El artículo busca aportar evidencias empíricas sobre el impacto socioterritorial de los Grandes Proyectos Urbanos (GPU) en términos de posible gentrificación y desplazamiento de habitantes originarios de clase baja de su entorno residencial. El caso de estudio es la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, donde se desarrollaron dos GPU emblemáticos entre 1991-2010. Se utiliza una metodología cuantitativa basada en datos censales para la construcción de dos índices para medir gentrificación y desplazamientos, tanto en el entorno específico de los dos GPU como así también en el resto de la ciudad. Los resultados muestran evidencias parciales de gentrificación, mas no de desplazamiento en el entorno de los GPU. En cambio, la intensidad de los desplazamientos habría sido fuerte en otros sectores de la ciudad, principalmente en el norte, donde no hubo GPU ni otras formas emblemáticas de renovación urbana.

Un aspecto clave, aunque muy poco explorado de los Grandes Proyectos Urbanos (GPU) es su impacto sobre el entorno residencial donde se implantan. Buena parte de la literatura sobre GPU coincide en alertar acerca de posibles efectos negativos en términos de aumento en el precio del suelo, gentrificación y el consecuente desplazamiento de población originaria de clase baja. En sintonía con esta idea, la más reciente Conferencia Hábitat III de Naciones Unidas realizada en Quito dio lugar a un documento que se manifiesta en favor de las políticas de renovación urbana, siempre y cuando estas no afecten derechos como a la centralidad urbana y la convivencia entre clases sociales, o más en general, el Derecho a la Ciudad (Organización de las Naciones Unidas [ONU, 2016]. Evaluar el impacto de los GPU sobre su entorno residencial, más específicamente la gentrificación y el potencial desplazamiento aparece como un problema importante a esclarecer, en un contexto donde este tipo de emprendimientos se propagan exponencialmente a lo largo del mundo, incluyendo América Latina, y son tanto celebrados por quienes los promueven, como cuestionados por sus detractores.

En el presente trabajo se exponen los resultados de un estudio exploratorio sobre la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y dos GPU emblemáticos que se desarrollaron dentro del período 1991 y 2010: el Abasto y Puerto Madero. La pregunta clave a responder es si hubo o no gentrificación y desplazamientos en el entorno inmediato de estos GPU y, si los hubo, cuál fue la intensidad de los desplazamientos en relación con los que pudieron haber ocurrido en otros sectores de la ciudad donde no existieron desarrollos urbanísticos de este tipo. La metodología propuesta es estrictamente cuantitativa e intenta lidiar con la principal limitación objetiva que es la falta de información precisa acerca de las trayectorias residenciales. A partir de información censal, se construyen dos índices, uno de gentrificación y otro de desplazamientos, lo cuales se analizan de forma separada para el entorno de cada GPU y para el resto de la ciudad.

En el apartado que sigue se presentan los principales conceptos que definen el problema de estudio: GPU, gentrificación y desplazamientos, y el vínculo teórico entre estos fenómenos. Se resumen asimismo algunas de las escasas e inconclusas evidencias empíricas que dan cuenta del estado del arte actual en el tema.

Los Grandes Proyectos Urbanos son operaciones de renovación urbana de gran escala orientados a la transformación física y funcional de áreas estratégicas “relegadas por el declive de los usos funcionales otrora dinámicos en la etapa industrialista, para adaptarlas a los nuevos requerimientos de acumulación y consumo que plantea el capitalismo en su fase actual” ( Cuenya y Corral, 2011 , p. 28). Se implantan generalmente en zonas que alojan usos obsoletos como ferroviarios, portuarios, grandes silos y otros equipamientos. La asociación público-privada es una de sus características principales, el Estado juega un rol como promotor al aportar suelo, inversiones y cambios de normativa. El producto son nuevos espacios urbanos que pueden incluir una variedad de usos (comercial, residencial, oficinas, gastronomía, turismo, etc.) orientados a usuarios corporativos y sectores sociales de alto poder adquisitivo.

Hay posturas entusiastas, reformistas y críticas de los GPU ( Jajamovich, 2019 ). Entre los entusiastas se valora la capacidad de los GPU para reconvertir grandes espacios urbanos obsoletos en un contexto donde los Estados tienen recursos fiscales limitados, contando para ello con recursos e ideas que aporta el sector privado. Contribuyen a generar ingresos extra a los gobiernos locales, y a posicionar competitivamente a la ciudad en el mundo global. Los críticos, en cambio, ven en los GPU una estrategia intencionalmente dirigida a transferir recursos públicos a los grandes actores privados, lo que no redundaría en ningún beneficio al conjunto de la población. La postura reformista tiene puntos de contacto con las dos anteriores, pero confía en que los efectos negativos de los GPU pueden compensarse o atenuarse mediante políticas que impongan a los desarrolladores obligaciones respecto de transferir parte de sus ganancias extraordinarias al conjunto de la ciudad (por ejemplo, vía captura de plusvalías), contemplar espacios de uso público e incluso un componente de vivienda social que asegure cierto nivel aceptable de mixtura social.

Un aspecto clave en que tanto críticos y reformistas tienden a coincidir es que los GPU constituyen un potencial desencadenante de gentrificación y desplazamientos de población de clase baja, ya sea en el área de intervención como en sus alrededores ( Cuenya, 2011 ; Cuenya y Corral, 2011 ; Davidson, & Lees, 2005; Lungo y Smolka, 2005 ; Rosenstein et al., 2016). La hipótesis es que la importante valorización del suelo que caracteriza a los GPU no se limita al polígono específico donde se implantan, sino que se extiende al espacio circundante, su entorno. El precio del suelo en estas zonas se elevaría debido a que se vuelve más atractivo para nuevos habitantes de mayor poder adquisitivo y/o actividades de mayor jerarquía respecto de las preexistentes. Dicho de otro modo, los GPU ejercerían una suerte de efecto contagio sobre su entorno. El argumento trae así a un primer plano un problema ya clásico, pero de gran actualidad en investigación urbana, que es el vínculo entre gentrificación y desplazamientos. En este caso, como consecuencia de los GPU.

