Espacio y Propiedad. Los Inquilinos en AMBA

El acceso a la vivienda, tema central en cualquier agenda local: ¿de qué depende? Cómo se distribuye espacialmente la propiedad de la tierra? ¿Qué factores influyen en el acceso (o no) a la propiedad? 
De ningún modo podremos responder de manera completa a estos interrogantes, pero cuando miramos cómo se distribuye territorialmente la (no) propiedad, queda claro que hay factores que inciden en la existencia de zonas donde el valor de la propiedad inmueble es un dispositivo ordenador (y disciplinador) del territorio y las personas.

Cabe aclarar que vamos a analizar este tópico exclusivamente en AMBA. 
En post anteriores hemos comentado, respecto al régimen de tenencia de la vivienda, los valores y el comportamiento de las unidades familiares propietarias, relacionados con indicadores socio-económicos. Pudimos ver con cierto asombro, o contraintuitivamente, que contrariamente a lo indicado por el sentido común-acumulativo que razona sobre el nivel de vida material, la tenencia de la tierra y/o la vivienda no está correlacionada con el nivel socio-económico. Incluso podríamos sostener que se da una (leve) correlación negativa en este sentido; siendo 'más propietarios' los grupos más bajos en caracterización socio-económica.
Entonces: ¿De qué depende la propiedad inmobiliaria a escala, digamos, doméstica?

Vamos a analizar la no propiedad de la vivienda. Específicamente respecto a las unidades familiares que alquilan su vivienda a un privado. El alquiler es la modalidad más extendida por fuera de la propiedad. Es necesario destacar que los alquileres no están regulados si no por el mercado inmobiliario. Ésto genera una presión sobre los hogares no propietarios que impacta de manera significativa en la disposición de los ingresos. Partamos de un parámetro básico (sin detallar los requerimientos legales para alquilar, plagado de requisitos de respaldo de terceros y erogaciones 'para entrar' que rozan la estafa), un salario mínimo ($4400 a septiembre de 2014) es el valor promedio del alquiler de una vivienda 2 ambientes en CABA.

Los datos que vamos a analizar en este sentido corresponden a los procesados a partir del cuestionario básico del CNPyV2010. 
Veamos en AMBA la proporción de hogares que alquilan la vivienda donde residen.

En AMBA, cuando miramos los datos del Censo sobre el régimen de tenencia de la vivienda en su formato 'alquiler', rápidamente reparamos en dos cosas: la primera es que no es un fenómeno uniforme según su presencia en cada Partido/Comuna; es decir, alquilar parece ser la única forma (o la más recurrente) de acceder a la vivienda en algunas zonas. Evidentemente existen factores que impiden u obstaculizan el acceso a la propiedad. La segunda, relacionada a la primera, es que sí existe una patrón lineal en las proporciones de alquiler de la vivienda; CABA es el territorio más restrictivo para acceder a la propiedad de la vivienda.

En términos generales, 1 de cada 3 viviendas en CABA es alquilada. A medida que nos alejamos de la urbe (como sucede con tantos indicadores), estos valores cambian progresivamente. Los alquileres son, en promedio, el 15% en el 1° Cordón de AMBA y el 10% en el 2° Cordón. En CABA se alquila 3 veces más que en Partidos como Quilmes, Moreno o San Fernando y el doble que al cruzar la Gral. Paz.
Ésto nos lleva a concluir, provisoriamente, que en las zonas de mayor nivel socio-económico de los hogares, es decir, donde vive gente con mayores niveles materiales de calidad de vida, es más complejo y difícil hacerse de la propiedad de la vivienda. O sea: las 'mejores' zonas o 'las más caras', donde vive la gente con la mejor calidad de vida, hay más inquilinos. Cuanto menos, paradójico.

Cuando sectorizamos los datos, la tendencia general se complica. Sencillamente, porque hay diferencias dentro de la diferencia. 
Los gráficos de líneas están ordenados de manera decreciente según el % de alquiler de las viviendas de cada jurisdicción (Partido o Comuna). 
En las series, la correlación se rompe entre alquiler y NBI por los valores que tenemos en las Comunas más pobres de CABA; es decir, más allá de los valores de pobreza estructural, no bajan las proporciones de viviendas alquiladas. Todo indica que CABA es un lugar privativo para la propiedad de la vivienda, más allá de las características clasificables de sus espacios. 
Si la correlación se diluye con la pobreza, se confirma y es significativa con el nivel socio-económico (puntaje cardinal del índice). Más allá de las focalizaciones jurisdiccionales, a medida que aumentan el NSE también lo hace la proporción de hogares con alquiler. En AMBA la propiedad no es un indicador de NSE tal como se puede pensar de manera casi instintiva; más bien todo lo contrario. En AMBA las zonas donde más se alquila son las zonas más 'acomodadas'.

¿Cómo podemos explicar este fenómeno, ya un poco más complejo que el interrogante inicial? ¿Cómo se administra el espacio y la propiedad en AMBA? Por qué en las zonas con todas las condiciones dadas para, en teoría, la obtención de la propiedad de la vivienda, son al parecer las más restrictivas?

