PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD...

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE ARQUITECTURA, DISEÑO Y ESTUDIOS URBANOS INSTITUTO DE ESTUDIOS URBANOS Y Territoriales

EFECTOS DE LA SEGREGACIÓN RESIDENCIAL SOCIOECONÓMICA EN LOS JÓVENES DE EXTRACCIÓN POPULAR EN SANTIAGO DE CHILE (19922002)

POR CARLOS SIERRALTA JORQUERA

Tesis presentada al Instituto de Estudios Urbanos y Territoriales de la Pontificia Universidad Católica de Chile para optar al Grado Académico de Magíster en Desarrollo

Urbano

Profesor Guía: Prof. Dr. Francisco Sabatini Downey

Santiago de Chile, Julio de 2008

Efectos de la segregación residencial socioeconómica en los jóvenes de extracción popular en Santiago de Chile (1992‐2002)

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© Derechos de autor por

Carlos Sierralta Jorquera 2008

© Copyright

by Carlos Sierralta Jorquera

2008


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Dedicado a mis ancestros, a mis amigos, compañeros

y maestros. Y a ella, que es responsable

de estos párrafos tanto o más que yo…


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Agradecimientos En primer lugar, a mis padres por darme la vida y su enseñanza. A mis hermanos por hacerme sentir orgulloso de todos ellos. A mi profesor guía por la paciencia, el cariño y la generosidad en la transmisión de sus conocimientos. Pancho, por siempre gracias! A Gonzalo, por tus consejos siempre útiles y desinteresados. A Guillermo, Rodrigo, Rubén, Zé Marcos, Carola, por sus comentarios y ayuda. Ale y Sare, gracias por su cooperación y amistad. Al Proyecto Anillos por haberme hecho partícipe de una gran investigación. A María Paz y Negro por la asesoría estadística. A Vilma y Cristián por ayudarme a mantenerme en pie. A todo el Instituto de Estudios Urbanos por este tiempo en tan buena compañía, y por la consideración y el cariño prodigado. A ambos Ricardos, por animarme a cerrar el ciclo e irnos a celebrar. Y a Vale, sin ti esto no era posible. Gracias por los buenos nuevos aires que hoy respiro.


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TABLA DE CONTENIDOS

RESUMEN/ABSTRACT .................................................................................................. ‐ 6 ‐

I. INTRODUCCIÓN ................................................................................................ ‐ 8 ‐

II. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO .............................................. ‐ 12 ‐

III. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN ...................................................................... ‐ 19 ‐

IV. MARCO TEÓRICO ............................................................................................ ‐ 20 ‐

V. HIPÓTESIS Y OBJETIVOS.................................................................................. ‐ 33 ‐

VI. MATERIALES Y MÉTODOS ............................................................................... ‐ 36 ‐

VII. RESULTADOS .................................................................................................. ‐ 45 ‐

VIII. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES ......................................................................... ‐ 57 ‐

IX. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................ ‐ 68 ‐

X. ANEXOS .......................................................................................................... ‐ 74 ‐


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RESUMEN/ABSTRACT

En las últimas décadas la ciudad de Santiago de Chile ha visto reducir la

intensidad de la segregación residencial que tradicionalmente tuvo a gran escala. Sin dejar de padecer del problema de la periferización de los pobres, la conquista de nuevos territorios fuera del histórico cono de altas rentas por clases medias y altas ha ayudado a esa reducción.

Esto ha supuesto nuevas chances para los sectores populares que gracias a los nuevos vecinos cuentan con una geografía de oportunidades mejorada. Planteamos que esa mejora repercute en el descenso de los indicadores de ciertas patologías sociales entre los jóvenes pobres en esas áreas. En cambio, barrios de acumulación incesante de hogares pobres padecen de una acumulación de desventajas barriales que hacen que los mismos síntomas de desintegración social que se reducen en los barrios de nueva mezcla socioespacial, en estos aumenten significativamente en el transcurso de la década de 1992-2002.

Over the last decades Santiago de Chile has decreased the intensity of its residential segregation, which was historically huge in a grand scale level. Despite the fact that the poorest are still living in the periphery, the conquest of areas traditionally “populares” outside the affluent zone of the city by high and middle classes has helped to this decrease.

This processes means new chances for the poorest people living in those areas, which are enjoying an improved Geography of Opportunities. We argue that the improvement reduces some social symptoms among the poor youngsters. In the opposite, persistent accumulation of poor people in some areas makes them more disadvantaged and show worst indicators in terms of social pathologies among youngsters, which has been increased in the last inter-census period.


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Tudo dia O sol da manhã vem e lhes desafia Traz do sonho pro mundo quem já não queria Palafitos, trapiches, farrapos Filhos da mesma agonia E a cidade Que tem braços abertos num cartão-postal Com os punhos fechados da vida real Lhes nega oportunidades Mostra a face dura do mal Alagados, Trenchtown, Favela da Maré A esperança não vem do mar Nem das antenas de tevê A arte é de viver da fé Só não se sabe fé em quê Alagados- Os Paralamas do Sucesso

Es otra noche más de caminar Es otro fin de mes sin novedad

Mis amigos se quedaron igual que tú

este año se les acabaron los juegos, los doce juegos

Únanse al baile De los que sobran

nadie nos va a echar de más nadie nos quiso ayudar de verdad

Nos dijeron cuando chicos jueguen a estudiar

Los hombres son hermanos y juntos deben trabajar

Oías los consejos los ojos en el profesor

Había tanto sol sobre las cabezas y no fue tan verdad porque esos juegos,

al final, terminaron para otros con laureles y futuros

y dejaron a mis amigos pateando piedras

Hey! conozco unos cuentos sobre el futuro

Hey! el tiempo en que los aprendí fue el más seguro

Bajo los zapatos barro más cemento

el futuro no es ninguno de los prometidos en los doce juegos A otros enseñaron

secretos que a ti no a otros dieron de verdad

esa cosa llamada educación Ellos pedían esfuerzo

ellos pedían dedicación ¿ y para qué?

para terminar bailando y pateando piedras

Baile de los que sobran - Los Prisioneros


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I. INTRODUCCIÓN

Esta tesis aporta evidencias que avalan la concurrida idea de que la

segregación residencial de los más pobres en las ciudades latinoamericanas

aumenta las carencias y desventajas que la propia exclusión les genera.

Utilizando datos censales de los dos últimos censos, separados por una década

de profundos cambios en la sociedad chilena (Tironi, E., 2003), demostraremos

que la segregación residencial de los estratos populares de la sociedad

santiaguina menoscaba las posibilidades de los individuos que habitan barrios1

que más allá de la evidente lejanía y falta de provisión de “bienes” y servicios

urbanos, se caracterizan principalmente por una alta proporción de habitantes

pobres y/o vulnerables a la pobreza. A decir de autores como Saraví (2004) y

Kaztman (2001), estos barrios sufren de una acumulación de desventajas y

obstáculos que dificultan el ascenso social de sus habitantes.

¿Por qué enfocarse en los barrios donde habitan los pobres, y no en la

pobreza misma? Una pregunta que Jargowsky (1997) ya se hizo en su estudio

sobre barrios de minorías raciales en Estados Unidos. Si consideramos que la

mayoría de las personas de esas minorías no viven en barrios considerados

críticos o extremadamente pobres, y sufren los problemas típicos de la pobreza, la

lógica de enfocarse en la pobreza y no en el barrio es correcta, afirma dicho autor.

Pero si empezamos a ver que ciertos fenómenos sociales son consecuencia de

las influencias barriales sobre los individuos pobres, entonces el barrio merece ser

atendido en tanto unidad de análisis que influye en las condiciones de vida de

esos pobres.

Inscrita dentro del Proyecto Bicentenario de Ciencia y Tecnología en Ciencias

Sociales de CONICYT y Banco Mundial “Barrios exitosos y barrios en crisis

producidos por la vivienda social en Chile y lecciones de política”, la presente

investigación adscribe a la tesis central del proyecto, que es que los fenómenos de

1 Dada la poca especificidad del concepto “barrio”, en esta tesis lo analogaremos a dos escalas de división y medición censal, zonas y distritos censales.


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desintegración social frecuentemente asociados a guetos se dan más en barrios

segregados que en otros incorporados a entornos urbanos más diversos. De

acuerdo a este enunciado, incluso barrios de la ciudad con alta proporción de

pobres pero rodeados de barrios más aventajados, albergarían menos problemas

de desintegración social puesto que las influencias negativas del barrio pobre

sobre las aspiraciones, valores y preferencias de sus habitantes estarían

cotejadas con las influencias positivas que el entorno “más benigno” también tiene

sobre ellos.

Los fenómenos de desintegración social más frecuentemente enunciados por

los investigadores en este campo son el desempleo e inestabilidad laboral, el

alcoholismo y la drogadicción en los adultos; y el retraso escolar, malos resultados

escolares y deserción de la escuela, maternidad adolescente, desempleo e

inactividad juvenil y la adscripción de los jóvenes y adolescentes a subculturas

marginales muchas veces reñidas con la ley (Wilson, 1987; Jargowsky, 1997;

Kaztman, 2001; Sabatini et al, 2001, Sabatini et al, 2008).

Acorde a la convicción de que la segregación residencial debe ser atendida no

tanto como un fenómeno socioespacial aislado, sino como desencadenante de

otros fenómenos negativos, recientemente hemos publicado un trabajo2 que

vincula la segregación residencial socioeconómica con algunos de los efectos

mencionados párrafo arriba, para el Área Metropolitana del Gran Santiago y

considerando sólo a los grupos populares. Los resultados muestran- a 3 niveles de

análisis distintos- correlaciones significativamente altas con el desempleo de los

jefes de hogar y la inactividad juvenil, menores en el caso del desempleo juvenil, y

prácticamente nulas con la maternidad adolescente. (Sabatini et al, 2008).

2 Sabatini, F. , Wormald, G. , Sierralta, C. y Peters, P., 2008 (por publicar en inglés). Residential Segregation in Santiago: Scale related effects and trends, 1992-2002. En Roberts, B. y Wilson, R. (Eds.). Urban Spatial Differentiation and Governance in the Americas. University of Texas at Austin. También disponible como Documento de Trabajo 38 del Instituto de Estudios Urbanos y Territoriales de la Pontificia Universidad Católica de Chile.


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Más allá de las problemáticas típicas presentes en la discusión metodológica

sobre la medición de la segregación residencial y de sus efectos -asociados al

concepto multidimensional propuesto por Massey y Denton (1988) y por Sabatini

et al (2001) para la ciudad latinoamericana- o a los problemas metodológicos que

conlleva el análisis espacial en términos de escalas y bordes de análisis-, ha

surgido en el último tiempo una suerte de recelo metodológico de los

investigadores (especialmente de los más cercanos a la econometría) respecto de

la endogeneidad causal en los estudios estadísticos relacionales en este campo

(ver por ejemplo Larrañaga y Sanhueza, 2007:3). Esto quiere decir que la relación

entre segregación residencial de los pobres y desempleo de los jefes de hogares

pobres estaría sesgada, en tanto la segregación podría ser afectada también por

el desempleo del jefe de hogar pobre. Es decir, los resultados individuales en

materia socioeconómica a la vez que influidos por la segregación, pueden estar

afectando a la segregación residencial al limitar las posibilidades de elección de

lugar de residencia de los individuos y sus hogares. Así, los hogares pobres con

jefes desempleados se verían forzados a habitar barrios pobres, aumentando la

segregación residencial.

