El mapa social de San Miguel de Tucumán

Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GEOSIG). Revista digital del Grupo de
Estudios sobre Geografía y Análisis Espacial con Sistemas de Información Geográfica (GESIG).
Programa de Docencia e Investigación en Sistemas de Información Geográfica (PRODISIG). Universidad
Nacional de Luján, Argentina. http://www.gesig-proeg.com.ar (ISSN 1852-8031)
Luján, Año 7, Número 7, 2015, Sección I: Artículos. pp. 124-139
El mapa social de San Miguel de Tucumán
JUAN JOSÉ NATERA RIVAS
Universidad de Málaga
1. Introducción
La población del Gran San Miguel de Tucumán tiende a estar diferenciada en el
espacio urbano según determinadas variables referidas no sólo a ella misma, sino también a
los hogares que conforman y a las viviendas en las que habitan. A modo de ejemplo, si
representamos la información censal de 2001 a nivel de radio censal, puede observarse cómo
los hogares sin privación material (en el sentido que se deriva del cálculo del Índice de
Privación Material de los Hogares) se localizan en lugares diferentes con respecto a aquellos
con privación convergente, que la población mayor de 64 años reside de forma mayoritaria en
el centro de la ciudad, mientras que la población infantil lo hace en la periferia, o que las
viviendas inconvenientes se sitúan en áreas del aglomerado diferentes a aquellas en las que se
concentran los departamentos. Por otro lado, también existe una aparente correlación espacial
entre variables que están referidas a ciertas características de la población intuitivamente
relacionadas: así, la población con menores niveles de instrucción se localiza en las mismas
áreas que los ocupados encuadrables en el denominado sector informal, áreas que son
diferentes a las correspondientes a las concentraciones de hogares unipersonales conformados
por población anciana.
Es por todos conocida la existencia de estos hechos no sólo en el aglomerado que nos
ocupa, sino en prácticamente la totalidad de ciudades por encima de un cierto volumen de
población. Es más, el estudio de la segregación socio espacial de la población en la ciudad
latinoamericana es un tema de investigación abordado en numerosas ocasiones, que ha
generado un apreciable número de modelos. Construidos en su mayoría a partir de
información cualitativa, los encuadrables en la “línea” norteamericana y en la “línea” alemana
son tal vez los más conocidos; y, gracias al progresivo acceso a información estadística
espacialmente muy desagregada, han ido apareciendo incursiones en el tema que, de una u
otra forma, han tratado de obtener áreas de la ciudad diferenciadas a partir de variables
cuantitativas referidas a la población, los hogares y las viviendas.
Nuestro objetivo está en relación con esta última corriente, y, en esta ocasión debe ser,
por razones de espacio, necesariamente limitado. Consiste en responder a la siguiente
124
pregunta: ¿cuáles son las dimensiones principales que subyacen a la diferenciación socioespacial de la población censada en 2001 en el Gran San Miguel de Tucumán? Para tratar de
responder a esta pregunta hemos recurrido a la ecología factorial. Ciertamente, la apuesta por
ella trae consigo un riesgo, al menos doble: por un lado, que el análisis de los datos y su
interpretación estadística resulten atractivos al punto de relegar su explicación causal. Por
otro, que la atención al espacio quede limitada a poco más que la mera plasmación
cartográfica de los resultados, peligro este último especialmente grave para los geógrafos,
desde el momento en que para nosotros el espacio es –debe ser- algo más que un mero soporte
de las relaciones sociales. No obstante, y siendo todo ello así, en esta aplicación, y por la
razón que acabamos de indicar, nos limitaremos a la identificación de las dimensiones que
subyacen en la diferenciación residencial de la población y a la distribución espacial de sus
puntuaciones.
2. Información
La selección de variables que hemos empleado puede dividirse en seis grupos.
El primer grupo de variables se centra en característica demográficas de la población:


Estructura por edad (porcentaje de niños –menores de 15 años- y porcentaje de
ancianos –mayores de 64 años-).
Relación de fecundidad, entendida como la proporción existente entre el número de
menores de 5 años y las mujeres de entre 15 y 44 años.
El segundo grupo de variables se centra en características de la relación existente entre
viviendas, hogares y población:



Cantidad de hogares por vivienda, como forma indirecta de medir los problemas de
acceso a la vivienda por parte de la población.
