impactos sociales de la actividad petrolera en ecuador… · 2012-06-05 · impactos sociales de la...

Impactos sociales de la actividad petrolera enEcuador: un análisis de los indicadores

Teodoro Bustamante* y María Cristina Jarrín**

*Postgrado en Estudios Políticos por FLACSO-Ecuador.Coordinador del programa de Estudios Socio Ambientales de FLACSO-Ecuador.Email: [email protected]

**Mtr. (c) en Estudios Ambientales por FLACSO-Ecuador.Asistente de investigación, programa de Estudios Socio Ambientales de FLACSO Ecuador.Email: [email protected]

Fecha de recepción: septiembre 2004Fecha de aceptación y versión final: noviembre 2004

ResumenEl presente artículo explora en qué medida las zonas en las cuales se desarrolla la extracción pe-trolera, muestran similitudes y diferencias con el país y el resto de la Amazonía, en una gamade 100 indicadores estadísticos sociales particularidades. Se utilizaron datos provenientes deINFOPLAN, SIISE, series censales, e información petrolera. Se estudió el comportamiento devariables, las correlaciones entre ellas, se efectuó un análisis de componentes principales y den-dogramas de agrupamiento de los cantones. El resultado es que existen aspectos en los cualestales unidades administrativas se diferencias de las demás, pero la presencia de petróleo no es elprincipal factor que se asocia a la variación socioeconómica en la Amazonía ecuatoriana.

Palabras clave: Petróleo, Amazonía, indicadores sociales, correlaciones, Ecuador

AbstractThis paper analyzes in what measure, the oil production process in Eastern Ecuador shows aspecific profile in a hundred social indicators. The data used come from INFOPLAN, SIISE,census series, and oil production information. The correlations between different figures analy-zed are studied, factor analysis and clusters are used to establish different groupings. The resultsshow that oil activity produces a specific profile, but is not the main factor that explains or isassociated to the differences in social indicators in the Ecuadorian Amazon basin.

Key words: Oil, Amazon, social statistics, correlations, Ecuador

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Iconos. Revista de Ciencias Sociales. Num. 21, Quito, enero 2005, pp. 19-34© Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales-Sede Académica de Ecuador.

ISSN: 1390-1249

El presente análisis es el resultado deuna experiencia de trabajo sobre losimpactos ambientales causados por la

explotación de hidrocarburos en el Ecuador1.Una revisión sobre el tratamiento que han re-cibido los temas específicamente ambientalesnos permite ver que su abordaje se ha centra-do en la descripción de algunas variables talescomo los derrames de petróleo, la superficiedeforestada, algunos efectos epidemiológicos,entre otros (Kimerling, 1993; Varea et al.,1995; San Sebastián et al., 2004).

Sin embargo, la experiencia de campo nosha mostrado que los aspectos más importan-tes de los impactos de la actividad petrolera seubican a nivel de los procesos sociales. Nues-tra percepción es que tales impactos no hansido trabajados de manera sistemática, ni hansido hasta el momento realmente dimensio-nados. Por lo tanto, el propósito del presentetrabajo es sistematizar la información dispo-nible sobre la realidad social existente en lasregiones en las cuales se desarrolla actividadpetrolera y comparar esta información con laexistente respecto a otras zonas, analizandoasí las tendencias específicas de evolución so-cial en las zonas de actividad petrolera.

Esta iniciativa está marcada por dos pre-guntas. Primero, ¿cuáles son las diferenciasque existen en la estructura y en el tejido so-cial entre las zonas en las cuales se desarrollaactividad petrolera y aquellas en las cuales es-to no sucede? Segundo, ¿cuáles son los perjui-cios, problemas y dificultades que la explota-ción petrolera produce en las zonas en las quese desarrolla esta actividad?

Enunciar estas preguntas implica asumiralgunos presupuestos. El más importante deellos es que la actividad petrolera marca -de

una manera clara y consistente- la estructuray la dinámica de la sociedad donde esta acti-vidad se realiza. La segunda es que este efectoo impacto es, en lo sustancial, generador deproblemas y dificultades. Estos presupuestoscorresponden a una opinión generalizada y adifundidos puntos de vista que asumen y afir-man que la actividad petrolera es dañina so-cialmente y que, por lo tanto, debe ser recha-zada. Tal posición es expresada con frecuenciapor los movimientos ambientalistas (Varea etal., 1995).