El mapa que vemos arriba simboliza el grado de concentración de las propiedades alquiladas en la región de AMBA. Es notorio el nivel de concentración en toda la CABA y cómo va disminuyendo a medida que vamos saliendo hacia el Conurbano. Ya fuera de CABA y en cada Partido, decrecen las zonas de concentración de propiedades alquiladas. En la microfísica de la distribución de esta variable, podemos ver que estas áreas se corresponden con las zonas de mayor nivel socio-económico de cada Partido. No es un dato menor. En los Partidos, territorios donde no abunda la concentración de viviendas alquiladas, vemos que se manifiestan estas zonas, justamente en los lugares más 'cajetillas' de los mismos.

Las burbujas dimensionan el % de alquiler de vivienda por Partido/Comuna (mayor tamaño = mayor % alquiler). Salvo la Comuna 1, 3 y 4, el scatter muestra el ordenamiento lineal entre los puntajes de NSE, los valores de NBI y las proporciones de viviendas en alquiler. 

En este último scatter, los niveles de alquiler van decreciendo de arriba hacia abajo y de izquierda a derecha, junto con el paso de  CABA, al 1° y 2° Cordón del Conurbano. Triangulando el comportamiento de los alquileres, observamos este comportamiento lineal una vez que nos alejamos de la urbe (CABA) hacia los extremos de AMBA.
La lectura parece sencilla, los lugares más alejados de CABA, con menos espacios clasificados y simbolizados como lugares del alto NSE (y donde existen mayores espacios de pobreza estructural) son los lugares más accesibles para la obtención de la propiedad inmobiliaria. Los espacios más 'baratos' serían los más habitables o en todo caso, los menos restrictivos. 
El mercado inmobiliario se encarga de delimitar, mediante el valor del espacio, qué zona es más o menos accesible a la propiedad. En todo caso, para la propiedad para habitar, no para la propiedad (que ya existe) en estas zonas, que es la propiedad como capital generador de renta.

Entonces, el espacio se regula por el valor. Se regula sacando gente, desespaciándola. Espacio caro, espacio restrictivo para la propiedad. A medida que el espacio es menos valioso (con todo lo que eso implica en términos de distancia, infraestructura, condiciones materiales, etc) se torna más accesible. 
Algo así como "Querés casa propia? Andate a vivir a la loma del ...".
Por esta razón, por tener un 'movimiento propio' (obviamente digitado, racionalizado por un mercado político-privado, dado que la política de cada jurisdicción mucho tiene que ver en esta relación de fuerzas que se plasman en el espacio), el acceso a la vivienda es una variable factorizada, intervenida, más relacionado con el espacio relacional que con las personas y sus posibilidades.
Ponemos como ejemplo paradigmático de este estado de cosas a CABA; donde no solo el espacio es restrictivo en sus zonas más 'pudientes', si no que también lo es en las zonas más pauperizadas de la ciudad. La Comuna 1 tiene niveles de pobreza similares a F. Varela o Alte. Brown y casi la mitad de sus viviendas están alquiladas, mientras que en los Partidos mencionados, rondan el 7%.
CABA es restrictiva, su espacio lo es porque es el más valioso de esta región. El espacio de CABA se paga, se alquila, no importa la zona. El espacio en CABA es para hacer renta, para generar valor, plusvalía.  En términos de necesidad habitacional, CABA es el anti-Estado.
Las relaciones sociales, económicas y políticas hicieron de CABA y su espacio, un lugar inaccesible para la propiedad de la gran mayoría de la población. Queda como interrogante ver si este fenómeno es estrictamente en esta zona o se reproduce (y cómo, con qué características particulares, etc) en las grandes urbes del país.
Podríamos sostener que el mercado inmobiliario es el gran regulador de lo que alguna vez se llamó, la acumulación originaria.

Indice de Nivel Socio-Económico (INSE) en grandes Urbes y Conglomerados Argentinos. Un Ensayo Exploratorio

Como continuación al post anterior sobre el INSE basado en el CNPyV2010, ensayamos un procesamiento exploratorio sobre la distribución del INSE en las principales urbes del país.

Comentamos anteriormente, en varias ocasiones, la imposibilidad de contar con la cartografía oficial a nivel radio censal. Esta limitación sigue existiendo; los datos no han sido publicados por ningún espacio institucional estatal. Sin embargo, contamos con una interesante aproximación a los radios censales del país, generados de manera extra oficial a partir de datos oficiales. En su blog, de Manuel Aristarán, se explica el procedimiento utilizado (el 'Scrapeado') para lograr la construcción de las geometrías de los radios censales. 

Este procedimiento, el de procesar los datos del INSE generado a partir del Censo 2010 y sumarizarlo a nivel de radios censal, hubiese sido imposible sin este aporte de la construcción de los radios a nivel nacional. Si bien, como explica su autor, los resultados no son exactos como lo podría ser una cartografía oficial validada, es una interesante (y necesaria) aproximación a los dibujos de los radios.

La idea de este post es simbolizar el INSE que venimos trabajando en las principales urbes y conglomerados de todo el país. No vamos a detenernos en la distribución en términos estadísticos como lo hicimos en AMBA. En cada Urbe/ Conglomerado se puede observar la distribución socio-económica del espacio. En cada una de ellas se aprecia la forma que toma el ordenamiento territorial.