Respecto del fenómeno de la gentrificación, este ha sido objeto de abundante investigación desde que Ruth Glass acuñara el término en 1964. Al analizar el proceso de aburguesamiento de barrios obreros céntricos en Londres, Glass observaba que

Uno tras otro, buena parte de los barrios de la clase trabajadora han sido invadidos por las clases medias [...] viviendas pobres y modestas cabañas [...] han sido tomadas cuando sus contratos de alquiler se han vencido y transformadas en residencias elegantes y caras. Grandes casas victorianas [...] han sido remodeladas nuevamente [...]. Una vez que este proceso de gentrificación se inicia en un distrito, avanza rápidamente hasta que casi todos los ocupantes de la clase trabajadora original son desplazados, y todo el carácter social del distrito cambia (Glass, 1964, p. 18).

Desde aquella definición, el término gentrificación ha ido mutando en su significado dando lugar a múltiples acepciones, más o menos fieles a la original, pero que difieren entre sí respecto de si es correcto emplearlo para referir a procesos que no cumplen los requisitos apuntados por Glass hace medio siglo, por ejemplo: 1) se desarrollan fuera de las áreas centrales, incluso periféricas (Sabatini et al., 2009 ); 2) involucran población original a la que más genéricamente se podría referir como de clase baja, es decir, no necesariamente mano de obra industrial en sentido clásico ( Rodríguez y Cuenya, 2018 ); 3) pueden contemplar nuevos desarrollos edilicios, aparte de la remodelación de viviendas preexistentes; y 4) pueden no necesariamente incluir desplazamientos ( Inzulza y Galleguillos, 2014 ). Atendiendo a estas divergencias, una forma amplia y flexible de pensar la gentrificación es como “la producción del espacio por usuarios progresivamente más solventes” ( Hackworth, 2002 , p. 815).

Sobre las causas de la gentrificación, Ley (1986 , 1987) y Smith (1982 , 1987) mantuvieron un intenso debate en la década del ochenta. Ley proponía un modelo explicativo enfocado en la demanda, donde el surgimiento de una nueva clase media, vinculada con la economía posindustrial y con nuevas pautas reproductivas, culturales y de consumo expresan una renovada preferencia por la centralidad urbana frente al modo de vida en el suburbio. En este esquema, el capital simplemente acompaña la demanda, poniendo en valor las áreas centrales deterioradas. Smith, en cambio, argumenta que el motor de la gentrificación es el capital, que se despliega cíclicamente en el espacio buscando dónde obtener la mayor rentabilidad. La oleada gentrificadora actual tendría que ver con la magnitud de la brecha de renta, es decir, la diferencia entre la renta actual en las zonas centrales deterioradas, y la renta potencial que podría obtener en caso de reinvertir en ellas. En este esquema, es la producción la que genera la demanda. También el Estado juega un rol crucial para producir gentrificación ( Marcuse, 1985 ; Wacquant, 2008 ). En alianza con el capital privado, el Estado proporciona normativas, planes, direcciona espacialmente la inversión pública y el accionar de las instituciones con la finalidad de promover ciertos vecindarios en detrimento de otros (Schaffer, & Smith, 1986). En este sentido, David Harvey se ha mostrado lapidario respecto de la gentrificación, denunciando que la “creación de nuevas geografías urbanas bajo el capitalismo supone inevitablemente desplazamiento y desposesión, como horrorosa imagen especular de la absorción de capital excedente mediante el desarrollo urbano” (Harvey, 2013, p. 39).

Existe en la literatura la referencia a diferentes tipos de gentrificación, aunque no conocemos de momento ninguna tipología exhaustiva donde cada uno esté desarrollado en sus características y especificidades. Se habla, por ejemplo, de gentrificación residencial, comercial, gastronómica, turística e incluso rural (Cocola-Gant, & Lopez-Gay, 2020; Di Virgilio y Guevara, 2014 ; Gómez del Campo y Salinas Arreortua, 2017 ; Rojo Mendoza, 2016 ; Segeur, 2015 ).

En este trabajo nos enfocamos específicamente en el tipo de gentrificación residencial, adoptando una definición operativa que resulte intuitiva y útil al problema de estudio. Manteniendo al menos dos aspectos fundamentales del concepto original de Glass, entendemos por gentrificación un cambio significativo en el perfil socioeconómico de una zona residencial (previa y significativamente habitada y consolidada) a través de la llegada de población de mayor poder adquisitivo. A diferencia de otros enfoques ( Herzer, 2008 ; Marcuse, 1985 ) esta definición operacional no asume el desplazamiento como un atributo intrínseco de la gentrificación. La razón es sencilla. Al menos en teoría, el carácter social de un barrio podría alterarse (incluso de manera radical) exclusivamente en virtud de la llegada del nuevo tipo de habitantes, sin necesidad de que ocurra un solo desplazamiento. De esta manera, asumimos que los GPU pueden producir gentrificación con desplazamientos, gentrificación sin desplazamientos, desplazamientos sin gentrificación, o nada de lo anterior.

El concepto de desplazamiento tiene diversos usos en geografía humana y disciplinas afines, aunque en su mayoría remiten a cierta idea de “movimiento” o “expulsión”, pérdida o carencia de “plaza o lugar” ( Blanco y Apaolaza, 2016 , p. 76).

Una tipología del desplazamiento fue desarrollada por Marcuse (1985 ), a partir de una primera distinción entre desplazamiento físico y desplazamiento económico. Un ejemplo del primer tipo es cuando el propietario del inmueble decide cortar el servicio de gas de la vivienda, forzando así la salida del inquilino. Un ejemplo del segundo tipo se presenta cuando el propietario decide elevar el precio del alquiler más allá de lo que el inquilino está en condiciones de pagar. Marcuse propone asimismo una clasificación de distintas formas en las que se puede manifestar el desplazamiento, las que se vinculan asimismo con diferentes alternativas de medición.