No obstante de que a nuestro parecer la anterior es una prevención

metodológica atendible pero equivocada filosóficamente (las estadísticas no

pueden ser un fin sí mismas, sino estar al servicio del pensamiento y los

postulados teóricos), la hemos considerado, realizando análisis de regresión lineal

tomando en cuenta tres efectos hipotéticos de la segregación que no debieran

verse afectados por este manto de dudas técnicas. Primero, el retraso escolar

entre individuos pobres de 15 a 19 años; Segundo, la maternidad adolescente en

jóvenes pobres menores de 20 años; y finalmente la inactividad juvenil3 en

individuos pobres entre 15 y 24 años. Por la edad de las cohortes utilizadas,

suponemos que los individuos no debieran estar a cargo de la elección del lugar

de residencia del hogar, ni sus ingresos (de aquellos jóvenes que trabajan) ser

3 Autores como Kaztman (2001) Kaztman y Filgueira(2001), Kaztman et al (2003) describen a la inactividad juvenil como “desafiliación institucional” por cuanto los jóvenes que no buscan trabajo, no trabajan y tampoco estudian están desafiliados del sistema escolar y no pretenden entrar al mercado laboral institucional.


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tomados en cuenta para definir la riqueza/pobreza del hogar. Además, muy

presumiblemente a la edad en que comenzaron a habitar los barrios en donde

fueron censados aun estaban en edad de incorporarse a la fuerza laboral.

Entonces, el efecto de endogeneidad no debiera existir.

Vemos en los malos resultados escolares, la maternidad adolescente y la

inactividad juvenil de los individuos pobres una cadena de generación de pasivos

sociales que comienzan en la temprana infancia en el seno familiar. Nos interesa

particularmente la inactividad juvenil dado que juega un rol de eslabón final de

aquella cadena, en tanto es un “bloqueo de las oportunidades de acumular capital

social y humano en los ámbitos de enseñanza y laborales en una etapa crucial

para la consolidación de activos” (Kaztman y Filgueira, 2001). El paso siguiente

más lógico para estos jóvenes escindidos del sistema institucional sería el ingreso

a actividades ilícitas (Coloma y Vial, 2003), como parte fundamental de sus

estrategias de vida. Cuando la actualidad noticiosa nos habla de un aparente

estado de inseguridad ciudadana y temor al delito, los estudios sobre la pobreza

urbana segregada y sus efectos tienen mucho por aportar.

Mediante el estudio de las relaciones entre los efectos ya nombrados y la

segregación residencial, esta tesis profundiza en el conocimiento del fenómeno y

su tendencia de cambio en el último periodo intercensal, pero más que todo, en las

incidencias que tiene en la vida de los jóvenes pobres que habitan barrios

segregados. Y es que sólo entendiendo estas cuestiones podremos argüir que la

segregación es un fenómeno cuyas dimensiones malignas son un problema

prioritario, y de esta manera enfocar políticas públicas de control que mitiguen los

impactos que la desmejorada localización socioespacial de los sectores populares

provoca.


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II. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACION DEL ESTUDIO

Desde 1977 a la fecha, la política de vivienda social ha disminuido

consistentemente el déficit habitacional del país. Inserta dentro de la serie de

reformas estructurales que el régimen dictatorial imperante puso en marcha y que

los siguientes gobiernos democráticos han mantenido, la nueva política

habitacional de vivienda subsidiada ha sido considerada por muchos como un

éxito en materia cuantitativa (Sabatini et al, 2001; Ducci, 1997; Tironi, M., 2003;

Rodríguez y Sugranyes, 2006, Gilbert, 2004) destacada en el plano de América

Latina, e incluso, considerada un modelo a replicar por otros países (Gilbert,

2004). En efecto, Chile ha sido el único país de América Latina y El Caribe en

cumplir la meta de reducción del déficit habitacional en la década de los 1990’s.

Para comprender la política de vivienda nacida de estas reformas es

necesario situarse en épocas previas al golpe de estado de 1973 y señalar que en

Chile, como en gran parte del mundo, las políticas de vivienda social y los

proyectos construidos en ese marco eran “de pequeña escala, muy caras para los

pobres, malamente focalizados, y muy ineficientes” (Mayo, 1999, p.41). Esta

situación, que desde el prisma de los economistas chilenos formados en la

Escuela de Economía de la Universidad de Chicago fue vista como la derrota del

sistema estatal de entrega de prestaciones sociales a la usanza del

keynesianismo, significó un replanteamiento de las políticas públicas en el país. El

área Vivienda no fue la excepción dentro de un amplio marco de reformas

estructurales tendientes al libre mercado. Con la innegable potencia que tiene de

generar empleo y riqueza, la Vivienda fue considerada una perfecta candidata

para ser manejada por el sector privado. Para Gilbert (2004) esto implicó que “el

rol del sector público se limitaría a facilitar bienes por méritos o a rescatar a los

más pobres de los pobres mediante el establecimiento de redes de seguridad

social”. En la práctica, el Estado comenzó a entregar un subsidio o voucher a los

beneficiarios que cumplieran el criterio de ser capaces de ahorrar sus propios


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ingresos, quienes acudirían a las empresas privadas encargadas de construir y

proveer la vivienda social. En otras palabras, la política pasó de estar enfocada en

subsidios dirigidos a la oferta a subsidios orientados a la demanda (Sabatini y

Arenas, 2000).

Sin embargo, fue (y es) difícil resolver algunos problemas asociados al

dilema de las “consecuencias de intentar hacer mucho con tan poco” (Gilbert,

2004). El desafío financiero de la eficiencia económica hizo que los planes de

vivienda debieran enmarcarse dentro de un presupuesto fiscal acotado, mientras

la demanda por vivienda siempre requería de una cierta universalidad para cumplir

las metas de reducción del déficit. Como algunos autores han planteado (Ducci,

1997; Sabatini, 2001; Gilbert, 2004, Rodríguez, A., 2003) la contracara del éxito

cuantitativo ha estado en algunos problemas cualitativos de gran relieve: a)

calidad y tamaño de la construcción, el cual quedó en evidencia cuando en 1997

varias viviendas fueron dañadas por las intensas lluvias que afectaron a Santiago;

b) el uso de créditos de la banca privada, otro tema en boga por las protesta de los

deudores habitacionales; c) la focalización de los subsidios escasos entre tantos

beneficiarios potenciales (Gilbert, 2004); y d) la localización de las nuevas

soluciones.

El presente trabajo trata principalmente sobre las causas y consecuencias

relacionadas con este último punto, vale decir, aquellas que tienen implicancias

con la localización de los proyectos de vivienda social masiva que han acentuado

un patrón histórico de localización periférica y segregada de los pobres, patrón

generado tanto por acciones de política pública como por la autoconstrucción por

parte de los pobladores pobres (Hidalgo, 2005, Santa María, 1973, Pumarino,

1970). Mientras los demás temas han logrado notoriedad pública por la inmediatez

de sus consecuencias en la calidad de vida de las familias afectadas, tanto la

segregación como sus consecuencias son menos evidentes y más problemáticos

al momento de su medición. Esta tesis busca aislar la segregación de los demás


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temas mencionados, en su afán por descubrir las imbricaciones del fenómeno y

algunos de sus efectos sociales.

Al hablar de segregación, el concurso del mercado en temas de vivienda

no se limita solo al ámbito de la construcción de las soluciones habitacionales.

También se hace evidente que ha operado dentro de un tema particularmente

complejo y sensible para las políticas públicas urbanas, como lo es el mercado de

suelos. Desde la liberalización de terrenos ocurrida en 1979 este mercado ha

funcionado bajo una lógica meramente especulativa, alejando los precios del suelo

de la capacidad de compra de los pagadores más pobres y con ello alejando a los

beneficiarios de la vivienda social de los centros y servicios urbanos (Sabatini,

2000; Brain y Sabatini, 2006).

¿Cómo y porqué ha ocurrido esto? Si bien la liberalización del mercado de

suelo y la ampliación de los límites urbanos buscaba reducir los costos de la tierra,

la realidad fue bastante distinta. Primero, porque el solo hecho de desafectar un

área dada y clasificarla como urbanizable le da un valor mayor que el del uso no

urbano anterior. Segundo, porque con la entrada en rigor del DL 3.516 (uno de los

mecanismos legales de desregulación del mercado de suelo), que permite la

subdivisión de suelo de uso o interés agrícola en parcelas de hasta 5000 m2 con

fines agroresidenciales llevó a parte de las clases medias y altas a mudarse a

destinos semirurales con afanes de búsqueda de calidad y estilo de vida,

aumentando la demanda por suelos periurbanos. Tercero, porque al no existir una

reserva de suelos, o al agotarse ésta por la compra especulativa de los agentes

inmobiliarios, el precio del suelo disponible se fue haciendo cada vez más

inaccesible. Todo esto dentro de una lógica de subasta, donde el oferente vende

al mejor postor, o especula con expectativas de que invariablemente habrá un

mejor postor. Y porque lamentablemente al subir los montos del subsidio para

costear el alza en los suelos, los oferentes tienen mayores argumentos para

esperar mejores pagos, haciendo de la expulsión por precios un ciclo de nunca


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acabar. Consecuentemente, como señalan Brain y Sabatini, el precio del suelo es

el que termina comiendo el subsidio habitacional (2006).

Aunque indudablemente la política ha tenido importantes logros en materia

de reducción del déficit4, la presión de los precios del suelo sobre el cada vez más

exigido subsidio terminó por configurar vastas áreas de homogeneidad social

(Ducci, 1997; Hidalgo, 2005, Sabatini et al, 2001; Gilbert, 2004; Rodríguez y

Sugranyes, 2004), que quedan expuestas a los efectos sociales descritos para la

segregación residencial según diversos autores, como el desempleo, desempleo

juvenil, la deserción y mal rendimiento escolar, adicciones y embarazo

adolescente, violencia intrafamiliar, entre otros fenómenos de desintegración

social (Sabatini, 2001 et al; Ducci, 1997; Rodríguez y Sugranyes, 2005; Kaztman,

2001; Kaztman y Retamoso, 2004 Saraví, 2004).

El problema es que, más allá de estar descritos en la literatura, no abundan

estudios que efectivamente relacionen la segregación residencial con sus efectos

en la realidad chilena. En el último tiempo se han publicado investigaciones en

torno a la relación entre segregación y desempleo de jefes de hogar, desempleo e

inactividad juvenil y maternidad adolescente entre los grupos populares, como el

de Sabatini et al (2008), pero existen pocos estudios disponibles que den cuenta

de los efectos de la segregación en la población infantil y juvenil con análisis más

exhaustivos. De hecho el estudio citado sólo profundiza en la relación entre

segregación y el desempleo de jefes de hogares, hecho que le podría traer

detractores del mundo de la econometría que cuestionen la endogeneidad del

modelo teórico utilizado. Una posible crítica podría venir de autores como

Larrañaga y Sanhueza, (2007:3)

Estos mismos autores han publicado -en el estudio citado- los resultados de

un estudio tendiente a explorar la relación entre segregación residencial y la

4 Más allá de los problemas, se construyeron 80.000 viviendas al año entre 1990 y 2000 (Hidalgo, 2005), logrando así la consecución del sueño de la “casa propia” para millones de hogares chilenos.


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reducción de oportunidades de los pobres, encontrando relación significativa en el

caso de la desafiliación institucional (retraso y deserción escolar unida a la no

incorporación a la fuerza laboral) y la falta de formación preescolar de los jóvenes

y niños de hogares pobres respectivamente. Coincidentemente con el estudio de

nuestra autoría, no encuentran evidencias para asociar segregación residencial

con maternidad adolescente, ni con el porcentaje de madres solteras.

También hace muy poco tiempo, Carolina Flores ha defendido su tesis

doctoral sobre los efectos de la segregación en los resultados escolares en niños

de 4to año de educación formal básica. Sus resultados indican que –sin ser

determinante totalmente- la segregación entraña problemas para la educación de

los niños pobres. Afortunadamente, concluye que ciertos mecanismos anidados

tanto en la familia como en la escuela pueden fomentar la resiliencia a condiciones

de homogeneidad social barrial y de entorno adversas (2008).