A continuación se muestran 15 Urbes/ Conglomerados urbanos simbolizados por el INSE. Sólo contienen valores los radios censales clasificados como 'Radios Urbanos'. Cada uno de ellos está señalado según los puntos de la Base de Asentamientos Urbanos de Argentina.
Estos mapas nos aproximan a la distribución socio-económica que existe y se reproduce en las grandes ciudades del país. Tiene sus límites pero también no hay que subestimar su alcance.

Los mapas:

Indice de Nivel Socio-Económico (INSE). Aprovechando los datos (que hay) del Censo

Antes de preguntarnos si es posible confeccionar un Índice de Nivel Socio-Económico (en adelante, INSE) con los datos que tenemos disponibles del CNPyV-2010, deberíamos preguntarnos qué entendemos por la noción 'socio-económico'.
Cada ámbito o sector que estudia este tema, recorta y prioriza diferentes aspectos de los fenómenos sociales y económicos a tener en cuenta para caracterizar (primero) y sintetizar (luego) en un modelo o índice. 
Esto se desprende de la idea que subyace detrás de esta clasificación y qué componentes deben usarse para tal fin. A fin de cuentas, de una noción de sociedad y de sujeto social.
No vamos a profundizar este aspecto del tema, simplemente dejar constancia explícita de que no existen caracterizaciones, operacionalizaciones y modelos sintéticos objetivos para ningún tema, y menos para éste.

Bien; qué datos del Censo tenemos para la clasificación socio-económica? Lamentablemente los datos del cuestionario ampliado no están disponibles, por lo tanto las opciones de aumentar los atributos descriptivos y clasificables no es tan grande como desearíamos. Sin embargo, hemos seleccionado dos indicadores que cumplen dos requisitos fundamentales para que sean válidos para tal fin. Primero, que sean indicadores que han sido tradicionalmente usados y aceptados como válidos para la caracterización socio-económica de los hogares/ personas y, en segunda instancia, que cuajan perfectamente con nuestra perspectiva teórica acerca de lo que debe responder tal caracterización.

Con la información sumarizada por Radio Censal, seleccionamos el Nivel de Instrucción finalizado de los Jefes de Familia de los Hogares y los niveles de Calidad Material de la Vivienda (síntesis de calidad de materiales de la vivienda, calidad constructiva y calidad de servicios básicos -existencia y tipo de conexión-). 
Como se puede ver en los cuadros superiores, las unidades de análisis son los Jefes de familia de los Hogares y las Viviendas. Las unidades geográficas son todos los Radios Censales publicados. En el segundo cuadro están los dos indicadores con su agrupamiento, propio en lo referente a la Instrucción y tal como se presentan en los datos procesados por el INDEC, en la Calidad del Material de las Viviendas. También están los valores de la Ponderación propuestos de cada categoría de los indicadores (Para ver las definiciones de los niveles de Calidad de Material de la Vivienda se puede ver acá).

Si bien tenemos dos indicadores para formar un índice, como señalamos son dos indicadores válidos y muy representativos de los conceptos que queremos analizar. No disponemos de las características de la ocupación de los jefes de familia, y cómo es la calidad o formalidad de la misma, como así tampoco de el tipo de cobertura sanitaria, o del ingreso de los Hogares, etc. Es decir, dimensiones que darían más robustez a nuestra caracterización socio-económica. De todos modos, el Nivel de Instrucción de Jefe de Familia es un indicador que tiene una alta correlación con la jerarquía ocupacional (y en cierto modo la explica) y todo lo que se desprende de la misma. Lo mismo sucede con la caracterización de la vivienda, otro indicador fuertemente asociado al nivel socio-económico de una unidad familiar.
En síntesis, creemos que estos dos indicadores son los más representativos para el modelo sintético que queremos construir con los datos censales (otro valor agregado).

Planteamos un modelo de síntesis con un Índice aditivo de sumatoria simple. Las sumatoria de las categorías proporcionales (con sus ponderaciones) son relativizadas por la cantidad de hogares en cada Radio Censal. De esta manera obtenemos el puntaje de cada radio censal, que es un valor representativo de estas dos dimensiones y que ocupa un lugar determinado en un continuo (totalidad de radios del país).

El Boxplot y el Histograma muestra la morfología del puntaje obtenido por los Hogares de los Radios Censales. Intuitivamente se espera una distribución relativamente simétrica, dadas las características (relativamente) conocidas de la estructura social argentina. Es decir, que exista un grueso de casos central y que las cantidades vayan descendiendo (en cantidad) hacia los extremos. Si hablamos en términos estrictamente estadísticos, se observa una leve asimetría negativa, es decir, que existen más casos del lado izquierdo (menor puntaje) que en el derecho. Es clara la forma de ascenso de puntaje progresivo de menos a más puntaje y luego la caída es más abrupta.