Número de habitantes por vivienda, variable complementaria de la anterior y que
permite, de forma indirecta, medir la presión que la población -y no los hogaresejerce sobre el parque habitacional disponible.
Proporción de hogares que son ocupantes de la vivienda en la que residen por
préstamo, por trabajo o se encuentran en “otra situación” 1, como medida indirecta de
la incapacidad de obtener vivienda propia.
El tercer grupo de variables se centra en los niveles de instrucción:


Grado máximo de instrucción “secundario incompleto” del conjunto de la población
que no asiste pero asistió a un establecimiento escolar.
Grado máximo de instrucción “universitario completo” del conjunto de la población
que no asiste pero asistió a un establecimiento escolar 2.
1
De las seis opciones de respuesta al item “tenencia de la vivienda” que contempla el Censo, hemos eliminado
las correspondientes a “Propietarios de la vivienda solamente”, “Propietarios de la vivienda y el terreno” e
“Inquilinos”, puesto que las dos primeras implican la capacidad (reconocida legalmente) de disponer de la
vivienda, y la tercera trae aparejado un pago por dicha disposición.
2
Si bien es cierto que estas dos variables están influenciadas por la estructura por edad, el calcularlas sobre la
totalidad de la población que no asiste pero asistió a centro escolar tiene la finalidad de integrar en el análisis el
125


Número de años de escolaridad aprobados por los jefes de hogar.
Porcentaje de personas escolarizadas que asisten a un establecimiento privado,
variable que está destinada no tanto a medir el nivel de instrucción de la población,
como de forma indirecta la presencia de cierta solvencia económica del hogar al que
pertenece.
El cuarto grupo corresponde a variables relacionadas con el origen de la población. El
hecho de incluir este conjunto de variables responde a comprobar si en 2001 en el GSMT
existe una diferenciación espacial ligada a la procedencia de la población, o si bien esta
característica queda subsumida en otra supervariable, tal y como ocurre al realizar un estudio
de este mismo corte aplicado a información correspondiente al Censo Nacional de Población
y Vivienda de 1991 (cfr. Natera Rivas, 2005). Concretamente, las variables empleadas son:



Porcentaje de población nacida en país limítrofe.
Porcentaje de población nacida en país no limítrofe.
Porcentaje de población nacida en otra provincia argentina.
El quinto grupo de variables se centra en las características económicas de la
población:



Porcentaje de ocupados en el sector informal sobre el total de ocupados de 14 o más
años, definiendo el sector informal como los asalariados en establecimientos de hasta
5 ocupados, y los patrones, cuenta propia y trabajadores sin salario, excepto de
calificación profesional, en establecimientos de hasta 5 ocupados3.
Porcentaje de ocupados no calificados.
Porcentaje de hogares en los que ambos cónyuges están desocupados.
El sexto grupo de variable contiene variables referidas a la pobreza estructural,
concretamente:


Porcentaje de casas A y departamentos sobre el total de viviendas.
Porcentaje de población con NBI retrete.
nivel de estudios alcanzado por el segmento de población que, habiendo estado inserto en el sistema educativo,
lo ha abandonado. Un abandono que, si bien no excluye la posibilidad ulterior de retomar los estudios, sí es
reflejo del nivel de instrucción máximo que la población que fue a la escuela tenía en la fecha de referencia –la
censal-. La importancia de introducir en el análisis a este grupo de población al completo estriba en la relación
que existía en el cambio de siglo entre el nivel de instrucción y la posibilidad de encontrar un trabajo bien
remunerado. Una influencia que ha sido puesta de manifiesto, entre otros, por Altimir y Beccaria (1999), para el
conjunto de Argentina en fechas cercanas a la de la información censal que estamos empleando, o FIEL (1996),
para el caso concreto de la provincia de Tucumán.
3
A la hora de identificar a los ocupados pertenecientes al Sector Informal hemos seleccionado, entre las
diferentes alternativas existentes, la “alternativa 1” en palabras de Pok (2001), utilizada en la Encuesta
Permanente de Hogares a finales de los noventa, aplicada a un universo no ajustado; una definición asimilable a
la empleada en otras encuestas nacionales, como la Encuesta de Desarrollo Social y Condiciones de Vida,
realizada por el SIEMPRO en 1997. Pese a los inconvenientes que pueden achacársele (entre otros, no
proporcionar indicios sobre la homogeneidad interna de los establecimientos incluidos en el sector informal en lo
relativo a la precariedad de sus asalariados), hemos considerado conveniente seleccionar una de las alternativas
de la conceptualización empleada en las fechas a las que se refiere la información censal por la fuente de datos
más al uso en lo tocante al estudio del mercado de empleo argentino, la EPH.