Metodológicamente hemos procedido aconformar una base de datos con más de 100variables que provienen de varias fuentes: elInfoplan, el SIISE, el VI Censo Nacional dePoblación y V de Vivienda y la base de datosdel Observatorio Socio Ambiental de FLAC-SO. Nuestro trabajo se ha referido en lo fun-damental a la región amazónica, pero incluyevarias dimensiones a nivel nacional. En otrostrabajos abordamos los problemas metodoló-gicos que han surgido en el manejo de esta in-formación (Bustamante y Jarrín, s. f.).

Una perspectiva nacional

Como primer interrogante para abordar estetema tenemos el relativo a cómo se compor-tan las zonas petroleras con respecto al restode variables sociales nacionales. Para desarro-llar este análisis conviene que tomemos encuenta cuáles son las particularidades de la re-gión en la cual se desarrolla la mayor parte dela actividad petrolera. Para ello, señalemos al-gunas características de la situación de laAmazonía, respecto al conjunto del país. Se-gún una combinación de datos Censales, delINFOPLAN y del SIISE podemos señalarque la región amazónica muestra respecto alos promedios nacionales dos característicasimportantes: a) un importante déficit en todolo que implica infraestructura, equipamientoy calidad de la vivienda, así como una apre-

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Teodoro Bustamante y María Cristina Jarrín

1 Este trabajo recoge algunos aspectos cuantitativos deun trabajo desarrollado durante varios años en el Ob-servatorio Socio Ambiental de FLACSO-Ecuador,que ha contado en diversos momentos con el apoyode Petroecuador y del Fondo de Solidaridad Social delEcuador.

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Impactos sociales de la actividad petrolera en Ecuador: un análisis de los indicadores

Gráfico 1:Indicadores de infraestructura y vivienda(10 indicadores)

Gráfico 2:Indicadores de educación(7 indicadores)

Gráfico 3:Indicadores de pobreza(6 indicadores)

Gráfico 4:Indicadores de salud(4 indicadores)

Fuente: SIISE versión 3.5; INFOPLAN versión 2.0; IV Censo Nacional de Población y V de Vivienda.Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

ciable desventaja en indicadores referentes aeducación, y b) una situación más compara-ble a la media en lo relativo a las variables depobreza e indicadores de salud.Un segundo aspecto que es necesario abordares el de determinar qué es lo que entendere-mos por “zonas de actividad petrolera”. Hayvarias estrategias posibles: entre ellas hemosexaminado la de definir como zona petroleraa la región donde hay infraestructura petro-lera; otra opción es referirse a la presencia depozos; también es posible relacionarla con elvolumen de la producción de crudo. En este

artículo utilizaremos dos aproximaciones.Por un lado, basándonos en la concentraciónde pozos a nivel cantonal, hemos definidouna zona petrolera nuclear que incluye encuatro cantones al 80% de los pozos del país.Estos cantones son Lago Agrio, Shushufindi,Orellana y La Joya de los Sachas. Para el aná-lisis de correlaciones utilizaremos como va-riables el número de pozos por cantón, el vo-lumen de producción por cantón y en algu-nos momentos usaremos como variables di-cotómicas la presencia o no de ductos y lapresencia o no de pozos.

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Croquis 1Distribución espacial de los principales campos petroleros en el norte de la RAE.

Fuente: Observatorio Socio Ambiental de FLACSO, sede Ecuador.Elaboración: Observatorio Socio Ambiental de FLACSO, sede Ecuador.

La justificación de nuestra primera aproxi-mación puede apreciarse en los dos gráficossiguientes, esto es en la distribución y con-centración en el espacio de los pozos y la acu-mulación del número pozos. (Ver Croquis 1y Gráfico 5).

La situación de los cantones petroleros

Con estos antecedentes se ha procedido acomparar a los cantones petroleros con tresmarcos de referencia: a) con el promedio na-cional, b) con la región amazónica y c) con elconjunto del país, excluyendo a Quito y Gua-yaquil (Ver Cuadro No. 1 y Gráfico No. 6).

Estos datos nos señalan que en infraes-tructura y educación, la situación de las zonas

petroleras es marcadamente inferior a los pro-medios nacionales y también, aunque en me-nor medida, es peor que el promedio amazó-nico. Las deficiencias de infraestructura pro-pias de toda la región se ven agudizadas en lazona petrolera.