En principio, vamos a mostrar la distribución de los datos en la región que venimos trabajando, AMBA (en entregas posteriores veremos de extender el INSE a otros aglomerados del país). Justamente, como venimos trabajando los datos censales de esta región, no es extraño que, ordenando el puntaje del Índice de manera decreciente, de las 39 jurisdicciones (24 partidos + 15 comunas), los primeros 15 lugares sean para las Comunas de CABA y los Partidos de Vicente López y San Isidro.
Tampoco resulta una sorpresa la diferencia de puntaje promedio del INSE entre las 3 zonas geográficas de AMBA, donde, sumarizando el promedio del INSE, CABA tiene 84 puntos, el 1° Cordón tiene 68 y 56 el 2°.

El gráfico de burbujas (o nube de dispersión) nos muestra el comportamiento correlativo (dimensionado en tamaño por el puntaje del INSE) de los dos indicadores utilizados. Es intuitivo y esperable este comportamiento, dadas las características de las ponderaciones que hemos utilizado. Pero es interesante reparar en cómo la educación tiene, llegado un nivel de puntaje, más poder discriminatorio (en términos numéricos ) que las condiciones materiales de la vivienda. Es decir, a mismas condiciones materiales habitacionales, el plus lo da el nivel de instrucción del jefe de familia.

Tradicionalmente los puntajes de los INSE se dividen en grupos. El razonamiento es sencillo, cada grupo engloba unidades que resultaron con un puntaje similar aproximado. Además de ésto, los grupos es la mejor manera de analizar las proporciones y los atributos de cada uno. Las formas en las que se divide el puntaje en estos grupos, varía según el tratamiento que se le dan a los datos (como así también en la conveniencia del resultado...). 
El procedimiento que empleamos en esta oportunidad es el más sencillo (y el más honesto): segmentar el puntaje resultante en intervalos equidistantes. Este procedimiento nos garantiza que la distancia entre los puntos de corte sea exacta. Es aplicar la lógica de cualquier medida de posición (quintiles, deciles, etc) no a la población de observaciones sino a la totalidad del puntaje.

Generamos dos esquemas de división y agrupamiento. Uno de 5 grupos y otro de 7 grupos. Tampoco existe, en esta etapa de construcción del INSE, una forma 'objetiva' de segmentación. Nos basamos en esquemas lógicos y tradicionales, cuidando tener siempre un punto medio (grupos impares). Los grupos no se han nominado (por varias razones) y simplemente tienen el número subsiguiente según el corte de puntaje, siguiendo la escala numérica (G1, G2, G3, etc).

Por qué no nominamos los grupos resultantes de la segmentación del puntaje del INSE? La respuesta es simple: cuando nominamos grupos de este tipo, es similar a cuando nominamos factores en un ACP (Análisis de Componentes Principales) o grupos derivados de una Análisis Tipológico (Clusters o similar); los factores (en este caso los grupos) son nominados según una síntesis semántica (y proporcional) de los componentes (o en este caso indicadores). En nuestro caso sólo contamos con dos, lo que cierra y acorta el juego y el poder descriptivo y nominativo de los mismos. La idea, el objetivo general de este post, es caracterizar y ordenar hogares según sus niveles socio-económico (y no más que eso).

 
Estos esquemas (G5 y G7) se comportan de manera similar cuando son cruzados con los indicadores utilizados para el índice, además de los que caracterizan la calidad constructiva y la calidad de conexión a los servicios básicos. Mención especial para el nivel de instrucción superior (universitario y más), donde se puede observar un amesetamiento inicial hasta pasado el grupo medio (en ambos esquemas) y levantando levemente (en comparación a los demás indicadores), reforzando lo que explicábamos anteriormente sobre el factor diferenciador de la instrucción del jefe de familia.
Todos tienen un movimiento correlativo positivo con los grupos, salvo el ser propietario de la vivienda donde residen las familias. No solo parece éste ser un fenómeno transversal a los niveles socio-económicos, sino que es levemente decreciente a medida que subimos en dicho nivel (obviamente ésto es a nivel general, habría que ver en cada región/zona como se comporta esta variable).

Hasta ahora analizamos los datos de manera conjunta (total país). Miremos la distribución de los grupos del INSE cunado los estrellamos contra el AMBA. El primer mapa es la clasificación por radio censal del esquema de 5 grupos. Se pueden hacer varias lecturas de la distribución socio-económica del espacio en AMBA (y en el resto del país).

La general; es notable la distribución cuasi disciplinada de las zonas cromáticas-socio-económicas en el espacio social. AMBA genera ese ordenamiento de manera nítida y, a esta altura (luego de ver varios indicadores a lo largo de los post), intuitiva. La concentración de radios con el grupo más alto de NSE se concentra en la parte norte (y centro-norte) de CABA (Comuna 2, 12, y 14) y sigue su camino por la parte costera de zona norte (V. López,. San Isidro, San Fernando y Tigre). Podríamos decir que esa zona norte es la zona de mayor concentración de los niveles más altos de NSE.

También podríamos sostener que la zona sur costera y las zonas periféricas (alejadas del centro, es decir de CABA) son las zonas de mayor concentración de los niveles más bajos de NSE.