En consecuencia, este estudio busca: a) incorporarse a la serie de

investigaciones –como las mencionadas anteriormente- que han añadido la

variable espacial a los estudios sobre pobreza, los que por lo general no

incorporan la complejidad que representa el fenómeno urbano y; b) complejizar o

maximizar el estudio de la segregación haciendo hincapié en “las relaciones de

retroalimentación de la segregación con otros fenómenos o problemas“(Sabatini y

Sierralta, 2006), relaciones que hemos postulado en el ámbito teórico. Si

pensamos que la segregación es un fenómeno autónomo sin implicancias

causales con otros fenómenos urbanos relevantes, entonces ¿Para qué

estudiarla? El gran caudal de estudios sobre segregación en el mundo desde los

años 50 con el trabajo de Duncan y Duncan (1955) se explica por el

convencimiento que se tiene de que es un fenómeno que agrava y profundiza

problemas asociados a las desigualdades en las ciudades (Sabatini y Sierralta,

2006). Sin embargo, la mayoría de los estudios se quedan en la descripción,

medición y discusión teórico-metodológica. Al parecer, la preocupación por el

fenómeno no alcanza para acometer investigaciones que demuestren


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empíricamente la correspondencia entre el fenómeno de la segregación y sus

efectos sociales, sobre todo los más perniciosos. Una visión como ésta se ampara

en el desafío de lograr una noción más compleja y relacional de la segregación,

entendiéndola como la “disposición espacial aglomerada de los grupos sociales

que contribuye a agravar determinados problemas para unos grupos y a

atenuarlos o resolverlos para otros” (Sabatini y Sierralta, 2006).

Entonces, hay que estudiar la relación porque la segregación estaría

participando junto a la reforma estructural de los mercados -flexibilización del

empleo y precariedad de los vínculos con el sistema político y económico-

(Sabatini et al, 2008). y la segmentación laboral y educativa producidos en el

contexto de desigualdad urbana, ayudando a sus efectos negativos sobre la

vulnerabilidad de los más pobres (Kaztman, 2001) Resulta particularmente

interesante el paradójico hecho de que mientras los procesos sociales

estructurales descritos anteriormente se agudizan a la par de una desigualdad

persistente en el caso de Chile, la segregación residencial ha retrocedido en

intensidad desde la década de 1990, tal como ha demostrado Sabatini et al

(2008).

Este estudio busca abordar parte de este vacío, indagando en la relación

entre segregación residencial (medida como porcentaje de hogares “populares”) y

patologías sociales entre los jóvenes. Para esto, se llevará a cabo análisis

descriptivos y de regresión en base a los datos de los censos de Población y

Vivienda de 1992 y 2002, que permita establecer o descartar una relación entre el

fenómeno y sus efectos en los jóvenes. En este sentido, este trabajo representa

no sólo un desafío académico ante la inexistencia de estudios previos, sino que se

espera que la existencia de datos en ésta área puede ser de gran ayuda en el

diseño futuro de políticas públicas tanto en vivienda como en otras áreas, como

empleo y educación.


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Por otra parte, es conveniente ahondar en un punto crucial. Cuando los

procesos económicos y financieros globales se consolidaron en la economía

chilena, surgieron voces que afirmaban la impresión de esos procesos en el

espacio urbano, en una suerte de “teoría del espejo” (Sabatini et al, 2001). Si la

estructura capitalista global ha cambiado y polarizado la sociedad -des

industrializando las bases productivas en pos de una economía del conocimiento,

precarizando el empleo y dividiendo el mercado laboral entre los aptos y los que

no lo son, entre otras cosas- entonces el resultado lógico es una ciudad dual a là

Castells. Resulta que si seguimos esa visión estructuralista, cargada de

pesimismo, nuestras ciudades no tienen nada que ofrecer a los pobres que las

habitan. El peso de los procesos capitalistas es tal, que no hay salida posible para

aquellas personas que además de ser pobres, viven en la oscuridad de la parte

perdedora de la ciudad. Si sostenemos, en cambio, que dentro de la ciudad los

barrios donde habitan los pobres poseen diferencias, y que algunas de ellas se

han convertido en reservorios de esperanzas de una movilidad social a la mano,

podemos aprender de ellas y seguir el camino que esas experiencias muestran.


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III. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

Pregunta de Investigación

¿Cuál es la relación entre segregación residencial socioeconómica de los sectores

populares (en su dimensión homogeneidad) y algunas patologías sociales entre

los jóvenes de este grupo social, en el Área Metropolitana del Gran Santiago

(AMGS) en el último periodo intercensal?


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IV. MARCO TEÓRICO

4.1 De la segregación residencial

Se entenderá por segregación residencial el grado de “separación o

proximidad territorial entre personas o familias pertenecientes a un mismo grupo

social, como sea que éste se defina” (Sabatini et al, 2001; Sabatini y Sierralta,

2006). Es ante todo, una relación espacial afectada por fenómenos sociales, como

son la presencia de desigualdades, identidades grupales, actitudes hacia el “otro”

derivadas de ethos culturales y religiosos, por citar sólo algunos. También ha de

tenerse en cuenta la definición relacional de Sabatini y Sierralta (2006) citada en el

capítulo anterior.

Algunos autores (White, 1983; Sabatini, 1998; Sabatini, 2003; Sabatini y

Cáceres, 2004; Sabatini et al, 2001; Campos y García, 2004), han planteado

fuertemente una separación conceptual entre la presencia de desigualdades

sociales y la segregación residencial. Es decir, se deben entender como distintos

fenómenos la segregación “sociológica” que puede significar la ausencia de

interacción social entre grupos, mientras la segregación “espacial” o “geográfica”

puede significar la desigual distribución espacial de esos grupos. Quien hace esta

diferencia es White (1983) y el ejemplo que da es tan clarificador para indicar que

la presencia de un tipo de segregación no determina la presencia automática de la

otra, que ha sido tomada por otros autores, como Sabatini et al (2001), Rodríguez

(2001), y Sabatini y Sierralta (2006). White (1983) toma como argumento la

estructura de castas de la India, la cual debe ser la estructura social más desigual

e inmóvil del mundo, sin embargo la segregación espacial de las castas de la India

es menor que la mostrada por ciudades norteamericanas, como lo demostrara

Mehta5 (1969).

5 Mehta, Surinder K. (1969) Patterns of Residence in Poona, India, by Caste and Religion: 1822-1965, Demography, vol 6, no. 4, Nov 1969.


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Y es que la segregación residencial, hecha un fenómeno simple por la

definición de separación espacial de grupos sociales en el ambiente urbano

(Massey y Denton, 1988; Sabatini, 1999, 2001; Rodríguez, 2001) puede hacerse

más compleja puesto que “un grupo puede vivir aparte y estar “segregado” en una

variedad de formas” (Massey y Denton, 1988). Es por eso que se ha propuesto un

enfoque multidimensional para entender y medir la segregación. En palabras de

Massey y Denton (1988. p.283):

“los miembros de una minoría pueden estar distribuidos de tal forma que

están sobre representados en unas áreas y sub representados en otras,

variando según la característica de uniformidad. Ellos pueden estar

distribuidos de manera que su exposición a miembros de la mayoría está

limitada en virtud de raramente compartir barrio con ellos. Pueden estar

espacialmente concentrados dentro de un área muy pequeña, ocupando

menos espacio físico que los miembros de la mayoría. Pueden estar

espacialmente centralizados, congregándose alrededor de los centros

urbanos, y ocupando una localización más central que la mayoría.

Finalmente, las áreas de asentamiento de la minoría pueden estar muy

agrupadas y llegar a formar un enorme enclave, o estar muy dispersas en

todo el área urbana.”

Si bien este enfoque multidimensional ha servido a los investigadores para

comprender mejor el fenómeno de la segregación residencial, peca de una

especificidad anglo norteamericana notable. Por esto, Sabatini et al (2001) han

criticado esta definición argumentando que cae en el error de confundir el

concepto de segregación con el de pobreza o ingresos. A decir del autor:

“La "concentración"6 es una forma o dimensión de la pobreza (residir en un

pequeño espacio) que afecta o puede ser afectada por la segregación

antes que una dimensión de esta última. La "centralización",

correspondiente a la distancia entre el lugar de residencia y el Centro, es

6 En el original, “uneveness” o (des)equilibrio en la distribución, o uniformidad en la distribución.


- 22 -

una medida indirecta de segregación que supone algo que es característico

de las ciudades estadounidenses, pero que no se cumple en las ciudades

latinoamericanas, a saber, que los pobres residen en las áreas centrales.”

Es vital hacer esta distinción, pues para los pobres urbanos de América

Latina, el acceso a lugares de residencia cercanos a las centralidades

metropolitanas dista mucho de ser una condición negativa, como lo sería en la

concepción norteamericana. Por el contrario, resulta crítico en sus estrategias de

supervivencia y de acceso a oportunidades (Sabatini et al, 2001; Sabatini y

Sierralta, 2006).

De las tres dimensiones restantes, Sabatini et al (2001) toma dos de ellas,

aduciendo que la dimensión de aglomeración corresponde más bien a un

fenómeno espacial similar a la segregación. Medida como es medida, la

segregación residencial tiende a ser sinónimo de aglomeración, y su principal

falencia reside en mezclar cuestiones metodológicas y teóricas puesto que lo que

hace es calcular el nivel de segregación residencial a una escala mayor a las

usualmente utilizadas en los estudios (Sabatini y Sierralta, 2006). Muchos

estudios de segregación residencial están tomando el indicador global de Moran y

su derivado, el indicador local de autocorrelación espacial (LISA) propuesto por

Anselin (1995) como medidor de la segregación. Si bien es un buen predictor de

la aglomeración, no es menos cierto que lo que miden no es segregación, sino el

comportamiento de variables que el o los investigadores han elegido para

operacionalizar segregación a escalas mayores que las unidades de análisis y el

rol de contagio del entorno.

En cambio, las dimensiones referidas a uniformidad y aislamiento son

tomadas en cuenta, puesto que refieren a los aspectos más salientes del

fenómeno de la segregación. Una tercera dimensión subjetiva es también

aportada por Sabatini et al (2001).


- 23 -

De acuerdo a Sabatini et al (2001) la segregación consta de tres

dimensiones: (1) la tendencia de los grupos sociales a concentrarse en algunas

áreas de la ciudad; (2) la conformación de áreas o barrios socialmente

homogéneos; y (3) la percepción subjetiva que los residentes tienen de la

segregación "objetiva" (las dos primeras dimensiones).

Cabe explicar lo que el autor entiende por cada una de estas dimensiones.

La dimensión 1 tiene que ver con el grado de concentración espacial que un grupo

social tiene. Es por tanto, una condición social relacionada al modo de habitar el

territorio urbano (concentrada o dispersamente). La dimensión 2 refiere al atributo

espacial heredado de la aptitud de los grupos sociales de compartir residencia con

otros en áreas de la ciudad, haciéndolas heterogéneas u homogéneas. El nombre

de exposición viene dado porque se deduce que un área homogéneamente

constituida va a brindar a sus habitantes menores chances de contacto a

individuos de otro grupo social. Por último, la dimensión subjetiva es básicamente

la percepción que se tiene de las dimensiones objetivas antes planteadas.

(Sabatini et al, 2001; Sabatini y Sierralta, 2006)

Por ejemplo, las nociones de “barrio alto” o “barrios populares periféricos”

calzan bien para intentar una explicación más pedestre a esta definición

tridimensional. El barrio alto aparece en los imaginarios urbanos para referirse a

un área de concentración de los grupos de élite socioeconómica y se le asocia

una fuerte homogeneidad social, siendo esto, al menos para el caso de Santiago,

una afirmación errada de acuerdo a Sabatini et al (2001). En cambio, los grupos

populares, menos segregados en una primera dimensión puesto que se

encuentran dispersos en gran parte de la ciudad latinoamericana7, pero generan

una homogeneidad social en las áreas que habitan que hace posible la aparición

de una imagen subjetiva de barrio pobre, y en casos extremos, de barrios malos o

peligrosos. Esta estigmatización del territorio en que habitan los pobres es, junto a

7 En Chile, hasta antes del golpe de Estado de 1973 y la posterior erradicación durante el régimen dictatorial, un número importante de pobres habitaban también en el barrio alto de Santiago. En el caso de Brasil las favelas también son muestras de esto.


