IDENTIFICACION DE LA ESTRUCTURA SOCIOTERRITORIAL DE LA ...

FACULTAD DE ARQUITECTURA, DISEÑO Y URBANISMO DE LA UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES (FADU/UBA) - UNIDAD DE PROYECTOS ESPECIALES ÁREA METROPOLITANA DE BUENOS AIRES (UPEAMBA)

IDENTIFICACION DE LA ESTRUCTURA SOCIOTERRITORIAL DE LA CIUDAD DE

BUENOS AIRES TENIENDO EN CUENTA SU CONTEXTO METROPOLITANO

Informe Final 26 de septiembre de 2014

Observatorio Urbano Local – Buenos Aires Metropolitana, CIHaM/FADU/UBA

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A. INDICE 0. INTRODUCCIÓN 1. CAMBIOS SOCIOTERRITORIALES METROPOLITANOS 1.1. Nueva relación Centro – Periferia 1.2. Desplazamiento de la centralidad social metropolitana 1.3. Incremento de la segregación y fragmentación urbana a nivel local 2. ANALISIS DE LA REGION SEGUN CORONAS Y SECTORES 2.1. Aspectos metodológicos 2.1.1. Área de estudio y unidades de análisis

2.1.2. Variables seleccionadas 2.2. Resultados 2.2.1. Población 2.2.1.1. Variación de la población 2.2.1.2. Densidad 2.2.2. Nivel sociohabitacional y hacinamiento 2.2.3. Régimen de tenencia de la vivienda

2.2.4. Educación 2.2.5. Origen de la población

2.2.6. Tipo de vivienda

2.3. Características socioterritoriales en la escala regional 3. ANALISIS A NIVEL DE RADIO Y LOCALIDADES 3.1. Análisis de las variables seleccionadas 3.2. Análisis multivariado de componentes principales de las variables 3.3. Análisis por Localidad – Aglomeración Gran Buenos Aires 4. CONCLUSIONES FINALES 5. BIBLIOGRAFÍA

6. EQUIPO DE TRABAJO

ANEXOS

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ANEXO I: GLOSARIO ANEXO II: ASPECTOS METODOLÓGICOS ANEXO III: TABLAS B. ÍNDICE DE FIGURAS, CARTOGRAMAS DEPARTAMENTALES, MAPAS, GRÁFICOS Y TABLAS FIGURAS

Figura 1. Relaciones centro periferia Figura 2. Desplazamiento de la centralidad social metropolitana Figura 3. Niveles de segregación urbana Figura 4. Mapa de Coronas y Sectores de la Región Metropolitana de Buenos Aires Figura 5. Componentes de Coronas y Sectores de la Región Metropolitana de Buenos Aires Figura 6. Tasas de crecimiento anual media de la población de la ZMBA / Coronas y Sectores Figura 7. Densidad de población de la ZMBA / Coronas y Sectores Figura 8. Promedio de personas por cuarto (PPC) en ZMBA / Coronas y Sectores Figura 9. Comportamiento espacial según Corona y Sector de algunas variables seleccionadas Figura 10. División por Coronas y Sectores

CARTOGRAMAS DEPARTAMENTALES

Densidad de Población, PPC y Hacinamiento Régimen de tenencia Educación Origen de la población Tipo de vivienda

MAPAS

0. Densidad de población 2010 0.b. Densidad de población 2001 0.c. Densidad de población 1991 1. PPC Índice general de hacinamiento 2010 1.b. PPC Índice general de hacinamiento 2001 1.c. PPC Índice general de hacinamiento 1991 2. HAC1 Hogares hasta 0,50 personas por cuarto 3. HAC2 Hogares entre 0,51 y 0,99 personas por cuarto 4. HAC3 Hogares entre 1 y 1,49 personas por cuarto 5. HAC4 Hogares entre 1,50 y 1,99 personas por cuarto 6. HAC5 Hogares entre 2 y 3 personas por cuarto 7. HAC6 Hogares con más de 3 personas por cuarto 8. PRVT Propietarios de la vivienda y el terreno 9. PRPV Propietarios de la vivienda solamente 10. INQO Inquilinos 11. DEPE Ocupantes en relación de dependencia 12. PRST Ocupantes por préstamo 13. OSIT Otra situación de tenencia 14. TIRREG Tenencia irregular 15. NCAS Población de 25 años y más que nunca asistió a establecimiento educativo 16. NOASI Población de 12 a 17 que no asiste a establecimiento educativo 17. SECI Población de 25 años y más que alcanzó hasta secundario incompleto 18. SECC Población de 25 años y más que alcanzó hasta secundario completo y más 19 PAIS Nacidos en el país 20. LIMP Nacidos en país limítrofe más Perú 2010 20.b. LIMP Nacidos en país limítrofe más Perú 2001 20.c.LIMP Nacidos en país limítrofe 1991 21. OEXT Nacidos en otros países 22. CASA Casa 23. CASAA Casas A 24. CASAB Casas B 2010 24.b. CASAB Casas B 2001 25. RANCH Rancho 26. CASI Casilla 27. DEPA Departamento 2010 27.b. DEPA Departamento 2001 28. INQT Inquilinato

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29. HOTP Hotel pensión 30. NOHA Local no construido para habitación 31. VIMO Vivienda móvil 32. Vivienda subestándar 2010 32.b. Vivienda subestándar 2001 33. Hogares NBI 34. Componente 1 / Año 2001 35. Componente 1 / Año 2010 36. Componente 2 / Año 2001 37. Componente 2 / Año 2010 38. Componente 3 / Año 2001 39. Componente 3 / Año 2010 40. Adolescentes no escolarizados 2001 / Localidades 41. Adolescentes no escolarizados 2010 / Localidades 42. Limítrofes+Perú/pob 2001 / Localidades 43. Limítrofes+Perú/pob 2010 / Localidades 44. Hogares con Hacinamiento crítico 2001 / Localidades 45. Hogares con Hacinamiento crítico 2010 / Localidades 46. Hogares con Tenencia precaria 2001 / Localidades 47. Hogares con Tenencia precaria 2010 / Localidades 48. Hogares con NBI 2001 / Localidades 49. Hogares con NBI 2010 / Localidades 50. Vivienda deficitaria / Localidades 51. Vivienda deficitaria / Localidades

TABLAS

Tabla 1. Cálculo del ISEG para una selección de las variables analizadas / Período 2001-2010 Tabla 2. Población 1970, 1991 y 2010 según anillos, sectores y áreas de la Región Metropolitana de Buenos Aires Tabla 3. Distancias absolutas de extremos del gradiente por corona y sector Tabla 4. Variación del PPC Ciudad de Buenos Aires por Sectores / 2001 – 2010 Tabla 5. Variación del PPC Partidos del Gran Buenos Aires por Sectores / 2001 – 2010 Tabla 6. Sistema de variables incluidos en el análisis Tabla 7. Varianza Total explicada en ACP Bases censales 2001 y 2010. Tabla 8.a. Matriz de Componentes rotados. Base Censal 2001. Tabla 8.b. Matriz de Componentes rotados. Base Censal 2010. Tabla 9. Universo de referencia AGBA Tabla 10. Valor medio, desvío estándar, cuartos de desvíos, Límites inferior y superior del área de estudio Tabla 11: Población AGBA. Años censales 1980/1991/2001 y 2010. Tabla 12. Tamaño poblacional según localidades, AGBA, 2010. Tabla 13. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir del Hacinamiento crítico por cuarto. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 14. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir del Régimen de Tenencia. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 15. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir del Hacinamiento crítico por cuarto. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 16. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir del Nivel educativo alcanzado (secundaria incompleta) de la población adulta. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 17. Localidades del AGBA según niveles de mayor cantidad de extranjeros y extranjeros limítrofes y Perú–superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 18. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir del Tipo de Vivienda deficitaria. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 19. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad –superiores al promedio del área- y porcentaje de localidades, medido a partir de Necesidades Básicas Insatisfechas. Promedios máximos y mínimos de la localidad, 2010. Tabla 20. Localidades del AGBA según niveles de mayor precariedad en todas las variables analizadas–superiores al promedio del área - 2010. Tabla 21. Síntesis variables poblacionales / Corona y Sector Tabla 22. Síntesis variables hogares / Corona y Sector Tabla 23. Síntesis variables vivienda / Corona y Sector

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Tabla 24. Población, Hogares y Viviendas. Área Central Metropolitana (ACM), CP1 y CP2, según Sector, 2010 Tabla 25: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Norte, 2010 Tabla 26: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Oeste, 2010 Tabla 27: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Sur, 201 Tabla 28: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Norte, 2010 Tabla 29: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Oeste, 2010 Tabla 30: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Sur, 2010

GRAFICOS GRAFICO 1 - Hogares con NBI en CABA, Part. GBA y GBA / Período 1980 - 2010 / en valor absoluto GRAFICO 2 - Hogares con NBI en CABA, Part. GBA y GBA / Período 1980 - 2010 / en % GRAFICO 3 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Vivienda en el total de hogares con NBI / 1980-2010 GRAFICO 4 - GRAFICO 4 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Condiciones Sanitarias en el total de hogares con NBI / 1980-2010 GRAFICO 5 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Hacinamiento en el total de hogares con NBI / 1980-2010 GRAFICO 6 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Escolaridad en el total de hogares con NBI / 1980-2010 GRAFICO 7 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Capacidad de Subsistencia en el total de hogares con NBI / 1980-2010 GRAFICO 8 - Porcentaje de viviendas sobrestandar según Área Central y Sectores del Gran Buenos Aires / Años 1991, 2001 y 2010 GRAFICO 9 - Porcentaje de viviendas sobrestandar según Ciudad de Buenos Aires, ACM y Sectores / Años 1991, 2001 y 2010 GRAFICO 10 - Porcentaje de viviendas sobrestandar según Partidos Gran Buenos Aires y Sectores / Años 1991, 2001 y 2010 GRAFICO 11 - Tasa de crecimiento medio anual de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Período 1970-2010 GRAFICO 12 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Período 1970-2010 GRAFICO 12 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Período 1970-2010 GRAFICO 14 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Períodos 1970-1991 y 1991-2010 GRAFICO 15 - Tasa de crecimiento medio anual de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio por sectores de la RMBA / Pdo. 1970-2010 GRAFICO 16 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio por sectores de la RMBA / Pdo. 1970-2010 GRAFICO 17 - Densidad de población según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Habitantes por hectárea por Sectores / RMBA GRAFICO 18 - Densidad de población según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Habitantes por hectárea / Años 1970 y 2010 / RMBA GRAFICO 19 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Norte RMBA GRAFICO 20 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Oeste RMBA GRAFICO 21 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Sur RMBA GRAFICO 22 - Promedio de personas por cuarto (PPC) según estrato de urbio suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010 GRAFICO 23 - Régimen de tenencia según estrato de urbio, suburbio y periurbio / Año 2010 / RMBA GRAFICO 24 - Tenencia irregular según tipo por estrato de urbio, suburbio y periurbio / Año 2010 / RMBA GRAFICO 25 - Nivel alcanzado por población de 25 y más por estrato de urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010 GRAFICO 26 - Población de 25 y más que alcanzó hasta secundario incompleto por estrato de urbio, suburbio y periurbio por Sectores / RMBA / Año 2010 GRAFICO 27 - Población de 12 a 17 que no asiste a establecimiento educativo por sectores de la RMBA y estratos del urbio, suburbio y periurbio / Año 2010 GRAFICO 28 - Origen de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio/ RMBA / Año 2010 GRAFICO 29 - Origen de la población según estratos del urbio suburbio y periurbio / Sector Norte RMBA / Año 2010

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GRAFICO 30 - Origen de la población según estratos del urbio suburbio y periurbio / Sector Oeste RMBA / Año 2010 GRAFICO 31 - Origen de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio Sector Sur RMBA /Año 2010 GRAFICO 32 - Tipo de vivienda según estrato del urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010 GRAFICO 33 - Vivienda subestándar según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Sectores RMBA / Año 2010 GRAFICO 34 - Viviendas subestándar según tipo por estratos del urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010

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0. INTRODUCCIÓN El presente trabajo surge de un Convenio celebrado entre la Facultad de Arquitectura, Diseño y Urbanismo de la Universidad de Buenos Aires y la Unidad de Proyectos Especiales Área Metropolitana de Buenos Aires (UPEAMBA). El objetivo del acuerdo es la realización de un estudio de identificación de la estructura socioterritorial de la Ciudad de Buenos Aires teniendo en cuenta su contexto metropolitano. El trabajo tiene como antecedente central el “Diagnóstico Socioterritorial de la Ciudad de Buenos Aires Buenos Aires y su contexto metropolitano” que contó del Arq. Horacio Torres y su equipo de trabajo realizado a fines de la década del ’90. Fue producto de un anterior convenio entre la Secretaría de Planeamiento Urbano del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires y la Facultad de Arquitectura, Diseño y Urbanismo de Universidad de Buenos Aires. El resultado de dicha investigación formó parte de los fundamentos de la formulación de los lineamientos de desarrollo territorial del actualmente vigente Plan Urbano Ambiental de la ciudad de Buenos Aires (PUA). Constituyó un aporte para la definición del “espacio social” de la ciudad y caracterizarlo sobre bases estadísticas a un nivel detallado de desagregación espacial. El objetivo del presente informe es una actualización de la definición de la estructura socioterritorial de la Ciudad de Buenos Aires y su contexto metropolitano, describiendo las características de las zonas internas y sus principales tendencias. El concepto de estructura socioterritorial retoma la sustentada por Torres, que la definía como “la identificación en el espacio urbano de zonas con características sociohabitacionales y socioeconómicas diferentes, la definición de sus límites, su caracterización a partir del análisis de variables censales, el estudio de sus interrelaciones, la identificación de los procesos socioterritoriales que están en su base y la formulación de hipótesis que los expliquen encuadrado en una perspectiva teórica que interrelaciona estructuras espaciales y procesos sociales, relación que es vista como de naturaleza interactiva y encuadrada en el marco de los procesos de producción social del espacio y de la ciudad”. Se incluyen en el trabajo presentado lo que podría denominarse una puesta al día del “mapa social” de los ’90 y de mapas temáticos que abarcan aspectos tales como densidades, hacinamiento, nivel sociohabitacional, régimen de tenencia, nivel de educación alcanzado por la población, origen de la población y tipo de vivienda. Los patrones de distribución espacial de esas variables permiten delimitar y describir estadísticamente las características sociohabitacionales de las diferentes áreas urbanas de la Buenos Aires Metropolitana.

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1. CAMBIOS SOCIOTERRITORIALES METROPOLITANOS 1.1. Nueva relación Centro – Periferia En su análisis del Mapa social metropolitano, Torres a fines de los ’90 registra lo que parecía ser un punto de inflexión en el modelo socioterritorial de la Buenos Aires Metropolitana (BAM). El observaba el empeoramiento relativo del área central respecto de la periferia de la aglomeración urbana en el período 1960-1991, considerando “el cambio significativo de tendencia en relación con los patrones sociohabitacionales” (Torres, 1999, 2001). Este hecho marca un cambio de modalidad del proceso histórico de metropolización, que en sus dos primeras etapas de la expansión suburbana (agroexportadora, 1890-1930, e industrialización sustitutiva de importaciones, 1947-1960) mostró a los sectores populares como protagonistas. Las clases altas y medio altas se mantenían en el área central que se densificaba y originaba procesos de renovación urbana y crecimiento del valor del suelo y los inmuebles, con mejoramiento del espacio público, el transporte y los equipamientos. El fenómeno, visto dos décadas después, confirma esa hipótesis y la sitúa en el contexto de disminución de los niveles de pobreza estructural de la población en el GBA, aunque manifestándose de manera diferencial en la Ciudad de Buenos Aires y los Partidos del conurbano. Se utiliza para el análisis, el indicador de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) que se aplica por primera vez en el Censo de Población, Hogares y Viviendas de 1980 y se ha continuado relevando en los sucesivos censos nacionales.

1980 1991 2001 2010

CABA 67.962 69.784 72.658 68.776

Partidos GBA 380.895 344.521 346.613 270.962

GBA 448.857 414.305 419.271 339.738

0

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

300.000

350.000

400.000

450.000

500.000

GRAFICO 1 - Hogares con NBI en CABA, Part. GBA y GBA / Período 1980 - 2010 / en valor absoluto

El Gran Buenos Aires presenta una disminución de los hogares con NBI en el período 1980 – 2010 (aproximadamente 100 mil) muy significativa, si se tiene en cuenta que en ese lapso de tiempo aumentó en alrededor de 1,4 millones el número de hogares. El fenómeno no fue constante en las décadas analizadas pues esa tendencia de mejora se interrumpió en el período 1991-2001, en el cual se produjo un aumento de los hogares con NBI tanto en la Ciudad de Buenos Aires, como en los Partidos del Conurbano.

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1980 1991 2001 2010

CABA 7,40 7,00 7,00 6,00

Partidos GBA 21,90 16,50 15,00 9,20

GBA 17,01 13,45 12,52 8,30

5,00

7,00

9,00

11,00

13,00

15,00

17,00

19,00

21,00

23,00

GRAFICO 2 - Hogares con NBI en CABA, Part. GBA y GBA / Período

1980 - 2010 / en %

El indicador utilizado, que contiene variables censales de pobreza estructural, muestra la evolución de los “activos sociales” (en materia de vivienda, condiciones sanitarias, hacinamiento, educación y capacidad de subsistencia) difiere con el comportamiento en el mismo período de los indicadores de Línea de Pobreza (LP) y Línea de Indigencia (LI). Fidel, Di Tomaso y Farías consignan un aumento de la pobreza en el período 1988-2002, con con picos en los momentos de la hiperinflación y salida de la convertibilidad, y un mejoramiento a partir del año 2003 para el Conurbano bonaerense (de 30,9 y 9,4 % en 1988, y 53,5 y 22,3 %, para 2001, de LP y LI respectivamente). La aparente contradicción entre los indicadores, dicen los autores citados, “responde a una suerte de espejismo estadístico dado por la definición de los mismos. Es posible que un hogar no presente necesidades insatisfechas y que al mismo tiempo sea pobre. Un ejemplo de ello es un hogar con ingresos inferiores a la línea de pobreza pero que posee una vivienda digna, sin hacinamiento y con las condiciones sanitarias adecuadas” (Fidel, C., Di Tomaso, R., Farías, C., 2007).

Esta tendencia a la baja de los hogares que padecen NBI se verifica y acentua si se la analiza en terminos relativos dado que como se señaló el aumento en los hogares en el GBA fue importante en el período. Sin embargo como puede observarse en los Gráficos 1 y 2 esa disminución se concentra en los Partidos del Conurbano, dado que

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en la Ciudad de Buenos se verifica un aumento de hogares con NBI entre los censos de 1980 a 2001, y la reducción experimentada en 2010 no alcanza para retrotraer la situación existente en 1980. Considerando todo el período, mientras en el conurbano los hogares con NBI se reducen casi 13 puntos porcentuales, en la Ciudad de Buenos Aires esa disminución es menor a los 1,5 puntos porcentuales. Es decir que si bien en 2010 la ciudad central metropolitana mejora respecto de las condiciones de pobreza medidas por el NBI, su comparación con el suburbio indica un fuerte estancamiento en simultáneo a una clara mejoría de los Partidos del GBA. Asincronías de las condiciones de pobreza y los déficits del hábitat metropolitano Analizando los componentes con que se construye el indicador de NBI según tipo de privación (tipo de vivienda, nivel de hacinamiento crítico, condiciones sanitaria deficitarias, nivel de escolaridad1 y capacidad de subsistencia)2, puede observarse que registran un comportamiento diferente según se trate del soporte material o con las condiciones sociales. Esto indicaría que las condiciones del hábitat no constituyen un mero reflejo de las condiciones socioeconómicas de los hogares, sino que presentan cierto grado de autonomía y que a su vez condicionan el desarrollo humano en el territorio. “El concepto de estructura socioterritorial tal como es aplicado aquí se refiere a la identificación en el espacio urbano de zonas con características sociohabitacionales y socioeconómicas diferentes, la definición de sus límites, su caracterización a partir del análisis de variables censales, el estudio de sus interrelaciones, la identificación de los procesos socioterritoriales que están en su base y la formulación de hipótesis que los expliquen. Todo lo anterior se encuadra en una perspectiva teórica que interrelaciona estructuras espaciales y procesos sociales, relación que es vista como de naturaleza interactiva y encuadrada en el marco de los procesos de producción social del espacio y de la ciudad” (Torres, 1999). Se observa que en el período 1980-2010 los componentes Condiciones Sanitarias, Hacinamiento y Vivienda (en el caso de la CABA) presentan un aumento del peso en la composición del NBI mientras que los componentes Escolaridad y Capacidad de subsistencia descienden. La comentada la diferencia en el comportamiento según los tipos de privación contenidos en el NBI se tornan claramente divergentes, mientras los hogares con deficiencias materiales aumentan en el período 1980-2010 los hogares con deficiencias de tipo social disminuyen, ver Gráficos 3 a 7. Esto parece indicar que si bien las políticas de inclusión llevadas adelante por el Gobierno Nacional en el período 2003-2010 marcan un cierto impacto en la escolaridad y la capacidad de subsistencia de los hogares, esto no se ha visto reflejado en un mejoramiento de las condiciones del hábitat en la ciudad. Las cuestiones relacionadas con los tipos de vivienda, el hacinamiento por cuarto y las condiciones sanitarias parecieran tener una inercia que no responde a los cambios a nivel social producto de la ejecución de planes sociales, de creación de empleo, etc., aplicada a partir del 2003. En el mismo sentido, esto señala el aumento progresivo de la influencia que ejercen las dinámicas urbanas propias de la ciudad sobre la población (como las variaciones sobre la renta urbana, los proyectos inmobiliarios, las mejoras

1 hogares con al menos un niño que no asiste 2 miembro ocupado con escolaridad incipiente por 4 o 5 miembros sin ingresos

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en la infraestructura urbana en forma diferencial, las dinámicas de segregación socio-territorial).

1980 1991 2001 2010

CABA 51,4 47,0 68,9 73,8

Partidos GBA 55,7 57,6 38,7 41,4

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

GRAFICO 3 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Vivienda en el total de hogares con NBI / 1980-2010

Vivienda Deficitaria

1980 1991 2001 2010

CABA 4,1 12,8 4,2 14,4

Partidos GBA 11,4 7,9 11,3 22,1

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

GRAFICO 4 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Condiciones Sanitarias en el total de hogares

con NBI / 1980-2010

1980 1991 2001 2010

CABA 20,3 29,9 22,2 25,6

Partidos GBA 39,3 40,0 31,0 43,9

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

GRAFICO 5 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Hacinamiento en el total de hogares con NBI / 1980-2010

12

1980 1991 2001 2010

CABA 9,5 2,8 2,6 2,4

Partidos GBA 11,9 4,8 4,8 4,5

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

GRAFICO 6 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Escolaridad en el total de hogares con NBI / 1980-2010

1980 1991 2001 2010

CABA 28,4 24,2 19,2 1,3

Partidos GBA 19,6 28,8 34,5 4,4

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

GRAFICO 7 - NECESIDADES BÁSICAS INSATISFECHAS / Peso de la privación Capacidad de Subsistencia en el total de hogares con NBI / 1980-

2010

En los partidos de GBA se observa una baja en los hogares con privación de tipo social durante el período considerado 7,4 % Escolaridad, y 15, 2 % Capacidad de Subsistencia, concentrándose la disminución de esta última variable en la última década del período estudiado. Respecto de las condiciones materiales se observa una baja en los hogares que padecen privación en el componente Vivienda durante el período, y una evolución muy diferente respecto de Condiciones Sanitarias y Hacinamiento que aumentan su peso como componentes del NBI en el período. 1.2. Desplazamiento de la centralidad social metropolitana El fenómeno de los cambios en la relación centro –periferia coexiste con una histórica tendencia al fortalecimiento del Sector Norte del Gran Buenos Aires, en términos absolutos y en relación a los otros sectores, Oeste y Sur. Esto era planteado por Torres a fines de los noventa como una de las principales características de la estructura socioespacial metropolitana que definía como “una preeminencia del norte sobre el sur” (Torres, H., 1999). Se definen por lo tanto dos tendencias que guían el proceso de urbanización y desarrollo territorial de la ciudad, combinándose patrones sectoriales con anulares.

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Por un lado, la configuración socioespacial ha mostrado una tendencia de diferenciación Norte – Sur. Para algunos resulta que la sucesión de “los tres cordones en el conurbano bonaerense ha quedado obsoleta, como consecuencia de los grandes cambios que se produjeron en el último tiempo. Ha cambiado no sólo en términos de modificaciones en las condiciones de vida sino que se ha “desenganchado” mucho el norte del sur” (Arroyo, D., 2013). Por otro lado es también válido que tales cambios no modifican la fuerte estructura radioconcéntrica fundacional de la ciudad, reforzada en las últimas décadas por la red de autopistas y las infraestructuras vinculadas, generando articulaciones y tensiones con la tendencia de diferenciación sectorial del corredor Norte (Blanco, J. y Garay Santaló, P., 2010). Al respecto, Ciccolella y Vecslir entienden que el período actual de metropolización se caracteriza por una fuerte influencia del sistema socioproductivo sobre la configuración territorial. Los avances tecnológicos, las transformaciones organizacionales y las nuevas formas de producción, trabajo y consumo definen tendencias hacia una nueva forma de ciudad, articulada por una serie de nuevos objetos urbanos o edificios del terciario (centros de negocios, hotelería, grandes superficies de ocio y consumo). Analizando la difusión, el crecimiento y la localización de estos nuevos objetos urbanos señala que entre 2003 y 2010, los edificios destinados al terciario corporativo disminuyeron su localización en el área central tradicional de la CABA (13% contra el casi 59% de los 90´s); mientras que la RMBA pasó a concentrar el 45% aproximadamente (donde el corredor norte representa el 44,5%) (Ciccolella, P. y Vecslir, L., 2010). El mapa social que se visualiza producto de los cambios en el período analizado ratifican la existencia de tales tensiones entre la estructura radioconcéntrica y los procesos de diferenciación sectorial que permiten evaluar el estado de situación. Si se observa la porción del parque habitacional con características no deficitarias3 es notoria la mejor situación del corredor Norte, y su persistencia durante las dos últimas décadas.

