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7 Frontera, deforestación y despoblamiento

Discutiendo algunas hipótesis sobre la expansión reciente de la frontera agraria en Argentina

Germán Rosati

Introducción

Una de las transformaciones recientes en el sector agropecuario es la incorporación a la producción de zonas consideradas previamente como marginales o no productivas. Este proceso de expansión de la frontera agrícola se inicia hacia mediados de la década de 1970. Abarcó en un primer momento a zonas con menor intensidad de explotación. Posteriormente, se extendió hacia zonas como el noreste (NEA) o el noroeste (NOA).

Un primer problema que se plantea es la identificación de las diferentes formas en que esta expansión se realiza: ¿la frontera se expande sustituyendo producciones previas? ¿O bien lo hace transformando dichas producciones? ¿Se realiza sobre tierras aparentemente no explotadas y/o sobre monte nativo?

En Argentina, esta expansión se da sobre todo (pero no exclusivamente) bajo la forma de la sojización: la soja ha sido uno de los vectores fundamentales de esta expansión. Este cultivo ha ido expandiendo su peso sobre el total de superficie sembrada desde la década de 1970, llegando a representar casi un 60% de la superficie total sembrada en 2009 y manteniéndose en valores superiores al 45% hasta 2018 (Sistema de Estimaciones Agrícolas, 2018).

La literatura existente (Aizen, Garibaldi y Dondo, 2009; Viglizzo y Jobbágy, 2010; Páez, 2016) identifica varias formas de expansión: 1) procesos de desmonte y deforestación, 2) desplazamiento de la actividad ganadera; 3) introducción de soja de segunda (también conceptualizada como “adición de producciones” dado que conlleva la posibilidad de realizar dos cosechas, por ejemplo, trigo-soja) y 4) sustitución del área sembrada con otras actividades.

En ciertas zonas (en particular pero no de forma exclusiva, las ubicadas en el Chaco Seco) la expansión de la frontera suele darse sobre áreas no explotadas productivamente (bosques o montes) e ir acompañada de procesos de deforestación y avance sobre monte nativo. Así, las provincias de Santiago del Estero, Chaco y Salta acumulan 3.803.718 de hectáreas deforestadas entre 2001 y 2018 (Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco, 2019).

Existen algunas hipótesis que vinculan estos procesos de expansión de frontera y deforestación a ciertas dinámicas poblacionales. La afirmación de que se avanza hacia “una agricultura sin agricultores” parece resumir esta idea. En términos generales, se vincula la expansión de la frontera agrícola y la deforestación con el proceso de despoblamiento rural (Giarracca y Teubal, 2013; Martínez Dougnac, 2013). Buena parte de la literatura suele estar basada en estudios de caso sumamente detallados sobre dinámicas de conflicto alrededor de procesos de deforestación de tierras, relacionados con el movimiento de la superficie sembrada (muchas veces ocupadas por poblaciones originarias).

El potencial problema de estos enfoques es que pueden llevar a perder de vista procesos estructurales de mayor escala. Este punto plantea una pregunta importante: ¿cuál es la relación entre los procesos de expansión de la frontera, los de deforestación y ciertas dinámicas demográficas? ¿Cómo se enmarcan los casos analizados dentro de dichos procesos de más largo plazo y de mayor escala? ¿Qué información aportan dichos procesos de población acerca de los movimientos de las diferentes estructuras agrarias?

Este capítulo busca discutir algunos fenómenos generalmente asociados a los procesos de expansión de la frontera agraria, particularmente en su relación con los movimientos de absorción y repulsión de población. Específicamente se propone abordar la siguiente pregunta: ¿qué vinculación tienen las diferentes formas de expansión de la frontera en el campo con ciertos fenómenos ligados a los procesos de movimiento de la población?

Buena parte de la literatura relativa a los estudios agrarios ha considerado a la población y sus movimientos como un observable relevante sobre las transformaciones producidas en las estructuras agrarias en diferentes contextos: Rusia (Chayanov, 1974; Lenin, 1982), Inglaterra (Marx, 2004), Argentina (Iñigo Carrera y Podestá, 1987; D’Alessio, 1969; Iñigo Carrera, 2011), por mencionar algunos. Los movimientos poblacionales, especialmente aquellos vinculados a la migración rural-urbana, eran considerados como indicadores del avance de las relaciones salariales sobre áreas en las que no eran las predominantes, o bien como indicadores de la profundización de esas relaciones en aquellas zonas en las que ya eran predominantes. Cada proceso imprimía diferentes signos al movimiento de la población: de atracción o repulsión, según el desarrollo de cada etapa.

Carr (2004; 2009) realiza un estado de la cuestión respecto de las relaciones identificadas por la literatura entre cambios en el uso del suelo, demografía y factores económicos e institucionales. Los modelos de LUCC (Land Use and Coverage Change) consideran como variable dependiente a los cambios en el uso del suelo (donde la deforestación es uno de esos cambios posibles) y a los factores demográficos como una de las variables independientes. En general, la deforestación ha sido analizada como una resultante de los procesos de asentamiento de población y de sus dinámicas demográficas. La demografía invierte el orden de las variables: son las tasas migratorias y los fenómenos demográficos los que aparecen como variables de output y los procesos de cambio de uso del suelo son (algunos de) los factores explicativos. En ambos casos, la relación que parece encontrarse entre ambas dimensiones es positiva: sea porque la primera causa a la segunda o al revés, la expansión agraria y la población crecen de forma conjunta.