- 24 -

la generación de barrios socialmente homogéneos, el gran desafío de políticas

públicas de control de los efectos de la segregación.

Basta decir que uno de los principales aportes de esta definición

tridimensional de Sabatini et al (2001) reside en el entendimiento de la

Segregación residencial no como un problema per sé. La concentración de

residencias de individuos de un grupo social no sugiere problema alguno. Sólo si

esa concentración espacial va de la mano con una segregación también alta en la

dimensión 2 debe ser de cuidado, en tanto permite el desarrollo de procesos de

desintegración social referidos a la marginalidad y la estigmatización. Incluso, un

grupo numeroso -como son los carenciados de la ciudad latinoamericana- puede

estar segregado en dimensión 2 sin estarlo en la dimensión 1.

En términos materiales, Bournazou (2005) sostiene que podría añadirse

una cuarta dimensión al concepto de segregación, referida a la concentración de

desventajas, carencia en la oferta de bienes y servicios urbanos y/o mala

accesibilidad a ellos. El poco atractivo comercial -ligado al desprestigio social del

área o dimensión 3- disminuye el interés de los inversionistas privados a instalar

sus actividades comerciales, y la carga fiscal que supone la densidad de pobres

aglomerados hace mella también en la capacidad fiscal (generalmente la de los

municipios) para la inversión de infraestructuras o servicios de interés social por

cuanto no se reciben tributos de actividades comerciales y porque los habitantes

están generalmente exentos del pago de éstos, lo que significa un pobre

despliegue territorial de la Estructura de Oportunidades.

4.2 De los mecanismos mediante los cuales la segregación residencial genera efectos adversos en barrios de aglomeración de pobres

Hasta ahora hemos hablado de la segregación residencial y de los efectos

sociales adversos que ésta produce, pero poco o nada hemos dicho de los

mecanismos y procesos por los cuales la segregación contribuye a generarlos.


- 25 -

En la sección anterior hemos definido el fenómeno y sus dimensiones,

dejando en claro que la segregación en sí misma no es un problema. Sin querer

ser reiterativos, sólo la condición de homogeneidad de los grupos segregados

reviste problemas. La concentración espacial de un grupo en formato de enclave

incluso puede ser beneficiosa al fortalecer vínculos sociales que permiten

mantener y reforzar identidades en riesgo, como en el caso de los enclaves

étnicos de inmigrantes en ciudades multiculturales. Incluso, para grupos sociales

sin identidades definidas (clases medias en consolidación o ascenso social) la

segregación residencial en su dimensión 1 puede ser un potente factor de

creación de esa identidad aun no forjada. Por ejemplo, mudarse al barrio alto

suele ser una conducta frecuente de quienes han ascendido recientemente en la

trama social o de quienes residen en condominios cerrados puestos en barrios de

ingresos más bajos. Si bien las escalas espaciales difieren entre uno y otro

ejemplo, la funcionalidad de la segregación como estrategia de diferenciación y

construcción identitaria (Campos y García, 2004) salta a la vista. En adelante

ahondaremos en el rol de las dimensiones malignas, es decir homogeneidad y

estigma, en el proceso de desintegración social de barrios pobres.

Hasta la segunda mitad de la década de los 80’s, existía entre los

académicos dedicados al estudio de la pobreza urbana un enfoque estructural

conocido como la “cultura de la pobreza”, planteado por Oscar Lewis en la década

del 60’, el cual sostenía que los pobres estaban mermados en sus posibilidades

de ascenso social dado que a través de sucesivas generaciones se habían

acostumbrado a vivir del sistema de bienestar. A lo largo de décadas se habían

incubado en ellos gérmenes de ineptitud e incapacidad para sortear las

dificultades impuestas por la estructura económica. Con la aparición en 1987 del

seminal “The truly disadvantaged: The inner city, the underclass, and public policy”

(Wilson, 1987) cambia el enfoque antes descrito. Estudiando a las minorías

raciales aisladas en los centros históricos de las ciudades norteamericanas, el

autor llega a la conclusión de que el deterioro de estas comunidades coincide con

el progresivo aislamiento social sufrido desde la huida de otros grupos sociales al


- 26 -

suburbio. Para Wilson, ese deterioro está dado por la decadencia de los modelos

de rol presentes en los barrios y la pérdida de expectativas en torno a la educación

y el trabajo formal, males de los cuales culpa a la homogeneidad imperante en

esos vecindarios. La consecuencia de este proceso es la formación de guetos de

gente marginada y desafiliada del sistema institucional imperante. Emerge así el

concepto de la “cultura del gueto”.

El proceso A continuación se presenta un esquema conceptual que sirve

para entender el proceso de desintegración social sufrido por barrios populares a

causa de las dimensiones malignas de la segregación. En él se pueden apreciar

dos grandes aportes teóricos que incorporan mecanismos de desintegración

barrial, la teoría del contagio o “efecto barrio” (Jencks y Mayer, 1990) y la

Geografía de Oportunidades (Galster y Killen, 1995).

Esquema 1. Marco Conceptual de los mecanismos por los cuales la segregación genera efectos adversos en grupos

desaventajados. Elaboración propia.

Homogeneidad

Efecto Barrio Geo. de Oportunidades

Efecto Pares(generacional)

Modelos de Rol(Intergeneracional)

Socialización Institucional

Geo. de Oportunidades Objetiva

Geo. de Oportunidades Subjetiva

SEGREGACIÓNRESIDENCIAL

Decisiones/ResultadosIndividuales en la Vida

Elaboración de un discurso y un actuar barrial compartido negativo

(Modificación de valores, preferencias y expectativas respecto al futuro)

Traspaso intergeneracional de experiencias (desesperanza aprendida)


- 27 -

A. El Efecto Barrio

Si bien el barrio es concebido y distinguido como el espacio público más

inmediato al abrir la puerta de lo privado (Saraví, 2004) y es generalmente

asociado con una imagen benévola en que lo publico remite a encuentro con el

otro y a diversidad social -donde se forma capital cívico y cultural-, la evidencia

empírica de muchas ciudades da cuenta que la formación de áreas socialmente

homogéneas en pobreza8 donde emergen procesos donde el barrio deja de ser

ese reducto de interacciones positivas para ser un depósito de desventajas -

llevando a los individuos a aumentar los límites de lo privado, disminuyendo la

capacidad de afrontar acciones colectivas y mermando la creación de redes

solidarias; formando conductas, valores y aspiraciones reñidas con la moral

dominante y dificultando la integración social de sus vecinos- que se convierte en

una muralla social, al reproducir condiciones de vida, relaciones sociales y

experiencias que resultan redundantes y poco enriquecedoras (Saraví, 2004).

Este tipo de proceso se presenta cuando se da el fenómeno de “efecto

barrio” (Jencks y Mayer, 1990) que postula que “existen ciertos procesos sociales

ligados al espacio que causan efectos en el proceso de desarrollo de niños y

jóvenes expuestos a una situación de pobreza espacialmente concentrada”

(Flores, 2006). En términos coloquiales, podría citarse el ejemplo de la “manzana

podrida” que contagia su mal a las demás manzanas cercanas. En términos

prácticos, refiere a cuando un individuo, especialmente en crecimiento, es influido

por el barrio en el sistema de valores, preferencias y expectativas que afectan su

proceso de toma de decisiones, como por ejemplo estudiar o desertar del sistema

escolar, ser padres y emanciparse anticipadamente en edad juvenil, obtener

ingresos por vías legales o no, entre otras. Y aquí la dimensión de

Heterogeneidad/Homogeneidad es vital para el devenir de las vidas de los niños y

jóvenes pobres que habitan barrios segregados.

8 Como los guetos negros de Estados Unidos, o los barrios periféricos (banlieues) franceses.


- 28 -

El efecto barrio se consolida a través de tres mecanismos principales y

cruciales en el desarrollo de los niños y jóvenes. El primero de ellos es el llamado

“efecto de pares”. Como su nombre lo indica, está referido a la influencia que

ejercen individuos de la misma generación o edad sobre un individuo. En un barrio

pobre y homogéneo, mientras más individuos cometan acciones reñidas con la ley

o el sistema de valores imperante en la sociedad, más probabilidades tienen los

niños y jóvenes de acometer las mismas acciones. Un segundo mecanismo,

conocido como efecto de los modelos de rol, indica que los individuos adultos

tienen influencia en la creación de valores y preferencias de los niños y jóvenes,

según cuán inspiradoras sean sus historias de vida y de éxito o fracaso para

construir un imaginario de futuro. Las conductas y acciones de los adultos son

seguidas y replicadas por los menores. El desempleo o las conductas ilícitas en

los adultos sugieren la ausencia de modelos de rol adecuados para los niños y

adolescentes y minan la visión que estos construyen de sus propios futuros.

Finalmente, la socialización institucional remite a la forma en que los adultos

presentes en las instituciones barriales (escuelas, comunidades vecinales, entre

otras) juzgan las capacidades de los niños y jóvenes del barrio, de acuerdo a

prejuicios auto impuestos de las capacidades que esos menores tienen en

comparación con otros coetáneos. En barrios homogéneamente pobres los

jóvenes serán considerados por maestros y padres como ineptos para una carrera

universitaria en comparación con jóvenes que habitan barrios más integrados y

mixtos (Flores, 2006), cuyas instituciones barriales instan al desarrollo de los

menores debido a la mejor impresión que tienen de sus capacidades.

B. La Geografía de Oportunidades

Un segundo gran enfoque para analizar los mecanismos y efectos malignos

de la segregación residencial es el que aportaron Galster y Killen (1995). Como

bien resume Flores, este enfoque “busca relacionar el proceso de toma de

decisiones al contexto geográfico de los individuos. Esta hipótesis propone que

existen variaciones tanto objetivas como subjetivas en el proceso de toma de

decisiones y las restricciones propuestas por el espacio. La estructura, calidad y


- 29 -

acceso a las oportunidades-sistemas sociales, mercados e instituciones- varían

objetivamente entre áreas. Al mismo tiempo, los valores, aspiraciones,

preferencias y la percepción sobre los resultados potenciales de las decisiones

tomadas son influenciadas por la red local social, y por este motivo, también

varían geográficamente” (2006: p.201).

Del esquema 2 como de la lectura del párrafo anterior, queda expuesta la

doble dimensionalidad del enfoque. Por un lado se encuentra una dimensión

objetiva, relacionada con el despliegue territorial que la Estructura de

Oportunidades -el conjunto de instituciones privadas y estatales capaces de

ofrecer oportunidades en el mercado laboral y otros servicios, principalmente salud

y educación- tiene en el espacio urbano. Por otro lado, existe una dimensión

subjetiva o prospectiva, que refiere a la percepción que el individuo tiene de la

Estructura de Oportunidades y de las posibilidades de acceder a esa estructura y

tener éxito en ella, de acuerdo a las propias capacidades y características. Esta

percepción depende en gran parte de cómo el individuo estima que estas

características concuerdan con los criterios de selección de la Estructura de

Oportunidades, de acuerdo a la propia experiencia o la de sus pares o modelos de

rol.