126

Porcentaje de población que reside en viviendas inconvenientes, variable que, junto
con la anterior, conforman los dos indicadores de Necesidades Básicas Insatisfechas
de carácter universal4.
3. Referencia metodológica
Para alcanzar el objetivo de corroborar si la diferenciación espacial de la población del
aglomerado a nivel de radio censal responde a un número de dimensiones fundamentales, y al
mismo tiempo identificar cuáles pueden ser éstas, hemos tratado las 20 variables
seleccionadas a través de un análisis factorial de componentes principales. Las variables
fueron estandarizadas, obteniéndose con esta operación un conjunto de puntuaciones de las
variables en las diferentes unidades espaciales de media 0 y desviación estándar 1. En esta
información hemos basado el instrumento de análisis estadístico empleado, y la cartografía
temática. Los intervalos que hemos construido son los siguientes: valores positivos muy altos
de la variable considerada (> 1.5 σ), positivos altos (0,5 σ a 1,5 σ), positivos bajos (0,5 σ a 0),
valores negativos bajos (-0,5 σ a 0), negativos altos (-1,5 σ a -0,5 σ) y negativos muy altos (<
-1,5 σ); desde el momento en que todas ellas están estandarizadas, este conjunto de intervalos
es aplicable indistintamente a una u otra.
La metodología aplicada ha sido presentada en el punto 6.4 de la Parte II de este libro
en su doble propósito: como método para reducir la dimensionalidad del fenómeno estudiado
y, principalmente, como método para descubrir su estructura subyacente.
4. Resultados
El resultado del análisis para la búsqueda de factores de diferenciación sociohabitacional ha sido obtenido a partir del cálculo de componentes principales. La matriz
factorial fue rotada según el método varimax y los resultados cuantitativos se presentan en las
tablas 1 y 2.
Tabla 1. Solución factorial del aglomerado del Gran San
Miguel de Tucumán (20 variables)
Componente
1
2
3
Valor propio
10,691
1,609
1,327
% varianza explicada Porcentaje acumulado
53,455
53,455
8,044
61,499
6,634
68,133
4
Hemos de indicar que, pese a estar también disponibles en la fuente, hemos preferido no emplear ni el
indicador de pobreza patrimonial ni el de pobreza convergente surgidos del cálculo del Índice de Pobreza
Material de los Hogares, por tratarse de variables de síntesis, con complejo proceso de elaboración, y que tienden
a desvirtuar fuertemente los resultados, tal y como hemos comprobado en los análisis previos conducentes a la
obtención de los resultados que ahora presentamos.
127
Tabla 2. Estructura factorial
Comunalidad Componente 1 Componente 2 Componente 3
Variable
% población con NBI vivienda
0,750
0,860
-0,080
0,100
inconveniente
0,760
0,810
-0,330
-0,020
Relación de fecundidad
0,790
0,780
-0,410
-0,110
% menores de 15 años
% de población con NBI
0,580
0,750
-0,140
0,080
condiciones sanitarias
0,830
0,720
-0,560
0,000
% ocupados no calificados
% ocupados en el sector
0,740
0,700
-0,490
-0,030
informal
0,870
-0,880
0,320
0,000
% casas A y departamentos
% de población de 65 años o
0,600
-0,630
0,400
0,220
más
0,660
-0,610
0,530
-0,090
% asistencia a centro privado
% nivel de instrucción
0,920
-0,460
0,840
-0,060
superior completa
0,760
-0,280
0,830
0,020
% nacidos en otra provincia
0,630
-0,200
0,760
-0,150
% de patrones “no informales”
0,660
-0,290
0,760
-0,040
% extranjeros no limítrofes
Años de estudio del jefe de
0,920
-0,590
0,760
-0,050
hogar
0,770
0,420
-0,760
-0,130
Habitantes por vivienda
% nivel de instrucción máximo
0,940
0,620
-0,750
0,030
secundaria incompleta
% de hogares no propietarios
0,540
0,080
0,220
0,700
de la vivienda
% ambos cónyuges
0,440
0,040
0,030
0,660
desocupados
0,070
-0,030
-0,080
0,250
Hogares por vivienda
0,370
0,060
0,390
-0,460
% nacidos en país limítrofe
El análisis ha diferenciado tres componentes, que explican una parte importante de la
varianza (algo más de las dos terceras partes), aunque con diferente peso cada uno de ellos: el
primero viene a explicar algo más de la mitad de la varianza, el 53,455%, a gran distancia del
segundo, que explica el 8,044%, mientras que el tercero explica un exiguo 6,634%.
