EXPLOTACIÓN DEL CENSO: VIVIENDA Y DESARROLLO

URBANO

TALLER REGIONAL SOBREPOTENCIALIDADES Y APLICACIONES DE

LOS DATOS CENSALES

CELADE-CEA/CEPAL-UNFPACELADE, Sala Giorgio Mortara, 17-26 de octubre

de 2011, Lugar: CEPAL, Santiago

Jorge Rodríguez Vignoli, CELADE

Revisión Módulo de vivienda y de hogar de los censos de ALC

Conceptos clave para el análisis habitacional basado en procesamiento del censo

Metodología CELADE para estimar el déficit habitacional

Metodología CELADE para estimar el déficit habitacional: refinamientos

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

Metodología CELADE para identificar, cuantificar y caracterizar slums

LUNES 24

INTRODUCCIÓN AL USO DEL CENSO PARA EL SECTOR HABITACIONAL

Diagnósticos habitacionales nacionales y subnacionales

Estimación territorializada del déficit habitacional

Localización, cuantificación y caracterización de barrios, en particular asentamientos irregulares

Evaluación de políticas e intervenciones

Examen de prácticas y fenomenos habitacionales/residenciales

Insumos para proyecciones de hogares y de requerimientos habitacionales

Información para la comunidad (datos para la participación)

CONCEPTOS PRINCIPALES ATINENTES AL DÉFICIT HABITACIONAL (ONU, 2010; ONE, 2010 CELADE, 1996)

ViviendaHogarFamiliaNúcleo familiarRequerimientos y demanda habitacionalDéficit habitacionalDéficit habitacional cuantitativoDéficit habitacional cualitativoConvivencia de hogares (allegamiento externo)Convivencia de núcleos familiares (allegamiento interno)HacinamientoDeficiencias recuperables e irrecuperablesObsolescencia

DÉFICIT HABITACIONAL: CARTA DE NAVEGACIÓN

Noción tradicional de déficit habitacional y sus dimensiones cuantitativas y cualitativas

Indicadores de vivienda relevante (salvo excepciones, calidad)

Indicadores de requerimientos insatisfechos (hogares y núcleos familiares secundarios)

Propuesta de una matriz integrada

Aplicaciones para diferentes unidades de análisis (viviendas, hogares, núcleos, personas) y para diferentes desagregaciones territoriales

Estrategia de escenarios

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

Tipo de vivienda: ¿hay alguna?

MaterialidadPared: deficiencias recuperablesTecho: deficiencias recuperablesPiso: deficiencias recuperables

ServiciosAgua: deficiencias recuperablesSaneamiento: deficiencias recuperablesElectricidad: deficiencias recuperables

EspacioHacinamiento (personas por dormitorio): deficiencia recuperable o filtro de requerimientos (allegamiento disfuncional)?

DÉFICIT CUANTITATIVO: VIVIENDAS IRRECUPERABLES, ALLEGAMIENTO Y

CONDICIÓN DE CALLE

Viviendas carenciadas según "tipo de vivienda”

Allegamiento externo

Allegamiento interno

Condición de calle

MEDICIÓN DEL DÉFICIT CUANTITATIVO CON BASE EN LOS CENSOS DE 2000 Y 2010

Tipo de vivienda: identificar tipo irrecuperable

Materialidad: identificar deficiencias irrecuperables de pared

Cohabitación de HogaresTodos los casosIdentificación: sencilla en RedatamPotenciales incosistenciasAdvertencias respecto de su cuantía: las complejidades del concepto hogar

Cohabitación de núcleos familiaresIdentificación compleja y arbitrariaNo siempre corresponden a requerimientosIntroducción a la idea de “escenarios”

¿QUÉ ES VIVIENDA IRRECUPERABLE?: IMAGEN DE UN “CAMPAMENTO” O “POBLACIÓN CALLAMPA”, DE CHILE

Tipo de vivienda: improvisada, desechable o categoría nacional que revela irrecuperabilidad (aunque a la hora de medir, haya que “filtrar” esta categoría)

Materiales, en particular pared, mala calidad e irrecuperables.

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

Localización riesgosa NO considerado en el cálculo, aunque podría serlo

¿CUÁNDO UNA FAMILIA SE ENCUENTRA ALLEGADA Y, POR TANTO, REQUIERE

UNA VIVIENDA?HOGARES ALLEGADOS

Grupo de personas que comparten vivienda y presupuesto alimentario.

Unidad económicamente independiente, pero sin independencia o diferenciación residencial.

Unidad de requerimiento de vivienda por definición

NÚCLEOS FAMILIARES

Unidades de parentesco nuclear simple (Jefe/a de Familia, pareja o conyugue, e hijos “dependientes”). Pero puede ser más complicado….

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 CONSIDERACIONESRequerimiento según criterio de política social –problema de habitabilidad o falta de vivienda– y no de demanda efectiva o capacidad de pago

Las categorías definidas como déficit son prioridad para orientar planes y programas del sector público (gasto social).

No todo allegamiento plantea una necesidad de vivienda nueva, hay allegamiento funcional

Prioridad: identificar allegamiento disfuncional usando solo datos recogidos en el censo (no hay censo que pregunte sobre la funcionalidad del allegamiento)

Cantidad de viviendas que falta construir en el paísPara reemplazar las viviendas irrecuperablesPara entregar alojamiento a los hogares allegados 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

El caso de los “sin casa” y las viviendas colectivas: pendiente

ALLEGAMIENTO EXTERNO: EL ALLEGAMIENTO DE HOGARES

Casi todos los censos contabilizan hogares dentro de las viviendas

Casi todas las bases de microdatos censales contienen una variable que identifica el número de hogares dentro de la vivienda

Si NO existe esa variable hay que crearla mediante con comando COUNT porque los hogares son entidades dentro del árbol jerárquico de Redatam

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.)

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

Recordando la noción de núcleo familiar

General: unión o relación filial de dos generaciones (o tres generaciones si falta intermedia)

No hay experiencias censales de captación in situ, salvo familia en Brasil (pre 2010) y Panamá (mu interesante)

Método CELADE para identificar (imputar) núcleos familiares:

Creación de variable núcleo familiar secundario (ejemplo)

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

¿Y CÓMO SE HACE EN LOS CENSOS?