Dependiendo de cuán grande sea la brecha entre la Estructura de

Oportunidades –y su despliegue espacial- y la percepción individual, los valores,

expectativas y preferencias van moldeándose negativa o positivamente, afectando

a la posterior toma de decisiones individuales. En barrios homogéneos en

pobreza, cuando las características individuales (generalmente deficitarias para la

Estructura de Oportunidades, tanto por la acumulación de pasivos como por el

estigma asociado al barrio de procedencia) hacen del fracaso una experiencia

reiterada, se sientan las bases para la renuncia al sistema institucional de la

educación y el trabajo formal, y a través de las redes locales se desencadenan

mecanismos de contagio a través de pares y traspaso intergeneracional mediante

los modelos de rol.


- 30 -

Asimismo, las redes locales son muy ineficaces para generar capital social

y para poder insertar a los jóvenes en el mercado laboral. La nula diversidad social

y el aislamiento hacen de los vínculos -tanto fuertes como débiles- entre iguales

una fuente de información redundante y poco eficiente a la hora de buscar y

conseguir empleos, así como para poder afrontar colectivamente amenazas

externas al barrio (Granovetter, 1973).

De este modo, la segregación va degradando las chances de los individuos

y los barrios donde estos viven, alejando a las personas de la estructura de

oportunidades en términos objetivos y simbólicos. Desde un punto de vista

absoluto alejándolos del despliegue territorial de las oportunidades. A tal punto

que para Bournazou (2005) la segregación negativa (vinculada a la homogeneidad

y el estigma) “se relaciona con deficiencias en la dotación de bienes de consumo

colectivo y en la accesibilidad a los espacios en cuestión”. En términos simbólicos,

invisibilizando las oportunidades o dándoles a entender que por su procedencia no

tienen chances al enfrentarse al set de criterios exigidos por la estructura de

oportunidades para ingresar al mercado laboral formal, y generando una

sensación de estar de más (Sabatini et al, 2001), dando pie a la creación de

subculturas marginales donde la intersubjetividad barrial común es la de la

desesperanza en el sistema institucional (Crane, 1991; Kaztman, 2001).


- 31 -

Esquema 2. Marco conceptual de la teoría de la Geografía de Oportunidades. Tomado de Galster y Killen (1995)

Cuando el relato se hace común a la gran mayoría de las personas que

habitan el barrio - dando pie a un pesimista discurso único- es posible que los

valores, aspiraciones y preferencias que guían las decisiones de los individuos

viren en sentido contrario a lo estipulado por el discurso dominante en la sociedad,

dando pie así a la ya mencionada “cultura del gueto” (Wilson, 1987) en la que el

relato común (la intersubjetividad barrial) es el de la desesperanza en sí mismo, en

el colectivo, y en la sociedad.

El mayor problema de la generación de este pesimismo barrial compartido o

“desesperanza aprendida” es que más allá de la desafiliación de los jóvenes del

sistema institucional dominante, se sientan los precedentes para que actitudes y

conductas desviadas sean sucesivamente juzgadas con mayor laxitud moral. La

socialización colectiva necesaria para que padres y adultos impriman en los

menores los valores sociales requeridos para el desarrollo personal y social se


- 32 -

vuelve también menos benigna, posibilitando la emergencia de subculturas

marginales que ven en las actividades ilícitas y la asociación criminal estrategias

de vida legítimas. En un estudio hecho por Manksi (2000, citado en Larrañaga y

Sanhueza, 2007) este clasifica tres canales de interacción -por los cuales

transitan los mecanismos del efecto barrio- por los que estas conductas se

instalan en los barrios marginales segregados. En primer lugar, un canal de

interacción que modifica las preferencias de acuerdo al orden de preferencias de

otros habitantes del barrio. Es decir, una actividad ilícita tiene mayores chances de

desarrollarse en un barrio donde la mayoría de los individuos considera que no es

una conducta reprochable y la prefiere antes que estrategias formales de

supervivencia. En segundo lugar, un canal asociado a las expectativas que se

tienen del desarrollo de una actividad ilegal y las consecuencias esperadas de

ella. Si más individuos del barrio se drogan o alcoholizan sin consecuencias

evidentes, es más probable que otros jóvenes sigan el ejemplo y comiencen a

drogarse. Finalmente, un canal que considera las limitantes para el desarrollo de

actividades reñidas con la ley expresa que si las instituciones preocupadas del

orden social no dan abasto para mantener a raya el crimen, se reduce la

posibilidad de limitación y castigo para quienes realizan esas actividades.


- 33 -

V. HIPÓTESIS Y OBJETIVOS

Barrios insertos en zonas alejadas de las oportunidades y de vasta

homogeneidad social - es decir, barrios populares segregados - van a incidir

negativamente en la toma de decisiones de los jóvenes respecto a la educación, el

trabajo y la fertilidad, disminuyendo su confianza hacia ellos como factores de

ascenso social, invisibilizando o alejando las oportunidades proporcionadas por la

Estructura de Oportunidades y haciéndoles sentir discriminados por el Mercado de

Trabajo y las instituciones. El resultado serán tasas de problemas sociales como el

retraso escolar, la maternidad adolescente y el desempleo e inactividad juvenil

más altas en zonas más homogéneamente pobres.

Por el hecho de que los individuos de sectores populares cuentan con

menos activos educacionales y sociales, esto no tiene ninguna novedad. La

hipótesis postula que -considerando en el análisis solo a los individuos pobres- los

problemas sociales afectan más a los jóvenes que viven en áreas de alta

concentración de pobres que a aquellos que viven en áreas en las cuales

otros grupos sociales también habitan.

La pérdida de diversidad a consecuencia de la homogeneidad de la pobreza

debilita aun más las escasas fuentes de información laboral, mientras los modelos

de rol indican la fuerte precariedad e inestabilidad del empleo, lo que redunda en

la renuencia de los jóvenes a insertarse a ese mundo. Por otra parte, se gesta y se

dispersa entre pares jóvenes la sensación de que la enseñanza escolar, necesaria

para el ámbito laboral, no reditúa y es prescindible. Desafiliarse de las

instituciones, es decir, convertirse en inactivos, es el resultado de esta secuencia

de decisiones tomadas bajo la influencia de un sistema valórico modificado por la

homogeneidad social reinante en los barrios segregados.

Paradojalmente, esta relación se da con mayor fuerza en un contexto

histórico en el que -al cabo del último periodo intercensal- la segregación


- 34 -

residencial ha disminuido y paralelamente los efectos negativos de ésta han

aumentado.

Objetivo General

Explorar los efectos de la segregación residencial socioeconómica sobre las tasas

de problemas sociales entre los grupos populares, como son: a) el rezago

escolar en jóvenes entre 15 y 19 años; b) la maternidad adolescente en mujeres

de entre 14 y 20 años; y c) la inactividad juvenil en individuos entre 15 y 24 años.

Todo lo anterior para distintas escalas de medición del Gran Santiago y

controlando por género9, en el período intercensal 1992-2002.

Objetivos Específicos

Describir y mapear la evolución de la segregación residencial y de sus efectos en

el AMGS, para el período intercensal 1992-2002.

Analizar el efecto neto de la segregación residencial socioeconómica a distintas

escalas en las tasas de retraso escolar en hombres y mujeres pobres entre 15 y

19 años.

Analizar la correspondencia de la segregación residencial socioeconómica a

distintas escalas con las tasas de maternidad adolescente en niñas pobres de 14 a

20 años.

Analizar el efecto neto de la segregación residencial socioeconómica a dos

distintas escalas en las tasas de inactividad juvenil en hombres y mujeres pobres

entre 15 y 24 años.

Contribuir a la discusión académica en torno a la medición de los efectos sociales

de la segregación residencial socioeconómica. 9 Salvo en el caso obvio de maternidad adolescente.


- 35 -

Aportar lineamientos para la creación de políticas públicas urbanas orientadas a la

mitigación de los efectos de la Segregación residencial a través de la comprensión

del fenómeno.


- 36 -

VI. MATERIALES Y MÉTODOS

La componente empírica de esta tesis ha sido desarrollada mediante el

análisis de microdatos censales correspondiente a los censos nacionales de

población y vivienda de los años 1992 y 2002 realizados por el Instituto Nacional

de Estadísticas (INE).

El procesamiento de estos datos -posible gracias a la utilización del

programa de procesamiento de microdatos censales REDATAM SP+,

confeccionado por CELADE/CEPAL- nos permitió:

A. Estratificar los hogares del AMGS en 5 grupos socioeconómicos

Como en nuestro país el acceso a información sobre ingreso real de los

individuos y hogares es materia de secreto estadístico, para definir grupos

socioeconómicos debimos utilizar un proxy de ingreso del hogar10, cuyo proceso

de confección detallamos enseguida.

El primer paso fue otorgar al hogar un puntaje de acuerdo a la posesión de

una batería de bienes, considerando el grado de penetración que cada uno tenía

en el Área Metropolitana de Santiago en 1992 y 2002.

Una vez escogidos y sabidas sus tasas de penetración, les otorgamos un

ponderador en relación a su grado de escasez con base 1000. Esto significa que

para un hogar que posea todos los bienes de la batería, su puntaje debe ser 1000,

mientras aquel hogar que no posea ninguno de los bienes debe ser 0. El peso de

cada bien se calcula por regla de tres de la siguiente manera:

1000=∑=

BnXEBi

10 Se consideraron todos los hogares en viviendas no colectivas y con habitantes presentes.


- 37 -

Donde EBi es la escasez de un bien de la batería, ∑ Bn es la sumatoria de

las tasas de escasez de todos los bienes y X el ponderador para el bien. Los

bienes incorporados son:

2002 1992

- Automóvil particular

- Computador Personal

- Horno Microondas

- Internet

- Refrigerador

- Teléfono fijo

- Teléfono móvil

- Televisor color

- TV por cable

- Videoreproductor

- Automóvil particular

- Equipo de Musica

- Lavadora

- Lavadora programable

- Microondas

- Refrigerador

- Teléfono

- Televisor color

- Videoreproductor

Por otro lado, consideramos la educación del jefe de hogar como indicador

del capital educativo del hogar. El criterio es similar al utilizado para los bienes

materiales, con la diferencia de que para el caso de la educación se trabajó con la

escasez acumulada de los distintos niveles de instrucción del jefe de hogar. El

nivel más escaso (superior universitario o profesional completo) es aquel que

obtendrá el mayor puntaje posible en el rango 0-1000.

1000==

ENsXEaNi

Donde EaNi es la escasez acumulada para un nivel de instrucción dado, y

ENs es la escasez del nivel superior (o más escaso, si se quiere). Las categorías o

niveles educacionales elaborados para ambos censos fueron:


- 38 -

- Sin educación

- Básica incompleta

- Básica completa

- Media incompleta

- Media completa

- Técnica media incompleta

- Técnica media completa

- Técnica superior incompleta

- Técnica superior completa

- superior (IP o universidad) incompleta

- superior (IP o universidad) completa

Con ambos puntajes (de bienes de equipamiento y de nivel de instrucción)

aplicamos un índice que combina ambos. Esto mediante la suma de ambos

puntajes y la posterior división por dos. Luego, hemos procedido a clasificar en los

distintos estratos de población, estableciendo para tal fin los percentiles 10, 45, 70

y 90 de la distribución del índice combinado o índice Educación y Equipamiento.

Los estratos resultantes son los mismos utilizados frecuentemente en Chile por los

estudios de mercado, vale decir: E, D, C3, C2 y ABC1. Para efectos de este

estudio, consideramos como pobres a los hogares e individuos pertenecientes a

los estratos E y D quienes representan aproximadamente el 45% más pobre de la

sociedad santiaguina para ambos años estudiados.

Cabe destacar que esta técnica ha sido desarrollada por la AIM, asociación

que reúne a las empresas de investigaciones de mercado en Chile. Dado que

existen algunas diferencias entre las empresas más importantes, hemos escogido

la de Collect (2004).