De ellas, un total de cinco obtienen valores positivos: relación de fecundidad y
porcentaje de niños, por un lado; porcentaje de población con NBI vivienda inconveniente y
porcentaje de población con NBI saneamiento, por otro; y, junto a ellas, porcentaje de
ocupados en el sector informal y porcentaje de ocupados no calificados. Interpretadas en
conjunto, los puntajes positivos en este componente están haciendo referencia a población con
elevados niveles de natalidad –o, al menos, a población comparativamente joven-, cuyas
viviendas presentan carencias infraestructurales y cuyos ocupados vendrían caracterizados por
una baja cualificación y una deficiente inserción en el mercado laboral. Por su parte, las tres
variables restantes que dan significado al componente obtienen, en contraste, puntuaciones
negativas: porcentaje de ancianos, porcentaje de casas A y departamentos y porcentaje de
alumnos en establecimientos privados. De esta manera, los radios en los que este componente
obtiene puntuaciones negativas estarían caracterizados por una situación opuesta a la descrita
128
anteriormente, esto es, población comparativamente envejecida, que reside en viviendas sin
deficiencias infraestructurales, y en una, si no necesariamente en buena situación económica,
sí al menos mejor que el grupo anterior5. Por todo ello, hemos identificado a este factor como
situación habitacional e inserción laboral deficientes, con estructura de la población joven vs
población envejecida, en condiciones habitacionales y de inserción laboral satisfactorias.
El significado del segundo componente viene dado a su vez por un total de siete
variables, todas ellas vinculadas a la población, no a las viviendas o a los hogares. Obtienen
valores positivos un total de cinco: número de años de estudio del jefe del hogar y porcentaje
de población que no asiste pero asistió a establecimiento educativo con un nivel máximo de
instrucción de universitario completo; porcentaje de patrones vinculados a establecimientos
de más de 5 trabajadores, más el porcentaje de nacidos en otra provincia y porcentaje de
extranjeros de país no limítrofe. En consecuencia, las puntuaciones positivas en este
componente son indicativas de la presencia de población con nivel de instrucción elevado y
buena inserción en el mercado laboral6, elementos a los que hay que añadir un componente
inmigratorio. En lo tocante a este componente inmigratorio, entendemos que probablemente
la característica que está pesando en la adscripción de los nacidos en otra provincia y
extranjeros no limítrofes a este factor no es tanto la condición de inmigrante, sino más bien
las mejores condiciones que desde el punto de vista del significado conjunto del factor tienen
estos dos grupos de población con respecto al conjunto de la población. Evidentemente no se
ha alimentado el instrumento estadístico con esta información, pero el proceso de
conformación de los componentes sí tiene en cuenta el hecho de que los inmigrantes
nacionales y extranjeros no limítrofes probablemente tienden a situarse en el entramado
urbano en las localizaciones espaciales “que les corresponden”, y eso es lo que el análisis
factorial detecta. Al menos a esto apunta claramente la distribución espacial tanto de los
nacidos en otra provincia argentina como de los inmigrantes extranjeros no limítrofes, que
alcanzan sus máximos valores en el centro de la ciudad y en el área de Yerba Buena, una de
las mejores zonas, desde el punto de vista residencial, del aglomerado (figuras 1 y 2). Las dos
restantes variables obtienen puntuaciones negativas, una relacionada con el nivel de
instrucción, el porcentaje de población que no asiste pero asistió a establecimiento educativo
con un nivel máximo de instrucción de secundaria incompleta, la otra el número de habitantes
por vivienda, haciendo referencia a una población que, una vez habiendo abandonado el
sistema educativo, ha obtenido unos bajos niveles de instrucción y que ejerce una
comparativamente alta presión sobre el parque de viviendas. Todas estas consideraciones nos
han llevado a identificar este factor como población con buena situación de instrucción e
inserción en el mercado laboral de la población, con componente inmigratorio vs población
con nivel de instrucción deficiente con posibilidad de hacinamiento.