• Desplazamiento directo del último residente. La vivienda queda vacante cuando el último residente se va y no es reemplazado por otro. Se puede medir contando viviendas que se encontraban ocupadas al comienzo de un período y desocupadas al final de este.

• Desplazamiento directo en cadena. Tiene en cuenta que otro hogar puede haber sido desplazado en un momento anterior, al cual el último residente vino a reemplazar antes de también ser desplazado. En este caso, la cantidad de hogares desplazados excedería la cantidad de viviendas vacantes.

• Desplazamiento por exclusión. Cuando una vivienda es abandonada o gentrificada, otro hogar es excluido de la posibilidad de mudarse a ella. Se podría contabilizar la cantidad de hogares que se mudarían a un barrio, pero no pueden hacerlo.

• Presión dedesplazamiento. Contabiliza hogares que aún no se retiraron, pero sienten la presión de hacerlo y, probablemente, lo harán en algún momento. Es el efecto de cambios dramáticos en el vecindario, ya sea por gentrificación o por abandono.

La tipología de Marcuse es valiosa, aunque de difícil implementación en estudios sobre desplazamientos en Argentina. Una primera observación es que en este país los propietarios no tienen la facultad de requerir el corte de servicios que son considerados básicos, como el gas y el agua. En segundo lugar, no existen datos que permitan

medir los diferentes tipos de desplazamiento propuestos por Marcuse, y no se está en condiciones de producirlos. En tercer lugar, los conceptos de desplazamiento por exclusión y la presión de desplazamiento no son, en términos estrictos, desplazamientos, ya que carecen de un atributo fundamental que es la relocalización de un lugar a otro.

Adicionalmente, el concepto de desplazamiento también ha sido analizado por Janoschka (2016 ) quien desarrolla cuatro diferentes dimensiones desde las que se puede investigar el problema.

• Desplazamiento como proceso material, de índole económico-financiera. Esta dimensión es la que “mayor visibilidad y repercusión tiene, ya que se trata de la expulsión directa de los hogares de un lugar concreto”, como consecuencia de “la aplicación de la racionalidad económica tradicional del mercado inmobiliario a la vivienda”. Así, la dimensión material del desplazamiento “se visibiliza en las (escasas) estadísticas y concentra la mayor parte de la atención mediática y científica al fenómeno” ( Janoschka, 2016 , p. 39).

• Desplazamiento como proceso político. Esta dimensión refiere a todo el andamiaje político, jurídico y administrativo (incluyendo fuerzas del orden) necesario para concretar el desplazamiento material.

• Desplazamiento como proceso simbólico. En tanto proceso simbólico, el desplazamiento tiene que ver con una disputa por la hegemonía cultural. Las clases populares son estigmatizadas, al tiempo que las clases medias aspiran a construir un espacio urbano homogéneo acorde a sus gustos y necesidades.

• Desplazamiento como proceso psicológico. Dentro de esta dimensión se aborda y “problematiza los efectos que el desplazamiento tiene en la constitución psicológica de las personas” ( Janoschka, 2016 , p. 43): dislocación, aislamiento social, alienación, estrés, en síntesis, un sentimiento de pérdida del lugar que precede —y eventualmente induce— al posterior desplazamiento material.

El presente trabajo se inscribe en el análisis del desplazamiento específicamente como proceso material. Tal como lo empleamos aquí, el concepto de desplazamiento refiere a un proceso de relocalización (cambio de zona de residencia), económicamente condicionada por un aumento (absoluto o relativo) en el costo de permanecer en el lugar. El costo del lugar incluye diversos rubros como alquileres, bienes y servicios de consumo diario, impuestos locales, etc. Así, los desplazamientos pueden abarcar una variedad de situaciones:

1. Inquilinos a quienes se les acaba el contrato y no están en condiciones de renovarlo.

2. Hogares propietarios de inmuebles, ya sea que se vean económicamente imposibilitados de permanecer en el lugar, o que les resultare beneficioso vender o alquilar su propiedad en vistas a mantener o incrementar su poder adquisitivo.

3. Desalojo forzoso de ocupantes irregulares, ya sea de casas tomadas, u ocupantes originalmente regulares que, sea cual fuese el motivo, transitaron hacia la irregularidad; en estos casos, el desalojo no necesita ser necesariamente violento, pudiendo resultar en una relocalización negociada con el Estado u otros actores privados, por ejemplo, a través de créditos, subsidios u otro tipo de incentivos para abandonar el lugar.

4. Nuestro concepto de desplazamiento también incluye aquellos nuevos hogares compuestos por personas (por ejemplo, jóvenes) que originalmente habitaban en la zona junto a su familia, y que al independizarse y conformar un nuevo hogar se ven condicionados a hacerlo en una zona distinta, más accesible en términos económicos.

Establecer empíricamente el vínculo entre gentrificación y desplazamientos es sumamente complicado debido a un obstáculo fundamental que es la ausencia de datos fehacientes sobre trayectorias residenciales y los motivos que llevan a los hogares a emprender una relocalización. Frente a la gentrificación, no sabemos quiénes, cuántos, por qué ni adónde se van. En estas condiciones, medir desplazamientos es como intentar medir lo invisible ( Atkinson, 2000 ).

