explotación del censo: vivienda y desarrollo urbano

EXPLOTACIÓN DEL CENSO:
VIVIENDA Y DESARROLLO
URBANO
TALLER REGIONAL SOBRE
POTENCIALIDADES Y APLICACIONES DE
LOS DATOS CENSALES
CELADE-CEA/CEPAL-UNFPA
CELADE, Sala Giorgio Mortara, 17-26 de octubre
de 2011, Lugar: CEPAL, Santiago
Jorge Rodríguez Vignoli, CELADE
LUNES 24
¾ Revisión Módulo de vivienda y de hogar de los censos de ALC
¾ Conceptos clave para el análisis habitacional basado en
procesamiento del censo
¾ Metodología CELADE para estimar el déficit habitacional
¾ Metodología CELADE para estimar el déficit habitacional:
refinamientos
¾ Noción de tugurios (slums) y de la Meta Target 7.D de los ODM:
Para 2020, haber logrado un mejoramiento significativo de las
condiciones de vida de 100 millones de pobladores de tugurios
¾ Metodología CELADE para identificar, cuantificar y caracterizar
slums
INTRODUCCIÓN AL USO DEL CENSO PARA EL
SECTOR HABITACIONAL
¾ Diagnósticos habitacionales nacionales y subnacionales
¾ Estimación territorializada del déficit habitacional
¾ Localización, cuantificación y caracterización de barrios, en particular
asentamientos irregulares
¾ Evaluación de políticas e intervenciones
¾ Examen de prácticas y fenomenos habitacionales/residenciales
¾ Insumos para proyecciones de hogares y de requerimientos habitacionales
¾ Información para la comunidad (datos para la participación)
CONCEPTOS PRINCIPALES ATINENTES AL
DÉFICIT HABITACIONAL (ONU, 2010; ONE, 2010 CELADE, 1996)
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
¾
Vivienda
Hogar
Familia
Núcleo familiar
Requerimientos y demanda habitacional
Déficit habitacional
Déficit habitacional cuantitativo
Déficit habitacional cualitativo
Convivencia de hogares (allegamiento externo)
Convivencia de núcleos familiares (allegamiento interno)
Hacinamiento
Deficiencias recuperables e irrecuperables
Obsolescencia
DÉFICIT HABITACIONAL:
CARTA DE NAVEGACIÓN
¾ Noción tradicional de déficit habitacional y sus dimensiones cuantitativas y
cualitativas
¾ Indicadores de vivienda relevante (salvo excepciones, calidad)
¾ Indicadores de requerimientos insatisfechos (hogares y núcleos familiares
secundarios)
¾Propuesta de una matriz integrada
¾ Aplicaciones para diferentes unidades de análisis (viviendas, hogares,
núcleos, personas) y para diferentes desagregaciones territoriales
¾ Estrategia de escenarios
¾ Refinamientos para estimaciones puntuales y precisiones de política (cuáles
requerimientos cabe priorizar o considerar como tales y qué tipo de
intervenciones habitacionales proceden)
ESTIMACIONES DEL DÉFICIT HABITACIONAL
ESTIMACIONES DEL DÉFICIT HABITACIONAL
INDICADORES DE CALIDAD DE LA VIVIENDA PARA
ESTIMACIÓN DEL DÉFICIT CUALITATIVO
¾ Tipo de vivienda: ¿hay alguna?
¾ Materialidad
9 Pared: deficiencias recuperables
9 Techo: deficiencias recuperables
9 Piso: deficiencias recuperables
¾ Servicios
9 Agua: deficiencias recuperables
9 Saneamiento: deficiencias recuperables
9 Electricidad: deficiencias recuperables
¾ Espacio
9 Hacinamiento (personas por dormitorio): deficiencia recuperable o filtro de
requerimientos (allegamiento disfuncional)?
DÉFICIT CUANTITATIVO: VIVIENDAS
IRRECUPERABLES, ALLEGAMIENTO Y
CONDICIÓN DE CALLE
¾ Viviendas carenciadas según "tipo de
vivienda”
¾ Allegamiento externo
¾ Allegamiento interno
¾ Condición de calle
MEDICIÓN DEL DÉFICIT CUANTITATIVO CON
BASE EN LOS CENSOS DE 2000 Y 2010
¾ Tipo de vivienda: identificar tipo irrecuperable
¾ Materialidad: identificar deficiencias irrecuperables de
pared
¾ Cohabitación de Hogares
9
9
9
9
Todos los casos
Identificación: sencilla en Redatam
Potenciales incosistencias
Advertencias respecto de su cuantía: las complejidades del concepto hogar
¾ Cohabitación de núcleos familiares
9 Identificación compleja y arbitraria
9 No siempre corresponden a requerimientos
9 Introducción a la idea de “escenarios”
¿QUÉ ES VIVIENDA IRRECUPERABLE?:
IMAGEN DE UN “CAMPAMENTO” O
“POBLACIÓN CALLAMPA”, DE CHILE
¾ Tipo de vivienda: improvisada, desechable o categoría
nacional que revela irrecuperabilidad (aunque a la hora de
medir, haya que “filtrar” esta categoría)
¾ Materiales, en particular pared, mala calidad e irrecuperables.
¾ Consecuencias de política: necesidad de reemplazo, sea
mediante construcción de vivienda en otro sitio, en el mismo
sitio o mejoramiento estructural en el mismo sitio
¾ Localización riesgosa NO considerado en el cálculo, aunque
podría serlo
¿CUÁNDO UNA FAMILIA SE ENCUENTRA
ALLEGADA Y, POR TANTO, REQUIERE
UNA VIVIENDA?
¾ HOGARES
ALLEGADOS
¾ NÚCLEOS
FAMILIARES
9 Grupo de personas que
comparten
vivienda
y
presupuesto alimentario.
9 Unidades
de
parentesco
nuclear simple (Jefe/a de
Familia, pareja o conyugue, e
hijos “dependientes”). Pero
puede ser más complicado….
9 Unidad
económicamente
independiente,
pero
sin
independencia o diferenciación
residencial.
9 Unidad de requerimiento
de vivienda por definición
9 La necesidad de vivienda de
los NF allegados depende
de si la cohabitación es
funcional o disfuncional al
bienestar.
DÉFICIT HABITACIONAL CUANTITATIVO Y POLÍTICAS
HABITACIONALES: ALGUNAS CONSIDERACIONES
¾ Requerimiento según criterio de política social –problema de habitabilidad o falta de
vivienda– y no de demanda efectiva o capacidad de pago
¾ Las categorías definidas como déficit son prioridad para orientar planes y programas
del sector público (gasto social).
¾ No todo allegamiento plantea una necesidad de vivienda nueva, hay allegamiento
funcional
¾ Prioridad: identificar allegamiento disfuncional usando solo datos recogidos en el
censo (no hay censo que pregunte sobre la funcionalidad del allegamiento)
¾ Cantidad de viviendas que falta construir en el país
9 Para reemplazar las viviendas irrecuperables
9 Para entregar alojamiento a los hogares allegados
9 Para dotar de vivienda a las núcleos familiares secundarios que enfrentan problemas
urgentes de calidad de vida (viviendas hacinadas), y están en condiciones de
independizarse (hogares con baja dependencia económica)…..discutible
¾ El caso de los “sin casa” y las viviendas colectivas: pendiente
ALLEGAMIENTO EXTERNO: EL
ALLEGAMIENTO DE HOGARES
¾ Casi todos los censos contabilizan hogares dentro de las viviendas
¾ Casi todas las bases de microdatos censales contienen una variable
que identifica el número de hogares dentro de la vivienda
¾ Si NO existe esa variable hay que crearla mediante con comando
COUNT porque los hogares son entidades dentro del árbol jerárquico
de Redatam
¾ En muchas bases de microdatos censales existe la variable orden del
hogar en la vivienda, aunque no siempre es claro si ese orden
corresponde a una lógica única (propietarios, sostenedores,
autoreconocidos, etc.)
¾ La magnitud del allegamiento externo varía mucho entre los países y
en gran medida esto se debe a la complejidad del concepto de hogar
CLASIFICACIÓN ALLEGAMIENTO EXTERNO HOGARES
ALLEGADOS (PRESUPUESTO ALIMENTARIO
DIFERENCIADO). EL CASO DE CHILE 2002
241.979 hogares
secundarios
4.141.427 hogares que
habitan 3.899.448
Viviendas
ALLEGAMIENTO INTERNO: EL
NÚCLEO FAMILIAR
¾ Recordando la noción de núcleo
familiar
9 General: unión o relación filial de dos generaciones (o tres
generaciones si falta intermedia)
9 No hay experiencias censales de captación in situ, salvo familia en
Brasil (pre 2010) y Panamá (mu interesante)
9 Método CELADE para identificar (imputar) núcleos familiares:
9 Creación de variable núcleo familiar secundario (ejemplo)
¿Y CÓMO SE HACE EN LOS
CENSOS?