Con respecto a salud y pobreza, toman-do en cuenta que estos datos están construi-dos como inversos, es decir que mientrasmejor es la situación de un cantón mayor vaha ser el valor del índice, nos encontramoscon que los datos son bastante cercanos alos promedios nacionales. En salud encon-tramos una situación ligeramente mejor queel promedio amazónico. Y respecto a la po-breza encontramos un valor igual al prome-dio regional y ligeramente mejor que elconjunto del país excluyendo Quito y Gua-yaquil.

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Gráfico 5Concentración de pozos según cantones en la Amazonía ecuatoriana(Porcentaje acumulativo)

Fuente: Observatorio Socio-ambiental FLACSO, sede Ecuador.

Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

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Cuadro 1Comparación de índices* sociales promedios entre los cantones "petroleros" y otros ámbitos nacionales

Total Amazonía Ecuador sin Número denacional Quito ni Guayaquil indicadores

INFRAESTRUCTURA 0,6889 0,9297 0,7445 10

EDUCACION 0,7382 0,9161 0,7998 7

SALUD 0,9211 1.0395 1.0144 4

POBREZA** 0,9603 1,0028 1,0370 6

* Para la comparación con el total nacional sin Quito y Guayaquil se utilizaron 9 indicadores.** Los valores de pobreza son inversos aditivos, es decir (= 1 – Variables de pobreza). Por lo tanto, mientras más alto es el valor, menosgrave es la pobreza.Fuente: Observatorio Socio Ambiental FLACSO Sede EcuadorElaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

Gráfico 6Situación comparativa de los cantones petroleros

Fuente: Infopbn 2.0, SIISE 3.5Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

Análisis de las variables

Un paso siguiente del análisis es examinar es-pecíficamente cada una de las variables. Estonos permite obtener el Gráfico No. 7.

El comportamiento de las variables co-mienza a marcar un perfil muy específico pa-ra las zonas petroleras. Aquellas variables que

están masivamente por debajo de la medianacional son las que se refieren a la asistenciaa la educación superior y varias asociadas a lainfraestructura.

Las variables en las que las zonas petrole-ras están mejor que el promedio nacionalson algo sorprendentes, y corresponden alindicador de nutrición infantil (44% mejor

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Gráfico 7Cantones petroleros comparados con la media nacional

Fuente: Infoplan 2.0, SIISE 3.5, VI Censo Nacional de Población y V de Vivienda.Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.* Corresponde al porcentaje de niños menores de 5 años que NO tienen problemas de desnutrición (1–desnutrición crónica).** Este valor es el inverso de la tasa de mortalidad infantil.*** Todos estos valores son inversos aditivos, es decir: 1–variables de pobreza. Por lo tanto, mientras más alto es el valor, me-nos grave es la pobreza.

que el promedio nacional) y al de supervi-vencia infantil (8% mejor que el promedionacional). Estos datos llaman la atenciónpuesto que nos hablan de dos condicionesbásicas de la situación de los niños que esta-rían considerablemente mejor que el prome-dio nacional2.

Si realizamos la comparación en relación alos promedios de la amazonía, las variables sedesplazan en ciertos aspectos pero mantienen al-gunas características comunes (Gráfico No. 8).

Como se observa en el Gráfico No. 8, en es-te caso las diferencias son sustancialmente me-nores. De hecho, el valor mínimo es un 50%del promedio regional en comparación con el26% del valor nacional. Tenemos en primerlugar los déficits más altos (menos del 70% delos valores regionales) que se refieren a caracte-rísticas de la vivienda, servicios y ciertos aspec-tos de la educación. Con un retroceso menor(entre el 85% y el 95% de la media regional)tendríamos a varios índices complejos que mi-den educación y otro grupo de servicios. Entreestos se incluye un indicador de pobreza (el in-verso de la incidencia de la pobreza). Tenemosotro grupo, muy cercano al promedio regional(entre el 95% y el 105% de la media regional)en el que encontramos algunas variables inver-sas de pobreza y algunas relativas a servicios. Aligual que en el caso anterior, es necesario notarque la nutrición infantil se encuentra clara-mente sobre el promedio regional3.

