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 distinciones de allegamiento funcional y disfuncional escenarios de déficit 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 Como déficit cualitativo 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