EN LOS CENSOS, CON LA EXCEPCIÓN DE PANAMÁ, LA
IDENTIFICACIÓN ES EX- POST, ES DECIR POSTERIOR AL
LEVANTAMIENTO DE LA INFORMACIÓN, PORQUE EL HOGAR ES
LA
ENTIDAD
DE
RECOLECCIÓN
DE
DATOS
ESTA IDENTIFICACIÓN REQUIERE DE ALGORITMOS A VECES
COMPLEJOS, PERO POR SOBRE TODO CON UNA ALTO GRADO DE
ARBITRARIEDAD. DE AHÍ LA NECESIDAD DE “ESCENARIO”
IDENTIFICAR
NECESIDADES
HABITACIONALES
EN
EL
ALLEGAMIENTO INTERNO SIEMPRE SUPONE CONVENCIONES
MÓDULO DE HOGAR DEL CENSO DE PANAMÁ 2010:
ATENCIÓN CON EL LISTADO DE PERSONAS
¾ BIENES, EQUIPAMIENTO, TICS
¾ ACTIVIDADES ECONÓMICAS
¾ EMIGRACIÓN INTERNACIONAL
¾ LISTADO DE MIEMBROS
9 ATENCIÓN CON EL ORDENAMIENTO SOLICITADO, PODRÍA SER ÚTIL PARA LA
DENTIFICACIÓN DE NÚCLEOS FAMILIARES
MÓDULO DE HOGAR DEL CENSO DE PANAMÁ 2010:
ATENCIÓN CON EL LISTADO DE PERSONAS
BOLETA CENSAL REPÚBLICA DOMINICANA 2002: LISTADO DE HOGAR, NO
SIRVE PARA IDENTIFICACIÓN DE NÚCLEOS FAMILIARES
MÉTODO CELADE
¾ Identificar núcleos familiares usando las
variables del censo:
9 Parentesco
9 Sexo
9 Edad
9 Estado civil
9 Hijos nacidos vivos sobrevivientes
MÉTODO CELADE
¾ Retorna (prodigo) Î Hijo Î Estado civil: viudo, separado, anuladoÎ
núcleo familiar directo
¾ Hijo casado Î count hijo casado
¾ Madsolt (madre soltera) Îhija, estado civil: soltera, con hijos
sobrevivientes, núcleo familiar directo
¾ Nueras Î count nueras
¾ Nietos Î count nietos
¾ Hermanos o cuñados Î count hermanos o cuñados
¾ Padres o suegras Î count padres o suegros
¾ Otro pariente Î count otro pariente
¾ Otro no pariente Î count otro no pariente
RECUENTO DE NUCLEOS SECUNDARIOS
POR METODOLOGÍA CELADE, 1996
PARIENTES
QUE
CONSTITUIR NÚCLEOS
HAY HIJO/A(S)
INDEPENDIENTES
EN UN HOGAR
NUCLEAR
PUEDEN
NÚCLEOS A CONTAR*
TIPO
1 POR CADA HIJO 1) CASADO, 2)
CONVIVIENTE O PAREJA, 4) ANULADO, 5)
SEPARADO O 6) VIUDO
HAY DOS O MÁS PERSONAS QUE
SON: PADRES O SUEGROS;
HERMANOS O CUÑADOS;
OTROS PARIENTES.
1 NÚCLEO POR CADA:
-PAR DE PADRES O SUEGROS, HASTA 2
-PAR DE HERMANOS O CUÑADOS , HASTA 2
NÚCLEOS
-PAR DE OTROS PARIENTES HASTA 2
HAY YERNOS O NUERAS, CON O
SIN NIETOS
NO HAY YERNOS O NUERAS, HAY
NIETOS,
HAY
HIJOS
NO
SOLTEROS O HIJAS MADRES
SOLTERAS
1 POR CADA YERNO O NUERA
HAY DOS O MÁS PERSONAS NO
PARIENTES
UN NÚCLEO POR CADA PAR DE OTROS
PARIENTES (CIFRA IMPAR SE NIVELA
HACIA ABAJO), CON UN MÁXIMO DE 2
DEL
1 POR CADA HIJO NO SOLTERO O POR
CADA HIJA MADRE SOLTERA
MÉTODO CELADE
a)
Los hogares unipersonales constituyen, exclusivamente, un núcleo en sí mismo; es decir, por cada
hogar unipersonal se computa un núcleo familiar.
b)
Al hogar nuclear se le asocia, por definición, un núcleo familiar básico.
c)
Pero, aunque parezca paradojal, dentro de los hogares denominados "nucleares" es factible, en
principio, identificar más de un núcleo familiar con requerimientos habitacionales; esta situación se
verifica cada vez que uno o más de los hijos se constituyen en necesidad potencial de vivienda, ya
sea por el deseo de autonomía o por el establecimiento de algún vínculo de pareja. Como el censo
no capta "aspiraciones de autonomía" —y como imputar tales aspiraciones sólo a partir de la edad
de los hijos puede resultar demasiado riesgoso—, el procedimiento que se propone en este trabajo
plantea que los únicos hijos del jefe de hogar (individuos clasificados en la opción 4 de la pregunta
por parentesco con el jefe de hogar) que cabe computar como núcleos familiares directamente son
aquellos que han vuelto al hogar luego de un quiebre nupcial (separación o viudez). Esta decisión se
basa en que ellos ya materializaron la decisión de independizarse al contraer matrimonio. De
esta manera, por cada hijo del jefe de hogar que sea viudo o separado o anulado (categorías 6, 7 y
8 de la pregunta por estado civil, respectivamente) se contabilizarán tantos núcleos familiares
adicionales como hijos en esa condición haya. Se excluyen los hijos casados para evitar doble
contabilización con el punto d)
d)
En los hogares donde hay yernos o nueras (individuos que clasifican en 5 en la pregunta por
parentesco con el jefe de hogar) se contabilizan tantos núcleos adicionales como yernos o nueras
haya.
MÉTODO CELADE
e) En principio, los nietos del jefe de hogar no constituyen por sí mismos núcleos familiares secundarios. Sin
embargo, su presencia en el hogar puede ser indicativa de la existencia un núcleo familiar secundario. De esta
forma, si existe a los menos un nieto del jefe de hogar (individuo clasificado en 6 en la pregunta por parentesco con
el jefe de hogar) se busca a los eventuales padres de dicho nieto. Lo anterior exige, para evitar la sobreenumeración
de núcleos familiares, no considerar a yernos o nueras como eventuales padres, por cuanto —como se definió
claramente en el punto (d)— la sola presencia de estos últimos añade un núcleo familiar al cálculo. Por tanto,
procede buscar a un hijo/a o hijastro/a del jefe de hogar que sea casado/a o esté conviviendo con su pareja. Por
cada uno de estos hijo/a o hijastro/a casado/a o en convivencia se cuenta un núcleo familiar secundario en el hogar.
Si ningún hijo/a o hijastro/a del jefe de hogar cumple con estas condiciones se busca una hija o hijastra que sea
soltera y que tenga respuesta mayor o igual a 1 en la pregunta por hijos nacidos vivos. Por cada una de estas
personas (madres solteras) se agrega un núcleo secundario al hogar.
f) En todo hogar donde hay dos o más personas que sean hermano/a o cuñado/a del jefe de hogar (es decir
personas que clasifican en 7 en la pregunta por parentesco con el jefe de hogar) se agrega un núcleo familiar por
cada dos de dichas personas. Una cifra impar se nivela hacia abajo. Por ejemplo, si hay tres personas que son
hermano/a o cuñado/a se agrega sólo un núcleo familiar secundario; en cambio, si hay cuatro personas de dicha
condición de parentesco se agregan 2 núcleos familiares (hasta un máximo de 2 núcleos adicionales).
g) En todo hogar con dos o más personas que son padres o suegros del jefe de hogar (es decir, personas que
clasifican en 8 en la pregunta por parentesco con el jefe de hogar), se agrega un núcleo familiar por cada par de
personas en dicha condición de parentesco. En este caso, una cifra impar (sólo tres es posible) se nivela hacia
arriba. Es decir, si se encuentran tres o cuatro personas que son padres o suegros del jefe de hogar corresponde
agregar 2 núcleos secundarios.
h) En todo hogar donde hay dos personas que clasifican como "otro pariente" (sobrinos, primos, bisnietos) en la
pregunta por parentesco con el jefe de hogar se agrega un núcleo familiar por cada par de personas de esa
condición. Al igual que en el punto (e), una cifra impar se nivela hacia abajo (hasta un máximo de dos núcleos
adicionales).
i) En todo hogar donde hay dos o más personas que clasifican como "otro no pariente" en la pregunta por
parentesco con el jefe de hogar se agrega un núcleo familiar por cada par de personas de esa condición. Al igual
que en el punto (e), una cifra impar se nivela hacia abajo (hasta un máximo de dos núcleos adicionales)..
MÉTODO CELADE
De acuerdo a lo anterior, los núcleos familiares pueden codificarse de la siguiente manera:
i)
Núcleo familiar principal, que se constituye a partir del jefe de hogar y, si los
hubiere, su cónyuge o conviviente, aquellos de sus hijos que no han experimentado quiebre
nupcial y todas las personas con otros parentescos que no cumplen las condiciones para
formar un núcleo familiar.
ii)
Núcleos de hijos, que son los agregados por la presencia en el hogar de cada
hijo/a o hijastro/a que haya experimentado un quiebre nupcial o que, sin que haya tenido un
quiebre nupcial, puede suponerse que tiene hijos que viven con él/ella en el hogar.
iii)
Núcleos de hermanos, que son los agregados (hasta un máximo de dos núcleos
adicionales) por la presencia en el hogar de un número par de personas que son
hermano/a o cuñado/a del jefe de hogar.
iv)
Núcleos de padres, que son los agregados (hasta un máximo de dos núcleos
adicionales) por la presencia en el hogar de dos o más personas que son padres o suegros
del jefe de hogar.
v)
Núcleos de parientes, que son los agregados (hasta un máximo de dos núcleos
adicionales) por la presencia en el hogar de un número par de personas que son "otros
parientes" del jefe de hogar.
vi)
Núcleos de no parientes: los agregados (hasta un máximo de dos núcleos
adicionales) por la presencia en el hogar de un número par de personas que son "otros
parientes" del jefe de hogar..