MÓDULO DE HOGAR DEL CENSO DE PANAMÁ 2010: ATENCIÓN CON EL LISTADO DE PERSONAS

BIENES, EQUIPAMIENTO, TICS

ACTIVIDADES ECONÓMICAS

EMIGRACIÓN INTERNACIONAL

LISTADO DE MIEMBROSATENCIÓN 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

Identificar núcleos familiares usando las variables del censo:

Parentesco

Sexo

Edad

Estado civil

Hijos nacidos vivos sobrevivientes

MÉTODO CELADE

MÉTODO CELADERetorna (prodigo) Hijo Estado civil: viudo, separado, anuladonúcleo familiar directo

Hijo casado count hijo casado

Madsolt (madre soltera) hija, estado civil: soltera, con hijos sobrevivientes, núcleo familiar directo

Nueras count nueras

Nietos count nietos

Hermanos o cuñados count hermanos o cuñados

Padres o suegras count padres o suegros

Otro pariente count otro pariente

Otro no pariente count otro no pariente

RECUENTO DE NUCLEOS SECUNDARIOS POR METODOLOGÍA CELADE, 1996

PARIENTES QUE PUEDEN CONSTITUIR NÚCLEOS NÚCLEOS A CONTAR*

HAY HIJO/A(S)INDEPENDIENTESEN UN HOGAR DEL TIPO

NUCLEAR

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 1 POR CADA YERNO O NUERA

NO HAY YERNOS O NUERAS, HAY NIETOS, HAY HIJOS NO SOLTEROS O HIJAS MADRES SOLTERAS

1 POR CADA HIJO NO SOLTERO O POR CADA HIJA MADRE SOLTERA

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

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 sobreenumeraciónde núcleos familiares, no considerar a yernos o nueras como eventuales padres, por cuanto —como se definióclaramente 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

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 hogarHIJCASAD Cuenta el número de Hijos(as) unidos(as) existentes en el hogar o viviendaMADSOLTE Cuenta el número de hijas solteras con hijos sobrevivientes, en el hogar o viviendaNUERA Cuenta el número de yernos o nueras existentes en el hogar o viviendaNIETOS Cuenta el número de nietos(as) existentes en el hogar o viviendaHERMANO Cuenta el número de hermanos(as) o cuñados(as) del jefe de hogar existentes en el hogar o viviendaPADRE Cuenta el número de padres o suegros del jefe de hogar existentes en el hogar o viviendaOTROPAR Cuenta el número de Otros Parientes del jefe de hogar existentes en el hogar o viviendaOTRONOPA Cuenta el número de personas NO Parientes del jefe de hogar existentes en el hogar o

Variable 1

MÉTODO CELADE PARA CUANTIFICAR NÚCLEOS FAMILIARES: PANAMÁ 2010ALLEHIJ 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)

ALLEINT Variable resumen que contabiliza el número de núcleos internosVariable 2

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 Combina allegamiento interno y externo en cuatro categorías1. No Allegados2. Sólo allegamiento externo3. Sólo allegamiento interno4. Ambos tipos de allegamientoVariable 3

RESULTADOS SEGUNDA OPCIÓN: NÚCLEOS

FAMILIARES DETECTADOS EN EL MISMO CENSO

Experiencia novedosa de Panamá

Variable a nivel de persona, las clasifica

No es una entidad adicional

No se pueden contar directamente los núcleos dentrodel hogar

Hay que crear un programa ad-hoc

Valor cero tiene significado especial

NUMERO DE NUCLEO

Categorías Casos %Acumu-lado %

0 615790 18 1811 729888 21 4012 555875 16 5613 1212692 36 9116 8101 0 9221 86951 3 9422 39969 1 9523 115614 3 9926 12 0 9931 12194 0 9932 5693 0 9933 16341 0 10041 1865 0 10042 900 0 10043 2681 0 10051 333 0 10052 140 0 10053 470 0 10061 74 0 10062 38 0 10063 131 0 10071 19 0 10072 11 0 10073 23 0 10081 3 0 10082 2 0 10083 3 0 100

Total 3405813 100 100

Magalis:

La variable de núcleo está constituida por dos digítos. El primero representa el número de núcleodentro del hogar y el segundo la relación de parentesco con el jefe del núcleo.

Si hay una persona que no pertenece a ningúnnúcleo familiar se le pone 00.

En la digitaciòn se incorporaron reglas de validaciónpara esta variable. No es claro si se hicieron otrosanálisis de la misma.

Ejemplo: Si en el hogar hay dos familias y un no pariente, por ejemplo el padre, la madre y dos hijossolteros y un hijo casado con su esposa y su hijos, los núcleos quedarían como:

11 Jefe del primer núcleo12 Cónyuge del primer núcleo13 Hijo del primer núcleo13 Hijo del primer núcleo

21 Jefe del segundo núcleo22 Cónyuge del segundo nucleo23 Hijo del segundo núcleo

00 Otra persona no pariente

RUNDEF programaSELECTION ALL

UNIVERSE VIVIENDA.V01TIPO <= 7 AND VIVIENDA.V02COND =1

DEFINE HOGAR.NUCLEO0AS COUNT PERSONAFOR PERSONA.P011NUCL=0TYPE INTEGERRANGE 0-100

DEFINE HOGAR.NUCLEO1AS COUNT PERSONAFOR (PERSONA.P011NUCL > 10

AND PERSONA.P011NUCL < 17)TYPE INTEGERRANGE 0-100

DEFINE HOGAR.NUCLEO2AS COUNT PERSONAFOR (PERSONA.P011NUCL >20 AND

PERSONA.P011NUCL < 27)TYPE INTEGERRANGE 0-100

…………….ASÍ SIGUE CON LA MISMA LÓGICA HASTA 81-83

DEFINE HOGAR.NUCLEOS0AS SWITCHINCASE HOGAR.NUCLEO0>0ASSIGN 99DEFAULT 0TYPE INTEGERRANGE 0-99

DEFINE HOGAR.NUCLEOS1AS SWITCHINCASE HOGAR.NUCLEO1>0ASSIGN 1DEFAULT 0TYPE INTEGERRANGE 0-1

DEFINE HOGAR.NUCLEOS2AS SWITCHINCASE HOGAR.NUCLEO2>0ASSIGN 1DEFAULT 0TYPE INTEGERRANGE 0-1

…………….ASÍ SIGUE CON LA MISMA LÓGICA HASTA NUCLEOS8

DEFINE HOGAR.NUCFINALAS HOGAR.NUCLEOS0 + HOGAR.NUCLEOS1 + HOGAR.NUCLEOS2 + HOGAR.NUCLEOS3 + HOGAR.NUCLEOS4 + HOGAR.NUCLEOS5 + HOGAR.NUCLEOS6 + HOGAR.NUCLEOS7 + HOGAR.NUCLEOS8