B. Medir los cambios en los patrones de segregación residencial

del AMGS


- 39 -

Con los datos de estratificación de hogares realizamos la medición de la

segregación residencial en sus dimensiones objetivas para ambos censos, para

explorar la tendencia experimentada en el periodo. El primer índice utilizado fue el

de Duncan (Duncan y Duncan, 1955) convencionalmente empleado por

investigadores y académicos alrededor del mundo para medir la dimensión 1. Este

índice entrega una cifra global para un área dada (un país, una ciudad, una

comuna, etc.) que expresa el porcentaje de hogares o individuos pertenecientes a

determinado grupo social que debieran mudarse de área de residencia para

quedar en una situación de equilibrio respecto a otro grupo o al resto de la

sociedad. En tanto, la dimensión 2 fue medida aplicando el Índice de Aislamiento

propuesto por Massey y Denton(1988) para expresar la probabilidad que tiene un

hogar o individuo de residir en la misma unidad territorial que otro hogar o

individuo perteneciente a su misma condición social. Las ecuaciones de ambos

índices se presentan a continuación.

12

Donde:

D: Índice de Duncan

IA: Índice de Aislamiento

ai: Número de hogares del grupo A residentes en un área i de la ciudad

A: Número total de hogares del grupo A en la ciudad

bi: Número de hogares del grupo B residentes en un área i de la ciudad

B: Número total de hogares del grupo A en la ciudad

pi: Número total de hogares de área i


- 40 -

C. Analizar la relación entre segregación residencial y patologías sociales entre los jóvenes pobres

Otra aplicación del proxy de ingreso que nos permitió realizar la

estratificación socioeconómica de hogares del AMGS fue contabilizar la cantidad

de hogares pobres por zonas y distritos censales, así como aislar del marco

censal a aquellos individuos pertenecientes a los estratos considerados como

pobres, para aislar el efecto lógico que la pobreza en si misma tiene sobre los

problemas sociales que captan nuestro interés.

Con esto construimos un indicador referido al porcentaje de hogares pobres

respecto al total de hogares de cada área, que refleja de buena manera lo que

hemos considerado como dimensión maligna de la segregación (Sabatini et al,

2001; Sabatini et al, 2005, Sabatini y Sierralta, 2006). Esta variable se utilizará

como variable explicativa del comportamiento de las variables que hemos definido

como efectos causales de la segregación residencial de los pobres. La variable

explicativa ha sido construida de la siguiente manera:

100

Donde

PHPi: Porcentaje de hogares pobres

Hedi: Número de hogares pobres en el área i

Hi: Número de hogares en el área i

En primer lugar, hemos querido explorar la influencia que la segregación

residencial tiene en el desempeño escolar de los individuos pobres de ambos

sexos entre 15 y 19 años, Construyendo una tasa porcentual en el que todo aquel

individuo que tiene dos o más años de retraso escolar es considerado rezagado.

El índice proviene de la siguiente ecuación.

100

Donde


- 41 -

TRedi: Tasa de rezago escolar jóvenes pobres en área i

JRedi: Jóvenes pobres rezagados en el área i

Jedi: Total de jóvenes pobres en el área i

Luego, hemos confeccionado una tasa de maternidad de las adolescentes

pobres entre 14 y 20 años, con el fin de explorar el efecto explicativo que tiene

sobre ella la segregación residencial. Hemos considerado madres adolescentes

pobres a todas aquellas jóvenes entre 14 y 20 años que según los censos eran

madres. La tasa fue calculada tal como se muestra a continuación.

100

Donde

TMAedi: Tasa de maternidad adolescente pobres área i

MAedi: Madres adolescentes pobres en el área i

Aedi: Total de mujeres adolescentes pobres en el área i

Finalmente, calculamos la tasa de inactividad juvenil para jóvenes pobres

de ambos sexos entre 15-24 años. Son aquellos jóvenes que en el censo, ante la

pregunta por la situación laboral de la semana previa, contestaron estar

desempleados, no haber trabajado nunca ni buscar empleo, y además, no estar

estudiando. La ecuación es la que sigue.

100

Donde

TIJedi: Tasa de inactividad juvenil de pobres área i

JIedi: Jóvenes inactivos pobres en el área i

Jedi: Total de jóvenes pobres en el área i

Como de lo que aquí se trata es de establecer la relación entre el fenómeno

de la segregación y los efectos que se supone provoca en barrios pobres, hemos

desarrollado un análisis relacional, teniendo como variable independiente el


- 42 -

porcentaje de hogares pobres (E y D) por área i. Esta puede corresponder tanto a

distritos censales como a zonas censales. Hemos tratado de calcular a estas dos

escalas para ver el comportamiento de la relación es más fuerte a una escala que

a otra.

Lo primero que hemos hecho ha sido una matriz de correlación simple entre

nuestra variable independiente y las dependientes. En el(los) caso(s) que la

correlación sea baja o no significativa, desecharemos cualquier intento explicativo

posterior.

En segundo lugar, con las variables estadísticamente correlacionadas con

nuestra variable de segregación, hemos realizado análisis de regresión lineal

simple. La utilidad de esta técnica es que nos ha dicho en qué sentido las

variables se relacionan, pero también en qué medida. Esto es, el porcentaje de

explicación que la variable independiente tiene sobre el comportamiento de las

variables explicadas. Al establecer la regresión, el modelo entregó el cambio

sufrido por la variable explicada cuando la variable explicativa aumenta o

disminuye en una unidad (en este caso, un punto porcentual).

Aun cuando el análisis descrito nos permitió conocer la magnitud del

cambio de cada variable explicada en razón del cambio en una unidad de la

variable explicativa, no nos permitía entender cómo se comportaban los efectos

cuando teníamos tipos de áreas. Por esto, categorizamos la variable

independiente (porcentaje de hogares pobres) en quintiles primero, y luego en

clusters de aglomeración11 de acuerdo al indicador local de autocorrelación

espacial (LISA) diseñado por Anselin (1995)12, el que nos permitía definir áreas de

alta y baja aglomeración de hogares pobres, así como islas de riqueza y pobreza y

áreas neutras. Tanto como con la variable categorizada en quintiles como en

clusters de pobreza, pudimos realizar un análisis de regresión lineal simple, pero

11 Hemos definido clusters considerando 1 y 2 vecinos colindantes, tanto para distritos como para zonas censales, en ambos años. 12 Ver más del procedimiento en Anselin (1995)


- 43 -

esta vez en lugar de utilizar la variable dependiente en forma continua, la

utilizamos como categorías discretas.

Al trabajar con categorías de áreas, estamos viendo el cambio en el

comportamiento de la variable explicada cada vez que cambia la categoría de la

variable independiente. Al entregar coeficientes de regresión parciales, específicos

a cada categoría, esta técnica nos sirvió para entender el impacto que produce en

la variable explicada el cambio de una a otra categoría. Para eso, la técnica deja

una de las categorías como celda o grupo de referencia como estadio 0, y los

resultados de las demás categorías expresan la diferencia entre ellos y esa

situación de referencia.

Para cerrar este capítulo metodológico, sólo señalar que hemos escogido

estos tres efectos de la segregación por dos motivos principales: (a) primero,

porque son los que los censos de 1992 y 2002 nos permiten calcular. Es decir, por

una cuestión meramente de disponibilidad de los datos, lo cual constituye una

limitante. Otros efectos o patologías sociales como la drogadicción, alcoholismo o

incursión en actividades ilícitas se encuentran en otras fuentes de información,

desagregadas a otros niveles territoriales o bien carentes de información espacial,

o sujetas a secreto estadístico; y (b) porque son los efectos más descritos por la

literatura internacional como síntomas del gueto. Asimismo, hemos señalado

anteriormente que estos tres efectos estudiados constituyen parte de una cadena

de acumulación de pasivos sociales por parte de los jóvenes pobres que termina

desafiliándolos del sistema institucional dominante. Esta cadena comienza con la

exposición a ambientes poco estimulantes para el desarrollo intelectual de los

niños en edad preescolar (ver Clark-Stewart y Apfel, 1979; Brooks-Gunn et al,

1993), continúa con los malos rendimientos en etapa escolar y la posterior

deserción (Garner y Raudenbush, 1991; Crane, 1991, Clark, 1992; Haveman y

Wolfe, 1994; Duncan, 1994) y en el caso de las mujeres jóvenes, la mayor

probabilidad de quedar embarazadas fuera del matrimonio (Crane, 1991, Hogan y

Kitagawa, 1985; Haveman y Wolfe, 1994), y concluyen con la no participación en


- 44 -

la fuerza laboral (Case y Katz, 1991; Massey, Gross y Eggers, 1991, O’Regan,

1993; Enberg y Kim, 1993). En donde estos procesos se imbrican y aparece el

gueto, la consecuencia es la aparición de actividades reñidas con la ley (Case y

Katz, 1991).

En el próximo capítulo presentaremos los resultados, organizados en tres

secciones. Primero, los resultados de la estratificación socioeconómica del gran

Santiago. Segundo, los resultados de la medición de la segregación residencial en

sus dimensiones 1 y 2. Finalmente, los resultados de los análisis de correlación y

regresión lineal simple.


- 45 -

VII. RESULTADOS

7.1 Resultados de la estratificación socioeconómica, 1992 2002

En 1992, la estratificación social del Área Metropolitana del Gran Santiago

estaba compuesta por 116.732 hogares E, 422.026 hogares D, 291.773 hogares

C3, 246.460 hogares C2 y 119.685 hogares ABC1, dando un total de 1.196.076

hogares en las 34 comunas del AMGS. Porcentualmente, la composición era de

un 9,7% de hogares E, 35,3% de hogares D, 24,4% de hogares C3, 20,6%de

hogares C2 y 10,1% de hogares ABC1.

Para 2002, la estratificación social del AMGS fue de 149.406 hogares E,

519.710 hogares D, 371.738 hogares C3, 296.129 hogares C2 y 148.967 hogares

ABC1, sumando un total de 1.485.950 hogares. Esto significa un 10,1% de

hogares E, un 34,9% de hogares D, 25% de C3, 20% de hogares C2 y 10% de

ABC1.

Es posible ver que la situación no varió mucho en el periodo intercensal,

pues como ya explicamos, en ambos años las empresas de Estudios de Mercado

han mantenido la convención de aplicar los cortes en los mismos percentiles de la

distribución del seudo-ingreso. A continuación se presenta una tabla resumen con

el número de hogares por GSE para ambos años.

Número de Hogares por GSE, AMGS 1992‐2002

E D C3 C2 ABC1 Total 1992 116.132 422.026 291.773 246.460 119.685 1.196.076 2002 149.406 519.710 371.738 296.129 148.967 1.485.950

Tabla 1. Composición social del AMGS en 1992 y 2002. Fuente: Elaboración propia en base a datos Censo 1992 y 2002, INE.

En los mapas 1 a x del capítulo de anexos se presenta la distribución

espacial de los distintos estratos socioeconómicos para 1992 y 2002.


- 46 -

7.2 Resultados de la medición de la segregación residencial en 19922002

Los resultados de la medición de las dimensiones objetivas de la

segregación residencial para 1992 y 2002 nos permitieron apreciar que en 1992 el

grupo más segregado en la dimensión 1 es el ABC1, mientras que el menos

segregado es el C3. Si el 54,5% de los hogares ABC1 debía cambiar de

residencia para lograr una distribución uniforme en el AMGS, tan sólo el 10,8% de

los hogares C3 debía realizar la misma acción. Los grupos que nos interesan, E y

D, se distribuían de una manera similar en 1992. Alrededor de 1 de cada 4

hogares de cada grupo debía mudarse de comuna. Como observarán (ver tabla),

los índices de cada grupo aumentan conforme la escala de la unidad de análisis

se reduce. Hablaremos de ello luego. DUNCAN AMGS 1992

ABC1 C2 C3 D E COMUNA 0.545 0.241 0.108 0.246 0.248 DISTRITO 0.588 0.289 0.128 0.284 0.297 ZONA 0.624 0.332 0.147 0.318 0.345 MANZANA 0.694 0.412 0.239 0.380 0.464

Tabla 2. Índices de disimilaridad de Duncan para 1992, por estrato socioeconómico y a distintas escalas de análisis. Elaboración propia en base a censo de 1992, INE.