MÉTODO CELADE PARA CUANTIFICAR
NÚCLEOS FAMILIARES: PANAMÁ 2010
PRODIGO Cuenta el número de hijos(as) viudos(as), separados(as) o divorciados(as) existentes en el hogar
HIJCASAD Cuenta el número de Hijos(as) unidos(as) existentes en el hogar o vivienda
MADSOLTE Cuenta el número de hijas solteras con hijos sobrevivientes, en el hogar o vivienda
Va NUERA
Cuenta el número de yernos o nueras existentes en el hogar o vivienda
ria
NIETOS
Cuenta el número de nietos(as) existentes en el hogar o vivienda
bl
e HERMANO Cuenta el número de hermanos(as) o cuñados(as) del jefe de hogar existentes en el hogar o vivienda
1 PADRE
Cuenta el número de padres o suegros del jefe de hogar existentes en el hogar o vivienda
OTROPAR Cuenta el número de Otros Parientes del jefe de hogar existentes en el hogar o vivienda
OTRONOPA Cuenta el número de personas NO Parientes del jefe de hogar existentes en el hogar o
MÉTODO CELADE PARA CUANTIFICAR
NÚCLEOS FAMILIARES: PANAMÁ 2010
ALLEHIJ
Determina la existencia de hijos(as) casados(as)
(No hay nuera/yerno ni hijo prodigo)
ALLEMAD Existencia de madres solteras
(No hay nuera/yerno, no hay hijcasad, no hay prodigo)
ALLEHERMExistencia de hermanos/cuñados
(dos o tres, asigna un núcleo; cuatro, asigna dos núcleos)
ALLEPAD Existencia de padres/suegros
(dos o tres, asigna un núcleo; cuatro, asigna dos núcleos)
ALLEOTPA Existencia de otros parientes
(dos o tres, asigna un núcleo; cuatro, asigna dos núcleos)
ALLEOTNP Existencia de no parientes del jefe de hogar
(dos o tres, asigna un núcleo; cuatro, asigna dos núcleos)
Varia
ble 2 ALLEINT
Variable resumen que contabiliza el número de núcleos internos
MÉTODO CELADE PARA CUANTIFICAR
NÚCLEOS FAMILIARES: PANAMÁ 2010
ALLEINTE
Califica a las viviendas según tengan o no allegamiento interno.
ALLEXTERN Califica a las viviendas según tengan o no allegamiento externo
ALLEGA
Variable 3
Combina allegamiento interno y externo en cuatro categorías
1. No Allegados
2. Sólo allegamiento externo
3. Sólo allegamiento interno
4. Ambos tipos de allegamiento
RESULTADOS SEGUNDA
OPCIÓN: NÚCLEOS
FAMILIARES DETECTADOS
EN EL MISMO CENSO
¾ Experiencia novedosa de Panamá
¾ Variable a nivel de persona, las clasifica
¾ No es una entidad adicional
¾ No se pueden contar directamente los núcleos dentro
del hogar
¾ Hay que crear un programa ad-hoc
¾ Valor cero tiene significado especial
Magalis:
NUMERO DE NUCLEO
Categorías
0
11
12
13
16
21
22
23
26
31
32
33
41
42
43
51
52
53
61
62
63
71
72
73
81
82
83
Total
Casos
%
615790
729888
555875
1212692
8101
86951
39969
115614
12
12194
5693
16341
1865
900
2681
333
140
470
74
38
131
19
11
23
3
2
3
3405813
18
21
16
36
0
3
1
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
100
Acumulado %
18
40
56
91
92
94
95
99
99
99
99
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
La variable de núcleo está constituida por dos
digítos. El primero representa el número de núcleo
dentro del hogar y el segundo la relación de
parentesco con el jefe del núcleo.
Si hay una persona que no pertenece a ningún
núcleo familiar se le pone 00.
En la digitaciòn se incorporaron reglas de validación
para esta variable. No es claro si se hicieron otros
análisis de la misma.
Ejemplo: Si en el hogar hay dos familias y un no
pariente, por ejemplo el padre, la madre y dos hijos
solteros y un hijo casado con su esposa y su hijos,
los
núcleos
quedarían
como:
11
12
13
13
Jefe
Cónyuge
Hijo
Hijo
21
22
23
Jefe
Cónyuge
Hijo
del
del
del
del
del
del
del
00 Otra persona no pariente
primer
primer
primer
primer
núcleo
núcleo
núcleo
núcleo
segundo
segundo
segundo
núcleo
nucleo
núcleo
PROGRAMA AD-HOC
RUNDEF programa
SELECTION ALL
UNIVERSE VIVIENDA.V01TIPO <=
7 AND VIVIENDA.V02COND =1
DEFINE HOGAR.NUCLEO0
AS COUNT PERSONA
FOR PERSONA.P011NUCL=0
TYPE INTEGER
RANGE 0-100
DEFINE HOGAR.NUCLEO1
AS COUNT PERSONA
FOR (PERSONA.P011NUCL > 10
AND PERSONA.P011NUCL < 17)
TYPE INTEGER
RANGE 0-100
DEFINE HOGAR.NUCLEO2
AS COUNT PERSONA
FOR (PERSONA.P011NUCL >20 AND
PERSONA.P011NUCL < 27)
TYPE INTEGER
RANGE 0-100
…………….ASÍ SIGUE CON LA
MISMA LÓGICA HASTA 81-83
DEFINE HOGAR.NUCLEOS0
AS SWITCH
INCASE HOGAR.NUCLEO0>0
ASSIGN 99
DEFAULT 0
TYPE INTEGER
RANGE 0-99
DEFINE HOGAR.NUCLEOS1
AS SWITCH
INCASE HOGAR.NUCLEO1>0
ASSIGN 1
DEFAULT 0
TYPE INTEGER
RANGE 0-1
DEFINE HOGAR.NUCLEOS2
AS SWITCH
INCASE HOGAR.NUCLEO2>0
ASSIGN 1
DEFAULT 0
TYPE INTEGER
RANGE 0-1
…………….ASÍ SIGUE CON
LA MISMA LÓGICA HASTA
NUCLEOS8
DEFINE
HOGAR.NUCFINAL
AS HOGAR.NUCLEOS0 +
HOGAR.NUCLEOS1 +
HOGAR.NUCLEOS2 +
HOGAR.NUCLEOS3 +
HOGAR.NUCLEOS4 +
HOGAR.NUCLEOS5 +
HOGAR.NUCLEOS6 +
HOGAR.NUCLEOS7 +
HOGAR.NUCLEOS8
TABLE TRES
AS FREQUENCY OF
HOGAR.NUCFINAL
Universo
VIVIENDA.V01TIPO <= 7 AND VIVIENDA.V02COND = 1
Área Geográfica
Toda la Base de Datos
Frecuencia
de NUCFINAL
Categorías
1
2
3
4
5
6
7
99
100
101
102
103
104
105
106
107
Total
Número DE
HOGARES
CON
ALLEGADO
Casos
479.914 52,59
48.695
5,34
6.119
0,67
809
0,09
127
0,01
19
0,00
5
0,00
183.957 20,16
161.850 17,74
25.992
2,85
4.204
0,46
719
0,08
132
0,01
34
0,00
11
0,00
3
0,00
912.590 100,00
55.774
31.095
86.869
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
RESULTADOS
Número de NF Número de NF
secundarios
secundarios
(hasta 99)
(post 99)
Total
63993
37342
101335
Acumulado %
52,59 % Hogar nuclear
479.915
25992
57,92 % 1 núcleo allegado
48695
8408
58,59 % 2 núcleos allegado
12238
2157
58,68 % 3 núcleos allegado
2427
528
58,70 % 4 núcleos allegado
508
170
58,70 % 5 núcleos allegado
95
66
58,70 % 6 núcleos allegado
30
21
78,86 % Solo personas no Nucleo
96,59 % Nucleo principal + personas no núcleos
99,44 % Nucleo principal + personas no núcleos + 1 núcleo allegado
99,90 % Nucleo principal + personas no núcleos + 2 núcleos allegado
99,98 % Nucleo principal + personas no núcleos + 3 núcleo allegado
99,99 % Nucleo principal + personas no núcleos + 4 núcleo allegado
100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 5 núcleo allegado
100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 6 núcleo allegado
100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 7 núcleo allegado
100,00 %
MÉTODO
CELADE: LA
MATRIZ
INTEGRADA
METODOLOGÍA CELADE: LA
MATRIZ INTEGRADA
USANDO EL CENSO PARA UNA ESTIMACIÓN
INTEGRADA DEL DÉFICIT HABITACIONAL
TIPOS DE DÉFICIT
POR FALTA DE VIVIENDA (2 o más
hogares/núcleos familiares en una vivienda:
allegamiento externo y/ interno)
POR CALIDAD DE LA
VIVIENDA (materiales,
servicios y espacio)
Viviendas
sin “allegaMiento”
Viviendas
sólo con
“allegamiento”
externo
Viviendas
sólo con “allegamiento”
interno
Viviendas con
ambos tipos de
“allegamiento”
Viviendas sin deficiencias
Sin problemas habitacionales
Sólo déficit
cuantitativo
Sólo déficit
cuantitativo
Déficit cuantitativo
múltiple
Viviendas con deficiencias
recuperables
Mejora con
intervención
cualitativa
Intervención
mixtas cuantitativa y
cualitativa
Intervención
mixtas cuantitativa y
cualitativa
Intervención mixtas
cuan- titativa y
cualitativa
Viviendas con deficiencias
irrecuperables
Nueva
vivienda
Nuevas
viviendas
(tantas como
hogares)
Nuevas
viviendas
(tantas como
núcleos)
Nuevas viviendas
(tantas como
hogares y núcleos)
Fuente: Rodríguez, 1996
MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON HACINAMIENTO.