TABLE TRESAS FREQUENCY OF HOGAR.NUCFINAL

PROGRAMA AD-HOC

Universo VIVIENDA.V01TIPO <= 7 AND VIVIENDA.V02COND = 1Área Geográfica Toda la Base de DatosFrecuencia de NUCFINAL

Número de NF secundarios (hasta 99)

Número de NF secundarios (post 99) Total

Categorías Casos % Acumulado % 63993 37342 101335 1 479.914 52,59 % 52,59 % Hogar nuclear 479.915 25992 2 48.695 5,34 % 57,92 % 1 núcleo allegado 48695 8408 3 6.119 0,67 % 58,59 % 2 núcleos allegado 12238 2157 4 809 0,09 % 58,68 % 3 núcleos allegado 2427 528 5 127 0,01 % 58,70 % 4 núcleos allegado 508 170 6 19 0,00 % 58,70 % 5 núcleos allegado 95 66 7 5 0,00 % 58,70 % 6 núcleos allegado 30 21

99 183.957 20,16 % 78,86 % Solo personas no Nucleo 100 161.850 17,74 % 96,59 % Nucleo principal + personas no núcleos 101 25.992 2,85 % 99,44 % Nucleo principal + personas no núcleos + 1 núcleo allegado 102 4.204 0,46 % 99,90 % Nucleo principal + personas no núcleos + 2 núcleos allegado 103 719 0,08 % 99,98 % Nucleo principal + personas no núcleos + 3 núcleo allegado 104 132 0,01 % 99,99 % Nucleo principal + personas no núcleos + 4 núcleo allegado 105 34 0,00 % 100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 5 núcleo allegado 106 11 0,00 % 100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 6 núcleo allegado 107 3 0,00 % 100,00 % Nucleo principal + personas no núcleos + 7 núcleo allegado

Total 912.590 100,00 % 100,00 %

55.77431.09586.869

Número DE HOGARES

CON ALLEGADO

RESULTADOS

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)

Viviendassin “allega-Miento”

Viviendassólo con “alle-gamiento”externo

Viviendassólo con “alle-gamiento”interno

Viviendas con ambos tipos de “allegamiento”

Viviendas sin deficiencias Sin pro-blemas ha-bitacionales

Sólo déficitcuantitativo

Sólo déficitcuantitativo

Déficit cuantitativomúltiple

Viviendas con deficienciasrecuperables

Mejora con intervencióncualitativa

Intervenciónmixtas cuan-titativa y cualitativa

Intervenciónmixtas cuan-titativa y cualitativa

Intervención mixtascuan- titativa y cualitativa

Viviendas con deficienciasirrecuperables

Nueva vivienda

Nuevasviviendas(tantas comohogares)

Nuevasviviendas(tantas comonúcleos)

Nuevas viviendas(tantas comohogares y núcleos)

Fuente: Rodríguez, 1996

MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON HACINAMIENTO. RESULTADOS A ESCALA DE VIVIENDAS

CARENFIN ALLETOTALSin

AllegamientoCon

allegamiento externo solo

Con allegamiento interno solo

Con ambos tipos de

allegamiento

Total

Sin Carencias 475.566 7.783 48.386 1.169 532.904 Solo Carencias Recuperables 236.772 3.849 27.653 578 268.852 Carencias Irrecuperables 84.667 620 8.926 81 94.294 Total 797.005 12.252 84.965 1.828 896.050

CARENFIN ALLETOTALSin

AllegamientoCon

allegamiento externo solo

Con allegamiento interno solo

Con ambos tipos de

allegamiento

Total

Sin Carencias 89,2 1,5 9,1 0,2 100,0 Solo Carencias Recuperables 88,1 1,4 10,3 0,2 100,0 Carencias Irrecuperables 89,8 0,7 9,5 0,1 100,0 Total 88,9 1,4 9,5 0,2 100,0

MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON HACINAMIENTO. RESULTADOS A ESCALA DE HOGARESCARENFIN ALLETOTAL

Sin Allegamiento

Con allegamiento externo solo

Con allegamiento interno solo

Con ambos tipos de allegamiento Total

Sin Carencias 475566 16988 48386 2545 543485 Solo Carencias Recuperables 236772 8314 27653 1250 273989 Carencias Irrecupererables 84667 1349 8926 174 95116 Total 797005 26651 84965 3969 912590

Sin Allegamiento

Con allegamiento externo solo

Con allegamiento interno solo

Con ambos tipos de allegamiento Total

Sin Carencias 87,5 3,1 8,9 0,5 100,0 Solo Carencias Recuperables 86,4 3,0 10,1 0,5 100,0 Carencias Irrecupererables 89,0 1,4 9,4 0,2 100,0 Total 87,3 2,9 9,3 0,4 100,0

MATRIZ INTEGRADA: PANAMÁ 2010, CON HACINAMIENTO. RESULTADOS A ESCALA DE NÚCLEOS

Sin Allegamiento

Con allegamiento externo solo

Con allegamiento interno solo

Con ambos tipos de allegamiento Total

Sin Carencias 0 0 55075 1365 56440Carencias Recuperables 0 0 32839 690 33529 Carencias Irrecuperables 0 0 11269 97 11366 Total 0 0 99183 2152 101335

METODOLOGÍA CELADE: LA MATRIZ INTEGRADA

Discusión¿Qué significa cada casilla?

¿Qué es déficit cuantitativo y cualitativo?

¿Qué importancia tienen las casilla mixtas?

¿Cómo se obtienen cifras de hogares y personas?

