El documento analiza la evolución de los indicadores de dependencia demográfica en Argentina entre los censos nacionales de población y vivienda de 2010 y 2022, con énfasis en los departamentos de las provincias de Santiago del Estero y Tucumán. Se examinan tres indicadores clave: la Relación de Dependencia Total (TDR por su sigla en inglés), la Relación de Dependencia de personas jóvenes (YADR por su sigla en inglés) y la Relación de dependencia de las personas mayores (OADR por su sigla en inglés).

Los resultados evidencian una disminución general de la Relación de Dependencia Total y la Relación de Dependencia de la población joven, acompañada por un incremento sostenido de la Relación de dependencia de personas mayores, reflejando el proceso de envejecimiento poblacional. El Índice de Soporte Potencial también muestra una caída significativa, lo que indica una menor capacidad de soporte intergeneracional. A nivel departamental, se observan fuertes disparidades territoriales: Santiago del Estero presenta los valores más altos de dependencia total y juvenil, mientras que Tucumán destaca por el crecimiento de la dependencia por vejez.

Estos hallazgos permiten reflexionar sobre los desafíos que enfrentan las políticas públicas en materia de salud, previsión social y empleo, especialmente en contextos regionales con alta carga demográfica dependiente. 

El estudio se apoya en la extracción, procesamiento y análisis de los datos censales (2010 - 2022) con RedatamX y la visualización de los datos a través del software QGIS, que permite combinar los datos censales sobre bases geoespeciales de la República Argentina.

Contexto y relevancia

La medición de la dependencia demográfica permite evaluar la presión que ejercen los grupos no activos (menores y mayores) sobre la población en edad de trabajar. En Argentina, este análisis es crucial para anticipar desafíos en salud, educación y previsión social. 

En las provincias del norte del país, como Santiago del Estero y Tucumán, los cambios en dependencia infantil y por vejez impactan directamente en educación, empleo y salud pública. Estas provincias tienen características interesantes para este estudio, dado que presentan dinámicas demográficas particulares, con alta natalidad y envejecimiento creciente. Mientras que Tucumán tiene una alta densidad de población y un perfil más urbano, Santiago del Estero presenta un perfil más rural. Comparar ambas nos permite analizar cómo las diferentes dinámicas socioeconómicas y geográficas influyen en la estructura demográfica y en las necesidades de sus poblaciones. 

Las provincias de Santiago del Estero y Tucumán presentan perfiles contrastantes: mientras la primera mantiene una alta dependencia infantil, la segunda muestra un crecimiento sostenido de la dependencia por vejez. Estos patrones reflejan procesos demográficos diferenciados que requieren políticas focalizadas.

Objetivos

El objetivo general del trabajo es facilitar la puesta en práctica del uso de la información censal en la elaboración de diagnósticos sociodemográficos como insumos relevantes para el diseño e implementación de políticas públicas.

Los objetivos específicos son:

• Realizar una comparación intercensal 2010 – 2022 a través de los indicadores de dependencia demográfica (TDR, YADR, OADR).
• Comparar los indicadores entre Santiago del Estero y Tucumán, tanto a nivel provincial como departamental.
• Visualizar territorialmente los resultados para facilitar su interpretación y aplicación.

Metodología y uso de Redatam

Se utilizaron los microdatos de los Censos Nacionales de Población de 2010 y 2022 que el INDEC provee al público en formato Redatam. Para el procesamiento y cálculo de los indicadores, se empleó la herramienta Redatam, desarrollada por la CEPAL, que permite el acceso y análisis de microdatos censales. Para analizar la distribución territorial se utilizó la herramienta QGIS, software libre de mapeo.

Fórmulas usadas en el análisis

P 65+ : población de 65 años y más (adultos mayores).

P 15-64 : población en edad de trabajar.

P 0-14 : población menos de 0 a 14 años (población infantil y adolescente)

• La Relación de Dependencia de las personas mayores (OADR-Old Age Dependency Ratio) es un indicador muy usado en demografía y análisis de la información sobre población.