La medición de la dimensión 2 muestra una situación distinta. El grupo más

segregado en esta dimensión es el grupo E. La probabilidad de que un hogar E

resida en la misma área que otro hogar del mismo grupo varía entre un 87.9% a

nivel comunal y un 79,6% a nivel de manzanas. Sorprendentemente, el grupo que

presenta menores niveles de aislamiento es el D, cuyos índices varían entre 59 y

53% aproximadamente, entre las mismas escalas mencionadas para E. AISLAMIENTO AMGS 1992


Tabla 3. Índices de Aislamiento para 1992, por estrato socioeconómico y a distintas escalas de análisis. Elaboración propia en base a censo de 1992, INE.


- 47 -

En 2002, algunos cambios notables se observan. Aun cuando el grupo más

segregado continúa siendo el ABC1, la magnitud de su distribución concentrada

baja considerablemente. Si en 1992 el 54% de los hogares pertenecientes a ese

estrato debían cambiar su comuna de residencia, en 2002 esa cifra se redujo en

casi 10 puntos porcentuales, llegando a 44,8%. Aunque aumentó su concentración

levemente a escalas menores a la comunal, el estrato C3 siguió siendo el grupo

menos segregado en dimensión 1, con un índice de Duncan a nivel comunal de

10,8%, al igual que en 2002. Los grupos E y D en tanto tuvieron concentraciones

distintas de acuerdo a la escala, sin variar más allá de uno o dos puntos

porcentuales en ambos sentidos. En las siguientes tablas y gráficos se aprecia

mejor el cambio del indicador de concentración.

DUNCAN AMGS URBANO 2002


Tabla 4. Índices de disimilaridad de Duncan para 1992, por estrato socioeconómico y a distintas escalas de análisis. Elaboración propia en base a censo de 2002, INE.

Diferencias Duncan

ABC1 C2 C3 D E COMUNA ‐0.10 0.00 0.00 ‐0.02 0.01 DISTRITO ‐0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 ZONA ‐0.01 0.02 0.01 0.00 0.01 MANZANA ‐0.01 0.00 0.00 0.00 ‐0.01

Tabla 5. Diferencias en los Índices de disimilaridad de 1992 y 2002. Elaboración propia en base a censo de 1992 y 2002, INE.

Efe

Gráfico

segre

4 pun

un ho

anális

ABC1

los AB

poco

hogar

aislam

Tabla 6

ectos de la segrega

o 1. Diferencias

Por su p

egaron leve

ntos porcen

ogar similar

sis menores

disminuye

BC1 a esca

menos un

r de un est

miento en m

CDZM

6. Índices de Ais

ación residencial so

en los Índices d

parte el índ

mente en l

ntuales más

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s. En el tra

eron muy li

ala de man

punto porc

trato distint

magnitudes

COMUNA DISTRITO ZONA MANZANA slamiento para

‐0,12

‐0,10

‐0,08

‐0,06

‐0,04

‐0,02

0,00

0,02

0,04

ABC1

ocioeconómica en

de disimilaridad2

dice de ais

a dimensió

s de probab

992. La tend

anscurso de

geramente

nzanas. En

centual de

to. En una

similares.

AISLAMIE

ABC1 0.7290.6790.6560.604

2002, por estrapropia en bas

1 C2

Diferenc

n los jóvenes de ex

- 48 -

d de 1992 y 20022002, INE.

slamiento m

ón 2. Para 2

bilidades de

dencia es le

e la década

e sus índice

todos los

chances de

tendencia

ENTO AMGS

C2 C0.759 0.0.732 0.0.719 0.0.677 0.

ato socioeconómse a censo de 20

C3

cias Duncan

xtracción popular e

2. Elaboración

muestra qu

2002, un h

e residir en

evemente m

a estudiada

es de aisla

otros casos

e residir en

contraria,

2002

C3 D .738 0.603.732 0.581.727 0.570.697 0.537

mico y a distinta002, INE.

D E

n 1992‐2002

en Santiago de Ch

propia en base

ue los má

ogar del es

n la misma

menor en lo

a, tanto co

miento, a e

s, ambos g

n la misma

C2 y D au

E 3 0.871 1 0.854 0 0.844 7 0.801 s escalas de aná

COMU

DISTRI

ZONA

MANZ

hile (1992‐2002)

a censo de 1992

s pobres s

strato E tien

comuna qu

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mo C3 com

excepción d

grupos tiene

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umentaron

álisis. Elaboraci

UNA

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2 y

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Efe

Tabla 7

Gráfico

7.3 simp A.

signifi

popul

En la

estad

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estud

1992

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correl

ectos de la segrega

CDZM

7. Diferencias e

o 2. Diferencias

Resultadple, 1992

Result

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iados y par

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‐0

‐0

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0

ación residencial so

COMUNA DISTRITO ZONA MANZANA en los Índices de

en los Índices d

dos de lo2002

tados del a

tados de c

re la segreg

tasas de in

asas menc

e significat

femenina,

ra ambos a

inactividad

e significat

muestra la

0,02

0,01

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

ABC1

Di

ocioeconómica en

Dife

ABC1‐0.0‐0.00.00.0

e disimilaridad 2

de disimilaridad2

os anális

análisis de

correlación

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nactividad j

cionadas e

tivo. En e

la correlac

años, aume

general y

tivamente a

tasa de in

C2

iferencias Ai

n los jóvenes de ex

- 49 -

erencias Expo

C2 C1 0.011 0.000 0.000 0.01de 1992 y 20022002, INE.

d de 1992 y 20022002, INE.

is de cor

correlació

simple de

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juvenil gen

el sentido

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disminuyen

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C3 D

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xtracción popular e

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C3 D ‐0.01 0.0‐0.01 0.0‐0.01 0.0‐0.01 0.0

. Elaboración p

2. Elaboración

rrelación

ón simple

e Pearson

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uvenil masc

E

1992‐2002

en Santiago de Ch

E 01 0.04 00 0.02 00 0.02 01 0.03 propia en base a

propia en base

y regres

muestran

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en hombre

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a en todos

ara 2002 co

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ón la difere

culina, que

COMUNA

DISTRITO

ZONA

MANZANA

hile (1992‐2002)

a censo de 1992

a censo de 1992

sión linea

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a de mujere

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es algo m

y

2 y

al

ón

es

es.

y

y

es

o a

es,

la

ás


- 50 -

de un tercio de las mostradas por la tasas de inactividad juvenil general y

femenina en 1992. Para 2002, en cambio, la relación entre segregación e

inactividad juvenil se hace más potente y aumenta considerablemente (alrededor

del doble que en 1992). En el siguiente capítulo hablaremos de las diferencias de

género que a nuestro entender podrían explicar esta situación.

Las otras tasas usadas para definir problemas sociales no presentan

correlaciones significativas, a excepción de la tasa de retraso escolar en mujeres

por distrito en 1992. A pesar de que su coeficiente de correlación indica alguna

correlación (0,34), los resultados de los demás niveles y años no muestran una

tendencia consistente, y hemos optado por no continuar analizando la relación

entre esta variable y segregación, así como tampoco las otras tasas de rezago

escolar y maternidad, en cuyos casos el análisis de correlación sugiere la

ausencia de relación estadística. También discutiremos de aquello en el próximo

capítulo.

Tabla 8. Correlaciones simples entre el porcentaje de hogares pobres (E y D) y problemas sociales, para zonas y

distritos censales, 1992 y 2002. Elaboración propia en base a datos de los censos de 1992 y 2002, INE.

B. Resultados del análisis de regresión lineal simple

Por una cuestión de orden, debemos separar el análisis de los resultados

entregados por los análisis de regresión, según la forma en que hemos trabajado

la variable independiente. A continuación se describen los resultados para las

tasas de inactividad juvenil en pobres general, en hombres y en mujeres, por

zonas y distritos censales, y su relación con la variable porcentaje de hogares

Porcentaje de HogaresPobres por Zona 1992

Porcentaje de HogaresPobres por Distrito 1992

Porcentaje de Hogares Pobres por Zona 2002

Porcentaje de HogaresPobres por Distrito 2002

Diferenciazonal

Diferencia distrital

R Pearson 0.670 0.797 0.709 0.805 0.039 0.008Sig. (2 colas) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000R Pearson 0.243 0.337 0.509 0.600 0.266 0.263Sig. (2 colas) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000R Pearson 0.691 0.813 0.681 0.807 ‐0.009 ‐0.007Sig. (2 colas) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000R Pearson 0.091 0.133 0.000 0.041 ‐0.091 ‐0.092Sig. (2 colas) 0.007 0.029 0.998 0.451 0.991 0.422R Pearson 0.108 0.204 0.023 ‐0.040 ‐0.085 ‐0.243Sig. (2 colas) 0.001 0.001 0.442 0.465 0.440 0.464R Pearson 0.035 ‐0.021 0.014 ‐0.052 ‐0.021 ‐0.031Sig. (2 colas) 0.305 0.735 0.649 0.344 0.344 ‐0.391R Pearson 0.142 0.342 0.040 0.027 ‐0.102 ‐0.314Sig. (2 colas) 0.000 0.000 0.185 0.616 0.185 0.616

881 272.000 1125 340 244 68

Tasa de RezagoEscolar Hombres E y DTasa de RezagoEscolar Mujeres E y D

N

Correlaciones Tasa de Inactividad Juvenil E y DTasa de Inactividad Juvenil Hombres E y D Tasa de Inactividad Juvenil Mujeres E y DTasa de Maternidad Adolescente E y DTasa de RezagoEscolar E y D


- 51 -

pobres por área, siendo ésta continua, discretizada en quintiles o bien como

clusters de uno o dos vecinos de colindancia. Los resultados -ordenados en

tablas- se encuentran en el capítulo de anexos.

1. En 1992 la segregación (medida como variable continua) explicaba a nivel

de zonas censales un 44,9% de la varianza de la tasa de inactividad juvenil

general, un 5,8% de la masculina y un 47,6% de la femenina. Por el

aumento en un punto en la variable independiente, significaba un aumento

de 0,2 puntos porcentuales de aumento en la tasa de inactividad juvenil, un

aumento de 0,04 puntos porcentuales en la masculina y 0,364 en la

femenina. A nivel de distritos, la explicación de la varianza crecía a un

63,4% de la varianza de la inactividad juvenil general, 11,10% en la

masculina y 66,6% en la femenina. Por cada punto de aumento en la

variable independiente, las tasas aumentaban 0,210, 0,046, y 0,392 puntos

porcentuales en las tasas de inactividad juvenil general, masculina y

femenina, respectivamente.

Para el año 2002 la explicación de la segregación sobre el comportamiento

de la varianza aumentó en las tasas de inactividad juvenil y en ambas

escalas, a excepción de la inactividad juvenil femenina, que disminuye

alrededor de un punto porcentual en zonas y distritos. Así, a escala zonal

en 2002, la segregación residencial explicaba el 50,2% de la varianza de la

inactividad juvenil general, 25,9% de la masculina y 46,3% de la femenina.

A escala distrital, la segregación explicaba en 2002 un 64,7% del

comportamiento de la inactividad juvenil general, un 35,8% de la masculina,

y un 65% de la femenina. Por el aumento de una unidad porcentual en la

segregación, la inactividad juvenil aumentaba 0,227 y 0,237 por zonas y

distritos, respectivamente. La inactividad juvenil masculina variaba 0,129 y

0,127 y la femenina 0,318 y 0,335 puntos porcentuales por cada punto

porcentual de aumento de la segregación. La tabla 9 resume estos datos.