Lectura de política habitacional

Refinamientosdistinciones de allegamiento funcional y disfuncionalescenarios de déficitdesagregaciones territoriales: Arealist

NÚCLEOS SECUNDARIOS

HOGARES SECUNDARIOS

VIVIENDAS IRRECUPERABLES

DEFICIT CUALITATIVO 101335 16540 94294

TotalDEFICIT CUALITATIVO 212169 VIVIENDAS NUEVAS REQUERIDASDEFICIT CUALITATIVO 268852 INTERVENCIONES DE MEJORAMIENTO

ESCENARIOS DE DÉFICIT CUALITATIVO Y DEFICIT CUANTITATIVO

Escenarios de déficit cualitativo

Análisis de sensibilidad respecto del cambio de variables, umbrales y algoritmos (ponderaciones): comparación de resultados

Establecimiento de un primer recorrido de estimaciones

Identificación de variables críticas (acceso a agua?)

Posibles sofisticaciones: ponderaciones, combinaciones, segmentación territorial y zona U y R

ESCENARIOS DE DÉFICIT CUALITATIVO Y DEFICIT CUANTITATIVO

Escenarios de déficit cuantitativo

Análisis de sensibilidad respecto del cambio de variables, umbrales y algoritmos (ponderaciones), en particular allegamiento interno: comparación de resultados

Modificaciones a la imputación del núcleos familiares

Establecimiento de un primer recorrido de estimaciones

Uso del hacinamientoComo déficit cualitativoComo filtro del cuantitativo por núcleos

Sector Vivienda

Déficit habitacional: Chile, Paraguay, Perú, Brasil, México, RepúblicaDominicana

Déficit urbano: Chile

USOS Y APLICACIONES ESPECÍFICAS DE LA INFORMACIÓN CENSAL: SECTORIALES

Sector ViviendaLocalización ex-ante de asentamientos precarios

Localización ex-post de asentamientos precarios

Insumo básico para programas nacionales de mejoramientoy consolidación de barrios (Chile Barrio, Favela-Barrio, México, etc.) y para el cumplimiento de la meta 11 de los ODM)

USOS Y APLICACIONES ESPECÍFICAS DE LA INFORMACIÓN CENSAL: SECTORIALES

LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE ASENTAMIENTOS

IRREGULARES (SLUMS)

Usando trabajo cartográfico pre censal(Brasil)

Variable “asentamiento subnormal” en la base de datos

Usando preguntas específicas en la boletaVariable tipo de vivienda

Usando consultas y luego análisis territorialVariables “ad-hoc” para caracterizar manzanas y por esavía hallar ex-post los slums

LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE

ASENTAMIENTOS IRREGULARES

Con base en la etapa precensal(cartografía): el caso de Brasil y algunas líneas de análisis

Nombre del Área de Ponde-ración

Población de 10 y más añosde edad

Rentamedia pobla-cion10 y másaños de edad

Vivien-das ocu-padas

Viviendas"en aglome-radossubnor-males" (favelas)

Porcen-taje de vivien-das en favelas

% No asiste a la es-cuela(15 a 18 años)

% de madres(mujeresde 15 a 18 años)

BarradaTijuca

83 428 2 731 31 076 275 1 10 1

Rocinha 44 801 277 16 999 16 999 100 34 19

ASENTAMIENTOS SUBNORMALES:BRASIL 2000

LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE

ASENTAMIENTOS IRREGULARES

Con base en catastrosprevios empalmadoscon base de datos censal

Cl92: Chile 1992región ……….. 13

provincia……. 1comuna……. 627

distrito……. 01área………. 1

zonaloc…. 001manzent 00413 1 627 01 1 001

sectorvivienda

hogarpersona

ESTRUCTURA DE LA BASE CENSAL CÓDIGO CENSAL

ASENTAMIENTOS PRECARIOS: LOCALIZAR, CONTABILIZAR Y CARACTERIZAR

•ALGORITMOS A ESCALA DESAGREGADA PARA VERIFICAR COMPATIBILIDAD CON CATASTRO Y LUEGO CARACTERIZAR

• CATASTROS PREVIOS

LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE

ASENTAMIENTOS IRREGULARES

Con base en algoritmos a escalamuy 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)

Método Rangos

1992 2002

Total man-zanas

Vivien-das

defici-tarias

Personas en

viviendas deficitarias

Total vivien-

das

Total personas

Total man-zanas

Viviendas

defici-tarias

Personas en

viviendas deficitarias

Total vivien-

das

Total persona

s

. Vivienda Precaria

1. 50% y más con 5 y más viviendas 183 4 488 20 834 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

Sub total 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

2. Tenencia

no segura

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

3. 10 a 39,9% con 30 y más viviendas 2 69 332 318 1 102

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/lcl2456-P_2.pdf

LOCALIZACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE

ASENTAMIENTOS IRREGULARES

Combinando microdatos censales, cartografía digital y fotografíasatelital (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

Aportes del censo a la indagación metropolitana actual

Noción de metrópolis: Áreas metropolitanas funcionales, DEPUALC

Migración hacia las metrópolis: cuantía y efectos

Mutaciones metropolitanas en curso

Bases de datos de CELADE relevantes (DEPUALC y MIALC)

Segregación residencial y su análisis con microdatos censales

Movilidad y estructura de las metrópolis: el uso de la variable movimientos diarios para trabajar o estudiar

MARTES 25

Para estimar su población, crecimiento y representación dentro de la población nacional

Para identificar sus intercambios con detalle: con entornos, con otras ciudades, etc.

Para analizar las transformaciones metropolitanas en curso

Para examinar los patrones de crecimiento, según zonas de la ciudad (periferia, centro, etc,)

Para indagar en sus procesos de expansión difusa

Para cuantificar desigualdades intrametropolitanas

Para analizar las centralidades metropolitanas y su evolución

Para estimar los efectos cualitativos del intercambio migratorio

¿Para qué sirve el censo en los asuntos metropolitanos?

1 de cada 3 latinoamericanos vive en una ciudad millonaria y hay más de 50 ciudades“millonarias” (1 millón o más de habitantes)

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)

La migración intrametropolitana es el determinante próximo más significativo de la evolución de la segregación residencial

La movilidad cotidiana ha pasado a ser un asunto crucial en materia de equidad, eficiencia/productividad, gobernalidad y calidad de vida metropolitanas. Interesantemente, estaprioridad se ha ido plasmando en programas públicos de transporte colectivo y de infraestructura vial

Las 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

Hay 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

MIGRACIONES Y MOVILIDAD METROPOLITANAS

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, .