1991 2001 2010

GBA 81,30 83,00 85,88

ACM 94,43 89,86 90,30

Norte 84,22 87,26 89,78

Oeste 81,42 83,05 85,52

Sur 75,54 77,48 81,81

75,00

77,00

79,00

81,00

83,00

85,00

87,00

89,00

91,00

93,00

95,00

GRAFICO 8 - Porcentaje de viviendas no deficitarias según Area Central y Sectores del Gran Buenos Aires / Años 1991, 2001 y 2010

Sin embargo en el período 1991 - 2010, y en el contexto de reciente mejoramiento generalizado de las condiciones de vida metropolitanas, se producen algunos cambios de tendencia. Si bien el Sector norte mantiene su situación de “preeminencia” y su

3 Se considera no deficitarias a los tipos de viviendas Casas A y Departamento.

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dinámica de mejoramiento (6,6 %), es el Sector Sur el que pasa a registrar una tasa relativa de mejoramiento más alta (8,3 %) quedando el Sector Oeste como el de más bajo desempeño. Merece un párrafo aparte la tendencia verificada en el Área central Metropolitana en el período, que si bien muestra una situación de partida muy superior a todos los Sectores, muestra un deterioro notorio en el período analizado (- 4,38 %).

1991 2001 2010

Norte 97,48 97,76 98,26

Oeste 96,52 96,01 96,38

Sur 85,67 81,48 84,08

CABA 95,66 94,29 94,90

ACM 94,43 89,86 90,30

80,00

82,00

84,00

86,00

88,00

90,00

92,00

94,00

96,00

98,00

100,00

GRAFICO 9 - Porcentaje de viviendas no deficitarias según Ciudad de Buenos Aires, ACM y Sectores / Años 1991, 2001 y 2010

En la escala subregional la Ciudad de Buenos Aires presenta un deterioro de su parque habitacional y focalizado en el Sector Sur y en menor medida, en el Sector Oeste, y como ya fue comentado en su Área Central4. El Sector Norte porteño muestra un mejoramiento en el período analizado pero con una tendencia muy inferior (0,8 %) a la del mismo sector en el conurbano. Es importante consignar que el deterioro más significativo se produce en la década 1991 – 2001 tanto en el Sector Oeste (- 0,53 %) como en el Sector Sur (- 4,9 %). En la década 2001 – 2010 se produce un incremento del parque habitacional no deficitario en ambos Sectores pero no alcanza para retrotraer el deterioro de la década precedente. El deterioro en los sectores Sur, Oeste y en el ACM tienen que ver con el fuerte crecimiento de la población en villas miseria que se registra en ambas décadas pese al mejoramiento observado en los niveles de hogares con NBI. La crisis de los `90 y procesos migratorios internos y externos registrados en el período 2001 – 2010 están en la base de estos cambios desfavorables en la ciudad. Kessler señala tendencias contrapuestas en materia de vivienda y hábitat advirtiendo que la misma reactivación catalizó o reforzó problemas de acceso a la vivienda.”En efecto, los precios de los lotes y los inmuebles y los inmuebles urbanos conocieron un gran incremento debido a la disminución de las tierras disponibles, la mejora económica en general y a la industria de la construcción en particular” (Kessler, G., 2014).

4 Compuesto en la zonificación utilizada en esta oportunidad por los Distritos Escolares 1, 3 y 4, un área de la Ciudad que va desde Recoleta hasta La Boca que incluye todas las villa miseria del Sector Este de la Ciudad que han tenido un fuerte crecimiento en el período.

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1991 2001 2010

Partidos GBA 74,54 77,99 82,20

Norte 78,70 83,04 86,50

Oeste 70,05 74,17 79,01

Sur 74,71 77,13 81,62

70,00

72,00

74,00

76,00

78,00

80,00

82,00

84,00

86,00

88,00

90,00

GRAFICO 10 - Porcentaje de viviendas no deficitarias según Partidos Gran Buenos Aires y Sectores / Años 1991, 2001 y 2010

En el Conurbano se observa un crecimiento generalizado del parque no deficitario en las décadas analizadas (pasa del 74,5 a 82 % del total), con una variación de puntos porcentuales del 10,3 que contrasta con el deterioro que se observa en la ciudad. Esto no modifica el estructural predominio del Sector norte pero sí marca un freno del proceso que algunos investigadores marcaban como un desplazamiento de la centralidad metropolitana. Lo cual si bien podría interpretarse con una centralidad social del sector, no coincide tampoco con las tendencias registradas de la centralidad funcional metropolitana.

Se observa que los cambios en la estructuración socioterritorial que origina la histórica diferenciación del sector norte, más allá del detenimiento en el período analizado, ha evidenciado un fortalecimiento de la atractividad como foco de consumo de bienes y servicios que siempre ejercen las zonas de mayor nivel y prestigio. Sin embargo la evolución del sistema de centralidades metropolitano con el surgimiento de las nuevas centralidades y cierto deterioro de las centralidades tradicionales, ha ratificado la estructura radiconcéntrica de la Buenos Aires Metropolitana fundacional. 1.3. Incremento de la segregación y fragmentación urbana a nivel local

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Las modificaciones en la relación centro – periferia y los cambios consignados en la escala regional y subregional de la configuración sectorial metropolitana se relacionan con la agudización de la segregación y fragmentación socioterritorial a nivel local. En el marco de una tendencia de disminución de los niveles de NBI se producen reubicaciones de los estratos sociales en el territorio, en la modalidad de ocupación del suelo y en la forma de materialización de los espacios adaptados residenciales que profundizan las condiciones de privación de los hogares. Segura (Ramiro) propone “el caso de la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) para ilustrar la paradoja y los efectos del desacople entre la distribución del ingreso y los patrones de urbanización. Los datos disponibles para la década del 2000 sobre la evolución de la distribución del ingreso, los patrones de desarrollo urbano y la segregación residencial muestran una articulación compleja y contradictoria que alerta contra las lecturas lineales, reduccionistas y unidimensionales acerca de la desigualdad. Cuestiona “la teoría del espejo” acerca de las relaciones sociedad y espacio, e, incluso, nos invita a formular hipótesis que vayan más allá del necesario reconocimiento de las distintas temporalidades involucradas en diferentes dimensiones de la vida social.” (Segura, R., 2014) El estudio de este fenómeno permite “comprender cómo las desigualdades sociales se plasman en el espacio urbano mediante la relegación de los grupos más pobres a barrios con menor cobertura de bienes y servicios (por el bajo costo del suelo) y la autosegregación de los grupos más privilegiados en los barrios cerrados. Además, ayuda a comprender las consecuencias de la segregación urbana: situar a los grupos sociales en un contexto de socialización e interacción uniforme que propicie la naturalización y la profundización de las diferencias y contribuya así a aumentar la vulnerabilidad de los grupos de menores recursos” (PNUD, 2009). Coexisten en proximidad el auge de las urbanizaciones cerradas (Clubes de Campo, Barrios Cerrados en el suburbio y periurbio, hasta desarrollos edilicios con similares atributos en áreas centrales y pericentrales) y la ocupación irregular de suelo, predominantemente público, en condiciones de subuso por parte de organizaciones de grupos sociales con incapacidad de acceso al suelo y la vivienda. Los niveles de segregación (se aplica un indicador de disimilitud denominado índice de segregación espacial global ISEG5) muestran diferencias muy amplias entre las variables más significativas de las consideradas. La mayor parte de las variables tipológicas de la vivienda que presenta ciertos grados de precariedad registran valores por encima de 50 del ISEG para la AGBA y el tipo departamento se coloca muy cercana a ese valor la variable compuesta de vivienda subestándar. Es destacable que Pieza de hotel o pensión familiar presenta los más altos valores de segregación y por otra parte aumenta los niveles de disimilitud en la década 2001-2010. Si bien este tipo de vivienda presenta un bajo peso cuantitativo en el parque habitacional de la aglomeración metropolitana es destacable su importancia en la Ciudad de Buenos Aires y otras subcentralidades urbanas, y su presencia está muy relacionada con los procesos migratorios de los sectores de menores recursos. Los Pieza en inquilinato, Rancho y Casa tipo B presentan también valores altos si bien disminuyen segregación, mientras Casilla crece levemente. En los tipos, Rancho e Inquilinato, componentes también del parque habitacional subestándar, la

5 Gustavo Buzai, (2003), “Mapas sociales Urbanos”, Sociología Urbana, Lugar Editorial S. A., Buenos Aires 2003.

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segregación se incrementa en la Ciudad de Buenos Aires que como se observó anteriormente sufre algunos procesos de deterioro del hábitat en el marco de cambios en la relación Centro – Periferia. TABLA 1 - Cálculo del ISEG para una selección de las variables analizadas / Período

2001-2010Variables CABA Partidos_PBA_AGBA AGBA

2001 2010 2001 2010 2001 2010

Pieza en hotel familiar o pensión (VIV) 74,092 78,958 92,989 93,821 87,561 89,510

Pieza en inquilinato (VIV) 64,978 69,879 64,029 63,526 69,109 68,646

Rancho (VIV) 59,464 94,625 61,130 59,514 68,774 66,837

Casilla (VIV) 89,478 84,107 47,183 49,997 58,174 58,630

Casa Tipo B (VIV) 81,450 80,095 45,853 43,847 57,271 54,253

Departamento (VIV) 15,510 15,931 56,711 55,993 51,986 53,201

Vivienda subestandar (VIV) 59,410 61,671 44,060 42,374 51,104 49,727

OTROS-Ext (POB) 15,857 21,321 43,181 46,542 37,233 42,513

Hogares con NBI (HOG) 46,358 53,179 33,424 36,352 38,602 41,013

3 y más (HOG) 45,325 47,728 39,090 35,369 43,697 40,950

Propietario sólo de la vivienda (HOG) 80,470 35,341 47,810 36,797 56,567 36,747

LIMIT+Perú (POB) 31,804 36,656 28,169 32,195 29,749 33,957

Otro país (POB) 19,801 26,105 19,546 24,518 21,308 26,728

Inquilino (HOG) 16,976 13,916 25,423 22,324 29,319 25,256

Casa Tipo A (VIV) 43,577 47,115 14,443 11,880 24,866 23,127

Tenencia irregular (HOG) 18,132 17,922 21,034 19,406 23,181 19,166

Propietario de la vivienda y del terreno (HOG) 6,544 8,689 4,184 4,430 5,137 6,683

Argentinos (POB) 2,558 3,977 1,418 1,957 1,812 2,524

FUENTE: elaboración propia en base a datos del los Censos de 2001 y 2010 La importancia de la segregación de los tipos de vivienda subestándar se relaciona con los procesos de crecimiento de los asentamientos irregulares existentes así como por el surgimiento de nuevos asentamiento en áreas residuales de tierra pública subutilizada. Al respecto la CABA, que en los últimos 10 años vio aumentada la población en villas y asentamientos informales en un 50%, registra niveles de segregación creciente de la variable resumen Vivienda subestándar y con niveles altos. En el caso de los departamentos, si bien los valores son bajos en la Ciudad de Buenos Aires, su aumento parece asociarse a los procesos de renovación urbana, con tipologías de viviendas en altura en áreas tradicionales de tipologías residenciales individuales o colectivas de baja altura.

Al tratarse de un indicador susceptible a la escala geográfica a la cual se aplica, el ISEG permite dar cuenta de la influencia de la segregación a nivel centro - periferia. Como ya fuera comentado, mientras a nivel metropolitano y los partidos que componen el AMBA se identifica una reducción de la segregación de las viviendas subestándar, al interior de la CABA esta variable evidencia un aumento.

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Las variables de población seleccionadas que dan cuenta de la presencia de extranjeros (si bien presentan valores de nivel medio) registran un importante aumento en la década. Respecto a las variables de los hogares seleccionadas, hogares con NBI y hacinamiento crítico, éstas registran un nivel intermedio con el agravante para la primera que muestra un incremento en el período en los 3 niveles geográficos analizados, mientras que la segunda sólo aumenta en la Ciudad de Buenos Aires.

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2. ANALISIS DE LA REGION SEGÚN CORONAS Y SECTORES En una primera etapa de trabajo se efectuó el procesamiento y análisis de los datos 2010 con un nivel de resolución departamental que constituyó una fase exploratoria de la investigación pero que también permitió profundizar los rasgos socioterritoriales regionales. Por una parte se definió el grupo de variables a procesar que permite compatibilizar las diferencias metodológicas entre el relevamiento censal que sirvió de base al trabajo de Torres, Censo 1991, y los posteriores, realizados en 2001 y 2010. Este cometido presentó dificultades metodológicas que requirieron un análisis exhaustivo de la información censal disponible para adaptar las variables. Adicionalmente se logró una primera aproximación de la situación de la Región Metropolitana de Buenos Aires a fines de la primera década del presente siglo que enmarca la indagación a nivel de radio censal. 2.1. Aspectos metodológicos Corresponde aclarar previamente a la presentación de resultados algunas definiciones metodológicas respecto del área de estudio adoptada, y las variables seleccionadas:

- El área de estudio se definió como la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) que contiene a la Aglomeración Gran Buenos Aires (AGBA) que adoptó el estudio a replicar.

- El grupo de variables seleccionadas debió reemplazar algunas de las 33 variables del estudio citado debido a cambios en la metodología censal y de disponibilidad de la información relevada al momento de la realización del estudio.

Se adoptó una división de la región en anillos y sectores6 que se alinea en la tradición del análisis socioespacial urbano y también recoge la habitual denominación de coronas utilizada tradicionalmente en el caso de la Buenos Aires Metropolitana (Schteingart, M y Torres, H, 1973). El procedimiento de presentación de los resultados privilegió un enfoque regional del análisis que permita, a partir de definir una base de datos según unidades espaciales intermedias, su reconstrucción desde una visión más sintética e integrada del comportamiento espacial de las variables. También se incorpora la diferenciación de estratos urbanos metropolitanos que presentan diferencias históricas y de configuración que describen la evolución urbana de Buenos Aires en su proceso de metropolización. Entendiendo como categorías urbanas diferenciables a: 1) la del urbio ciudad compacta, núcleo central de la metrópolis, 2) el suburbio extensión posterior del urbio con características de tejido similares al urbio pero de menor intensidad poblacional y del soporte físico, y finalmente 3) el periurbio, extensión producida en las últimas décadas de tipo funcional protagonizada por urbanizaciones cerradas que no constituyen un tejido urbano continuo (Abba, A. P., 2010). 2.1.1. Área de estudio y unidades de análisis espacial

6 Los trabajos de la Escuela de Chicago que inauguran la tradición de la “ecología urbana” a principios del Siglo XX ya utilizaban esas categorías espaciales especialmente Ernest W. Burguess y Homer Hoyt, que proponen el análisis espacial urbana según anillos concéntricos, el primero, y según sectores , el segundo, tuvieron continuidad en distintas corrientes de la investigación urbana contemporánea.

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El área de estudio adoptada es la denominada Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) que abarca la Ciudad de Buenos Aires (CABA) y todos los partidos de la Provincia de Buenos Aires que forman parte del espacio físico funcional metropolitano7. Se ha considerado el total de los territorios de las jurisdicciones componentes, con algunas excepciones8, alcanzando geográficamente el territorio delimitado aproximadamente por la Ruta 6, Figura 1.

Al interior de la RMBA se diferencian la Zona Metropolitana Buenos Aires9 (compuesto por 15 Comunas de la Ciudad de Buenos Aires y 35 Partidos de la Provincia de Buenos Aires), el Gran La Plata (compuesta por 3 Partidos) y Zárate – Campana (compuesta por 2 Partidos). Se adoptó a los fines del análisis territorial una segmentación según coronas y sectores que permite una aproximación al comportamiento espacial de las principales variables. La definición de coronas y sectores se realizó como agrupamiento de

7 Abarca a todos los asentamientos urbanos que se vinculan por viajes cotidianos, densidad de llamadas telefónicas, etc. con el centro principal de una región urbana aunque algunos de ellos no tengan continuidad física. Se diferencia de la delimitación física que abarca la Aglomeración Gran Buenos Aires (AGBA) que delimita el área urbana continua según algún parámetro de densidad de viviendas, presencia de infraestructura, etc. 8 En el caso de La Matanza por la extensión del Partido y su ubicación atravesando dos Coronas del área suburbana se lo ha dividido en 3 sectores que permiten el análisis diferenciado, y en el caso de los Partidos ribereños con territorios en islas se ha separado la superficie y población fuera del continente a los efectos del cálculo de la densidad. 9 Definición del espacio metropolitano abarcado por todas los Partidos que forman parte del aglomerado pero integrando el total del territorio de cada jurisdicción componente sin importar la densidad de las mismas.

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jurisdicciones de segundo nivel, Comunas o Distritos Escolares en la Ciudad y Partidos en la Provincia. Se definió el Área Central Metropolitana Comunas (ACMc) como núcleo único de la región en coincidencia con la Comuna 110 de la ciudad, dos coronas pericentrales (CP1 y CP2), y tres coronas en la Provincia (C1, C2 y C3) que permiten desagregar el espacio metropolitano en relación a la distancia al ACM. Además, transversalmente, se definieron también tres Sectores Metropolitanos (Norte, SN, Oeste, SO y Sur, SS) que permiten observar el comportamiento de las variables según los principales corredores del proceso de metropolización. A las unidades que resultan de la intersección de las coronas y sectores se las denomina áreas y se definen según la Corona y Sector al que pertenecen. Las jurisdicciones de segundo nivel que forman cada área son las siguientes, Figura 5:

Metropolitana de Buenos Aires

Norte Oeste Sur

ÁCMc

CP1 Comuna 2 y 14 Comunas 3 y 5 Comuna 4

CP2 Comunas 12, 13 y 15 Comunas 6, 7, 9, 10 y 11 Comuna 8

C1 Vicente López, San Isidro,

San Martín y 3 de Febrero

Matanza A*, Morón, Ituzaingó

y Hurlingham

Avellaneda, Lanús, Quilmes y

Lomas de Zamora

C2 San Fernado, Tigre, San

Miguel, José C. Paz y

Malvinas Argentinas

Matanza B**, Matanza C***,

Merlo y Moreno

Berazategui, Florencio

Varela, Almirante Brown,

Esteban Echeverría y Ezeiza

C3 Escobar, Pilar y Exaltación de

la Cruz

Gral. Rodríguez, Luján,

Marcos Paz y Gral. Las Heras

Presidente Perón, San

Vicente, Cañuelas y Brandsen

Gran La Plata

Zárate - CampanaACMc: cuando se utiliza la división de la Ciudad de Buenos Aires en Comunas

FUENTE: elaboración propia

** Fracciones 40 a 44 y 47 a 74

*** Fracciones 75 a 97

FIGURA 5 - Coronas y Sectores de la Región

Sectores

Comuna 1

La Plata, Berisso y Ensenada

Zárate, Campana

* Fracciones 2001 1 a 39 y 45, 46

2.2. Resultados 2.2.1. Población La evolución poblacional y los cambios de ocupación del territorio de la Buenos Aires Metropolitana continúan confirmando la organización radioconcéntrica de esta región urbana. El mantenimiento de un sistema de transporte público multimodal convergente a la centralidad fundacional, reforzada en las últimas décadas por el trazado de autovías ratifica un gradiente por coronas con densidad decreciente y dinámica de crecimiento creciente asociado a la distancia al centro, Figuras 6 y 7.

10 El ACMc de la CABA considerando las Comunas esta integrad por la Comuna 1, cuando se utiliza la división según Distritos Escolares el ACMd está integrada por los Distritos 1, 3 y 4.

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Simultáneamente se observan fenómenos de transformación del recinto central por reemplazo de usos residenciales por actividades de servicio de altos niveles de especialización que origina por otra parte el corrimiento de los límites del llamado Macrocentro11 hacia el primer anillo pericentral por el agotamiento del suelo disponible. También se advierte el fenómeno de expansión hacia el Este que originó el desarrollo de Puerto Madero, que contribuyó al refuerzo de la centralidad histórica (Abba, A. P., 2008), y el aumento de la segregación y fragmentación urbana por el significativo crecimiento de asentamientos irregulares (por expansión de algunos existentes y el surgimiento de algunos nuevos). Por otra parte se verifican los procesos de diferenciación del Sector norte que recorre la región desde el barrio de Recoleta hasta San Isidro, atravesando el urbio y suburbio. Esa disimilitud pareció materializarse en un desplazamiento de la centralidad principal metropolitana hacia esos nuevos nodos de oferta especializada de bienes y servicios a escala de la región. Sin embargo esta tendencia, que ha producido cambios especialmente en la 1ra. Corona Sector Norte, no ha cambiado el patrón de dinámica demográfica ni la estructura de densidades poblacionales en la región. Si se observan también en los Partidos de Vicente López y San Isidro, al igual que el mencionado Macrocentro en el urbio, el incipiente reemplazo de usos residenciales por usos de servicios y de localización de oficinas de importantes empresas que prefieren una localización en estas nuevas centralidades suburbanas . 2.2.1.1. Variación de la población La Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) alcanza poco menos de 15 millones de habitantes en 2010, casi el 37 % de la población total del país. El crecimiento acelerado de la RMBA, que data de fines del Siglo XIX, al comienzo del proceso de metropolización, se ha atenuado en las últimas décadas. Pese al descenso de su tasa de crecimiento medio anual (TCMA) de 14,2 a 9,7 % en el período 1970 -1991, el crecimiento en valores absolutos sigue siendo muy alto, alrededor de 1,3 millones promedio por década. Crecimiento que representa el agregado de una ciudad como Rosario o Córdoba. Sin embargo, este incremento poblacional no se distribuye homogéneamente en la región, registrando como lógica muy general un aumento de las tasas de crecimiento según aumenta la distancia al Área Central Metropolitana que presenta tasas promedio negativas en los últimos 40 años. Puede observarse que el ACM decreció

con una TCMA negativa del 8,13 ‰, y a partir del núcleo de la metrópolis la tasa va en aumento en los cordones pericentrales, al interior de la Ciudad y en los cordones suburbanos y el periurbano, Tabla 2.

11 Cuyos límites son las avenidas Belgrano, Jujuy, Pueyrredón, Del Libertador, Leandro N. Alem y Paseo Colón, Disposición CABA Nº: 50 / 2006 Publicado en el B.O. CABA Nº 2559 el 2006-11-06, Delimitación "zonas céntricas", reglamentación Artículo 13 de la Ley N° 24.449.

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TABLA 2 - Población 1970, 1991 y 2010 según anillos, sectores y áreas de la

Region Metropolitana de Buenos AiresCorona Sector / Población TCMA

Área 1970 1991 2010 1970-1991 1991-2010 1970-2010

Ciudad 2.972.453 2.965.403 2.890.151 -0,11 -1,35 -0,70

ACM 285.427 200.689 205.886 -16,63 1,35 -8,13

CP1 1.056.751 1.059.414 968.689 0,12 -4,70 -2,17

CPN1 432.400 455.574 383.902 2,49 -8,97 -2,97

CPO1 382.714 388.617 366.542 0,73 -3,07 -1,08

CPS1 241.637 215.223 218.245 -5,50 0,73 -2,54

CP2 1.630.275 1.705.300 1.715.576 2,14 0,32 1,28

CPN2 594.689 643.755 614.021 3,78 -2,49 0,80

CPO2 919.105 910.467 914.318 -0,45 0,22 -0,13

CPS2 116.481 151.078 187.237 12,46 11,36 11,94

Partidos ZMBA 5.592.696 8.538.641 10.931.694 20,35 13,09 16,90

C1 3.588.035 4.301.470 4.565.169 8,67 3,14 6,04

CN1 1.209.219 1.344.713 1.316.565 5,07 -1,11 2,13

CO1 825.383 1.057.641 1.247.442 11,88 8,72 10,38

CS1 1.553.433 1.899.116 2.001.162 9,61 2,76 6,35

C2 1.722.409 3.667.854 5.343.122 36,65 20,00 28,71

CN2 577.847 1.055.654 1.395.743 29,11 14,81 22,29

CO2 562.209 1.385.783 2.179.547 43,90 24,12 34,46

CS2 582.353 1.226.417 1.767.832 36,10 19,43 28,15

C3 282.252 569.317 1.023.403 33,98 31,35 32,73

CN3 104.012 275.900 541.997 47,55 36,18 42,13

CO3 105.055 169.091 262.528 22,92 23,42 23,16

CS3 73.185 124.326 218.878 25,56 30,22 27,77

ZMBA 8.565.149 11.504.044 13.821.845 14,15 9,71 12,04

GLP 506.337 665.103 799.523 13,07 9,74 11,49

ZC 105.843 163.064 207.168 20,79 12,68 16,93

RMBA 9.177.329 12.332.211 14.828.536 14,17 9,75 12,07

La población de las Comunas, y de las Áreas resultantes por sumatoria de Comunas, se las calculó en base a la

población de los barrios en los Censos correspondientes a los cortes temporales adoptados

FUENTE: elaboración propia en base a Censos Nacionales La TCMA crece fuertemente desde el Área Central Metropolitana (ACMc) hacia el periurbio donde registra para el período 1970-2010 32,7 ‰ de incremento, aunque deben destacarse algunos puntos de inflexión de la curva. Por una parte, marcar que mientras en el ACMc y la Corona Pericentral 1 la tasa es negativa, que se produce un cambio muy fuerte entre la primera (C1) y la 2da. Corona suburbana (C2) donde de una tasa de alrededor del 6 ‰ se llega a casi el 30 ‰ y finalmente, un más moderado aumento entre esta última Corona y la Corona periurbana que alcanza el 32,7 ‰, Gráfico 11.

