INTRODUCCIÓN

Las migraciones se refieren al movimiento de personas de un lugar a otro, ya sea dentro de un país o entre países. Estos movimientos pueden ser motivados por una variedad de razones, como oportunidades laborales, búsqueda de seguridad, reunificación familiar, cambio de clima, entre otros. Las migraciones pueden ser temporales o permanentes, y tienen un impacto significativo en las sociedades de origen y destino, así como en las políticas públicas y la economía global (^{Massey & Capoferro, 2004}; ^{León, 2015}; Organización Internacional para las Migraciones [OIM], 2018; ^{Guillén et al., 2019}; Gutiérrez et. al., 2020). Según la estimación mundial de las Naciones Unidas, para 2020 había unos 281 millones de migrantes, es decir, el 3,6 % de la población mundial.

Existen algunas posturas que explican los procesos migratorios, como son: la Teoría Neoclásica de las Migraciones, la Teoría del Desequilibrio Estructural, la Teoría de los sistemas de Migración, la Teoría de la Segmentación del Mercado Laboral y la Teoría de la Transición Demográfica. La migración tiende a ser más prevalente en poblaciones originarias de regiones empobrecidas. Como lo plantean ^{González et al. (2022)}, este argumento se apoya en perspectivas como la teoría de la dependencia, que sostiene que el capitalismo ha estructurado un orden internacional con países industrializados y una periferia agrícola, estableciendo relaciones desequilibradas y asimétricas. Según esta teoría, el progreso de los países industrializados depende de la explotación de los países periféricos, lo que podría explicar en gran medida la pauperización de estas regiones. Según Paredes et al. (2016) infieren que la subordinación histórica entre regiones puede ser una causa significativa de la migración, ya que las condiciones desfavorables generadas por esta relación podrían motivar a las personas a buscar oportunidades en otros lugares ante la necesidad de superar condiciones de vida relativamente menores.

En un contexto de desequilibrio y asimetría, los países industrializados, caracterizados por un mayor desarrollo económico y tecnológico, tienden a ejercer una influencia dominante sobre las naciones periféricas, generalmente menos desarrolladas. En consecuencia, la migración calificada se convierte, entonces, en una respuesta estratégica de individuos altamente capacitados que buscan mejorar sus perspectivas personales y profesionales en un entorno más propicio. Estas personas cualificadas, al sentir las limitaciones en sus lugares de origen, optan por migrar a países que ofrecen un mejor entorno para el desarrollo y la aplicación de sus habilidades especializadas (^{Delgado et al., 2022}).

El fenómeno del porcentaje de emigrantes en un país es un aspecto complejo y multifacético que involucra factores socioeconómicos, políticos y culturales, que pasan por las condiciones o estado de la seguridad ontológica, definida "como un sentimiento de confianza en uno mismo" (Sánchez, 2022, p. 62), en los demás y en las instituciones que representan a la sociedad; de esta forma, es necesario abordar la pregunta de investigación por ¿cuáles son los efectos que tiene la seguridad ontológica sobre el arraigo o desarraigo de la población sobre su territorio? Para comprender este fenómeno es crucial explorar conceptos fundamentales como la seguridad ontológica, la igualdad estructural y sus interrelaciones con indicadores como el índice Gini y la participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población.

Según Sánchez (2022), la seguridad ontológica emerge como un factor determinante en la decisión de la población de permanecer arraigada en un territorio o buscar oportunidades en el extranjero. Este concepto está intrínsecamente vinculado a la igualdad estructural, que se manifiesta en la distribución equitativa de los recursos y oportunidades en una sociedad. El índice Gini y la participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población surgen como indicadores claves para evaluar la igualdad estructural. Cuando estos indicadores reflejan una sociedad con una distribución más igualitaria de los recursos, la seguridad ontológica tiende a ser mayor, lo que, a su vez, fomenta el arraigo de la población en el territorio. En cambio, niveles más bajos de seguridad ontológica, derivados de una mayor desigualdad estructural, pueden llevar a un aumento en el porcentaje de emigrantes.

La conexión entre la seguridad ontológica, la igualdad estructural y el fenómeno migratorio se fortalece al considerar el impacto del conflicto social, medido en este estudio a través del número de reclusos por cada 100 000 habitantes, como una expresión del delito (Sánchez, 2022). La seguridad ontológica, al influir en la cohesión social, tiene un efecto indirecto en la conflictividad. A mayor igualdad estructural, se espera una mayor cohesión social y, por ende, más seguridad ontológica.

En este contexto, el objetivo de esta investigación es comprender cómo el conflicto social, determinado indirectamente por la seguridad ontológica, tiene un efecto en el fenómeno del desarraigo, representado por el porcentaje de emigrantes, ya que la población busca entornos más seguros y estables. Así, el porcentaje de emigrantes en un país puede explicarse a través de un marco teórico que destaca la interrelación entre la seguridad ontológica, la igualdad estructural y el conflicto social. La seguridad ontológica, determinada por factores como el índice Gini y la participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población, influye en la cohesión social y, por ende, en el arraigo de la población. La conflic-tividad, medida por el número de reclusos por 100 000 habitantes, actúa como un factor que intensifica el desarraigo en contextos de inseguridad ontológica y aumento del conflicto social.