No obstante, las formas más recientes de la expansión de la frontera agraria parecen mostrar dinámicas diversas. Paolasso et al. (2012), a partir de un análisis de información censal, demográfica y satelital de 17 departamentos del Chaco Seco en 5 provincias (Santiago del Estero, Tucumán, Chaco, Formosa y Salta), plantean que la relación entre procesos demográficos y deforestación es menos lineal y directa. Ciertos departamentos que sufrieron procesos intensivos de deforestación no solamente no perdieron población sino que sus saldos migratorios se volvieron positivos.

Así, la relación entre dinámicas de expansión de frontera y demografía aparece aún como un interrogante a dilucidar, particularmente, en relación a la incorporación en el análisis de las diferencias estructurales de aquellas zonas en las que se desarrollan los procesos de frontera y según los sujetos que las llevan adelante (le Polain de Waroux et al., 2018).

En buena parte de la literatura clásica sobre los procesos de expansión de frontera, el supuesto es que los sujetos que empujan la frontera son pequeños productores ya sea cambiando el uso del suelo, deforestando, etc. (Carr, 2009). De hecho, muchos estudios empíricos se centran en estos sujetos (Jones et al., 2018). De alguna forma, esta imagen ha alimentado los estudios y las hipótesis clásicas al respecto. Existen innumerables ejemplos sobre la presencia de pequeños productores como vectores de expansión de la frontera y de la expansión demográfica: la colonización del Chaco hacia principios del siglo XX, o la expansión al oeste norteamericano son solamente dos ejemplos posibles. La colonización en estos casos suponía una relación directa y positiva entre expansión de frontera en sus diversos indicadores (incremento del área cultivada, deforestación, infraestructura, etc.) y la dinámica demográfica. La frontera se expandía y la población crecía, en muchos casos a partir del influjo migratorio. Al mismo tiempo, en muchos de esos casos y procesos la forma de expansión de la frontera basada en colonos o en pioneros era una de las formas en que el capitalismo se expandía en el campo (Iñigo Carrera, 2011). El sujeto de la expansión capitalista en el campo eran los pequeños productores.

Ahora bien, ¿qué sucede cuando las formas de expansión de las fronteras cambian? La literatura moderna al respecto plantea una diferencia entre aquella expansión de tipo pionero/colono y una forma moderna caracterizada sobre todo por estar empujada de forma directa por grandes empresas (le Polain de Waroux et al., 2018). Este parece ser el caso de buena parte de la soja y las llamadas fronteras de commodities en Argentina, uno de sus vectores fundamentales.

El trabajo se propone presentar algunos resultados aún preliminares de una investigación en curso que aborda la relación entre los tres procesos (expansión de frontera, deforestación y movimientos de población). Para ello se analizarán datos de uso del suelo correspondientes a los Censos Nacionales Agropecuarios (CNA) de 2002 y 2018 y estimaciones de avance de deforestación provenientes del Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), un observatorio sobre desmontes en el que colaboran diferentes instituciones (Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección de la Facultad de Agronomía de la UBA, el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria y la Red Agroforestal Chaco Argentina).[1] A su vez, para el cálculo de los saldos migratorios, se procesó información de defunciones y nacimientos proveniente de la Dirección de Estadísticas e Información de Salud (DEIS) correspondientes al período 2002-2018, dependiente del Ministerio de Salud de la Nación de Argentina. Las mismas fueron obtenidas a través de la consulta al personal de la DEIS.

Se busca, entonces, construir un enfoque metodológico y conceptual que permita aportar una mirada de carácter general (abarcativa de la mayor parte de las provincias al norte del Río Colorado), pero con información analizada al máximo nivel de desagregación disponible (nivel departamental). Se espera, de esta forma, poder aportar una imagen de la interrelación de estos tres procesos que complemente y amplíe la proveniente de los profusos estudios de caso.

Para ello, se definirán dos indicadores vinculados a los diferentes procesos de expansión de la frontera agraria: la tasa de variación en la superficie implantada total en primera ocupación (SITPO) entre 2001 y 2018 (según los Censos Nacionales Agropecuarios)[2] y la proporción de superficie desmontada en el mismo período. A su vez, la dinámica demográfica será analizada a partir de otros dos indicadores: la variación en los saldos migratorios y la tasa de variación en la cantidad de explotaciones agropecuarias (EAP) a nivel departamento y durante el mismo período.

El capítulo se estructura de la siguiente forma. En el primer apartado se presenta una aproximación a los procesos de expansión de frontera y deforestación. En el segundo se aborda la cuestión del despoblamiento rural y su relación con los procesos de frontera, tanto a nivel general como localizado en los diferentes tipos de estructuras agrarias. Por último, se resumen los principales resultados y se plantean interrogantes para abordar en próximos pasos de la investigación.