ACM CP1 CP2 C1 C2 C3

1970-2010 -8,13 -2,17 1,28 6,04 28,71 32,73

-10,00

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

T

C

M

A

p

o

r

‰

GRAFICO 11 - Tasa de crecimiento medio anual de la población

según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Período

1970-2010

Urbio Suburbio Periurbio

24

Como consecuencia de ese comportamiento demográfico puede observarse que el ACM registra una disminución de población de alrededor de 80 mil habitantes durante las 4 décadas consideradas, mientras la Ciudad de Buenos Aires permanece casi estable. El mayor crecimiento de la región se da en la segunda corona que aumenta en más de 3,6 millones de habitantes, triplicando en 2010 la población que registraba en 1970, y crecimientos que no llegan al millón de habitantes en la primera y tercera Corona, Grafico 12.


1970-2010 -79.541 -88.062 85.301 977.134 3.620.713 741.151

-200

0

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

2.000

2.200

2.400

2.600

2.800

3.000

3.200

3.400

3.600

3.800

P

o

b

l

a

c

i

ó

n

e

n

m

i

l

e

s

GRAFICO 12 - Crecimiento de la población según estratos del

urbio, suburbio y periurbio RMBA / Período 1970-2010


Resulta claro que son los partidos de la segunda corona continúan absorbiendo la mayor parte del crecimiento poblacional y presentan consecuentemente los mayores problemas en relación a las nuevas demandas habitacionales (vivienda+infraestructura+equipamiento). Es de todas maneras significativa la dinámica de la 3ra. Corona periurbana que pasa a ser la que experimenta las mayores tasas de crecimiento multiplicando por 3,6 la población entre el año base considerado y el último censo. Si se diferencia el crecimiento de las primeras dos décadas de las siguientes, puede observarse ciertos cambios de tendencia: la Ciudad, que presenta la particularidad de haberse mantenido con una población casi constante desde 1947, en ambos períodos

analizados registra tasas negativas crecientes, pasando de – 0,11 a – 1,35 ‰. En su interior, el ACM registraba un fuerte descenso poblacional en el período 1970-1991(-

15,6 ‰), se estabiliza en el siguiente (0,22 ‰), mientras que la Corona Pericentral 1 comienza a tener tasas negativas y la Corona Pericentral 2 disminuye su tasa de crecimiento, Gráfico 13. Como dato general, cabe señalar que para el total de las tres coronas que componen el suburbio y periurbio se produce una disminución de la tasa de crecimiento entre los

dos subperíodos, del 20,3 al 13,0 ‰. Al interior de estas coronas lo más destacable es el pasaje del primer subperíodo en el que la segunda corona presentaba el más alto

crecimiento de la región cercano superior al 36 ‰, pasando en el segundo

subperíodo a ser superada por la tercera corona con 31,3 ‰.

25


1970-1991 -15,63 -0,28 2,27 8,67 36,65 33,98

1991-2010 0,22 -4,26 0,18 3,14 20,00 31,35

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

T

C

M

A

p

o

r

‰

GRAFICO 13 - Tasa de crecimiento medio anual de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Períodos 1970-1991 y 1991-2010


En valores absolutos, puede observarse que la mayor parte del crecimiento se concentra, en la 2da. Corona suburbana, con 1,9 y 1, 6 millones de habitantes en cada subperíodo. En el lapso 1970-1991 ese aporte fue el 66,2 % del crecimiento metropolitano total y en el lapso siguiente alcanzó el 72,3 %, ver Gráfico 14.


1970-1991 -80.413 -6.168 79.531 713.435 1.945.445 287.065

1991-2010 872 -81.894 5.770 263.699 1.675.268 454.086

-1000

100200300400500600700800900

1.0001.1001.2001.3001.4001.5001.6001.7001.8001.9002.000

Mile

s d

e h

abit

ante

s

GRAFICO 14 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio RMBA / Períodos 1970-1991 y 1991-2010


Los sectores en que se ha dividido la RMBA presentan en términos generales un comportamiento semejante –tasas disminuyendo desde el ACM hacia el borde regional- con algunos rasgos menores diferentes. Mientras el Sector Sur registra en la Ciudad una tasa mayor de crecimiento,

alcanzando en la CP2 (coincidente con la Comuna 8) casi un 12 ‰, en el suburbio es

el Sector Oeste el que presenta las tasas más elevadas: 10,4 y 34,5 ‰ (en las Coronas 1 y 2 respectivamente). Finalmente el Sector Norte es el de mayor

crecimiento en el periurbio con tasas de 42,13 ‰ (la más alta de la RMBA entre

26

1970-2010), ya que fue el área donde tuvo más impacto el fenómeno de suburbanización de los sectores altos y medios altos especialmente en el segundo subperíodo considerado, Gráfico 15.


RMBA -8,13 -2,17 1,28 6,04 28,71 32,73

Norte -8,13 -2,97 0,80 2,13 22,29 42,13

Oeste -8,13 -1,08 -0,13 10,38 34,46 23,16

Sur -8,13 -2,54 11,94 6,35 28,15 27,77

-10,00

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

T

C

M

A

p

o

r

‰

GRAFICO 15 - Tasa de crecimiento medio anual de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio por sectores de la RMBA /

Pdo. 1970-2010


Las disparidades del crecimiento suburbano y periurbano se visualizan claramente si se atiende a la variación en valores absolutos. Puede observarse que el Sector Oeste representa casi el 45 % del crecimiento de la segunda Corona, la que más creció en el período, y casi el 31 % del crecimiento total de la RMBA en las 4 décadas, Gráfico 16.

27


Norte -79.541 -48.498 19.332 107.346 817.896 437.985

Oeste -79.541 -16.172 -4.787 422.059 1.617.338 157.473

Sur -79.541 -23.392 70.756 447.729 1.185.479 145.693

-1000

100200300400500600700800900

1.0001.1001.2001.3001.4001.5001.6001.700

GRAFICO 16 - Crecimiento de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio por sectores de la RMBA / Pdo. 1970-

2010


2.2.1.2. Densidad El análisis de las densidades residenciales en la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) se hizo considerando las densidades brutas12 por departamento13. Se observó que el análisis por Coronas y Sectores permite diferenciar comportamientos diferentes de la variable que tienen que ver con las características del proceso de urbanización. Por una parte se registra un gradiente descendente desde el Área Central Metropolitana hacia los bordes que se corresponde con el comportamiento esperable de un asentamiento urbano que crece en forma centrífuga, ver Figura 7,Mapa 0 y Gráfico 17. En el proceso histórico de metropolización, que tuvo diferentes etapas, se combinaron en distinta proporción mecanismos de densificación y expansión de los usos del suelo tanto residenciales como productivos y de servicios. Por otra parte este proceso de densificación no es homogéneo si se lo observa en relación a las ya mencionadas Coronas y Sectores, en que puede dividirse el semicírculo conformado por la RMBA que se apoya en el Río de La Plata. Estas diferencias se agudizan al interior del urbio (Ciudad de Buenos Aires) y se presentan con menor intensidad en la Corona 2 (C2) del suburbio. En la Corona Pericentral 1 (CP1) se observa que la densidad del Sector Oeste (280 hab/ha) casi triplica la del Sector Sur (100,5 hab/ha), mientras el Sector Norte presenta niveles intermedios (174,0 hab/ha) cercanos a la media de la corona. Estas diferencias se atenúan en la Corona Pericentral 2 (CP2), teniendo continuidad la menor densidad

12 Se entiende por densidades brutas a la relación entre la población y la superficie total en la que se localiza sin descontar espacios públicos, áreas vacantes o espacios verdes. 13 En el caso de la Ciudad de Buenos Aires la unidad adoptada fue la Comuna dado que es la división utilizada por el Censo 2010. En el caso de la Provincia de Buenos Aires los Departamentos se denominan Partidos y en el caso del Partido de la Matanza dada su gran extensión y que atraviesa las denominadas coronas suburbanas, se consideró una división del mismo. Para el caso del Censo 2010 se estimo la población de cada división en función de la distribución en el Censo de 2001.

28

del Sector Sur en relación a los Sectores Oeste y Norte que se aproximan a la media de la Corona.


RMBA 115,8 170,5 132,7 68,8 28,1 1,5

Sector Norte 115,8 174,0 138,0 69,6 37,4 4,4

Sector Oeste 115,8 280,8 146,2 66,8 34,6 1,1

Sector Sur 115,8 100,5 83,9 69,5 19,7 0,7

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

300,0

GRAFICO 17 - Densidad de población según estratos del urbio, suburbio y

periurbio / Habitantes por hectárea por Sectores / RMBA


Estas diferencias tan acentuadas entre sectores del urbio se explican por la existencia de amplios espacios verdes y grandes equipamientos en los Sectores Norte y Sur, y en este último sector, la presencia de grandes parcelas con usos industriales y de logística comercial que contribuyen a disminuir las densidades residenciales. Por el contrario en el Sector Oeste, eje central de la ciudad, se intensifican los usos residenciales con un pico en la Comuna 3, barrios de San Cristóbal y Balvanera, con casi 300 hab/ha.

29

En las 2 Coronas tradicionales del conurbano bonaerense (C1 y C2), distintas etapas de la extensión del suburbio, y la Corona 3 que constituye el proceso más reciente de metropolización (C3), con patrones de urbanización predominantemente cerrados, las densidades según sector presentan mayor homogeneidad. Varían entre 70 hab/ha como valores promedio en la C1 y descendiendo fuertemente a 1,5 en la C3, pero con menores diferencias entre los Sectores Norte, Oeste y Sur. Las diferencias se acentúan con las distancias al área central, en la C2 los Sectores Norte y Oeste (37,4 y 34,5 hab/ha), que superan el promedio regional, casi duplican al sector Sur (19,7 hab/ha). En la C3 en cambio las diferencias se amplían, entre el Sector Norte (4,4 hab/ha) que tuvo una expansión más temprana del fenómeno country y los Sectores Oeste y Sur (1,1 y 0,7 hab/ha respectivamente) donde este fenómeno es más reciente. Si se analizan los cambios en las últimas 4 décadas puede observarse que mientras las densidades residenciales han disminuido en el ACM y la CP1, se ha producido un aumento en el resto de las Coronas metropolitanas. Mientras el proceso de baja de las densidades centrales (ACMc, -27,9 y CP1, 8,3 %) puede atribuirse en forma combinada a procesos de emigración de población y reemplazo de usos residenciales por usos comerciales de servicios, los aumentos en el resto de las Coronas (CP2, 5,2, C1, 32,6, C2, 206, 2 y C3 264,7 %) tiene que ver con procesos combinados de densificación y expansión de usos residenciales, Gráfico 18.


2010 115,8 170,5 132,7 68,8 28,1 1,5

1991 115,3 184,9 132,2 62,2 19,5 0,9

1970 160,5 186,0 126,1 51,9 9,2 0,4

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

160,0

180,0

200,0

GRAFICO 18 - Densidad de población según estratos del urbio, suburbio y

periurbio / Habitantes por hectárea / Años 1970 y 2010 / RMBA


Es interesante destacar que la disminución de las densidades residenciales centrales no son simultáneas: 1) mientras en el ACM, el retroceso se produce en el período 1970-1991, y en las últimas dos décadas hay un leve repunte (atribuible al crecimiento de las Villa 31 y Rodrigo Bueno y al desarrollo de Puerto Madero), en la CP1 por el contrario la baja se produce entre 1991 y 2010, atribuible a la expansión del área central de servicios metropolitana, mientras en el período anterior se había registrado una leve suba de la densidad residencial. En el caso de las Coronas Pericentral 2 (CP2) y las 3 Coronas externas (C1, C2 y C3) se observa que el crecimiento fue mayor en el período 1970-1991, evidenciando patrones de crecimiento residencial más concentrado. El peso relativo de la

30

densificación en las dos últimas décadas (1991-2010) aumenta con la distancia al área central metropolitana, que estaría mostrando el proceso de expansión periurbano pero con patrones residenciales de menor concentración.

ACM CPN1 CPN2 CN1 CN2 CN3

2010 115,8 174,0 138,0 69,6 37,4 4,4

1991 115,3 205,7 144,5 71,1 28,7 2,2

1970 160,5 196,0 133,7 64,0 15,7 0,8

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

GRAFICO 19 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Norte RMBA


Este proceso resulta marcadamente diferente en cada uno de los Sectores urbanos metropolitanos (Norte, Oeste y Sur). El proceso de pérdida de densidades residenciales en la CP1, es mucho más intensa en los Sectores Norte y Sur (- 11,1 y – 9,7 %), que en el Oeste (- 4,2 %). Pero en términos temporales la caída de la densidad residencial en el Sur se produce en el sub-período 1970-91, más relacionada con procesos de expulsión de población (erradicación de villas 1976-83, degradación de barrios populares, y la del Norte y el Oeste producida en el sub-período 1991-2010, más atribuible a reemplazo de usos residenciales por usos comerciales y servicios, ver Gráficos 19, 20 y 21.

ACM CPO1 CPO2 CO1 CO2 CO3

2010 115,8 280,8 146,2 66,8 34,6 1,1

1991 115,3 298,3 146,1 56,1 22,5 0,7

1970 160,5 293,2 147,0 43,8 9,1 0,4

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

300,0

350,0

GRAFICO 20 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Oeste RMBA


31

En la primera corona suburbana C1, se registra un comportamiento semejante al de la CP2, en el Sector Norte se observa crecimiento en el primer sub-período (11,2 %) pero una disminución en el segundo (- 2,2 %), esto tiene que ver con el crecimiento temprano de las densidades residenciales en esta zona y tendencias de reemplazo de usos residenciales por comerciales y de servicios en los bordes de la Avenida Libertador y Acceso Norte, producto de la relocalización de oficinas del terciario coorporativo como ya fuera comentado Punto 1,2. Es significativo que los Sectores Oeste y Sur crecen en el curso de las 4 décadas alcanzando los valores de densidad residencial del Sector Norte alrededor de los 70 hab/hect. El Sector Oeste que parte de un nivel más bajo crece algo más del 50 % y el Sector Sur, que incluye Partidos con altas densidades residenciales como Lanús con 91,4 hab/ha) crece alrededor del 40 % entre 1970 y 2010. En las Coronas 2 y 3 (segunda corona suburbana y corona periurbana) el crecimiento es generalizado en todos los Sectores, con la particularidad ya comentada que es mayor en el primer sub-período que en el segundo. Esto se explica por tratarse de procesos predominantemente expansivos que por otra parte pasaron de crecimiento por amanzanamiento continuo a urbanizaciones cerradas de baja densidad y sin continuidad de la trama urbana. También resulta significativo el descenso a menos de la mitad de las densidades promedio de la Corona 2 con respecto a la Corona 1, y el corte más abrupto en el paso de la Corona 2 a la 3 que registra densidades casi 20 veces menores. Aquí pesa fuertemente la forma de medición de la densidad (densidades brutas), pero también en el cambio en los patrones de urbanización predominantes.

ACM CPS1 CPS2 CS1 CS2 CS3

2010 115,8 100,5 83,9 69,5 19,7 0,7

1991 115,3 95,5 68,8 60,5 13,7 0,4

1970 160,5 111,3 52,2 49,5 6,5 0,2

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

160,0

180,0

GRAFICO 21 - Densidades según estratos del urbio, suburbio y periurbio / Años 1970-1991-2010 / Sector Sur RMBA

2010 1991 1970


2.2.2. Nivel sociohabitacional y hacinamiento

El Promedio de Personas por Cuarto (PPC) siempre fue considerado por Horacio Torres un indicador de Nivel Socio-habitacional y lo verificó al correlacionarlo con un Índice de Nivel Socio-económico elaborado mediante análisis multivariado de las 33

32

variables incluidas en sus trabajos de 199914. La variable se asocia fuertemente con la denominada pobreza estructural, relacionada con los bienes físicos habitacionales soporte de los hogares, pero no es sensible a la denominada pobreza coyuntural atendiendo a la capacidad económica para consumos corrientes. La situación sociohabitacional de la Buenos Aires Metropolitana (BAM) muestra en 2010 dos rasgos muy relevantes que caracterizan su estructura socioterritorial. Por una parte se alteran situaciones de la relación centro – periferia y por otra parte se ratifica la fuerte diferenciación socioterritorial entre los sectores (Norte respecto del Oeste y Sur). Es perceptible que al interior de la Ciudad de Buenos Aires la Corona Pericentral 2, la más externa, presenta los valores más bajos de la ciudad, es decir las condiciones sociohabitacionales más favorables, inversa al modelo esperado. Por otra parte los valores del PPC del Área Central Metropolitana (ACM) superan a los de la 1ra. Corona suburbana.


RMBA 1,30 1,10 1,08 1,25 1,54 1,48

Sector Norte 1,30 0,94 1,00 1,16 1,46 1,49

Sector Oeste 1,30 1,16 1,07 1,25 1,63 1,40

Sector Sur 1,30 1,34 1,45 1,31 1,51 1,54

0,90

1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70

GRAFICO 22 - Promedio de personas por cuarto (PPC) según estrato de urbio suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010


También se visualiza la diferenciación estructural entre los sectores por la brecha entre el Norte respecto de los Sectores Oeste y Sur. Salvo en el Periurbio en el resto de las

14 La alta correlación entre el coeficiente de personas por cuarto y el nivel sociohabitacional de una zona pudo ser verificada a partir del análisis de tres censos nacionales, los de 1960, 1980 y 1991. En relación con el primero, la Organización del Plan Regulador realizó en 1965 una encuesta sobre una muestra de 50 manzanas de la ciudad que muestra una alta correlación entre hacinamiento, status ocupacional y calidad y estado de la vivienda (Goldemberg, Fisherman y Torres, “Déficit habitacional y tendencias ecológicas en la ciudad de Buenos Aires”, Revista SUMMA, Nº 9, agosto, 1967, págs.). En relación con el segundo la Comisión Municipal de la Vivienda realizó una encuesta en 1982 sobre “situación habitacional” a partir de una muestra de viviendas de aproximadamente 850 casos (Torres, 1984, Revista Ideas, UB, pp. 69-89; Boletín SEDUV Nº 19, 1983). Nuevamente, la alta correlación entre hacinamiento y nivel socioeconómico y sociohabitacional resultó puesta en evidencia. Finalmente, en relación con el censo de 1991, las correlaciones calculadas entre las variables del censo —aspecto que es tratado más adelante en este informe— permiten arribar a la misma conclusión: la alta confiabilidad del índice de hacinamiento para medir la variación del nivel sociohabitacional de las zonas internas urbanas.

33

coronas las condiciones sociohabitacionales son mucho más favorables a lo largo del Corredor Norte. El Sector Sur por otra parte presenta los peores valores sociohabitacionales en casi todos los estratos anulares de la BAM, salvo en la 2da. Corona, en la que el Sector Oeste (integrado por la parte de menor consolidación del Partido de La Matanza y los Partidos de Moreno y Merlo) es el que ostenta los valores más desfavorables (PPC 1,63) de la corona y de la región. El análisis territorial sincrónico de esta variable permite describir las desigualdades socioterritoriales en el territorio metropolitano tal como se relevaron en el año 2010. Los hogares con valores mayores de hacinamiento por cuarto (PPC) se asocian a los niveles socioeconómicos bajos, situación que mejora cuando disminuye el nivel de PPC. Si se analiza la distribución según coronas se observa que el Área Central Metropolitana (ACM) y la 1ra. Corona suburbana (C1), presentan valores cercanos al promedio regional: 1,321, y que las coronas pericentrales, CP1 y CP2, presentan valores menores cercanos a 1,1. A partir de la primera corona suburbana (C1) la situación desmejora fuertemente hacia la 2da. Corona suburbana (C2) que presenta un índice de 1,54, con una leve mejoría en la C3 donde se registra un valor promedio de 1,48, ver Gráfico 22. El análisis se hace más complejo y abarcativo si se incorpora la dimensión sectorial del análisis territorial, presentando mayor incidencia en la distribución de los valores del PPC que la que surge al aplicar las coronas. Resulta muy evidente que mientas el Sector Oeste adopta valores muy similares al promedio regional por Corona (con la excepción de las Coronas 2 y 3), el Sector Sur presenta los más altos niveles del PPC y el Sector Norte los valores más bajos, con las excepciones antes mencionadas, ver Figura 8, Gráfico 22 y Mapa 1.

34

En el territorio de la ciudad de Buenos Aires se observan las diferencias más marcadas entre el Sector Norte con los niveles más bajo del PPC de la región, inferior a 1 en la CP1, y los altos niveles del Sector Sur que son históricos pero que pareciera podrían haberse agudizado en las últimas dos décadas por el crecimiento de la población en villas que mayoritariamente se localizan en las Comunas del sur. La primera corona suburbana (C1) mantiene la fractura Sectorial Norte-Sur, pero algo más atenuada. Se destacan entre los valores más bajos del PPC, los Partidos de Vicente López, San Isidro (con alrededor de 1); mientras que el resto de los Partidos de la Corona poseen valores bajos o Intermedios. En la 2da. Corona suburbana (C2) la situación se modifica porque mientras el Sector Norte sigue ostentando los valores más bajos del PPC, ahora es el Sector Oeste el que se destaca por registrar los mayores valores por encima del promedio regional de la corona (1,63). En este caso, el fuerte peso del tramo sur y menos desarrollado del Partido de La Matanza (PPC entre 1,5 y 1,8) revela las situaciones más críticas de la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA). Ya en el periurbio, en la 3ra. Corona (C3), se produce otro cambio a nivel sectorial: mientras el Sur pasa nuevamente a registrar los valores más altos del PPC de la corona (1,54), aunque sin superar los altos valores de la C2, es el Sector Oeste el que pasa a tener los valores más bajos de la C3, mientras que el Sector Norte ocupa una posición intermedia próxima a los valores regionales de la Corona. Se confirma en este análisis una interpretación previa de la configuración socioterritorial de la BAM: así como las densidades se configuraban en relación a la distancia del centro de un asentamiento humano, en el caso de la variable del nivel socio-habitacional la distribución territorial responde a un ordenamiento sectorial, al menos en la escala regional de análisis adoptada.

37

2.2.3. Régimen de tenencia de la vivienda Entre los modos de tenencia de la vivienda que registran los hogares de la Buenos Aires Metropolitana se pueden diferenciar dos grandes grupos según su comportamiento espacial. Mientras los considerados como regímenes regulares (Propietarios de la vivienda y terreno e Inquilinos) muestran un fuerte gradiente según Coronas, el grupo de regímenes irregulares (resto de las formas de tenencia) presenta una mayor diferenciación sectorial. En el primer grupo, la mayor presencia de inquilinos en las áreas centrales se explica por características de los hogares que tienen que ver con la composición familiar, antigüedad de la residencia, niveles culturales, etc. más que por el nivel socioeconómico. Estas características tienden a asociarse con el tipo de localización que responden a patrones relacionados a la centralidad espacial. Por el contrario los tipos irregulares de tenencia parecieran asociarse predominantemente con cuestiones relacionadas a las condiciones socioeconómicas de los hogares. En este caso la presencia de hogares con estos regímenes de tenencia responde más un patrón espacial de tipo sectorial. En una presentación general del comportamiento espacial de las variables en el caso del régimen de tenencia de la vivienda se registra un patrón muy claro de tipo anular. Esto se verifica entre los hogares propietarios de la vivienda y el terreno y los inquilinos, los que representan alrededor del 85 % del total de los casos.


Propietario 41,61 52,01 61,09 70,89 72,09 71,85

Inquilino 42,52 34,09 25,59 16,24 10,86 12,20

Ten_irreg 15,87 13,90 13,32 12,88 17,05 15,95

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

GRAFICO 23 - Régimen de tenencia según estrato de urbio, suburbio y periurbio / Año 2010 / RMBA


Es clara la tendencia que muestra que los hogares propietarios de vivienda y terreno aumentan con el alejamiento del ACM de algo más 40 % a alrededor del 72 % en las coronas externas (C2 y C3). De manera casi complementaria, los inquilinos disminuyen hacia las coronas externas alcanzando el 10,9 % en la C2 y aumentando levemente en la última corona periurbana, C3 (12,2 %), ver Mapas 8 y 10 y Gráfico 23. El comportamiento es esperable dado que la presencia de hogares que alquilan sus viviendas es más frecuente en las áreas centrales. Seguramente un análisis con mayor nivel de desagregación reconocería aumentos de inquilinos en relación a las subcentralidades metropolitanas, que en un análisis a escala regional no se percibe.

