Villas y Asentamientos en AMBA (Ampliado) Vol I. Cuántos y Dónde.

Pocos fenómenos sociales evidencian, sintetizan y simbolizan los factores intervinientes y constituyentes de la pobreza estructural como las Villas y los Asentamientos.

Las Villas y Asentamientos pueden definirse en una primera instancia como aglomerados habitacionales o residenciales con distintos niveles de irregularidad. No son un fenómeno de desarrollo uniforme, ni en su concepción y devenir histórica ni en sus atributos materiales. Las Villas y Asentamientos (VyA en adelante) forman parte (parte fundamental) del desarrollo y crecimiento urbano en sociedades periféricas y en desarrollo.

En Argentina la genealogía de este tipo espacios habitacionales comienza en las décadas del 30' y 40', fruto de los movimientos migratorios internos del interior del país (básicamente colectivos rurales) hacia las grandes urbes, todas concentradas (en principio) en lo que hoy conocemos como AMBA. Si bien este proceso de conformación de VyA tuvo continuidad sostenida, existen períodos, como las crisis económicas y las dos últimas dictaduras, donde este tipo de modalidad de conformación habitacional urbana se aceleró. 
Entonces, las VyA es uno de los tantos síntomas de la conjugación de factores, dentro de un entramado social urbano, de crisis económica y social, de pauperización de la calidad de vida y, como consecuencia y principalmente, la privación de acceso a la tierra y vivienda.

Según este gran trabajo sobre el crecimiento de las VyA en el área metropolitana, existen diferencias conceptuales y empíricas entre una Villa y un Asentamiento. Las diferencias parecen apuntar a distintos momentos de este fenómeno habitacional urbano periférico.

Los autores remarcan que la principal característica de una Villa es que son ocupaciones irregulares de tierra urbana vacante. Es decir, son territorios habitados no preparados ni organizados para tal fin. Existe una ausencia total de trazado urbano (simetría de calles, amanzanamiento, estructura catastral, etc). La disposición de las viviendas es anárquica, la densidad de población es elevada y las viviendas presentan una precarización material extrema. Los servicios básicos están ausentes y en su mayoría su ubicación es cercana a zonas productivas y comerciales urbanas.

Los Asentamientos están situados en zonas donde existen, generalmente, un trazado organizado en términos catastrales; son terrenos loteados en forma radial como cualquier barrio. A diferencia de las Villas, para los residentes no es un lugar de estancia pasajera si no que es asumido como un lugar de residencia estable. Justamente, la organización de sus residentes estables genera gestiones con el Estado (casi siempre municipal) para la obtención progresiva de los servicios básicos y la normalización y legalización de la tenencia de la tierra.
Podríamos decir que los Asentamientos es el estadio superior a la Villa y el intermedio hacia lo que se conoce como 'Barrio', a secas.


Villas y Asentamientos en AMBA (Ampliado), hoy

Otra característica de las VyA (y lo que hace problemático y complejo su estudio, estimación y cuantificación) es que para el Estado son entes inmateriales. Son un tema tabú, dado que no existen datos oficiales ni mención alguna como territorio clasificables y reconocibles por parte de la estadística estatal. Seguramente esta situación tiene que ver con que la existencia de una villa es la negación misma del Estado.

Gracias al trabajo anteriormente citado podemos tener datos sobre la magnitud y el crecimiento de las VyA en los últimos 30 años (hasta 2006). También contamos con el relevamiento en la zona metropolitana realizado por Techo, que nos provee de las geometrías de los polígonos de las VyA en la zona metropolitana. Gracias a estos trabajos y aportes (un grupo de investigadores de una Universidad y una ONG) pudimos configurar este trabajo actualizado sobre las VyA de AMBA (Ampliado).

La idea de estos sucesivos post sobre las VyA, es vincularlas a los datos censales del último censo. Ésto nos va a permitir tener datos actualizados (o lo más robustos, fiables y actualizados posibles) sobre sus características y los atributos derivados de los indicadores disponibles. En esta primera entrega nos centraremos en las cargas demográficas y magnitudes de las VyA en sus jurisdicciones.

