Estudio sobre las percepciones hacia la migración desde un análisis multinivel: análisis según país

Análisis de Datos Multinivel

Autor/a

Paula Córdova, Jesús Díaz Molina, Benjamín Zavala

Fecha de publicación

28 de mayo de 2025

Introducción

La migración es hoy en día como uno de los fenómenos más contingentes a nivel mundial, de acuerdo con la ONU (2025) el número de migrantes a nivel internacional corresponde a 304 millones de personas aproximadamente, un número que se ha duplicado desde 1990. Estos procesos migratorios pueden explicarse por diversos factores, como lo pueden ser los económicos, sociales, políticos, demográficos y ecológicos (Armijos-Orellana et al, 2022), por lo que debe comprenderse como un fenómeno multicausal en el que influyen cuestiones no solo individuales, sino también contextuales, como lo pueden ser una crisis económica a nivel nacional, crisis políticas, conflictos bélicos, desplazamiento por riesgos socionaturales, etc. 

Ante el aumento de los flujos migratorios, han aparecido también discursos que presentan una mala percepción hacia las personas migrantes, cayendo directamente en posiciones anti migrantes y discriminatorias que se pueden ver reflejadas en fenómenos políticos de nivel global como lo es el auge de la extrema derecha. Diversos estudios han dado cuenta de que existe una relación entre las posiciones de derecha más extremas y una mala percepción hacia la migración (Servicio Jesuita a Migrantes, 2020; Akkerman, 2018) en conjunto a una tendencia hacia posiciones más nacionalistas o bajo discursos, denominados por las mismas personas, “patriotas” que suelen ir de la mano con una negatividad hacia la migración (Akkerman, 2018; Buraschi y Aguilar-Idañez, 2023), estas posiciones, también suelen manifestarse más en hombres (SJM, 2020). La percepción hacia la migración también se puede ver influida por cuestiones como un régimen más democrático o liberal respecto a políticas de migración (Romero, 2021), donde en aquellos países con una política más democrática presentan una mejor percepción de las personas migrantes.

Por otro lado, factores individuales como lo pueden ser el nivel educativo o el nivel socioeconómico pueden influir en una percepción negativa hacia la migración, producto de que existiría una posible competencia entre las personas migrantes y las personas de menor nivel educacional o bajos ingresos por aquellas ocupaciones de menor complejización (Romero, 2021; Emmenegger y Klemmensen, 2013). Los países que suelen tener un mayor nivel de desarrollo en diversos indicadores como el índice de desarrollo humano, o mayores niveles de educación, suelen recibir mayor migración. como lo muestran los informes OCDE (2024) que dan cuenta de cómo existe un aumento de la migración hacia gran parte de los países pertenecientes a este, por lo que la percepción hacia la migración puede verse afectada por el desarrollo de un país al existir una mayor migración ante un mayor nivel de desarrollo.

Como se muestra con lo comentado anteriormente, vemos como el fenómeno migratorio y las percepciones hacia este constituyen una cuestión fundamental a nivel global, en tanto la migración, así como la oposición a esta van en aumento durante los últimos años por lo que el estudio de la percepción hacia la migración se vuelve contingente. Para estudiar esto se debe analizar cuestiones contextuales y factores individuales que darían cuenta de una mayor apreciación u oposición hacia la migración, y al transformarse en un fenómeno global, se vuelve interesante el análisis desde una perspectiva multinivel que considere factores contextuales de cada país que permita conocer cómo varían las percepciones sobre migración no solo considerando cuestiones individuales. 

Objetivos

Objetivo general: Identificar en qué medida las percepciones hacia la migración se ven influidas por el país de residencia. 

Objetivos específicos:

  • Analizar el efecto de las variables individuales sobre las percepciones hacia la migración.

  • Analizar el efecto de las variables agregadas sobre las percepciones hacia la migración.

  • Explorar las posibles diferencias en las relaciones entre las variables individuales y las percepciones hacia la migración según el contexto nacional.