Interpretación: Se interpreta como el número de personas de 65+ por cada 100 en edad de trabajar. Este indicador mide la presión potencial de los adultos mayores sobre la población en edad de trabajar e indica cuántas personas de 65+ años hay por cada 100 personas en edad productiva. Muestra la sostenibilidad de los sistemas de pensiones y cuidados, como así también el grado de envejecimiento de la población.

• La Relación de Dependencia de la población joven (YADR -Youth Age Dependency Ratio), se calcula como:

Interpretación: número de personas de 0–14 por cada 100 en edad de trabajar. Expresa la carga que implica la población infantil y adolescente sobre los adultos en edad laboral, y busca mostrar la presión en términos de educación, salud, alimentación y cuidados hacia la niñez.

• La Relación de Dependencia Total (TDR-Total Dependency Ratio). A través de las fórmulas anteriormente expuestas, se llega a otro indicador conocido como la Relación de Dependencia Total: 

Interpretación: personas dependientes (jóvenes + mayores) por cada 100 en edad de trabajar. Integra en un único indicador la carga de dependientes jóvenes y mayores sobre los potencialmente activos. Permite analizar la evolución de las demandas sociales y económicas (educación + pensiones).

Pasos prácticos en Redatam

Una vez cargada la base de datos en RedatamX se escribe la sintaxis de cada indicador para cada censo, reemplazando la terminación 2022 o 2010 para una mejor identificación de la variable obtenida según cada período.

Análisis de la sintaxis generada:

Rundef prg1

selection prov == “86” or prov == “90”

• rundef: Este comando marca el inicio del archivo de definición de comandos.
• selection prov == “86” or prov == “90”: Esta línea es un filtro geográfico para seleccionar las provincias bajo estudio. prov es una variable que representa el nivel geográfico de provincia. En este caso, el código está seleccionando todos los registros donde la provincia es "86" (Santiago del Estero) o "90" (Tucumán).

Clasificación de la población por grupos de edad:

persona.adr <- switch

case persona.edad < 15 assign 1

case persona.edad >= 65 assign 2

else 0

range 0:2

valuelabels 

0 “No dependiente” 

1 “Dependiente Menores” 

2 “Dependientes Mayores”

• persona.adr. Se crea una nueva variable llamada “adr” (“índice de dependencia demográfica”)  para cada persona, indicado por el prefijo persona.
• case …..assign: Condiciones en donde se evalúa verdadero o falso antes de asignar un nuevo valor.
• Valuelabels (comando que asigna etiquetas): Se asignan etiquetas a los valores numéricos para que sean más fáciles de interpretar en los resultados finales.

Conteo de población por grupos en cada departamento:

// Menores: < 15

dpto.men22 <- count persona filter persona.adr == 1

// Productivos: 15 - 64

dpto.prod22 <- count persona filter persona.adr == 0

// Mayores: 65+

dpto.may22 <- count persona filter persona.adr == 2

Se crean tres variables a nivel de departamento (indicado por el prefijo dpto.) para contar la población de cada grupo de edad: 

Cálculo de indicadores:

// TDR

dpto.tdr22 <- ((dpto.men22+dpto.may22)/dpto.prod22)*100

filter dpto.prod22 > 0

TDR (dpto.tr22): Se calcula la relación de dependencia total por departamento. Un valor alto indica que una proporción mayor de la población no está en edad de trabajar.

FILTER: La instrucción filter dpto.prod22 > 0 es crucial para evitar errores de división por cero en departamentos donde no haya población productiva.

Creación del listado final:

arealist dpto, dpto.ndpto, dpto.men22, dpto.may22, dpto.prod22, dpto.tdr22

arealist: Este comando crea la tabla final de resultados.

La tabla mostrará, para cada departamento (dpto), el nombre del departamento (DPTO.NDPTO) y los valores de todas las variables calculadas: las cantidades de cada grupo de edad e índice (TDR).