Wacquant (2008 ) sugiere que la falta de datos oficiales sobre desplazamientos no debería ser excusa para renunciar a su estudio, pues los propios investigadores pueden y deben asumir la tarea de producir la información que necesitan, ya sea a través de encuestas o estudios cualitativos. En esta línea, algunos estudios han logrado documentar los desplazamientos, principalmente desalojos de ocupantes irregulares, vinculados con la gentrificación en ciudades anglosajonas y latinoamericanas ( Barenboim, 2016 ; Carman, 2011 ; Newman, & Wyly, 2006; Olivera y Salinas, 2018 ; Rodríguez y Von Lüken, 2011 ; Toscani, 2018 ). La limitación de estos estudios es que carecen de generalización estadística, y no alcanzan para contrastar los desplazamientos que se producen en alguna zona específica con los que pudieran estar ocurriendo en el resto de la ciudad y que podrían no estar siendo visibilizados.

Los estudios cuantitativos se han desarrollado principalmente en EE. UU. y Reino Unido, donde los investigadores disponen, además de datos censales, de información adicional recolectada por algunas encuestas específicas sobre movilidad residencial 1 . Llamativamente, la mayoría de estos trabajos han aportado evidencias que no estarían corroborando la hipótesis que vincula gentrificación y desplazamientos (Ellen, & O’Regan, 2011; Freeman, 2005 ; Freeman, & Braconi, 2004; McKinnish et al., 2008). Incluso se ha sugerido que la mayoría de los hogares pobres no solo permanecen, sino que consiguen incrementar sus ingresos a partir de la llegada de población económicamente más solvente. Respecto de por qué la gentrificación podría no tener un efecto notable sobre los desplazamientos, Freeman y Braconi (2004 ) conjeturan que muchos hogares pobres, especialmente si son propietarios, prefieren hacer sacrificios económicos (ajustando o redirigiendo sus gastos) para poder permanecer en un barrio donde baja la criminalidad y pueden beneficiarse de más y mejores servicios. Según Slater (2006 ) tales evidencias son, sin embargo, insuficientes y no deben ser consideradas como el veredicto que venga a cerrar toda discusión sobre el tema.

En América Latina los estudios con algún grado de sustento estadístico son todavía escasos, y poco se ha hecho para constatar la magnitud, tendencias y patrones espaciales del desplazamiento ( Inzulza, 2012 ). Un antecedente es el trabajo de Sabatini et al. (2009) quienes analizaron los cambios sociodemográficos en la ciudad de Santiago de Chile, concluyendo que la gentrificación podría ser un fenómeno que —a diferencia de los países centrales del norte— no se desarrolla en el centro de la ciudad sino en la periferia a través de las urbanizaciones cerradas; de allí que no produciría desplazamientos. A conclusiones similares arribaron Martí-Costa et al., (2016) en su estudio sobre la ciudad de Quito. Inzulza (2012 ) propuso el término “latino gentrificación” para referir al modo particular en que se desarrolla la gentrificación en el área residencial próxima al centro de Santiago, a través de la edificación en altura (destinada a estratos más solventes), lo cual tampoco parecería estar generando el desplazamiento de clase obrera. En Ciudad de México, Delgadillo (2016 ) estudió el impacto de las políticas de renovación urbana y la gentrificación en una serie de zonas seleccionadas, con base en una encuesta de 3.000 casos concluyendo que las políticas de renovación urbana “han contribuido a la creación de una ciudad cada vez más cara, exclusiva y excluyente” ( Delgadillo, 2016 , p. 127). Por último, Rodríguez y Cuenya (2018 ) propusieron un índice estadístico para la identificación de zonas gentrificadas en la ciudad de Rosario, pero donde aún no se distinguían operacionalmente los conceptos de gentrificación y desplazamiento.

La estrategia metodológica consiste en analizar estadística y espacialmente las transformaciones sociodemográficas en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) apuntando a determinar: 1) si existió gentrificación y desplazamientos en el entorno inmediato de los GPU de Abasto y Puerto Madero; y 2) si han habido desplazamientos en el resto de la ciudad, dónde y con qué intensidad. A tal fin, la metodología se desarrolla en las siguientes etapas.

• Presentación del caso de estudio y definición de unidades de análisis.

• Definición operativa de grupos socioeconómicos (potenciales gentrificadores y posibles desplazados).

• Definición de índices de gentrificación y desplazamiento.

• Definición y ajustes a la base cartográfica.

La Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) es el distrito capital de Argentina. Tiene una superficie de 203 km2 y casi 3 millones de habitantes que prácticamente se han mantenido constantes a lo largo de los últimos noventa años ( Rodríguez y Kozak, 2014 ). La CABA integra la llamada Aglomeración Gran Buenos Aires (AGBA, ver Figura 1 ), entidad geográfica que podríamos pensar como la ciudad real, o simplemente la mancha urbana

(Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina [INDEC], 2003; Vapñarsky, 2000). Además de la Capital Federal, la AGBA se extiende sobre 32 municipios vecinos con aproximadamente 15 millones de habitantes, ubicándose actualmente entre las 10 y 30 urbes más grandes del planeta, dependiendo de la fuente.

El área central de la AGBA coincide con el casco histórico de la ciudad, donde se ubican las sedes del gobierno nacional y local dentro del distrito CABA. Desde su fundación en 1580, la ciudad se ha ido expandiendo a lo largo de sus ejes radiales estructurados en torno al FFCC, absorbiendo por coalescencia poblados y pequeñas ciudades de la periferia, lo que la convierte en una ciudad relativamente policéntrica. Al igual que otras grandes urbes latinoamericanas, presenta el clásico cono de alta renta ( Borsdorf, 2003 ) que se extiende del centro a la periferia en dirección noroeste, dando lugar a la clásica imagen (un tanto sobresimplificada) de un norte rico y un sur pobre.

Son dos los GPU emblemáticos que se desarrollaron en la CABA entre 1991 y 2010 ( Figura 2 ). Resumimos a continuación algunas características de ambos proyectos y sus entornos residenciales. Definimos como entorno de los GPU al conjunto de radios censales 2 directamente limítrofes con aquellos radios comprendidos en o intersectados por el polígono del GPU ( Figura 3 y Figura 4).