Respecto a los estudios realizados en torno al tema de seguridad ontológica, estos han tomado un interés permanente desde 2015; evidencia de ello es que desde ese año hasta 2024 se han realizado 163 publicaciones de alto impacto (Según WoS, 2024¹); el año 2023 es el de mayor número de publicaciones, con 26. El área de mayor interés por esta temática es el de la ciencia política, con el 82 % de las publicaciones. El país con mayor número de publicaciones es Inglaterra, con el 82 (50 %), seguido de Estados Unidos, con 19 (12 %). Al hacer una revisión respecto a algunos temas tratados en las publicaciones se encuentra los siguientes: seguridad ontológica en la Unión Europea (^{Della Sala, 2018}; ^{Krahmann, 2018}; ^{Kaunert, 2023}), la seguridad en el Reino Unido (Brownin, 2018), la ansiedad y la seguridad ontológica (^{Hom y Steele, 2020}; ^{Krickel-Choi, 2022}).

Este documento está conformado de la siguiente manera: en primera instancia, la introducción; en el segundo apartado se presenta el marco teórico; posteriormente, se presentan los métodos, seguido de los resultados; finalmente, se da a conocer la discusión y conclusiones.

MARCO TEÓRICO

Según Sánchez (2022), la seguridad ontológica es "un estado de la sociedad en el que sus miembros se relacionan entre sí a partir de un cierto sentimiento de confianza en sí mismo, en los otros y en las instituciones que los representa" (p. 62), lo que permite un sentimiento de convicción en su territorio. A su vez, Giddens (1993) señalaba que la seguridad ontológica se caracteriza por la capacidad de predecir los entornos de acción en la vida cotidiana, gracias a una fe básica sustentada en marcos cognitivos construidos en la experiencia de la esperanza, la confianza y el coraje. Esta seguridad ontológica se puede perder o debilitar cuando surge el sentimiento de sentirse como una especie de extranjero en el lugar o territorio donde se habita, lo cual genera desconfianza o temor de la cotidianidad; esto conlleva a deducir, desde lo geográfico, que la seguridad ontológica es un concepto espacio-temporal.

A mayor seguridad ontológica, mayor es el arraigo de la población y menor el porcentaje de emigrantes como expresión del conflicto social (Sánchez, 2022). En consecuencia, las condiciones de la expulsión o desarraigo de la población en un territorio tienen una causa en la seguridad ontológica; donde esta es producto de la igualdad estructural, la cual en este trabajo se aproxima por el estado del Índice de Gini y la participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población. Según ^{Giddens (2011)} y Sánchez (2022), una sociedad que tiende a la distribución igualitaria y mejor acceso de los recursos permite una mejor seguridad ontológica, que implica menor temor social y económico, lo que conlleva a mayores condiciones al arraigo.

El en este trabajo se entiende el arraigo según la definición de Quezada (2007):

Es el proceso y efecto a través del cual se establece una relación particular con el territorio, en la que metafóricamente se "echan raíces" en él por diversas situaciones, creando lazos que mantienen algún tipo de "atadura" con el lugar. (p. 43)

Entonces el arraigo está determinado por las condiciones de seguridad ontológica y, por tanto, de la igualdad estructural; es decir, el estado de la igualdad estructural determina el grado de cohesión y conflictividad: a mayor igualdad estructural, mayor cohesión y menor conflicto social. Esto hace que la seguridad ontológica determine de forma indirecta al porcentaje de migrantes (o desarraigo) y, a su vez, el número de reclusos por 100 000 habitantes (como proxi del conflicto social). A su vez, el conflicto social, determinado de forma indirecta por la seguridad ontológica y que se mide con "número de reclusos por 100000 habitantes", tiene un efecto sobre el desarraigo (% de emigrantes). Así, el desarraigo se puede explicar por sus causas directas en la inseguridad ontológica y en el delito de un territorio.

Según Gutiérrez et al. (2020), "la migración es parte de los procesos demográficos que junto a la natalidad y mortalidad introduce cambios en el tamaño, composición y distribución de la población" (p. 301). El análisis del fenómeno de migrantes en un país requiere una comprensión de sus dimensiones complejas y multifacéticas, de factores interconectados que abarcan desde lo socioeconómico hasta lo cultural y político. Las disparidades económicas internas, reflejadas en la distribución de ingresos y riqueza, sumadas a la violencia, guerras, falta de alimentos, un mal desempeño institucional, persecuciones raciales e ideológicas, entre otros elementos, crea las condiciones de migración (^{Massey y Capoferro, 2004}; ^{Guillén et al., 2019}; Gutiérrez et al., 2020).