5
Debemos recordar que la variable “Porcentaje de personas escolarizadas que asisten a un establecimiento
privado” fue incluida en el análisis no como reflejo del nivel de instrucción, o de la calidad de la misma, sino
como indicador indirecto de capacidad económica del hogar.
6
Como puede apreciarse en la tabla 2 las variables “porcentaje de ocupados no calificados” y “ocupados en el
sector informal”, aunque adscritas al primer componente, obtienen puntuaciones negativas apreciables en el que
ahora nos ocupa.
129
Figura 1. Valores estandarizados del porcentaje de población nacida en otra
provincia argentina
Fuente: Elaboración del autor.
Figura 2. Valores estandarizados del porcentaje de población nacida en país
extranjero no limítrofe
130
Fuente: Elaboración del autor.
Las cuatro variables restantes son las que aportan significado al tercer componente.
Puntaciones positivas obtienen tres de ellas: La condición de no propietario de la vivienda, el
número de hogares por vivienda y el porcentaje de hogares con ambos cónyuges desocupados.
La cuarta, el porcentaje de inmigrantes limítrofes, presenta una puntuación con signo
negativo. La identificación de este factor es más compleja. Resulta interesante indicar que las
variables relacionadas con la calidad de las viviendas (indicadores de NBI, % de casas A y
departamentos) no aportan prácticamente nada a su significado, pese a lo que en un primer
momento se podría haber esperado; tampoco lo hacen las correspondientes al nivel de
instrucción de la población y, lógicamente, tampoco las correspondientes al resto de las
características económicas de la población, puesto que están referidas a los ocupados. Por otro
lado, también es necesario indicar que estas cuatro variables presentan las comunalidades más
bajas de toda la serie, por lo que el porcentaje de varianza extraída es comparativamente
escaso, lo cual obscurece la interpretación de la supervariable. De modo tentativo hemos
denominado a este factor como situación de escasa disponibilidad patrimonial y económica
del hogar vs hogares en situación legal de tenencia y con ingresos procedentes del trabajo.
Distribución espacial de las puntuaciones
Una vez identificadas las dimensiones que gobiernan la distribución socio habitacional
de la población en el Gran San Miguel de Tucumán, según resulta de la información censal
empleada, las puntuaciones que alcanzan en los radios censales, en otras palabras, el valor que
en las distintas unidades espaciales registran estas tres nuevas variables, puede ser
cartografiado, ganando en riqueza el análisis (para facilitar la lectura, en la figura 3 se ofrece
la localización de los principales hitos citados en el texto).
131
Figura 3. Localidades que integran el Gran San Miguel de Tucumán y localización de
los principales hitos citados en el texto
En la figura 4 se muestra la distribución de las puntuaciones que alcanzan los radios en
el primer componente. En ella se puede observar claramente cómo los radios censales con
puntuaciones positivas muy altas o altas, indicativas de fuerte presencia de población joven en
situación habitacional e inserción laboral deficientes, se localizan de manera mayoritaria en la
periferia de la localidad de San Miguel de Tucumán; este conjunto de unidades censales
muestra un importante grado de contigüidad espacial, conformando una orla que presenta
penetraciones hacia el interior del aglomerado; asimismo, también los radios periféricos de las
localidades menores (Alderetes, Banda del Río Salí, Villa Mariano Moreno y Yerba Buena)
presentan puntuaciones altas en este componente, reproduciendo, en menor escala la situación
correspondiente a la localidad principal.
