Aumento de Tarifas. La racionalidad de los justos

La cuestión energética doméstica

Aumento de tarifas, quita de subsidios; a la postre es lo mismo. El actual gobierno inauguró un proceso de aumento en los servicios públicos de energía domésticos (agua de red, gas de red y electricidad). Las razones para tal proceso son diversas. Aunque no son tópico de este post, son discutibles desde varios ángulos. 
La idea de este post colisiona con el procedimiento indiscriminado de aumento de las tarifas. Colisiona porque propone un esquema racional de aumento/quita de subsidio de tarifas (asumiendo ésto como inevitable). Esquema racional porque discrimina la magnitud del aumento tomando en cuenta diversos factores de lo que podríamos denominar la 'realidad social'. 

Nada está claro cuando intentamos dimensionar y capturar algún criterio sobre el que se basan los últimos aumentos de tarifas. No se explica, no se comunica. Sí hay números, porcentajes dando vueltas con incrementos inauditos. También hay explicaciones triviales por parte de los funcionarios del ejecutivo nacional, apuntando a la imposibilidad de contemplar 'la casuistica' de cada hogar para que el esquema de aumentos no sea más regresivo de lo que es.

Alternativo a ésto, creemos que sí se puede pensar y poner en función un esquema que discrimine los aumentos. De hecho, hay elementos para pensarlo y datos para hacerlo. El esquema actual, sin ser claro (ni público) en sus valores y parámetros, ha generado aumentos que no parecen tener ningún criterio, salvo las escalas de consumo energético. Esto último, es un indicador sesgado si se pretende otorgar algún tipo de criterio racional (y justo) a los incrementos.

Entonces, qué parámetros pueden ser pensados y deberían ser tomados en cuenta cuando se pretende aplicar un maco racional de aumento o quita de subsidio en las tarfias de los servicios públicos de los hogares? Primero, el nivel socioeconómico de los hogares residenciales. Segundo, los factores estructurales y ecológicos de la red de servicios energéticos. La realidad y relación entre estos factores puede otorgar un reacomodo de valores más racionales a los actuales.

Afinando el lápiz

El cimbronazo que generó la estampida al alza de las tarifas, evidenció estados de cosas estructurales, conocidos aunque siempre solapados, como la asimetría regional de tarifas, de subsidios, la relación costo de tarifa/ salario, la falta de inversiones y capacidad de infraestructura instalada a lo largo del país, etc. 

El aumento del precio de las tarifas, consecuencia de un 'acomodamiento de tarifas según valores actuales de mercado' o a una quita de subsidios por parte del Estado nacional, nunca fue explicado, sino luego del impacto (y la repercusión) que este aumento tuvo en los hogares. Luego se pudo ver que no existió criterio racional en la distribución del precio de la tarifa.
Esta desigualdad tarifaria, previa y actual (pero con incremento), se apoya en una estructural. Si analizamos los datos del CNPyV 2010 respecto a los hogares (de radios censales urbanos) con agua y gas de red, no sólo se puede ver una notable variabilidad en cada provincia y región del país, también ésta se aprecia al interior de cada ciudad o urbe. 
En términos generales, en promedio, algo más de 9 de cada 10 hogares tienen agua de red. Pero esta proporción baja a la mitad de los hogares cuando hablamos de suministro de gas por red pública (recalcando que hay 4 provincias donde el gas natural de red no existe).

Este déficit en la capacidad de infraestructura instalada no solo indica la ausencia total de inversión por parte de las prestadoras (con el agravante de que las nuevas redes son pagadas por los consumidores pero apropiadas por las empresas) junto con la nula injerencia estatal, indica también una estructura doméstica de consumo diferencial y, por ende, también de gasto. 
Un hogar sin provisión de agua de red, es un hogar que debe procurarse la misma de un modo alternativo. En los radios urbanos, la inmensa mayoría de los hogares sin agua de red, se abastece con perforaciones a las napas. Estas perforaciones son por medio de extracción eléctrica, resultando un gasto promedio obligado mayor de energía eléctrica. En la zona metropolitana (la más poblada del país) este fenómeno es muy común (y hasta mayoritario a medida que nos alejamos de CABA).