Puerto Madero comenzó a edificarse en el año 1989, sobre un predio de 170 hectáreas de tierra pública anteriormente afectadas a la actividad portuaria. Se encuentra estratégicamente ubicado en área central de la ciudad, frente al río y la Reserva Ecológica, lo que le da una calidad paisajística excepcional. El proyecto, a cargo de la Corporación Puerto Madero, tuvo como finalidad la refuncionalización y comercialización de aquellas tierras, incluyendo dieciséis edificios obsoletos, pero de alto valor patrimonial (los antiguos docks del puerto) con destino a usuarios corporativos y de alto poder adquisitivo. Veinte años después la superficie construida alcanzaba los 2,3 millones de m2 y la población estable rondaba las 16 mil personas ( Cuenya y Corral, 2011 ). Actualmente, el precio del suelo en Puerto Madero es uno de los más altos de la ciudad rondando los 6 o 7 mil dólares el m2.

El entorno de Puerto Madero está compuesto por una franja de ocho radios ubicados al oeste del polígono, pertenecientes a los barrios de San Telmo, San Nicolás, La Boca y Monserrat 3 . Se trata de un sector consolidado, donde el uso residencial convive con una mixtura de usos (edificios públicos, bancos, comercios, oficinas, sedes corporativas y equipamientos recreativos). Habitaban este entorno 1.855 hogares en 1991, y 1.961 hogares en 2010. El precio promedio del suelo es actualmente de 2.500 dólares el m2, mucho menor al de Puerto Madero, pero muy superior al promedio urbano.

El GPU del Abasto está ubicado en el límite de los barrios de Almagro y Balvanera. Su escala es significativamente menor a Puerto Madero, abarcando apenas 4 hectáreas. Su principal componente (2 ha.) consistió en la refuncionalización del antiguo Mercado Central, construido en 1889 y clausurado casi un siglo después en 1984 ( Kozak, 2012 ). El edificio fue reconvertido en un shopping center que fue inaugurado en 1998. Otros dos componentes fueron la construcción, sobre antiguos terrenos ferroviarios, de un hipermercado de la firma COTO, y un complejo de cuatro torres residenciales de alta gama. Sin embargo, la operación completa del Abasto también incluyó la construcción de un hotel 5 estrellas frente al shopping, y la compra de numerosos inmuebles ubicados en las inmediaciones por parte de la empresa desarrolladora IRSA que fueron notablemente revalorizados.

El entorno del Abasto abarca diez radios, con 2.738 hogares en 1991 y 3.139 dos décadas después. A comienzos del período era un área predominantemente residencial, con un perfil socioeconómico de clase media y baja, con presencia de hoteles pensión y conventillos, y una fuerte identidad cultural vinculada con el tango y la icónica figura de Carlos Gardel. El barrio debía buena parte de su vitalidad a la presencia del mercado, a partir de cuyo cierre muchos inmuebles cercanos fueron abandonados y progresivamente ocupados de manera irregular.

Hasta donde conocemos, ni el proyecto Puerto Madero ni el proyecto Abasto contemplaron instrumentos de planificación orientados a prevenir o mitigar impactos socioterritoriales como el desplazamiento. De hecho, el proyecto Abasto se habría propuesto intencionalmente lo contrario: un ennoblecimiento del entorno, sustituyendo “los ocupantes ilegales de casas por otros habitantes de mayor renta [configurando] un nuevo posicionamiento del Abasto en la ciudad de Buenos Aires, en tanto barrio noble, histórico, digno de ser recorrido” ( Carman, 2011 , p. 258). El caso de Puerto Madero es diferente, ya que todas las expectativas de rentabilidad estaban focalizadas en el propio polígono, y no en el entorno. No obstante, especialistas como Schachter (2013 ) y Tella (2013) consideran que Puerto Madero sí habría tenido un impacto —aunque no especificado— sobre los barrios vecinos de San Telmo y La Boca.

Los datos utilizados tienen como fuente el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de Argentina (INDEC) correspondientes a los censos de 1991 y 2010. Los hogares de CABA fueron agrupados en dos sistemas de categorías de nivel socioeconómico, utilizando como proxy la variable Máximo Nivel de Instrucción completado por el jefe o jefa de hogar 4 ( Tabla 1 ). De acuerdo con Marcuse (1985 ) el nivel de instrucción es la mejor variable individual que se puede utilizar como indicador de gentrificación, y es de hecho la más elegida en estudios cuantitativos.

Un primer agrupamiento de la variable nivel de instrucción consta de cuatro categorías: hogares NS1 (menor nivel), NS2, NS3 y NS4 (mayor nivel). De este agrupamiento nos interesa el NS4, que agrupa los hogares cuyo jefe posee estudios terciarios o universitarios completos. El segundo agrupamiento es una reclasificación dicotómica de las cuatro anteriores: nivel socioeconómico bajo, NSB (categorías NS1 y NS2) y nivel socioeconómico alto, NSA (categorías NS3 y NS4).

Los índices de gentrificación y desplazamiento adoptan como referencia la variación de la cantidad de hogares de cada grupo en cada radio censal, en relación con sus respectivas variaciones en la ciudad en su conjunto. En la ciudad de Buenos Aires la cantidad de hogares NSA aumentó un 62 %, mientras que los hogares NSB disminuyeron un 36 % ( Tabla 2 ). Estos valores son consistentes con una tendencia nacional de movilidad educativa ascendente, donde si bien algunos jefes de hogar pudieron haber mejorado su nivel educativo al cabo de las dos décadas, se trata principalmente de un recambio generacional donde adultos mayores con menor nivel de estudios fallecen y —a nivel agregado— son “reemplazados” por nuevos hogares jóvenes con mayor nivel educativo.