El mapa que está abajo es la sumarización por radio censal del esquema de 7 grupos. La idea, además de la comparación de estos dos esquemas (salidos de un mismo puntaje cardinal), es observar la profundización de los niveles y las diferencias. El corredor de zona norte se mantiene (aunque menos nutridos de radios, donde algunos descienden un nivel). 

Si miramos ambos mapas (dos esquemas divisorios de un mismo puntaje) vamos a apreciar que cada Partido (podemos exceptuar a CABA porque la diferencia espacial es muy notoria) tiene su (más o menos extensa, más o menos poblada) zona 'bien' y sus espacios más 'bajos'.
Es interesante no sólo ver cómo se distribuyen estos radios homogéneos (para arriba o para abajo) en el territorio, sino la relación entre ellos, es decir, la continuidad territorial del NSE. Esta continuidad en CABA - Zona Norte, que se ve como un verde campo sembrado, es la zona más homogénea de AMBA. Tenemos la concentración de los segmentos más altos en términos de NSE. 
Si nos detenemos particularmente en cada Partido, veremos  claramente estas subzonas 'altas'. En zona sur se bifurcan dos trazados con, predominantemente, grupos G5 a G6 (con puntos de G7), que va al sur desde Avellaneda hasta Quilmes y partes de Berazategui y el otro tramo, al sudoeste, que va de Lanús, Lomas de Zoma hasta (menos frondosa) Alte. Brown. Esta un esa clara continuidad, separada por zonas de hogares G2 a G4, también homogéneas en sí, a medida que vamos pasando a los Partidos del 2° Cordón.

Entonces, cada Partido tiene su 'centro', más o menos profuso (dependiendo de la zona -sur, oeste, norte) y sus zonas circundantes que van cambiando las tonalidades (amarillo, sería lo más cercano a una grupo 'medio') hasta las tonalidades de rojo, los grupos más 'bajos' dentro de un NSE. Para no escribir sobre cada Partido, tomemos como ejemplo (una vez más...) al Partido de La Matanza. Este partido tiene y reproduce todos los atributos que venimos desarrollando: un sector 'verde', relativamente pequeño, cercano a la metrópoli, rodeado con radios con verdes más tenues (G6-G5), seguido por un sector 'medio' (radios amarillos) y con zonas (las más extensas) de tonalidades de 'rojos' (grupos más bajos) a medida que nos vamos hacia el oeste, es decir, a medida que nos alejamos de CABA (Si bien es un caso patente, se ve que este fenómenos se reproduce en cada partido del 2° Cordón).

No tiene mucho sentido seguir escribiendo un tratado sobre estos mapas. Son lo suficientemente auto-explicativos para el que los vea. Por si solos dan una fotografía acabada de la distribución espacial del fenómenos socio-económico en esta área del país.

Gente, Pobreza y Agua. La Cuenca Matanza - Riachuelo

La Cuenca Matanza - Riachuelo (CMR en adelante) se emplaza en parte de AMBA (suroeste) y a su vez la trasciende. Es la zona hídrica de influencia de los ríos Matanza (lado de provincia) y Riachuelo (ya en CABA) hasta su desembocadura en el Río de La Plata.





La CMR involucra a 14 Partidos de la provincia de Buenos Aires y 8 Comunas de CABA. Tiene 80 km de extensión y cubre una superficie de más de 2000 km2. En términos demográficos, engloba a más de 8 millones de personas, de las cuáles, aproximadamente la mitad residen en la Cuenca. No es la Cuenca más grande del país, pero sí la más poblada. Exactamente, 4.068.503 personas.
Alrededor del 10% de la población del país vive en ella. Pero, qué 10% vive en la Cuenca?

Como se puede ver en el mapa de arriba, la Cuenca abarca de manera total y parcial los Partidos y las Comunas que involucra. Administrativamente se divide en Cuenca Baja, Media y Alta. Entre las Cuencas Baja y Media se distribuye casi el 95% de la población residente en la Cuenca. 
De todos los atributos que se pueden mencionar de esta zona (y si bien no se va a profundizar en este post), es ineludible el tema de la contaminación. Tal es el nivel de contaminación de la CMR, que el Ejecuto Nacional decidió crear, mediante la Ley N° 26.168, la ACUMAR en 2006.

Los niveles de contaminación de la CMR se explican mediante el proceso de degradación histórica que ha sufrido la Cuenca, donde se han depositado todas las industrias más contaminadoras. Como indicamos, no es la idea de este post profundizar sobre la contaminación de la Cuenca, solo mencionamos un tema ineludible al mencionarla. Para los que deseen leer sobre ese tópico, pueden consultar el último informe de ACUMAR o bien esta publicación no oficial que es muy completa.

No hay que olvidar que estamos hablando de una Cuenca, es decir, de una zona donde hay un flujo pero también donde existen grandes concentraciones de agua... y además vive gente.

Quiénes viven ahí? Cómo es vivir en la Cuenca? Cómo podemos evaluar, sin meternos en análisis 'químicos' (que nos exceden), la calidad de vida de la gente que vive ahí? Cómo es vivir en una zona hídrica con los niveles de contaminación más altos del planeta? Se reproducirá la lógica de imposición distributiva territorial basada en el valor del espacio?