Otro fenómeno complementario (y más recurrente a lo largo del país y no sólo en el área metropolitana de Buenos Aires) es la situación de los hogares sin red de gas natural. La ausencia de gas de red en un hogar, evidencia un recargo doble en el gasto doméstico de los servicios, dado que, por un lado, sobrecarga el consumo eléctrico al tener la necesidad de suplir la falta de gas (calefacción, cocina, etc) y por otro, en muchos casos obliga a los hogares a adquirir gas envasado, siempre más caro y de poca durabilidad.
Según datos del último censo, casi 4 de cada 10 hogares en Argentina utiliza garrafa para cocinar, alcanzando el total de los hogares en algunas regiones y zonas. 
Ésto no solo es un indicador de la escasísima extensión de la red de gas a nivel nacional, también indica la doble penalización a casi la mitad de los hogares por el precio (siempre abusivo) del gas envasado (todos los intentos gubernamentales de subsidiar una 'garrafa social' han fracasado) y el aumento tarifario de la electricidad, la principal fuente energética doméstica de estos hogares (que nunca viene mal recordar y repetir que son el 37.5% de los hogares).

En síntesis, estas situaciones de falta de provisión de agua y gas de red, hacen que los hogares (como vemos, muchos, y en algunas zonas, la mayoría) sean electrodependientes, con una sobre demanda de electricidad que un hogar urbano tipo. Este tipo de situaciones, hasta donde sabemos, no son contempladas en el nuevo esquema de tarifas. Desconocer esta situación (repetimos, conocida, y muy común en algunas zonas del país) no hace otra cosa que hacer más regresivo aún el nuevo esquema de tarifas.

Otro factor que debiera ser tenido en cuenta para generar una estructura racional de aumento, es el nivel socioeconómico de los hogares. No existe mejor indicador (por lo menos, no uno tan directo y que sintetice tantos atributos y que clasifique y proyecte una posibilidad de pagar por un tipo de consumo) para diagramar un esquema justo que uno que posibilite dimensionar el poder real de pago de servicios de un hogar. 
En las comunicaciones que oficializaban los aumentos de las tarifas, el criterio explicado para los tramos porcentuales de los incrementos (además del incremento de la unidad por eliminación del subsidio), son las unidades de medida de consumo (kilovatios o m3) medidas en tramos o rangos (más consumo, más caro). Por las razones que explicamos antes (los niveles estructurales de 'electro dependencia'), los niveles de consumo no son indicadores válidos de un esquema de aumento racional o progresivo.

Estos dos factores combinados, el nivel scioeconómico de los hogares y los niveles de infraestructura de servicios instalada, funcionarían de manera confiable al momento de pensar un modelo escalonado de aumento (o retiro de subsidio) de tarifas. 
Otro atributo positivo de utilizar estos indicadores en un modelo sintético, es la propiedad de 'equilibrio' que poseen los índices (instancia relevante si trabajamos sobre un territorio). Es decir, en un continuo de valores, un hogar va a estar situado según sus proporciones aditivas (su NSE y nivel de infraestructura de servicios). Siendo esquemáticos: un hogar en un radio censal con bajo NSE pero con alta proporción de infraestructura de servicios, debiera pagar menos que un hogar de un radio con los mismos niveles de infraestructura instalada (agua y gas) pero con un NSE mayor. Lo propio corre para un hogar con alto NSE pero sin agua y gas de red (como podría ser una vivienda de un barrio privado) en relación a un hogar con las mismas deficiencias de infraestructura pero con un NSE bajo (vivienda en un 'barrio humilde').
Estas situaciones nos muestran que los déficit de infraestructura en obra de servicios, no tiene que ver, necesaria o mecánicamente, con zonas de bajo NSE y viceversa. Por eso es tan importante hacer inteligencia de datos de este tipo, para que resulte un esquema, lo repetimos una vez más, lo más progresivo posible.


Modelizando la equidad - IRAT (Índice Racional de Aumento de Tarifas)

Proponemos un modelo resolutivo, claro, abarcativo a nivel nacional, construido con datos de acceso público, donde los gradientes de aumento se pueden operacionalizar y ordenar por radio censal (sin necesidad de la mentada -complicada y burocráticamente absurda- 'casuistica' esgrimida por funcionarios gubernamentales). Los rangos de aumento de tarifas se pueden sumarizar en distintas escalas; regionalmente, por provincia, por aglomerados urbanos y, finalmente, por radios censales al interior de cada ciudad.

El modelo es un índice aditivo que contempla el nivel socioeconómico (NSE) de los hogares de cada radio y los niveles de infraestructura instalada de agua y gas de red. Resulta un score que indica una propensión real al pago racional de un aumento de tarifa. Para hacerlo gráfico, se dividió el score se normalizó en deciles de aumento (la escala es teórica).
 