RESULTADOS A ESCALA DE VIVIENDAS
CARENFIN
Sin Carencias
Solo Carencias Recuperables
Carencias Irrecuperables
Total
CARENFIN
Sin Carencias
Solo Carencias Recuperables
Carencias Irrecuperables
Total
ALLETOTAL
Sin
Con
Con
Allegamiento allegamiento allegamiento
externo solo interno solo
475.566
236.772
84.667
797.005
7.783
3.849
620
12.252
48.386
27.653
8.926
84.965
ALLETOTAL
Con
Con
Sin
Allegamiento allegamiento allegamiento
externo solo interno solo
89,2
88,1
89,8
88,9
1,5
1,4
0,7
1,4
9,1
10,3
9,5
9,5
Con ambos
tipos de
allegamiento
Total
1.169
578
81
1.828
532.904
268.852
94.294
896.050
Con ambos
tipos de
allegamiento
Total
0,2
0,2
0,1
0,2
100,0
100,0
100,0
100,0
MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON
HACINAMIENTO. RESULTADOS A ESCALA DE HOGARES
CARENFIN
Sin Carencias
Solo Carencias
Recuperables
Carencias
Irrecupererables
Total
Sin Carencias
Solo Carencias
Recuperables
Carencias
Irrecupererables
Total
ALLETOTAL
Con
Con
Con ambos
allegamiento allegamiento tipos de
Sin Allegamiento externo solo
interno solo
allegamiento Total
475566
16988
48386
2545
543485
236772
8314
27653
1250
273989
84667
797005
1349
26651
8926
84965
174
3969
95116
912590
Sin Allegamiento
87,5
Con
allegamiento
externo solo
3,1
Con
Con ambos
allegamiento tipos de
interno solo
allegamiento Total
8,9
0,5
100,0
86,4
3,0
10,1
0,5
100,0
89,0
87,3
1,4
2,9
9,4
9,3
0,2
0,4
100,0
100,0
MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON
HACINAMIENTO. RESULTADOS A ESCALA DE NÚCLEOS
Con
Con
Con ambos
Sin
allegamiento allegamiento tipos de
Allegamiento externo solo interno solo allegamiento Total
Sin
Carencias
0
0
55075
1365
56440
Carencias
Recuperables
0
0
32839
690
33529
0
0
0
0
11269
99183
97
2152
11366
101335
Carencias
Irrecuperables
Total
METODOLOGÍA CELADE: LA
MATRIZ INTEGRADA
¾ Discusión
9
¿Qué significa cada casilla?
9
¿Qué es déficit cuantitativo y cualitativo?
9
¿Qué importancia tienen las casilla mixtas?
9
¿Cómo se obtienen cifras de hogares y personas?
9
Lectura de política habitacional
9
Refinamientos
ƒ
distinciones de allegamiento funcional y disfuncional
ƒ
escenarios de déficit
ƒ
desagregaciones territoriales: Arealist
NÚCLEOS HOGARES VIVIENDAS
SECUNDARIOS SECUNDARIOS IRRECUPERABLES
DEFICIT CUALITATIVO
101335
16540
94294
Total
DEFICIT CUALITATIVO 212169 VIVIENDAS NUEVAS REQUERIDAS
DEFICIT CUALITATIVO 268852 INTERVENCIONES DE MEJORAMIENTO
ESCENARIOS DE DÉFICIT CUALITATIVO
Y DEFICIT CUANTITATIVO
¾ Escenarios de déficit cualitativo
9 Análisis de sensibilidad respecto del cambio de variables,
umbrales y algoritmos (ponderaciones): comparación de
resultados
9 Establecimiento de un primer recorrido de estimaciones
9 Identificación de variables críticas (acceso a agua?)
9 Posibles sofisticaciones: ponderaciones, combinaciones,
segmentación territorial y zona U y R
ESCENARIOS DE DÉFICIT CUALITATIVO
Y DEFICIT CUANTITATIVO
¾ Escenarios de déficit cuantitativo
9Análisis de sensibilidad respecto del cambio de variables,
umbrales y algoritmos (ponderaciones), en particular
allegamiento interno: comparación de resultados
9 Modificaciones a la imputación del núcleos familiares
9 Establecimiento de un primer recorrido de estimaciones
9 Uso del hacinamiento
ƒ Como déficit cualitativo
ƒ Como filtro del cuantitativo por núcleos
USOS Y APLICACIONES ESPECÍFICAS DE LA INFORMACIÓN
CENSAL: SECTORIALES
¾Sector Vivienda
9Déficit habitacional: Chile, Paraguay,
Perú, Brasil, México, República
Dominicana
9Déficit urbano: Chile
USOS Y APLICACIONES ESPECÍFICAS DE LA INFORMACIÓN
CENSAL: SECTORIALES
9Sector Vivienda
¾ Localización ex-ante de asentamientos precarios
¾ Localización ex-post de asentamientos precarios
¾ Insumo básico para programas nacionales de mejoramiento
y consolidación de barrios (Chile Barrio, Favela-Barrio,
México, etc.) y para el cumplimiento de la meta 11 de los
ODM)
LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y
CARACTERIZACIÓN DE ASENTAMIENTOS
IRREGULARES (SLUMS)
¾Usando
(Brasil)
trabajo
cartográfico
pre
censal
9 Variable “asentamiento subnormal” en la base de datos
¾Usando preguntas específicas en la boleta
9 Variable tipo de vivienda
¾Usando consultas y luego análisis territorial
9 Variables “ad-hoc” para caracterizar manzanas y por esa
vía hallar ex-post los slums
LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN
Y CARACTERIZACIÓN DE
ASENTAMIENTOS IRREGULARES
¾ Con base en la etapa precensal
(cartografía): el caso de Brasil y
algunas líneas de análisis
ASENTAMIENTOS SUBNORMALES:
BRASIL 2000
Nombre del
Área de
Ponde-ración
Población de
10 y más años
de edad
Barra
da
Tijuca
83 428
Rocinha
44 801
Renta
media
pobla-cion
10 y más
años de
edad
Vivien-das
ocu-padas
2 731 31 076
277
% de
madres
(mujeres
de 15 a 18
años)
Viviendas
"en aglomerados
subnormales"
(favelas)
Porcentaje de
viviendas en
favelas
% No
asiste a la
es-cuela
(15 a 18
años)
275
1
10
1
100
34
19
16 999 16 999
LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y
CARACTERIZACIÓN DE
ASENTAMIENTOS IRREGULARES
¾ Con base en catastros
previos
empalmados
con base de datos censal
ASENTAMIENTOS PRECARIOS: LOCALIZAR,
CONTABILIZAR Y CARACTERIZAR
• CATASTROS PREVIOS
•ALGORITMOS A
ESCALA
DESAGREGADA PARA
VERIFICAR
COMPATIBILIDAD CON
CATASTRO Y LUEGO
CARACTERIZAR
ESTRUCTURA DE
CÓDIGO CENSAL
LA BASE CENSAL
Cl92: Chile 1992
región ……….. 13
provincia…….
1
comuna…….
627
distrito…….
01
área……….
1
zonaloc….
001
manzent 13 1 627 01 1 001 004
sector
vivienda
hogar
persona
LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y
CARACTERIZACIÓN DE
ASENTAMIENTOS IRREGULARES
¾ Con
base
en
algoritmos a escala
muy desagregada
EXPERIENCIA DE CELADE: LOCALIZACIÓN DE TUGURIOS
MEDIANTE ALGORITMOS APLICADOS A MANZANAS
Fuente: D. Candia, 2007, en prensa
EXPERIENCIA DE CELADE: LOCALIZACIÓN DE TUGURIOS
MEDIANTE ALGORITMOS APLICADOS A MANZANAS (ASUNCIÓN)
1992
Total
manzanas
Viviendas
deficitarias
Personas
en
viviendas
deficitarias
1. 50% y más con 5
y más viviendas
183
4 488
20 834
Total
personas
Total
manzanas
Viviend
as
deficitarias
Personas
en
viviendas
deficitarias
5 332
24 814
160
3 104
13 858
4 797
21 655
2. 30 a 49,9% con
10 y más viviendas
32
492
2 405
1 221
5 899
51
1 048
4 726
2 780
12 934
215
4 980
23 239
6 553
30 713
211
4 152
18 584
7 577
34 589
3. No clasifican
como tugurios
4 973
4 644
21 718
98 740
439 033
5 241
3 687
16 595
107 377
462 673
Total
5 188
9 624
44 957
105 293
469 746
5 452
7 839
35 179
114 954
497 262
1. 50% y más con 5
y más viviendas
3 223
56 436
256 360
78 198
347 295
2 288
39 243
191 953
54 735
251 177
2. 30 a 49,9% con
10 y más viviendas
314
4 431
20 729
10 248
45 383
541
8 192
39 159
19 940
81 711
2
69
332
318
1 102
Método
.
Vivienda
Precaria
2.
Tenencia
no
segura
2002
Rangos
Sub total
Total
viviendas
3. 10 a 39,9% con
30 y más viviendas
Total
viviendas
Total
persona
s
Sub total
3 537
60 867
277 089
88 446
392 678
2 831
47 504
231 444
74 993
333 990
4. No clasifican
como tugurios
1 651
6 253
29 906
16 847
77 068
2 621
10 794
53 214
39 961
163 272
Total
5 188
67 120
306 995
105 293
469 746
5 452
58 298
284 658
114 954
497 262
Fuente: D. Candia, 2005, p. 32, www.eclac.cl/publicaciones/xml/2/25972/lcl2456P_2.pdf
LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y
CARACTERIZACIÓN DE
ASENTAMIENTOS IRREGULARES
¾ Combinando microdatos censales,
cartografía digital y fotografía
satelital (GoogleEarth), el caso de
Peñalolén (Santiago)
EXPERIENCIA DE CELADE: LOCALIZACIÓN
DE TUGURIOS (Chile)
Fuente: D. Candia, 2007, en prensa
EXPERIENCIA DE CELADE: LOCALIZACIÓN
DE TUGURIOS (Asunción, 2002)
Fuente: D. Candia, 2007, en prensa
EXPERIENCIA DE CELADE: “TENENCIA
SEGURA” (Paraguay)
ASUNCIÓN, 2002: VIVIENDAS SIN TENENCIA SEGURA POR MANZANA
Fuente: D. Candia, 2005, p. 32, www.eclac.cl/publicaciones/xml/2/25972/lcl2456-P_2.pdf
MARTES 25
9 Aportes del censo a la indagación metropolitana actual
9 Noción de metrópolis: Áreas metropolitanas funcionales, DEPUALC
9 Migración hacia las metrópolis: cuantía y efectos
9 Mutaciones metropolitanas en curso
9 Bases de datos de CELADE relevantes (DEPUALC y MIALC)
9 Segregación residencial y su análisis con microdatos censales
9 Movilidad y estructura de las metrópolis: el uso de la variable movimientos
diarios para trabajar o estudiar
¿Para qué sirve el censo en los asuntos metropolitanos?