Esto ya nos permite vislumbrar ciertas hi-pótesis sobre el impacto de la actividad petro-lera en la estructura social. Los datos que he-

mos consignado nos hablan de una clara pre-cariedad en las condiciones de infraestructuray el acceso a servicios, aunque no un deterio-ro masivo de la pobreza y la salud.

Análisis de correlaciones

Un paso ulterior en el análisis se refiere a exa-minar los niveles de correlaciones que existenentre la presencia de variables sociales y losdatos que revelan la actividad petrolera. Eneste caso hemos utilizado el logaritmo naturaldel número de pozos, como variable que in-dica la actividad petrolera.4 Asimismo, en es-te análisis hemos incorporado más variables,pues hemos agregado todas aquellas que tie-nen menos carácter valorativo y que son másdescriptivas (esto incluye desde estructura dela población económicamente activa –PEA-,hasta tasas de crecimiento demográfico). Esteanálisis ha sido efectuado exclusivamente so-bre la región amazónica del Ecuador.

Los resultados que obtenemos de este aná-lisis constan en el Cuadro No. 2.

De estos resultados se desprenden algu-nos aspectos interesantes. Por ejemplo, la co-rrelación promedio que existe entre la presen-cia de pozos y el conjunto de las variables (ex-ceptuando aquellas que serían algo tautológi-cas como el porcentaje de producción de cru-do, presencia de infraestructura petrolera,etc.) es de 0,198, un valor relativamente bajo.Esto parecería indicar que la presencia de ac-tividad hidrocarbuífera no es determinantede la estructura social. Como veremos poste-riormente esto merece ser matizado. De todasmaneras podemos señalar que hay muchasvariables que tienen coeficientes de correla-

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2 El SIISE explica en su metodología que estos valoresprovienen de la expansión de la muestra de EME-DINHO 2001. Se trata por lo tanto de datos estima-dos y no medidos. Sería posible y conveniente unanálisis más estricto de las fuentes, y de los métodosutilizados.

3 Estos datos vitales nos hablan de ciertas condicionesde vida mejores. Consideramos que requieren de másdetenida verificación antes de sacar conclusiones. Verla nota anterior sobre la metodología de estos indica-dores.

4 Hemos efectuado el análisis con respecto al númerode pozos (sin logaritmo), porcentaje de la produc-ción, sin que los resultados se modifiquen apreciable-mente. Hay más diferencias si comparamos con lapresencia de infraestructura. Sin embargo ese análisisdeberá quedar para otra ocasión.

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Gráfico 8Cantones petroleros comparados con la media amazónicl

Fuente: Infoplan 2.0, SIISE 3.5, VI Censo Nacional de Población y V de Vivienda.Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.* Corresponde al porcentaje de niños menores de 5 años que NO tienen problemas de desnutrición (1–desnutrición crónica).** Este valor es el inverso de la tasa de mortalidad infantil.*** Todos estos valores son inversos aditivos, es decir: 1–variables de pobreza. Por lo tanto, mientras más alto es el valor, me-nos grave es la pobreza.

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Cuadro 2.Coeficientes de correlación entre presencia de pozos y las 41 variables socioeconómicas más asociadas

Variable Coeficiente de correlaciónProducción crudo 0,760Tasa crecimiento demográfico 1974-1982 0,692Cantones con presencia de pozos 0,689Cantones con infraestructura petrolera 0,598No declarados según rama de actividad PEA 0,490Tasa crecimiento demográfico 1974-2001 0,479Tasa crecimiento demográfico 1990-2001 0,477No declarados según categoría ocupación PEA 0,462Trabajador nuevo según rama ocupación PEA 0,453Trabajador nuevo según grupo ocupación PEA 0,453Trabajador nuevo según categoría ocupación PEA 0,453Logaritmo poblacional 0,421Operadores maquinarias 0,409No declarados según grupo ocupación PEA 0,409Viviendas con agua por tubería -0,387Trabajadores sector inmobiliario 0,385Trabajadores enseñanza -0,378Materiales techo -0,363Trabajadores calificados -0,360Empleados Municipio o Consejo Provincial -0,354Viviendas con servicio de alcantarillado -0,343Poder ejecutivo 0,334Instrucción secundaria 1-3 años 0,333Trabajadores de los servicios 0,330Trabajadores transportes, almacenes y comunicaciones 0,329Trabajadores comercio 0,319Índice infraestructura -0,315Trabajadores cuenta propia -0,307Trabajadores sector pesquero 0,285Tasa neta asistencia primaria -0,283PEA femenina -0,274Instrucción primaria 4-6 años -0,271Trabajadores hoteles y restaurantes 0,264Trabajadores agricultura, selvicultura y caza -0,251Empleados privados 0,249No asalariados sector terciario PEA 0,249Trabajadores electricidad, gas y agua 0,246Viviendas con Serv. Eléctrico -0,246Índice de vivienda -0,239Ingresos propios sobre ingresos totales (Municipios) 0,231Incidencia de la pobreza 0,227