38

Respecto a los hogares con algún tipo de tenencia irregular, se observa una mayor presencia en el ACM y las C2 y 3, disminuyendo en las coronas intermedias, CP1, CP2 y C1 no respondiendo a un patrón espacial de tipo anular. El nivel más alto se registra en la C2 con alrededor del 17 % y la menor presencia se consigna en la C1 con 12,9 %. Respecto de la composición del segmento de hogares en situación de tenencia irregular, puede observarse que desde el punto de vista de la localización más central o periférica se pueden diferenciar las cuatro categorías consideradas en el Censo. Los hogares propietarios sólo de la vivienda y los ocupantes por trabajo se presentan con mayor frecuencia en el ACM y las coronas mas centrales disminuyendo en las coronas externas, ver Mapas 9 y 11 y Grafico 24. Debe consignarse sin embargo, que en el caso de los hogares ocupantes por trabajo su presencia aumenta también en la corona periurbana, C3, y en el caso de los hogares propietarios solo de la vivienda se registra un aumento de su frecuencia en la C3. Con el resto de las categorías, ocupantes por préstamo y los que se registran como otra situación (que pareciera representar a los ocupantes de hecho del Censo 2001), sucede lo contrario y se presentan con más frecuencia en las coronas externas, ver Mapas 12 y 13. En ambos casos con una disminución en la corona periurbana, C3.


Propietario sólo de la vivienda 45,54 41,09 46,10 31,94 31,18 25,19

Ocupante por préstamo 22,41 27,29 29,72 44,04 48,34 46,74

Ocupante por trabajo 19,56 19,58 11,47 3,42 3,19 14,46

Otra situación 12,49 12,04 12,71 20,61 17,29 13,61

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

50,00

GRAFICO 24 - Tenencia irregular según tipo por estrato de urbio, suburbio y periurbio / Año 2010 / RMBA


41

2.2.4. Educación La selección de variables educativas estuvo muy condicionada por la necesidad de posibilitar la comparación entre los resultados publicados del Censo 2010, correspondientes al Cuestionario Básico, y los relevamientos censales precedentes. Pese a esta restricción las dimensiones elegidas ofrecen una relevante aproximación a la estructuración de las diferencias de tipo socioterritorial en cuanto a las condiciones educativas de la población. El comportamiento espacial de las variables que representan los niveles educativos de la población así como los niveles de asistencia tanto histórico como actual de los educandos remite a dos causalidades para cada tipo de carencia: la accesibilidad socioeconómica y la accesibilidad física. La accesibilidad socioeconómica responde en general a pautas de tipo sectorial y por el contrario la accesibilidad física responde a pautas de tipo anular (aunque también presenta un gradiente de tipo sectorial15). Esos dos componentes interactúan en el comportamiento de las variables que presentan gradientes tanto en el sentido de las coronas como en el sentido de los sectores urbanos. Como anomalías destacables se pueden mencionar: 1) la del ACM, que por el aumento de los hogares con bajas condiciones socioeconómicas presenta peores condiciones educativas a pesar de las ventajas en cuanto a accesibilidad física, y 2) en el periurbio que, pese a que las variables de condiciones socioeconómicas en general mejoran respecto de la 2da. Corona, presenta niveles más bajos de asistencia de la población entre 13 y 17 años. Esto podría estar reflejando las dificultades de acceso físico a establecimientos educativos por las distancias y carencia de servicios de transporte público. La segmentación de la población de 25 años y más, que no asiste actualmente, por máximo nivel alcanzado entre los que llegaron hasta secundario incompleto y los que obtuvieron el secundario completo y más, marca un corte altamente significativo tanto por el nivel de conocimiento alcanzado como por ser una limitante a cierto tipo de empleo. Por otra parte para el universo completo de este segmento etario se seleccionó a aquellos que no asisten ni asistieron como una medida de las limitaciones mas marcados al acceso al servicio educativo. Finalmente se identificó la población de 13 a 17 años que no asiste en 2010 a un establecimiento educativo. Esta variable tiene en cuenta al segmento de la población sobre la cual se ha puesto atención en los últimos tiempos focalizando en la necesidad de políticas públicas respecto de los adolescentes que no estudian ni trabajan. El análisis de la primera de la variable considerada puso en evidencia una clara diferencia entre los niveles educativos de la población de 25 años y más de la Ciudad y la Provincia. En el distrito capitalino el 70 % de la población ha completado el secundario o algún nivel superior, mientras en la provincia menos del 50 % logró dicho nivel, Gráfico 25. Esta variable es muy sensible, además de la lógica por coronas, a una diferenciación sectorial. En el Sector Norte casi el 80 % de la población ha alcanzado el nivel medio y más, situación que solo beneficia a menos del 50 % de la población del Sector Sur, quedando el Sector Oeste en una situación intermedia, ver Gráfico 26.

15 El equipamiento escolar no es equitativo en su distribución en el espacio según sectores.

42


Hasta Sec. Inc. 30,56 27,22 31,17 51,67 67,05 62,17

Secundaria Completa y más 69,44 72,78 68,83 48,33 32,95 37,83

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

GRAFICO 25 - Nivel alcanzado por población de 25 y más por estrato de urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010


Respecto de los que nunca asistieron a establecimiento educativo en este segmento poblacional la proporción es muy exigua, variando entre 0,72 en la Corona Pericentral 1 y algo más de 2 en la corona periurbana.


RMBA 30,56 27,22 31,17 51,67 67,05 62,17

Sector Norte 30,56 15,10 23,78 44,57 62,36 60,19

Sector Oeste 30,56 29,68 31,72 51,93 71,41 63,09

Sector Sur 30,56 46,78 58,40 56,51 65,67 65,99

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

GRAFICO 26 - Población de 25 y más que alcanzó hasta secundario

incompleto por estrato de urbio, suburbio y periurbio por Sectores /

RMBA / Año 2010


Tal como se observa en otras variable socioterritoriales analizadas el Área Central Metropolitana supera los valores de las coronas pericentrales, manifestación del deterioro central ya mencionado por Horacio Torres en el Diagnóstico realizado en 1999. Mucho más significativo resultó el peso del segmento de 12 a 17 años de la población, que no asisten a ningún establecimiento educacional. Se registró que en 2010 varía entre el 5,5 % de la población adolescente de la primera Corona Pericentral, CP1, y el 11 % de la corona más alejada, C3, sin embargo el ACM supera a las coronas pericentrales y a la primera corona suburbana, con casi el 8 %, ver Gráfico 27.

43

Respecto del comportamiento sectorial, se observa una fuerte diferenciación en las coronas pericentrales y la primera corona suburbana, atenuándose ese contraste en las coronas externas, C2 y C3. En la Ciudad, el Sector Sur más que duplica los valores de los que no asisten presentes en el Sector Norte, ocupando el Sector Oeste valores intermedios, superando por otra parte los valores registrados en las coronas suburbanas, C1 y C2. En las coronas externas la diferencia se atenúa acercándose los tres sectores a la media regional


RMBA 7,87 5,48 5,58 6,53 8,54 11,03

Secto Norte 7,87 3,44 4,04 5,80 8,17 10,27

Sector Oeste 7,87 5,09 5,16 6,12 9,39 12,30

Sector Sur 7,87 7,94 10,10 7,19 7,74 11,52

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

9,00

10,00

11,00

12,00

13,00

GRAFICO 27 - Población de 12 a 17 que no asiste a

establecimiento educativo por sectores de la RMBA y estratos

del urbio, suburbio y periurbio / Año 2010


En la segunda corona suburbana y el periurbano se altera la composición intersectorial de los que no asisten observándose que se agrava la situación en el Sector Oeste alcanzando en la Corona 3 el máximo regional superando el 12 % (en el área CO3 Marcos Paz registra 13,2 %, el valor más alto de la RMBA, y General Rodríguez alrededor del 13 %). Lo llamativo del comportamiento espacial de esta variable es que empeora mientras las condiciones del soporte material (hacinamiento y tipo de vivienda predominante) presentan una leve mejoría al pasar de la Corona 2 a la 3. Una hipótesis posible que explique esta circunstancia es la extrema sensibilidad de esta variable a las condiciones de aislamiento, derivado de la baja oferta de transporte público, y específica escasez de equipamiento educacional de nivel secundario en la periferia urbana. Paralelamente, la distancia respecto del eje central implica valores del suelo más económicos y accesibles, facilitando el mejoramiento de las condiciones habitacionales.

45

2.2.5. Origen de la población La desigual distribución de la proporción de extranjeros en la población que reside en el área metropolitana parece asociarse simultáneamente a lógicas espaciales muy diferentes. Por una parte la cuestión de la centralidad es determinante de la primera localización de los inmigrantes y de sus posteriores desplazamientos (pauta locacional anular) y por otra parte el acceso a un espacio residencial está condicionado por la capacidad económica del nuevo residente16 (pauta locacional sectorial). La pauta anular se observa más intensa en el componente extranjeros y en la relación entre los subcomponentes Países limítrofes + Perú y otros extranjeros. Se manifiesta en que la oleada migratoria de otros extranjeros (mayoritariamente europeos) es muy antigua y ha sufrido muchas relocalizaciones por la cual el efecto de la centralidad está atenuado. Por el contrario los inmigrantes de países limítrofes + Perú, en su mayoría más recientes, está mucho más condicionada por el factor distancia al ACM. Respecto de la pauta sectorial relacionada con la lógica de acceso al hábitat se asocia también a la pauta anular dado que la llegada de estos migrantes más recientes se concentra mayormente en la ciudad central. Es en este territorio donde se presentan los mayores contrastes entre los sectores Norte y Oeste respecto del Sector Sur donde la proporción de migrantes limítrofes y Perú es notablemente más alta. Teniendo en cuenta esas lógicas socioterritoriales, el análisis del origen de la población en el Censo de 2010 constituye un capítulo importante del Mapa Social dado que en la última década ha sido un componente importante del crecimiento poblacional y ha tenido influencia en otros aspectos objeto de estudio. Esa característica le otorga una gran importancia al análisis de la localización de los flujos migratorios que presentó un patrón muy diferenciado en el territorio de la región Una aclaración importante es que no se cuenta aun con datos que discriminen, en el mayoritario componente de nacidos en el país, datos sobre su lugar de origen17. Es decir, no se dispone de información que permita conocer los flujos migratorios internos del país, que serían de suma importancia para completar el análisis de impacto de las migraciones en los cambios socioterritoriales regionales. Con la información sobre el ingreso de extranjeros, es posible observar el comportamiento locacional altamente sensible a la distancia al Área Central Metropolitana. Claramente se observa la disminución de la presencia de migrantes tanto de países limítrofes (a los que se sumó los originarios de Perú, que han aumentado significativamente en la última década y presentan un comportamiento semejante al de los inmigrantes limítrofes) como del resto de los extranjeros disminuye con el alejamiento al ACM. De esa lógica locacional resulta complementariamente la mayor presencia de argentinos en relación a la mayor distancia al ACM. Puede verificarse que en el núcleo central tres cuartas de la población son nacidos en el país y en la corona periurbana casi alcanza el 95 % de la población, ver Gráfico 28.

16 En su mayoría corresponden a estratos de nivel socioeconómico bajo y medio bajo. 17 Esta pregunta fue incluida en el Cuestionario Ampliado que se aplicó a una muestra de población. Se estima que, dado una muestra, no será posible incluirla en este tipo de estudio que supone llegar a nivel de radio o fracción censal.

46


ArgentinosS 75,25 86,87 88,13 91,79 93,12 94,51

Limitrófes + Peru 17,47 8,94 8,50 5,70 6,12 3,17

Otros Extranjeros 7,28 4,18 3,38 2,51 0,75 2,32

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

GRAFICO 28 - Origen de la población según estratos del

urbio, suburbio y periurbio/ RMBA / Año 2010


La disminución del peso de la población extranjera en el total de la población presenta un gradiente casi lineal en relación a la distancia al ACM, con la sola excepción de la segunda corona suburbana, C2.


ARGENTINOS 75,25 89,86 91,55 91,71 94,37 93,66

Limit + Peru 17,47 4,75 4,69 5,12 4,78 2,55

OEXTR 7,28 5,39 3,76 3,18 0,85 3,79

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

GRAFICO 29 - Origen de la población según estratos del urbio suburbio y periurbio / Sector Norte RMBA / Año 2010


En ella se puede observar que se altera más significativamente la relación entre los subcomponentes limítrofes+Perú, que superan a los de la C1, y otros extranjeros, que resultan inferiores a los de la corona periurbana, C3.

47


ARGENTINOS 75,25 86,51 88,18 91,65 92,31 96,09

Limit + Peru 17,47 9,23 8,35 5,70 7,07 3,21

OEXTR 7,28 4,26 3,47 2,65 0,61 0,69

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

GRAFICO 30 - Origen de la población según estratos del urbio suburbio y periurbio / Sector Oeste RMBA / Año 2010


Si se observa el comportamiento de los migrantes desde la visión sectorial se observa que la presencia de extranjeros es menor en el Norte y crece en el Oeste y mucho más en el Sur, ver Gráficos 29, 30 y 31. Pero las diferencias se agudizan en el territorio de la Ciudad de Buenos Aires donde la población de origen nacional disminuye fuertemente, alrededor del 80 %, mientras en los Sectores Norte y Oeste es de 90,9 y 87,7 respectivamente.


Argentinos 75,25 82,23 76,64 91,93 93,14 94,74

Limitrófes + Peru 17,47 15,86 21,70 6,08 6,02 4,64

Otros Extranjeros 7,28 1,91 1,66 1,99 0,84 0,61

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

GRAFICO 31 - Origen de la población según estratos del urbio, suburbio y periurbio Sector Sur RMBA /Año 2010

Urbio Suburbio PeriurbioUrbio Suburbio Periurbio

Otro aspecto importante de destacar es que, en esa alta proporción de extranjeros del Sector Sur es altamente predominante la presencia de población de países limítrofes. Esto cambia fuertemente en los sectores Norte y Oeste, en los que si bien la proporción de población de países limítrofes+Perú sigue siendo mayor la diferencia es apreciablemente menor sobre todo en el corredor norte de la región.

49

2.2.6. Tipo de vivienda El análisis de los tipos de vivienda y su distribución espacial responde a un fuerte condicionamiento según los niveles socioeconómicos que responden a un patrón sectorial que diferencia el parque de viviendas según los niveles de precariedad de las viviendas. Pero también presenta un patrón de distribución anular cuando se observa a los otros tipos de vivienda que componen el denominado parque sobrestándar (Casas A y Departamento) que está fuertemente condicionado por la centralidad del suelo en donde se localizan. El peso de las unidades de vivienda en propiedad horizontal es mucho mayor en las coronas pericentrales al interior de la Ciudad de Buenos Aires y disminuye en el suburbio y periurbio. El tipo Casas A por el contrario aumenta en las coronas externas a la ciudad central. En el análisis a nivel de radio se podrá observar que impacto tienen sobre ese patrón de localización espacial las subcentralidades urbanas. Con el segmento de viviendas subestándar el patrón sectorial es muy marcado y se reduce la influencia de la centralidad como determinante de su localización. Sin embargo si se analiza el comportamiento de los componentes de la vivienda subestándar (resto de los tipos no incluidos en las sobrestándar), se observa nuevamente la influencia del patrón anular. La composición del parque total de vivienda según tipo, presenta una clara diferenciación entre el urbio y el resto de las coronas metropolitanas. En el Área Central Metropolitana, ACM, y las coronas pericentrales, CP1 y CP2, el tipo Departamento es fuertemente predominante, 71,2 %, por sobre el segundo tipo en importancia las Casas A, con 22,8 %, y en tercer lugar una presencia mucho menor de los tipos de vivienda subestándar agrupadas, 5,9 %, ver Gráfico 32.


CASA TIPO A 7,78 11,26 31,95 71,72 69,10 71,26

DEPARTAMENTO 74,81 82,27 63,90 19,18 5,78 3,88

VIV_SUBESTÁNDAR 17,42 6,46 4,15 9,10 25,12 24,86

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

GRAFICO 32 - Tipo de vivienda según estrato del urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010


En las coronas externas es llamativo que la presencia de Casas A además de pasar a ser el tipo predominante se mantiene casi constante en alrededor del 70 % en cada una de ellas. Lo que diferencia la composición de las coronas externas es la presencia de casi un 20 % de departamentos en la primera corona suburbana, C1, con un fuerte

50

descenso de este componente en las siguientes coronas aumentando a alrededor de la cuarta parte del parque habitacional la presencia de vivienda subestándar. Analizando específicamente la vivienda subestándar en la RMBA debe consignarse que al interior de la Ciudad se acrecienta la parte deficitaria de los hogares en el ACM con un 17,4 %. Su peso desciende a menos del 10 % en las coronas intermedias (CP1, CP2 y C1) y asciende a alrededor de la cuarta parte del parque en las coronas externas (C2 y C3). En las coronas que se identifican como intermedias el Sector Oeste presenta valores cercanos a la media regional, el Sector Norte por debajo (el Área CPN1, correspondiente a la Comuna 2 barrio de Recoleta, presenta el valor más bajo de vivienda subestándar de la RMBA, 1,6 %) y el Sector Sur con valores muy por encima de la media y la particularidad que el peso de los tipos subestándar supera en el ACM y las coronas pericentrales el alcanzado en la primera corona suburbana, ver Gráfico 33.


RMBA 17,42 6,46 4,15 9,10 25,12 24,86

Sector Norte 17,42 1,63 2,06 5,62 21,04 25,85

Sector Oeste 17,42 8,08 3,93 7,74 29,27 19,79

Sector Sur 17,42 14,28 14,61 12,46 23,81 28,75

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

GRAFICO 33 - Vivienda subestándar segun estratos del urbio, suburbio y periurbio / Sectores RMBA / Año 2010

Suburbio PeriurbioUrbio

Se altera esta composición del parque de viviendas según sectores en las coronas externas: en la segunda corona suburbana el Sector Oeste presenta casi un 30 % del total de viviendas subestándar alcanzando el máximo valor regional. Los Partidos de Moreno (30,5 %), los sectores B y C de La Matanza (30,2 %) y Merlo (26,5 %) son los que componen el Área con más vivienda de tipos no satisfactorios de la RMBA. En la corona periurbana, donde se produce un cambio en el entramado urbano (por el predominio de las urbanizaciones cerradas yuxtapuestas con asentamientos irregulares), el Sector Sur vuelve a presentar el máximo de vivienda subestándar y el Sector Oeste desciende abruptamente a menos del 20 %, pasando a ser el sector con menor presencia. La corona periurbana es muy heterogénea y presenta el Partido con el más alto componente subestándar de la región, Partido de Presidente Perón con casi el 40 %, y Lujan (13,2 %) y General Las Heras (13,7 %) con menos de un tercio de ese valor. En cuanto a la composición interna del segmento habitacional subestándar varía fuertemente según la distancia al área central metropolitana, ver Gráfico 34. Es muy evidente el fuerte peso, 12,5 %, de la suma de algunos tipos de vivienda asociados a las áreas centrales: inquilinatos, hoteles y pensiones en el Área Central Metropolitana,

51

ACM. Junto al Tipo Casa B, 3,95 %, reúnen casi el total del parque subestándar del área central. Esa composición se altera fuertemente hacia las coronas más externas en las que los tipos de vivienda insatisfactorios aumentan significativamente. El componente de Casas B pasa a tener el mayor peso, casi el 20 % del total del parque, y casi completan el total con el componente Ranchos y Casillas con casi el 6 %. Los restantes tipos subestándar, no construido para vivienda y vivienda móvil, en el análisis global metropolitano no llegan al 1 % del total.


CASAS B 3,97 0,97 1,46 6,43 19,30 18,66

RANCHO-CASILLA 0,51 0,23 0,25 1,91 5,11 5,56

INQ-HOT-PEN 12,50 5,03 2,26 0,54 0,52 0,42

OTRAS 0,43 0,23 0,19 0,22 0,19 0,22

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

GRAFICO 34 - Viviendas subestándar según tipo por estratos del urbio, suburbio y periurbio / RMBA / Año 2010


55

2.3. Características socioterritoriales en la escala regional

Una observación general respecto de la organización espacial revela que la distribución y dinámica de variación de la distribución territorial de la población corrobora una organización radioconcéntrica de la Buenos Aires Metropolitana. Las variables de densidad de la población y la TCMA verifican una marcada lógica de gradientes según las sucesivas coronas de la región desde la ciudad central a los bordes (descendente en el caso de la primera y ascendente en el caso de la segunda), ver Tabla 3. También los migrantes de país limítrofe (más Perú) se ubican según una pauta anular18 las áreas más dinámicas se concentran en las coronas más centrales descendiendo fuertemente hacia el suburbio y periurbio. Las áreas centrales y pericentrales son por sus características más atractivas y resultan ser los espacios de recepción de migrantes por excelencia acomodándose con la organización espacial radioconcéntrica, aunque con posterioridad se redistribuyan en el resto de la RMBA. Otras variables que reflejan los niveles socioeconómicos de la población cómo: promedio de personas por cuarto (PPC), hacinamiento crítico (más de 3 personas por cuarto), vivienda subestándar y tenencia irregular; presentan una mayor incidencia de la pauta sectorial. Es decir que las diferencias en los niveles de inequidad social, si bien reflejan su posición respecto de la distancia al área central, se asocian fuertemente con los sectores del espacio metropolitano. TABLA 3 - Distancias absolutas de extremos del gradiente por corona y sectorVariable Diferencias absolutas según Coronas y SectoresDirección gradiente

Coronas* Sectores**

Densidad 2010 114,21 (140,18) 12,54 (12,54) >

TCMA 1970-2010 40,86 (33,43) 5,04 (4,07) <

PPC 0,18 (0,38) 0,18 (0,18) <

3 y más personas por cuarto 2,12 (4,08) 3,11 (3,11) <

Tenencia irregular 0,08 (2,24) 1,00 (1,00) <

Nivel educativo alcanzado 31,61 (32,36) 14,89 (14,89) <

Pob 12 a 17 que no asiste 3,16 (5,33) 0,84 (0,61) <

Origen país limitrofe+Perú 14,30 (6,12) 2,55 (2,55) >

Vivienda subestándar 7,45 (18,91) 7,04 (7,04) <

* Se considera la diferencia entre el ACM y la 3ra. Corona suburbana, los valores entre paréntesis es

el cáculo considerando la coronas internas de la Ciudad como una unidad.

** se considera la diferencia entre los sectores Norte y Sur,los valores entre paréntesis es el cáculo

considerando los sectores con más distancia entre si.

Fuente: elaboración propia Estas conclusiones deben ser consideradas teniendo en cuenta que reconocer solo los tres sectores dominantes (Norte, Oeste y Sur) sin tener en cuenta los espacios intersectoriales (Nor-oeste y Sur-oeste) atenúa las diferencias. Pero el hecho de que la unidad de análisis, departamental (y en la Ciudad la Comuna), obliga a un menor nivel de desagregación del análisis. Debe acotarse que algunas variables muy estructurales como la densidad, a pesar de ser dominante la lógica de coronas, presenta una fuerte diferenciación sectorial. Esto muestra a las claras un volcamiento de las centralidades metropolitanas al sector norte

18 Usado como sinónimo de organización espacial por coronas urbanas.

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que tiene que ver con las fuertes inversiones hacia ese corredor y la atracción desde el punto de vista inmobiliario de ese sector de la ciudad. Después de definir las grandes líneas del análisis socioterritorial se pasa a la consideración de otros aspectos relevantes de la situación que se desprenden de los datos 2010. El análisis de los resultados a la luz de los cambios demográficos de las últimas 4 décadas permite verificar algunas coincidencias de interés con las variables observadas. En la ciudad puede observarse que las tasas de crecimiento anual medio han variado

entre – 8,12 y 1,28 ‰ salvo en el área correspondiente al Sector Sur de la Corona

Pericentral 2, CPS2, en la que se registró un 11,94 ‰ de crecimiento en las últimas 4 décadas. Esa área que se corresponde con la Comuna 8 es la que presenta las situaciones de mayor vulnerabilidad socioterritorial de la ciudad. Los indicadores seleccionados, entre todos los que fueron analizados sectorialmente son coincidentes en manifestar en el área considerada las mayores criticidades de la ciudad:

- 10,09 % de población entre 12 y 17 que no asiste a establecimiento educativo - 1,45 promedio de personas por cuarto (PPC)

- 5,07 % de hogares con hacinamiento crítico - 14,6 % de vivienda subestándar

Esta situación, si bien se extiende a todo el Sector Sur de la Ciudad y al Área Central Metropolitana, ACM, es en la Corona Pericentral 2 donde alcanza los mayores valores de vulnerabilidad. Estos indicadores se asocian en la Ciudad a la presencia de población nacida en países limítrofes (a la que se sumó la nacida en Perú19). Pese al fuerte crecimiento poblacional de las últimas décadas del Sector Sur de la Ciudad, y especialmente de la Comuna 8, presenta las menores densidades. Este sector urbano presenta los más bajos índices de soporte físico (infraestructura, equipamiento y oferta de transporte público) pero se ha visto adicionalmente postergada por su ubicación en la Cuenca Riachuelo – Matanza altamente contaminada ofreciendo muy bajos índices de calidad ambiental. En la 1ra y 2da. Coronas suburbanas la situación cambia significativamente, se verifica que las tasas de crecimiento son mayores que las de la ciudad central, con la excepción de la CPS2 ya comentada, pero sobre todo porque en este caso el mayor dinamismo poblacional se registra en el Sector Oeste. En estas coronas suburbanas se repite lo observado en la Ciudad acerca de la coincidencia de esas mayores tasas de crecimiento con índices de vulnerabilidad en las variables analizadas. También aunque de manera menos intensa se observan en este caso los mayores valores de inmigrantes de países limítrofes (más los nacidos en Perú). Debido a verificarse la menor importancia del componente migratorio de países limítrofes pareciera criterioso pensar que en las coronas suburbanas el componente de migrantes internos (de otras provincias) puede haber sido más significativo, sin embargo de ese último factor de movilidad poblacional aun no se han difundido datos para el año 2010.