El índice Gini es una medida utilizada para evaluar la desigualdad en la distribución del ingreso, representa la diferencia entre los ingresos de los estratos más ricos y pobres de la población, y se mide como "la distancia entre la curva de Lorenz y la línea de equidistribución" (DANE, s. f.). Cuando el índice Gini es bajo, sugiere una distribución más equitativa de los recursos, lo que contribuye a una mayor seguridad ontológica. Una sociedad con una brecha de ingresos amplia puede experimentar mayores niveles de inseguridad ontológica, incentivando así la emigración como una estrategia de búsqueda de oportunidades más equitativas.

La participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población amplifica esta dinámica al proporcionar una visión adicional sobre la concentración de recursos en estratos selectos. Una participación elevada de este segmento puede generar descontento en sectores más amplios de la sociedad, exacerbando la inseguridad ontológica y, por ende, estimulando el desplazamiento de individuos en busca de contextos donde la igualdad estructural sea más favorable.

Por otro lado, la visión de la historia propuesta por ^{Marx y Engels (2014)} establece que la evolución de la humanidad está intrínsecamente ligada a las transformaciones de los modos de producción y, en consecuencia, a las luchas de clases que emergen como resultado. Argumentan que las clases sociales, impulsadas por sus intereses económicos, protagonizan una confrontación constante en su búsqueda por mejorar sus condiciones socioeconómicas. Este enfoque no solo ofrece una perspectiva crítica de la historia, sino que también proporciona un marco teórico para entender fenómenos contemporáneos como las migraciones, las cuales pueden ser interpretadas como opciones estratégicas en la búsqueda de mejores condiciones de vida.

En concordancia con Marx y Engel, ^{Childe (1997)} estudia cómo la agricultura no solo modificó la forma en que las comunidades obtienen su sustento, sino que también generó nuevas relaciones de propiedad y, por ende, nuevas luchas de clases. La búsqueda de tierras y recursos se convirtió en un motor esencial de conflictos y reconfiguraciones sociales a lo largo de la historia. Marc ^{Bloch (2011)}, desde el análisis sobre la estructura social de la Edad Media europea, evidenciaba cómo la lucha de clases entre los señores feudales y los siervos es un fenómeno en el que se enfrentan grupos en la búsqueda de preservar o cambiar las condiciones que afectan sus vidas diarias. El acceso a la tierra, los derechos y las obligaciones eran el centro de estas tensiones. Por su parte, Eric ^{Hobsbawm (2014)} aborda el siglo XIX, y la Revolución Industrial, donde la tesis marxista de las luchas de clases encuentra un terreno fértil en este período debido al surgimiento de la clase obrera industrial y su confrontación con la burguesía industrial. La explotación laboral, la búsqueda de mejores condiciones de trabajo y la formación de movimientos sindicales se entrelazan en una trama en la que las clases sociales se perfilan como actores claves en la configuración de la sociedad.

Complementario a lo anterior, se puede decir que la relación entre metrópolis e imperios coloniales está imbuida de tensiones sociales y económicas. La explotación de recursos coloniales y la resistencia de las poblaciones colonizadas refuerzan la hipótesis marxista de que las luchas de clases son una constante en la historia, incluso en contextos aparentemente alejados del epicentro capitalista. La confrontación entre clases sociales ha sido un hilo conductor en la evolución de las sociedades. Este enfoque ofrece una base teórica sólida para interpretar fenómenos contemporáneos como las migraciones, que pueden ser vistos como estrategias de supervivencia en la búsqueda de mejores condiciones socioeconómicas.

La teoría de Ted ^{Gurr (1974)} se centra en la noción de privación relativa como factor desencadenante de conflictos sociales, incluyendo el delito y el desarraigo en forma de emigración. Gurr propone que las privaciones relativas, derivadas de la desigualdad estructural, son un elemento clave que impulsa a individuos y comunidades a buscar cambios a través de formas diversas de acción colectiva. De esta forma, en el contexto de la privación relativa, argumenta que no es tanto la pobreza absoluta lo que genera conflictos, sino la disparidad percibida entre lo que uno tiene y lo que aspira tener en comparación con otros en la sociedad. Cuando las personas sienten que sus expectativas y aspiraciones son frustradas debido a la desigualdad estructural, surge un estado de privación relativa que puede conducir a tensiones sociales y manifestaciones de descontento.

En el ámbito del delito, ^{Gurr (1974)} sostiene que la privación relativa puede manifestarse como comportamientos de rebeliones populares o actos delictivos en respuesta a la percepción de injusticia y desigualdad. La falta de oportunidades y recursos para satisfacer las expectativas sociales puede llevar a individuos a recurrir al delito como una forma de buscar una compensación percibida. Por lo que en el caso del desarraigo y la emigración, también puede aplicarse la teoría de Gurr. La privación relativa generada por la desigualdad estructural puede impulsar a las personas a buscar oportunidades y condiciones de vida más satisfactorias en otros lugares. La migración se convierte así en una estrategia para escapar de entornos que no ofrecen las perspectivas deseadas, representando una respuesta a la insatisfacción provocada por la desigualdad.