Consideramos gentrificado al entorno de un GPU si se constata 1) una mejora significativa en su composición socioeconómica; y 2) una llegada significativa de nuevos hogares de mayor nivel socioeconómico. El índice de gentrificación se construye entonces a partir de dos condiciones lógicas. En primer lugar, dado que en la ciudad en su conjunto el grupo NSA incrementó su presencia relativa en 22 puntos porcentuales, el entorno en cuestión deberá registrar un incremento aún mayor, que aquí hemos establecido arbitrariamente en 26 pp. En segundo lugar, debe haberse registrado un aumento en la cantidad de hogares NS4 más intenso al ocurrido en la ciudad, para lo cual definimos el umbral mínimo de 1,1 veces la media urbana.

Para inferir la existencia e intensidad de potenciales desplazamientos en el entorno de los GPU y demás zonas de la ciudad comenzamos por una estimación de la cantidad de relocalizaciones de los grupos NSB y NSA. Entendemos por relocalizaciones aquellos hogares que presuntamente abandonaron una zona, independientemente de las causas y el lugar de destino. La relocalización incluye tanto los hogares “originarios” (existentes en 1991) como aquellos nuevos hogares que, si bien surgieron en la zona, se constituyeron como tales fuera de ella 5 en algún momento entre 1991 y 2010. La relocalización no es a priori sinónimo de desplazamiento.

La cantidad de presuntas relocalizaciones (R) de un grupo puede aproximarse como la diferencia entre la cantidad de hogares observada (O) en 2010 y la cantidad esperada (E) en el mismo año, si el grupo hubiese registrado la misma variación proporcional (V) que en la ciudad. Si R es positivo, significa que hubo relocalizaciones; si R es igual a cero, no las hubo; y si R es negativo, hubo un crecimiento del grupo en la zona.

El índice de relocalización (IR) de cada grupo se calcula llevando R a porcentaje, es decir, respecto de la cantidad esperada (E). Al igual que con R, valores negativos del IR se interpretan como un aumento de la presencia del grupo en la zona.

En principio, diríamos que hubo desplazamientos allí donde el IR del grupo NSB es mayor al IR del grupo NSA, y que la intensidad de los desplazamientos ha sido mayor cuanto más grande resulte la diferencia. El índice de desplazamiento (IDZ) se calcularía entonces simplemente restando el IR del grupo NSA al IR del grupo NSB.

Sin embargo, el valor exacto del IDZ nos interesa solo en aquellas situaciones donde el IR NSB es positivo y mayor al IR NSA. De allí que, para empezar, el IDZ debe asumirse como cero siempre que el IR NSB sea menor o igual al IR NSA 6 , no importando qué tan grande sea la diferencia. Adicionalmente, para la correcta estimación del IDZ debemos utilizar los IR corregidos (IRC), asignándoles el valor cero siempre que su valor real sea menor a cero. Si no procediéramos de este modo, podrían darse algunas inconsistencias, por ejemplo, obtener un IDZ mayor que cero allí donde, siendo ambos índices negativos, el IR NSB es mayor al IR NSA 7 . El IDZC tendrá un valor mínimo de 0 donde no hubo desplazamientos, y un valor máximo de 1 donde hubo 100 % de relocalizaciones y todas ellas fueron desplazamientos.

De más está decir que el índice de desplazamiento debe ser interpretado como una simple aproximación al fenómeno. Que el IDZC arroje un valor igual cero no debe entenderse como ausencia total de desplazamientos. Un hogar NSB puede haber sido desplazado, pero “reemplazado” por otro hogar NSB que llegó a habitar la zona (algo similar al tipo de desplazamiento en cadena mencionado por Marcuse). Simplemente asumimos que, en término medio, los desplazamientos tenderán a ser mayores cuanto más alto sea el valor del IDZC.

El IDZC se calcula en dos escalas: 1) el entorno de cada GPU; y 2) cada radio censal de la ciudad. Para el entorno de cada GPU, los índices se calculan a partir de los datos agregados de los radios que lo integran.

Un valor alto del IDZC en un determinado radio censal puede ser un dato relevante en sí mismo, en la medida en que puede resultar de algún evento particular que tuvo lugar allí, por ejemplo, el desalojo o reubicación de un asentamiento irregular. Sin embargo, también es posible que resulte de otros eventos contingentes. Un determinado radio puede tener un IDZC muy alto, sin que nada sustancial haya cambiado en cuanto al perfil socioeconómico de sus habitantes. Por lo tanto, al analizar los desplazamientos a escala de la ciudad lo que nos interesa no es tanto el valor del IDZC en cada radio particular, sino identificar sectores de la ciudad donde radios con valores altos del IDZC tienden a agruparse en el espacio, siguiendo un patrón estadísticamente significativo (no aleatorio).

Para ello, una vez obtenido el IDZC para todos los radios de la ciudad aplicamos la herramienta de mapeo de clústeres “Hot Spots” (lugares “calientes”) disponible en software ArcGis. Esta herramienta produce un mapa donde cada radio aparece coloreado en rojo (“caliente”) si se encuentra próximo a varios radios censales que presentan valores altos de IDZC; en azul (“frío”) si se encuentra rodeado de radios con valor bajo; y en color blanco si no existe un patrón estadísticamente significativo (lo rodean radios con valores bajos y altos indistintamente).

Los datos sociodemográficos y los correspondientes índices fueron asociados a sus respectivas entidades espaciales (radios censales) en software ArcGis de ESRI, utilizando la base cartográfica del INDEC para ambos censos, en su versión corregida y estandarizada por el autor 8 .