Vamos a trabajar sobre el territorio que denominados AMBA Ampliado (aprovechando el relevamiento territorial de Techo que trasciende AMBA), es decir AMBA (CABA + GBA) más los partidos de La Plata, Berisso, Ensenada, San Vicente, Presidente Perón, Marcos Paz, Gral. Rodriguez, Pilar y Escobar. 
En AMBA Ampliado residen, a 2010, más de 14 millones de personas (más de un tercio de la población nacional).





El mapa en GMaps simboliza el relevamiento de Techo (finalizado en el año 2013) que arroja 842 VyA en AMBA Ampliado. A partir de vincularlos con los datos del CNPyV2010, en esas VyA vienen casi 1.8 millones de personas y hay algo más de 470.000 hogares. La carga demográfica de las VyA viene dada por la información de los radios censales. Según estos datos el 13% de la población de AMBA Ampliado es 'villera'. 
De este relevamiento también tenemos que 2/3 partes son clasificados como Asentamientos, alrededor de un 25% restantes son Villas y un 5% es catalogado como 'Barrio informal'. 


Tenemos como base (a año 2010) que un 13% de población vive en VyA. Cómo es su distribución?

En este especie de archipiélago se puede apreciar que las VyA son espacios que están presentes, en mayor o menor medida o densidad, en la inmensa mayoría de los partidos y Comunas. Solo en las Comunas de centro - norte de CABA (3, 5, 6, 10, 11, 12 y 13) no hay presencia de VyA. Incluso en la 2 y 14 solo hay 2, siendo la zona sur donde se concentran la mayoría dentro de esa jurisdicción. Ésto no es extraño si recordamos y asociamos las características de estas zonas en los anteriores mapas tanto de pobreza como de NSE.






En términos absolutos, y como es natural, la 'población villera' es mayor en los Partidos con más carga demográfica. Tal es el caso de La Matanza donde hay más de 215 mil personas que viven en VyA o en La Plata o Quilmes con 150 mil cada uno.
Pero cuando analizamos la perspectiva relativa, en La Matanza (Partido con más población en VyA) esta subpoblación supone algo más de un décimo de su población (12.2%), en cambio en La Plata, es algo mas que un quinto (22.9%). 
Mientras 1 de cada 10 matanceros vive en VyA, la relación cambia a casi 1 de cada 5 platenses en la misma situación.

La Tabla superior contrasta valores absolutos y relativos de varios indicadores. Están dispuestos todos los Partidos y Comunas con, al menos, una villa o asentamiento (al total de VyA -839- le faltan 3 casos que no pudieron ser solapados a su radio censal correspondiente). 
En resumen, 13 millones de personas viven en los 41 P/C seleccionados por tener VyA. De éstos, 13.6% reside en VyA. (Es un número idéntico al de AMBA, dado que solo unas pocas Comunas de CABA no poseen este tipo de trazados en su interior). 

La cantidad de VyA por P/C varía notablemente. Por ejemplo, si tomamos 2 partidos con población similar, como La Plata y Lomas de Zamora; en éste último hay 25 VyA mientras que en la capital de provincia hay 134. Entre estos casos están todos los matices.
Otro tanto ocurre con el promedio de población de cada VyA en por jurisdicción. Mientras en La Matanza el promedio es de 2500 habitantes por VyA, en la Comuna 7 es de 12 mil. 

Lo más interesante, en principio, es analizar los datos poblacionales de manera relativa a la población de VyA. Es decir, cuánta gente de una jurisdicción, más allá de su cantidad, es población de asentamiento.
Los gráficos de burbujas simbolizan la columna '% Población en VyA' de la tabla que está más arriba (el de de la parte superior tiene todos los P/C y en el gráfioco inferior están sin los valores extremos -La Matanza, La Plata y Quilmes-, así se pueden apreciar de mejor manera los restantes).


La Matanza, La Plata y Quilmes tienen un comportamiento diferente al resto de P/C porque su población en VyA es hasta 3 veces mayor al promedio de la región. Cuando lo analizamos en forma relativa, Quilmes y La Plata se parecen más entre sí por tener entre un quito y un cuarto de su población residente en VyA. Como dijimos, en La Matanza es algo más de un décimo, en este sentido diferenciándose de los dos partidos anteriores.