En AMBA es claro el patrón de aumento escalonado. CABA es la jurisdicción donde debería recaer la mayor proporción de aumento de tarifas domésticas, por promedio de NSE e infraestructura instalada. Paradójicamente, ha sido parte de la región con mayor nivel de subsidios en tarifas. A medida que nos alejamos de la capital, los niveles de aumento disminuyen al disminuir el NSE y la infraestructura relativa a servicios.
Si sumarizamos por provincia este score de aumento, CABA y las provincias patagónicas serían en las que más deberían aumentar las tarifas. Las del norte, fundamentalmente NEA, donde menos debería recaer el incremento.
Pero como la idea es maximizar el criterio racional, los cálculos del score se realizaron a nivel radio censal, de manera de racionalizar con mayor profundidad el esquema de aumentos. Dentro de una urbe se puede discriminar territorialmente este esquema, porque el espacio es heterogeneo.
Algunos ejemplos del IRAT en urbes del pais.
   

 
Como cierre.
Puede pensarse un modelo más equitativo de asignación de aumento o quita de subsidio de las tarifas de energía domestica? Ya vimos que sí. En este sitio hay una propuesta.
Es un procedimiento complejo o costoso? No. Datos públicos. Estadística y SIG (pública) básicos.
Es un modelo válido y confiable? Es decir, realmente incide en el reparto discrecional progresivo del aumento tarifario? Tenemos elementos para creer que sí.
Sería muy compleja su aplicación? Para nada.
Existiría voluntad para aplicarlo? Este sitio no puede responder esa pregunta.
   

Balotaje 2015. El voto como hecho (más o menos) de 'clase'. Vol IV. Las Ciudades

 Análisis de los resultados del Balotaje 2015. Última entrega


El objetivo de esta etapa final es analizar, configurar y exponer alguna tipología de modelos de voto de grandes ciudades. 
Dentro de la lógica que venimos trabajando (el posible basamento 'de clase' del voto), la idea es ver, a nivel ciudad o urbe, si se presentan patrones de voto diferenciado según nivel socioeconómico. La particularidad de trabajar al nivel de las ciudades, es que permite analizar el patrón socioeconómico del voto en términos, básicamente, de distribución territorial. 
Como ya expusimos en varios posteos de diferentes temáticas, la distribución territorial dentro de una ciudad muestra de manera clara el ordenamiento y el disciplinamiento ejercido a partir del espacio y su administración. Esta morfología urbana (que ordena, junta y separa) y social se cristaliza también en el voto, generando tipo de ciudades según esta división 'social' y política. En síntesis, qué ciudades votan parecido o diferente.  

Cada ciudad un país

Tal como vimos cuando analizamos AMBA, existen zonas, regiones y localidades que, dependiendo de su extensión, alcance y límites, tienen una lógica de distribución espacial por atributos (en este caso, de nivel socioeconómico). También pudimos apreciar este fenómeno en distintas urbes del país. A su vez, vimos que, dentro de las ciudades, hay correspondencias entre estos ordenamientos y el voto. Como también comprobamos que estos ordenamientos, en distintas provincias o localidades, se confirman pero también se rompen o se vuelven contraintuitivos.
Trabajar a nivel (gran) ciudad, supone el recorte inmediato (superior) al de radio censal. El recorte no es tan nítido como supondría la noción de 'ciudad', porque la dinámica de los territorios muchas veces engloba una o más localidades, conurbaciones o distritos con el status de departamento. Aún así, recortamos las grandes ciudades (la mayoría) como también las conurbaciones (Mendoza, Luján de Cuyo, Las Heras, etc) y su equivalente distrital en AMBA, es decir, los partidos y las comunas de CABA (estos últimos tratados con el stasus de ciudad/localidad).

Para la caracterización electoral de las ciudades, seleccionamos, en primera instancia, las 30 principales de cada región. En la segunda y definitiva etapa, a éstas se le incorporaron los 24 partidos de GBA y las 15 Comunas de CABA (es decir, AMBA).
El modelo tipológico se construyó con la agregación, a nivel ciudad (o departamento, partido o comuna según el caso), de cada proporción de votación a ambos partidos (Cambiemos y Fpv) sumarizada y promediada y la variabilidad de cada grupo de INSE por cada grupo del mismo INSE.
Para la solución final, se combinaron dos técnicas de agrupamiento por conglomerados o clusters. Una solución jerárquica (en dos etapas, con y sin AMBA) y el final, un K-medias con todas las ciudades/partidos/comunas. Se buscó maximizar la diferencia de las variables intervinientes y la solución fue satisfactoria, como se puede ver en los dendogramas.