¾ Para estimar su población, crecimiento y representación dentro de la
población nacional
¾ Para identificar sus intercambios con detalle: con entornos, con otras
ciudades, etc.
¾ Para analizar las transformaciones metropolitanas en curso
¾ Para examinar los patrones de crecimiento, según zonas de la ciudad
(periferia, centro, etc,)
¾ Para indagar en sus procesos de expansión difusa
¾ Para cuantificar desigualdades intrametropolitanas
¾ Para analizar las centralidades metropolitanas y su evolución
¾ Para estimar los efectos cualitativos del intercambio migratorio
MIGRACIONES Y MOVILIDAD METROPOLITANAS
9 1 de cada 3 latinoamericanos vive en una ciudad millonaria y hay más de 50 ciudades
“millonarias” (1 millón o más de habitantes)
9 La migración intra metropolitana es más cuantiosa que la extrametropolitana y es clave para la
reconfiguración socioespacial de las metrópolis (expansión y difusión territorial, articulación,
reticulación, regionalización)
9 La migración intrametropolitana es el determinante próximo más significativo de la evolución de la
segregación residencial
9 La movilidad cotidiana ha pasado a ser un asunto crucial en materia de equidad,
eficiencia/productividad, gobernalidad y calidad de vida metropolitanas. Interesantemente, esta
prioridad se ha ido plasmando en programas públicos de transporte colectivo y de infraestructura vial
9Las relaciones entre migración intrametropolitana y movilidad cotidiana (pendularidad) suelen ser
complejas. Por ejemplo los migrantes intrametropolitanos suelen tener más chances de ser móviles
(pendulares), por lo que su cambio de residencia difícilmente persigue acercarse al trabajo
9Hay gran necesidad de estudios demográficos conocedores de las especificidades latinoamericanas.
Dos debates ejemplificadores: a) migración intrametropolitana y segregación residencial; b)
tranformaciones metropolitanas postindutriales, policentrismo y pendularidad
CONCENTRACIÓN DE LA POBLACIÓN EN CIUDADES GRANDES,
AMÉRICA LATINA, 1950-2000
Fuente: cálculos propios con base en Population Division of the Department of Economic and Social Affairs of the United Nations Secretariat, World
Population Prospects: The 2006 Revision and World Urbanization Prospects: The 2007 Revision, http://esa.un.org/unup, .
Matrices ad-hoc: las áreas metropolitanas (São Paulo, 2000)
Zona de
Zona de residencia 5 años antes del censo
residencia
Sao Paulo
Resto Región Resto País
al
momento
del censo
(2000)
São Paulo
Total censo
15,329,014
129,298
654,994
16,113,306
Resto
región
471,321
16,554,240
497,974
17,523,534
Resto pais
543,906
312,517
118,105,888
118,962,310
16,344,241
16,996,055
119,258,856
152,599,151
Total
Migración
neta
total
Migración neta
con otros
estados
-342,022 111,088
Ciudad
“expulsora”
Ciudad “atractiva”
para el resto de los
Estados del país
PANAMÁ: PERSISTENTE ATRACCIÓN DURANTE LA DÉCADA DE 2000, Y
DE TODOS SUS DISTRITOS SALVO SAN MIGUELITO
Ciudad de Panamá (abierta) res
Arraiján
Arraiján
Balboa
La Chorrera
Panamá
San Miguelito
Resto de la provincia de Panamá
Resto del país
Total
151.042
22
2.575
4.150
1.298
435
2.154
161.676
Ciudad de Panamá (abierta) residencia 5 anos
Balboa
La Panamá
San Resto de Resto del
país
Chorrera
Miguelito la provincia
de
Panamá
58
2.028
26
190
162
15
30
2.509
2010
2005
Arraiján
190.135 161676
Balboa
2.229
2509
La Chorrera
142.338 130047
Panamá
732.925 691879
San Miguelito
277.041 287768
Resto de la provincia de Panamá
114.733 114195
Resto del país
1.469.099 1540426
2.928.500 2928500
Total
1.997
6
122.728
2.034
526
839
1.917
130.047
16.116
7.281
38
38
5.178
2.306
637.731 27.342
17.068 244.614
3.391
983
12.357
5.204
691.879 287.768
Total
994
12.647 190.135
8
89
2.229
2.534
6.991 142.338
3.928
57.550 732.925
752
12.621 277.041
103.816
5.254 114.733
2.163 1.445.274 1.469.099
114.195 1.540.426 2.928.500
No
Inmigrant EmiMigración
migrantes e
grantes neta
151.042
39.093 10.634 28.459
2.028
201
481
-280
122.728
19.610
7.319 12.291
637.731
95.194 54.148 41.046
244614
32.427 43.154 -10.727
103.816
10.917 10.379
538
1.445.274
23.825 95.152 -71.327
2.928.500
0
0
0
RESULTADOS: RELACIÓN ENTRE TAMAÑO DE LAS CIUDADES
(categorías) Y ATRACTIVO MIGRATORIO. LA VISIÓN DEL SALDO
Y DE LA TASA A ESCALA REGIONAL
Tamaño de la Población
ciudad
Saldo (población)
Migración neta sobre población total
(medida relativa ad-hoc)
Migración
neta total
Migración
neta con el
resto del
sistema de
ciudades
Migración
neta con "el
resto" de los
municipios
Migración
neta
total
Migración
neta con el
resto del
sistema de
ciudades
Migración
neta con "el
resto" de los
municipios
1 millón y más
(34)
115,527,363
1,097,069
201,079
895,990
9.5
1.7
7.8
500000-999999
(32)
21,256,131
230,211
23,193
207,018
10.8
1.1
9.7
100000-499999
(215)
43,884,324
691,925
146,681
545,244
15.8
3.3
12.4
50000-99999
(295)
20,754,659
234,686
19,214
215,472
11.3
0.9
10.4
20 mil - 50 mil
(863)
26,506,384
-241,309
-390,166
148,857
-9.1
-14.7
5.6
Total (1439)
227,928,861
2,012,580
0
2,012,580
8.8
-
8.8
RESULTADOS: RELACIÓN ENTRE CONDICIONES DE VIDA Y ATRACTIVO
MIGRATORIO. LA VISIÓN DE LAS CIUDADES A ESCALA REGIONAL
Categoría de tamaño
Migración neta total
Migración interna intrasistema
urbano
Positiva
Negativa
Porcentaje
(positiva)
Positiva
Negativa
Porcentaje
(positiva)
1 millón y más (34)
25
9
73.5
20
14
58.8
500000-999999 (32)
24
8
75.0
18
14
56.3
100000-499999 (215)
137
78
63.7
101
112
47.4
50000-99999 (295)
146
149
49.5
126
102
55.3
20 mil - 50 mil (863)
360
503
41.7
305
475
39.1
Total (1439)
692
747
48.1
570
717
44.3
La Paz: desconcentración efectiva; Sao
Paulo: desconcentración concentrada
METROPOLIZACIÓN: MUTACIONES EN CURSO
¾ Revalorización metropolitana
¾ Mutaciones metropolitanas post industriales
9
Crecimiento periférico
9
Configuración reticular y ampliación de la escala metropolitana: difusión
del fenómeno metropolitano: “Macrometrópole paulista já engloba 153
cidades e 30 milhões de pessoas” (O Globo, 10/08/2011)
9
Segregación residencial
™ Creciente visibilidad política y académica
™ Debate sobre tendencias por la dispersión territorial de la clase media y de
grupos de la clase alta
™ Persistencia de áreas segregadas periférica y pericentrales
9
Del monocentrismo al policentrismo: efectos sobre el funcionamiento de la
ciudad, la segregación y el transporte
TEORÍA: Modelos de ciudades, ecología urbana tradicional
Fuente Gist y Fava, 1971, pp. 110
TEORÍA: Modelos de ciudades, latinoamericanas
Fuente: Janoska, 2003….
CRECIMIENTO PERIFÉRICO: UNA REALIDAD INNEGABLE HASTA
LA DÉCADA DE 1990…Y LA DE 2000?