Una mirada general a nivel departamental de los procesos de expansión de la frontera agraria y deforestación

Esta sección buscará dar un primer panorama general sobre las formas en que el proceso de expansión de la frontera (medida a través de la SITPO) y el de deforestación (este último circunscripto al área del Chaco Seco) se han desarrollado durante los últimos años en las zonas no patagónicas de Argentina. En la Figura 1 se puede observar la tasa de variación promedio anual de la SITPO para cada departamento del país durante el período intercensal 2002-2018.[3]

En los departamentos que tienden al color verde observamos tasas de crecimiento positivos (cuanto más saturado el color, más positivas las tasas). En cambio, en los que tiende al marrón ocurre lo inverso. Cuando el color tiende al blanco, las tasas se acercan al cero.

Figura 1. Tasa de variación promedio anual de la SITPO, Argentina (2002-2018)

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios 2002 y 2018 (INDEC, s.f.-b; 2022).

Es interesante notar un cambio (al menos aparente) en la dinámica de la expansión agraria en Argentina. Muchas de las zonas que habían incrementado sus superficies implantadas entre 1988 y 2002 ahora muestran valores negativos o cercanos a cero: el sur de Santa Fe, oeste de Chaco y Formosa, por ejemplo. El uso de datos censales no está exento de problemas. En el caso del CNA 2018 hay un posible subregistro de explotaciones y de la superficie implantada.[4] No obstante, los CNA son las únicas fuentes con nivel de desagregación departamental y relevamiento en terreno en gran escala que permiten construir este tipo de información.[5] A su vez, si se observan los frentes de frontera más dinámicos identificados por Viglizzo y Jobbágy (2010) puede verse que mantienen valores positivos e incluso parecen extenderse: el oeste de Salta presenta más departamentos con valores positivos, también hacia el centro de Formosa e incluso hacia el oeste de Tucumán.

Para el análisis general de los movimientos en el desmonte y la deforestación solamente disponemos de información del Monitor de Desmonte. Se agregó la superficie de cada uno de los polígonos deforestados a nivel departamental para elaborar la Figura 2. Allí puede observarse cómo se incrementa el ritmo del proceso de deforestación.

Entre los años 2003 y 2019, se observa que varios departamentos presentan valores superiores al 20% de la superficie total del departamento deforestada. A su vez, el frente de frontera caracterizado por el oeste de Santiago del Estero, norte de Chaco, centro-oeste de Salta y Tucumán presenta algunos de los valores más elevados.

Figura 2. Proporción del área deforestada sobre el total de la superficie del departamento, Chaco Seco (2003-2019)

Fuente: elaboración propia en base al Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022).

En el mapa anterior se agregó la superficie total deforestada en cada período, sobre el total de la superficie departamental. Si ahora calculamos la proporción de superficie deforestada en cada período (incorporando el período entre 1976 y 2002) sobre el total de superficie deforestada en cada departamento, podemos clasificar a cada unidad en diferentes situaciones: de largo plazo (en las que el 55% o más de la superficie total deforestada se da previo al año 2002) y de deforestación reciente (en las que menos del 55% se dio previamente al año 2002). Los resultados se observan en la Figura 3.

Figura 3. Situación de deforestación por departamento, Chaco Seco (1976-2018)

Fuente: elaboración propia en base al Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022).

Las zonas de deforestación reciente (al menos las vinculadas a la zona relevada por el Monitor de Desmonte) se concentran en el noroeste de Santiago del Estero, el oeste de Chaco, el oeste de Salta, el norte y centro de Formosa. Asimismo, se observan algunas zonas, como el norte de Córdoba o ciertas zonas de San Luis, que podrían tratarse de nuevos frentes de expansión.

Despoblamiento y frontera agraria

En este artículo se realiza una primera aproximación a la relación entre estos procesos y la dinámica demográfica. La misma es preliminar en dos sentidos. En primer lugar, porque se aborda solamente un aspecto de la dinámica demográfica (los saldos migratorios) y no otras variables como el crecimiento poblacional o el crecimiento natural. En segundo lugar, porque los guarismos presentados son provisorios. Se trata del primer intento de cálculo y adolece de algunas limitaciones que serán mencionadas a continuación.

Para cada departamento del país se calculó el saldo migratorio mediante el método de la ecuación compensadora (Faura Martínez y Gómez García, 2002). Para ello se requiere información de diversas fuentes:

  • información sobre nacimientos y defunciones totales en el período 2001-2018 producidas por la Dirección de Estadísticas e Información de Salud (DEIS)
  • conteos totales de población provenientes de los censos nacionales de población y vivienda para el año 2001
  • estimaciones de población para el año 2018 producidas por el Instituto Nacional de Estadística y Censos.

El método plantea una identidad sencilla: la población en el período final (P2018), en nuestro caso 2018, es igual a la población en el período anterior (P2001), a la cual se suman los nacimientos (N2001-2018) y la inmigración (I2001-2018) y se restan las defunciones (D2001-2018) y las emigraciones (E2001-2018) de todo el período analizado.[6]

De esta forma, pueden despejarse los últimos dos términos y obtenerse el saldo migratorio de cada departamento por residuo.[7] A continuación, se calcularon las tasas asumiendo un crecimiento lineal a partir de la misma expresión que utilizaron Paolasso et al (2012).[8]

Las tasas migratorias constituyen el primer indicador de la dinámica demográfica que será utilizado.[9] Ahora bien, también puede considerarse otro aspecto del despoblamiento rural: la desaparición de las EAP (explotaciones agropecuarias). Por ello, utilizaremos la tasa de variación de EAP entre los Censos Agropecuarios de los años 2002 y 2018 como segunda variable a estudiar.