La solución final del modelo tipológico muestra tres grupos de ciudades. Es decir, que a nivel ciudad (como ya vimos a nivel nacional y provincial), existen tres tipos de actitudes características hacia el voto.
En la entrega anterior, cuando analizamos AMBA, a grandes rasgos, veíamos un modelo de tipo de voto algo más esquemático y que reforzaba las tendencias globales (nivel nacional). Una estructura similar a la tensión centro - perferia/ NSE altos/medios - NSE medios bajos/bajos, conjugados con los valores de voto de cada fuerza política. Cuando hacemos el mismo ejercicio a nivel de este conglomerado de ciudades, vemos que existen otros ordenamientos, actitudes y a la postre, modelos de voto 'de clase'.

No tiene sentido hablar de la dimensión (tamaño) de los grupos, tal como supondría un modelo de clusters, dado que es una muestra de ciudades. Pero sí es fundamental entender qué tipo de ciudades conforman cada grupo.
Por un tema de practicidad estadística y evitar la excesiva dispersión, se unieron los grupos extremos bajos y altos de NSE.

En el Grupo 1 de ciudades, están las que, en términos generales, el Fpv ha obtenido buenos resultados. En cierta medida, los resultados son, en este grupo, tangenciales a la estructura de grupos de NSE. El porcentaje de voto a Fpv decrece a medida que ascendemos en el NSE (ésto es un parámetro general de la elección a nivel nacional). Es muy alto en los grupos 'inferiores' pero en este grupo de ciudades, el porcentaje es el más alto obtenido por este partido en los grupos superiores. Es decir, en este grupo de ciudades, los grupos de NSE alto se han inclinado, como en ningunas otras ciudades del país, por la centro izquierda. Podríamos llamar a este grupo, el grupo de ciudades progresistas porque el porcentaje de voto al Fpv es llamativamente alto en los grupos 'medios' y 'medios altos' (notable particularidad), logrando un empate entre las fuerzas políticas.

El Grupo 2 de ciudades, es el grupo más disputado en términos electorales. Son ciudades donde hasta los grupos de NSE 'medios', los porcentajes de voto son parejos (comienza romperse la lógica general de 'NSE bajos = mayor voto al Fpv'). Es decir, parte de los sectores populares, en estas ciudades, se han inclinado por la derecha. La paridad se destraba a partir de los grupos 'medios superiores' y 'superiores', donde Cambiemos es mayoría clara.

El Grupo 3 de ciudades son las que enteramente (en términos relativos, claro está) se han volcado por Cambiemos. Otra particularidad, que niega la tendencia general (nacional) y refuerza aún más las rupturas parciales del Grupo 2. Esta tendencia a la derecha se verifica en todos los grupos de NSE. No solo es mayoría en todos los grupos, sino que la mayoría es superior a la media del país e incluso superior al Grupo NSE (favorable a la fuerza opositora). No es extraña la ventaja de los sectores 'medios' y 'medios altos' y 'altos' en este sentido, pero sí lo es en los sectores 'bajos', donde la ventaja de Cambiemos respecto al Fpv es igual de fuerte que en los restantes grupos de NSE. Claramente es el grupo de ciudades donde la derecha ha calado en los sectores populares, tradicionalmente (o intuitivamente) peronistas.

En el gráfico de lineas vemos los porcentajes de voto de cada grupo de NSE a ambos partidos según cada grupo de ciudad. Si juntásemos los grupos, obtendríamos la tendencia general. Lo interesante del agrupamiento en clusters y los porcentajes de cada grupo de NSE, es que permite verificar lo que sosteníamos en la primer entrega de esta saga, y es la gran variabilidad que habíamos percibido en el voto de los sectores populares. El agrupamiento maximiza las diferencias (la inercia de la formación de los clusters) y permite ver claramente la parábola que va del Grupo 1 al Grupo 3. Siendo grupos 'antagónicos', la disposición de los grupos es muy diferente. Mientras que en los grupos 1 y 2 la tendencia es 'escalonada', en el tercer grupo los votantes de cada fuerza política se comportan como conglomerados separados, dada su variabilidad inter-fuerza.