LAS MEGÁPOLIS EXTENDIDAS: UNA REALIDAD REGIONAL DESDE FINES DEL SIGLO XX
Fragmentación socioespacial
9 El modelo: la suburbanización de la clase media y alta en los Estados
Unidos
9 El modelo latinoamericano hasta fines del siglo XX: ciudad monocéntrica
con un cono de altos ingresos bien conectado con el centro
9 El modelo actual: más mixto por difusión de la elite (barrios cerrados),
aumento de clase media, pero con persistencia de enclaves pobres y una
pobreza elevada en la periferia
9 Policéntrico por dispersión de la clase alta y de los artefactos de la
globalización
9 Evidencia: fragmentaria e inconcluyente
9 Discusión y debate sobre el supuesto nuevo modelo de ciudad
9 Relevancia de política: oportunidades y desafíos del nuevo modelo de
ciudad y de sus expresiones concretas
LAS DESIGUALDADES INTRAMETROPOLITANAS: BIEN
CONOCIDAS PERO HAY DEBATE SOBRE SUS PERSPECTIVAS
LA MIGRACIÓN NETA DE LAS
CIUDADES Y EL CICLO DE VIDA
Jóvenes (15-29)
San José
Niños (menos Adultos
de 15)
(30-59)
Personas
mayores
970
-5,797
-8,220
-905
San Salvador
-3,476
-11,189
-10,762
-628
C. Guatemala
23,325
-5,837
-6,895
562
Tegucigalpa
12,410
-985
-429
456
San Pedro Sula
8,443
-993
-785
224
C. de México
59,134
-44,277
-78,884
-8,951
Guadalajara
7,566
-9,408
-12,463
-312
Monterrey
34,095
3,316
5,154
1,723
C. de Panamá
41,270
6,083
30,298
4,670
Fuente: cálculos propios, datos básicos obtenidos mediante procesamiento especial de las bases de microdatos censales
El AMGS es un mosaico estilizado de crecimiento
demográfico: noción de anillos de expansión
La migración intrametropolitana explica los diferenciales estilizados de crecimiento
demográfico de las comunas del AMGS: Periferia atractiva y resto expulsor
LOS FLUJOS INTRAMETROPOLITANOS NO SOLO AFECTAN EL CRECIMIENTO
DEMOGRÁFICO DE LAS DISTINTAS ZONAS (COMUNAS) DE LAS CIUDADES, TAMBIÉN
INCIDEN PODEROSAMENTE SOBRE SU COMPOSICIÓN SOCIOECONÓMICA
AMGS, flujos migratorios seleccionados entre comunas
socioeconómicas dispares. Cuantía (población total) y
características (promedio educativo grupo 25-39 años), población
de censo de 2002 (1997-2002)
AMGS, flujos migratorios seleccionados entre comunas
socioeconómicas dispares. Cuantía (población total) y
características (promedio educativo grupo 35-49 años), población
de censo de 2002 (1997-2002)
Fuente: elaboración propia (Daniela González), con base en información de la base de datos MIALC, www.eclac.cl/migracion/migracion%5Finterna/
LOS PROCEDIMIENTOS TEÓRICOS SIMPLES Y DIRECTOS PARA ESTIMAR EL
EFCTO DE LA MIGRACIÓN INTERNA DERIVADOS DE SU SELECTIVIDAD
EXISTÍAN HACE TIEMPO, PERO FALTABAN LOS DATOS
ESTIMACIÓN DEL IMPACTO NETO Y EXCLUSIVO DE LA MIGRACIÓN EN EL
LUGAR DE ORIGEN Y EN EL DE DESTINO (MATRIZ DE INDICADOR DE
FLUJO MIGRACIÓN RECIENTE)
Migración intrametropolitana y segregación: el complejo efecto de los desplazamientos
dentro de la ciudad sobre la SRS en el AMGS (gráfico 4)
Gran Santiago 1997-2002: Efecto (%) de la migración entre comunas sobre la escolaridad media comunal de los jefes de hogar según
escolaridad media comuna de los jefes de hogar en el momento inicial de la medición
7
6
5
4
3
2
1
0
-1 8
-2
-3
-4
Comunas históricamente pobres receptoras recientes de
familias acomodadas (Huechuraba, Peñalolén, Quilicura)
Comunas de expansión adinerada (Lo
Barnechea) renovación clase media (Santiago)
y = 0.4645x - 5.1075
2
R = 0.1278
9
10
11
Comunas pobres mediterráneas sin atractivo
para las inmobiliarias y la elite
Comunas
12
13
14
Comunas pudientes (oriente) históricas (Las
Condes, Vitacura, Providencia, Ñunoa)
Ajuste lineal
15
MIGRACIÓN DE LAS METRÓPOLIS: EFECTOS SOBRE LA ESTRUCTURA POR
EDAD. REFUERZA EL BONO DEMOGRÁFICO
4.0%
3.0%
2.0%
1.0%
0.0%
-1.0%
-2.0%
-3.0%
Santiago
Concepción
Lima
Arequipa
Asunción
Ciudad del
Este
San José
Ciudades y grupos de edad
San
Salvador
Ciudad de Guadalajara M onterrey
M éxico
Santo
Domingo
MIGRACIÓN DE LAS METRÓPOLIS: REDUCE LIGERAMENTE EL NIVEL EDUCATIVO, PERO
AHORA NO POR INMIGRACIÓN POCO CALIFICADA SINO POR EMIGRACIÓN CALIFICADA
Santiago
Concepción
Asunción
Ciudad del
Este
San José
San Salvador
Ciudad de
M éxico
Guadalajara
M onterrey
Santo
Domingo
0.20
0.10
0.00
-0.10
-0.20
-0.30
-0.40
-0.50
-0.60
-0.70
-0.80
Ciudades
Total
Otras ciudades
Resto Sistema de Asentamientos Humanos
PRÁCTICA RESIDENCIALES
¾ El seguimiento del censo
¾ La evolución barrial
¾ La ocupación de áreas centrales
¾ La inversión inmobiliaria
¾ El cambio de perfil y de modalidades de ocupación
del espacio
¾ La relaciónlugar de residencia lugar de trabajo
COMUNA DE SANTIAGO: LA EROSIÓN DEMOGRÁFICA SE
ACENTUÓ EN LA DÉCADA DE 1990, PESE A LOS PLANES DE
REPOBLAMIENTO
300000
Población
250000
200000
150000
100000
Tasa de crecimiento
demográfico
50000
-0,1
-1,4
1982-1992
1992-2002
0
1982
1992
2002
Fuente: Censos nacionales de
Población
COMUNA DE SANTIAGO: PUJANZA
INMOBILIARIA AUNQUE POR LOS
DEPARTAMENTOS
AMGS y comuna de Santiago: cambio relativo del parque habitacional
según tipo de vivienda
100
80
60
40
20
0
-20
Casa
Departamentos
Pieza en conventillo
Otras
TOTAL
-40
-60
-80
Comuna de Santiago
AMGS
Fuente: procesamiento especial de los microdatos
censales
COMUNA DE SANTIAGO: AUMENTAN LOS
HOGARES PERO POR EMPUJE DE LOS
UNIPERSONALES
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
Hogares de una
persona
Hogares de dos
personas
Hogares de tres
persona
1992
Hogares de cuatro
personas y más
Total
2002
Fuente: procesamiento especial de los microdatos
censales
LA SRS: ¿ POR
QUÉ IMPORTA?
RAZONES DECLARATIVAS VARIADAS, CON ESPECIAL
REFERENCIA A AMÉRICA LATINA
9 Se asocia a la pobreza urbana y de hecho constituye un factor
reproductor de la misma: argumentos a continuación
9 Constituye una amenaza para la cohesión social de las ciudades y de los
países: argumentos a continuación
9 Dificulta la gobernabilidad metropolitana: argumentos a continuación
9 Ha estado aumentando en las ciudades de la región: evidencia ambigua y
dependiente de los países y metodología usada (Roberts y Wilson, 2009;
Rodríguez, 2009)
9 Sólo ahora con los avances computacionales para el procesamiento de
censos se le puede estudiar en la región: Sí pero esa no es la razón de la
preocupación y además el censo no basta para estudiarla a fondo
9 NO existen políticas para combatirla en la región: argumentos a
continuación
SSR, POBREZA, MOVILIDAD SOCIAL,
COHESIÓN Y GOBERNABILIDAD URBANAS
9 El lugar donde uno reside tiene influencia, neta de otros factores individuales, sobre la trayectoria y
el ingreso de las personas.
9 El vecindario o al menos el entorno inmediato en una ciudad, es un ámbito donde se establecen y
cultivan relaciones sociales (redes) que luego pueden ser decisivas en muchos sentidos para las
personas
9 En el barrio se produce mucho aprendizaje social. La segregación limita el conocimiento de otras
realidades
9 El vecindario está vinculado con la disponibilidad de bienes públicos e instituciones relevantes
(escuela), y los barrios pobres segregados tienden a tener carencias superpuestas y problemas
agravados (desempleo, inseguridad, fecundidad adolescente)
9 Barrios pobres generan escasos ingresos locales, poca inversión privada y barreas de acceso que los
debilitan y aislan
9 El vecindario puede funcionar como comunidad y constituirse en una activo para sus habitantes
9 En general se cree que los barrios integrados funcionan mejor para las personas y la sociedad
LA SRS:
¿CÓMO SE
MIDE?
APRECIACIONES VISUALES
9 Requieren mapas
9 Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de la
unidad territorial de referencia (escala)
9 Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de la
variable de segmentación: nivel socioeconómico v/s
disponibilidad de agua potable
9 Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de las
categorías (puntos de corte)
CAPTURA DE VARIAS ESCALAS GEOGRÁFICAS
DESDE MUNICIPALIDADES A MANZANAS
CAPTURA DE VARIAS ESCALAS GEOGRÁFICAS
DESDE MUNICIPALIDADES A MANZANAS
CAPTURA DE VARIAS ESCALAS GEOGRÁFICAS
DESDE MUNICIPALIDADES A MANZANAS
DESIGUALDADES SOCIOECONÓMICAS EVIDENTES, AUNQUE INVISIBLES
PARA LOS TURISTAS Y PARA ALGUNOS INDICADORES (SERVICIOS
BÁSICOS: AGUA)
MEDIDAS CUANTITATIVAS DE DISTRIBUCIÓN DESIGUAL EN EL
ESPACIO: INTRODUCCIÓN Y PRINCIPIOS
9
Se busca un número sintético que capture el nivel de la segregación. Muy centrado en la segregación racial
9
Medidas intuitivas:
¾
¾
proporción de “minoritarios” (10% de la población) que vive en subdivisiones con alta presencia de “minoritarios”. Si el 100%
de los minoritarios reside en vecindario donde más del 80% es minoritario la segregación es intensa. Si el 100% de los
minoritarios reside en vecindarios donde menos del 20% es minoritario entonces la segregación es baja.
Porcentaje de la población minoritaria que reside en el decil superior de las subdivisiones geográficas ordenadas según
tamaño de población o porcentaje de población minoritaria.