La Figura 4 muestra dos diagramas de dispersión. El primero entre la tasa de variación de la SITPO (reescalada mediante el método soft sign) y las tasas migratorias; el segundo entre la SITPO y las tasas de variación de las EAP entre 2001/02 y 2017/18. En cada uno de estos gráficos cada punto es un departamento. Para no considerar departamentos en los que la actividad agraria sea muy minoritaria, se calcularon los ratios entre la SITPO en 2002 y 2018 y el área total del departamento. Luego, se eliminaron del análisis aquellos departamentos en los que el porcentaje de superficie implantada fuera inferior al 5% del área total del departamento en alguno de los dos momentos considerados.

Figura 4. Tasa de variación porcentual de SITPO, tasa migratoria (izquierda) y tasa de variación de las EAP (derecha) de los departamentos analizados. Argentina 2001/02-2017/18

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios 2002 (INDEC, s.f.-b) y 2018 (INDEC 2022), INDEC (s.f.-a, 2015) y DEIS (2022). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento.

En el panel de la izquierda se observa el total de los departamentos trabajados: no parece existir una correlación lineal fuerte entre la expansión de la SITPO y las tasas medias anuales migratorias. De hecho, en la línea de tendencia parece observarse una relación no monotónica. Esto sugiere que la relación no parece ser lineal. La correlación global (coeficiente de Spearman)[10] es del orden de -0.05 (ver Cuadro 1), es decir, que existe una relación muy débil entre ambas. Respecto al segundo indicador vinculado al despoblamiento (la tasa de variación de las explotaciones agropecuarias) sucede algo similar. Si bien se observa una leve correlación positiva a nivel global, es de signo positivo y de grado débil (el coeficiente de Spearman da un valor de 0.08, ver Cuadro 1).

Si se restringe la mirada al caso de la deforestación, se observan patrones similares. La Figura 5 muestra el porcentaje de superficie desmontada cruzada por la tasa de saldos migratorios (izquierda) y por la tasa de variación de las EAP (derecha). En términos globales, se observan relaciones débiles: la correlación global entre la proporción de superficie desmontada y las tasas migratorias es de -0.16 y entre la variación de las EAP es de -0.06 (ver cuadro 2). En ambos casos se trata de valores bajos.

Figura 5. Porcentaje de superficie desmontada y variables vinculadas al despoblamiento de los departamentos analizados. Chaco Seco 2001/02-2017/18

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), DEIS (2022) e INDEC (s.f.; 2015).

El proceso en las diferentes estructuras agrarias

Hasta aquí se han desplegado mapas y examinado la información a nivel departamento. Esto resulta útil para dar una idea de la distribución general de las diferentes variables analizadas. No obstante, el conjunto de departamentos de Argentina presenta características diferenciadas en términos del tipo de estructuras sociales agrarias (tipo y formas productivas predominantes en cada uno). Es por ello que se utilizará como variable independiente una clasificación de los diferentes departamentos en función del tipo de estructura agraria concreta que predomina en cada uno (Rosati y Chazarreta, 2020).

Esta tipología fue realizada utilizando los microdatos del Censo Nacional de Población y Vivienda del año 2001 (INDEC, 2005) y la clasificación de EAP de pequeños productores realizada por el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (Obschatko, Foti y Román, 2007).[11] Se aplicaron técnicas de análisis multivariado (PCA y clustering jerárquico) para su detección.

Como resultado, se identificaron cuatro estructuras agrarias concretas:

  • Estructura 1: alto grado de desarrollo de relaciones salariales, expresado en tres indicadores (alta proporción de trabajo asalariado, alta prevalencia de explotaciones grandes y de explotaciones pequeñas pero con capacidad de acumulación).
  • Estructura 2: alto grado de desarrollo de relaciones salariales con formas de superpoblación relativa; también presenta un alto grado de desarrollo de las relaciones salariales, pero se combina con una igualmente elevada prevalencia de pequeños productores con escasa cantidad de medios de vida y potencialmente incapacitados para realizar la reproducción simple de su explotación.
  • Estructura 3: alto grado de desarrollo de relaciones salariales articulada con pequeña producción mercantil y capitalista. La diferencia con el tipo anterior es que se articula un alto grado de desarrollo de relaciones salariales con explotaciones de pequeños productores, caracterizados por la posibilidad de lograr acumulación en escala ampliada y en escala simple.
  • Estructura 4: pequeña producción mercantil simple con elementos de descomposición; se trata de una estructura basada en la pequeña propiedad, con bajo grado de desarrollo de relaciones salariales y con una prevalencia importante de pequeños productores pobres.

En la Figura 6 se observan los departamentos de Argentina (excluyendo la región Patagónica) y su clasificación en cada una de las cuatro estructuras identificadas para el año 2002. ¿Cómo se manifiestan las relaciones entre el llamado despoblamiento y frontera agraria en cada una de las diferentes estructuras agrarias?