Los grupos en los mapas


Grupo 1
Este grupo está conformado por ciudades/ localidades del conurbano sur y oeste (Almirante Brown, Avellaneda, Berazategui, Esteban Echeverria, Ezeiza, Florencio Varela, General Rodriguez, Hurlingham, Jose C Paz, La Matanza, Lanus, Lomas De Zamora, Malvinas Argentinas, Merlo, Moreno, Presidente Peron y Quilmes), las bonaerenses Zarate, Ensenada, las patagónicas Comodoro Rivadavia, Trelew, Neuquén, Bariloche, Gral Roca y Viedma. Resistencia y Santiago del Estero al norte. (Los mapas de las localidades del Conurbano están en el post anterior).

Grupo 2
Este grupo está conformado por las comunas 3, 4, 5, 7, 8, 9 y 15 de CABA. Partidos del oeste del conurbano (primer cordón, como Morón, Tres de febrero, San Miguel, Ituzaingó), pocos del norte (Tigre, San Fernando, Escobar) y por ciudades de importancia (en dimensión), como Tucumán, Rosario, Paraná, La Plata, Santa Fé, San Juan, Salta y Corrientes.

Grupo 3
Este grupo está conformado por las comunas 1, 2, 6, 10, 11, 12, 13 y 14 de CABA. Vicente López y San Isidro por el conurbano. Luego, están Bahía Blanca, Córdoba, Mendoza, Guaymallén, Godoy Cruz, Jujuy, La Rioja y Rio Cuarto.

Finalizando. 
Ante la pregunta si existe o existió una 'cuestión de clase' o 'social' en el voto en el balotaje de noviembre, las respuestas varían según el foco geográfico. Pudimos comprobar cómo se disponen las fuerza electorales según los grupos de NSE a nivel nacional. Cómo a nivel provincial comienzan algunas pautas disonantes de la tendencia general (nacional) hasta llegar a la caracterización por ciudad, donde la administración del espacio, la disposición de 'la gente' y cómo se vota (indicado por los resultados) nos avisa la diversidad de la que está compuesta y atravesada nuestra realidad social y electoral. 
Parecería que todo es una cuestión de escalas.

Balotaje 2015. El voto como hecho (más o menos) de 'clase'. Vol III. La Cabeza de Goliat

Constantemente nos preguntamos ¿por qué siempre AMBA?
Si vamos a lo material, en AMBA residen 1 de cada 3 argentinos. En casi 4000 km2 viven 13 millones de personas, resultando una densidad poblacional de 3300 personas por km2 (Argentina tiene 10,7 por cada km2...).
A su vez, esta región-zona-provincia- mini país, es el parámetro nacional de muchos aspectos, desde los económicos y productivos hasta los culturales. También es la evidencia de un fenómeno demográfico típico de países periféricos y de una enferma estructura centralista.

En esta región conviven todos los matices culturales, socioeconómicos y las tradiciones políticas tanto propias, como las que 'exporta' al resto del país. En este sentido, el centralismo es un fenómeno tan cuestionable como real y argentino.

El modelo AMBA

Nos posicionamos en el comportamiento electoral, el político, imposible de no marcar impronta a nivel nacional. Y es en AMBA donde se producen las zonificaciones 'de clase' más nítidas, cercanas a lo esquemático. Entonces, más allá de las justificaciones materiales, es el territorio ideal para analizar las asociaciones entre los dos factores que dan consistencia a esta saga.
AMBA es, según como se la observe, una zona tanto homogénea como heterogénea en términos socioeconómicos (SE). Presenta las mayores concentraciones de NSE alto y bajo. Sin embargo, el territorio está dispuesto, ordenado de tal manera que por momentos observamos vastas zonas (las más vastas) de uniformismo social. Esta zonificación es clara en sus límites. También son claras sus formas. Lo que hace 'homgéneo' este territorio es el ordenamiento brutal, sin compartimentos, según el componente socioeconómico.
También son claras las zonas de 'voto ganador'. Y es hasta estereotípico el grado de correlación con los niveles SE. Ese es el modelo AMBA de voto, el modelo cultural y social del voto.

En cuanto a la tendencia del voto general, AMBA es el país en envase chico. Hasta los sectores 'medios', es predominante el FpV (como vimos, con algunas zonas ganadas por la derecha) y a medida que ascendemos en lo SE, concomitantemente va creciendo la proporción de voto a Cambiemos hasta ser mayoría abrumadora en los segmentos altos. En ese sentido, la tendencia cuadrática es clara. Pero AMBA es, como todos, un territorio complejo donde la forma y la relación entre la clase y político tiene, a su vez, sus patrones y se reproduce al interior de zonas y de Partidos/ Comunas.
 