19 Se incluyó por tratarse de una corriente migratoria creciente en las últimas 2 décadas.

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FIGURA 9 - Comportamiento espacial según corona y sector de

algunas variables seleccionadas

FUENTE: elaboración propia en base a datos censales

Secto NorteSector Oeste

Sector Sur

RMBA

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13


Población de 12 a 17 que no asiste a establecimiento educativo / 2010


Sector Norte

Sector Sur

Sector Oeste

RMBA

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75


%

Pob. de 25 y más hasta nivel secundario incompleto / Año 2010


Sector Norte

Sector Sur

Sector OesteRMBA

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22


Población nacida en país limítrofe y Perú / Año 2010


Sector Norte

Sector Oeste

Sector Sur

RMBA

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0


Vivienda subetándar / Año 2010

Suburbio PeriurbioUrbio

Sector Norte

SectorOeste

Sector Sur

RMBA

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45


Tasa de crecimiento medio anual de la población 1970-2010


Sector Oeste

Sector Sur

Sector Norte

RMBA

0

50

100

150

200

250

300


Densidad de población / Habitantes por hectárea / RMBA


Sector Norte

Sector Oeste

Sector Sur

RMBA

0,90

1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70


Promedio de personas por cuarto (PPC) / RMBA / Año 2010


Sector Norte

Sector Oeste

Sector Sur

RMBA

0

1

2

3

4

5

6

7

8


Hacinamiento crítico / Año 2010


En el periurbio la situación vuelve a cambiar nuevamente y si bien las mayores tasas de crecimiento poblacional total pasa a detentarlas el Sector Norte, es en el Sector Sur donde aparece mayor porcentaje de población nacida en país limítrofe (más Perú). También se corresponde que la mayor parte de las variables que indican mayor vulnerabilidad de la población presentan primordial significación en el Sector Sur del periurbio.

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Un aspecto a tener en cuenta es que mientras en la Ciudad la densidad que es mayor en el Sector Oeste, cambia en las Coronas suburbanas y el periurbio donde esa característica la registra el Sector Norte. De cualquier manera es importante tener en cuenta que en el periurbio influye fuertemente la manera de medir la densidad, al considerarse, como se aclaró anteriormente, la “densidad bruta” departamental modo de observación en el que se suman importantes porciones de territorio rural que altera la comparabilidad.

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3. ANALISIS A NIVEL DE RADIO Y LOCALIDADES 3.1. El “mapa social” de la aglomeración en 2010. Análisis a nivel de radio censal El cambio de la escala de análisis del territorio metropolitano permite una mayor aproximación a los rasgos salientes detectados en la escala regional que señalaba modificaciones en la relación centro – periferia, el desplazamiento de la preeminencia sectorial del Sector Norte y los procesos de incremento de la segregación social y fragmentación territorial. La previa visualización según coronas y sectores prescinde de situaciones locales que enriquecen la interpretación del comportamiento de las variables analizadas. En esta escala de análisis la ciudad central y la 1ra. y 2da. coronas de partidos mantienen la estructura sociohabitacional consolidada en las dos primeras etapas de metropolización. Los cambios más visibles en la situación 2010 muestran el acrecentamiento de los niveles de segregación social y fragmentación espacial, especialmente en los procesos de crecimiento de asentamientos irregulares en las zonas sur y este de la ciudad de Buenos Aires. El otro fenómeno relevante observado es el crecimiento de la superficie de urbanizaciones cerradas en el periurbio a lo largo de las autopistas radioconcéntricas y las carreteras que atraviesan transversalmente el territorio metropolitano más externo. Este nuevo tipo de asentamiento residencial, ya detectados incipientemente por Horacio Torres en el análisis del Censo de 1991, presenta un patrón espacial diferente resultante de localizaciones no contiguas yuxtapuestas con antiguos centros urbanos y asentamientos irregulares periféricos. 3.1.1. El Gran Buenos Aires El Gran Buenos Aires, como ya fue definido, está integrado por la Ciudad de Buenos Aires y los Partidos del Gran Buenos Aires que fueron agrupados para su análisis en 2 coronas que tienen su origen en los sucesivos procesos de metropolización. Constituye un área que creció por expansión desde el centro a la periferia siendo el factor estructurante la existencia de la red de ferrocarriles suburbanos, complementada con otras formas de transporte público automotor a lo largo de las rutas principales y ramificaciones secundarias hasta llegar a las zonas intersticiales. El Índice promedio de hacinamiento (PPC) El mapeo de este índice pone en evidencia patrones característicos de la estructura socioespacial del caso en estudio, que ya fueron anticipados en el análisis a nivel departamental según coronas y sectores, Mapa 1. En la Ciudad de Buenos Aires en la década 2001 – 2010 se observan mejoras en los Sectores Norte (barrios Recoleta, Palermo, Belgrano y Núñez) y Oeste (especialmente los barrios de Caballito y Parque Chacabuco). El Sector Sur de la ciudad es el que muestra un aumento significativo del PPC (que indica el empeoramiento de las condiciones sociohabitacionales) acrecentando la segregación. El Distrito Escolar 1 que incluye la zona de Retiro, si bien forma parte del Área Central Metropolitana que mejora en su conjunto, refleja el crecimiento de la Villa 31 y 31 bis aumentando el PPC un 4,6 %. Si bien esas son las tendencias generales de la observación comparada de los mapas, se registra una modificación de los gradientes más regulares por la aparición de mayores contrastes que pueden relacionarse con la renovación urbana segmentada en barrios con edificación antigua en procesos de

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gentrificación (que incorpora ofertas para altos niveles socioeconómicos como el tipo Torre Country) y en áreas de residentes de niveles medio o medio bajos.

TABLA 4 - Variación del PPC Ciudad de Buenos

Aires por Sectores / 2001 - 2010

Sector PPC

2001 2010 2001-2010

CABA 1,12 1,10 -0,02

ACM 1,16 1,16 -0,01

Norte 1,01 0,98 -0,03

Oeste 1,10 1,07 -0,03

Sur 1,47 1,47 0,00

Fuente: elaboración en base a datos de los Censos

Nacionales 2001 y 2010 El análisis sociohabitacional a escala de radio censal permite identificar como se distribuye la integración de la CABA con el resto de los partidos del Gran Buenos Aires a partir de corredores, que como tentáculos definen los lineamientos de la urbanización hacia la periferia. En las áreas intersticiales se extiende un gradiente, transversal a los corredores, que muestra la desmejora de las condiciones sociohabitacionales al alejarse del eje de cada uno de los alineamientos urbanos. La pendiente del gradiente sociohabitacional se deteriora más fuertemente cuando alguna barrera física como el Río Reconquista, algunos arroyos o ciertas trazas ferroviarias o viales originan periferias internas urbanas en su proximidad. El Sector Norte, ya en territorio provincial, se caracteriza por la preeminencia sobre los Sectores Oeste y Sur desde el análisis sociohabitacional presentando una configuración interna que diferencia corredores urbanos internos desde el ACM hasta la 2da. Corona suburbana: 1) el corredor Norte que se extiende desde Retiro hasta Tigre apoyado en la traza del FFCC Mitre la Av. Libertador, 2) por el Noroeste un segundo corredor Noroeste desde Villa Ortuzar hasta San Miguel que se prolonga sin continuidad hasta el centro de José C. Paz, sobre la traza del FFCC Urquiza, con un alineamiento desde Villa del Parque hasta Hurlingham que se superpone a partir de esa localidad al corredor Noroeste hasta José C. Paz, sobre la traza del FFCC San Martín y 3) un tercer corredor intermedio menos extenso puede reconocerse entre Colegiales y Villa Ballester en el Partido de San Martín, sobre la traza del FFCC Mitre.

TABLA 5 - Variación del PPC Partidos del Gran

Buenos Aires porSectores / 2001 - 2010

Sector PPC

2001 2010 2001-2010

Partidos GBA 1,43 1,43 -0,01

Norte 1,34 1,32 -0,02

Oeste 1,50 1,51 0,01

Sur 1,45 1,43 -0,02

Fuente: elaboración en base a datos de los Censos

Nacionales 2001 y 2010

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El Sector Oeste presenta un corredor dominante que se desarrolla en forma continua entre los barrios Caballito-Parque Chacabuco de la Ciudad de Buenos Aires y la localidad de Merlo en la Provincia de Buenos Aires. Este corredor alcanza a Moreno, sobre la traza del FFCC Sarmiento, aunque se ve interrumpido por la Cuenca del río Reconquista y sus zonas aledañas donde descienden abruptamente las condiciones sociohabitacionales. Una rama hacia el norte del corredor se extiende a lo largo del Acceso Oeste que se abre desde Ramos Mejía pasando por Villa Udaondo en Ituzaingó y finalizando en Moreno. En el Partido de La Matanza se desarrolla el corredor Sudoeste, a lo largo de la Ruta 3, que se extiende desde el barrio de Flores hasta Virrey del Pino pasando por San Justo, Isidro Casanova y Gregorio de Laferrere. En este caso el nivel sociohabitacional es mucho más bajo que el corredor principal del Sector Oeste que es el único que ha aumentado el PPC en el período 2001-2010, y el partido de La Matanza acrecentó casi un 4 % dicho indicador en ese lapso de tiempo. El Sector Sur presenta dos corredores principales de buenas condiciones sociohabitacionales, que se apoyan en los ramales Témperley y La Plata del FFCC Roca, que se bifurcan a su vez en dos ramas. Por una parte el Corredor Sur que se extiende de Avellaneda a Temperley, y ramas no continuas hasta Monte Grande y Longchamps: Por otra parte el Corredor Sudeste que se inicia en Avellaneda y rápidamente se bifurca en Villa Domínico, con una rama sobre la Ruta 3 que llega a Florencio Varela y otra rama sobre la traza del Roca que se extiende hasta Berazategui y llega en forma discontinua a Ranelagh. Los mapas temáticos: hacinamiento de los hogares, tenencia, educación, origen de la población y tipo de vivienda El Índice de Nivel Sociohabitacional (PPC) es el promedio ponderado de las seis categorías de “hacinamiento de los hogares” definidas por el Censo de Población, Hogares y Viviendas (ver Anexo Metodológico). Una visión segmentada según las diferentes Categorías de Hacinamiento de los Hogares, que muestra una correspondencia con el comportamiento espacial del PPC, puede observarse en los Mapas 2 a 7. Los niveles más bajos de hacinamiento de la Categoría 1 (hasta 0,5 ppc) se concentran en el centro de la Ciudad de Buenos Aires, el corredor Norte y las principales centralidades del resto de los corredores mientras que la Categoría 2 (0,5 a 0,99 ppc) se distribuye más extensamente a la totalidad de los corredores principales y disminuye su presencia en el centro de la ciudad. La Categoría 3 (1 a 1,49 ppc) presenta una distribución homogénea en todo el territorio, pero las Categorías 4 (1,5 a 1,99 ppc), 5 (entre 2 y 2,99 ppc) y 6 (3 y más ppc) son fuertemente intersticiales y describen las áreas más carenciadas del Gran Buenos Aires. El Régimen de Tenencia, que da cuenta de la seguridad legal para el del goce del derecho a la vivienda por parte de las familias, es un indicador fehaciente de la precariedad de la situación habitacional. La serie de Mapas siguiente muestra todas las categorías en que se censa a los hogares según el régimen de tenencia: Propietario de la vivienda y el terreno (Mapa 8), Propietario de la vivienda solamente (Mapa 9), Inquilino (Mapa 10), Ocupante en relación de dependencia (Mapa 11), Ocupante por préstamo (Mapa 12) y Otras Situaciones20 (Mapa 13).

20 Que parece asimilarse a la categoría utilizada en censos anteriores denominada “Ocupante de hecho”.

62

En la distribución de la Categoría Tenencia irregular (Mapa 14) en la que se han resumido todas aquellas que presentan un régimen de tenencia con algún grado de inseguridad jurídica, se observa una tendencia general a asociarse a las áreas intersticiales más alejadas de los corredores urbanos antes identificados. También y contradictoriamente al patrón anterior, se observa una importante presencia de este agrupamiento de regímenes de tenencia irregular en las áreas centrales más importantes asociado a la presencia de hoteles pensión (Mapa 25). Otro patrón singular es una presencia de mediana intensidad en zonas residenciales de niveles altos, que se explica por la presencia de tenencia en relación de dependencia de personal de servicio doméstico (Mapa 11). En las variables que miden los niveles educativos de la población se observa claramente que la estructura espacial de la población de 25 años y más muestra una tensión entre pautas anulares y sectoriales que diferencia a los que alcanzaron solamente hasta secundario incompleto y aquellos que alcanzaron el nivel secundario y más. Los niveles más altos de nivel educativo alcanzado presentan una configuración muy similar a la de los estratos altos de nivel sociohabitacional de un marcado nivel sectorial pero también muestra un gradiente de diferenciación centro periferia, Mapas 15 y 16. Las dos variables que miden niveles de no asistencia, por una parte de los adulto y por la otra de los adolescentes, presentan un comportamiento diferente, Mapas 14 y 14b. En el caso de los mayores de 25 que nunca asistieron el comportamiento muestra una pauta de tipo sectorial como el nivel educativo alcanzado, mientras en el caso de la población de 13 a 17 que no asisten se observa una pauta predominante de tipo anular que evidenciaría que la menor presencia de establecimientos y la debilidad de la red de transporte público constituye un elemento disuasivo a la concurrencia escolar. Los Tipos de Vivienda son indicadores que permiten caracterizar con bastante aproximación el déficit habitacional y el tipo de carencia predominante. La construcción del indicador de Vivienda Subestándar permite una caracterización general mostrando una distribución que se concentra en las zonas intersticiales entre los corredores principales y en la ribera de los cursos hídricos. Este patrón por otra parte tiene también un comportamiento anular acentuándose, esta tendencia en la 2da. Corona. También se observa la presencia del agrupamiento de tipos subestándar en zonas centrales y pericentrales de la Ciudad de Buenos Aires y en menor medida en algunas áreas centrales suburbanas. El parque habitacional precario se explica en su presencia intersticial especialmente por las categorías Rancho, Casilla y Casas B que se distribuyen con patrones espaciales muy similares. Por el contrario la presencia en la Ciudad de Buenos Aires en el área central y zonas pericentrales, así como en algunas subcentralidades suburbanas se explica por los tipos Hotel pensión y Casas de inquilinato. Un comentario especial requiere el comportamiento espacial del Tipo Departamento asociado fuertemente a la centralidad urbana. Muestra una pauta sectorial por evidenciar el desarrollo de los corredores como ejes continuos, en el Sector Norte o las subcentralidades, como en los sectores Oeste y Sur. También se evidencia una lógica anular por asociarse con las densidades y muestra en los niveles intermedios un gradiente desde la Ciudad hacia las coronas suburbanas. 3.1.2. El periurbio: los nuevos patrones emergentes

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Los nuevos patrones emergentes, que fueron identificados por Torres en los ’90, “aparecen en zonas que hacen accesibles las autopistas principales, desarrollos residenciales que señalan una tendencia a la suburbanización de los grupos de más altos ingresos (urbanizaciones cerradas: country clubs y barrios privados), que implican una verdadera suburbanización de las elites (Torres, H., 1998) y se insertan en el tejido urbano en forma de enclaves. Estos enclaves se hallan en algunos casos próximos –y aun rodeados- por tejido más tradicional de los loteos económicos y no lejanos de algunas villas periféricas”. La presencia de este nuevo patrón residencial en la periferia externa de la aglomeración metropolitana se ha incrementado en las dos décadas siguientes ampliando fuertemente el territorio del periurbio por su carácter extensivo y discontinuo. Abarca los Partidos de Escobar y Pilar en la 3ra. Corona y Tigre de la 2da. Corona del Sector Norte; Luján, General Rodríguez y Marcos Paz en la 3ra. Corona del Sector Oeste, agregándose el extremo Suroeste de Moreno de la 2da. Corona; y en Ezeiza, Esteban Echeverría y Berazategui de la 2da. Corona del Sector Sur. Como parte del proceso de expansión del territorio ocupado por las urbanizaciones cerradas, en torno a estas se fueron agregando rutas transversales a las autopistas. El caso más emblemático es el de la Ruta Provincial 25 que une las Autopistas del Oeste y el Acceso Norte en los Sectores Norte y Oeste sobre la que se forma una especie de corredor entre Moreno y Escobar transversal a las localizaciones originarias y otro corredor sobre la Ruta 58 en el Sector sur que atraviesa transversalmente y de norte a Sur los partidos de Ezeiza y esteban Echeverría. Las urbanizaciones cerradas en el periurbio presentan diferentes formatos de acuerdo a cierto sesgo a partir del modelo básico residencia+verde+amenities+seguridad (R+V+A+S), desde el genérico club de campo, el club de chacras o el boating club. Este nuevo patrón residencial RVAS tiene un correlato en el suburbio y el urbio con el formato de barrios cerrados y torres country respectivamente ofreciendo alternativas a diferentes segmentos poblacionales. Un impacto de esta nueva etapa del proceso de metropolización protagonizado por las clases altas y medio altas ha sido la de apropiarse de las tierras de la periferia más accesibles que con anterioridad ocupaban las familias de menores recursos que se establecían en la región provenientes de otras provincias o de países limítrofes. Sumado a esta circunstancia el auge de las inversiones en autopistas y a la movilidad mediante el automotor individual intensivo (Blanco, J., 2004), con disminución de las inversiones en el sistema de transporte público motivó que buena parte de la población de menores recursos intente localizarse de manera irregular en las áreas centrales y pericentrales. Si se analiza el comportamiento de las variables en la 3ra. corona puede corroborarse la distribución de tipo enclave del nuevo patrón y los fuertes contrastes con asentamientos de otros segmentos socioeconómicos. La situación de gradientes, más o menos intensos, observada entre los corredores preferenciales y las áreas intersticiales no se registra en la periferia donde se observan mosaico de fuerte contraste. Nivel sociohabitacional (PPC), que resumen las diferentes categorías de hacinamiento, Régimen de tenencia irregular (indicador construido con todas las categorías de régimen de tenencia con algún grado de precariedad), Población de 25 años y más con secundario completo y Tipo de vivienda subestándar, que resume los tipos de vivienda con algún grado de precariedad, muestran claramente el

64

patrón del periurbio de tipo mosaico con fuertes contrastes entre los niveles altos y bajos del indicador. Eso se observa claramente en un racimo de localidades del Sector Oeste y Norte desde Rincón Milberg, Dique Lujan y Benavidez, en Tigre, hasta Francisco Álvarez en Moreno, pasando por Machwitz, Escobar, Loma verde en el Partido de Escobar, y Villa Rosa, Pilar y Presidente Derqui en el Partido de Pilar.

108

3.2. ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES 3.2.1. Presentación En el presente apartado se procura introducir la técnica de análisis multivariado de Componentes principales (ACP) a fin de identificar algunos de los aspectos socio-habitacionales más relevantes que configuran la estructura socio-territorial de la RMBA para 2001 y para 2010. Para ello se retoma el modelo planteado por Horacio Torres para la elaboración del Mapa Social de la Ciudad de Buenos Aires (1999) a partir del cual identifica los principales patrones de organización del territorio según datos del Censo Nacional de Población y Vivienda de 1991. Para el presente análisis se replica, aunque con algunas diferencias, el sistema de variables y categorías empleado por el autor oportunamente y que fuera descripto en las páginas precedentes (Ver 2.1.2. Variables seleccionadas). El análisis de Componentes Principales constituye una de las técnicas del Análisis Multivariado de datos, correspondiente al campo del Análisis Factorial (Pearson, 1901; Spearman, 1904). Tiene como objetivo identificar las relaciones latentes entre las variables manifiestas que se introducen en el análisis, dando lugar a factores. Los factores son, entonces, variables complejas que explican y dan sentido a las variaciones de las variables que conforman el modelo. La aplicación del Análisis de Componentes Principales a los estudios geográficos asume el nombre de Ecología Factorial (Berry, 1958; Sweetser, 1965; Murdie, 1969) y se constituye como un modo de aproximación y reconocimiento de la estructura espacial urbana a partir de la identificación de los patrones sociales de ordenamiento territorial (es decir, de los Factores). Trabajando en el campo de la Ecología Factorial, Torres identificó 2 factores que para el año 1991 determinaban la estructura socio-territorial de la CABA: el Nivel socio-económico de la población y la relación Centro-Periferia. Con el propósito de actualizar el análisis establecido por Torres, se procuró establecer el Mapa Social de 2010, pero considerando no solo las dinámicas de la CABA sino que se atendió a la AGBA en su conjunto. Este enfoque permitió identificar las grandes dinámicas metropolitanas y los patrones de estructuración socio-territorial que se derivan de ello. En este sentido, se comprenden de manera integrada los patrones generales que inciden tanto sobre áreas de urbanización consolidada (como el ACM), como sobre zonas más periféricas que observan un proceso más reciente de metropolización (como la tercera Corona). Asimismo, para llevar adelante el análisis comparativo respecto al año 2001, se buscó emplear el sistema de variables y categorías definidas por Torres; pero que a su vez estuvieran presentes tanto en las Bases Censales de 2001 como de 201021. Finalmente, sobre la base del modelo establecido por Torres (que por su parte refleja un énfasis sobre las cuestiones habitacionales) se incorporó el Indicador de NBI como dimensión adicional que permite reforzar las referencias a los aspectos socioeconómicos. Finalmente, el sistema de dimensiones y variables consideradas en el modelo se expresa en la Tabla 4.

21 El tratamiento de este punto amerita algunas consideraciones metodológicas. Algunas

variables presentes en el trabajo original fueron desafectadas del presente estudio por no hallarse disponibles de igual manera en los Censos de 2001 y 2010: Personas en situación de calle, Condición pública o privada del establecimiento de enseñanza, población migrante procedente del interior del país).

109

Tabla 6. Sistema de variables incluidas en el análisis

Nombre Etiqueta

Hac1 Nivel de Hacinamiento de hasta 0,50 personas por cuarto

Hac2 Nivel de Hacinamiento de entre 0,51 y 0,99 personas por cuarto

Hac3 Nivel de Hacinamiento de entre 1 y 1,49 personas por cuarto

Hac4 Nivel de Hacinamiento de entre 1,50 y 1,99 personas por cuarto

Hac5 Nivel de Hacinamiento de entre 2 y 2,99 personas por cuarto

Hac6 Nivel de Hacinamiento de entre 3 y más personas por cuarto

Propvyt Propietario de la vivienda y del terreno

Propv Propietario sólo de la vivienda

Inqui Inquilino

Ocprest Ocupante por préstamo

Octrab Ocupante por trabajo

Otro Otra situación

ed25 Población de 25 años y más que asiste o asistió a un establecimiento educativo

hastsec Población de 25 y más con nivel educativo hasta secundario incompleto

edadol Adolescentes de entre 13 y 17 años que no asisten ni asistieron a un establecimiento educativo

rest13 Adolescentes de entre 13 y 17 años que asisten o asistieron a un establecimiento educativo

Arg Población de origen argentino

Limítrofes Suma de extranjeros de países limítrofes + Perú

Otropais Resto de los extranjeros

Bol Población proveniente de Bolivia

Brasil Población proveniente de Brasil

CHILE Población proveniente de Chile

PARAG Población proveniente de Paraguay

PERU Población proveniente de Perú

URUGUAY Población proveniente de Uruguay

CasaA Casa Tipo A

CasaB Casa Tipo B

Rancho Rancho

Casilla Casilla

Depto Departamento

Inqto Pieza en inquilinato

hotpens Pieza en hotel familiar o pensión

Local Local no construido para habitación

cumple Hogares con NBI

NA Hogares sin NBI

3.2.2. Resultados Alcanzados

110

Considerando dichos antecedentes y reparos metodológicos, a continuación se presentan los resultados del ACP en base a los datos censales de 2001 y 201022. En ambos casos se alcanzaron modelos de manifiesta correlación entre las variables seleccionadas23. De las 34 variables que inicialmente formaron parte del estudio, 20 quedaron finalmente incluidas en el modelo debido a simplificaciones realizadas siguiendo los criterios de economicidad buscando la ganancia en significatividad. Algunas variables como CASAA, LOCAL y Ocupante de vivienda por trabajo fueron excluidas del análisis por no observar una correspondencia significativa con el resto de las variables. Así también, variables como Hacinamiento 3, Hogares sin NBI y Adolescentes que asisten asistieron a establecimientos educativos fueron eliminadas por resultar redundantes y arrojar problemas de esfericidad. La Tabla 5 expresa los factores o componentes identificados que explican gran parte de la varianza del modelo. Para ambos períodos censales se encontraron 4 factores de los cuales 3 son de relevancia teórica, ya que el último factor corresponde a una categoría residual. En su conjunto, los factores identificados hacen referencia a los patrones que estructuran la distribución de los grupos sociales en el territorio. No obstante, cabe destacar que se trata de factores o componentes que emergen del sistema de variables seleccionado para integrar el modelo, pudiendo surgir factores alternativos al incorporar nuevas variables. Tabla 7. Varianza Total explicada en ACP Bases censales 2001 y 2010.

Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación

Censo 2001 Censo 2010

Componente Total % de la varianza

% acumulado Componente Total

% de la varianza

% acumulado

1 5,586 27,932 27,932 3 4,517 22,586 22,586

2 3,928 19,641 47,573 1 4,502 22,512 45,099

3 3,328 16,642 64,215 2 3,827 19,133 64,232

4 2,169 10,844 75,059 4 2,129 10,647 74,879

A continuación se describen los factores o componentes identificados, no obstante es posible sintetizarlos como diferentes niveles de Vulnerabilidad Social. El Componente 1 estaría remitiendo a Niveles de Vulnerabilidad Social Altos; el Componente 2 remite a Niveles de Vulnerabilidad Social Bajos; y el Tercero, a Niveles Medios. Cada uno de estos Niveles se encuentra asociado a una forma particular de tipo y tenencia de la vivienda, y principalmente, con un origen específico de la población. Por su parte, el Componente 4 expresa la asociación de variables similares relativas a tipos precarios de vivienda que no correlacionan con otras dimensiones, aunque explican más del 10% de la variación del modelo de 2001 y 2010. Tanto el modelo de 2001 como el de 2010 alcanzan una explicación del 75% de la varianza total y, como se describe a continuación, refieren a los mismos factores ya

22 El Análisis de Componentes Principales fue realizado con el programa de procesamiento estadístico SPSS. Para la definición de los componentes se optó por una modalidad de extracción de componentes que considera los autovalores superiores a 1. A su vez, Para facilitar la interpretación de los factores, se procedió a realizar la rotación factorial de tipo varimax: “hacia la estructura más simple”. Esto permitió que los factores se aproximen al máximo a las variables en que están saturados y favorecer la ortogonalidad de los componentes. 23 Atendiendo a la Medida de Adecuación Muestral de Kaiser-Meier-Olkin (KMO) se constataron valores de 0,79 para el modelo de 2001 y de 0,804 para 2010, considerados ambos meritorios (según criterio Kaiser).

111

que las asociaciones entre variables se mantienen, aunque con intensidad variante. La diferencia de peso de los componentes lleva a que en 2010 se expresen en un orden distinto a 2001. Por ejemplo, el factor identificado en 2001 como Componente 1, pierde relevancia en 2010, pasando de explicar casi el 28% de la varianza en 2001, al 22% en 2010. No obstante ello, más allá de las fluctuaciones, la persistencia de los resultados estaría señalando que en estos últimos 10 años la estructura socio-habitacional de la AMBA no habría variado, en términos generales, su dinámica y sus patrones de distribución poblacional. El componente 1 (Tablas 6) se identifica como Nivel Alto de Vulnerabilidad Social. Estaría refiriendo a las dinámicas residenciales de los grupos sociales más desfavorecidos, ya que observa cargas positivas en las variables que refieren a tipos deficitarios de vivienda (RANCHO y CASILLA) como de tenencia de la misma (Propietarios solo de la vivienda). Esto permite inferir que responde principalmente a la población residente en villas y asentamientos, y en segundo lugar a población residente en viviendas deficitarias CASAB. A su vez, el hacinamiento crítico asume cargas positivas (HAC5 y HAC6) en este factor y, como fuera señalado anteriormente en la pág. 24, dicho indicador se asocia a la pobreza estructural. Corroborando esta línea, la variable CUMPLE también satura en este Componente.

Tabla 8.a. Matriz de Componentes rotados. Base Censal 2001.

Tabla 8.b. Matriz de Componentes rotados. Base Censal 2010.

Componente

1 2 3 4

Propv ,840 -,129 ,069 -,033

Casilla ,821 -,237 ,189 -,104

cumple ,809 -,324 ,376 ,214

Hac6 ,806 -,338 ,371 ,143

limitrofes ,764 ,070 ,080 ,266

edadol ,676 -,368 ,468 -,032

Hac5 ,665 -,347 ,594 ,130

Rancho ,632 -,168 ,046 -,176

CasaB ,607 -,477 ,489 -,073

Otro ,394 ,038 ,190 -,005

Hac1 -,183 ,896 -,014 ,116

Hac2 -,246 ,850 ,219 -,137

Depto -,138 ,689 -,068 ,340

otropais -,126 ,688 -,130 ,044

arg ,387 ,042 ,894 -,100

Propvyt ,077 ,524 ,806 -,127

Hac4 ,413 -,237 ,790 -,026

inqto ,184 ,013 -,070 ,784

Inqui -,045 ,558 -,078 ,742

hotpens -,079 ,016 -,003 ,790

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a. La rotación ha convergido en 7 iteraciones.

Componente

3 1 2 4

arg ,921 ,305 ,047 -,081

Propvyt ,891 ,158 ,282 -,182

Hac4 ,823 ,344 -,253 ,066

edadol ,817 ,444 -,273 ,019

Hac5 ,674 ,554 -,311 ,251

Rancho ,090 ,798 -,158 -,158

Casilla ,210 ,782 -,252 -,131

cumple ,373 ,740 -,283 ,381

Hac6 ,491 ,707 -,356 ,246

Propv ,186 ,614 ,055 ,206

Otro ,233 ,586 ,028 -,012

CasaB ,517 ,581 -,448 ,018

limitrofes ,278 ,528 -,090 ,492

Hac1 -,021 -,132 ,938 -,015

Depto -,250 ,010 ,791 ,200

Hac2 ,338 -,281 ,751 -,225

Inqui -,028 -,013 ,681 ,613

otropais -,113 -,174 ,673 ,035

inqto ,039 ,053 -,038 ,813

hotpens -,133 -,010 ,121 ,601

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a. La rotación ha convergido en 8 iteraciones.

Finalmente, el factor 1 también remite a la población migrante de países limítrofes más Perú, con lo cual termina por demarcarse este patrón de ordenamiento territorial al incorporar una dimensión cultural en la dinámica urbana. Sin embargo, cabe

112

destacarse que no representa a los migrantes de todos los países limítrofes por igual, ya que el mismo ACP distinguiendo a los distintos países arroja que Chile y Uruguay se encuentran excluidos de este factor e incluso asumen valores que no alcanzan el 0,124. Si bien la asociación de variables contempladas en el Componente 1 se mantiene entre 2001 y 2010, para este último período observa una disminución de su peso respecto al resto de los Componentes. La representación física del factor 1 en el mapa (Mapas 1 y 2) permite evidenciar un incremento de la segregación de la población en términos de vulnerabilidad socio-residencial. Este proceso se da en un doble sentido. Por un lado, a nivel metropolitano, tanto para 2001 como para 2010, este patrón se intensifica hacia la periferia, aunque las mejoras de los últimos 10 años se registraron principalmente en la primera y segunda corona, mientras que en la CABA se mantuvieron estables. Por el otro, si bien se registraron mejoras generalizadas en toda la región, las zonas donde persisten los niveles elevados de precariedad habitacional y vulnerabilidad social se corresponden con las áreas de villas y asentamientos. Paralelamente, la localización de las elites en las urbanizaciones cerradas de la periferia termina por configurar grandes áreas de fragmentación territorial (principalmente hacia el norte de la AGBA). En otras palabras, para 2010 la vulnerabilidad socio-residencial de la población condiciona menos a la estructura socio-territorial del AGBA que en 2001; pero lo hace de manera más intensa sobre determinadas áreas, incrementándose la polarización social y la segregación. Ello se debe principalmente a las mejoras de los niveles del NBI en cuanto a sus componentes sociales (ver punto 1.2 Asincronías de las condiciones de pobreza y los déficits del hábitat metropolitano), como también por la reducción de las Casas Tipo B. En correspondencia, este componente se encuentra asociado también a la variable EDADOL, que refiere a los adolescentes de entre 13 y 17 años que no asisten o no asistieron a un establecimiento educativo. Se trata, por lo tanto, de un factor que expresa a la población joven que no se encuentra participando del sistema educativo. El Componente 2 hace referencia a la población de Nivel Bajo de Vulnerabilidad Social, expresado por las variables de bajo hacinamiento (HAC1 y HAC2) y las tipologías de vivienda en buenas condiciones ya que la variable DEPTO satura positivamente en este factor, mientras que la variable CASAB evidencia una carga negativa elevada25. El componente se asocia, a su vez, a sectores migrantes (provenientes de países alternativos a los limítrofes + Perú). Analizado comparativamente entre 2001 y 2010 no refleja modificaciones en su peso explicativo, ya que en ambos períodos ronda el 19%. En cuanto a la composición interna de las variables que lo integran, para 2001 la condición de tenencia estaba dada tanto por la figura del inquilino como del propietario de la vivienda y el terreno. En 2010 se registra la variable INQUI aumenta su peso mientras que PROVT desciende. Los Departamentos también incrementan su saturación en este período. Podría sugerirse que estas variaciones estarían vinculadas al dinamismo de la construcción en altura de la última década.

24 El Análisis de Componentes Principales fue realizado para 2001 y 2010 contemplando dos opciones: identificando a la población según origen de los distintos países limítrofes + Perú y contemplando el dato de manera integrada. Finalmente se optó por trabajar con las variables integradas, sin embargo se extrajo como conclusión la distinción de un comportamiento diferencial de las variables chile y Uruguay. Por su parte, la variable Brasil no resultó significativa al modelo. 25 Pese a que la variable Casa Tipo A resulta útil para aportar al presente análisis, debió ser excluida del modelo al observar una baja correlación con el resto de las variables.

113

Los Mapas 3 y 4 ilustran la distribución del Factor 2 en el AGBA, dando cuenta de la importancia de la relación centro-periferia. En principio se destaca una incidencia prioritaria del componente en la zona del ACM y en las coronas pericentrales y primeras de la zona norte; en menor medida en torno al eje oeste; y minoritaria hacia el sur. Dicha tendencia se ve reforzada en 2010 (a partir de la intensificación del factor en la CABA y en el eje norte; mientras que la zona sur observa una leve reducción). Pareciera reflejar a los sectores de altos ingresos que se mantienen en las áreas centrales o subcentrales de buena calidad de soporte de la Buenos Aires Metropolitana, que a pesar del proceso de las últimas décadas de periferización de las elites aun no ha abandonado los bastiones de la ciudad Central y los corredores preferenciales. Por último, podría considerarse que el Componente 3 remite a Niveles Medios de Vulnerabilidad Social, dado por condiciones regulares de tenencia de la vivienda que indican estabilidad residencial (la variable PROPV carga positivamente), en consonancia con niveles medios de hacinamiento y donde las viviendas deficitarias como las Casas Tipo B asumen cargas positivas. Se trata de un factor que refiere principalmente a la población argentina. Sin embargo, la variable ARG también observa saturaciones considerables en el Factor 1, al tiempo que la variable LIMITROFES lo hace en el Factor 3. Este componente podría estar relacionado con los grupos de migrantes de las primeras etapas de metropolización que han accedido a la propiedad de la vivienda que provienen de otras provincias y en alguna proporción de países limítrofes. Dicho factor, que también estaría expresando la estabilidad socio-residencial evidenció un incremento de su peso relativo en cuanto a explicación de la varianza que va de 16,52% en 2001 a 22,58% en 2010. No obstante, la aparición de una mayor asociación en 2010 de las variables EDADOL, limit+Perú y Hac5 podría estar indicando un empeoramiento relativo del sector, producto de la incorporación de nuevos migrantes y las dificultades de empleo de este segmento poblacional. La representación cartográfica del componente (Mapas 5 y 6) permite observar que se trata de un patrón de ordenamiento poblacional de tipo anular, siguiendo la relación centro-periferia. No evidencia grandes diferencias entre 2001 y 2010, sin embargo puede apreciarse una intensificación de los niveles del factor en torno al eje oeste y sudoeste, en la Corona Pericentral Oeste 2 y en la Corona Oeste 1. Por último, una mirada transversal a los primeros 3 componentes estaría indicando que el principal eje de diferenciación y segmentación de los grupos en el territorio es el origen de la población, que por su parte se ve asociado a una determinada condición socio-habitacional. El primer Componente se corresponde con las migraciones más recientes de países limítrofes (principalmente Bolivia y Perú) que asumen condiciones habitacionales deficitarias dado el tipo de vivienda y la tenencia irregular de la misma; mientras que los factores siguientes referencian a sectores predominantemente nativos o producto de etapas previas de inmigración y que ostentan condiciones regulares de tenencia de la vivienda: el segundo factor se corresponde, principalmente, con el resto de la población migrante que observa condiciones de vivienda más favorables, habitando en departamentos sin problemas de hacinamiento; y, por último, el tercer factor que estaría dando cuenta de la población de origen argentino que, más allá de la condición socioeconómica cuenta con cierta estabilidad residencial.

114

A modo de conclusiones, podría señalarse que en los últimos 10 años el AGBA experimentó una mejora relativa de las condiciones socio-habitacionales que influyen sobre la distribución de la población en el territorio metropolitano. Estos cambios se dan a partir de la disminución del peso explicativo de los niveles bajos de vulnerabilidad social, paralelamente al incremento de los niveles medios de vulnerabilidad social. Sin embargo, estas mejoras en algunos indicadores sociales tienen lugar en la ciudad, donde las dinámicas primariamente urbanas (como la segregación socio-residencial o las diferencias culturales de la población según su origen) inciden sobre los factores socio-económicos. La representación cartográfica del Componente 1 permite ilustrar esta lógica, donde la persistencia de los niveles altos de vulnerabilidad social a 2010, tiene lugar en las áreas correspondientes a las villas y asentamientos. Asimismo, pese a las variaciones de peso entre los distintos factores, la persistencia de los mismos patrones estaría señalando que en estos últimos 10 años la estructura socio-habitacional de la AMBA no habría variado, en términos generales, su dinámica de distribución poblacional. Desde una perspectiva ecológica, los mapas permiten evidenciar nuevos procesos de fragmentación socio-territorial en las áreas de la segunda y tercer Corona, provocada por las dinámicas de suburbanización de las elites en paralelo a la localización de sectores de bajos recursos. Sin embargo, estas tendencias aún no se traducen en un Factor específico. A su vez, a partir de la representación cartográfica fue posible identificar la persistencia de las diferencias entre la zona norte y la zona sur de la región metropolitana. Finalmente, la actualización del Mapa Social de la RMBA para 2001 y 2010 permite incorporar una mirada alternativa al Mapa Social definido por Torres para la CABA. A este respecto, podría sugerirse que el nivel socio-económico, que para 1991 se evidenciaba como el principal patrón de ordenamiento poblacional de la ciudad, pierde peso explicativo por sí solo y en su lugar toman preponderancia dimensiones más complejas de la estratificación social como la vulnerabilidad socio-habitacional (que remite a la acción conjunta de otros aspectos, como la (in)estabilidad residencial y la condición de origen de la población).

121

3.3. Análisis por Localidad en la Aglomeración Gran Buenos Aires 3.3.1. Introducción: a. Procedimiento SIG para realizar el análisis por Localidad. El análisis efectuado se realiza a nivel partido y localidad. La construcción a nivel localidad se realizó mediante el uso de un Sistema de Información Geográfica26. Esto requirió la generación de una base de datos gráfica con unidades espaciales censales –fracción y radio censal- y otros niveles referidos a elementos referenciales de orientación, tales como las avenidas más importantes, las autopistas, las líneas ferroviarias, la costa, los espacios vacíos (verdes y de otra naturaleza). Ambas bases de datos incorporadas de manera integrada a un Sistema de Información Geográfica (SIG), constituyeron los insumos necesarios del análisis gráfico que permiten este tipo de sistemas, posibilitando la identificación y el análisis de los patrones de distribución espacial de las variables seleccionadas. Este tipo de tratamiento de la información permite como resultado la producción de una serie de mapas temáticos elaborados según un sistema uniforme de categorías, facilitándose de esta manera la identificación de los patrones individuales de distribución espacial y la comparación entre los mismos. b. Procedimiento estadístico para el análisis del AGBA Universo de referencia: El universo de referencia son los totales que surgen a partir de la elaboración cartográfica antedicha y se conforman con los totales de las variables poblacionales, de hogares y vivienda, que fueron seleccionadas para este apartado.

Tabla 9. Universo de referencia AGBA

AGBA Población Hogares Viviendas

Total 13.630.249 4.313.227 3.946.861 Fuente: elaboración propia en base a datos del INDEC. Censo Nacional de Población, Hogares y

Viviendas 2010, procesado con Redatam+SP y programa Arc View

El análisis a nivel localidad mediante medidas estadísticas: Para el análisis del AGBA –mancha urbana- se calculó las siguientes medidas estadísticas para cada una de las variables analizadas: la media estadística, el desvío estándar, la posición de cada localidad por encima y por debajo de ¼ desvíos de la media. De esta manera se identificaron 3 situaciones posibles de cada una de las variables analizadas: localidades con valores por encima de la media, localidades alrededor de la media y localidades por debajo de la media a partir de la elaboración de los límites tanto superior como inferior. Estos límites fueron construidos a partir de la siguiente fórmula: Límite inferior (li) = TOTAL (estimado) –DesEst(estimado)/4

Límite superior (ls) = TOTAL (estimado) + DesEst(estimado)/4

resultando el intervalo igual a :

lsTOTALli

26 Programa Arc View

122

Tabla 10. Valor medio, desvío estándar, cuartos de desvíos, Límites inferior y superior del área de estudio:

Indicadores analizados Valor Medio

Desvío estándar

Q de desvío

Límite Superior

Límite Inferior

Hacinamiento 3 y más personas por cuarto 8,024 5,639 1,410 9,434 6,615

Régimen de Tenencia Precario 15,513 7,477 1,869 17,382 13,643

Población de 25 y más que ya no asiste con hasta secundaria incompleta 55,663 16,521 4,130 59,794 51,533

Población de 13 a 17 años que ya no asiste 8,822 4,121 1,030 9,852 7,792

Población nacida en Argentina 91,973 4,120 1,030 93,004 90,943

Población nacida en un país extranjero 8,027 4,120 1,030 9,057 6,996

Nacidos en Bolivia 1,262 2,466 0,616 1,879 0,646

Nacidos en Brasil 0,105 0,126 0,031 0,136 0,074

Nacidos en Chile 0,256 0,132 0,033 0,289 0,223

Nacidos en Paraguay 3,090 2,422 0,606 3,696 2,485

Nacidos en Perú 0,778 0,913 0,228 1,007 0,550

Nacidos en Uruguay 0,655 0,298 0,075 0,730 0,580

Porcentaje de nacidos en países limítrofes y Perú respecto al total de extranjeros 74,129 18,719 4,680 78,809 69,449

Porcentaje de nacidos en países limítrofes y Perú respecto al total de población 6,147 4,143 1,036 7,182 5,111

Tipo de vivienda deficitario 18,295 15,418 3,854 22,149 14,440

Hogares con NBI 9,712 6,814 1,704 11,415 8,008 Fuente: elaboración propia.

Procedimiento para el análisis. Esto implica que el procedimiento incluyó la elaboración estadística y espacial de la información, dirigida a la construcción de indicadores e índices relevantes para los objetivos del análisis, el volcado y análisis estadístico de los resultados y la confección de mapas temáticos, a través de la utilización de un SIG. Desde el punto de vista de las unidades espaciales de análisis, el estudio ha sido planteado a un nivel de desagregación espacial muy detallada, analizándose, para este apartado, 8 variables que incluyen 33 categorías (ANEXO II ASPECTOS METODOLOGICOS) obteniéndose distribuciones de frecuencias para 13.435 radios y 1.142 fracciones para el área analizada (mancha urbana). El área de estudio abarca hasta los límites demarcados por la Ruta 6 (ANEXO I GLOSARIO). Tareas desarrolladas en el Análisis sociodemográfico Básicamente la tarea consistió en la caracterización de la situación socio demográfica y habitacional utilizando los datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Vivienda 2010, con el objetivo de aproximarse a la situación actual a través del análisis de variables de características demográficas y socioeconómicas y sus variaciones intercensales (específicamente para el análisis de la variación poblacional y cambios sociohabitacionales), lo que implicó, adicionalmente, el procesamiento de las mismas variables con los datos censales 2001 –mediante el uso del RADATAM- calculándose los mismos indicadores.

123

El tratamiento de las mismas incluyó tres niveles de análisis: según coronas y sectores, por partido, fracción y radio, sintetizados en una serie de cuadros consolidados, incluyendo, además, mapas temáticos por radio y fracción censal. Delimitación del Área en Corona / Sectores: Para continuar la línea de investigación y a fines comparativos, se procedió a agrupar los distintos partidos en Coronas y Sectores. Dado que el Censo Nacional 2010 publicó la información a nivel Comuna, se reprocesó mediante el uso del SIG, para este año censal, la división de la Ciudad de Buenos Aires, a nivel de distrito escolar, para posibilitar la comparación intercensal. La resultante –división por Coronas y Sectores- se muestra en el siguiente figura: Figura 10. División por Coronas y Sectores

JURISDICCIÓN CORONA SECTOR

AS Norte Oeste Sur

Ciudad de Buenos Aires (1)

ACM 1, 3, 4

CP1 9 y 14 2, 6, 7, 8, 11 y 12, 5 y 19

CP2 10, 15 y 16 13, 17, 18 y 20 21

Buenos Aires

C1 Vte López, San Isidro, San Martin y Tres de

Febrero

Matanza A (2), Morón, Ituzaingó y Hurlingham

Avellaneda, Lanús, Quilmes y Lomas de Zamora

C2 San Fernando, Tigre,

San Miguel, José C Paz y Malvinas

Matanza B (3), Matanza C (4), Merlo, Morón y

Moreno

Berazategui, Florencio Varela, Alte Brown, Esteban Echeverría y Ezeiza

C3 Escobar, Pilar,

Exaltación de la Cruz

Gral Rodríguez, Luján, Marcos Paz y Gral Las

Heras

Pte Perón, San Vicente, Cañuelas y Brandsen

Nota: (1): Para el análisis de la Ciudad de Buenos Aires se adoptó la división en Distritos Escolares a los fines comparativos entre censos. (2) Matanza A: Ramos Mejía, San Justo, Tablada, Villa Madero, Tapiales, Aldo Bonzi y Villa Luzuriaga (3) Matanza B Ciudad Evita, Isidro Casanova, Rafael Castillo y Gregorio de Laferrere (4) Matanza C González Catán, 20 de Junio y Virrey del Pino Fuente: elaboración propia en base a datos del INDEC. Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, procesado con Redatam+SP y Programa Arc View.

Delimitación del Área de Estudio – AGBA-: El Área de Estudio comprende el continuo urbano hasta los límites demarcados por la ruta 6, incorporando parte de los partidos de la cuarta corona entendiendo que la unidad de análisis que permite la interpretación del fenómeno es la ciudad metropolitana. Por lo tanto, un abordaje a su estructura y dinámica no puede prescindir de considerar, necesariamente, las interrelaciones funcionales entre el Conurbano Bonaerense y la Ciudad de Buenos Aires que, entre otros aspectos igualmente relevantes, se caracteriza por la existencia de: un mercado único de vivienda y trabajo y de una red integrada de desplazamientos cotidianos de la población (por motivo trabajo, servicios, esparcimiento, educación, etc.) que atraviesa los límites jurisdiccionales (ANEXO I GLOSARIO). .

Aglomerado Gran Buenos Aires (AGBA) Se denomina al área geográfica delimitada por la “envolvente de población”, lo que también suele denominarse “mancha urbana”.

124

Se entiende por “envolvente de población” una línea que marca el límite hasta donde se extiende la contigüidad de viviendas urbanas. Esta línea se mueve con el tiempo y no respeta las delimitaciones administrativas de los partidos.

Tabla 11: Población AGBA. Años censales 1980/1991/2001 y 2010. Partidos componentes del Aglomerado Gran Buenos Aires 1980 1991 2001 2010

Total del aglomerado AGBA 9.680.821 11.271.030 12.074.493 13.630.249

A. Ciudad de Buenos Aires 2.922.829 2.965.403 2.776.138 2.895.874

B. Partidos cuya superficie y población integran totalmente el Aglomerado GBA y el GBA 4.070.479 4.513.351 4.611.087 4.858.653

E. Partidos cuya superficie y población integran muy parcialmente el aglomerado, y no

forman parte del GBA (en sentido administrativo). Tampoco se los considera, por el

momento, como parte del Aglomerado GBA.

2.977 2.702 7.203 11.159

D. Partidos cuya superficie y población integran parcialmente el aglomerado, y no forman

parte del GBA (en sentido administrativo)242.883 381.482 615.446 793.555

C.Partidos cuya superficie y población integran parcialmente el aglomerado, y forman

parte del Gran Buenos Aires (en sentido administrativo)2.441.653 3.408.092 4.064.619 5.071.008

De la conversión de radios censales 2010 a distritos escolares surge una diferencia en el total ciudad de 723 producto de la fuente base utilizada en la conversión (será revisado conjuntamente con lo de las localidades). Fuente: Años 1980 y 1991 – Censos nacionales en Diagnóstico Socioterritorial de la Ciudad de Buenos Aires. Buenos Aires y su contexto metropolitano. Plan Urbano Ambiental. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. FADU / 2001 y2010. Elaboración propia en base a Censos Nacionales.