El hecho de que sean los radios periféricos los que se encuadran en los intervalos de
mayor valor positivo debe ponerse en relación con una doble realidad. Por un lado, son las
áreas periféricas de las ciudades -en el sentido espacial del término- las que acogen a la
población más joven, puesto que es básicamente en ellas, en las áreas por las que la ciudad se
expande de forma natural, donde este segmento de la población tiene más probabilidades de
encontrar vivienda; y esta tendencia a la localización periférica -o, al menos, no céntrica- de la
población más joven le afecta sean cuales sean sus características socio-económicas (aunque
pueda reseñarse que, en el caso de los más pudientes, en las elecciones periféricas también
influyan las presencia de mejores condiciones ambientales, mayor disponibilidad de espacio,
etc.). Por otro, en la estructura de este componente también influyen fuertemente las
condiciones habitacionales deficientes de la población (íntimamente ligadas a una inserción
también deficiente en el mercado laboral). Como es sabido, en el Gran San Miguel de
Tucumán es precisamente en las áreas periféricas donde se localizan las mayores
concentraciones de viviendas con déficits importantes en infraestructuras y calidad
132
constructiva, localizadas en villas miseria habitadas por grupos de población que presentan
características deficientes o muy deficientes no sólo desde el punto de vista habitacional, sino
también social. Y es en estos radios en los que reside población joven en condiciones
habitacionales precarias donde se alcanzan las mayores puntuaciones del componente: las
divisiones censales de los extremos sudoeste, noreste, las colindantes con el Canal Norte y el
Salí, resultando también decisivas las comparativamente deficientes condiciones de la
población y sus viviendas en la explicación de las extensiones hacia el centro de la ciudad de
radios con elevadas puntuaciones que se registran en la zona que sigue la vía del ferrocarril en
la porción noreste, y aquella otra situada en la zona del ex aeropuerto y actual Mercofrut. En
contraste, los radios en los que se asienta población caracterizada por un ciclo familiar joven,
pero que no está afectada por problemas habitacionales, tienden a puntuar más bajo que los
anteriores, puesto que tan sólo está presente en ellos una parte del significado del componente
(caso de gran parte de Yerba Buena).
Figura 4. Puntaje de los radios censales en el componente 1
Fuente: Elaboración del autor.
Por su parte, las puntuaciones negativas altas o muy altas en este componente,
indicativas de la presencia de población comparativamente envejecida, en condiciones
habitacionales y de inserción laboral satisfactorias, caracterizan a radios censales localizados
de forma mayoritaria en el área central del aglomerado y en la porción más añeja de la Banda
del Río Salí. Corresponde, por tanto, al tejido urbano del Gran San Miguel de Tucumán más
consolidado desde el punto de vista edilicio –en la figura 4 pueden identificarse los radios que
comprenden las porciones más añejas de las localidades periféricas incluidas en el
aglomerado-; un tejido urbano que en el que la proporción de población comparativamente
envejecida es elevada, como resultado también de la evolución natural de la localización de la
población según su edad en el entramado urbano a la que anteriormente hicimos referencia.
En este sentido, es la estructura por edad más joven de Yerba Buena la que está en la base de
133
la presencia de radios que obtienen valores negativos bajos en este componente, puesto que
uno de los elementos que le da significado –en este caso, la presencia de población de 65 años
o más- está relativamente ausente en ellos.
La distribución espacial de las puntuaciones positivas del componente 2 (indicativas
de una buena situación de instrucción e inserción en el mercado laboral de la población, con
componente inmigratorio), difiere notablemente de la anterior tal y como se puede apreciar en
la figura 5. Los valores positivos muy altos o altos están claramente concentrados en el centro
tucumano y en alguno de los radios de Yerba Buena colindantes en su mayor parte con la
Avenida Aconquija; si a ello añadimos el hecho de que ambos grupos aparecen espacialmente
conectados por una alineación de radios con puntuaciones altas, articulados por la Avenida
Mate de Luna, puede afirmarse que nos encontramos ante una clara expansión sectorial de
este tipo de población desde el centro hacia el área periférica que cuenta con las mejores
condiciones ambientales del aglomerado.
Figura 5. Puntaje de los radios censales en el componente 2
Fuente: Elaboración del autor.
En contraste, los radios censales que presentan puntuaciones negativas muy altas o
altas (indicativas de la presencia de población con nivel de instrucción deficiente y
posibilidad de hacinamiento) presentan una tendencia a localizarse en el entramado urbano de
manera más periférica, caracterizando a la práctica totalidad de Alderetes y Banda del Río
Salí, en el este del aglomerado, y al Manantial, en el suroeste.