La migración se vuelve más ordenada cuando es calificada, normalmente de profesionales de clase media. Se trata de personas que toman la decisión personal de migrar en búsqueda de un mejor empleo, una mejor educación o por las posibilidades de desarrollo profesional. Los flujos de migración menos calificada, aunque persiguen los mismos objetivos, se realizan por medio de redes migratorias, lazos familiares, matrimonios mezclados. Estas redes explican también porque cierto tipo de nacionalidades se insertan en sectores específicos como la agricultura, la construcción, el servicio de restaurantes, las redes de trabajo doméstico, etcétera. (Fernández et al., 2015, p. 13)

El marco teórico para explicar el fenómeno del porcentaje de emigrantes en un país se puede fundamentar, entre otras formas, en la relación intrínseca entre la seguridad ontológica, la igualdad estructural y el conflicto social. El este trabajo plantea la siguiente hipótesis para ser probada empíricamente: la seguridad ontológica resulta crucial en la determinación del arraigo de la población y, por ende, en la propensión al fenómeno migratorio; esta seguridad ontológica, a su vez, se encuentra condicionada por el índice Gini y la participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población, reflejando que sociedades con una distribución más equitativa de los recursos tienden a tener mayor seguridad ontológica.

MÉTODOS

Esta investigación adoptará un enfoque cuantitativo de tipo explicativo, combinando el análisis descriptivo y soportado en análisis multivariado, tomando como referente el análisis factorial y de ecuaciones estructurales (SEM) para construir y evaluar modelos que expresen la relación causal entre la desigualdad estructural, la inseguridad ontológica y los fenómenos de arraigo, migración y conflicto social.

La muestra se seleccionó con criterios de representatividad, considerando variables como el "índice Gini", la "participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población", tasas de reclusión por 100 000 habitantes y datos de migración. Para la recopilación de datos se priorizará el uso de información del Banco Mundial para indicadores económicos y de desigualdad, así como fuentes como Expansión y Datosmacro.com para tasas de reclusión y migración. Las variables empleadas son: la desigualdad estructural, la inseguridad ontológica y fenómenos como el arraigo, la migración y el conflicto social (ver tabla 1).

Tabla 1 Variables empleadas en el estudio 

Fuente: elaboración propia.

En el proceso de análisis se llevó a cabo un análisis descriptivo de las variables, para lo cual se sintetizó la nominación de las variables. Posteriormente, se utiliza el análisis de componentes principal y el análisis factorial exploratorio. El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos mientras se mantiene la mayor parte de su información, encontrar las direcciones o componentes principales que explican la mayor variabilidad en los datos. Estos componentes se utilizan luego como nuevas variables para representar los datos originales de manera más compacta.

Por otro lado, el análisis factorial exploratorio (AFE) es una técnica estadística utilizada para identificar la estructura subyacente o los factores latentes que explican las relaciones entre un conjunto de variables observadas. A diferencia del ACP, que busca reducir la dimensionalidad del conjunto de datos al extraer las variables más importantes, el AFE identifica las relaciones entre las variables y agruparlas en factores no observados.

Posteriormente, se realiza el modelo formativo y análisis de ecuaciones estructurales (SEM) para construir y evaluar la relación causal entre las variables. Se construyó un modelo teórico que exprese la relación entre desigualdad estructural, inseguridad ontológica, arraigo, migración y conflicto social. Se exploraron las interconexiones y relaciones causales mediante análisis de ecuaciones estructurales a partir del modelo formativo presentado en la figura 1. Para el procesamiento de la información descriptiva y de análisis factorial y de componentes principales se utiliza el SPSS 25. Para la estimación del modelo SEM (SEM por su sigla en inglés del término Structural Equation Models) se empleó el STATA 14.

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Modelo estructural 

RESULTADOS

Estadísticos descriptivos

La tasa de emigración (que sirve como variable proxy del desarraigo) es el número de emigrantes que abandonan las áreas de donde provienen por cada 1000 habitantes durante un año determinado; la tasa promedio de emigración por año se encuentra por el orden del 4,02 %. Las mayores tasas de emigrantes se presentan en México (9,8), Etiopía (9,5) y Sudan del Sur (9,5); Colombia presenta una tasa del 5,8.

Tabla 2 Estadísticos descriptivos de las variables 

Nota. Datos tomados de Banco Mundial (s.f.) y Expansión (s.f.a: s.f.b: s.f.c).

Fuente: elaboración propia.

La tasa de encarcelamiento se mide por cada 100 000 habitantes; esta se encuentra en un promedio a nivel mundial de 148 presos, donde las mayores tasas se presentan en Seychelles (780,6), Estados Unidos (669,4), El Salvador (533,7), Tailandia (460,2); en Colombia, la tasa es de 255,6 reclusos. Para medir la desigualdad económica se toma como variable proxy la participación en el ingreso del 10% mejor remunerado, donde las más altas participaciones se presentan en Sudáfrica (50,5 %), Namibia (47,3 %), República Centroafricana (46,2 %), Guinea-Bisáu (42 %); en Colombia, esta tasa es del 39,3 %. Finalmente, el índice de Gini confirma estas disparidades, siendo más pronunciadas en países como Sudáfrica (63 %), Namibia (59,1 %), República Centroafricana (56,2 %), Zimbabue (55,9 %), Botsuana (53,3 %); en Colombia, este indicador es de 51 %. Este primer análisis subraya la complejidad de las condiciones socioeconómicas y destaca la importancia de considerar múltiples indicadores para comprender la realidad global.