Fuente: Infoplan 2.0, SIISE 3.5, VI Censo de Población y V de Vivienda.Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

ción bajos. En efecto, de las 99 variables tra-bajadas, catorce muestran coeficientes de co-rrelación superiores al 40% y sólo cuatro su-periores al 50%. De esas cuatro, tres se refie-ren a la actividad petrolera misma. En estesentido es interesante señalar que la variablesimple más asociada a la presencia de pozos esla tasa de crecimiento demográfico en el pe-ríodo 1974-1982.

En el segundo grupo de indicadores estre-chamente asociados a la presencia de pozos,es decir aquellos que tienen coeficientes decorrelación entre 40% y 50%, tenemos unagama de variables que incluyen: tres relativasa personas que no declaran algún aspecto desu situación laboral en el censo, dos que se re-fieren a trabajadores nuevos, dos más que sonnuevamente tasas de crecimiento, una que serefiere a la cantidad de habitantes y una quedescribe a los operadores de maquinarias.

Si analizamos el siguiente grupo de varia-bles (entre 30% y 40%) tenemos la presenciade cuatro variables sobre infraestructura y vi-vienda (todas con correlaciones negativas),una sobre educación, y nueve relativas a es-tructura de la población económicamente ac-tiva (PEA).

Por último, en el grupo entre 20% y 30%de correlación encontramos siete variablesmás asociadas a la estructura ocupacional, dosa la educación, dos a la vivienda, una relativaa la gestión municipal y una a la pobreza.

Todo este panorama nos permite hacer va-rios comentarios. El aspecto que más clara-mente está asociado a la actividad petrolera esun alto crecimiento poblacional.5 El segundoes la presencia de una categoría de trabajado-

res poco definidos, los no declarados, así co-mo los trabajadores nuevos. Esta categoríapoco explícita está sin lugar a dudas asociadaa población de alta movilidad relacionada consectores informales, entre los cuales se puedenpresentar situaciones relativas a marginalidad,así como a delincuencia y prostitución. Entercer lugar tenemos otro aspecto de la estruc-tura de la población económicamente activaque se refiere a un conjunto de correlacionespositivas y negativas con ciertas formas detrabajo. Básicamente una escasa representa-ción de las actividades públicas, la enseñanza,los trabajadores calificados y trabajadoresagrícolas y, en cambio, una muy alta presen-cia de operadores de maquinarias, trabajado-res del transporte, del comercio, del sector in-mobiliario y el turismo.

En relación a la estructura de la PEA hayun dato que nos parece interesante: hay en laactividad petrolera una perceptible correla-ción negativa con la participación femenina.Cabe también señalar que tenemos solamen-te una variable asociada a la pobreza que lle-ga a superar una correlación del 20%: nos re-ferimos a la incidencia de la pobreza con un22%. Las demás variables que se asocian a te-mas de pobreza tienen correlaciones bajas,inferiores al 20% y más bajas aún con respec-to a la indigencia. Esto permitiría suponerque la presencia de pozos petroleros no es unfactor significativo para aumentar la pobrezade la población, pero tampoco es un factorque se pueda asociar a la superación de lamisma.

Por último señalemos que las 58 variablesrestantes no asociadas a la presencia de pozos,incluyen muchas relativas a la educación, al-gunas referidas a estructura ocupacional, y lamayor parte de las relacionadas a la gestiónmunicipal. Esto indicaría que a pesar de quehay una variable de este campo que sí tieneuna ligera asociación (el porcentaje de ingre-sos propios de los municipios), en realidad lapresencia del petróleo no parece ser un factor

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5 Esta sola variable debería hacer pensar a los responsa-bles de las políticas petroleras que la primera medidade mitigación del impacto de cualquier actividad pe-trolera propuesta deberían ser las variables asociadasal manejo del crecimiento. Esto es, fundamental pla-nificación e infraestructura urbana, manejo del terri-torio y sobre todo saneamiento de la situación de te-nencia de la tierra.

