Aproximadamente 42 millones de personas en la Unión Europea, el 9,3% de la población, no pudieron calentar adecuadamente sus hogares en 2022, según el último informe de Eurostat, lo que supone un incremento de 2,4 puntos respecto a 2021, y España no escapa a esa realidad. De acuerdo a esos mismos datos, la pobreza energética afecta al 17,1% de la población de nuestro país, una cifra que se ha visto incrementada por el encarecimiento de las energías y la inflación de los precios. Y afecta especialmente a los hogares liderados por mujeres, tanto a madres solteras como a mayores o empleadas a tiempo parcial, pues las mujeres ganan de media un 20% menos que los hombres.
Pero a pesar de que las mujeres se enfrentan a un mayor riesgo de pobreza energética por esos trabajos más precarios y parciales, apenas hay datos desglosados por género al respecto. De ahí la importancia de la metodología que ha desarrollado la Universidad del País Vasco, que a través de información de carácter público, permite detectar las zonas geográficas que podrían ser susceptibles de sufrir pobreza energética y aporta información sobre la incidencia que tiene el género en la vulnerabilidad energética de cada área. Se trata de datos disponibles en las bases de datos de acceso público, como estadísticas municipales, catastros o datos obtenidos mediante encuestas realizadas por los organismos autonómicos y nacionales de estadística.
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“La principal virtud de esta metodología es que se pueden detectar puntos calientes de vulnerabilidad energética dentro de un territorio, teniendo en cuenta distintos parámetros sociales o económicos, es decir, permite identificar el problema”, explica a Infobae España el investigador Jon Terés, profesor de la Escuela de Ingeniería de Bilbao de la Universidad del País Vasco (UPV-EHU). A partir de ahí, añade, las administraciones responsables de adoptar las medidas para reducir la pobreza energética podrían emplearla para tener una radiografía más específica del lugar y diseñar políticas y ayudas más efectivas.
El hecho de emplear datos de acceso público, indica el profesor, “facilita la recolecta de información, y como las bases de datos públicas están en continua actualización, permite revisar las evaluaciones de forma periódica”.
El caso de Madrid
El estudio en cuestión, que lleva por título Inclusividad en las transiciones energéticas urbanas: Un enfoque metodológico para cartografiar la vulnerabilidad energética en función del género, ha analizado el caso de Madrid, donde se han identificado 86 Áreas Vulnerables al Género para las mujeres, un 36% más que las identificadas para los hombres, siendo los barrios de Vista Alegre, San Diego, Fontarrón, San Cristóbal, Butarque y Hellín los que presentaron los peores niveles dentro de sus respectivas áreas.
Asimismo se han identificado 42 barrios en Madrid, que constituyen el 32% del total de la ciudad, en los que las mujeres pueden estar enfrentándose a una vulnerabilidad energética. En cuanto a la distribución espacial, aunque se trata de un problema generalizado y los indicadores relacionados con la vulnerabilidad se dan en toda la ciudad, el problema de la desigualdad “se vuelve crítico en combinación con la pobreza, la degradación de los barrios y la exclusión social, afectando especialmente a las zonas periféricas del sur” de la capital, añade el informe, de forma que Aluche, Palomeras Bajas, Fontarrón y Ciudad de los Ángeles obtiene los peores resultados.
Dentro de esos últimos barrios, se estima que un total de “2.655 mujeres mayores, 15.785 mujeres nacidas en el extranjero, 322 mujeres con actividad diaria limitada, 304 hogares monoparentales encabezados por mujeres, 12.909 mujeres con empleo a tiempo parcial y 4.561 mujeres con trabajos poco cualificados pueden estar experimentando niveles críticos de vulnerabilidad energética de género”, añade el estudio, un proyecto en el que además de Terés han participado Nayely B. Capetillo-Ordaz, Fernando Martín-Consuegra, Carmen Alonso y Sesil Koutra.
Más allá del caso concreto de Madrid, el objetivo es “poner en práctica esta metodología, identificar qué fuentes de datos hay y cómo trabajar con ellas para poder hacer un mejor análisis”, concluye Terés.
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