Test de factores

Una vez estandarizadas las variables, se calcula la matriz de correlaciones entre las variables estandarizadas para poder dar paso al análisis factorial.

Tabla 3 Matriz de correlaciones 

Nota. *La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral)

Fuente: elaboración propia.

El coeficiente de correlación de Pearson mide la asociación lineal entre dos variables. Los coeficientes de correlación significativos al nivel 0,05 se identifican por medio de un solo asterisco. Se encuentra que hay una correlación muy alta y significativa entre zgi-ni y zing, mientras que hay una relación positiva y débil entre zing y zrec; y zgini y zrec.

El determinante (0,057) muestra que hay una alta relación entre las variables de análisis; esta es una condición que debe tener el análisis factorial (AF) cuando se toma el análisis de componentes principales (ACP). Se utiliza la prueba de factores y la prueba Kaiser-Meyer-Olkin (KMO, debe ser mayor a 0,5 para continuar con el análisis factorial; Méndez y Rondón, 2012; Sánchez, 2019), que permite determinar si con los datos se puede construir una variable latente; en este caso, la prueba KMO da 0,535 y la prueba de esfericidad de Bartlett da una significancia de 0,000, lo cual permite contrastar la existencia de correlación entre las variables. La prueba de comunalidades (explica la variabilidad de esta variable por los factores, es decir, estas comunalidades muestran la varianza de cada variable explicada por los factores o los componentes principales) da alta para las variables emi (0,997), ing (0,973) y gini (0,939); mientras que para la variable rec (0,226) es baja.

Análisis factorial

El análisis factorial se utiliza para identificar factores que expliquen una variedad de resultados en diferentes pruebas. Adicionalmente, intenta identificar variables subyacentes, o factores, que expliquen la configuración de las correlaciones dentro de un conjunto de variables observadas; esto sugiere que un pequeño número de factores puede explicar la mayoría de la varianza observada en un número mayor de variables manifiestas. Para Mavrou (2015), el análisis factorial "permite explorar con mayor precisión las dimensiones subyacentes, constructos o variables latentes de las variables observadas, es decir, las que observa y mide el investigador" (p. 1).

Tabla 4 Análisis factorial 

Nota. Método de extracción: análisis de componentes principales.

Fuente: elaboración propia.

Los resultados de la tabla 4 sugieren que las variables se pueden agrupar en dos factores (Eigenvalue = 2,100 y 1.000), el cual absorbe los efectos de manera directa de la variable emigrantes (emi), número de reclusos (rec), el ingreso (ing), el índice de Gini (gini). Los componentes 1 y 2 capturan el 77 % de la varianza.

Fuente: elaboración propia.

Figura 2 Gráfico de sedimentación 

Tabla 5 Matrices de componente 

Nota. Método de extracción: análisis de componentes principales con y sin rotación. Para el caso de rotación se emplea el método Varimax con normalización Kaiser.

Fuente: elaboración propia.

En el componente 1 se encuentran las variables ing (0,968) y gini (0,969), que conforman el componente económico; y en el componente denominado social lo integra el constructo emi (0,998). La variable rec tiene una baja participación (0,472) y tiende a integrarse en el componente 1². El método Varimax busca la maximización de la varianza de los factores, con cargas altas y bajas, lo que permite que algunas variables tengan bajas saturaciones en un factor. Para el caso de rotado Varimax se encuentran resultados similares.

La medida Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de ajuste de mues-treo es un estadístico que indica la proporción de varianza en las variables que pueden ser causadas por factores subyacentes. Un valor superior a 0,5 y cercano a 1 generalmente indica que un análisis factorial puede ser útil con los datos.

Donde:

r = es la matriz de correlación

u = es la matriz de covarianza paercial

Por otro lado, la prueba de esfericidad de Bartlett contrasta la hipótesis de que la matriz de correlaciones es una matriz de identidad, lo que indicaría que las variables no están relacionadas; por lo tanto, no son adecuadas para la detección de estructuras. Si el p-value de esta prueba es inferior a 0,05, se puede realizar análisis factorial y de ecuaciones estructurales; para el presente caso, el p-value es menor a 0,05 (p-value = 0,00). La prueba KMO = 0,535 confirma que se puede realizar el análisis de ecuaciones estructurales.