Zona de residencia al momento del censo (2000)

Zona de residencia 5 años antes del censo Total censo Migra-ciónneta total

Migra-ción neta con otros estados

Sao Paulo Resto Región Resto País

São Paulo 15,329,014 129,298 654,994 16,113,306 -342,022 111,088

Restoregión

471,321 16,554,240 497,974 17,523,534

Resto pais 543,906 312,517 118,105,888 118,962,310

Total 16,344,241 16,996,055 119,258,856 152,599,151

Matrices ad-hoc: las áreas metropolitanas (São Paulo, 2000)

Ciudad “expulsora”

Ciudad “atractiva”para el resto de los Estados del país

Ciudad de Panamá (abierta) resArraiján Balboa La

ChorreraPanamá San

MiguelitoResto de

la provincia de

Panamá

Resto del país

Total

Arraiján 151.042 58 1.997 16.116 7.281 994 12.647 190.135 Balboa 22 2.028 6 38 38 8 89 2.229 La Chorrera 2.575 26 122.728 5.178 2.306 2.534 6.991 142.338 Panamá 4.150 190 2.034 637.731 27.342 3.928 57.550 732.925 San Miguelito 1.298 162 526 17.068 244.614 752 12.621 277.041 Resto de la provincia de Panamá 435 15 839 3.391 983 103.816 5.254 114.733 Resto del país 2.154 30 1.917 12.357 5.204 2.163 1.445.274 1.469.099 Total 161.676 2.509 130.047 691.879 287.768 114.195 1.540.426 2.928.500

2010 2005No migrantes

Inmigrante

Emi-grantes

Migración neta

Arraiján 190.135 161676 151.042 39.093 10.634 28.459 Balboa 2.229 2509 2.028 201 481 -280 La Chorrera 142.338 130047 122.728 19.610 7.319 12.291 Panamá 732.925 691879 637.731 95.194 54.148 41.046 San Miguelito 277.041 287768 244614 32.427 43.154 -10.727 Resto de la provincia de Panamá 114.733 114195 103.816 10.917 10.379 538 Resto del país 1.469.099 1540426 1.445.274 23.825 95.152 -71.327 Total 2.928.500 2928500 2.928.500 0 0 0

Ciudad de Panamá (abierta) residencia 5 anos

PANAMÁ: PERSISTENTE ATRACCIÓN DURANTE LA DÉCADA DE 2000, Y DE TODOS SUS DISTRITOS SALVO SAN MIGUELITO

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 ciudad

Población Saldo (población) Migración neta sobre población total (medida relativa ad-hoc)

Migraciónneta total

Migración neta con el resto del

sistema de ciudades

Migración neta con "el resto" de los municipios

Migra-ciónnetatotal

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 intrasistemaurbano

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

Revalorización metropolitana

Mutaciones metropolitanas post industriales

Crecimiento periférico

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)

Segregación residencialCreciente visibilidad política y académicaDebate sobre tendencias por la dispersión territorial de la clase media y de grupos de la clase altaPersistencia de áreas segregadas periférica y pericentrales

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 socioespacialEl modelo: la suburbanización de la clase media y alta en los Estados Unidos

El modelo latinoamericano hasta fines del siglo XX: ciudad monocéntrica con un cono de altos ingresos bien conectado con el centro

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

Policéntrico por dispersión de la clase alta y de los artefactos de la globalización

Evidencia: fragmentaria e inconcluyente

Discusión y debate sobre el supuesto nuevo modelo de ciudad

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 MIGRACILA MIGRACIÓÓN NETA DE LAS N NETA DE LAS CIUDADES Y EL CICLO DE VIDACIUDADES Y EL CICLO DE VIDA

Jóvenes (15-29) Niños (menosde 15)

Adultos(30-59)

Personas mayores

San José 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 comunassocioeconómicas dispares. Cuantía (población total) y

características (promedio educativo grupo 25-39 años), poblaciónde 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/

AMGS, flujos migratorios seleccionados entre comunassocioeconómicas dispares. Cuantía (población total) y

características (promedio educativo grupo 35-49 años), poblaciónde censo de 2002 (1997-2002)

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 desplazamientosdentro de la ciudad sobre la SRS en el AMGS (gráfico 4)

y = 0.4645x - 5.1075R2 = 0.1278

-4

-3

-2-1

0

1

2

3

45

6

7

8 9 10 11 12 13 14 15

Comunas Ajuste lineal

Comunas de expansión adinerada (Lo Barnechea) renovación clase media (Santiago)

Comunas pudientes (oriente) históricas (Las Condes, Vitacura, Providencia, Ñunoa)

Comunas históricamente pobres receptoras recientes de familias acomodadas (Huechuraba, Peñalolén, Quilicura)

Comunas pobres mediterráneas sin atractivopara las inmobiliarias y la elite

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

-3.0%

-2.0%

-1.0%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

Santiago Concepción Lima Arequipa Asunción Ciudad delEste

San José SanSalvador

Ciudad deM éxico

Guadalajara M onterrey SantoDomingo

Ciudades y grupos de edad

MIGRACIÓN DE LAS METRÓPOLIS: EFECTOS SOBRE LA ESTRUCTURA POR EDAD. REFUERZA EL BONO DEMOGRÁFICO

-0.80

-0.70

-0.60

-0.50

-0.40

-0.30

-0.20

-0.10

0.00

0.10

0.20Sant iago Concepción Asunción

Ciudad delEste San José San Salvador

Ciudad deM éxico Guadalajara M onterrey

SantoDomingo

Ciudades

Total Otras ciudades Resto Sistema de Asentamientos Humanos

MIGRACIÓN DE LAS METRÓPOLIS: REDUCE LIGERAMENTE EL NIVEL EDUCATIVO, PERO AHORA NO POR INMIGRACIÓN POCO CALIFICADA SINO POR EMIGRACIÓN CALIFICADA