Figura 6. Estructuras agrarias en Argentina (2002)

Fuente: elaboración propia en base a Rosati y Chazarreta (2020).

Como puede verse en la Figura 7, la pauta parece similar a la identificada en términos globales: relaciones no monotónicas en las diferentes estructuras y, por ende, un bajo grado de correlación. En términos de los saldos migratorios lo mismo sucede en las cuatro estructuras agrarias identificadas. En todos los casos se trata de correlaciones más bien débiles, aunque con diferencias en cada una. Es interesante notar que la correlación más negativa se ubica en la estructura 2 (-0.29, ver Cuadro 2), si bien continúa siendo de baja intensidad. En esta estructura predomina una alta proporción de explotaciones grandes y un alto peso de las relaciones asalariadas, articulada con una prevalencia elevada de explotaciones pequeñas y que no logran su reproducción ampliada.

Figura 7. Variación porcentual de SITPO y variables vinculadas al despoblamiento de los departamentos analizados según tipo de estructura agraria. Argentina 2001/02-2017/18

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco, DEIS (2022) e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento.

Cuadro 1. Correlaciones (Spearman) entre indicadores de despoblamiento y expansión de SITPO según estructura agraria

Correlación

Estructura

Lim.
inferior

Estimación

Lim.
superior

Expansión sup. /Saldos migratorios

1 Alto desarrollo capitalista

-0.149

0.068

0.286

2 Alto desarrollo c/superpoblación relativa

-0.497

-0.291

-0.066

3 Alto desarrollo c/peq. prod. (capit. y mercantil)

-0.276

-0.066

0.138

4 Peq. prod. merc. simple en descomposición

-0.176

0.241

0.618

Total

-0.167

-0.047

0.075

Expansión sup. /EAP

1 Alto desarrollo capitalista

-0.056

0.143

0.348

2 Alto desarrollo c/superpoblación relativa

-0.165

0.092

0.337

3 Alto desarrollo c/peq. prod. (capit. y mercantil)

-0.196

0.013

0.215

4 Peq. prod. merc. simple en descomposición.

-0.112

0.320

0.669

Total

-0.039

0.082

0.203

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco, DEIS (2022) e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento. Nota: los límites inferiores y superiores de los intervalos de confianza fueron calculados mediante bootstrap.

En el caso de las EAP, la estructura 4 aparece como la que mayor correlación presenta. La misma es de signo positivo y de grado medio (0.35). En esta estructura (caracterizada por una alta prevalencia de pequeños productores pobres) se observa que, a medida que es mayor la superficie implantada en los departamentos, también crece el número de explotaciones. Este punto resulta relevante si se tiene en cuenta que –a nivel agregado– en esta estructura se observa la tasa de desaparición de explotaciones más baja de todo el país (-15%, aproximadamente), si bien continúa siendo de signo negativo. Es decir que, en esta estructura, la desaparición de explotaciones es más lenta que en las restantes. A su vez, existe una correlación positiva entre esa tasa de desaparición de EAP y la expansión de la SITPO. Finalmente (y una vez más a nivel agregado), se trata de la estructura que mayor expulsión de población muestra: sus saldos migratorios (en tasas) son los más negativos de las cuatro estructuras.[12]

Si se restringe a la zona del Chaco Seco (Figura 8) y se analizan las correlaciones en las diferentes estructuras agrarias, se observan algunas particularidades. En el Cuadro 2 se detecta que la estructura presenta una correlación de grado medio y de signo negativo (-0.38) entre saldos migratorios y proporción de superficie deforestada. A su vez, la correlación entre la proporción de superficie deforestada y la tasa de desaparición de EAP es de grado bajo en todas las estructuras agrarias.

Figura 8. Porcentaje de superficie desmontada y variables vinculadas al despoblamiento de los departamentos analizados según tipo de estructura agraria. Chaco Seco 2001/02-2017/18

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), DEIS (2022) e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento.

Cuadro 2. Correlaciones (Spearman) entre indicadores de despoblamiento y proporción de superficie deforestada según estructura agraria

Correlación

Estructura

Lim.
inferior

Estimación

Lim.
superior

Sup. deforestada/ Saldos migratorios

1 Alto desarrollo capitalista

-0.453

0.181

0.714

2 Alto desarrollo c/superpoblación relativa

-0.587

-0.382

-0.155

3 Alto desarrollo c/peq. prod. (capit. y mercantil)

-0.519

0.029

0.623

4 Peq. prod. merc. simple en descomposición

-0.434

-0.103

0.242

Total departamentos

-0.321

-0.159

0.016

Sup. deforestada/ EAP

1 Alto desarrollo capitalista

-0.593

-0.013

0.647

2 Alto desarrollo c/superpoblación relativa

-0.283

-0.013

0.256

3 Alto desarrollo c/peq. prod. (capit. y mercantil)

-0.800

-0.288

0.376

4 Peq. prod. merc. simple en descomposición

-0.272

0.129

0.504

Total departamentos

-0.248

-0.064

0.117

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), DEIS (2022) e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento. Nota: los límites inferiores y superiores de los intervalos de confianza fueron calculados mediante bootstrap.