La inseguridad ontológica como variable latente

Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM por su sigla en inglés del término Structural Equation Models) "son una familia de modelos estadísticos multivariantes que permiten estimar el efecto y las relaciones entre múltiples variables" (Ruíz et. al, 2010, p.34). Nacen de la necesidad de brindar mayor flexibilidad a los modelos de regresión, ya que son menos restrictivos que los modelos de regresión tradicionales, por el hecho de que permiten incluir errores de medida tanto en las variables criterio (dependientes) como en las variables predictoras (independientes). Según Ruiz (2010), son "como varios modelos de análisis factorial que permiten efectos directos e indirectos entre los factores" (p. 34); de ahí que se denominen "modelos confirmatorios", "ya que el interés fundamental es "confirmar" mediante el análisis de la muestra las relaciones propuestas a partir de la teoría explicativa que se haya decidido utilizar como referencia" (p. 34)³.

Tabla 6 Variable latente Inseguridad Ontológica (inson1) 

Fuente: elaboración propia.

La inseguridad ontológica (inson1) se crea a partir de dos variables: rec y emi. Estas dos variables (de una forma aproximada) permiten comprender cómo su presencia genera mayor inseguridad ontológica a los habitantes de un territorio. Se estimó el modelo de ecuaciones estructurales por máxima verosimilitud: sem (inson1 -> ing) (inson1 gini-> emi).

Nota. Construcción en STATA.

Fuente: elaboración propia a partir de la OCDE.

Figura 3 Resultados del modelo estructural 

Con este modelo se explica cómo la inseguridad ontológica (inson1) puede causar efectos negativos en el ingreso de los habitantes de un territorio, mientras que la variable inson1, junto a altos índices de gini, permiten ser un determinante de la emigración de un territorio.

Tabla 7 Índices de ajuste del modelo estructural 

Fuente: elaboración propia.

Se estima el modelo SEM (SEM por su sigla en inglés del término Structural Equation Models) para la inseguridad ontológica (inson). En primera instancia, se estima CMIN (Chi-square value); si este resultado es significativo, el modelo puede considerarse insatisfactorio; para el presente caso, el p-value = 0,00, por tanto, el modelo es significativo, pero su ajuste debe confirmarse con otros indicadores (Joreskog y Surbom, 1996). El CFI o índice de ajuste comparativo (el CFI tiene un valor entre 0 y 1), en este caso el ajusto es débil debido al tamaño de la muestra (Hu y Bentler, 1999; ^{Van Laar y Braeken, 2021}). Por otro lado, el TLI compara el ajuste del modelo teórico con el ajuste de un modelo nulo (que no asume relaciones entre variables), penalizando más fuertemente la complejidad del modelo (número de parámetros estimados). En este caso, el TLI rho2 = 0,996 (TLI = Coeficiente de TuckerLewis, también conocido como índice de ajuste no normado de Bentler-Bonett (NNFI), debe ser mayor a 0,9) sugiere que el modelo expresa la proporción de varianza explicada por el modelo factorial. El error de aproximación RMSEA (mide la diferencia entre la matriz de covarianza observada por grado de libertad y la matriz de covarianza predicha; Chen, 2007) da 0,00, lo que indica un buen ajuste del modelo.

Tabla 7 Modelo de ecuaciones estructurales (SEM) 

Fuente: elaboración propia.

La inseguridad ontológica presenta una relación inversa con el nivel de emigrantes; esto quiere decir que a mayor inseguridad ontológica, mayor número de emigrantes; hay efecto positivo de la variable latente. Respecto al nivel de ingreso, la relación es inversa con la inseguridad ontológica. La emigración o desarraigo tiene una relación positiva con el índice de Gini. Todas las relaciones son significativas estadísticamente.

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

Los resultados presentados sugieren una conexión intrínseca entre la inseguridad ontológica, la igualdad estructural, el arraigo, el conflicto social, el delito y el fenómeno de emigración. A continuación, se expone una explicación sustentada en los argumentos de los autores mencionados.

La igualdad estructural, medida por indicadores como el "índice Gini" y la "participación en el ingreso del 10 % mejor remunerado de la población", inciden en la inseguridad ontológica. Una distribución menos equitativa de recursos tiende a aumentar la inseguridad ontológica. El estado de igualdad estructural determina el grado de cohesión y conflicto social. La teoría de Wacquant (desigualdad y encarcelamiento) y otros autores sugieren que la desigualdad estructural puede aumentar la conflictividad. Estos indicadores actúan como un factor determinante en la inseguridad ontológica. En concordancia con las teorías de Marx y otros pensadores críticos, la distribución desigual de recursos genera tensiones en la estructura social, creando divisiones entre las clases. La inseguridad ontológica, entendida como la percepción de estabilidad y continuidad en la vida, se ve comprometida en entornos marcados por una distribución desigual de recursos. Esta conexión entre desigualdad estructural y seguridad ontológica establece el primer eslabón de la cadena causal propuesta por esta investigación.

