El Indicador de Vulnerabilidad Social (IVS), fue diseñado para captar la intensidad de la vulnerabilidad y su heterogeneidad a diferentes escalas territoriales sobre los Censos de población y vivienda de la Argentina. Es una medida sintética multidimensional y ponderada, que considera múltiples aspectos de las condiciones de vida de la población (habitacionales, educativos, económicos y de acceso a la atención en salud) reflejando el nivel de déficit en cada uno de ellos. 

En una versión previa de Redatam Informa, se presentó un análisis de las formas de distribución territorial de la vulnerabilidad social en Provincia de Bueno Aires utilizando el promedio y el desvío del IVS y examinando su relación con la densidad poblacional a nivel de partido y fracción censal para la RMBA (ampliada) en base a datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (CNPHyV) 2001 del INDEC procesados en su totalidad con Redatam. El artículo se titulaba “¿Somos todos vulnerables? La vulnerabilidad y su heterogeneidad en la Región Metropolitana de Buenos Aires” y fue publicado en Redatam Informa Vol 15 del año 2009. 

Debido a la vigencia de la problemática y a la utilidad práctica del indicador[1] en el diseño de políticas de distinto tipo –fue utilizado en ciertas políticas educativas jurisdiccionales y nacionales[2]- en esta oportunidad se decidió actualizarlo y que el INDEC haya puesto a disposición de los usuarios la base de datos del censo de población y vivienda 2022 en formato Redatam hizo posible ese trabajo. 

En este artículo se retoma la temática del trabajo anterior, para exponer la experiencia de trabajar en ambas versiones de Redatam para la elaboración del indicador, y comparten mapas coropléticos que permiten observar diferencias territoriales para brindar insumos para el análisis.

Se presentan los resultados del IVS para 2001 y 2022 a nivel de total país por provincia para sugerir diferentes abordajes en el objetivo de responder si en los 21 años que transcurrieron entre ambos censos, se manifestaron procesos de mayor concentración o de segregación socio territorial. 

Posteriormente, y con fines metodológicos más que explicativos, se toman los resultados del último censo, exclusivamente, aplicando un nivel mayor de desagregación territorial (fracción censal). A partir de allí se centra la mirada en la RMBA y se propone un modelo que consiste en construir agrupamientos de fracciones en quintiles de IVS para trascender la distancia física entre ellas, lo cual serviría como herramienta para planificar políticas homogéneas en distintas regiones con características similares, independiente a su cercanía geográfica.

Adaptando la sintaxis a Redatam X

La versión del índice elaborada con datos del CNPHyV 2001 fue procesada con Redatam SP, mientras que la actualización del CNPHyV 2022 se realizó con RedatamX. En ambas oportunidades se accedió a la atenta capacitación y asistencia del equipo técnico de la CELADE en las herramientas de Redatam y QGIS, lo cual posibilitó también elaborar mapas propios georeferenciando la información procesada desde el módulo Redx Process de forma directa. 

La sintaxis de programación confeccionada para el Censo 2001 se actualizó fácilmente a la versión RedatamX con el Censo 2022. Los dos censos se trabajaron de modo local y no remoto para poder compilar y almacenar los avances de sintaxis lo cual facilitaría su elaboración y actualización, y se obtuvieron todos los resultados sin requerir cálculos adicionales posteriores con otro paquete estadístico. Se destacó la capacidad de ambas versiones de Redatam para manipular grandes volúmenes de datos de forma veloz a nivel de fracción censal.

En ambas oportunidades, se definieron por código las variables que identificaban los distintos déficits de cada dimensión utilizando el comando DEFINE, así como la fórmula para obtener el promedio de todas ellas y se almacenaron los resultados en la entidad hogar. 

Primero se revisaron los posibles cambios en las cédulas censales y en los 2 diccionarios de variables y luego se procedió a actualizar la sintaxis, tarea que resultó sencilla ya que los comandos utilizados se conservaron. 