Se analiza un conjunto de indicadores sociales, demográficos, educativos clasificándolos en 238 localidades del AGBA. En el Anexo III Tablas 24 a 32 se detalla la cantidad de población, hogares y vivienda que forman parte de la Aglomeración Gran Buenos Aires (AGBA) y consideradas como universos para este apartado. 3.3.2. Variables analizadas y su definición En el marco de un mejoramiento del promedio general en las condiciones de habitabilidad de los hogares del AGBA especialmente en cuanto a la disminución de hogares con alguna condición de NBI (14,9 en 2001 a 9.7% en 2010), total de viviendas deficitarias (de 22,7 a 18,3%), régimen de tenencia precaria (17,7 a 15,5%), el hacinamiento se mantiene prácticamente igual (8,1 a 8%), aumenta el peso de la población originaria de países limítrofes sobre el total de población, (4,4% a 6,2%) y el peso de jóvenes de 13 a 17 que no estudian desciende de 9,4 a 8.8%. El análisis que sigue se fundamenta en el comportamiento de los siguientes indicadores de peores situaciones de habitabilidad y sociales en 2010 y a su distancia con respecto a los valores promedio (indicados entre paréntesis) del AGBA, de localidades ordenadas por Anillo y Sector y su variación respecto de valores del censo 2001. Los valores promedio del AGBA 2010

• Hacinamiento: Más de 3 personas por cuarto (8%)

• Régimen de tenencia precaria: (15.5%) incluye: Propietarios sólo de su

vivienda, ocupante por préstamo, ocupante por trabajo y otras situaciones.

• Situación educacional: población de 13 a 17 años que ya no asiste, y

población de 25 años y más que no asiste con hasta secundaria incompleta

(55.7%), Nunca asistió (1.6%).

• Origen: % de extranjeros limítrofes sobre total de población (6 %)

125

• Tipo de vivienda deficitaria: (18%) comprende: Casa B, rancho, casilla, pieza

inquilinato, pieza hotel, local no construido para habitación, vivienda móviles

• Hogares con NBI (9.7%).

Lo primero que debemos mencionar es que, salvo raras excepciones, la inclusión de una localidad en una determinada situación (mala, buena o intermedia) alude a la correlación existente en todas las variables utilizadas C1 Norte San Isidro Buenas situaciones: Martínez, Acassuso, San Isidro, Boulogne, Béccar. San Martín Malas situaciones: Villa Ciudad Jardín, José L. Suarez Intermedias: Villa Marqués de Aguado, Villa Gral. Zapiola, Villa Granaderos de San Martín, Villa Billinghurst ,Villa Eugenio Necochea. Buenas: Villa Ayacucho, Villa Libertad, Villa Pueyrredón, Villa Gregoria Matorras, Villa Maipú, Yapeyú, Villa Gral. Mitre, Villa Chacabuco, Villa J. Tomás Guido, Villa Godoy Cruz, Villa Gral. Sucre, Villa Maipú, Villa Pte. Monteagudo, Villa Pte. Alcorta, San Martín, San Andrés, Villa Ballester, Parque San Lorenzo, Gral. Las Heras, Villa María de los R. de Escalada. Tres de Febrero Mala situación: El Libertador y Barrio Churruca. Intermedia: Villa Mercedes de San Martín, Villa 11 de Setiembre Buena: Pablo Podestá, Villa Loma Hermosa, Ciudadela, Caseros, José Ingenieros, Villa Bosch, Martín Coronado, Santos Lugares, Saénz Peña. Vicente López Buenas situaciones todas: Florida Oeste, Munro, Villa Martelli, Villa Adelina, Olivos, Carapachay, V.López , La Lucila, Florida. C1 Oeste La Matanza A Buenas: Aldo Bonzi, Ramos Mejía, San Justo, Tablada, Tapiales, Villa Luzuriaga y Villa Madero Intermedia: Tapiales. La Matanza B Zona peores: Rafael Castillo y Laferrere, Intermedio: Casanova, y buena Ciudad Evita. La Matanza C Intermedia: 20 de Junio; Malas: G. Catán y Virrey del Pino Todas mejorando entre censos Hurlingham Hurlingham y Villa Tesei, buena situación en casi todas, William Morris intermedio con NBI y extranjeros mayor al promedio, pero mejorando entre ambos censos. Ituzaingó Buenos valores y mejorando entre censos.

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C1 Sur Lanús Monte Chingolo intermedio (y mal en alguna variable), y buena situación en: Gerli, Lanús, Remedios de Escalada, Valentín Alsina y Lanús Oeste y mejorando en casi todo entre ambos censos. C1 Sur Lomas de Zamora Todas buenas situaciones: Turdera, Llavallol, Lomas de Zamora, Temperley menos Banfield que presenta valores superiores a la media en todos los indicadores. C1 Sur Quilmes Malas situaciones: Ezpeleta O, S.F. Solano, La Florida, Bernal Oeste. Intermedias: Quilmes O, Ezpeleta, Don Bosco. Buenas: Quilmes y Bernal. C2 Norte San Fernando Buenas situaciones: San Fernando y Victoria, San Miguel. Intermedia: Virreyes. San Miguel Mala situación en San Miguel, Intermedia: Bella Vista, Buena: Muñiz, Campo de Mayo José C Paz Todos los indicadores presentan valores superiores al promedio pero con mejoramiento entre ambos censos. Malvinas Argentinas Las peores situaciones en El Triángulo, Tortuguitas, Pablo Nogués, e intermedias en Sourdeaux, Los Polvorines y Villa de Mayo y mejorando entre censos. C2 Norte Tigre Mala situación: Ricardo Rojas, Benavidez, Los Troncos, Rincón de Milberg Intermedia: Dique Lujan, Gral. Pacheco, El Talar, Don Torcuato. Bueno: Tigre. C2 Sur Almirante Brown Las mejores situaciones se verifican en Adrogué, Burzaco, Mármol, las intermedias en Claypole y Longchamps y las peores en M. Rivadavia, B° San José, Glew, Rafael Calzada, Malvinas y Solano. Hay una notable mejoría en el tipo de vivienda deficitaria y en NBI, especialmente en las localidades en peores situaciones, aunque siempre son valores superiores al promedio del AMBA. En cambio el indicador de Hacinamiento permanece estable o empeora levemente. Con respecto al peso de población extranjera limítrofe sobre el total de población se destaca Ministro Rivadavia superando ampliamente la media del AGBA.

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También se verifica un mejoramiento en los indicadores de las zonas malas mientras que en zonas buenas como Adrogué se verifica un ligero empeoramiento en indicadores habitabilidad (hacinamiento, régimen de tenencia precaria y tipo de vivienda deficitaria, aún manteniéndose entre las mejores zonas. Berazategui Las peores situaciones en todos los indicadores se verifican en las localidades de Pereyra, Plátanos y El Pato. Régimen de tenencia precario y hacinamiento no siguen un comportamiento correlativo; en algunos casos mejora uno y empeora otro en la misma medición, aparentemente en detrimento de este último indicador. Mejoran el porcentaje de NBI; es muy elevado el peso de población extranjera de países limítrofes, acentuándose la tendencia en el último censo. La mejor situación se da en Ranelagh, las situaciones intermedias en Berazategui, Sourigues, Juan María Gutierrez y Villa España. En algunos casos se verifica algún leve empeoramiento en hacinamiento y mejoramiento en régimen de tenencia y tipo de vivienda precaria y NBI. Esteban Echeverría Las peores situaciones se verifican en 9 de Abril, B° E. Echeverría y el Jagüel, mientras Monte Grande se ubica en una situación intermedia. Entre las mejores se encuentran Canning y Luis Guillón. En todos los casos, los valores superan ampliamente el promedio del AGBA. Los indicadores experimentan mejorías en ambos censos, muy visibles en el caso de tipo de vivienda precaria y NBI. Es elevado el peso de población extranjera limítrofe, y experimenta importante crecimiento entre ambos relevamientos censales. Ezeiza Las peores situaciones se dan en zona rural, B° La Unión, B° E. Echeverría, Tristán Suarez y Canning. Llama la atención que todas las localidades presentan valores por encima da la media, aunque mejorando en el último censo. Sólo B° Unión aparece con valores intermedios en régimen de tenencia precario. Florencio Varela Solo la localidad de Varela y Villa Vatteone presentan valores intermedios en algunas variables. El resto de las localidades presentan valores superiores a la media en los indicadores de malas condiciones habitabilidad, aunque con mejoría entre ambos censos. C2 Oeste Merlo Malas situaciones en Pontevedra, Mariano Acosta, Libertad, Merlo de peor a mejor, Padua: buena situación. Moreno Peor situación: Cuartel V, Trujui, La Reja, Francisco Álvarez, Moreno Paso del Rey. Mejora entre censos. Morón Castelar, El Palomar, Villa Sarmiento, todas buenas situaciones que mejoran entre censos. C3 Sur

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Cañuelas: Sólo B° Belgrano y Máximo Paz (sólo estas localidades?) Barrio Belgrano y Máximo Paz presentan situaciones deficitarias triplicando o más el promedio del AMBA, empeorando siempre hacinamiento y mejorando levemente otros indicadores entre ambos censos y marcadamente lo hacen el tipo de vivienda deficitario y NBI. Pte Perón Guernica de peor a mejor San Vicente Mala situación: Alejandro Korn, Intermedia: San Vicente C3 Norte Escobar Las peores situaciones se dan en El Cazador, Garín, Loma Verde, Maq. Savio y Matheu, y las mejores (más bien intermedias en Escobar y Maschwitz, El tipo de vivienda precario es alto pero experimenta alguna mejoría, mientras que la mejora es notable en NBI. Pilar Peores situaciones: Maq. Savio, Villa Astolfi, Derqui, Manzanares, Villa Rosa, Manuel Alberti, Del Viso, Zelaya. Buena situación: La Lonja e intermedia, Fátima. C3Oeste Gral. Rodríguez Aunque con valores que superan el promedio en malas condiciones de habitabilidad, la situación: Gral. Rodríguez, (en algunos indicadores posición intermedia) CC Bosque Real y B° Ruta 24. Mejoras en Tipo de vivienda y estable NBI. Marcos Paz Mala situación en Marcos Paz y Virrey del Pino (prolongación Marco Paz) y aunque mejorando entre censos GLP La Plata Ruta Sol Mala situación C3 Sur San Vicente Intermedio: San Vicente, Mala situación; Alejandro Korn.

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4. CONCLUSIONES FINALES El presente informe tuvo como propósito establecer una caracterización de la Ciudad de Buenos Aires atendiendo a su imbricación en la Región Metropolitana de Buenos Aires. Tomando como antecedentes los trabajos del Arquitecto Horacio Torres sobre los mapas sociales, se tomaron como referencia la mayoría de las variables empleadas por éste en sus investigaciones y se incorporaron otras que enriquecieron la caracterización. Es por ello que el cierre del presente informe amerita retomar algunas de sus reflexiones principales. Por un lado, como se observó inicialmente, Torres señalaba incipientemente un posible cambio de tendencia en el proceso histórico de metropolización de la región. Según este enfoque los sectores populares, que hasta 1960 eran los protagonistas del proceso de suburbanización, comienzan a localizarse en áreas más centrales mientras que las elites son quienes ocupan la periferia. A partir de los análisis realizados fue posible señalar que, efectivamente, para los períodos recientes dicha tendencia se corrobora pero con algunas diferencias. En principio, atendiendo a la evolución en el período 1980-2010 se observa una mejora sustantiva de las condiciones socio-habitacionales de toda el AMBA, pero sobre todo del GBA y del resto de los partidos; mientras que la CABA permanece estable. Como se sostuvo, considerando todo el período, mientras en el conurbano los hogares con NBI se reducen casi 13 puntos porcentuales en la Ciudad de Buenos Aires esa disminución alcanza a algo menos de 1,5 puntos porcentuales. Sin embargo, la incorporación de los mapas temáticos y el análisis a escala de radio censal han posibilitado identificar nuevas tendencias urbanas de mayor complejidad. Tal como lo avizoraba Torres en sus trabajos allá por los noventa, efectivamente se da una consolidación de la suburbanización de las elites en las zonas periféricas. Aunque los desarrolladores inmobiliarios que promueven este tipo de emprendimientos (que denominamos R+V+A+S) lo hacen en áreas de loteos económicos del periurbio, habitadas principalmente por sectores populares mediante ocupaciones informales del suelo. El resultado de este proceso termina por configurar zonas periféricas con grandes niveles de fragmentación socio-territorial, donde los niveles muy bajos y muy altos de los indicadores sociohabitacionales coexisten en proximidad. En contrapartida, la CABA registra los niveles más elevados de segregación socio-residencial de los hogares propietarios solo de las viviendas (medida a partir del ISEG) dando cuenta así de las estrategias de residencia en la centralidad metropolitana de los sectores más pobres. Por otro lado, otro de los aspectos destacados por Torres que convocó la atención para el presente análisis fue la señalada preeminencia socioeconómica del norte sobre el sur, tanto al interior de la CABA como de la RMBA en extenso. Frente a ello, atendiendo a la distribución de los grupos poblacionales en el territorio, las distintas descripciones de las variables intervinientes han podido dar cuenta de una tensión entre la lógica anular (evidenciada en la localización de los departamentos, inquilinatos y hoteles-pensión; de los inquilinos y de los propietarios de la vivienda y el terreno, entre otras) y la lógica sectorial, que principalmente coincide con la distinción norte-sur y que puede observarse en las variables relacionadas principalmente con la condición social (como el nivel de hacinamiento). No obstante, a partir de los mapas temáticos se evidenció el predominio de la lógica anular, por sobre la sectorial. Pese al avance de las suburbanizaciones y el desplazamiento incipiente de la centralidad hacia el norte y en menor medida hacia el sur de la RMBA, la distancia respecto a la ACM central continua siendo un estructurador de relevancia de las condiciones socio-habitacionales de la población.

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Si bien las tasa de crecimiento poblacional aumentan conforme crece la distancia respecto al ACM, la Buenos Aires Metropolitana continúan confirmando su organización radioconcentrica. Sostenida también por el trazado del sistema de transporte público y de las autovías. Asimismo, la incorporación creciente de las actividades de servicios asociados a la globalización han en detrimento de los usos residenciales han propiciado la extensión del llamado microcentro hacia sectores del periurbio. Otro aspecto a destacar a modo de conclusión remite a las asincronías de las condiciones de pobreza y los déficits del hábitat metropolitano. Esto implica una revisión de los debates y reflexiones sobre la complejidad que encierran las dinámicas urbanas, atravezadas por lo social y lo espacial. Las variaciones intercensales dieron cuenta que las cuestiones relacionadas con los tipos de vivienda, el hacinamiento por cuarto y las condiciones sanitarias (componentes habitacionales del NBI) asumen una inercia que no responde a los cambios a nivel social producto de la ejecución de las políticas públicas de carácter social aplicadas a partir del 2003. Esto mostraría a las condiciones del hábitat no como un mero reflejo de las condiciones socioeconómicas de los hogares, sino que presentan cierto grado de autonomía y que a su vez condicionan el desarrollo humano en el territorio. En el mismo sentido, esto señala el aumento progresivo de la influencia que ejercen las dinámicas urbanas propias de la ciudad sobre la población (como las variaciones sobre la renta urbana, los proyectos inmobiliarios, las mejoras en la infraestructura urbana en forma diferencial, las dinámicas de segregación socio-territorial). Estos breves lineamientos esbozados a modo de conclusión permiten dar cuenta que la situación sociohabitacional de la Buenos Aires metropolitana muestra en 2010 dos rasgos muy relevantes que caracterizan su estructura socioterritorial. Por una parte se alteran situaciones de la relación centro – periferia y por otra parte se ratifica la fuerte diferenciación socioterritorial entre los sectores (Norte respecto del Oeste y Sur).

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5. BIBLIOGRAFÍA Abba, Artemio Pedro, (2010), “Metrópolis argentinas: agenda política, institucionalidad y gestión de las aglomeraciones urbanas interjurisdiccionales. - 1a ed. – Martínez. Café de las Ciudades, 2010. 176 p.: il. ; 20x28 cm. ISBN 978-987-25706-0-6 1. Urbanismo. 2. Gobernabilidad. I. Título CDD 711. Abba, Artemio Pedro, (2008), “La contribución de Puerto Madero a la centralidad metropolitana de Buenos Aires: proyecto urbano y sistema de lugares centrales”, Centro-h, Revista de la Organización Latinoamericana y el Caribe de Centros Históricos, Nº 2, diciembre de 2008. Arroyo, Daniel, (2013), “El conurbano bonaerense, de los cordones a los corredores”, Diario Clarín, 16-05-13. Berry, B.J. y Rees, P.H. (1968) The factorial ecology of Calcutta. American Journal of sociology, vol. 74. Blanco, Jorge; 2004. La red de autopistas de Buenos Aires y la reorganización del espacio metropolitano en la década de 1990. Estudio de caso: El Acceso Norte ramal Pilar. Tesis de Maestría en Políticas Ambientales y Territoriales, Facultad de Filosofía y Letras, UBA. Blanco, Jorge y Garay Santaló, Paloma, (2010), “Autopistas y metropolización en Buenos Aires: articulaciones y tensiones en torno a la Autovía 6”, 8º Bienal del Coloquio de Transformaciones Territoriales, Territorio y territorialidades en movimiento, Buenos Aires, 25 al 27 de agosto de 2010. Buzai, Gustavo, (2003), “Mapas sociales Urbanos”, Sociología Urbana, Lugar Editorial S. A., Buenos Aires 2003 Castells, Manuel (1974) La cuestión urbana, SXXI Argentina Editores SA: Buenos Aires. Ciccolella, P. y Vecslir, L., (2010) “Nuevos espacios del terciario y transformación metropolitana en Buenos Aires” en XI Seminario Internacional de la Red de Investigadores en Globalización y Territorio, Mendoza Duhau, Emilio (2013) “La división social del espacio metropolitano. Una propuesta de análisis”, en Nueva Sociedad N° 243, pp. 79-91. Fidel, Carlos; Di Tomaso, Raúl; Farías, Cristina 2007 “Rasgos de las Insuficiencias Urbanas y Habitacionales en el Partido de Quilmes, Argentina” en Barba, Carlos (coord.) Debates conceptuales y estudios sobre pobreza, desigualdad, política social, regímenes de bienestar y ciudadanía social en América Latina (Buenos Aires: CLACSO-CROP) [en proceso de publicación]. Kessler, Gabriel, (2014), “ Controversias sobre la desigualdad / Argentina 2003-2013”, Fondo de Cultura Económica, Buenos Aires, 2014. Kralich, Susana, (1995). "Una opción de delimitación metropolitana de los bordes de la red de transporte urbano. El caso de Buenos Aires". Ponencia presentada al Seminario Internacional "La gestión del territorio". CEI/IDEHAB, Universidades de Quilmes y La Plata, Quilmes.

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6. EQUIPO DE TRABAJO Coordinador Artemio Pedro Abba, Arquitecto y Planificador Urbano y Regional Especialistas Sonia Susini, Socióloga, Asesoramiento sociológico Liliana Furlong, Socióloga, Asesoramiento sociológico (Ad honorem) María Eugenia Goicochea, Socióloga, Asesoramiento sociológico (Ad honorem) Luciano Cohan, Economista, Asesoramiento Cuantitativo Colaboradores Maximiliano Laborda, Asistente manejo de GIS, Estudiante Informática Gabriel Zelpo, Asistente Análisis Cuantitativo, Estudiante de economía

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ANEXO I: GLOSARIO 1. Ámbito territorial Debe destacarse que el fenómeno metropolitano es de características muy dinámicas que se manifiestan desde una mirada sincrónica y diacrónica. Por un lado el funcionamiento metropolitano conforma estructuras relacionales que atraviesan límites jurisdiccionales en forma cotidiana y por otra parte la expansión territorial en el tiempo incorpora nuevos territorios o absorbe áreas urbanizadas que se integran funcional y/o físicamente. Al fenómeno general de metropolitano que por su funcionamiento cotidiano o por su ocupación continua del territorio con instalaciones físicas que sustentan actividades urbanas se lo denomina Buenos Aires Metropolitana sin especificar sus límites. Para la determinación del área geográfica a la que se alude en cada caso se adoptan tres definiciones diferentes: aglomeración, zona y región según sea más pertinente de acuerdo al tema tratado. La enunciación de las escalas consideradas son las siguientes (PIREZ, P., 1994): - áglomeración es la mancha basada en la continuidad de los componentes materiales que conforman el tejido urbano que atraviesa límites jurídico-administrativos, - zona es la totalidad del territorio de las jurisdicciones integradas total o parcialmente por la mancha urbana metropolitana, - región es la totalidad de los asentamientos urbanos, y sus respectivas áreas de influencia, integrados funcionalmente con el área urbana principal. 1.1. Aglomeración Gran Buenos Aires Se adopta como la definición de Aglomeración Gran Buenos Aires (AGBA) como el área geográfica que define el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). El INDEC delimita en cada Censo las localidades simples o compuestas que integren el sistema urbano nacional aplicando criterios de continuidad física, entre las que se incluye la AGBA. Desde que se efectúo en Argentina el primer censo nacional de población, la definición de localidad parte de un mismo criterio, el criterio físico, para referirse a la unidad espacial que se pretende captar. Según este criterio, una localidad es una porción de la superficie de la tierra con edificación compacta interconectada por una red de calles (VAPÑARSKY, C., 1991). El INDEC no ha difundido los límites del AGBA para el Censo 2010 motivo por el cual fue elaborada una delimitación propia aplicando los criterios definidos por dicha institución. Las jurisdicciones que forman parte de la AGBA son: la Ciudad de Buenos Aires y total o parcialmente 35 partidos (en orden alfabético): Almirante Brown, Avellaneda, Berazategui, Brandsen, Cañuelas, Escobar, Esteban Echevería, Ezeiza, Exaltación de la Cruz, Florencio Varela, Gral. Las Heras, Gral. Rodríguez, Gral. San Martín, Hurlingham, Ituzaingó, José C. Paz, La Matanza, Lanús, Lomas de Zamora, Luján, Marcos Paz, Malvinas Argentinas, Merlo, Moreno, Morón, Pilar, Presidente Perón, Quilmes, San Fernando, San Isidro, San Vicente, San Miguel, Tigre, Tres de Febrero y Vicente López , algunos radios del Partido de La Plata. 1.2. Zona Metropolitana de Buenos Aires

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El concepto de Zona Metropolitana Buenos Aires (ZMBA) integra la totalidad del territorio y la población de las jurisdicciones político-administrativas que quedan incorporados, parcial o totalmente, la AGBA. Este constituye un criterio institucional que respeta los niveles de aglomeración pero tomando a las jurisdicciones de base territorial como unidades indivisibles. De acuerdo a la delimitación efectuada para el Censo 2010 la aplicación del criterio de zona metropolitana incluye a la Ciudad de Buenos Aires y 34 partidos (en orden alfabético): Almirante Brown, Avellaneda, Berazategui, Brandsen, Cañuelas, Escobar, Esteban Echevería, Ezeiza, Exaltación de la Cruz, Florencio Varela, Gral. Las Heras, Gral. Rodríguez, Gral. San Martín, Hurlingham, Ituzaingó, José C. Paz, La Matanza, Lanús, Lomas de Zamora, Luján, Marcos Paz, Malvinas Argentinas, Merlo, Moreno, Morón, Pilar, Presidente Perón, Quilmes, San Fernando, San Isidro, San Vicente, San Miguel, Tigre, Tres de Febrero y Vicente López. No se considera a La Plata que solo incluye algunos radios censales y por otra parte es la Capital de la Provincia de Buenos Aires con la que establece su relación institucional más importante. 1.3. Región Metropolitana de Buenos Aires Para la definición del ámbito geográfico designado como Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA), se aplica el denominado criterio funcional de identificación. La manera de delimitar un territorio según este criterio consiste en el registro de medidas de interacción entre los asentamientos humanos localizados en el territorio. Las variables usualmente tenidas en cuenta con este fin son: viajes de los residentes por diferentes motivos (trabajo, estudio, compras, recreación, etc.), frecuencia de llamadas telefónicas, volumen de circulación postal, área de influencia de periódicos y radioemisoras, etc. La consideración de una o más de estas variables permite una definir el ámbito regional de las actividades humanas, dependiendo la elección de la disponibilidad de información y de los objetivos de la regionalización. Puede mencionarse, a título de ejemplificación, el método de definición del área geográfica que abarca la RMBA, adoptado por Kralich (Kralich, 1995) que se basa en el movimiento diario que realizan las personas para satisfacer sus necesidades, principalmente laborales, pero también educativas, de salud y de consumo. Esos movimientos diarios, que se llaman pendulares, tienen cierta correspondencia con la estructura de transporte de la RMBA. En este trabajo se adoptó el criterio de generalizado de incluir a los partidos de la provincia de Buenos Aires comprendidos parcial o totalmente dentro del límite geográfico de la Ruta 6. Las jurisdicciones incluidas presentan en general cabeceras de las líneas de ferrocarril y de autotransporte de pasajeros que llegan a la Ciudad de Buenos Aires y registran un importante número de viajes cotidianos Las jurisdicciones que forman parte de esta definición de la RMBA son: la Ciudad de Buenos Aires y 40 partidos (en orden alfabético): Almirante Brown, Avellaneda, Berazategui, Berisso, Brandsen, Campana, Cañuelas, Ensenada, Escobar, Esteban Echevería, Ezeiza, Exaltación de la Cruz, Florencio Varela, Gral. Las Heras, Gral. Rodríguez, Gral. San Martín, Hurlingham, Ituzaingó, José C. Paz, La Matanza, La Plata, Lanús, Lomas de Zamora, Luján, Marcos Paz, Malvinas Argentinas, Merlo, Moreno, Morón, Pilar, Presidente Perón, Quilmes, San Fernando, San Isidro, San Vicente, San Miguel, Tigre, Tres de Febrero, Vicente López y Zárate