La inseguridad ontológica, al influir en la cohesión social, tiene un impacto directo en la incidencia del delito, se presenta como una expresión del conflicto social y la falta de seguridad ontológica. A su vez, el conflicto social, representado por el delito, tiene un efecto multiplicador en el desarraigo y, por ende, en el fenómeno de emigración; esto se aprecia a través de la variable latente inson1. Autores como Wacquant indican que las condiciones de inseguridad y conflictividad pueden impulsar a las personas a buscar oportunidades en otros lugares. La teoría propuesta sostiene que la inseguridad ontológica y la desigualdad estructural son determinantes cruciales en el arraigo de la población, la cohesión social, la incidencia del delito y, finalmente, en la decisión de emigrar. La inseguridad ontológica generada por la desigualdad estructural puede actuar como un catalizador que lleva a la población a buscar condiciones más seguras y oportunidades en otros territorios, manifestándose como un aumento en el porcentaje de emigrantes.

La investigación realizada vincula la desigualdad estructural con la inseguridad ontológica y examina sus consecuencias en el fenómeno de la migración, proporciona una perspectiva valiosa que puede ser interpretada y ampliada a la luz de las teorías de Marx y Engels, Childe, Bloch, Hobsbawm y otros⁴. Este trabajo busca extender dicho análisis, explorando cómo la desigualdad estructural influye en la inseguridad ontológica, afecta la cohesión social y, en última instancia, contribuye al fenómeno de la migración, utilizando los planteamientos de los autores mencionados como marco teórico. La teoría de ^{Wacquant (2000)}, que explora la relación entre desigualdad y encarcelamiento, respalda la noción de que la inseguridad ontológica puede ser un factor determinante en el aumento de la conflictividad y el delito. En la medida en que la población percibe su entorno como inestable y desafiante, la cohesión social se ve amenazada, creando condiciones propicias para el surgimiento de comportamientos delictivos como una forma de respuesta a la incertidumbre.

La des-igualdad estructural, medida por indicadores como el índice Gini, se configura como un elemento fundamental en esta cadena. Una distribución más equitativa de recursos no solo promueve la inseguridad ontológica, sino que también actúa como un amortiguador frente a la conflictividad social y el delito. La teoría de Marx, que subraya la relación entre estructuras económicas y clases sociales, se alinea con esta perspectiva al indicar que la igualdad estructural no solo es una cuestión de justicia social, sino también un factor crucial para mantener la cohesión y la estabilidad social. La disparidad de recursos y estilos de vida entre beneficiarios del capital y trabajadores contribuye a la generación de pobreza relativa, aumentando las expectativas sociales y, en última instancia, impulsando fenómenos como el delito y el desarraigo por medio de la migración.

Cuando la desigualdad es alta, como lo indica un índice Gini elevado, la brecha entre los beneficios del capital y los ingresos de los trabajadores se amplía, creando condiciones propicias para la teoría de privación relativa de Gurr. La teoría de privación relativa postula que la percepción de desigualdad, más que la pobreza absoluta, es un factor crítico en la generación de tensiones y conflictos. En un contexto donde los beneficios del capital son exorbitantes en comparación con los ingresos de los trabajadores se configura una pobreza relativa. Esta disparidad entre estilos de vida crea una brecha psicológica que intensifica las expectativas sociales y genera insatisfacción entre la población trabajadora, impulsando la búsqueda de mejores condiciones o, en su defecto, la migración como una estrategia de escape.

En este contexto, la distancia entre los beneficios del capital y los ingresos de los trabajadores se convierte en un indicador de la magnitud de la privación relativa. Cuanto mayor sea esta disparidad, mayores serán las expectativas sociales insatisfechas, lo que puede generar frustración, descontento y, en última instancia, comportamientos como el delito o la búsqueda de alternativas mediante la migración. El sistema capitalista, al mantener una configuración que favorece la concentración de riqueza en las élites, crea un escenario propicio para la generación de privación relativa. La ostentación de estilos de vida lujosos por parte de los beneficiarios del capital, en comparación con las dificultades y limitaciones experimentadas por la población trabajadora, amplifica las expectativas sociales y alimenta el deseo de mejorar las condiciones de vida.

En este contexto, el delito puede surgir como una respuesta a la frustración y la desigualdad. La privación relativa, al generar tensiones sociales, puede impulsar a individuos a buscar alternativas para satisfacer sus expectativas insatisfechas. Además, la migración se presenta como una estrategia legítima para escapar de un entorno que no ofrece oportunidades para la mejora de las condiciones de vida.

La teoría de privación relativa de Ted Gurr sobre la relación entre estructuras económicas y clases sociales proporciona un marco teórico robusto para entender cómo la desigualdad estructural, medida por indicadores como el índice Gini y/o concentración de la riqueza del 10 % de la población con los salarios más altos, actúa como un elemento crucial en la generación de pobreza relativa, insatisfacción de expectativas sociales y sus efectos en fenómenos como el delito y la migración. La configuración de estilos de vida disímiles entre beneficiarios del capital y trabajadores, dentro del sistema capitalista, no solo perpetúa la desigualdad económica, sino que también alimenta tensiones sociales que pueden tener consecuencias significativas en la estabilidad y cohesión social. En síntesis, la investigación sobre desigualdad estructural, la inseguridad ontológica y emigración vista a través del prisma de los planteamientos de Marx y otros autores críticos proporciona un marco teórico sólido para comprender las complejidades de estos fenómenos interrelacionados. Desde la desigualdad estructural hasta el desarraigo y la migración se presenta una narrativa en la que la lucha de clases, la distribución de recursos y la percepción de seguridad ontológica actúan como fuerzas motrices que dan forma a la dinámica social y los movimientos poblacionales a lo largo del tiempo.