Por último, en la Figura 9 se analizan las mismas correlaciones pero desagregando entre situaciones de deforestación de largo plazo y recientes. Allí se observa que, en cada una, el signo de la correlación es diferente (ver Cuadro 3). Si bien, una vez nos encontramos con coeficientes de bajo grado de intensidad, la correlación entre la superficie desmontada y los saldos migratorios en zonas de expansión de larga data parece ser levemente negativa. En cambio, en zonas de expansión reciente la correlación parece cercana a cero. Es posible preguntarse si puede ser esto un indicador de la existencia de etapas en la expansión de la frontera y en su vinculación con las diferentes dinámicas de atracción y repulsión de población.

Figura 9. Tasa de variación porcentual de superficie desmontada y variables vinculadas al despoblamiento de los departamentos analizados según tipo de deforestación. Chaco Seco 2001/02-2017/18

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), DEIS (2022), e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento.

Cuadro 3. Correlaciones (Spearman) entre indicadores de despoblamiento y proporción de superficie deforestada según momento de deforestación

Correlación

Tipo deforestación

Lim.
inferior

Estimación

Lim.
superior

Sup. deforestada/ Saldos migratorios

Previa

-0.373

-0.190

0.009

Reciente

-0.361

0.028

0.410

Total

-0.321

-0.159

0.016

Sup. deforestada/ EAP

Previa

-0.311

-0.108

0.102

Reciente

-0.363

0.059

0.475

Total

-0.248

-0.064

0.117

Fuente: elaboración propia en base a Censos Nacionales Agropecuarios, Proyecto de Monitoreo de Deforestación en el Chaco Seco (2022), DEIS (2022), e INDEC (s.f.; 2015). Base: departamentos con superficie implantada en 2002 o 2018 mayor o igual al 5% de la superficie total del departamento. Nota: los límites inferiores y superiores de los intervalos de confianza fueron calculados mediante bootstrap.

Reflexiones finales

Se ha intentado realizar un primer acercamiento a las diferentes relaciones que existen entre la expansión de la frontera agraria y ciertas dinámicas demográficas. Se buscó comenzar a construir información que pudiera abordar el problema de la relación (y sus diferentes formas) entre el llamado despoblamiento rural y las formas de expansión de la frontera agraria. Este punto resulta de suma relevancia en tanto la hipótesis del despoblamiento rural es el fundamento de otra: se estaría avanzando hacia una supuesta agricultura sin agricultores.

En buena medida, estas hipótesis se sustentan en hechos que son evidentes: la desaparición de explotaciones agropecuarias y la existencia de procesos de redistribución poblacional desde áreas rurales hacia áreas urbanas. Probablemente, el mayor problema de las hipótesis sobre el despoblamiento rural sean las atribuciones causales que se realizan. En efecto, dichos procesos (y la desaparición de los agricultores) serían producto de la expansión del llamado agronegocio y/o de la soja. En este sentido, cabe mencionar que el proceso de urbanización de la población en Argentina es de larga data: si se analizan los Censos Nacionales de Población podemos ver que la población que reside en áreas rurales decrece en términos relativos de forma constante desde el censo de 1895. A su vez, comienza a decrecer en términos absolutos entre el censo de 1947 y el de 1960, mucho antes de la gran expansión sojera. La población agrícola (es decir, la población ocupada en la agricultura) presenta movimientos similares (Iñigo Carrera y Podestá, 1987). Lo mismo ocurre si observamos la desaparición de explotaciones agropecuarias. Es decir, se trata de procesos de más larga data. Es por ello que postular su relación causal y unívoca con ciertos movimientos (como la expansión sojera o similares) resulta problemático.

Lógicamente, estas dinámicas que se mencionan aquí a nivel agregado tienen especificidades espaciales muy grandes. Es por ello que este trabajo buscó avanzar en un análisis que pudiera captar esa variabilidad al mayor nivel de desagregación permitido por las fuentes disponibles (departamental). Para ello se utilizaron como indicadores del primer proceso los saldos migratorios y la variación en las EAP entre 2002 y 2018. A su vez, la SITPO y la superficie deforestada sirvieron como primera aproximación al movimiento de la frontera agraria.

Los resultados en buena medida son consistentes con otros estudios (Paolasso et al., 2012) que han abordado fenómenos similares. En efecto, en términos agregados, la expansión de la frontera agraria no parece fuertemente asociada a procesos de despoblamiento. Lógicamente, esto no significa que no existan grupos de poblaciones específicas, por ejemplo poblaciones originarias, que estén siendo desplazados. Más bien, supone que en todo caso, estos posibles desplazamientos son relativamente compensados por otros movimientos de atracción de población. En este sentido, si bien la escala departamental es la máxima permitida por la información disponible, la misma no permite analizar procesos de redistribución al interior de los departamentos.

