El acceso a la carretera pavimentada se incluyó en 2013 en el inciso IX del artículo 36 de la Ley General de Desarrollo Social (LGDS), promulgada originalmente en 2004. Esta reforma reveló la importancia de incluir la dimensión territorial en la política social. En ese entonces, surgió la medición de la pobreza desde una perspectiva multidimensional con el fin de incorporar, no sólo el nivel de ingresos, sino indicadores que dieran cuenta sobre el acceso efectivo a la educación, salud, alimentación, vivienda y seguridad social.
Según datos del CONEVAL, en 2010, en promedio, 12.1% de la población presentaba un grado de accesibilidad muy baja o baja; en 2020, este porcentaje mejoró a 4.86%. Esta mejora, sin embargo, requiere analizarse desde múltiples dimensiones. Los estudios señalan que la accesibilidad carretera debe entenderse tanto desde una dimensión geográfica como desde una dimensión social que contempla las características del acceso a dichos servicios públicos.[1]
Ante este panorama, propongo examinar el problema desde una perspectiva de gestión pública: ¿cómo se articulan los niveles de gobierno para mejorar la accesibilidad carretera? La respuesta nos lleva necesariamente a examinar las complejidades del federalismo mexicano y de la gobernanza multinivel.
El rol de los niveles de gobierno en garantizar el acceso a carretera como un bien público
Sabemos que diversos actores públicos y privados pueden intervenir en el diseño e implementación de políticas públicas relacionadas con infraestructura, pero el rol del gobierno como principal proveedor de bienes públicos resulta fundamental en una sociedad.[2] La teoría económica clásica nos dice que los bienes públicos son aquellos consumidos por la colectividad, en el sentido de que el consumo de un individuo no afecta el consumo del otro.[3] Sin embargo, la realidad mexicana nos obliga a repensar la noción misma de bien público. Como argumenta Ellickson (1973), no todas las personas comparten los mismos bienes públicos.[4] Existen diferencias entre las regiones del país y entre las regiones de los estados, todas ellas influidas por los procesos de urbanización, industrialización y globalización.[5]
Esta heterogeneidad ha sido analizada desde distintas perspectivas. Oliver D. Meza propone un marco analítico de gobernanza urbana que considera tres niveles —global (flujos de globalización), nacional (marco institucional) y local (historia sociopolítica)— para explicar por qué algunas ciudades mexicanas desarrollan patrones de infraestructura más caóticos e inequitativos. Por su parte, Jordan y Livert (2016) analizan casos metropolitanos latinoamericanos incluida la Ciudad de México y demuestran que una mayor inversión en infraestructura per se no garantiza el desarrollo territorial sostenible: factores políticos e institucionales afectan decisivamente la asignación eficiente de recursos públicos.[6] El éxito de la gobernanza, depende de la convergencia de condiciones económicas, políticas e institucionales que, cuando se alinean adecuadamente, pueden mejorar la accesibilidad en la infraestructura a largo plazo. En ese sentido propongo la inclusión de dos variables políticas: la alineación política entre los niveles de gobierno y la competencia electoral.
La alineación política entre los niveles de gobierno y la infraestructura
La alineación política entre los niveles gubernamentales actúa como un facilitador para la coordinación efectiva y la transferencia de recursos desde el nivel nacional hacia las escalas estatales y locales. [7] Con los procesos de descentralización, el papel de los gobiernos locales como proveedores de servicios ha tomado una relevancia mucho mayor. [8] Es así como planteo como hipótesis para el caso mexicano las siguientes: en primer lugar, cuando los municipios sean gobernados por Morena, en comparación con ser de oposición, será mayor la accesibilidad carretera; en segundo lugar, cuando los estados sean gobernados por Morena, en comparación con ser de oposición, será mayor la accesibilidad carretera.
La competencia electoral y la infraestructura
La competencia electoral también tiene un papel fundamental por su impacto en la distribución de recursos públicos.[9] Puede resultar en sesgos en la asignación de recursos, ya que los ejecutivos locales alineados con la coalición gobernante pueden recibir más inversión pública y privada.[10] Para el caso de México, se ha mostrado que la competencia también tiene un efecto positivo, elevando la tasa de cobertura de servicios públicos municipales. Por lo que la hipótesis que planteo para el caso mexicano es que conforme disminuye el margen de victoria, es decir que aumenta la competencia, será mayor la accesibilidad carretera.
¿Qué nos dicen los datos?
Según los datos calculados para 2020 existe gran variabilidad entre los diversos estados del país. En la gráfica muestro el porcentaje de personas por estado, con bajo o muy bajo grado de accesibilidad a la carretera pavimentada. Los estados con mayor porcentaje de personas con escasa accesibilidad son Chiapas y Oaxaca; y con mayor accesibilidad, Yucatán, Aguascalientes y Ciudad de México (0.20%).
Gráfica. Porcentaje de personas con bajo o muy bajo grado de accesibilidad, por entidad federativa 2020
Fuente: elaboración propia con datos de CONEVAL (2020).
A nivel municipal, en promedio en 2020, existe un 15.47% de la población con bajo y muy bajo grado de accesibilidad. El mapa muestro cómo, más allá de los estados previamente mencionados, existen municipios con alta deficiencia en cuanto al acceso a la carretera, por ejemplo, municipios en Chihuahua, Durango, Sonora, Nayarit, Veracruz y Baja California Sur.