Tomando como base el 13% total de población 'villera' para AMBA Ampliado, 20 de 41 P/C superan esta proporción. 
Sacando esos casos extremos ya mencionados, el Partido de Presidente Perón es que más población 'villera' posee. Según la información demográfica de los radios censales de los polígonos relevados, un 60% de la población de este partido reside en VyA. 
En este sentido, la jurisdicción que le sigue es la Comuna 8 en CABA, con 35%. Quilmes y La Plata, Berisso, Gral. Rodriguez, Ezeiza y Ensenada son partidos que oscilan entre 25-20% de su población viviendo en VyA. 

En este último mapa se puede apreciar claramente los gradientes de proporción de la población relativa de las VyA en cada Partido que venimos detallando. Salvo las Comunas de zona sur de CABA (tampoco nos extraña) las concentraciones de población en estos trazados se dan principalmente en los partidos del 2° Cordón y en los extremos sur y norte de los Partidos del 'Ampliado' (Gral. Rodriguez, Pilar, Escobar, etc). Tampoco es contra-intuitivo con los datos que venimos analizando a lo largo de estos trabajos sobre sus características socio-económicas.


En esta primera entrega intentamos abordar el tema de las VyA en cuanto a su ubicación y dimensión. 
Para finalizar, es necesario tener en cuenta que ningún relevamiento es exhaustivo. Probablemente existan omisiones, tal vez algunas significativas, sobre VyA en algunas zonas. Recordemos que no existen estos datos sistematizados en ninguna dependencia oficial. Así y todo, estos datos son confiables y serios y merecen ser tomados en cuenta como punto de partida para una sistematización por parte del Estado.


NOTA: Este trabajo fue realizado en 2015, como una primera aproximación al tema de estimación de población 'invisible' de VyA. Tiene una actualización, varios años después, y está disponible en este link. Este post se mantiene por varias razones históricas y el nuevo modelo de estimación no invalida el inicio de la maduración de este proyecto.

¿De qué barrio sos? Migración extranjera actual en Argentina

Lejos de la principal y tradicional ola inmigratoria (periodo 1880 - 1950), en su inmensa mayoría europea, que contribuyó a configurar la morfología y la distribución demográfica en Argentina, hoy nos preguntamos cuántos son, de dónde vienen y dónde viven los inmigrantes en el país.
Nos arriesgamos a caracterizar como 'actuales' a los migrantes (lamentablemente no contamos con el dato de la fecha de su ingreso al país), dado que estimamos que el grueso de los datos analizados en este post están cada vez más lejos de la histórica migración del siglo pasado y que estamos ante las nuevas poblaciones de este fenómeno con gran tradición y dinamismo en Argentina. 

Según el CNPyV 2010 existen 1.805.957 personas residentes que no han nacido en Argentina. Ésto supone que el 4.5% de la población del país es extranjera, por lo tanto y en cuanto residente, población migrante.

En términos absolutos, y como es 'natural' en términos demográficos, el grueso de la población migrante está en la provincia de Buenos Aires. En términos relativos, CABA y las 5 provincias patagónicas (en orden, Santa Cruz, T. del Fuego, Río Negro, Neuquén y Chubut) son las provincias con más población migrante. Vemos que pasan los años y los distintos períodos y la Patagonia sigue siendo una región receptora de población migrante.

Pero, de dónde vienen los actuales (o contemporáneos) inmigrantes? 

Si miramos el Top 10 de nacionalidades extranjeras (existen 179 nacionalidades declaradas) hoy en Argentina (el 93% de los extranjeros del país), 8 de 10 son nacionalidades americanas y 7 de esas 8, latinoamericanas. Como primera impresión, observamos el cambio notorio al primer patrón inmigratorio donde las principales nacionalidades eran europeas. Hoy solo 2 de las 10 principales lo son (Italia y España).

Paraguay es la nación con mayor presencia en la población migrante (con un tercio), seguida por Bolivia. Entre estas dos nacionalidades tenemos la mitad de los extranjeros. Luego sigue Chile y Perú con alrededor de los 10 puntos y aparece el primer europeo (Italia) en el 5° lugar con 8%.