Como se mencionó más arriba, la correlación entre indicadores vinculados al llamado despoblamiento rural e indicadores vinculados a la expansión de la frontera es baja. Las explotaciones agropecuarias parecen descender, independientemente de si las zonas presentan valores altos de expansión de la SITPO o deforestada. Algo similar ocurre con los saldos migratorios. No se observa, entonces, una relación unívoca o monotónica entre la dinámica poblacional y las formas y grados de la expansión de la frontera y la deforestación. No obstante, no debería concluirse de este punto que no puede decirse nada sobre la relación entre ambos procesos. Si bien a nivel general es baja, es necesario extender el análisis y observar las diversas situaciones en las que esta correlación muestra valores más elevados.

Así, en ciertas estructuras agrarias, esta correlación presenta valores diferentes. En aquellas estructuras caracterizadas por la presencia de diferentes formas de superpoblación relativa y alto grado de desarrollo de relaciones salariales (estructura 2) se observan las correlaciones más negativas en ambas variables: es decir, se trata de zonas en las que una mayor superficie deforestada o una expansión mayor de la SITPO están asociadas a saldos migratorios más negativos y/o a tasas de variación más negativas de las explotaciones. Se trata de zonas en las que la expansión de la frontera se asocia a una menor tasa de absorción de población y/o de explotaciones, e incluso, en algunos casos a una expulsión directa.

A su vez, en la estructura 4, caracterizada por la presencia de pequeña producción en crisis, la relación entre la expansión de la SITPO y la variación de las explotaciones resulta positiva y de grado medio. Algo similar ocurre con respecto a la superficie deforestada (aunque en mucha menor medida). Estas zonas parecen entonces mostrar una relación directa (de intensidad leve o media) entre expansión de la frontera y dinámicas de población y explotaciones. Esta estructura, junto con la estructura 2, coinciden con zonas del Chaco Seco. Tal y como muestran Paolasso et al. (2012), en la literatura sobre estas regiones se tematizan muchas de las consecuencias que la expansión agraria ha tenido sobre estas poblaciones (ya ubicadas en posiciones de pobreza o inmersas en procesos de pauperización): procesos de descampesinización y reconstitución de grandes explotaciones y repulsión de población. Así, el estudio de los movimientos de población, en este caso saldos migratorios, puede servir como indicador relevante de las diferentes transformaciones en las estructuras sociales agrarias.

En este punto, el análisis de las dinámicas demográficas (y de otras variables vinculadas a la estructura agraria) debería comenzar a permitir caracterizar y ponderar de mejor manera estas transformaciones, tanto en esas zonas como en el resto del país. El presente trabajo, entonces, constituye una primera aproximación en esa dirección, intentando mostrar que estas relaciones no son directas ni unilineales y que los efectos locales o de mediana escala juegan un rol importante.

En el caso específico de la deforestación se observa, además, un componente que podríamos llamar temporal. Si bien la correlación entre las diferentes variables vinculadas a la expansión de la frontera y las dinámicas poblacionales siguen presentando valores de grado bajo, no deja de ser significativo que –si se diferencian las zonas de deforestación reciente (post 2002) y las zonas de expansión de larga data– el signo de la correlación cambia. ¿Hasta qué punto puede encontrarse esta dinámica en fases en otras formas de expansión de frontera? Así, podría plantearse que existen etapas en los procesos de expansión de las fronteras agrarias. Parece posible identificar una primera etapa, en línea con las conceptualizaciones clásicas (Reboratti, 1990), en las que la relación entre expansión y población es positiva y las fronteras atraen población (al menos en términos relativos).

Ahora bien, dados los resultados presentados en este trabajo, ¿puede plantearse que en etapas siguientes esta relación cambia? En este caso, no resultaría ya tan evidente cuál es la forma que adquiere. En algunas zonas, esta relación transformará a las áreas de frontera en expulsoras de población y explotaciones, pero en otros casos no será posible identificar una tendencia homogénea en la relación. ¿Se produce un cambio en la relación entre demografía y frontera? ¿Hasta qué punto ambas dinámicas se desacoplan en las formas más recientes de la expansión de fronteras?

Una pregunta relevante es si este cambio hipotético en la forma de expansión de la frontera agraria se encuentra vinculado al cambio de fase en el desarrollo capitalista (tanto en el campo como en el resto de la economía). En esta hipótesis, durante aquellas etapas en las que el desarrollo del capitalismo se da predominantemente en extensión (es decir, cuando el movimiento predominante es la incorporación de población a la producción), la forma específica que tomaría este desarrollo en las fronteras agropecuarias es la forma “pionera”. En cambio, en las etapas de desarrollo en profundidad[13] (en las que el movimiento predominante es el de expulsión de población), la forma de expansión de la frontera típica serían las “fronteras empresariales”.

Estos interrogantes abren posibles problemas para investigaciones futuras. En este capítulo solamente se han trabajado un conjunto limitado de indicadores, tanto a nivel de la expansión de la frontera como de las dinámicas de población. En ese sentido cabe plantearse si las relaciones encontradas aquí se mantienen al considerar otras formas de la expansión agraria, otros cultivos y otras actividades. ¿Qué sucede con la expansión sojera y con otros cultivos vinculados a la llamada pampeanización de las estructuras agrarias, como el maíz o el trigo? ¿Pueden encontrarse relaciones diferenciales? Al respecto, la ganadería es una actividad que deberá ser incorporada en el análisis.