Hipótesis:

Nivel 1 (individual):

  • Personas que se identifican con posiciones políticas inclinadas a la derecha tenderán hacia una percepción más negativa hacia la migración.

  • Personas con menores niveles de ingresos tenderán hacia una percepción más negativa hacia la migración. 

  • Las percepciones hacia la migración difieren según el sexo de la persona.

  • Los mayores niveles de nacionalismo presentan percepciones negativas hacia la migración.

Nivel 2: (país):

  • Un mayor nivel de desarrollo humano se asociará con percepciones más positivas hacia la migración.

  • Países con menores promedios de años de escolaridad tenderán hacia percepciones más negativas hacia la migración.

  • Países con menores niveles de democracia institucionalizada se asociarán con percepciones más negativas hacia la migración.

Datos, variables y método

La base utilizada es la séptima ola del World Values Survey (WVS), con datos recolectados entre 2017 y 2022. Con esto, es posible construir una estructura de datos de dos niveles: nivel 1 (personas) y nivel 2 (países), anidados en la variable país. Para preparar los datos, se aplicó un proceso de limpieza que incluyó recodificación y eliminación de valores perdidos por listwise, con una base final de 54.110 casos en 46 países. 

Para la variable dependiente se elaboró una escala sumativa de percepciones hacia la migración a partir de 9 ítems, con valores de 0 a 18, donde el valor más alto indica una percepción negativa hacia la migración y el más bajo (0) una percepción positiva. Los ítems considerados fueron las variables Q122 a Q129, que expresan opiniones respecto a la migración, estos ítems tenían tres posibilidades de respuesta: De acuerdo (2); Difícil de decir (1); En desacuerdo (0). Para que todas las afirmaciones apuntaran en la misma dirección, se recodificaron cuatro ítems (Q122; Q123; Q125; Q127) invirtiendo los valores de 2 y 0. Finalmente, se incluyó el ítem Q121. ¿Cómo evaluaría el impacto de estas personas en el desarrollo de su país? Siendo una escala Likert que va de Muy bueno (5) a Muy malo (1). Para mantener la coherencia con la dirección de la escala general, se recodificaron las categorías 1 y 2 como 2, la categoría 3 como 1, y las categorías 4 y 5 como 0. 

Las variables independientes a nivel individual son: son el nacionalismo (Q254) cuyas opciones de respuesta van desde Muy orgullosa/o (1) a No soy [nacionalidad del país] (5); el ingreso relativo del hogar (Q288) que consta de una escala de 1 a 10, siendo 1 el grupo más bajo y 10 el más alto; la variable sexo (Q260), que fue renombrada a female y recodificada: 0 = Masculino y 1 = Femenino; y la auto ubicación ideológica en el eje izquierda-derecha (Q240) en  una escala del 1 (izquierda) al 10 (derecha). 

Estadísticos descriptivos de Nivel 1 (individual)
Statistic N Min Pctl(25) Median Mean Pctl(75) Max St. Dev.
perc_mig 54,110 0 6 9 8.54 11 18 3.80
female 54,110 0 0 1 0.51 1 1 0.50
nacionalismo 54,110 1 1 1 1.61 2 5 0.84
pos_pol 54,110 1 5 5 5.74 7 10 2.45
personal_income 54,110 1 4 5 5.02 6 10 2.10

Las variables independientes agregadas son: el índice de democracia institucionalizada que va de 0 a 10, según datos de Polity V de 2018, la variable de años promedio de escolaridad proveniente de datos de la UNESCO de 2018 y finalmente el Índice de Desarrollo Humano (IDH) como una medida agregada.

Estadísticos descriptivos - Nivel 2 (comunal)
Statistic N Min Pctl(25) Median Mean Pctl(75) Max St. Dev.
pais 46 32 221.2 490 460.33 698.5 862 264.53
democ 46 0 6.2 8 7.13 9.8 10 3.19
hdi 46 0.47 0.71 0.77 0.78 0.87 0.94 0.12
meanschooling 46 2.80 7.85 10.25 9.82 12.07 14.10 2.57

Viendo la ?@tbl-desc destacan: la escala de actitudes hacia la migración (perc_mig) con una media de 8.58 (sd = 3.81), sugiriendo una tendencia hacia la neutralidad; la auto ubicación ideológica (pos_pol) con una media de 5.5 (sd = 2.45), indicando una orientación hacia el centro político; y el nacionalismo con una media de 1.61 (sd = 0.84), sugiriendo un alto orgullo nacional. 