En cuanto a la distribución espacial de las puntuaciones del tercer componente, ya
sean positivas o negativas, hemos de indicar que no presentan una pauta tan clara como las
correspondientes a los dos anteriores (figura 6). La característica más relevante es la presencia
de un importante conjunto de radios con puntuaciones negativas muy altas o altas (indicativas
134
de la presencia de hogares en situación legal de tenencia y con ingresos procedentes de la
ocupación) en Yerba Buena y Villa Mariano Moreno. Téngase en cuenta que, como en su
momento indicamos, las comunalidades de las variables que aportan significado a este
componente son las más bajas de todo el análisis, lo que está en la base tanto de su
comparativamente baja capacidad de síntesis y su dificultad de identificación, como de la
localización tan poco clara de sus puntuaciones en el tejido urbano.
Figura 6. Puntaje de los radios censales en el componente 3
Fuente: Elaboración del autor sobre datos del Censo Nacional de Viviendas, Hogares y Población de
2001.
5. Interpretación modelística
Con el objetivo de clarificar la lectura de la distribución espacial de las puntuaciones
que alcanzan los tres componentes en los diferentes radios urbanos, y de facilitar la
interpretación de nuestros resultados en el contexto de los modelos de ciudad a los que se ha
hecho referencia en secciones anteriores del libro, presentamos las figuras 7 y 8. En la primera
de ellas hemos representado únicamente los radios que obtienen puntuaciones positivas en
alguno de los tres componentes, y, en caso de obtenerlas en dos o más, hemos representado
únicamente aquel para el que dicha puntuación es mayor. En la segunda hemos repetido la
misma operación, pero en este caso con los valores negativos.
Representados de esta forma las puntuaciones positivas en la figura 7, se aprecia
nítidamente cómo la distribución de la presencia de población con buen nivel de instrucción e
135
inserción en el mercado laboral (significado de los valores positivos del componente 2) es
básicamente céntrica, manteniéndose con claridad la expansión sectorial hacia Yerba Buena.
En contraste, las áreas periféricas del aglomerado se corresponden con radios en los que
predominan los valores positivos del primer componente (indicativos de situación
habitacional e inserción laboral deficientes, con estructura de la población joven), radios que
vienen a conformar un círculo prácticamente perfecto, no cerrándose en el extremo oeste del
aglomerado debido a las particulares condiciones ambientales y de vivienda que lo
caracterizan. Por su parte, los radios en los que el componente 3 (situación de escasa
disponibilidad patrimonial y económica del hogar) es el predominante tienden a localizarse
entre los dos conjuntos anteriores, conformando un área bastante homogénea en las áreas
septentrional y oriental (que aproximadamente vienen a delimitar el centro del aglomerado),
siendo mucho más laxa la distribución al oeste y prácticamente inexistente al sur. Asimismo,
creemos que resulta interesante indicar que también en la Banda del Río Salí, la otra gran
localidad del aglomerado, este tercer tipo de radio se localiza también entre los radios tipo 1,
resultando ser la ausencia de radios en los que predomina el componente 2 el hecho que
impide, a una escala menor, la reproducción de la situación general del conjunto del
aglomerado.
Figura 7. Distribución espacial de los radios censales según el componente de
diferenciación socio residencial predominante (valores positivos).
Fuente: Elaboración del autor sobre datos del Censo Nacional de Viviendas, Hogares y Población de
2001.
Por su parte, la distribución espacial de los radios según la puntuación negativa
predominante (Figura 8) es complementaria de la anterior. Podría indicarse que la distribución
de las puntuaciones positivas y negativas de los componentes 1 y 2 son casi especulares,
136
especialmente en San Miguel, con excepción de Yerba Buena, donde la casi totalidad de
radios censales se clasifican en el componente 3.
En este sentido, en la figura 8 puede observarse en cómo la práctica totalidad de los
radios que componen dicha localidad el predominio corresponde a las puntuaciones negativas
del tercer componente, en el único caso de pauta de distribución clara de predominio de radios
pertenecientes a este componente, ya sea que consideremos las puntuaciones positivas o las
negativas. Como en su momento indicamos, puntajes negativos en el tercer componente son
indicativos de la presencia de población en situación legal de tenencia y con ingresos
procedentes de la ocupación, por lo que la presencia de radios con predominio de esta
situación en Yerba Buena viene en cierta forma a suplir la falta de lo que podríamos
denominar una “expansión sectorial especular” en el extremo occidental del aglomerado.