PRÁCTICA RESIDENCIALES

El seguimiento del censo

La evolución barrial

La ocupación de áreas centrales

La inversión inmobiliaria

El cambio de perfil y de modalidades de ocupación del espacio

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

-1,4-0,10

50000

100000

150000

200000

250000

300000

1982 1992 2002 1982-1992 1992-2002

Población

Tasa de crecimientodemográfico

Fuente: Censos nacionales de Población

COMUNA DE SANTIAGO: PUJANZA INMOBILIARIA AUNQUE POR LOS

DEPARTAMENTOS

Fuente: procesamiento especial de los microdatoscensales

AMGS y comuna de Santiago: cambio relativo del parque habitacional según tipo de vivienda

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

Casa Departamentos Pieza en conventillo Otras TOTAL

Comuna de Santiago AMGS

COMUNA DE SANTIAGO: AUMENTAN LOS HOGARES PERO POR EMPUJE DE LOS

UNIPERSONALES

Fuente: procesamiento especial de los microdatoscensales

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Hogares de unapersona

Hogares de dospersonas

Hogares de trespersona

Hogares de cuatropersonas y más

Total

1992 2002

LA SRS: ¿ POR QUÉ IMPORTA?

RAZONES DECLARATIVAS VARIADAS, CON ESPECIAL REFERENCIA A AMÉRICA LATINA

Se asocia a la pobreza urbana y de hecho constituye un factor reproductor de la misma: argumentos a continuación

Constituye una amenaza para la cohesión social de las ciudades y de los países: argumentos a continuación

Dificulta la gobernabilidad metropolitana: argumentos a continuación

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)

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

NO existen políticas para combatirla en la región: argumentos a continuación

SSR, POBREZA, MOVILIDAD SOCIAL, COHESIÓN Y GOBERNABILIDAD URBANAS

El lugar donde uno reside tiene influencia, neta de otros factores individuales, sobre la trayectoria y el ingreso de las personas.

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 laspersonas

En el barrio se produce mucho aprendizaje social. La segregación limita el conocimiento de otrasrealidades

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 problemasagravados (desempleo, inseguridad, fecundidad adolescente)

Barrios pobres generan escasos ingresos locales, poca inversión privada y barreas de acceso que los debilitan y aislan

El vecindario puede funcionar como comunidad y constituirse en una activo para sus habitantes

En general se cree que los barrios integrados funcionan mejor para las personas y la sociedad

LA SRS: ¿CÓMO SE

MIDE?

Requieren mapas

Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de launidad territorial de referencia (escala)

Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de la variable de segmentación: nivel socioeconómico v/sdisponibilidad de agua potable

Ejemplos con el AMGS Santiago: la relevancia de las categorías (puntos de corte)

APRECIACIONES VISUALES

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)

Se busca un número sintético que capture el nivel de la segregación. Muy centrado en la segregación racial

Medidas intuitivas: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 segúntamaño de población o porcentaje de población minoritaria.

Pero se necesita una medida más estandarizada y con una interpretación más sustantiva. Disimilitud de Duncan cumplió ese papel

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

Principios usados para evaluar las medidasTransferencia: sensibilidad a los desplazamientos de todos los desplazamientos de la “minoría” y no solo de aquellos desde áreas sobrerrepresentadas a áreas subrrepresentadasInvariancia composicional: no debe ser afectado por los tamaños relativos de los gruposInvariancia al tamaño: no debe ser afectado cuando los grupos son multiplicados por una constanteEquivalencia 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 territorialIntroducción de los SIG y de la econometría espacialAvances en curso

MEDIDAS CUANTITATIVAS DE DISTRIBUCIÓN DESIGUAL EN EL ESPACIO: INTRODUCCIÓN Y PRINCIPIOS

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).

NO requiere de mapas: se llega a un valor que describe sintéticamente el grado de segregación de la “ciudad” como alejamiento de la condiciónmatemática de NO segregación.

Sirve cuando tenemos grupos “objetivos” de población, en particular variables nominales (raciales, religiosas, nacionales), típicas de la segregación en los EEUU

Segregación y disimilitud (Duncan y Duncan, 1955; Massey y Denton, 19988; US Bureau de Census-USCB) + Gini, Entropía y Atkison.

QUÉ ES, CÓMO SE MIDE, CÓMO EVOLUCIONA, POR QUÉ IMPORTA, QUÉ LA DETERMINA: MEDIDAS CUANTITATIVAS DE DISTRIBUCIÓN DESIGUAL EN

EL ESPACIO: UNIFORMIDAD (EVENNESS)

DUNCAN (segregación y disimilitud) FÓRMULAS

DefinicionesTérmin

oDefinición

n Número de divisiones geográficas de la ciudad (varía según cada caso)ti Población total de la división iT Población total de la ciudadpi Proporción de la población del area i que es “minoría”P Proporción de la población de la ciudad que es “minoría”

2

2

1

1

21

NN

NND ii −= ∑

DefinicionesTérmino DefiniciónN1 Población minoritaria en la ciudad N1i Población minoritaria en la división iN2 Población mayoritaria (restante) en la ciudadN2i Población mayoritaria (restante) en el area i

Atención: numerador pondera por población total de la división la resta de proporcionesminoritarias de la división y de la ciudad; denominador divide por la población total de la ciudad ponderada por las proporciones minoritariasy mayoritaria.

Atención: No hay ponderaciones explícitas porque se trabaja con numerosabsolutos por lo que es autoponderada

2

2

1

1

21

NN

NND ii −= ∑

DT

H o gares del decil 1

(más po bre)

H o gares de lo s

deciles 2 a 10

T o tal de H o gares

D istribució n territo rial

re lat iva de la "mino ria" (a)

D istribució n territo rila

re lat iva de la "mayo rí a" (b)

R esta abso luta

(a)- (b)

t i P o blacio n to tal area i

pi P ro po rció n

"mino ritaria en i"

P pro po rció n "mino ritaria"

en la c iudad

N umerado r ( resta

abso luta)