Dentro de las proporciones generales de los colectivos nacionales de migrantes ¿existen determinaciones espaciales en su distribución? 
En caso de existir y si se identificara algunos patrones distributivos ¿éstos a qué responderían? 

Al analizar los datos a nivel provincial (simbolizando las nacionalidades migrantes mayoritarias en cada una), los patrones distributivos de los colectivos nacionales migratorios se corresponden de manera relativamente exacta con las regiones limítrofes a sus países de origen. 

Tres nacionalidades cubren las regiones Patagonia, NOA y NEA. Repasemos.

Patagonia tiene la presencia chilena en todas sus provincias, excepto Tierra del Fuego (Bolivia).

NOA tiene mayoría boliviana, exceptuando Tucumán, donde la nacionalidad mayoritaria es chilena y Santiago del Estero, donde los migrantes mayoritarios son los mexicanos (dato sorpresivo).

NEA es enteramente paraguaya en su migración.

En Cuyo está también la presencia chilena aunque, contra el sentido común, en Mendoza, son los bolivianos los mayores migrantes.

La región Centro (todavía sin tomar en cuenta AMBA) es la que presenta mayores matices. Córdoba es la única provincia donde los peruanos es la nacionalidad mayoritaria. Uruguay es la nación presente en Entre Ríos y Paraguay en Santa Fé y Buenos Aires.

La distribución intra-provincial de las poblaciones migrantes nos muestra una monocromía en gran parte del país y concentraciones diferenciadas coincidentes con las provincias con mayor proporción de este colectivo. En este sentido, dentro las provincias patagónicas se evidencian las zonas donde la migración está más presente que en otras.
Un caso especial parecería ser el de la provincia de Santa Cruz. Segunda provincia en proporción de migrantes residentes, éstos están repartidos y presentes, en promedio por arriba del general, en toda la provincia. Hay más presencia en los departamentos de Lago Buenos Aires (Perito Moreno, Los Antiguos), Lago Argentino (El Calafate) y Güer Aike (Río Gallegos).
Otras concentraciones las encontramos en Chubut, en la costa y en el valle. Escalante (Comodoro Rivadavia) y Biedma (Pto. Madryn). 
En Río Negro y Neuquén, las concentraciones las tenemos en las zonas productivas del Alto Valle y en la zona cordillerana. Esto es, departamentos de Confluencia, Anelo, Lacar y Los Lagos en Neuquén. Gral Roca, El Cuy, Avellaneda y Conesa en Río Negro.
Buenos Aires (además de AMBA) concentra población migrante en Villarino (Pero Luro).
Mendoza tiene en el departamento de Tupungato y en la Capital la mayor colectividad migrante de la provincia.
En Jujuy la migración se concentra en los departamentos limítrofes del norte, Santa Catalina y Yavi y al sur en El Carmen. En Formosa, en los departamentos limítrofes de Pilcomayo (Clorinda) y Pilagas. Y en Misiones, en 25 de Mayo, Montecarlo, Eldorado e Iguazú; también todos departamentos limítrofes.
Si bien no tenemos los datos sistematizados y modelizados bajo el mismo criterio y desagregación como hemos trabajado los datos de la población migrante, podemos sostener que la distribución de los migrantes en el país está determinado por varios factores, siendo el prodcutivo y el limítrofe los que más inciden. 

Migración en AMBA

AMBA re-evidencia la macrocefalia demográfica argentina cuando analizamos los datos migratorios. Del total de migrantes en Argentina, algo más de 6 de cada 10 residen en AMBA. Ésto indica que en esta región se duplica la tendencia de concentración demográfica que existe en el país en esta zona. El flujo migratorio sigue, contribuye y es la concentración de la concentración.

AMBA tiene, en promedio, proporciones generales más altas de colectivos migrantes. Pero las mayores concentraciones de migrantes del país están en las Comunas de la zona sur de CABA. No hay zona (jurisdiccionalmente hablando) en el país con más inmigrantes. En la Comuna 1 y en la Comuna 8, 1 de cada 4 personas que residen allí son inmigrantes. Siendo migrante alrededor de 1 de cada 5 en las Comunas 7, 4 y 3.

Claramente la zona sur de CABA es la zona de la migración actual en Argentina. Habría que analizar qué características tienen esas Comunas o esa zona de CABA.

