZ, Miguel; Jordi BAYONA-I-CARRASCO e Isabel PUJADAS RÚBIES. Patrones espaciales de la segregación residencial en la Región Metropolitana de Barcelona: pautas de segregación de los grupos altos. Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales. [En línea]. Barcelona: Universidad de Barcelona, 20 de diciembre de 2012, vol. XVI, nº 423. <http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-423.htm>. [ISSN: 1138-9788].


Índice de Scripta Nova	Menú principal

Clasificación de las profesiones, CNO 1994	Agrupación por categorías
1.Personal directivo 2.Técnicos y profesionales científicos e intelectuales	Categoría alta 1+2
3.Técnicos y profesionales de apoyo 4.Empleados de tipo administrativo	Categoría media-alta 3+4
5.Trabajadores de los servicios y vendedores de comercio 6.Trabajadores en actividades agrarias y pesqueras 7.Trabajadores cualificados de la industria, construcción y minería 8.Operadores de instalaciones y conductores 10.Fuerzas armadas	Categoría media-baja 5+6+7+8+10
9.Trabajadores sin cualificar	Categoría baja
Fuente: Pujadas y García Coll, 2005.

	1 (Alta)	2 (medio alta)	3 (media - bajasuburbana)	4 (baja urbana)	Media RMB
OCUP ALTA %	54,38	31,69	13,49	10,49	21,78
OCUP M-ALTA %	24,37	31,54	22,34	21,70	25,81
OCUP M-BAJA %	16,39	29,83	52,75	50,89	42,32
OCUP BAJA %	4,76	6,84	11,34	16,84	10,00
FORM 3 GRADO %	39,58	21,86	8,00	6,92	14,47
FORM 2 GRADO %	24,12	21,43	14,24	12,95	17,22
FORM 1 GRADO %	32,00	47,25	60,51	56,64	53,82
FORM 0 GRADO %	4,31	9,46	17,26	23,49	14,49
DESOCUPADOS %	18,71	20,55	24,35	27,75	23,07
POB MIGRANTE %	5,50	5,26	3,74	10,02	5,12
VIVIENDA 70 m² o -	9,93	29,85	29,71	74,37	34,12
VIVIEND 70 – 120m²	42,08	62,31	62,99	24,82	57,34
VIVIENDA 120m² o +	47,99	7,84	7,30	0,81	8,54
Fuente: Elaboración propia a partir de datos del Censo de población de 2001 (INE).

	Variable	Í. Segregación	Í. Aislamiento	Índices de Disimilitud
	Variable	Í. Segregación	Í. Aislamiento	Alta	Medio Alta	Medio Baja	Baja
RMB Municipal	Alta	0,16	0,02		0,03	0,24	0,19
	Medio Alta	0,13	0,02	0,03		0,22	0,17
	Med. Baja	0,21	0,05	0,24	0,22		0,08
	Baja	0,08	0,00	0,19	0,17	0,08
Secciones Censales	Alta	0,31	0,11		0,20	0,38	0,41
	Medio Alta	0,13	0,02	0,20		0,22	0,26
	Med. Baja	0,24	0,08	0,38	0,22		0,13
	Baja	0,20	0,02	0,41	0,26	0,13
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del Censo de población de 2001 (INE).