Para el análisis se estimó un modelo nulo para calcular la correlación intra-clase, la cual justifica la necesidad de este tipo de modelo. Luego, un modelo con las variables del nivel 1 para observar su relación con las actitudes hacia la migración, posteriormente un modelo con las variables de nivel 2 y, finalmente, un modelo multinivel completo con predictores de ambos niveles, incluyendo en estos la correlación intra-clase con el fin de evaluar el efecto de la inclusión de los predictores en la proporción de varianza explicada entre países.

Análisis

Tabla 1: Comparación Modelos
  Nulo Individual Agregado Multinivel Pendiente aleatoria nacionalismo
Predictors Estimates std. Error p Estimates std. Error p Estimates std. Error p Estimates std. Error p Estimates std. Error p
(Intercept) 8.77 0.22 <0.001 8.85 0.22 <0.001 10.88 1.56 <0.001 10.34 1.56 <0.001 10.65 1.52 <0.001
female -0.06 0.03 0.046 -0.06 0.03 0.046 -0.04 0.03 0.129
pos pol 0.14 0.01 <0.001 0.14 0.01 <0.001 0.13 0.01 <0.001
nacionalismo -0.16 0.02 <0.001 -0.16 0.02 <0.001 -0.10 0.07 0.153
personal income -0.11 0.01 <0.001 -0.11 0.01 <0.001 -0.11 0.01 <0.001
democ -0.10 0.07 0.171 -0.09 0.07 0.220 -0.08 0.07 0.244
hdi 0.83 3.44 0.809 1.56 3.44 0.649 0.26 3.35 0.938
meanschooling -0.21 0.16 0.193 -0.21 0.16 0.185 -0.15 0.16 0.324
Random Effects
σ2 11.63 11.46 11.63 11.46 11.30
τ00 2.21 pais 2.11 pais 1.92 pais 1.92 pais 2.55 pais
τ11         0.19 pais.nacionalismo
ρ01         -0.54 pais
ICC 0.16 0.16 0.14 0.14 0.15
N 46 pais 46 pais 46 pais 46 pais 46 pais
Observations 54110 54110 54110 54110 54110
Marginal R2 / Conditional R2 0.000 / 0.160 0.014 / 0.167 0.029 / 0.167 0.043 / 0.180 0.037 / 0.180

Todos los modelos dentro de la tabla cuentan con intercepto aleatorio. Como se observa en la Tabla 1 el modelo Nulo presenta un beta de 8.77, al no tener ningún predictor se presenta como el promedio de la variable dependiente percepción frente a los migrantes. En este modelo también se observa un 0.1599211, por lo que este es el porcentaje de varianza explicada por la diferencia entre grupos. 

El modelo individual cuenta con estimaciones considerando el n total de la muestra. Se visualiza que la mayoría de las variables tienen un efecto significativo con un p menor a 0.001. Sin embargo, la variable (female) cuenta con un valor p 0.005, lo cual involucra un 95% de confianza, a su vez que la variable nacionalismo presenta un valor p 0.001, siendo estas las únicas de estas variables que no presentan p < 0.001. Por parte de las variables individuales, se observa que la pendiente más grande está en la variable (pos_pol) con un 0.14 y la más pequeña en la variable (nacionalismo) con un -0.06.

En cuanto al modelo agregado, ninguna de las variables se presenta como significativa. La que presenta un valor p más alto es la variable (hdi), que en el anterior modelo contaba con menos de 0.001. Este problema se debe a colapsar la base en la variable de anidación (país). Dentro del modelo, también podemos observar que las variables de tipo individual (pos_pol, nacionalismo y personal income) pierden de manera importante significación estadística con valores p muy superiores a los del modelo anterior, pero se ve un aumento en la pendiente de estas variables.