9
Pero se necesita una medida más estandarizada y con una interpretación más sustantiva. Disimilitud de Duncan
cumplió ese papel
9
La “Pax Duncana” (Massey y Denton, 1988) se rompió en los setenta. Massey y Denton plantearon la
multidimensionalidad de la segregación y la necesidad de un índice por cada dimensión. Sigue centrado en la
segregación racial y en las especificidades metropolitanas de los EEUU
9
Principios usados para evaluar las medidas
¾
¾
¾
¾
9
9
9
Transferencia: sensibilidad a los desplazamientos de todos los desplazamientos de la “minoría” y no solo de aquellos desde
áreas sobrerrepresentadas a áreas subrrepresentadas
Invariancia composicional: no debe ser afectado por los tamaños relativos de los grupos
Invariancia al tamaño: no debe ser afectado cuando los grupos son multiplicados por una constante
Equivalencia organizacional: no debe ser afectado cuando se combinan unidades con la misma composición social (la
misma proporción de minoría)
Ampliación a variables cuantitativas: el análisis de la varianza territorial
Introducción de los SIG y de la econometría espacial
Avances en curso
QUÉ ES, CÓMO SE MIDE, CÓMO EVOLUCIONA, POR QUÉ IMPORTA, QUÉ LA
DETERMINA: MEDIDAS CUANTITATIVAS DE DISTRIBUCIÓN DESIGUAL EN
EL ESPACIO: UNIFORMIDAD (EVENNESS)
9 Concepto 1: existe una condición matemática de NO segregación y que
corresponde al caso en que la distribución territorial de una minoría
coincide con la distribución territorial del “resto” (o del grupo mayoritario).
9 NO requiere de mapas: se llega a un valor que describe sintéticamente el
grado de segregación de la “ciudad” como alejamiento de la condición
matemática de NO segregación.
9 Sirve cuando tenemos grupos “objetivos” de población, en particular
variables nominales (raciales, religiosas, nacionales), típicas de la
segregación en los EEUU
9 Segregación y disimilitud (Duncan y Duncan, 1955; Massey y Denton,
19988; US Bureau de Census-USCB) + Gini, Entropía y Atkison.
DUNCAN (segregación y disimilitud)
FÓRMULAS
Definiciones
Términ
o
n
ti
T
pi
P
Definición
Número de divisiones geográficas de la ciudad (varía según cada caso)
Población total de la división i
Población total de la ciudad
Proporción de la población del area i que es “minoría”
Proporción de la población de la ciudad que es “minoría”
Atención: numerador pondera por población total de la división la resta de proporciones
minoritarias de la división y de la ciudad; denominador divide por la población total de la
ciudad ponderada por las proporciones minoritariasy mayoritaria.
Definiciones
D=
1 N1i N2i
∑ −
2 N1 N2
Término
N1
N1i
N2
N2i
Definición
Población minoritaria en la ciudad
Población minoritaria en la división i
Población mayoritaria (restante) en la ciudad
Población mayoritaria (restante) en el area i
Atención: No hay ponderaciones explícitas porque se trabaja con numeros
absolutos por lo que es autoponderada
1
D =
2
DT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Ciudad
∑
N 1i N 2 i
−
N1
N2
H o gares
de lo s
deciles 2
a 10
T o tal de
H o gares
30,000 64,368
2,574 16,947
7,145 31,574
4,721 30,942
6,702 38,453
4,307 31,201
3,003 15,444
2,136 16,936
2,532 21,238
8,335 90,681
5,248 29,174
9,777 37,517
893 24,935
1,358 73,241
1,047 15,359
89,778 538,010
94,368
19,521
38,719
35,663
45,155
35,508
18,447
19,072
23,770
99,016
34,422
47,294
25,828
74,599
16,406
627,788
H o gares
del decil 1
(más
po bre)
Duncan (sumatoria dividida por 2)
D istribució n D istribució n
R esta
territo rial
territo rila abso luta
relativa de la relativa de la
(a)- (b)
"mino ria" (a) "mayo rí a" (b)
0.334
0.029
0.080
0.053
0.075
0.048
0.033
0.024
0.028
0.093
0.058
0.109
0.010
0.015
0.012
1.000
0.120
0.031
0.059
0.058
0.071
0.058
0.029
0.031
0.039
0.169
0.054
0.070
0.046
0.136
0.029
1.000
0.215
0.003
0.021
0.005
0.003
0.010
0.005
0.008
0.011
0.076
0.004
0.039
0.036
0.121
0.017
0.573
0.287
ti P o blacio n
pi P pro po rció n
to tal area i P ro po rció n "mino ritaria"
"mino ritaria en la ciudad
en i"
94,368
19,521
38,719
35,663
45,155
35,508
18,447
19,072
23,770
99,016
34,422
47,294
25,828
74,599
16,406
0.318
0.132
0.185
0.132
0.148
0.121
0.163
0.112
0.107
0.084
0.152
0.207
0.035
0.018
0.064
Denominador
0.143
N umerado r:
N umerado r
(resta resta abso luta
abso luta) po r po blació n
to tal de i
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.143
0.175
0.011
0.042
0.011
0.005
0.022
0.020
0.031
0.036
0.059
0.009
0.064
0.108
0.125
0.079
Numerador
0.857
627788
Duncan
16504.727
217.637
1607.917
379.054
244.525
770.888
364.952
591.427
867.273
5824.969
325.417
3013.633
2800.582
9310.170
1299.171
44122.342
153878
0.287
MEDIDAS CUANTITATIVAS DE UNIFORMIDAD: EXAMINANDO
DUNCAN, EL MÁS “POPULAR”, AUNQUE NO EL MEJOR
9 D es nulo cuando el cociente entre población minoritaria y la total en cada subdivisión es una
constante. NO HAY SEGREGACIÓN
9 D es máximo (1) cuando la minoría reside en una o más divisiones sin representantes de la mayoría
(resto de la población)
9 La división por 2 se deduce de manera natural de la fórmula ya hay doble contabilización de las
diferencias
9 Diferentes fórmulas para mismos resultados (no hay problema, pero debe informarse sobre la
fórmula usada; estudios consideran como parámetro de “hipersegregación” un D de 60% pero ese
valor se obtuvo con la fórmula “USCB”). La diferencia entre ambas fórmulas es que la de USCB
pondera por tres términos y la original de Duncan es autoponderada, pues resta valores absolutos
9 La interpretación sustantiva tradicional del Duncan es: la proporción de la población minoritaria que
debiera moverse para llegar a una situación de ausencia de segregación (D=0). Pero no cualquier
mudanza sirve, se trata de mudanzas de barrios sobrerrepresentados a subrepresentados (no cumple
el principio de transferencia).
9 No identifica DT segregadas, aunque con apoyo visual puede hacerse
9 No depende del tamaño de los grupos peros SÍ de: la relación entre la minoría y la cantidad de
subunidades (Massey y Denton, 1988); las definiciones de escala y cantidad de subunidades; a las
agrupaciones y puntos de corte en caso de variables cuantitativas.
9 ÍNDICES PARA OTRAS DIMENSIONES
DE LA SRS (Massey y Denton, 1988) (hay
ejemplos excel para algunos)
Más detalles en:
www.census.gov/hhes/www/housing/housing_patterns/app_b.html
Massey y Denton, 1988
Interacción
¾
¾
Exposición: miden contacto potencial que depende del
tamaño de los grupos (menor tamaño de la minoría mayor
probabilidad de exposición a la mayoría)
•
Interacción: probabilidad promedio de que la minoría
esté en contacto con la mayoría. Menor más
segregado (the minority-weighted average of the
majority proportion of the population in each areal
unit)
•
Aislamiento: probabilidad promedio de que un
individuo de la minoría comparta el habitat con otra
persona de la minoría. Mayor, más segregado (the
extent to which minority members are exposed only to
one another),
Concentración: refiere a la cantidad relativa de espacio que
utiliza la minoría “Concentration refers to the relative amount
of physical space occupied by a minority group in the
metropolitan area”. Ciudades con igual disimilitud pero
donde la minoría vive en unos pocas y pequeñas
subdivisiones serían más segregadas. DEL es el más común
se intrepreta como porcentaje de población del grupo X que
ha de cambiar de residencia para obtener una densidad
uniforme en toda la ciudad. Los otros dos (ACO y RCO,
Massey y Denton, 1988) parecen más complejos pero son
simples.
¾
Centralization: indica el grado de concentración de la
minoría en el centro de la ciudad (típico signo de pobreza en
las ciudades de los EEUU)
¾
Clustering measures the degree to which minority group
members live disproportionately in contiguous areas.
Aislamiento
xi
Población minoria en i
yi
Resto de la población en i
ti
Población total de división i
X
Población total de la minoría en la ciudad
xi
Población minoria en i
yi
Resto de la población en i
ti
Población total de división i
X
Población total de la minoría en la ciudad
xi
Población de X (minoria) en i
X
Población de X (minoría) en la ciudad
ai
Superficie de la división i
A
Superficie de la ciudad
Interacción
Hogares Hogares
del decil 1
de los
(más deciles 2 a
pobre)
10
DT
Aislamiento
Total de
Hogares
D istribució n P ro po rció n de
po blació n
territo rial
relativa de la mayo ritaria en
i
"mino ria" (a)
Producto D istribució n P ro po rció n de
po blació n
territo rial
(a) * (b)
relativa de mino ritaria en
i
la "mino ria"
(a)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
3,000
2,574
7,145
4,721
6,702
4,307
3,003
2,136
2,532
8,335
5,248
9,777
893
1,358
1,047
64,368
16,947
31,574
30,942
38,453
31,201
15,444
16,936
21,238
90,681
29,174
37,517
24,935
73,241
15,359
67,368
19,521
38,719
35,663
45,155
35,508
18,447
19,072
23,770
99,016
34,422
47,294
25,828
74,599
16,406
0.048
0.041
0.114
0.075
0.107
0.069
0.048
0.034
0.040
0.133
0.084
0.156
0.014
0.022
0.017
0.955
0.868
0.815
0.868
0.852
0.879
0.837
0.888
0.893
0.916
0.848
0.793
0.965
0.982
0.936
0.046
0.036
0.093
0.065
0.091
0.060
0.040
0.030
0.036
0.122
0.071
0.124
0.014
0.021
0.016
Ciudad
62,778
538,010
600,788
1.000
13.296
0.863
0.104 0.896
0.048
0.041
0.114
0.075
0.107
0.069
0.048
0.034
0.040
0.133
0.084
0.156
0.014
0.022
0.017
0.045
0.132
0.185
0.132
0.148
0.121
0.163
0.112
0.107
0.084
0.152
0.207
0.035
0.018
0.064
Producto
(a) * (b)
0.002
0.005
0.021
0.010
0.016
0.008
0.008
0.004
0.004
0.011
0.013
0.032
0.000
0.000
0.001
0.137
QUÉ ES, CÓMO SE MIDE, CÓMO EVOLUCIONA, POR QUÉ IMPORTA,
QUÉ LA DETERMINA: MEDIDAS CUANTITATIVAS DE VARIANZA
9 Concepto 2: existe una condición matemática de NO segregación y que corresponde al caso en que
la varianza total de un atributo cuantitativo se explica totalmente por diversidad DENTRO de las
DT
9 NO requiere de mapas: se llega a un valor que describe sintéticamente el grado de segregación de
la “ciudad” como % de la varianza total explicada por la varianza ENTRE DT. No identifica DT
segregadas aunque con apoyo visual puede hacerse.
