Polarización territorial de la brecha de género del desempleo en Andalucía: un análisis exploratorio de datos espacio-temporales abiertos

Abstract

Este artículo examina la distribución geográfica de la brecha de género en el desempleo en Andalucía y si presenta polarizaciones territoriales. Aplica el enfoque metodológico del análisis de datos espacial exploratorio y prueba las dependencias espaciales, local y global, utilizando para ello datos abiertos georreferenciados producidos por organismos oficiales para el período 2011-2022. A través de esta evaluación, se busca determinar si la brecha de género del paro en Andalucía sigue una distribución geográfica homogénea, o si, por el contrario, ofrece polarizaciones territoriales estables en el tiempo. Los resultados se presentan en mapas LISA (Local Indicators Spatial Association) formados por la estadística Diferencial I local de Moran en cada uno de los años de la serie. A partir de los resultados del colocation map de los clústeres LISA, se concluye que en Andalucía la brecha de género en el desempleo presenta un fuerte componente estructural, feminizado y geográficamente localizado.

This article examines the geographical distribution of the gender gap in unemployment in Andalusia and whether it exhibits territorial polarizations. It applies the methodological approach of exploratory spatial data analysis and tests local and global spatial dependencies using georeferenced open data produced by official organizations for the period 2011-2022. Based on this evaluation, it seeks to determine whether the gender gap in unemployment in Andalusia follows a homogeneous geographical distribution, or whether, on the contrary, it offers stable territorial polarizations over time. The results are presented in LISA (Local Indicators Spatial Association) maps formed by the local Moran's I differential statistic in each of the years of the series. Based on the results of the LISA clusters' colocation map, it may be concluded that the gender gap in unemployment in Andalusia has a strong structural, feminized, and geographically localized component.