Adicionalmente, la base cartográfica utilizada en este trabajo debió ser objeto de algunas correcciones necesarias que vale la pena comentar, en virtud de su posible replicabilidad por parte de otros investigadores/as. En estadística espacial existe el llamado Problema de la Unidad Espacial Modificable, o PUEM (Openshaw, 1984), el cual básicamente consiste en que tanto el tamaño como la forma en que las unidades espaciales son delimitadas (radios censales en nuestro caso) afectarán el valor de cualquier estadística de correlación calculada a partir de ellas. Ceteris Paribus, entidades espaciales más grandes tenderán a ser más diversas que aquellas más pequeñas; del mismo modo, entidades espaciales intencionalmente delimitadas en función de algún criterio sociodemográfico, también serán más homogéneas que aquellas donde no se aplica este criterio. En relevamientos censales, es frecuente y normal que, entre censo y censo y debido a la densificación, muchos radios son subdivididos en dos o más radios nuevos, lo que puede resultar en la falsa impresión de que aumenta la homogeneidad de ciertas zonas y que la ciudad en general se vuelve “más segregada”.

De esta manera, y a fin de mantener la comparabilidad retrospectiva y obtener medidas comparables para ambos censos (INDEC, 1980) aquellos radios subdivididos en 2010 deberían ser restituidos a sus límites originales de 1991. Sin embargo, ocurre que en la CABA la mayoría de los radios censales de 1991 fueron no subdivididos sino casi completamente redibujados en 2010, sin contemplar ninguna consistencia con la cartografía censal anterior. Es decir, la mayoría de los radios de 2010 no se corresponden con los radios de 1991 9 , por lo que no se puede simplemente reagrupar polígonos subdivididos.

A fin de lidiar con esta situación hemos recurrido al método conocido como de desagregación y reagrupamiento de datos (DRD) ( Rodríguez, 2013 ). Este método se basa en la suposición de que tanto las unidades de análisis (los hogares) como el atributo analizado (su nivel socioeconómico) se distribuyen homogéneamente dentro de cada radio censal de 2010. Una vez asumido esto, el total de hogares de cada grupo en cada radio censal de 2010 es repartido entre aquellos radios de 1991 que se le superponen, siendo este reparto proporcional a la superficie que comparten.

La distribución espacial obtenida a partir de la DRD es apenas una aproximación a la distribución real. Ciertamente afectará el valor de los índices de gentrificación y desplazamiento, que resultará en valores ligeramente más bajos respecto de los reales (dado que los radios en 2010 aparecerán relativamente más mixtos de lo que realmente son). Sin embargo, nada de esto debería afectar sustancialmente los resultados ya que, en última instancia, el problema afecta a todos los radios de la ciudad, y no solo aquellos que conforman el entorno de los GPU.

Comenzamos mostrando las transformaciones socioeconómicas ocurridas entre 1991 y 2010 en el entorno de los GPU de Abasto y Puerto y Madero ( Tabla 3 y Tabla 4 ) con el fin de determinar si existió gentrificación y/o desplazamientos.

En el entorno del Abasto se observa un proceso de gentrificación bastante fuerte. Los hogares NS4 (grupo gentrificador) incrementaron su presencia 1,9 veces la media urbana, pasando de 262 en 1991 a 732 en 2010. El perfil socioeconómico también cambió, aumentando el porcentaje de hogares NSA en 29 puntos porcentuales, significativamente por encima de los 22 pp de la ciudad. Semejante gentrificación, sin embargo, no parece haber tenido un correlato en términos de desplazamientos. De la aplicación del índice surgen solo 25 relocalizaciones de hogares NSB, que representan un IR de apenas 3 %, y un IDZC también de 3 pp (dado que el IR del grupo NSA es negativo y se asume como cero). Podríamos estar en presencia en el caso del Abasto de una gentrificación posibilitada por nueva oferta de vivienda destinada a los gentrificadores, antes que por el reemplazo de una clase social por otra.

El caso de Puerto Madero es algo diferente, no se observaron desplazamientos, pero tampoco gentrificación en su entorno. Los hogares NS4 aumentaron 46 %, muy por debajo de lo esperado (0,48 veces la media urbana). Por su parte, el grupo NSB prácticamente no registró relocalizaciones (1 %). De hecho, la categoría NSA presenta un nivel de relocalizaciones significativamente mayor (9 %). Así, en la medida en que ambos grupos registraron relocalizaciones, pero la del grupo NSA fue mayor a la del grupo NSB, el IDZC adopta el valor cero (ausencia de desplazamientos). Los datos sugieren entonces que hubo una tendencia al éxodo de hogares de ambos grupos, principalmente los de mayor nivel socioeconómico. Una explicación posible es que la oferta de vivienda no se amplió lo suficiente en la zona, y muchos nuevos hogares (independientemente del nivel socioeconómico) surgidos en este entorno debieron asentarse en otro lado. Otra posibilidad es que el sector en general no solo no ganó atractivo a partir del GPU, sino que perdió atractivo, especialmente para los hogares de nivel socioeconómico más alto.

Ahora bien, si no hubo desplazamientos significativos en el entorno del Abasto y Puerto Madero ¿los hubo en otro lado? La Figura 5 muestra el valor del IDZC por radio censal en el conjunto de la ciudad. A simple vista se puede advertir que los radios con nivel medio y alto de desplazamiento se localizan principalmente en el norte (al norte de la av. Rivadavia). Sin embargo, la medida en que los mismos se distribuyen o no de manera aleatoria no resulta tan claro.

La Figura 6 muestra el resultado del mapeo de clústeres, permitiendo ahora sí obtener un mejor panorama de aquellos barrios donde tienden a concentrarse radios censales con nivel de desplazamiento alto (en rojo) y nulo (en azul). A grandes rasgos se confirma la impresión original sobre que los desplazamientos habrían afectado principalmente al norte de la ciudad, a lo largo del denominado cono de alta renta.

En la zona norte de la CABA se destacan (en rojo, concentración de desplazamientos) por su extensión varios sectores:

1. Un amplio sector entre las avenidas Santa Fe, Córdoba y Corrientes, abarcando Palermo y parte de los barrios de Almagro, Villa Crespo, Chacarita y Colegiales.