9 Sirve cuando tenemos variables cuantitativas de segmentación socioeconómica (ingreso, indices
socioeconómicos) y evita agrupaciones ad-hoc (siempre discutibles)
9 NSI (desviación estándar territorial) de Jargowsky (1996); Análisis de la varianza territorial ISR
(Rodríguez, 2001)
9 Diferentes fórmulas para mismos resultados (no hay problema)
9 Hipersensible a las definiciones de escala, pero esta sensibilidad aporta información sobre “la
escala de la segregación”: el incremento de la varianza ENTRE al aumentar la desagregación indica
el monto de segregación agregada por dicho nivel
EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA TERRITORIAL
2
3
4
5
6
7
5
6
7
5
4
3
34
4.857
0.14286
1.14286
2.14286
0.14286
-0.85714
-1.85714
0.00000
0.11801
0.02041
1.30612
4.59184
0.02041
0.73469
3.44898
10.85714
0.01393
1
2
3
4
5
6
9
9
1
4
8
9
40
6.667
2.33333
2.33333
-5.66667
-2.66667
1.33333
2.33333
0.00000
1.92754
5.44444
Promedio Barrio 2
5.44444
32.11111
Varianza intra Barrio 2
7.11111
1.77778
5.44444
57.33333 9.55556
3.71540 22.29238 21.98509 131.91052
1
2
3
4
5
6
7
8
3
4
2
3
4
5
5
4
-0.50000
0.50000
-1.50000
-0.50000
0.50000
1.50000
1.50000
0.50000
0.25000
0.25000
2.25000
0.25000
0.25000
2.25000
2.25000
0.25000
9
3
-0.50000
0.25000
10
2
-1.50000
2.25000
35
3.5
0.00000
-1.23913
Promedio barrio 1
Varianza intra Barrio
1
1.55102
0.09749
1.13248
7.92736
Promedio Barrio 3
Varianza Barrio 3
10.50000 1.05000
1.53544 15.35444 -10.20936 -102.09357
37.74431
37.74431
Varianza entre usando dos fórmulas
1.64106
1.64106
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
5
6
7
5
4
3
9
9
1
4
8
9
3
4
2
3
4
5
5
4
3
2
109
4.73913
0.2608696
1.2608696
2.2608696
0.2608696
-0.73913
-1.73913
4.2608696
4.2608696
-3.73913
-0.73913
3.2608696
4.2608696
-1.73913
-0.73913
-2.73913
-1.73913
-0.73913
0.2608696
0.2608696
-0.73913
-1.73913
-2.73913
3.553E-15
CEPAL:
Promedio total
CEPAL: Varianza
INTRA TOTAL:
Suma ponderada
de las varianzas
intra de cada
grupo
0.06805293
1.58979206
5.111531191
0.06805293
0.5463138
3.024574669
18.15500945
18.15500945
13.98109641
0.5463138
10.63327032
18.15500945
3.024574669
0.5463138
7.502835539
3.024574669
0.5463138
0.06805293
0.06805293
0.5463138
3.024574669
7.502835539
116.4347826
5.062381853
CEPAL:
Varianza TOTAL
3.421325
1.641057
5.062382
Neighborhood Sorting Index (Jargowsky, 1996): Desviación estandar entre
unidades espaciales sobre desviación estándar total. Fórmula: N = total de
subunidades territoriales (Neighborhoods en el caso de Jargowsky, aunque
en realidad se trata de census tracts), H = número total de individuos
(households en el caso de Jargowsky), el subíndice i son hogares y el
subíndice n a las subunidades territoriales (barrios), hn es el número de
hogares en el barrio n, i y es el ingreso del hogar i, y es el ingreso medio de
los hogares de la unidad territorial de referencia (área metropolitana) e n y
es el ingreso medio de los hogares de la subunidad territorial (barrio) n.
Indice de Segregación Residencial (Rodríguez, 2001):
Varianza entre unidades espaciales sobre varianza total
Varianza entre unidades espaciales: fórmula intuitiva y
ponderada, aunque engañosa por el promedio al cuadrado
Varianza entre unidades espaciales: fórmula no intuitiva,
pero práctica, sobre todo para programación en Redatam
2
⎞
⎛ j 2
⎜⎜ ∑ X i * N i ⎟⎟ − N * X
⎠
⎝ i
N
Fórmula 2 contraintuitiva
pero sintética
AMGS, CHILE, 1992
Años de
COMUNA
131605
131606
131607
131608
131609
131610
131611
131612
131613
131614
131615
131616
131617
131618
131619
131620
131621
131622
131623
131624
131625
131626
131627
131628
131629
131630
131631
131632
131633
131634
131635
131636
133645
134650
_COMUNA
escolaridad
SANTIAGO
10.48
INDEPENDENCIA
9.48
CONCHALI
8.10
HUECHURABA
7.24
RECOLETA
8.34
PROVIDENCIA
13.57
VITACURA
14.59
LO BARNECHEA
10.54
LAS CONDES
13.55
ÑUÑOA
11.97
LA REINA
12.37
MACUL
9.87
PEÑALOLEN
7.88
LA FLORIDA
9.73
SAN JOAQUIN
8.35
LA GRANJA
7.88
LA PINTANA
7.26
SAN RAMON
7.37
SAN MIGUEL
9.71
LA CISTERNA
9.39
EL BOSQUE
8.12
PEDRO AGUIRRE CERDA
8.02
LO ESPEJO
7.23
ESTACION CENTRAL
8.78
CERRILLOS
8.62
MAIPU
9.95
QUINTA NORMAL
8.38
LO PRADO
8.26
PUDAHUEL
7.80
CERRO NAVIA
7.08
RENCA
7.63
QUILICURA
8.56
PUENTE ALTO
9.15
SAN BERNARDO
8.25
Media simple
9.22
Media ponderada
9.29
Población
(jefes de
hogar)
Media
ponderada
64453
675467
21026
199326
37730
305613
14302
103546
41791
348537
34936
474082
18142
264692
10222
107740
52563
712229
46678
558736
22734
281220
30749
303493
44520
350818
82303
800808
29127
243210
32872
259031
39794
288904
24807
182828
21143
205299
24287
228055
41928
340455
32867
263593
28705
207537
36055
316563
17909
154376
63461
631437
31065
260325
28132
232370
32863
256331
37888
268247
31029
236751
9535
81620
62881
575361
42845
353471
1191342 11072071
9.29
Fórmula
Jargow sky
(intuitiva
normal), 1996
(Ci-C38)^2*Di
90693
729
53769
60326
38017
638842
508882
15875
952200
334315
215135
10210
88985
15661
25944
65704
164598
91809
3663
225
57767
53327
122260
9517
8130
27328
25939
30065
73330
185682
85893
5134
1300
46679
4107934
3.4481569
Varianza (C^2*D):
Fórmula 1
"contraintuitiva"
pero sintética
7078899
1889615
2475465
749677
2906798
6433286
3861853
1135578
9650698
6688066
3478686
2995472
2764443
7791864
2030807
2041167
2097446
1347439
1993449
2141436
2764498
2114019
1500494
2779422
1330717
6282798
2181521
1919379
1999385
1899189
1806412
698664
5264555
2916138
107009334
3.4481569
(Ci^2C38^2)
23.46
3.50
-20.76
-33.96
-16.82
97.77
126.49
24.72
97.23
56.91
66.64
11.04
-24.28
8.30
-16.65
-24.28
-33.67
-32.06
7.91
1.80
-20.44
-22.05
-34.10
-9.29
-12.07
12.63
-16.15
-18.15
-25.53
-36.25
-28.16
-13.10
-2.65
-18.31
Hi*Di
1511812
73508
-783439
-485650
-702873
3415712
2294849
252660
5110603
2656284
1515052
339547
-1080944
682995
-485019
-798131
-1339735
-795249
167236
43662
-857007
-724847
-978882
-334805
-216161
801395
-501698
-510505
-839136
-1373363
-873698
-124916
-166751
-784572
4107934
3.4481569
El cálculo de la varianza
entre unidades espaciales
es laborioso y hay varias
fórmulas para hacerlo,
todas
con
el
mismo
resultado
El cálculo de la varianza
total
es
sencillo
y
aespacial; deriva de una
frecuencia de la variable
de
segmentación
socioeconómica
(escolaridad;
ingresos;
etc,), Para Santiago es
de 18.992
El cálculo de la varianza
intra es residual e
innecesario (pero se vio
en lámina previa)
El cociente entre 3.4481569 y
18.992 refleja la importancia
del factor territorial ( municipios
en
este
caso)
en
la
heterogeneidad
total
que
registra
la
variable
(cuantitativa) de segmentación
socioeconómica.
Puede
calcularse
para
divisiones
inferiores de lo que se infiere el
patrón
geográfico
de
segregación (gran o pequeña
escala)
LA MOVILIDAD
COTIDIANA:
LAMINAS DE
MAREN Y MÍAS,
PENDIENTE