La sintaxis estaba organizada en cinco bloques: a. Construcción de los 15 indicadores requeridos b. Aplicación de la fórmula de cálculo del IVS como promedio de las ponderaciones de cada dimensión y su almacenamiento en la entidad hogares c. Identificación del universo controlando la calidad de los datos (construcción de una variable que selecciona a los hogares que poseen información en todas las variables involucradas en el procesamiento) d. Resumir los promedios para las distintas escalas territoriales e. Confección de Tabulados (promedios, tablas y listas de área) y exportación para QGIS en formato CVS. 

A diferencia de Redatam SP, que permitía obtener el promedio de IVS para diferentes niveles de desagregación geográfica desde los tabulados, en Redatam X fue necesario almacenarlo como promedio en cada entidad geográfica utilizada en las salidas (bloque d), lo cual aceleró aún más el procesamiento de los tabulados.

Síntesis metodológica del IVS

Los enfoques de vulnerabilidad social plantean que los hogares tienen diferente capacidad para dar respuesta a las condiciones del contexto socioeconómico en función de los activos materiales y no materiales que disponen. Así, la vulnerabilidad se expresa por una multiplicidad de factores que operan históricamente: los contextos macroeconómicos, las condiciones del mercado laboral, las tendencias demográficas, el impacto de políticas ambientales, territoriales, sociales, distributivas, entre otros. 

En esa línea, el IVS se definió para ser una medida multidimensional que asigne a cada dimensión un peso diferencial y donde el factor económico tuviera la mayor ponderación, a su vez, distinguiera el nivel de intensidad (“moderado” y “crítico”) para los hogares con determinada característica desfavorable.

Tabla 1. Operacionalización. Dimensiones, indicadores y ponderación

En función de las ponderaciones de la tabla, el IVS se calcula como promedio de los valores que asumen los hogares de un área determinada (total país, Provincia, Departamento, Fracción o Radio Censal) en todas sus dimensiones según sus características. La fórmula de cálculo se expresa de la siguiente manera: 

Distribución territorial de la vulnerabilidad social 21 años después

A diferencia de los métodos de medición de la pobreza por ingresos, en el IVS, así como ocurre con otros indicadores de “pobreza multidimensional”, intervienen variables estructurales que tienden a mostrar mayor rigidez para experimentar cambios ya que las cuestiones a medir se transforman a más largo plazo. Como se notará a continuación, la distribución territorial y la evolución del IVS a nivel provincial, están en consonancia con las evidencias que brindan indicadores como el IPMH o NBI: éstos dan cuenta que el norte del país se encuentra en la situación más crítica y muestran una evolución general decreciente en todas las provincias, que no necesariamente refleja mejoras reales en términos de bienestar o condiciones de vida sino en algunos de los aspectos estructurales involucrados. El fuerte descenso de la Tasa Bruta de Natalidad que pasó de 21,3 en 2001 a 10,7 hacia 2022[3], la implementación de políticas educativas que impactaron en la finalización del nivel secundario (en el 2001 el 64% de la población de 18 años y más no había finalizado el nivel mientras en 2022 un 44%) pueden explicar en parte el descenso del IVS. Sin embargo, una explicación completa requeriría un análisis por dimensión más exhaustivo y excedería los objetivos del presente trabajo.

No obstante, la información elaborada permite afirmar que, si bien en conjunto se producen mejoras, estas no fueron homogéneas al interior de esos territorios.

Los mapas siguientes muestran cómo se distribuyen los diferentes niveles de vulnerabilidad por Partido para todo el país en ambos censos, donde el verde representa los menores índices de IVS y el rojo los más críticos. Así, se refleja la posición de cada partido con respecto al resto en cada momento, para visualizar si se profundiza la polarización de la región norte – resto de provincias, o la vulnerabilidad se dispersa segregándose en otras áreas del territorio.