N umerado r: resta abso luta po r po blació n

to tal de i

1 30,000 64,368 94,368 0.334 0.120 0.215 94,368 0.318 0.143 0.175 16504.7272 2,574 16,947 19,521 0.029 0.031 0.003 19,521 0.132 0.143 0.011 217.6373 7,145 31,574 38,719 0.080 0.059 0.021 38,719 0.185 0.143 0.042 1607.9174 4,721 30,942 35,663 0.053 0.058 0.005 35,663 0.132 0.143 0.011 379.0545 6,702 38,453 45,155 0.075 0.071 0.003 45,155 0.148 0.143 0.005 244.5256 4,307 31,201 35,508 0.048 0.058 0.010 35,508 0.121 0.143 0.022 770.8887 3,003 15,444 18,447 0.033 0.029 0.005 18,447 0.163 0.143 0.020 364.9528 2,136 16,936 19,072 0.024 0.031 0.008 19,072 0.112 0.143 0.031 591.4279 2,532 21,238 23,770 0.028 0.039 0.011 23,770 0.107 0.143 0.036 867.27310 8,335 90,681 99,016 0.093 0.169 0.076 99,016 0.084 0.143 0.059 5824.96911 5,248 29,174 34,422 0.058 0.054 0.004 34,422 0.152 0.143 0.009 325.41712 9,777 37,517 47,294 0.109 0.070 0.039 47,294 0.207 0.143 0.064 3013.63313 893 24,935 25,828 0.010 0.046 0.036 25,828 0.035 0.143 0.108 2800.58214 1,358 73,241 74,599 0.015 0.136 0.121 74,599 0.018 0.143 0.125 9310.17015 1,047 15,359 16,406 0.012 0.029 0.017 16,406 0.064 0.143 0.079 1299.171

Ciudad 89,778 538,010 627,788 1.000 1.000 0.573 Numerador 44122.342Denominador 0.143 0.857 627788 153878

0.287 Duncan 0.287Duncan (sumatoria dividida por 2)

D es nulo cuando el cociente entre población minoritaria y la total en cada subdivisión es unaconstante. NO HAY SEGREGACIÓN

D es máximo (1) cuando la minoría reside en una o más divisiones sin representantes de la mayoría(resto de la población)

La división por 2 se deduce de manera natural de la fórmula ya hay doble contabilización de lasdiferencias

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 esevalor 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

La interpretación sustantiva tradicional del Duncan es: la proporción de la población minoritaria quedebiera moverse para llegar a una situación de ausencia de segregación (D=0). Pero no cualquiermudanza sirve, se trata de mudanzas de barrios sobrerrepresentados a subrepresentados (no cumpleel principio de transferencia).

No identifica DT segregadas, aunque con apoyo visual puede hacerse

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 lasagrupaciones y puntos de corte en caso de variables cuantitativas.

MEDIDAS CUANTITATIVAS DE UNIFORMIDAD: EXAMINANDO DUNCAN, EL MÁS “POPULAR”, AUNQUE NO EL MEJOR

ÍNDICES PARA OTRAS DIMENSIONES DE LA SRS (Massey y Denton, 1988) (hay ejemplos excel para algunos)

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 minoríaesté en contacto con la mayoría. Menor mássegregado (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 otrapersona 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 queutiliza la minoría “Concentration refers to the relative amount of physical space occupied by a minority group in the metropolitan area”. Ciudades con igual disimilitud perodonde la minoría vive en unos pocas y pequeñassubdivisiones serían más segregadas. DEL es el más comúnse intrepreta como porcentaje de población del grupo X queha de cambiar de residencia para obtener una densidaduniforme en toda la ciudad. Los otros dos (ACO y RCO, Massey y Denton, 1988) parecen más complejos pero son simples.

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)

Clustering measures the degree to which minority group members live disproportionately in contiguous areas.

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

Interacción

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 de X (minoria) en i

X Población de X (minoría) en la ciudad

ai Superficie de la división i

A Superficie de la ciudad

Más detalles en: www.census.gov/hhes/www/housing/housing_patterns/app_b.htmlMassey y Denton, 1988

Interacción Aislamiento

DT

Hogares del decil 1

(más pobre)

Hogares de los

deciles 2 a 10

Total de Hogares

D istribució n territo ria l

re lat iva de la "mino ria" (a)

P ro po rció n de po blació n

mayo ritaria en i

Producto (a) * (b)

D istribució n territo ria l

re lat iva de la "mino ria"

(a)

P ro po rció n de po blació n

mino ritaria en i

Producto (a) * (b)

1 3,000 64,368 67,368 0.048 0.955 0.046 0.048 0.045 0.0022 2,574 16,947 19,521 0.041 0.868 0.036 0.041 0.132 0.0053 7,145 31,574 38,719 0.114 0.815 0.093 0.114 0.185 0.0214 4,721 30,942 35,663 0.075 0.868 0.065 0.075 0.132 0.0105 6,702 38,453 45,155 0.107 0.852 0.091 0.107 0.148 0.0166 4,307 31,201 35,508 0.069 0.879 0.060 0.069 0.121 0.0087 3,003 15,444 18,447 0.048 0.837 0.040 0.048 0.163 0.0088 2,136 16,936 19,072 0.034 0.888 0.030 0.034 0.112 0.0049 2,532 21,238 23,770 0.040 0.893 0.036 0.040 0.107 0.00410 8,335 90,681 99,016 0.133 0.916 0.122 0.133 0.084 0.01111 5,248 29,174 34,422 0.084 0.848 0.071 0.084 0.152 0.01312 9,777 37,517 47,294 0.156 0.793 0.124 0.156 0.207 0.03213 893 24,935 25,828 0.014 0.965 0.014 0.014 0.035 0.00014 1,358 73,241 74,599 0.022 0.982 0.021 0.022 0.018 0.00015 1,047 15,359 16,406 0.017 0.936 0.016 0.017 0.064 0.001

Ciudad 62,778 538,010 600,788 1.000 13.296 0.863 0.1370.104 0.896

QUÉ ES, CÓMO SE MIDE, CÓMO EVOLUCIONA, POR QUÉ IMPORTA, QUÉ LA DETERMINA: MEDIDAS CUANTITATIVAS DE VARIANZA

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

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.