Mapa. Porcentaje de la población con bajo y muy bajo acceso a carretera pavimentada, a nivel municipal, 2020
Fuente: elaboración propia con datos del CONEVAL (2020).
Para comprobar las hipótesis, estimé un modelo de regresión[11], cuya variable respuesta es una proporción entre 0 y 1. La variable dependiente es el porcentaje de población con bajo y muy bajo acceso a carretera pavimentada, a nivel municipal, 2020. Las variables independientes son: si la presidencia municipal es de MORENA, si la gubernatura es de MORENA y la competencia electoral (margen de victoria). Las variables de control: el índice de Gini, la población total, el porcentaje en situación de pobreza, la participación electoral. Los resultados los muestro en la siguiente tabla.
Tabla. Resultados del modelo de regresión
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Variables |
Modelo 1 |
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Presidente municipal (MORENA) |
-0.280*** |
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(0.100) |
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Gobernador (MORENA) |
-0.215*** |
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(0.0791) |
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Margen de victoria |
0.0108** |
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(0.00483) |
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Índice de Gini |
6.484*** |
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(1.073) |
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Población total (en logaritmo natural) |
-0.161*** |
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(0.0328) |
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Porcentaje de población en situación de pobreza |
0.0362*** |
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(0.00245) |
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Participación política |
-0.00572* |
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(0.00313) |
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Constante |
-4.580*** |
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(0.423) |
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Observaciones |
2,466 |
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Pseudo |
0.1005 |
Fuente: elaboración propia.
Nota: los asteriscos corresponden a *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
¿Qué nos dice el modelo? Según la tabla, esperaríamos que exista un menor porcentaje de población con bajo y muy bajo acceso a la carretera pavimentada cuando el presidente o el gobernador pertenezcan al partido MORENA, manteniendo las demás variables constantes. Con respecto a la competencia electoral, los resultados también confirman lo esperado: conforme aumenta el margen de victoria, es decir, es menor la competencia, aumentaría el porcentaje de población con bajo y muy bajo acceso a la carretera pavimentada.
Reflexiones finales
Los datos confirman lo que la teoría sugería: la política importa para el acceso a la infraestructura carretera. La alineación partidista entre niveles de gobierno y la competencia electoral emergen como factores importantes en la reducción de las brechas de accesibilidad en México. Sin embargo, el desafío persiste: construir mecanismos institucionales de coordinación intergubernamental que trasciendan los ciclos políticos. La infraestructura carretera no puede seguir siendo moneda de cambio electoral ni privilegio de municipios alineados. El derecho social, reconocido en nuestra legislación, exige una política social que garantice que no exista marginación ni desigualdad. Solo así podremos hablar de un verdadero federalismo que construya puentes, no solo de concreto, sino de equidad territorial.
Mónica Lara Escalante
Investigadora en el Instituto de Investigaciones Sociales de la UNAM
[1] Chías Becerril, L., A. Iturbe Posadas y F. Reyna Sáenz (2001), “Accesibilidad de las localidades del Estado de México a la red carretera pavimentada: Un enfoque metodológico”, Investigaciones Geográficas, 46, pp. 117-130.
[2] Anomaly, J. (2015). “Public Goods and Government Action”, Politics, Philosophy & Economics, 14(2), pp. 109-128.
[3] Samuelson, P.A. (1954), “The Pure Theory of Public Expenditure”, The Review of Economics and Statistics, 36(4), 387-389, doi: https://doi.org/10.2307/1925895.
[4] Ellickson, B. (1973), “A Generalization of the Pure Theory of Public Goods”, The American Economic Review, 63(3), pp. 417-432.
[5] Pérez Ordaz (2005).
[6] Jordan, R. y F. Livert (2016), “An Old Challenge and a New Problem: Infrastructure Planning in Latin America”, en R. Balbim (ed.), The Geopolitics of Cities: Old Challenges, New Issues, Brasilia, Institute for Applied Economic Research, pp. 97-115.
[7] Romero-Lankao, P., J. Hardoy, S. Hughes, A. Rosas-Huerta, R. Bórquez y D.M. Gnatz (2015), “Multilevel Governance and Institutional Capacity for Climate Change Responses in Latin American Cities”, en C. Johnson, N. Toly y H. Schroeder (eds.), The Urban Climate Challenge: Rethinking the Role of Cities in the Global Climate Regime, Nueva York y Abingdon, Routledge, pp. 179-204.
[8] Livert, F. y X. Gainza (2018), “Distributive Politics and Spatial Equity: The Allocation of Public Investment in Chile”, Regional Studies, 52(3), pp. 403-415.
[9] Calvo, E. y M.V. Murillo (2004), “Who Delivers? Partisan Clients in the Argentine Electoral Market”, American Journal of Political Science, 48(4), pp. 742-757.
Golden, M. y B. Min (2013), “Distributive Politics around the World”, Annual Review of Political Science, 16, pp. 73-99.
[10] Jordan y Livert (2016).
[11] “Fractional regression model” en inglés. Además, se incluyen errores estándar robustos en el modelo, para tratar de lidiar con problemas de endogeneidad.