El gráfico de burbujas apoya la lectura del primer mapa. Se puede observar las tendencias cruzadas de los Partido/ Comunas (P/C) en cada fuerza política. En Cambiemos, superando el > 50% (fuerza ganadora) tenemos todas las Comunas de CABA y los partidos norteños de V. López y San Isidro (formando un conglomerado homogéneo de NSE y también de voto).
Por otro lado, los partidos donde el FpV obtiene proporciones importante son los que están más alejados de CABA y que tienen menos NSE promedio. La correlación con el voto al FpV, entonces, es negativa en términos de NSE y positivos en distancia al 'gran centro'.

Esta división 'no oficial' muestra cómo se vota dentro de AMBA: CABA, 1° y 2° Cordón son estratos que explican las mutaciones 'de clase' del voto. Como se puede ver, el voto es más ´popular' a medida que nos alejamos del centro. Este modelo es el que se repite en algunas grandes urbes del país: la del centro y la periferia (tan trillada como localmente autoexplicativa). Centro con mayor NSE que vota a la derecha y la periferia de menor NSE votando al peronismo. Aunque, como vamos a ver más adelante, hay matices y este modelo que vemos en AMBA se vuelve contraintuitivo en algunas.

El ordenamiento según NSE, proporción de voto y kilómetro del centro, es lineal y casi perfecto en el modelo AMBA. Exceptuando la Comuna 8, la comuna porteña más conurbanera (en NSE y voto), Ituzaingo (más 1° que 2° cordón) y los partidos ya comentados de V. López y San Isidro, más porteños que bonaerenses en sus características, el modelo AMBA (NSE - voto -km) ajusta (y ordena) perfecto.

Este último gráfico es un complemento de la linealidad anterior. La forma cuadrática expone no sólo los patidos a un lado del mediodía socioeconómico, sino también la proporción en cada jurisdicción del voto obtenido por cada fuerza. 
En azul, todos los partidos donde ganó el Fpv, por debajo de la mediana del NSE, y todos del 2° cordón y varios del 1° (aunque el porcentaje ganador es menor). En el lado derecho, superando la mediana de NSE, todos los partidos y comunas donde ganó Cambiemos (con los pocos casos disonantes ya explicados). 
Es notable la proporción de voto obtenido por la coalición de derecha en las comunas y partidos que se observan en el extremo superior derecho (entre el 65 y 80% de los votos).

La cabeza

Hablando de zonas estereotipadas, CABA es territorio minado. La jurisdicción con mayor concentración de NSE alto es claro como vota. También son claros sus 'límites' y su concomitante cambio de voto. Prácticamente toda CABA se inclinó por Cambiemos, focalizando (> tamaño de las burbujas > % de voto ganador) en las zonas norte y noreste (las comunas que vimos en los anteriores gráficos). Ya en el sur, con un matiz más claro de verde (menor NSE), las burbujas de Cambiemos son más pequeñas que en casi todo el territorio de CABA y empiezan a aparecer algunos CdV donde ganó el FpV (Parque Avellaneda, Soldati y Pompeya/Barracas). Todo ésto ya lo había visto Germani hace muchos años.

Interesante ver algunos pocos CdV donde el FpV obtuvo gran cantidad de votos. Probablemente sean los CdV (Retiro y Comuna 4) donde haya votado la gente que vive en las villas y asentamientos de esos barrios.

Tampoco escapa a lo esquemático la división por cordones en el AMBA profundo. El 1° cordón (izquierda del mapa inferior) no solo son los partidos bonaerenses con mayor NSE sino que también en ésos, se da el voto ganador, muy nítido, de la coalición Cambiemos. El 2° cordón, más lumpen en promedio, es el bastión del FpV en Buenos Aires. Seguramente el único dentro de la provincia.

Cuántas grandes urbes o conurbaciones del país (del 'interior') cumplen o replican  este 'Modelo AMBA', tanto en términos socioeconómicos como de voto? Se cumplen ambos a la vez? Uno sí (el del ordenamiento territorial -y bajo la misma forma?-) y el otro, no? En cuáles sí y no? Veremos.


NdA: Este post también posee la invalorable colaboración del sociólogo viedmense Santiago Barandiarán.