Se observa que los Departamentos con IVS más crítico continúan concentrándose fuertemente en las provincias del Norte (Jujuy, Salta, Formosa, Chaco, Santiago del Estero). En situación más moderada, pero con IVS más heterogéneos se identifica a San Juan, Tucumán, Corrientes, Misiones y Catamarca. En Mendoza, Neuquén, Entre Ríos, Río Negro y Chubut conviven Partidos con IVS bajo y medio. La vulnerabilidad se extendió en el sur de San Luis, en parte de La Pampa y casi toda la provincia de San Juan se profundizó.

Mapa 1: Índice de Vulnerabilidad Social (IVS), intensidad por Partido. Argentina, 2001

Fuente: Procesamientos propios con Redatam SP y RedatamX en base a datos del CNPHyV 2001 y 2022. Mapas elaborados con QGis. Cartografía censal INDEC 2017. Clasificación: quintiles fijos (cortes 2001) aplicados a 2001 y 2022 para comparabilidad.

Mapa 2: Índice de Vulnerabilidad Social (IVS), intensidad por Partido. Argentina, 2022

Fuente: Procesamientos propios con Redatam SP y RedatamX en base a datos del CNPHyV 2001 y 2022. Mapas elaborados con QGis. Cartografía censal INDEC 2017. Clasificación: quintiles fijos (cortes 2001) aplicados a 2001 y 2022 para comparabilidad.

Para estimar la medida exacta de heterogeneidad territorial, se sugiere utilizar el coeficiente de variación (que se calcula como proporción de la media con respecto al desvío estándar) y para mensurar la segregación territorial se podría aplicar los índices de Disimilitud y Segregación de Duncan (Duncan, Duncan, 1955)[4], que se interpretaría como el porcentaje de Departamentos que deberían cambiar de posición para lograr la equidistribución.

Resumir la información por Departamento vs Fracción Censal

La Provincia de Bs.As. está conformada por 133 de los 525 Departamentos del país, y a simple vista, en los mapas anteriores, el IVS pareciera quedar asimilado a Córdoba, Santa Fe y La Pampa, no obstante, al centrar la mirada en la RMBA, se refleja el contraste entre los Distritos del segundo Cordón del Conurbano y los del resto de la región (Mapa 3). El mapa 4 por fracción muestra que los Municipios del segundo cordón conectan de forma gradual con los del primero atenuándose su IVS, pero que el límite con el tercer cordón refleja un corte abrupto. Asimismo, ciertos Municipios como Moreno, Merlo o Lomas de Zamora -que en el mapa 3 aparentan un IVS intermedio- evidencian áreas con IVS crítico.

Mapa 3: IVS por Departamento.  Recorte RMBA, 2022	Mapa 4: IVS por Fracción Censal. Recorte RMBA, 2022
Fuente: Procesamientos propios con RedatamX en base a datos del CNPHyV 2022. Mapas elaborados con QGis. Cartografía censal INDEC 2017.

Como puedo observarse, este nivel de desagregación permite captar mejor la heterogeneidad dentro cada zona y aproximarse más a la realidad de los Distritos.

Por último, el modelo de análisis que se propone a continuación consiste en agrupar las fracciones censales de una sola jurisdicción en quintiles de IVS, para lograr una clasificación que resuma 5 niveles de vulnerabilidad. Aplicado a la CABA, se logra diferencian tres zonas, el norte se presenta como el más favorable, se conforma una franja de vulnerabilidad moderada que atraviesa toda la Ciudad de este a oeste y casi la totalidad de fracciones de los quintiles de IVS más críticos se concentran en el sur. Los coeficientes de variación para el IVS a nivel de fracción fueron calculados desde Redatam, mostrando mayor heterogeneidad en las Comunas de la zona sur con valores superiores a 40%.

