Una agrupación de los barrios de Valencia según sus características socioeconómicas y electorales

Abstract

Si bien una ciudad como València tiende a parecemos un todo indivisible, resulta obvio pensar que en realidad se ha formado con el paso de su historia. Fue fundamentalmente a partir del boom de 1960 cuando València recibe un gran flujo de emigrantes, que hace que se creen la mayoría de los actuales barrios periféricos. Actualmente València está dividida en 87 barrios que poseen una gran homogeneidad socioeconómica. Partiendo del barrio como unidad básica, este trabajo pretende medir y analizar las diferencias socioeconómicas, siempre que afecten y ayuden a remarcar los resultados electorales, en un modelo de comportamiento político simple (izquierda-derecha). Para ello, se toman para cada barrio aquellas variables procedentes del Padrón y del Censo de Vehículos de 1981, que junto a los resultados de las Elecciones Municipales del 79 y 83, mejor lo caracterizan. Así, y aplicando las técnicas de Análisis Multivariante más adecuadas a nuestro caso (Análisis Discriminante, Análisis Cluster,...) se efectúan las agrupaciones que mejor explican el comportamiento de los barrios.

Although we mar tend to perceive a town like Valencia as an indivisible unit, it has in fact been formed trough the years of its whole history. Ever since the "boom" of the 1960's Valencia receives an important number of immigrants,wich in turns resulted in the creation of most of the actual districts. Nowadays Valencia is divided in 87 districts wich are socially and economically, very homogenous. This paper intends to measure and to analyse the social and economic differ- ences amoung the districts, in order to explain the electoral results, by means of a simple political behaviour model (left-right) Some variables are choosed from the Population Census and the Car Census in 1981,and form electoral results on Local Elections of 1979 an 1983, namely those best describing characteristics of districts. They are then used in multi- variate statistical tools (Discriminat Analysis, Cluster Analysis...) in order to find grou ps for explaining districts political behaviour.