En el modelo multinivel, los principales predictores significativos de las percepción hacia la migración fueron la auto ubicación política (pos_pol), el orgullo nacional (nacionalismo), y el ingreso relativo del hogar (personal_income). En síntesis, una mayor inclinación hacia la derecha política, niveles más altos de nacionalismo y menores ingresos se asocian con percepciones más negativas hacia la migración. En contraste, variables agregadas como índice de democracia institucionalizada, el Índice de Desarrollo Humano y el promedio de años de escolaridad no mostraron efectos significativos. El modelo muestra un ICC de 0.14, lo que significa que un 14% de la varianza en las percepciones se explica por diferencias entre países.

El modelo con pendiente aleatoria para nacionalismo muestra que las percepciones hacia la migración se explican en parte por diferencias entre países, tal como lo indica el ICC de 0.15, lo que sugiere que un 15% de la varianza total se debe al contexto nacional. Destacan como predictores individuales, tanto la auto ubicación política (coef. = .13, p < .001), asociada a una mayor percepción negativa hacia la migración a medida que se ubican más hacia la derecha, como el ingreso relativo del hogar (coef. = .11, p < 0.001), relacionado con una percepción más negativa hacia la migración mientras menor sea este. La inclusión del nacionalismo como pendiente aleatoria muestra que su efecto varía entre países (τ₁₁ = .19). Además, la correlación negativa entre el intercepto y la pendiente de nacionalismo (ρ₀₁ = -.54) muestra que en países donde hay un rechazo promedio más alto, el efecto del nacionalismo sobre estas percepciones tiende a ser menor. 

A modo general, vemos que los interceptos no presentan una gran variabilidad al cambiar los modelos, estando todos entre el valor 10 y 11, siendo el modelo multinivel el que tiene un intercepto más bajo con 10.34. El modelo agregado, presenta el mayor error estándar dentro de cada uno de los modelos y a su vez, es el único con un valor p >0.001, con una baja significancia estadística.

Conclusiones preliminares

De momento, con los modelos preliminares, se puede plantear que, en las hipótesis de primer nivel, la primera de nuestras hipótesis se estaría cumpliendo, ya que aquellas personas con tendencias políticas hacia la derecha presentan una percepción negativa hacia las personas migrantes. Respecto a la segunda hipótesis, también se cumple, puesto que, a menor nivel de ingreso, mayor percepción negativa hacia los migrantes, siendo significativa en todos los modelos excepto el agregado. La tercera hipótesis, se cumple parcialmente al existir diferencias, pero no tan importantes, y existir un p > 0.001, teniendo significancia solo al 95%. Respecto a la cuarta hipótesis, vemos que existe una variabilidad entre países respecto a la influencia del nacionalismo en la percepción de migrantes producto de lo visto en la pendiente aleatoria de esta variable.

Respecto a las hipótesis de segundo nivel, podemos concluir que no se cumplirían ya que ninguna de estas variables presenta niveles de significancia estadística p < 0.001, pero, no se puede dejar de lado que variables como HDI, a mayor nivel de desarrollo humano, presentan un aumento importante de la percepción negativa respecto a los migrantes, esto puede relacionarse con la bibliografía citada ya que los países OCDE, por ejemplo, son aquellos que mayor nivel de migrantes han recibido durante los últimos años (2024).

reg_4= lmer(perc_mig ~ democ + hdi + meanschooling + female + pos_pol + nacionalismo + personal_income + (1 | pais), data = data)

inf_reg_4 <- influence(reg_4, "pais")

cook <- cooks.distance(inf_reg_4, sort = TRUE)

corte <- 4/46 # cut point

inluyentes <- names(cook)[!is.na(cook) & cook > corte] 

cat("Países influyentes (cook > ", round(corte, 3), "):\n") 
Países influyentes (cook >  0.087 ):
plot(inf_reg_4, which="cook",
     cutoff=corte, sort=TRUE,
     xlab="Cooks Distance",
     ylab="Pais")

Biliografía