Como señalamos, la CMR está compuesta por 14 Partidos bonaerenses, varios de ellos pertenecientes a la zona sur y oeste del AMBA y 8 Comunas porteñas. La Cuenca Baja (Avellaneda, Lomas de Zamora, Lanus y Comunas 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8 y 9) aglutina a casi 3 millones de personas. La Cuenca Media (La Matanza, Morón, E. Echeverría, Alte. Brown y Ezeiza) cuenta con 3.5 millones y la Cuenca Alta (Cañuelas, Las Heras, P. Perón y Marcos Paz) 250 mil.

Más allá de la carga demográfica de la Cuenca, observamos que la distribución de la misma responde al mismo patrón que describimos en AMBA. La concentración es centrífuga. Si seguimos el trazado central de la Cuenca (Río Matanza), podemos apreciar concentraciones importantes desde el centro (zona sur de CABA) hasta el suroeste.

Si de densidad poblacional hablamos, el mapa superior muestra la parte de la Cuenca con los mayores niveles. Este mapa nos dice que la parte baja de la cuenca es la más densamente poblada (zona sur de CABA, Avellaneda, Lanús, Lomas de Zamora y La Matanza); que las concentraciones demográficas se dan en torno a la parte central pero también en sus distintas derivaciones (arroyos y acequias) y que, en síntesis, la zona más densamente poblada de la zona con mayor concentración poblacional del país, reside en una de las zonas hídricas más contaminadas.

En términos de indicadores socio-demográficos (no vamos a  analizar otros, como podrían ser, oportunamente, indicadores sanitarios o epidemiológicos), se abre el interrogante sobre 'la gente' que vive en la Cuenca. Como sabemos, las situaciones materiales y los atributos de los hogares nos amplifica el poder descriptivo. Pero, en qué condiciones se vive en la Cuenca?

Sumarizadas las proporciones de hogares NBI por radio censal, los radios de la Cuenca son hasta 3 veces 'más pobres' que las zonas fuera de la Cuenca (recordemos que estamos hablando de pobreza estructural, indicadores que no tienen que ver con el ingreso monetario de las unidades familiares y sí con instancias materiales e interrelaciones productivas e intrafamiliares).  
El mapa nos permite ver las 'zonas calientes' de la Cuenca. En la parte superior (norte), tenemos grandes concentraciones de pobreza en los radios de las Comunas 4 y 8. El curso del río es seguido por el territorio más precario. Se puede apreciar este fenómeno claramente en todo el territorio de La Matanza, hacia el interior (Merlo) y hacia el sudoeste (Marcos Paz). El 'corrimiento' hacia el centro de los territorios más pauperizados, siguen los cauces de los arroyos y las acequias.
En la parte sur de la Cuenca, se nota la concentración de los radios con mayor proporción de NBI 'pegados' al río Matanza (Avellaneda y Lanús). Si bien en Lomas de Zamora se sigue este 'manchón', se reproduce el mismo fenómeno de 'corrimiento' que describimos en La Matanza. Fruto de las derivaciones del río, estos radios se van multiplicando  desde Lomas hasta E. Echeverría y hasta Ezeiza.

El mapa de arriba despeja el panorama de la pobreza estructural en la Cuenca. Los radios pintados de rojo son los que tienen al menos 1 de cada 3 hogares NBI (> 30% NBI en el radio). En estos 284 radios censales, viven más de 300 mil personas. Esta simplificación nos permite ver la ubicación de los 'peores' radios y su relación con el río Matanza y la Cuenca. Este mapa nos ahorra varias lineas de un buen relato.

Podemos sostener que tenemos una idea de los factores que inciden en quiénes son los que viven en la CMR. Sabemos que existen grandes concentraciones de personas que no son los más favorecidas en términos materiales. Pero, podemos seguir contestando cómo es vivir en la Cuenca? Qué implica ser pobre (o no serlo) y vivir allí?
Obviamente estas preguntas son provocativas y solo pueden ser contestadas de manera menos que parcial. Sin embargo, además de todo lo que ya hemos procesado, simbolizado y mostrado, vamos a meternos en un tema, para nosotros, central: el agua de la Cuenca.

De dónde viene el agua de los hogares de la Cuenca? Este mapa simboliza la proporción de hogares que poseen un sistema de alimentación hídrica doméstica por fuera de la red pública. Específicamente, son los hogares que se proveen de agua mediante perforación, pozo o directamente de los ríos o canales de la Cuenca. 
Sin datos específicos pero basándonos en el sentido común, en una zona con importantes niveles de contaminación, la provisión de agua doméstica por fuera de la red pública, implica un riesgo sanitario concreto. Es notable la diferencia de proporción de hogares con provisión de agua por perforación/ pozo/ canal a medida que nos alejamos de CABA y el 1° Cordón suroeste. Sin entrar en detalles, más de la mitad de la Cuenca no posee provisión de agua corriente.