Mapa 5. Índice de Vulnerabilidad Social (IVS), Quintiles del promedio de IVS por fracción censal.  Ciudad de Buenos Aires, 2022

Fuente: UEICEE-Ministerio de Educación del GCBA. En base a datos del CNPHyV 2022.

Reflexiones finales

El IVS mantiene la capacidad de ser una medida sintética de la vulnerabilidad social para expresar la intensidad y heterogeneidad de la problemática a nivel territorial, logrando captar la variabilidad y formas de segregación territorial, y puede ser útil en el abordaje de la desigualdad socio territorial. 

El análisis presentado no se ocupó de la medida de cambio en el IVS calculado de forma intercensal, sino de ver si se modificaba la posición relativa de cada unidad territorial con respecto a las demás, es decir, ver cuáles mejoraron su posición y no cuánto menos vulnerables son, probando la sensibilidad del indicador para diferenciar territorios en materia social. 

La observación de los mapas permite afirmar que la distribución de la vulnerabilidad por provincia se conservó, pero se notaron algunas diferencias a nivel departamental. Lo primero no llama la atención debido a que el indicador utiliza variables estructurales y refleja la estructura de la desigualdad social; ambos fenómenos se muestran arraigados fuertemente al territorio. 

Al focalizar el estudio para la RMBA y más específicamente la CABA, y aplicar una desagregación fracción censal, se expresa la heterogeneidad interna de cada división político-administrativa y la necesidad de orientar políticas que mejoren las condiciones de vida de la población trascendiendo esos límites para reclasificar territorios similares que son distantes entre sí. Medidas exactas de la heterogeneidad en función del IVS, se pueden calcular por medio de la programación en Redatam. Ese aspecto no fue comparado de forma intercensal, pero se podría estimar con precisión calculando las mismas medidas con los datos 2001. 

El modelo por quintiles permitió disponer de una herramienta para simplificar la identificación de niveles de vulnerabilidad comparables en el tiempo –ya que son independientes a la amplitud de los valores observados de IVS obtenidos en diferentes censos- logrando diferenciar 5 niveles de vulnerabilidad dentro de la CABA y permitiendo identificar entornos sociales similares para áreas mínimas que ser tratadas con acciones disímiles en ellas. 

Por lo dicho, si bien el promedio de IVS disminuyó y los valores no fueron mencionados para no exceder el objetivo de esta exposición, no quiere decir que hayan mejorado las condiciones de vida de la población en términos de pobreza coyuntural, sino que se evidencia el impacto del descenso de la natalidad y políticas de retención escolar implementadas en este período. Para abordar esa hipótesis se requeriría de un análisis más profundo por dimensión, lo que será materia de otra investigación.

Referencias

• Con, Melina. “¿Somos todos vulnerables? La vulnerabilidad y su heterogeneidad en la Región Metropolitana de Buenos Aires” Redatam Informa V15, ISSN 1017-5628 CELADE-CEPAL (2009).
• UEICEE. Equipo Indicadores Educativos. Documento metodológico IVS 2001.
• INDEC. Documento “CNPHyV 2001. Definiciones de la base de datos”
• INDEC. Documento “CNPHyV 2022. Definiciones de la base de datos”

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[1] “La Tasa Bruta de Natalidad es el cociente entre el número de nacimientos ocurridos durante un período determinado, generalmente un año calendario, y la población media del período.” Fuente: INDEC

[2] Principalmente, fue utilizado en el “Plan Nacional de Creación de Escuelas” y en el Proyecto “Áreas Críticas” en la Provincia de Buenos Aires, así como en la UEICEE para estudiar realizar clasificaciones de escuelas y estudiar la segregación social y escolar de la Ciudad de Bs.As. 

[3] “La Tasa Bruta de Natalidad es el cociente entre el número de nacimientos ocurridos durante un período determinado, generalmente un año calendario, y la población media del período.” Fuente: INDEC

[4] “Un análisis metodológico de los índices de segregación. “American Sociological Review, Vol 20, 1955.