Resultados

Análisis de la variable de dependencia demográfica para el total del  desagregado por provincias, Censos 2010 y 2022

Cuadro resumen de datos totales: Argentina y provincias de Santiago del Estero y Tucumán

Entre 2010 y 2022 se observa una convergencia moderada de la Relación de Dependencia Total (TDR) a nivel provincial, impulsada por la caída de la dependencia juvenil (YADR) y el aumento sostenido de la dependencia por vejez (OADR). En términos de políticas, el desplazamiento del “pico de presión” desde educación/niñez hacia cuidados y previsión social es consistente, con trayectorias diferenciadas entre provincias.

Análisis de la variable de dependencia demográfica para las provincias de Santiago del Estero y Tucumán desagregado por departamentos, censos 2010 y 2022

Mapa 1: Santiago del Estero, por departamento, 2010

Mapa 2: Santiago del Estero, por departamento, 2022

Los mapas muestran un patrón rural–urbano marcado:

• En 2010, la TDR y la YADR se concentran en departamentos del centro–Chaco árido (p. ej., Atamisqui, San Martín), mientras Capital y Banda exhiben valores relativamente menores.
• En 2022 persiste la alta dependencia infantil en el interior rural, pero con descensos acotados de YADR y un aumento de OADR que empieza a asomar en cabeceras y ejes viales. El balance es una TDR aún elevada en focos rurales, con una composición más envejecida de la carga demográfica.

Mapa3: Tucumán, por departamento, 2010

Mapa4: Tucumán, por departamento, 2022

Comparando Tucumán 2010 con 2022, a diferencia de Santiago del Estero, el envejecimiento pesa más en la recomposición tucumana:

• La OADR crece con nitidez en el área metropolitana (San Miguel de Tucumán) y en corredores periurbanos/agrarios (Simoca), evidenciando presión creciente sobre salud y cuidados.
• La YADR desciende de forma más homogénea en el este y sur agrícola, lo que modera la TDR en varios departamentos, aunque la caída del PSR advierte sobre la sostenibilidad de mediano plazo.

Variaciones intercensales

TDR por departamento 2010

TDR por departamento 2022

Variación intercensal 2010-2022 de la TDR por departamento

Variación intercensal 2010-2022 del Índice de Soporte Potencial por departamento

Predomina la baja de la TDR en anillos periurbanos (mejora de la Relación de Dependencia de la población joven), mientras persisten “bolsones” altos en departamentos de baja densidad y mayor aislamiento. La TDR tiende a la baja por efecto juvenil.

Conclusiones

• En Santiago del Estero, se observa una alta dependencia infantil persistente, con departamentos como San Martín y Atamisqui superando el 60% de la TDR en 2022.
• En Tucumán, la dependencia por vejez se incrementa, destacándose Simoca (OADR 19,45%) y San Miguel de Tucumán (18,81%).
• Se evidencia un proceso de envejecimiento poblacional, especialmente en Tucumán.
• Esto implicará una mayor carga de soporte intergeneracional que deberá ser compensada con un aumento en la productividad de la población activa.
• Es urgente implementar políticas integrales en natalidad, salud, educación y previsión social, adaptadas a las realidades territoriales.
• Implicancias territoriales:
  - Santiago del Estero (rural disperso): mantener transferencias y apoyo a hogares con niños, incorporando estrategias de cuidado en cabeceras por creciente OADR.
  - Tucumán (urbano/periurbano): expansión de redes de cuidados, salud geriátrica y adecuación previsional en el área metropolitana de Tucumán (AMT); en corredores agrícolas con YADR aún relevante, continuidad de inversión en infancia.
  - Transversal: potenciar la productividad laboral y políticas de conciliación como ejes para sostener la carga intergeneracional.
• Finalmente, se destaca cómo el uso de Redatam permitió obtener estos resultados de forma accesible, replicable y territorialmente precisa, facilitando su aplicación en el diseño de políticas públicas.