Seguimos con el Agua. No la que se destina para consumo, sino el agua que se desecha de los hogares. Este mapa sobre el tipo de Desagüe de los hogares es tal vez más categórico que el de la procedencia del agua. Parecería que el desagüe y la eliminación de excretas a cloaca solo es un beneficio para CABA y algunas zonas de los Partidos del 1° Cordón. Parece un servicio aún más privativo que el agua corriente.
Otro factor de riesgo, dado que los desagües y las excretas se eliminan en zanjas y pozos (con o sin cámara séptica), es decir, van a la tierra... y a las napas.

El ciclo del agua en la CMR podría resumirse como la conjugación de altos niveles de contaminación, con grandes proporciones de hogares que se proveen de agua de las mismas napas y altísimas cantidades de hogares que arrojan sus desagües y sus excretas a las mismas napas. 
Un razonamiento ineludible en la 'cuestión del agua', tanto la provisión de agura corriente como el tipo de desagüe, es la ausencia del estado materializado en el déficit de obra pública. Huelga decir que estos datos son generados a partir del CNPHyV 2010.

Finalmente, las villas y los asentamientos de la CMR. Los datos de las villas y asentamientos son los publicados por Infohabitat, actualizados al año 2009. 
Este relevamiento arrojó 820 villas/ asentamientos. De éstos, 273 se sitúan dentro de la CMR. 
La razón de existencia de una villa o un asentamiento (fijo o temporal), es multifactorial. Si bien estos territorios de pobreza extrema están situados en los márgenes de la vida social, no siempre se repite este patrón. Las diferencias se establecen según medio urbano o rural, cercanía a zonas industriales o accidentes naturales, entre otros. 
No tenemos mayor profundidad en los datos sobre los asentamientos (tampoco existen datos oficiales ni actualizados de este fenómenos tan dinámico). Simplemente exponemos su presencia dentro de la CMR y visualizamos su distribución, muy cercana al Río Matanza, principalmente en el tramo Medio - Bajo (CABA sur, La Matanza, Avellaneda, Lomas y Lanús). Seguramente volveremos a analizar el fenómeno de los asentamientos.

Sin ánimo de repetir, algunos interrogantes sobre la gente de la CMR se han intentado responder. La ventaja de los mapas es que casi se explican solos.

Pobreza estructural en AMBA. Vol VIII. Los Peores

Para cerrar parcialmente el tema de la Pobreza Estructural, presentamos el mapa de "Los Peores". Los Peores, son los 50 radios censales con mayor proporción de NBI de toda la región de AMBA.
Los extremos no dejan de ser interesantes. Al menos, siempre es preferible conocerlos, y en estos casos, ubicarlos. Tenemos identificados los peores 50 radios censales, mínima división geográfica censal, donde los hogares con Pobreza estructural supera el 50%.

En los "manchones" se observan estos radios que venimos definiendo. A simple vista no parece haber un patrón determinante en su distribución. Más allá de reafirmar la presencia de estos radios en las zonas que venimos simbolizando como las más pauperizadas (en términos de PE) dentro de AMBA, una mirada interesante es combinar estos territorios con otros factores que trazan el espacio. Si partimos de la base que la pobreza es un fenómeno con un determinsimo distributivo (en términos espaciales), la acumulación y concentración de este fenómeno, responde necesariamente a factores que nada tiene que ver con el azar. En posteos subsiguientes intentaremos vincular y asociar estos factores.

Veamos algunos números de los "peores".

En estos 50 radios (51 en realidad) existe cierta variabilidad demográfica. Sacando 2 radios con 1 y 2 hogares, el promedio, dentro de esta selección de radios, es de 230 hogares y 750 personas. Aún así tenemos radios con más de 2000 hogares y con casi 5000 personas. Esta subpoblación "peor" comprende a casi 12000 hogares y 38000 personas. El promedio de NBI es de 63% de hogares por radio. Claramente estamos identificando zonas muy pauperizadas. 
La jurisdicción que más radios aporta es CABA y la Comuna 1, con 9 radios, seguida por la Comuna 4 y Lomas de Zamora con 6 "peores" radios.

Para analizar esta distribución, con sus distintos atributos, tenemos a estos radios incrustados en Google maps (hay una capa de partidos para activar/ desactivar). Lo interesante de esta interfaz (siempre y cuando sean pocos datos... porque si tenemos una cantidad importante de datos no se pueden mostrar... GM es generoso pero no tanto) es que se puede observar qué hay dentro de los radios que seleccionamos. Esto nos permite ver la hetereogeneidad de la composición distributiva, de densidad, de materiales y de hábitat que existe dentro de estos radios  A navegar.

Pobreza estructural en AMBA. Vol VII. Sosegado vivía en mi rancho. Deficiencia Material de las Viviendas

La vivienda es la principal institución material dentro de una sociedad. Pocas cosas representan y distinguen a los espacios sociales (y a las personas) como las viviendas y sus características. Estamos hablando del basamento material de la unidad familiar. 
Existen distintos indicadores sobre las características de las viviendas. Todos (al menos los relevados por el Censo y los más utilizados) apuntan a la calidad del material y al acceso a los servicios básicos (agua, gas y el tipo de eliminación de excretas) de las mismas. Bajo estas dos grandes dimensiones, y sus posteriores clasificaciones, se caracterizan a las viviendas.