Antes de seguir preguntando y complejizando el fenómeno migratorio, sigamos viendo quiénes son los migrantes de AMBA. ¿Existen diferencias en estos colectivos de los valores/ atributos que venimos presentando bajo distintos niveles espaciales de agregación? ¿De dónde provienen los migrantes ambaneros?

AMBA muestra sus matices. Cinco nacionalidades se debaten entre las de mayor presencia en el colectivo migrante de la región. Paraguay es la nación que está presente en la mayoría de los Partidos y Comunas. Salvo la presencia italiana (Morón y San Isidro) y peruana (San Fernando), todo el Conurbano bonaerense o GBA es paraguayo. 
En CABA se observa una interesante distribución de las nacionalidades. Lo interesante es que distribución es zonal y continua, es decir que podríamos ensayar algún tipo de zonificación intencional por parte de los integrantes de cada colectividad. 

Exceptuando la Comuna 12 (Saavedra, V. Pueyrredón, Coghlan y V. Urquiza) donde España es la nacionalidad con más migrantes, CABA se divide en Paraguay en la franja noreste y parcialmente el sur (Comunas 1, 2, 4, 13 y 14/ P. Madero, Constitución, Retiro, San Nicolás, Monserrat, San Telmo, Recoleta, Palermo, P. Patricios, Pompeya, Barracas, La Boca, Nuñez, Belgrano y Colegiales), Bolivia, en zona sur y suroeste (Comunas 7, 8, 9 y 10/ Flores, P. Chacabuco, V. Soldati, V. Lugano, V. Riachuelo, Mataderos, Liniers, P. Avellaneda, V. Real, Monte Castro, Versalles y Villa Luro) y Perú, en el centro y oeste (Comunas, 3, 5, 11 y 15/ San Cristobal, Balvanera, Almagro, Boedo, V. Devoto, V. del Parque, Chacarita, V. Ortuzar, Agronomía, Paternal y V. Crespo).

Entonces, repasando, en AMBA existe un predominio paraguayo; la colectividad boliviana y peruana aparecen en CABA como conglomerados zonales continuos y por primera vez tenemos dos colectivos europeos (españoles e italianos) como mayoritarios en un Partido/ Comuna.

Caracterizando la Migración

La distribución y concentración de los migrantes también la podemos ver bajo la desagregación por el átomo espacial, el radio censal.

En este tema que venimos trabajando, estos mapas son figuras disparadoras para comenzar a pensar (dentro de nuestra posibilidades), las particularidades de las poblaciones migrantes y sus espacios. La pregunta (solo muy parcialmente respondida) sería ¿Cómo son y en qué tipo de lugar están los inmigrantes en AMBA?

Cuando miramos los mapas con las proporciones de población migrante por radio censal, identificamos las zonas de concentración y las contrastamos y asociamos con los valores de otras dimensiones, temas o variables. En nuestro caso, por interés y disponibilidad, analizaremos la relación espacial entre inmigración y pobreza en AMBA.

Migración y Pobreza

Cuando analizamos espacialmente la relación entre el colectivo migrante y la pobreza estructural en AMBA, lo primero que vemos es que no es un fenómeno, estadísticamente hablando, lineal. Este comportamiento de estos factores complejiza el análisis y dificulta la modelización. La alternativa es buscar modelizaciones no lineales que busquen, en vez esquematizar una evolución lineal, caracterizar unidades territoriales por propiedades de su población.

En la serie de doble eje (ordenada de manera descendente según proporción de población migrante de los Partidos/ Comunas) observamos como fluctúa los niveles de NBI en cada P/C. Por lo tanto, la correlación lineal se rompe. Dentro de AMBA, no necesariamente altos niveles de pobreza coinciden con altas proporciones de población migrantes y viceversa.

La nube de dispersión nos da un poco más de información. Nos separa del comportamiento del resto a 5 Comunas de CABA donde sí vemos una linealidad positiva entre la Migración (alta) y la pobreza estructural (alta). Sin embargo los restantes P/C parecen compartir un difuso grupo común, o en todo caso, no claramente diferenciado a pesar de presentar valores muy disímiles en estos factores.