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Cuadro 3 Componentes principales

% Varianza explicada % Varianza acumulada

Componente principal 1 36,816 36,816



Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

Cuadro 4Componente principal 1.Variables más asociadas al primer componente principal

Variables Coeficiente de extracción

Índice de desarrollo social 0,9428

Índice de necesidades básicas insatisfechas -0,9428

Viviendas con sshh de uso exclusivo 0,9335

Viviendas con servicio de recolección de basura 0,9232

Índice de vivienda 0,9169

Índice de salud 0,9112

Índice de infraestructura 0,8961

Índice de educación 0,8930

Personal de salud por cada mil hab. 0,8795

Promedio años de escolaridad 0,8754

Escolaridad en la PEA 0,8493

Viviendas con servicio de alcantarillado 0,8472

Incidencia de la pobreza -0,8447

Instrucción superior de 1 a 3 años 0,8401

Viviendas con servicio eléctrico 0,8397

Instrucción superior 4 y más años 0,8383

Agricultura, selvicultura y caza -0,8270

Tasa de acceso a instrucción superior 0,8238

Brecha de la pobreza -0,8098

Saneamiento 0,8092

Porcentaje de hogares hacinados -0,7987

Fuente: Infoplan 2.0, SIISE 3.5, VI Censo de Población y V de Vivienda.Elaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

determinante en la calidad de la gestión de lasautoridades seccionales.

Análisis de componentes principales

Con esta base de información es posible ana-lizar cuáles son las variables más importantespara explicar la variabilidad en los indicado-res sociales de la Amazonía. Los resultadosque este análisis arroja hace posible identificar16 componentes principales. Los tres mayo-res tienen la capacidad explicativa que semuestra en el Cuadro No. 3.

El primer componente principal (Cuadrono. 4), marca una muy fuerte asociación conlas variables relativas a la infraestructura y tie-ne muy escasa asociación con la actividad pe-trolera (en general coeficientes de correlaciónmenores al 5%, a veces positivos y a veces ne-gativos). Este componente, capaz de explicarel 36% de la varianza total estaría indicándo-nos la profundidad en el tiempo del procesode construcción de infraestructura, la consoli-

dación de su articulación al espacio nacional yel desarrollo de instituciones. Este componen-te está además muy fuertemente asociado conlos principales indicadores de calidad de vida:los índices compuestos del Infoplan en rela-ción a salud, vivienda y educación, tienen aso-ciaciones superiores al 85%. Este componen-te principal parece ser el más asociado a la ca-lidad de vida de la población.

La actividad petrolera tiene un valor expli-cativo apreciable, con una capacidad explicati-va del 11% (Cuadro No. 5), como segundocomponente principal. En este caso, la asocia-ción de las variables petroleras es bastante al-ta. Por ejemplo, una asociación del 68% conel número de pozos y de un 54% con la pro-ducción de crudo. Está también fuertementeasociado con todas aquellas variables que he-mos anotado propias de los cantones petrole-ros, especialmente tasas de crecimiento, secto-res no formales de la PEA y una estructuraocupacional específica. Tienen una moderadao baja asociación con los indicadores de po-breza (alrededor del 20%). Es relevante seña-

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Cuadro 5 Componente principal 2.Variables más asociadas al segundo componente principal

Variables Coeficiente de extracción

Empleados del Poder ejecutivo 0,8016

Tasa de crecimiento demográfico1974-2001 0,7701

Operadores de maquinarias 0,7551

Cantones con presencia de pozos 0,7478

Cantones con infraestructura petrolera 0,7459

Explotación de minas y canteras 0,7223

Empleado privado 0,7007

Logaritmo de número de pozos 0,6854

Tasa de crecimiento demográfico 1990-2001 0,6827

Tasa de crecimiento demográfico 1982-1990 0,6330

Promedio de ingresos propios sobre ingresos totales (Municipios) 0,6019

Fuente: Infoplan 2.0, SIISE 3.5, IV Censo de Población y V de ViviendaElaboración: T. Bustamante y C. Jarrín.