Como otra de las tantas cosas que comienzan por casa(?), el déficit material de la vivienda es la base de la Pobreza Estructural (PE). En toda caracterización susceptible a ser cuantificada, existen grados de déficit material; en el territorio podremos ver cómo se distribuyen y manifiestan estas caracterizaciones.

Lo más básico o lo más extremo en caracterización de deficiencia material, es clasificar una vivienda como no - casa. En el mapa de arriba se ven los porcentajes por radio censal, de Ranchos y Casillas. El INDEC describe al Rancho como una vivienda que "Generalmente tiene paredes de adobe, piso de tierra y techo de chapa o paja. Se considera propia de áreas rurales". La Casilla "Habitualmente está construida con materiales de baja calidad o de desecho y se considera propia de áreas urbanas.". Es decir, la clasificación como no – casa, es por la utilización de materiales no convencionales para su construcción.
Al ser el extremo de privación material de la vivienda, se observa que los radios con mayor presencia de Ranchos y Casillas coinciden con los radios con mayores niveles de NBI. Esta correlación la iremos observando con los demás indicadores.

Pobreza estructural en AMBA. Vol VI. El 2° Cordón

El famoso 2° Cordón del Conurbano.
Ya en posteos anteriores hablamos a grandes rasgos de las principales características de esta zona de AMBA. Recortada bajo esta nomenclatura, es la más populosa de AMBA. Estamos hablando de 11 de Partidos, de 5.5 millones de personas (44% de la población de este conglomerado) y de las subzonas donde existe mayor concentración de PE.

Aglomerados bajo la jurisdicción de partidos, claramente se observa ese anillo homogeneizado por los niveles de % de unidades familiares con NBI. Sin dudas estamos ante una zonificación derivada de las presencia de este fenómeno. 
A Medida que nos alejamos del centro de AMBA, los niveles de PE comienzan a incrementarse, rompiendo el patrón norte - sur que se evidencian dentro de CABA y en el 1° Cordón del Conurbano. 
Los 3 niveles geográficos (CABA, 1° y 2° Cordón), tienen una coherencia interna en términos de distribución de valores de PE (CABA rompe esta homogeneidad, como vimos, si la analizamos por Comunas y no como unidad geográfica unificada). 
De estos tres niveles, CABA y el 1° Cordón tienen el mismo promedio de hogares NBI (6 puntos), siendo el doble en el 2° Cordón (12 puntos).

En la nube de dispersión que se ve arriba (no incluye la Matanza por ser un outlier) muestra lo que venimos diciendo, están los P/C con sus niveles de NBI en el eje X (horizontal) y la población total en el Y (eje vertical). Más allá de ver que no hay una correlación significativa entre estas variables (los P/C más populoso no necesariamente son los más pobres; Ejemplo: Lanús y Varela tiene similar cantidad de habitantes, pero Varela tiene casi el triple de PE), sí vemos una clara relación entre niveles de PE y la ubicación del P/C dentro de AMBA; es decir, más cerca - lejos de CABA.
En la nube, en azul, están distribuidas las comunas de CABA concentrada en el extrema izquierda inferior, con bajos niveles de NBI y menos habitantes. Las restantes Comunas que se van trasladando hacia la derecha (mayor % de NBI) son la 3, 8, 4 y 1, Comunas que ya hemos analizado (sur de CABA, significativamente más pobre que el resto). 
La línea punteada vertical en el eje X es le promedio de NBI de AMBA. Vemos que los Partidos del 1° Cordón (verde) está por debajo de ese nivel medio, así como todos los del 2° Cordón (naranja) lo superan. 
En pocas palabras, la nube resumen el ordenamiento territorial de la pobreza en AMBA, casi de manera estricta (salvo las Comunas de CABA ya analizadas, las Comunas más "Conurbaneras"). El 2° Crodón, independientemente de la población de sus diferentes Partidos, es el doble más pobre que los restantes P/C de AMBA. Este patrón geográfico de la distribución de estos datos es fijo.

Finalmente tenemos la PE del 2° Cordón por Radio censal. Al darle el máximo nivel de desagregación territorial a estos datos, queda evidenciado la dispersión interna de cada Partido, la variación de las zonas más y menos pobres. Dentro de un nivel general relativamente elevado de PE, cada unidad geográfica tiene un ordenamiento interno, una lógica interna territorial de valorización del territorio, de almacenamiento de gente y de trazado urbano, de administración del espacio, según sus características materiales.

Ejemplo evidente de ésto, es el monstruo, el Partido de La Matanza, que en términos generales de nivel de PE aplica como un típico partido del 2° Cordón, pero si hacemos una radiografía en su interior, nos vamos a encontrar con los contraste más notorios y nítidos términos socio-económicos.

A lo largo de La Matanza (1.7 millones de habitantes) se aprecia nítidamente como el espacio modifica su morfología socioeconómica. La parte noreste (Ramos Mejía y zona de influencia) tiene la fisonomía material de un partido del 1° Cordón, limítrofe con CABA. Y es que este partido encierra dos en uno. De Laferrere para el sudoeste, los niveles de PE van en aumento donde el piso son los radios donde uno/ dos de cada cinco hogares es pobre estructural.