Algo similar ocurre con las variables demográficas. Será necesario, en futuras aproximaciones, considerar el resto de los indicadores sobre el crecimiento poblacional (crecimiento natural y total). ¿Cuál es la relación a nivel departamental entre los saldos migratorios y el crecimiento natural? ¿Cómo se vinculan con la expansión de la frontera agraria?

Finalmente, en este trabajo se realizó un primer ejercicio de ordenamiento de la información cuantitativa disponible, y se presentaron algunas correlaciones conceptualmente significativas para un período temporal relativamente acotado (2002-2018). Todas las preguntas planteadas más arriba suponen poder incorporar una mirada de largo plazo sobre la dinámica demográfica, el movimiento de la frontera y los cambios en las estructuras agrarias. Por ello, será necesario extender el alcance de este ejercicio a períodos anteriores.

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Fuentes utilizadas

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  1. El equipo utilizó 50 escenas de imágenes satelitales correspondientes a la zona de la región Chaqueña (entre 1976 y 2019). Se realizó una inspección visual de las mismas y se identificaron las zonas deforestadas. Para mayor información sobre la metodología puede consultarse Vallejos et al. (2015).
  2. Para no circunscribir el análisis al movimiento sojero se utiliza como uno de los indicadores proxy de la expansión de la frontera la superficie implantada total en primera ocupación (SITPO). Si solo se tomara la expansión de la superficie sojera se dejarían fuera el movimiento de otros cultivos (cereales, otras oleaginosas, pasturas vinculadas a la ganadería, etc.). No obstante, se replicaron los ejercicios con la superficie sojera y los resultados son consistentes con los que se expondrán a continuación.
  3. Dado que la distribución de ambas variables mostraba una gran cantidad de valores extremos (departamentos con tasas extremadamente negativas o positivas de variación) se procedió a reescalar la variable utilizando una función de activación llamada soft sign. La misma permite conservar el signo de la variable y lograr visualizar las variaciones de la distribución, suavizando el impacto de los valores extremos. Por esto, las diferencias entre los colores no deben interpretarse de forma lineal.
  4. Un análisis de esta cuestión, a nivel provincial y con datos preliminares del CNA 2018, puede verse en Cátedra Libre de Estudios Agrarios Ing. Horacio Giberti (2021).
  5. Existen otras fuentes que permiten un análisis de uso del suelo con una mayor desagregación geográfica (Mapas de Uso del Suelo del INTA) o bien con una mayor resolución temporal (las series de Estimaciones Agrarias del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca). Se está trabajando en su análisis y homogeneización. Aun así, no disponen de información acerca de las explotaciones.
  6. Podemos expresarla de la siguiente fórmula: P2018 = P2001 + N2001-2018 – D2001-2018 + I2001-2018 – E2001-2018.
  7. Es decir que podemos definir los saldos migratorios como SM2001-2018 = I2001-2018 – E2001-2018 = P2018 – P2001 – N2001-2018 + D2001-2018.
  8. Es decir, TM2001-2018 = SM2001-2018 / (P2018 + P2001) × 2/t × 1000; donde “t” es la amplitud del período, en este caso, 17 años.
  9. Estas medidas tienen algunas limitaciones. La primera se vincula con la calidad de la información de las estadísticas vitales. El conteo de defunciones y nacimientos se basa en un registro continuo que los efectores de salud deben realizar: conjuntamente con los certificados de nacimiento y defunción, el personal de salud debe completar un formulario con fines estadísticos. Esto hace que las estadísticas vitales estén afectadas por problemas de cobertura y fiabilidad. El segundo problema se relaciona con las estimaciones de población realizadas por el INDEC con posterioridad al relevamiento censal del año 2010: podrían haberse sobreestimado algunos factores vinculados a la natalidad en ciertos departamentos del NOA, lo cual repercute en la subestimación de los saldos migratorios.
  10. El coeficiente de correlación de Spearman es una medida no paramétrica que busca cuantificar qué tan bien la relación entre esas dos variables puede ser descrita por una función monotónica. Varía entre -1 (correlación perfecta negativa) y +1 (correlación perfecta positiva), siendo el 0 la ausencia total de correlación o independencia.
  11. Para construir los tipos de productores, el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura recurre a criterios como: tamaño de la explotación, posesión de tractor, superficie irrigada y otros. Así, distingue tres estratos de productores pequeños (según diferentes grados de capitalización) y un estrato residual de explotaciones grandes (que abarca situaciones diversas pero su rasgo fundamental es que contratan trabajadores permanentes, en diverso grado).
  12. Si bien escapa al objetivo del trabajo, resulta importante plantear que estos tres movimientos podrían matizar ciertas hipótesis centradas en los procesos de recampesinización. Esta estructura agraria parece estar mostrando que si bien se observa una relativa resistencia (expresadas en esas tasas más bajas de desaparición) de explotaciones pequeñas, la misma se produce en malas condiciones y en contexto de expulsión fuerte de población. Surge, entonces, la pregunta acerca de si estas explotaciones están formando parte de la superpoblación relativa (Marx, 2004) en sus diversas formas.
  13. Las direcciones del desarrollo capitalista en extensión y profundidad están usadas en el sentido en que le dan Iñigo Carrera y Podestá (1982).


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