La cardinalidad de los valores de pobreza (NBI) que ordena de manera casi exacta a las P/C según CABA/1° Cordón/2° Cordón, no es clara en términos de migración. 
Es decir, la pobreza parece ordenar de manera clara el espacio (o viceversa), separa, junta y concentra espacios con esta fisonomía. Luego, en niveles por encima de las proporciones generales de migración, la fluctuación de la pobreza es notable.

Tomando en cuenta la naturaleza del comportamiento de los datos, para modelizar la caracterización de la migración y pobreza en AMBA generamos un esquema tipológico basado en un Quick Cluster (método de agrupamiento K - Medias) con estas variables. 
El agrupamiento de los P/C, iterando estas dos variables, arrojó un modelo de 3 grupos.
La lógica del agrupamiento es maximizar las diferencias entre los grupos y ponderar la proximidad intra-grupo. 
Los estadísticos parciales de ajuste nos muestran las diferencias en cada grupo de las dos variables intervinientes.

Los grupos (nominados parcialmente 'Zonificación 1, 2, 3'), como se busca en un modelos de Clusters, tienen características bien definidas.
De los 39 P/C, el grupo Zonificación-1 está compuesto por 5 P/C (12.8%), el Zonificación-2 por 18 (46.2%) y el Zonificación-3 16 (41%).

El grupo Z-1 es el que presenta los valores más elevados de población migrante (más del doble) y de pobreza estructural (algo menos de la mitad). El grupo Z-2 presenta más migración que pobreza, pero la primera está en los parámetros generales y la segunda es la mitad de la región; es el grupo de P/C menos pobres. Finalmente, el Z-3 es el grupo donde la pobreza es más elevada que la migración.

Con los resultados intra-grupos podemos nominar las jurisdicciones según sus características. 

El grupo Z-1 es el grupo 'Migrante y Pobre'. Está compuesto exclusivamente por Comunas de CABA (1, 3, 4, 7 y 8). Son las Comunas con más migración y más pobreza. Viven paraguayos, peruanos y bolivianos.

El grupos Z-2 es el 'Más Migrante que Pobre'; contiene las Comunas restantes de CABA y los partidos del 1° Cordón norte y sur. Es el conglomerado donde hay más variedad de nacionalidades migrantes; además de las mayoritarias, están presente los dos europeas.

El Z-3 es el conglomerado 'Más Pobre que Migrante'. Tres cuartas partes son partidos del 2° Cordón. El nivel de pobreza es alto como el del Z-1, pero se diferencian notablemente en los niveles de migración, siendo un tercio del primero.

La zonificación propuesta por el modelo de clusters evidencia, una vez más en AMBA, la continuidad territorial de estos fenómenos. Migración y Pobreza van de la mano y se asocian en territorios determinados, interactuando la combinatoria o la inversa, tendiendo un comportamiento lineal o no, a medida que nos vamos desplazando espacialmente.

Analicémoslo de manera centrífuga. CABA es el mayor centro productivo del país, por lo tanto es el territorio más atractivo y con más posibilidades para la migración. Pero como vimos en post anteriores, CABA parece tener sus 'reglas' de ordenamiento territorial y la población migrante está, no de manera azarosa, en la zona sur de la ciudad, la zona más migrante pero también la zona más pobre. 
En la zona norte de CABA, baja notablemente las proporciones migrantes así como también los niveles de pobreza. 
Simplificando CABA: sur pobre y migrante y norte rico y menos migrante. Este (caricaturizando) 'norte rico' se une con la zona norte del Conurbano, donde, como vemos en el modelo tipológico, se extiende este patrón poblacional.
La zonificación 'Mas Pobre que Migrante' coincide de manera casi exacta con el 2° Cordón del Conurbano. Este podría ser el caso de una zona poco (o menos) atractiva para la migración por no ser polos productivos como CABA. Aunque debemos recordar que los niveles 'bajos' de migración que vemos en AMBA son más altos que las proporciones generales del país.

He aquí un intento de visualizar, analizar y explicar la migración actual. Ojalá en un futuro cercano dispongamos de los datos oficiales que nos faltan (básicamente la cartografía y los datos del cuestionario ampliado del Censo) para poder extender este análisis a todo el país.

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.