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ANEXO II: ASPECTOS METODOLÓGICOS 1. Información censal utilizada y su elaboración La metodología utilizada en el operativo censal 2010, al igual que el de 1991, fue la combinación de dos cuestionarios, uno ampliado y otro básico. El cuestionario básico se aplicó de manera censal, es decir, a toda la población; y uno ampliado, el que se aplicó sólo a una muestra poblacional con representación departamental. Algunas de las variables utilizadas por Torres no fueron relevadas en el cuestionario básico (los únicos resultados disponibles a la fecha) y sí constituyeron preguntas que fueron relevadas en el cuestionario ampliado. Las variables disponibles en este censo y cuyos resultados se presentan en este informe son: a. Variación poblacional; b. Densidad poblacional; c. Nivel socioeconómico y hacinamiento; d. Régimen de tenencia de la vivienda; e. Tipo de vivienda. En cuanto a las variables de las que no se dispone de datos básicos y suficientes para su procesamiento respetando la comparabilidad con los estudios anteriores, la situación es la siguiente: a. Educación: Las variables referidas a Educación han presentado dos grandes inconvenientes: por un lado, no disponer –ni el cuestionario básico ni en el ampliado- el sector de gestión –estatal o privado- al que asisten los alumnos; y, por el otro lado, la imposibilidad de reconstruir una de las variables utilizadas en los informes anteriores - máximo nivel educativo de la población-. El problema radica, sucintamente, en que el censo 2010 disponible no presenta la variable “ultimo grado / año aprobado” que sí se encuentra en el cuestionario básico pero no fue publicada, información que permitiría reconstruir el máximo nivel educativo. Cabe señalar que la Ciudad de Buenos Aires y la provincia de Buenos Aires han optado, tanto en la ley Federal de Educación (24.195) como en la Ley de Educación Nacional (26.206) estructuras académicas distintas, con la posición del 7mo año de estudio en distinto nivel educativo (primario para la Ciudad de Buenos Aires y secundario para la provincia de Buenos Aires). Para esta variable se presentan variables alternativas las que son desarrolladas más adelante. b. Origen de la población: En este caso, el censo 2010 en su cuestionario básico, sólo permite conocer la migración extranjera. El lugar de nacimiento de los nativos sólo se releva en el cuestionario ampliado. En este caso, no es posible presentar variables alternativas. Por otra parte, cabe señalar, que la variable Tipo de Vivienda, si bien se encuentra disponible, no presenta información del Tipo Casa con la diferenciación de casas Tipo A de las casas Tipo B. Esto conllevó a realizar procesamientos especiales en el módulo Process del REDATAM. 1.1. Variables seleccionadas

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Las siguientes son las variables seleccionadas para el análisis de la aglomeración a nivel de radio de la Aglomeración Gran Buenos Aires, y que es la base con la que se construyeron también los análisis realizados a nivel departamental y por localidades: A. Densidad, nivel sociohabitacional y hacinamiento 0. Densidad de población 2010 1. PPC Índice general de hacinamiento 2010 2. HAC1 Hogares hasta 0,50 personas por cuarto 3. HAC2 Hogares entre 0,51 y 0,99 personas por cuarto 4. HAC3 Hogares entre 1 y 1,49 personas por cuarto 5. HAC4 Hogares entre 1,50 y 1,99 personas por cuarto 6. HAC5 Hogares entre 2 y 3 personas por cuarto 7. HAC6 Hogares con más de 3 personas por cuarto B. Régimen de tenencia 8. PRVT Propietarios de la vivienda y el terreno 9. PRPV Propietarios de la vivienda solamente 10. INQO Inquilinos 11. DEPE Ocupantes en relación de dependencia 12. PRST Ocupantes por préstamo 13. OSIT Otra situación de tenencia 14. TIRREG Tenencia irregular C. Educación 15. NCAS Población de 25 años y más que nunca asistió a establecimiento educativo 16. NOASI Población de 12 a 17 que no asiste a establecimiento educativo 17. SECI Población de 25 años y más que alcanzó hasta secundario incompleto 18. SECC Población de 25 años y más que alcanzó hasta secundario completo y más D. Origen 19 PAIS Nacidos en el país 20. LIMP Nacidos en país limítrofe más Perú 2010 21. OEXT Nacidos en otros países E. Tipo de vivienda 22. CASA Casa 23. CASAA Casas A 25. RANCH Rancho 26. CASI Casilla 27. DEPA Departamento 2010 28. INQT Inquilinato 29. HOTP Hotel pensión 30. NOHA Local no construido para habitación 31. VIMO Vivienda móvil 32. Vivienda subestándar 2010 F. Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) 33. Hogares NBI 1.2. Elaboración de la información: construcción de variables, indicadores e índices Con el objeto del análisis espacial de las variables, fue necesaria la realización de la elaboración estadística de la información original y construir indicadores e índices relevantes. El tratamiento estadístico de las variables consistió en el pasaje de las

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variables expresadas originalmente en valores absolutos (cantidad de personas, cantidad de hogares, cantidad de viviendas por radio, etc.), a valores porcentuales a nivel de radio sobre los totales, estudiándose en cada caso el número de categorías más apropiado en que debía dividirse cada variable para la representación de los patrones resultantes y su análisis. Los índices más importantes son los siguientes: • Densidades residenciales (personas en viviendas particulares, por hectárea). La cantidad de personas que habita en viviendas particulares surge de manera directa de los totales del Censo por radio. La superficie de los radios es calculada automáticamente por el SIG a partir del mapa de los radios que pertenecen a la aglomeración. Para construir ese mapa se incorporaron la totalidad de la superficie de los radios considerados “urbanos” por el INDEC y una parte de la superficie de los radios “mixtos”. Las superficies calculadas son las comprendidas entre los ejes de las calles que limitan los radios. Además, las grandes superficies libres fueron descontadas y no intervienen en el cálculo de la densidad (playas ferroviarias, espacios abiertos, parques y plazas grandes, avenidas de grandes dimensiones —tales como la 9 de julio y la Avda. Gral Paz— , etc.). • Índice de nivel sociohabitacional (coeficiente de personas por cuarto). Se retomó el criterio del trabajo original para obtener un índice medio de hacinamiento para cada radio, las seis categorías anteriores fueron promediadas de manera ponderada (factor de ponderación: cantidad de hogares en cada categoría). El mapeo de este índice permite construir un mapa sintético de “nivel sociohabitacional” (nsh) de la ciudad o de la aglomeración en el que los niveles altos de hacinamiento se corresponden con los niveles bajos de nivel sociohabitacional y viceversa. Teniendo en cuenta un conjunto de estudios anteriores, puede afirmarse que el índice de hacinamiento en el hogar medido por el coeficiente de personas por cuarto (ppc) constituye un muy buen indicador de una categoría conceptual de tipo general que podría definirse como “nivel sociohabitacional” (nsh). Definición de categorías para el mapeo de las variables y los índices Para su mapeo, las variables e índices elaborados fueron segmentados en 5 categorías teniendo en cuenta el promedio y la desviación estándar de cada seria de datos. • Índice de Segregación Espacial Global (ISRG): se utiliza para medir uniformidad o disimilitud dimensión que se refiere a la distribución diferencial de una categoría poblacional estudiada respecto, en general, del total de población. • Índice de Segregación espacial Areal (ISEA): se lo utiliza para medir la exposición dimensión que alude a la posibilidad de interacción entre los miembros del grupo de la mayoría y de la minoría, en este sentido esta medida depende de los tamaños relativos de los dos grupos que se comparan en cada unidad espacial. 1.3. Aplicación del análisis de los componentes principales (ACP)

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La metodología de aplicación de este tipo de análisis multivariante de la estructura urbana es descripta en el capítulo 3 Punto 3.2, en conjunto con la interpretación de los resultados del análisis. 2. Utilización de un sistema de información geográfica (SIG) Fue utilizado el sistema de información geográfica ArcView 3.0. Por medio del SIG se realizaron tareas de búsqueda, de análisis estadístico y de elaboración cartográfica. 2.1. Elaboración de la mancha urbana de la Aglomeración Metropolitana Gran Buenos Aires 2010 Se ha trabajo a partir envolvente urbana entregada 2001 y consistió en la observación a partir de imágenes de satélite de todas las superficies urbanas presentes en el AGBA. Las superficies urbanas se consideraron a partir de una aglomeración de 4 manzanas parcialmente cubiertas. Para que las mismas estén incluidas, debían poseer una distancia no mayor a los 1000 metros de la envolvente urbana existente en el Año 2001. Por su parte se destaca que en esa envolvente urbana total del AMBA del año 2010 incluyen los espacios urbanizados con el criterio mencionado, aunque también incluye espacios de continuidad, que no poseen edificación urbana, a fin de brindar continuidad espacial a la mancha urbana. Para obtener la imagen más actualizada y mejor definida, se trabajó con el programa de geomática a base de imágenes satelitales Landsat 5, observando paralelamente las mismas regiones en el Google Earth, con su aplicación histórica que nos muestran esas mismas áreas urbanas, o n urbanizadas, con mayor definición para el año 2010. 2.2. Construcción de mapas temáticos mediante la utilización del SIG: “legibilidad” de los mapas. Se aprovechó la capacidad del SIG para explorar de manera experimental las alternativas analíticas, eligiendo las mejores opciones intentando mejorar “legibilidad” de los patrones espaciales observados. Este tratamiento se aplicó a todas las series utilizando las ciertas propiedades de los SIGs, para la obtención de mapas temáticos con una relación analógica entre las gamas cromáticas utilizadas y las categorías estadísticas y conceptuales que son representadas por ellas.

152

ANEXO III: TABLAS

TABLA 24: Población, Hogares y Viviendas. Área Central Metropolitana (ACM), CP1 y CP2, según Sector, 2010

Corona Sector Partido Localidad Población Hogares Viviendas

2.895.874 1.152.421 1.085.021

DE1 257.106 110.376 104.083

DE3 125.721 55.173 52.005

DE4 88.675 34.370 32.607

DE14 99.228 37.519 35.275

DE9 233.863 103.846 100.435

DE11 105.417 39.300 36.861

DE12 111.279 42.721 40.044

DE2 237.759 108.203 104.122

DE6 155.483 63.390 59.671

DE7 164.969 69.509 66.627

DE8 140.845 58.337 56.043

DE19 112.307 34.077 25.964

DE5 115.921 39.010 34.655

DE10 220.292 93.697 90.970

DE15 109.451 43.550 41.563

DE16 86.207 32.436 31.051

DE13 117.122 40.308 37.233

DE17 120.850 45.911 44.308

DE18 104.348 38.403 36.716

DE20 99.173 34.041 31.191

SUR CABA DE21 89.858 28.244 23.597

Total ACM, CP1 y CP

CABA

CABA

CABA

CABA

CABA

CABA

ACM

CP1

CP2

ACM

NORTE

OESTE

SUR

NORTE

OESTE

Fuente: elaboración propia en base a datos del INDEC. Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, procesado con Redatam+SP.

153

TABLA 25: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Norte, 2010

154

Partido Localidad Población Hogares Viviendas

Total Corona 1 - Sector Norte 1.316.565 442.289 412.365

ACASSUSO 25.564 9.286 9.012

BECCAR 44.496 14.275 13.403

BOULOGNE 103.286 32.496 30.052

MARTINEZ 52.186 18.853 18.240

SAN ISIDRO 67.346 22.303 21.123

GRAL LAS HERAS 11.099 3.895 3.686

JOSE LEON SUAREZ 17.204 5.034 4.538

PARQUE SAN LORENZO 3.688 1.252 1.136

PARQUE SAN MARTIN 267 66 66

PTE P ALCORTA 2.906 966 891

SAN ANDRES 9.647 3.360 3.220

SAN MARTIN 32.726 11.980 11.493

VILLA AYACUCHO 3.890 1.242 1.127

VILLA BALLESTER 37.284 13.345 12.684

VILLA BERNARDO MONTEAGUDO 9.483 3.190 2.885

VILLA BILLINGHURST 17.046 5.244 4.772

VILLA CHACABUCO 5.371 1.847 1.696

VILLA CIUDAD JARDIN EL LIBERTADOR 63.596 17.675 15.018

VILLA EUGENIO NECOCHEA 32.932 9.806 8.717

VILLA GODOY CRUZ 6.930 2.340 2.233

VILLA GRAL JOSE TOMAS GUIDO 16.592 5.804 5.440

VILLA GRAL SUCRE 7.008 2.388 2.200

VILLA GRAL ZAPIOLA 23.264 6.910 6.168

VILLA GRANADEROS DE SAN MARTIN 21.571 6.398 5.501

VILLA GREGORIA MATORRAS 16.803 5.700 5.122

VILLA LIBERTAD 10.291 3.402 3.043

VILLA LYNCH 3.837 1.281 1.239

VILLA MAIPU 25.545 8.625 8.017

VILLA MARIA DE LOS R DE ESCALADA 1.195 415 379

VILLA MARQUES DE AGUADO 13.460 4.320 3.939

VILLA PUEYRREDON 17.287 5.590 5.117

YAPEYU 3.274 1.127 1.065

BARRIO CHURRUCA 4.185 1.202 1.130

CASEROS 95.558 32.769 30.201

CIUDADELA 70.107 22.860 20.877

EL LIBERTADOR 12.405 3.382 2.896

EL PALOMAR 17.712 6.751 6.594

JOSE INGENIEROS 6.095 1.555 1.329

MARTIN CORONADO 19.273 6.447 6.099

PABLO PODESTA 16.274 5.028 4.630

SAENZ PE╤A 12.008 4.522 4.346

SANTOS LUGARES 13.955 5.107 4.768

VILLA 11 DE SEPTIEMBRE 5.690 1.647 1.533

VILLA BOSCH 22.427 7.497 7.118

VILLA LOMA HERMOSA 23.704 7.288 6.555

VILLA MERCEDES T DE SAN MARTIN 13.841 4.061 3.698

VILLA RAFFO 6.837 2.472 2.380

CARAPACHAY 12.371 4.546 4.288

FLORIDA 47.168 17.628 17.145

FLORIDA OESTE 28.874 9.660 9.058

LA LUCILA 11.966 4.462 4.367

MUNRO 36.081 12.631 11.920

OLIVOS 74.189 28.333 27.159

VICENTE LOPEZ 22.419 9.165 8.955

VILLA ADELINA 11.063 4.127 3.960

VILLA MARTELLI 25.289 8.734 8.137

SAN ISIDRO

SAN MARTIN

TRES DE FEBRERO

VICENTE LOPEZ


TABLA 26: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Oeste, 2010

155

CORONA 1 - SECTOR OESTE


Total Corona 1 - Sector Oeste 1.057.523 321.486 285.870

HURLINGHAM 61.304 19.627 18.395

VILLA TESEI 64.603 19.905 18.385

WILLIAM MORRIS 58.546 16.299 13.973

ITUZAINGO ITUZAINGO 167.824 51.444 48.074

ALDO BONZI 15.964 4.758 4.087

RAMOS MEJIA 137.456 49.156 46.047

SAN JUSTO 164.239 49.352 43.238

TABLADA 135.395 38.793 33.049

TAPIALES 24.671 6.760 5.886

VILLA LUZURIAGA 94.403 28.222 24.931

VILLA MADERO 133.118 37.170 29.805

HURLINGHAM

LA MATANZA


TABLA 27: Población, Hogares y Viviendas. Corona 1, Sector Sur, 201 Partido Localidad Población Hogares Viviendas

Total Corona 1 - Sector Sur 2.001.162 628.690 571.814

AVELLANEDA 28.367 10.881 10.425

CRUCECITA 17.977 6.475 6.172

DOCK SUD 45.082 13.271 10.888

GERLI- AVELLANEDA 30.210 10.283 9.598

PI╤EYRO 27.683 9.428 8.757

RESERVA CINTURON ECOLOGICO 2.317 577 545

SARANDI 66.714 21.307 19.412

VILLA DOMINICO 60.096 19.023 17.490

WILDE 64.231 21.897 20.374

GERLI-LANUS 34.904 12.043 11.344

LANUS 55.536 19.334 18.146

LANUS OESTE 160.323 52.793 48.188

MONTE CHINGOLO 87.091 25.032 22.426

REMEDIOS DE ESCALADA 79.895 26.614 24.682

VALENTIN ALSINA 41.514 13.778 12.346

BANFIELD 341.602 98.159 83.486

LLAVALLOL 40.272 12.838 11.850

LOMAS DE ZAMORA 112.580 38.723 36.357

TEMPERLEY 112.200 35.790 32.405

TURDERA 9.625 3.334 3.206

BERNAL 33.269 12.008 11.535

BERNAL OESTE 82.957 24.230 21.509

DON BOSCO 25.631 7.605 7.153

EZPELETA 59.485 17.534 16.103

EZPELETA OESTE 25.591 7.139 6.664

LA FLORIDA 34.459 9.732 8.743

QUILMES 120.850 41.010 39.013

QUILMES OESTE 146.776 42.944 39.509

SAN FRANCISCO SOLANO 53.925 14.908 13.488

AVELLANEDA

LANUS

LOMAS DE ZAMORA

QUILMES


TABLA 28: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Norte, 2010

156


Total Corona 2 - Sector Norte 1.402.516 398.395 360.971

JOSE C. PAZ JOSE C. PAZ 267.223 72.028 65.963

ADOLFO SOURDEAUX 24.403 7.003 6.202

EL TRIANGULO 2.754 811 724

GRAND BOURG 92.754 25.240 22.180

ING PABLO NOGUES 45.436 12.052 10.713

LOS POLVORINES 56.792 16.264 14.772

TORTUGUITAS 49.997 13.514 12.410

VILLA DE MAYO 50.239 14.454 13.185

SAN FERNANDO 22.365 7.985 7.369

VICTORIA 15.078 5.248 5.120

VIRREYES 122.841 35.201 31.336

BELLA VISTA 79.737 23.121 20.761

CAMPO DE MAYO 847 223 202

MU╤IZ 26.827 8.788 8.260

SAN MIGUEL 168.779 48.495 43.766

BENAVIDEZ 48.341 13.244 12.095

DIQUE LUJAN 6.731 1.954 1.815

DON TORCUATO 71.356 20.723 17.943

EL TALAR 48.371 13.974 12.834

GENERAL PACHECO 61.947 17.647 16.376

LOS TRONCOS 44.458 11.964 10.835

RICARDO ROJAS 24.489 6.738 6.099

RINCON DE MILBERG 44.769 12.778 11.799

TIGRE 25.982 8.946 8.212

MALVINAS ARGENTINAS

SAN FERNANDO

SAN MIGUEL

TIGRE


TABLA 29: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Oeste, 2010

157


Total Corona 2 - Sector Oeste 2.380.584 651.398 570.600

20 DE JUNIO 1.597 494 375

CIUDAD EVITA 92.957 24.408 21.310

GONZALEZ CATAN 307.970 77.517 64.923

GREGORIO DE LAFERRERE 241.651 61.328 48.209

ISIDRO CASANOVA 185.490 47.741 35.796

RAFAEL CASTILLO 154.676 38.732 30.638

VIRREY DEL PINO 89.622 21.194 17.641

LIBERTAD 114.625 31.194 28.164

MARIANO ACOSTA 67.033 17.737 16.410

MERLO 271.416 76.357 69.879

PONTEVEDRA 38.969 10.181 9.301

SAN ANTONIO DE PADUA 39.018 12.961 12.306

CUARTEL V 48.511 12.449 11.541

FRANCISCO ALVAREZ 34.270 9.605 9.020

LA REJA 45.706 12.469 11.574

MORENO 171.135 47.672 43.917

PASO DEL REY 47.531 13.428 12.339

TRUJUI 105.546 28.446 25.787

CASTELAR 108.143 35.169 33.066

EL PALOMAR 18.405 6.024 5.646

HAEDO 56.049 20.026 19.255

MORON 98.709 32.760 30.794

VILLA SARMIENTO 41.555 13.506 12.709

MORENO

MORON

LA MATANZA

MERLO


TABLA 30: Población, Hogares y Viviendas. Corona 2, Sector Sur, 2010

158


Total Corona 2 - Sector Sur 1.771.311 494.526 453.381

ALMTE BROWN 24.627 8.373 8.003

BARRIO SAN JOSE 47.432 12.912 11.432

BURZACO 90.183 26.708 24.545

CLAYPOLE 95.918 26.363 23.913

GLEW 67.574 18.591 17.514

JOSE MARMOL 43.271 12.815 11.767

LONGCHAMPS 55.200 16.130 14.480

MALVINAS ARGENTINAS 24.511 6.864 6.077

MINISTRO RIVADAVIA 19.830 5.010 4.500

RAFAEL CALZADA 56.505 15.521 13.673

SAN FRANCISCO SOLANO 28.670 7.857 6.913

BERAZATEGUI 179.134 52.359 48.223

CARLOS TOMAS SOURIGUES 13.806 3.851 3.637

EL PATO 10.501 2.958 2.838

GUILLERMO E HUDSON 34.725 9.634 9.025

JUAN MARIA GUTIERREZ 12.531 3.605 3.403

PEREYRA 2.767 304 137

PLATANOS 42.894 11.985 11.102

RANELAGH 15.193 4.566 4.311

VILLA ESPA╤A 13.179 3.958 3.622

9 DE ABRIL 54.502 14.389 12.505

BARRIO ESTEBAN ECHEVERRIA 23.723 6.317 5.847

CANNING 6.338 1.745 1.698

EL JAG▄EL 58.268 16.078 14.399

LUIS GUILLON 40.241 12.308 11.415

MONTE GRANDE 119.044 35.433 32.374

AEROPUERTO EZEIZA 4.255 498 479

BARRIO ESTEBAN ECHEVERRIA 6.971 1.780 1.727

BARRIO LA UNION 41.676 11.268 10.674

CANNING 3.127 875 806

CARLOS SPEGAZZINI 24.341 6.557 5.927

EZEIZA 48.451 14.053 13.247

RURAL 2.613 674 599

TRISTAN SUAREZ 32.050 8.707 8.130

BOSQUES 61.529 16.162 15.072

ESTANISLAO S ZEBALLOS 25.480 6.737 6.214

FLORENCIO VARELA 131.841 37.926 34.625

GOB JULIO A COSTA 61.294 15.257 13.903

ING JUAN ALLAN 39.718 10.226 9.552

LA CAPILLA 10.926 2.070 1.968

VILLA BROWN 7.473 1.937 1.826

VILLA SAN LUIS 12.766 3.214 2.906

VILLA SANTA ROSA 33.018 8.224 7.706

VILLA VATTEONE 43.215 11.727 10.667

FLORENCIO VARELA

ALMTE BROWN

BERAZATEGUI

ESTEBAN ECHEVERRIA

EZEIZA


TABLA 31: Población, Hogares y Viviendas. Corona 3, Sector Norte, Oeste y Sur, 2010

159

Sector Partido Localidad Población Hogares Viviendas

801.341 223.077 206.007

ESCOBAR 66.127 19.483 17.828

GARIN 68.690 18.703 16.981

LOMA VERDE 5.001 1.451 1.346

MAQUINISTA SAVIO 32.391 8.531 7.816

MASCHWITZ 27.037 7.784 7.145

MATHEU 17.227 4.752 4.468

DEL VISO 29.651 8.324 7.631

FATIMA 3.030 828 771

LA LONJA 9.059 2.534 2.387

MANUEL ALBERTI 49.821 13.533 12.383

MANZANARES 9.179 2.576 2.446

MAQUINISTA SAVIO 15.885 4.110 3.680

PILAR 80.172 23.374 21.333

PRESIDENTE DERQUI 52.776 14.033 12.634

VILLA ASTOLFI 7.912 2.069 1.906

VILLA ROSA 40.239 10.921 10.182

ZELAYA 5.545 1.500 1.400

BO RUTA 24 1.309 356 136

CC BOSQUE REAL 1.252 364 217

GENERAL RODRIGUEZ 83.648 24.135 22.283

LUJAN CC LOS PUENTES 434 127 125

MARCOS PAZ 49.050 13.811 13.217

VIRREY DEL PINO MP 2.200 516 498

BO BELGRANO 169 38 37

MAXIMO PAZ 7.617 2.095 1.967

GERNICA 75.734 20.077 18.828

LONGCHAMPS 4.842 1.155 1.107

ALEJANDRO KORN 33.098 9.397 9.048

SAN VICENTE 22.246 6.500 6.207

SUR

OESTE

Total Corona 3 - Sector Norte; Oeste y Sur

NORTE

ESCOBAR

PILAR

GENERAL

RODRIGUEZ

MARCOS PAZ

CA╤UELAS

PRESIDENTE

PERON

SAN VICENTE


TABLA 32: Población, Hogares y Viviendas. Gran La Plata, Sector Sur, 2010 Partido Localidad Población Hogares Viviendas

LA PLATA RUTA SOL 3.373 945 832 Fuente: elaboración propia en base a datos del INDEC. Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, procesado con Redatam+SP.

IDENTIFICACION DE LA ESTRUCTURA SOCIOTERRITORIAL DE LA ...

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