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1 AGUARICO

2 ARAJUNO

3 ARCHIDONA

4 CARLOS JULIO AROSEMENA

5 CASCALES

6 CENTINELA DEL CONDOR

7 CHINCHIPE

8 CUYABENO

9 EL CHACO

10 EL PANGUI

11 GONZALO PIZARRO

12 GUALAQUIZA

13 HUAMBOYA

14 LA JOYA DE LOS SACHAS

15 LAGO AGRIO

16 LIMON-INDANZA

17 LOGROÑO

18 LORETO

19 MERA

20 MORONA

21 NANGARITZA

22 ORELLANA

23 PALANDA

24 PALORA

25 PASTAZA

26 PUTUMAYO

27 QUIJOS

28 SAN JUAN BOSCO

29 SANTA CLARA

30 SANTIAGO

31 SHUSHUFINDI

32 SUCUA

33 SUCUMBIOS

34 TAISHA

35 TENA

36 YACUAMBI

37 YANZATZA

38 ZAMORA

Dendograma de aglomeración jerárquica. Cantones amazónicos.Variables: infraestructura, educación, pobreza y PEA

lar que en este caso encontramos una asocia-ción relativamente fuerte, pero inversa con laparticipación femenina en la PEA (-39%).

Dendogramas y agrupaciones

A partir de los datos anteriores, podría pensar-se que la actividad petrolera no es un factorque determine una estructura social específica.Sin embargo, eso no es sino una lectura super-ficial de los datos que hemos anotado. En rea-lidad los datos lo único que demuestran esque la presencia del petróleo no es lo que másexplica, o lo que más se asocia al conjunto dela variabilidad social de la región amazónica(existiendo eso sí una clara asociación conciertos acotados campos de variables).

Para determinar cuánto se parecen entre sílas realidades de los cantones en los cualesexiste actividad petrolera, hemos procedido arealizar un análisis de agrupaciones. Para ellohemos utilizado el programa SSPS; se hanelaborado dendogramas de aglomeración uti-lizando el método de Ward, con la técnica dela distancia Euclídea y con valores estandari-zados de 0 a 1. El resultado que hemos obte-nido se refleja en el dendograma siguiente ynos permite concluir que si bien la presenciadel petróleo no es lo que segrega y diferenciade manera más radical a los cantones que de-sarrollan esta actividad, sí tiene una muy cla-ra asociación y muestra la gran cercanía quetienen los cuatro cantones que hemos califi-cado de petroleros. Cabe señalar que en elcurso de este trabajo hemos ensayado un sin-número de formas de agrupar los datos y deponderar las variables, y en todos los casos seha mantenido este fuerte nivel de asociación.

Comentarios finales

Los datos que hemos trabajado no permitenseñalar que la presencia de la actividad petro-lera sea la causa principal de la situación de

bienestar o malestar de las poblaciones de laregión amazónica. Todo parece indicar queson otros los factores fundamentales que de-terminan la calidad de vida de la población.En otras palabras, en relación a las variablesanalizadas, la presencia de actividad petrolerano arregla el nivel de vida de la población, nilo destruye.6

La explotación petrolera genera una diná-mica específica; comprenderla sería funda-mental para las autoridades con responsabili-dades en las zonas en que esta actividad se de-sarrolla o se está proponiendo desarrollarla.Este análisis solamente estadístico ya permiteidentificar algunas orientaciones que podríanser prioritarias en el caso de que existiera unavoluntad real de mitigar, o en su caso preve-nir, los impactos de esta actividad. Estos se re-fieren a manejar el crecimiento buscando evi-tar el desorden y la informalidad y previendooportunamente las necesidades de infraes-tructura.

Por otra parte aparece con claridad que enlas zonas de actividad petrolera sí existe unaestructura social específica. Los indicadoresque hemos analizado pueden ser un comien-zo en la tarea de describir la sociedad petrole-ra en nuestro país. Esta descripción es necesa-ria si se pretende reparar las desventajas queexisten en las zonas petroleras y maximizar elbienestar de su población.

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6 En este análisis no se han incluido indicadores de vio-lencia ni de toxicidad del medio.

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34ÍCONOS 21, 2005, pp. 19-34


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