Sirve cuando tenemos variables cuantitativas de segmentación socioeconómica (ingreso, indices socioeconómicos) y evita agrupaciones ad-hoc (siempre discutibles)

NSI (desviación estándar territorial) de Jargowsky (1996); Análisis de la varianza territorial ISR (Rodríguez, 2001)

Diferentes fórmulas para mismos resultados (no hay problema)

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

2 5 0.14286 0.02041 2 5 0.2608696 0.068052933 6 1.14286 1.30612 3 6 1.2608696 1.589792064 7 2.14286 4.59184 4 7 2.2608696 5.1115311915 5 0.14286 0.02041 5 5 0.2608696 0.068052936 4 -0.85714 0.73469 6 4 -0.73913 0.54631387 3 -1.85714 3.44898 7 3 -1.73913 3.024574669

34 0.00000 10.85714 1.55102 8 9 4.2608696 18.155009454.857 0.11801 0.01393 0.09749 1.13248 7.92736 9 9 4.2608696 18.15500945

10 1 -3.73913 13.981096411 9 2.33333 5.44444 11 4 -0.73913 0.54631382 9 2.33333 5.44444 12 8 3.2608696 10.633270323 1 -5.66667 32.11111 13 9 4.2608696 18.155009454 4 -2.66667 7.11111 14 3 -1.73913 3.0245746695 8 1.33333 1.77778 15 4 -0.73913 0.54631386 9 2.33333 5.44444 16 2 -2.73913 7.502835539

40 0.00000 57.33333 9.55556 17 3 -1.73913 3.0245746696.667 1.92754 3.71540 22.29238 21.98509 131.91052 18 4 -0.73913 0.5463138

19 5 0.2608696 0.068052931 3 -0.50000 0.25000 20 5 0.2608696 0.068052932 4 0.50000 0.25000 21 4 -0.73913 0.54631383 2 -1.50000 2.25000 22 3 -1.73913 3.0245746694 3 -0.50000 0.25000 23 2 -2.73913 7.5028355395 4 0.50000 0.25000 109 3.553E-15 116.43478266 5 1.50000 2.25000 4.73913 5.0623818537 5 1.50000 2.250008 4 0.50000 0.25000

9 3 -0.50000 0.25000 3.42132510 2 -1.50000 2.25000 1.641057

35 0.00000 10.50000 1.05000 5.0623823.5 -1.23913 1.53544 15.35444 -10.20936 -102.09357

37.74431 37.744311.64106 1.64106

Varianza intra Barrio 1

Varianza intra Barrio 2

Promedio barrio 1

Promedio Barrio 2

Varianza Barrio 3CEPAL: Varianza INTRA TOTAL: Suma ponderada de las varianzas intra de cada grupo

CEPAL:Varianza TOTAL

CEPAL:Promedio total

Varianza entre usando dos fórmulas

Promedio Barrio 3

EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA TERRITORIAL

Indice de Segregación Residencial (Rodríguez, 2001): Varianza entre unidades espaciales sobre varianza total

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.

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

N

XNNX i

j

ii

22** −⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∑

COMUNA _COMUNAAños de escolaridad

Población (jefes de hogar)

Media ponderada

Fórmula Jargow sky (intuitiva normal), 1996 (Ci-C38)^2*Di

Varianza (C^2*D): Fórmula 1 "contraintuitiva" pero sintética

(Ci 2-C38^2) Hi*Di

131605 SANTIAGO 10.48 64453 675467 90693 7078899 23.46 1511812131606 INDEPENDENCIA 9.48 21026 199326 729 1889615 3.50 73508131607 CONCHALI 8.10 37730 305613 53769 2475465 -20.76 -783439131608 HUECHURABA 7.24 14302 103546 60326 749677 -33.96 -485650131609 RECOLETA 8.34 41791 348537 38017 2906798 -16.82 -702873131610 PROVIDENCIA 13.57 34936 474082 638842 6433286 97.77 3415712131611 VITACURA 14.59 18142 264692 508882 3861853 126.49 2294849131612 LO BARNECHEA 10.54 10222 107740 15875 1135578 24.72 252660131613 LAS CONDES 13.55 52563 712229 952200 9650698 97.23 5110603131614 ÑUÑOA 11.97 46678 558736 334315 6688066 56.91 2656284131615 LA REINA 12.37 22734 281220 215135 3478686 66.64 1515052131616 MACUL 9.87 30749 303493 10210 2995472 11.04 339547131617 PEÑALOLEN 7.88 44520 350818 88985 2764443 -24.28 -1080944131618 LA FLORIDA 9.73 82303 800808 15661 7791864 8.30 682995131619 SAN JOAQUIN 8.35 29127 243210 25944 2030807 -16.65 -485019131620 LA GRANJA 7.88 32872 259031 65704 2041167 -24.28 -798131131621 LA PINTANA 7.26 39794 288904 164598 2097446 -33.67 -1339735131622 SAN RAMON 7.37 24807 182828 91809 1347439 -32.06 -795249131623 SAN MIGUEL 9.71 21143 205299 3663 1993449 7.91 167236131624 LA CISTERNA 9.39 24287 228055 225 2141436 1.80 43662131625 EL BOSQUE 8.12 41928 340455 57767 2764498 -20.44 -857007131626 PEDRO AGUIRRE CERDA 8.02 32867 263593 53327 2114019 -22.05 -724847131627 LO ESPEJO 7.23 28705 207537 122260 1500494 -34.10 -978882131628 ESTACION CENTRAL 8.78 36055 316563 9517 2779422 -9.29 -334805131629 CERRILLOS 8.62 17909 154376 8130 1330717 -12.07 -216161131630 MAIPU 9.95 63461 631437 27328 6282798 12.63 801395131631 QUINTA NORMAL 8.38 31065 260325 25939 2181521 -16.15 -501698131632 LO PRADO 8.26 28132 232370 30065 1919379 -18.15 -510505131633 PUDAHUEL 7.80 32863 256331 73330 1999385 -25.53 -839136131634 CERRO NAVIA 7.08 37888 268247 185682 1899189 -36.25 -1373363131635 RENCA 7.63 31029 236751 85893 1806412 -28.16 -873698131636 QUILICURA 8.56 9535 81620 5134 698664 -13.10 -124916133645 PUENTE ALTO 9.15 62881 575361 1300 5264555 -2.65 -166751134650 SAN BERNARDO 8.25 42845 353471 46679 2916138 -18.31 -784572

Media simple 9.22 1191342 11072071 4107934 107009334 4107934Media ponderada 9.29 9.29 3.4481569 3.4481569 3.4481569

Fórmula 2 contraintuitiva pero sintéticaAMGS, CHILE, 1992 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