En consecuencia, la migración puede entenderse como un resultado directo de las relaciones desequilibradas y asimétricas entre países. El capitalismo, como sistema económico basado en la competencia, se fundamenta en la desigualdad estructural. Dentro de este marco, los países centrales, que ostentan un mayor desarrollo y poder económico, tienden a extraer beneficios y oportunidades de las naciones periféricas, ahondando así las disparidades económicas y sociales, como resultado de la extracción de recursos y oportunidades hacia los centros hegemónicos de la economía internacional. Esta dinámica no solo contribuye a la desigualdad económica entre los países, sino que también crea condiciones propicias para la movilidad de la población. La motivación detrás de esta migración se encuentra en el deseo de escapar de las limitaciones y desigualdades presentes en sus lugares de origen, en busca de las oportunidades y calidad de vida que son más accesibles en los países centrales (^{González et al., 2022}).

Una dirección potencial para futuras investigaciones se centraría en el análisis de las migraciones en el mundo contemporáneo como un efecto propio de la globalización económica (Bravo, 2015) y su efecto en la desigualdad estructural. Asimismo, centrarse de las consecuencias sociales, culturales y económicas para los países receptores (^{Wabgou, 2008}), como por ejemplo, el aumento de la informalidad y el problema que implica la falta de protecciones sociales de los inmigrantes ilegales (Fernández et al., 2015). En este sentido, ya algunas investigaciones muestran cómo la inmigración tiene efectos en la estabilidad de las garantías sociales de los Estados receptores en los momentos de crisis económicas (^{Gil-Alonso y Vidal, 2015}), donde

la incidencia de la crisis en el mercado de trabajo se ha constituido en una línea de investigación clave de la producción cien-tífica española, que ha sacado a la luz el impacto diferencial entre autóctonos e inmigrantes, según las diferentes fases de la recesión. Lo que sugiere la necesidad de tomar acciones sobre las causas. (López y Oso, 2015, p. 22)

Por otra parte, comprendiendo que los inmigrantes son sujetos activos de transformación, en la que "además de la agencia económica, social o política de los migrantes, otras formas de agencia, como la agencia cultural, también resultan relevantes a la hora de hacer visible el papel no pasivo de los mismos" (Lacomba y Moraes, 2020, p. 16); donde, por ejemplo, "la masiva migración de habitantes de Latinoamérica y la región Andina hacia España aquí documentada dio origen a lo que puede denominarse una España latinoamericana y andina (ELA)" (^{Leal, 2015}, p. 396). En el caso de Miami, que ha experimentado más de medio siglo de migración masiva desde el Caribe y América Latina, ofrece un punto de partida relevante para explorar las transformaciones culturales, sociales y económicas que resultan de la presencia migratoria. Se ha mencionado que la ciudad se ha convertido en una de las más internacionales de Estados Unidos, pero es esencial profundizar en cómo estas dinámicas migratorias han contribuido a la configuración específica de la ciudad. Además, se podría explorar en detalle el impacto de la migración en la multiculturalidad de Miami y en qué medida ha llevado a un cuestionamiento significativo de la distancia social y espacial entre los diferentes grupos. Por otra parte, sería la evaluación de la integración social de las comunidades migrantes en los países receptores. A partir del caso haitiano en Miami, se observa una segmentación cultural y geográfica significativa. Investigar cómo estas comunidades se han insertado en el tejido social de la ciudad, cómo han evolucionado sus dinámicas demográficas y socioeconómicas, y cómo han influido en la expansión territorial de sus enclaves residenciales podría proporcionar una comprensión más completa de los procesos de inserción social. Asimismo, se podría indagar en los factores externos e internos que han contribuido a la formación y cohesión de estas comunidades migrantes (^{Elías-Caro y Naranjo, 2021}).

Elementos como la intervención de instituciones religiosas y políticas locales, así como los prejuicios existentes entre la población local, podrían ser objeto de un análisis más detallado. Explorar cómo estos factores han influido en la aceptación o segregación de las comunidades migrantes sería crucial para entender la complejidad de su experiencia en los países receptores. Por último, sería relevante examinar cómo la presencia de una comunidad migrante, como la haitiana en este caso, ha abierto espacios para otras poblaciones migrantes en términos culturales y lingüísticos. La formación de enclaves y la difusión residencial de estas comunidades pueden proporcionar luces sobre cómo los territorios migratorios se entrelazan y generan nuevas dinámicas culturales en los países receptores (^{Elías-Caro y Naranjo, 2021}).