2. Parte de los barrios de Belgrano y Núñez, a lo largo de la av. Del Libertador.

3. Parte de Saavedra, Coghlan y Villa Urquiza, al norte de la av. Congreso.

4. Sector lineal al norte de la av. Beiró-Los Incas, barrios de Parque Chas, Agronomía, Villa Pueyrredón y Villa Devoto.

5. Norte de Caballito.

En el sur de la ciudad, los desplazamientos aparecen como un fenómeno mucho menos extendido. Aun así, vale la pena mencionar algunos sectores:

1. San Telmo, próximo al entorno de Puerto Madero.

2. Sector sur de Caballito, al oeste de la avenida Moreno. Nótese que ambos GPU y sus respectivos entornos están por fuera de (aunque muy próximos a) los sectores donde se concentran los desplazamientos. Este dato es consistente con el análisis anterior, donde no encontramos niveles de significativos de desplazamiento en dichos entornos.

La lectura de las zonas “frías” (azules) también resulta sugestiva. La mayor concentración de zonas donde no hubo desplazamientos se da en el sur de la ciudad, incluso allí donde la teoría anticipa que deberían ser más significativos debido a la proximidad al área central, su composición sociodemográfica inicial (de clase baja) y —en varios casos— su importante valor histórico y patrimonial. Se destaca un amplio sector que abarca la casi totalidad del barrio de Balvanera, parte de San Cristóbal y Constitución, y el tradicional barrio de La Boca, donde si bien se ha producido un importante número de desalojos de casas tomadas en las últimas décadas, estos no se traducen en niveles significativos de desplazamiento de acuerdo con nuestro índice10.

Hemos procurado establecer si existen evidencias empíricas que conecten GPU, gentrificación y desplazamientos en la ciudad de Buenos Aires. Partiendo de asumir que el desplazamiento es el problema fundamental por esclarecer al momento de evaluar el impacto de los GPU sobre el Derecho a la Ciudad, consideramos oportuno marcar una diferenciación teórica y metodológica entre gentrificación y desplazamientos, construyendo un índice específico para cada fenómeno.

El trabajo realizado cumple con los objetivos de investigación propuestos. Vale señalar que, contrariamente a nuestra hipótesis, un primer hallazgo es que los GPU de Abasto y Puerto Madero no aparecen en líneas generales asociados con desplazamientos significativos de población originaria de clase baja en su entorno. Este hallazgo es consistente con la mayoría de los estudios cuantitativos similares, aunque resulta contrario a los sólidos argumentos teóricos que sostienen los críticos a los GPU y las evidencias encontradas en estudios de caso cualitativos.

En el caso del Abasto hubo un alto nivel de gentrificación, ya que el perfil del barrio cambió de manera notable tanto es su aspecto físico como producto de la llegada de hogares gentrificadores (personas con estudios superiores). Esto es compatible con el objetivo de ennoblecimiento y valorización del barrio ideado por la empresa desarrolladora IRSA, responsable de la mayor parte del proyecto. Sin embargo, el nivel de desplazamiento que pudimos identificar en el entorno del GPU fue casi nulo. Interpretando este dato a la luz de los masivos desalojos de casas tomadas ocurridos en la zona durante el desarrollo del GPU, es posible que algunos de estos hogares desalojados hayan finalmente resuelto su situación habitacional dentro del propio barrio; o bien, que hayan sido reemplazados por la llegada de nuevos hogares de similar nivel socioeconómico.

En el entorno de Puerto Madero, en cambio, no encontramos evidencias de desplazamientos, pero tampoco de gentrificación. Hubo una leve relocalización de hogares de clase baja, pero muy por debajo del nivel de relocalización de los hogares de nivel socioeconómico más alto, por lo que no correspondería interpretar dichas relocalizaciones como económicamente condicionadas.

Un segundo hallazgo, tan relevante como el anterior, refiere a la geografía del desplazamiento en la CABA: los desplazamientos sí han sido un fenómeno muy

extendido en el resto de la ciudad, principalmente el norte, en sectores donde no hubo GPU y que podríamos tipificar como de clase media antes que clase baja. Estas evidencias invitan a los investigadores a desafiar algunos preconceptos teóricos, junto con cierto sesgo metodológico que muchas veces nos lleva a buscar

—y casi inevitablemente encontrar— desplazamientos solo en aquellos lugares donde de antemano sabemos o intuimos que existen.

Vale destacar que hemos analizado dos GPU específicos que —aunque pioneros en Argentina— se desarrollaron dentro de un período que hoy puede parecer desactualizado. Con posterioridad a 2010 una nueva camada GPU se fueron agregando en diversas ciudades de Argentina (CABA, Rosario, Córdoba, entre otras), pero cuyo impacto socioterritorial recién podremos analizar una vez disponibles los datos del próximo censo (que debía realizarse a fines de 2020, pero ha sido pospuesto para fines de 2021 producto de la pandemia COVID-19). Un desafío a futuro es ampliar el universo de casos de estudio a fin de arribar a caracterizaciones más concluyentes. Otro desafío es incorporar los cambios en el precio del suelo como variable de análisis al explicar el desplazamiento, lo cual será posible gracias a que existen actualmente bases de datos georreferenciadas con su evolución histórica reciente.

Como reflexión final, podemos decir que, incluso cuando no aparezcan vinculados a los GPU, los desplazamientos constituyen un problema que es preciso atender, y sobre los cuales el Estado debería producir información adecuada para un buen diagnóstico. Esto es importante, pues las políticas públicas que busquen promover la igualdad de oportunidades (no solo formal) en el acceso a la vivienda y demás valores de uso urbanos, deberán ser tanto de tipo focalizado (orientadas a situaciones puntuales y visibles) como también integrales y capaces de atender el problema de un desplazamiento invisible que existe en muchos barrios de la ciudad, y que podría estar acentuando una tendencia a la pérdida de centralidad de las clases populares.