Figura 8. Distribución espacial de los radios censales según el componente de
diferenciación socio residencial predominante (valores negativos)
Fuente: Elaboración del autor sobre datos del Censo Nacional de Viviendas, Hogares y Población de 2001.
La distribución espacial de los factores subyacentes de la localización sociohabitacional del aglomerado puede apreciarse con más claridad cuando consideramos los
valores positivos de los componentes (figura 7), y a partir de ella se aprecia cómo tiende a
tomar una pauta de anillos concéntricos, con la población más joven y en peor situación
socio-habitacional en la periferia, la población con mejores condiciones de instrucción e
inserción laboral en el centro, y ambos grupos separados por un conjunto de radios indicativos
de hogares con escasa disponibilidad patrimonial y económica. Esta distribución espacial
coincide con la gradación descendente del nivel socioeconómico de la población desde el
centro hacia la periferia que postula la práctica totalidad de modelos de ciudad
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latinoamericana, 7 modelos conformados a partir de información básicamente cualitativa,
tomada en su mayor parte de las grandes metrópolis continentales. Además, pareciera que es
una pauta muy extendida, por no decir universal, en el conjunto de ciudades de nuestra región,
puesto que también ha sido detectada en el resto de capitales del Noroeste (cf. Natera Rivas,
2010), en el aglomerado del Gran Santa Fe (cf. Natera Rivas y Gómez, 2007) y en la ciudad
de Lujan (cfr. Buzai, 2003), por citar tan sólo tres estudios realizados con la misma
metodología que el que aquí presentamos.
Junto a esta pauta de anillos concéntricos se aprecia la existencia de otra, de desarrollo
espacial lineal, con características contrapuestas según la zona a la que hagamos referencia.
Por un lado puede apreciarse un alineamiento de radios en los que predominan el componente
2 (recordemos, indicativos de población con buenos niveles de instrucción y de inserción en
el mercado laboral) que se inicia en el área central y se despliega en dirección a Yerba Buena,
articulado por la avenida Mate de Luna/Aconquija. Dicho alineamiento es perfectamente
asimilable a la columna (spine) de población de clase alta descrita en el modelo de Griffin y
Ford (1980), y a uno de los tipos de expansión sectorial, en el sentido de Hoyt (1939),
presentes en el modelo de Bärh y Mertins (1982). Por otro lado, existe otro conjunto (aunque
menos evidente que el anterior) de radios alineados en el que el predominante es el
componente 1, que se aprecia en norte del municipio capital, y que se extiende en dirección
noroeste-sureste desde el margen sur del Canal Norte hasta los aledaños septentrionales del
centro del aglomerado. En este caso, el elemento que lo articula es el trazado del antiguo
Ferrocarril Central Córdoba, y se corresponde con todo un conjunto de barrios que son o
fueron ilegales –Juan XXIII, Juan Bautista Alberdi, El Triángulo, etc.- Este elemento también
tiene su correspondencia en el modelo de Griffin y Ford (1980), que explícitamente reconoce
la existencia de “disamenity zones” (zonas no deseables) que parten de la periferia de la
ciudad y se extienden hasta los límites del centro, ocupadas por población de clase social baja;
unas expansiones sectoriales de población de estatus bajo que también están presentes en el
modelo de Bärh y Mertins (1982).
En base al trabajo de aplicación realizado y a los resultados obtenidos consideramos
que nuestros hallazgos aportan como soporte, estrictamente cuantitativo, a una realidad
percibida por un número importante de investigadores. Modelos que presentan
generalizaciones de predominio observacional encuentran en los resultados cuantitativos una
nueva dimensión de comprobación, aportando además, los lineamientos explicativos que
subyacen a dichas distribuiones espaciales.
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fragmentierten Stadt. GW/Unterricht. Wien.
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Una gradación descendente desde el centro a la periferia que se resuelve como elemento básico en los modelos
de Bähr y Mertins (1982), Borsdorf (2003), Griffin y Ford (1980), o Howell (1989), y está también presente en
su aplicación específica a capitales provinciales del Noroeste Argentino del modelo de Bähr y Mertins (Müller,
1994, Mertins, 1995).
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© Juan José Natera Rivas
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On-line: www.gesig-proeg.com.ar
Recibido: 2 de marzo de 2015
Aprobado: 27 de marzo de 2015
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