- 52 -

En 1992 la segregación explicaba:

Inactividad Juvenil E y D

Inactividad Juvenil en Hombres E y D

Inactividad Juvenil en Mujeres E y D

En zonas censales 44.90% 5.80% 47.60% En distritos censales

63.40% 11.10% 66.60%

Por un punto de aumento del porcentaje de hogares e y d, el efecto aumentaba: En zonas censales 0.200 0.044 0.364 En distritos censales

0.210 0.046 0.392

Mientras en 2002:




En zonas censales 50.20% 25.90% 46.30% En distritos censales

64.70% 35.80% 65%

Por un punto de aumento del porcentaje de hogares e y d, el efecto aumentaba: Inactividad

Juvenil E y D Inactividad Juvenil en Hombres E y D


En zonas censales 0.227 0.129 0.318 En distritos censales

0.237 0.127 0.335

Tabla 9. Resumen del efecto de la segregación residencial medida como porcentaje de hogares pobres sobre las tasas de inactividad juvenil de jóvenes pobres general, masculina y femenina. Elaboración propia en base a datos

de Censos de 1992 y 2002, INE.

2. Al trabajar con la variable segregación categorizada en quintiles (ver mapas

1, 7, 13 y 19) de porcentaje de hogares pobres, los resultados muestran

que, tomando como referencia el quintil 1, que presenta el menor porcentaje

de hogares pobres, si en 1992 pasamos a un área perteneciente al quintil 5

la segregación aumenta la inactividad juvenil:




En zonas censales 13.41 3.104 24.35En distritos censales 13.366 3.155 24.337

Tabla 10. Aumento en las tasas de inactividad juvenil general, masculina y femenina al pasar del quintil 1 al 5, para 1992. Elaboración propia en base a datos del censo de 1992, INE.


- 53 -

En 2002, en tanto, la segregación hacía que, al pasar del quintil 1 al quintil

5, la inactividad juvenil aumentara:




En zonas censales 14.526 8.347 20.299 En distritos censales 14.580 8.071 20.236

Tabla 11. Aumento en las tasas de inactividad juvenil general, masculina y femenina al pasar del quintil 1 al 5, para 2002. Elaboración propia en base a datos del censo de 2002, INE

Esto significa que si en 1992 el quintil 1 tenía -a nivel de zonas- tasas de

inactividad juvenil general, masculina y femenina de 13,41%, 4,74% y

21,58% (ver tabla 11 para leer las medias de las diferentes tasas para el

quintil1), respectivamente, el quintil 5 tendría valores de 26,82%, 7,84% y

45,93% para las mismas tasas y en el mismo orden. A nivel de distritos y

para el mismo año, las tasas aumentaban en el quintil 5 a 26,326%, 7,725%

y 45,257%. En 2002, la tendencia es la misma en tanto las tasas de

inactividad juvenil crecen considerablemente al pasar del quintil 1 al 5,

aunque se produce una subida significativa de las tasas de inactividad

juvenil masculina respecto a 1992 dado que aumenta tanto la tasa del

quintil 1 como un aumento de la influencia de la segregación. En sentido

contrario, se observa una caída considerable de las tasas de inactividad

juvenil femenina para el quintil 1 y de la diferencia con el quintil 5. Podemos

concluir de este análisis que la segregación tiene un efecto potenciador de

la inactividad juvenil, pero mientras se hizo más dañina en los hombres,

disminuyó su influencia sobre las mujeres. Resumiendo, debemos señalar

que la tasa de inactividad juvenil general se mantiene estable, y su relación

con la segregación es significativamente mayor en las mujeres que en los

hombres, y en general mayor en 2002 que en 1992, a excepción de las

mujeres, como ya habíamos planteado en el punto A.


- 54 -

Quintil 1 (referencia)

Porcentaje hogares pobres

Tasa de Inactividad Juvenil E y D

Tasa de Inactividad Juvenil Hombres E y

D

Tasa de Inactividad Juvenil Mujeres E y D

Zonas 1992 <= 21.82 13.41 4.74 21.58 Distritos 1992 <= 21.38 12.96 4.57 20.92 Zonas 2002 <= 24,81 11.32 7.53 15.66 Distritos 2002 <= 24,66 11.01 7.71 15.35

Tabla 12. Límite y medias de tasas del quintil 1 para distintas escalas y años. Elaboración propia en base a datos de censo de 1992 y 2002, INE.

3. Es el turno de examinar los resultados de los análisis hechos con clusters

de áreas. Se les denomina clusters o conglomerados porque son áreas

contiguas que tienen la particularidad de presentar valores similares en una

variable, que en este caso es la de porcentaje de hogares pobres, y que

como ya hemos dicho, utilizamos para operacionalizar segregación. Hemos

realizado 8 mapas13 de autocorrelación espacial (2 para cada escala de

análisis censal y para cada año estudiado), con los cuales hemos definido

áreas neutras, segregadas, no segregadas e islas de pobreza y riqueza.

Por ejemplo, para que una zona sea declarada segregada, debe presentar

un porcentaje alto de hogares pobres y estar rodeada de vecinos con

valores también altos en la misma variable. Por el contrario, un área no

segregada debe poseer un valor bajo en la variable y vecinos con bajos

valores igualmente. Es lo que se llama autocorrelación espacial, y hemos

desarrollado estos mapas de acuerdo al procedimiento sugerido por Anselin

(1995)

Al igual que en el caso de las regresiones hechas con la variable

segregación por área categorizada en quintiles, cuando la categorizamos

por áreas según tipologías de conglomerados, podemos apreciar una gran

diferencia entre las áreas de mayor concentración y aglomeración de

pobres respecto a las de menor segregación.

En 1992, y considerando en el análisis sólo un vecino de contigüidad, a

nivel de zonas, Al pasar de un área no segregada a una segregada 13 Mapas 5, 6, 11, 12, 17, 18, 23 y 24 del capítulo de Anexos


- 55 -

significaba un aumento de 12,4 puntos porcentuales en la tasa de

inactividad juvenil de pobres general, de 2,78 en la masculina y 22,57 en

mujeres. El mismo año, pero en distritos, la diferencia suponía 11,68 puntos

porcentuales en la tasa de inactividad juvenil general, 2,64 en la masculina

y 21,3 en la femenina. Para 2002 el efecto de aglomeración aumentó en

zonas y distritos, a excepción de las tasas de inactividad juvenil femenina.

Pasar de un área no segregada a una segregada representaba una subida

de 13,1 y 13,3 puntos en la tasa de inactividad general, 7,35 y 7,1 en la

masculina y 18,9 y 19,4 en la femenina, a escala zonal y distrital

respectivamente. La tabla 12 muestra estos resultados.

La diferencia en puntos porcentuales entre las tasas de áreas no segregadas y segregadas en 1992 era:





11.686 2.460 21.335

En tanto en 2002: Inactividad




13.343 7.099 19.427

Tabla 13. Aumento en las tasas de inactividad juvenil general, masculina y femenina al pasar de áreas no segregadas a segregadas para 1992 y con un vecino de proximidad. Elaboración propia en base a datos de los

censos de 1992 y 2002, INE.

Cuando la medimos analizando 2 vecinos de colindancia el efecto

disminuye levemente 1 a 2 puntos porcentuales para cada escala y año

estudiado, siguiendo la misma tendencia mostrada por los clusters hechos

a partir de un vecino de proximidad. La tabla 14 resume los resultados


- 56 -

La diferencia en puntos porcentuales entre las tasas de áreas no segregadas y segregadas en 1992 era:





10.303 1.694 19.419

En tanto en 2002: Inactividad




12.619 6.781 18.485

Tabla 14. Aumento en las tasas de inactividad juvenil general, masculina y femenina al pasar de áreas no segregadas a segregadas para 1992 y con un vecino de proximidad. Elaboración propia en base a datos de los

censos de 1992 y 2002, INE.

La siguiente tabla muestra los valores de las variables dependientes para el

cluster de áreas neutras, según año, escala y nivel de contigüidad espacial

usado para la técnica de LISA.

Año/Escala/Contigüidad Tasa de Inactividad Juvenil E y D

Tasa de Inactividad Juvenil Hombres E y D

Tasa de Inactividad Juvenil Mujeres E y D

1992/Zona/1 vecino 21.17 6.81 35.63 1992/Zona/2 vecinos 20.86 6.63 35.03 1992/Distrito/1 vecino 21.26 6.82 35.84 1992/Distrito/2 vecinos 20.63 6.89 34.44 2002/Zona/1 vecino 20.21 12.56 28.41 2002/Zona/2 vecinos 20.04 12.45 28.08 2002/Distrito/1 vecino 20.46 12.61 29.15 2002/Distrito/2 vecinos 20.08 12.42 28.39

Tabla 15. Valores de variables dependientes para las celdas de referencia de los análisis de regresión hechos con categorías de áreas segregadas, por año y escalas. Elaboración propia en base a datos de los censos de 1992 y 2002,

INE.


- 57 -

VIII. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

Esta tesis se basa en las idea de la reducción de la escala de la

segregación en el Área Metropolitana del Gran Santiago y del deterioro de sus

barrios periféricos, en especial los segregados a causa de décadas de acción

estatal. Los datos resultantes de la medición de la segregación residencial

realizada en este estudio plantean una significativa reducción a escala comunal

para el grupo correspondiente al 10% de ingresos más altos (ABC1). La reducción

de la segregación para otros grupos sociales es, o bien menor que la del ABC1, o

incluso presentan leves aumentos en su nivel de segregación en ambas

dimensiones objetivas, siendo lo más preocupante el aumento del aislamiento

social de los grupos más desfavorecidos, sujetos de las políticas estatales de

Vivienda.

Lo anterior podría hacernos recular en la adscripción a esta idea optimista

sobre el acercamiento de los grupos sociales en el espacio. Sin embargo, el sólo

hecho de que los hogares más ricos se hayan desplazado a otras comunas

tradicionalmente pobres abre al menos dos vías de esperanza: (a) En términos

simbólicos, el prestigio social del que carecían algunas de las 34 comunas que

componen el AMGS hace menos de dos décadas ahora existe; disminuyendo el

impacto que la dimensión subjetiva tiene sobre los habitantes. La carga negativa

que antes soportaban los pobladores de comunas como Huechuraba y Peñalolén

al enfrentarse a la Estructura de Oportunidades ahora ya no reviste la infamia de

antes. (b) En términos objetivos y materiales, los pobladores tradicionales de esas

comunas invadidas son ahora capaces de disfrutar de la provisión de servicios

privados y estatales que antes no eran posibles, dado el contexto generalizado de

ingresos bajos en sus comunas (Salcedo y Torres, 2002; Sabatini y Salcedo,

2007). Pueden también ofrecer sus servicios, más o menos cualificados, a los

nuevos vecinos. En resumen, se ha beneficiado el despliegue local de la

Estructura de Oportunidades y se ha reducido la brecha subjetiva a esta, mediante

la reducción del estigma. Pensamos que para 2012 estaremos hablando de una


- 58 -

tendencia de reducción de la segregación ya consolidada en estas y otras

comunas del AMGS.

Con esto no estamos diciendo que la segregación a escala reducida sea

una situación ideal de integración social, pero tampoco creemos que la presencia

de condominios cerrados (principales motores del cambio) sean un ejemplo de

exclusión que refleja las inequidades propias del actual modelo de acumulación

capitalista, en lo que concordamos con lo argumentado por Sabatini y Salcedo

(2007).

En cuanto a la tendencia de cambio del patrón de la segregación

residencial, creemos que hay ciertos factores que hacen que la medición no capte

la real magnitud del cambio sufrido en la década estudiada. Principalmente, la

exclusión del análisis de comunas periurbanas de la metrópolis que han recibido

nuevos vecinos de estratos altos, como Colina, Pirque, Calera de Tango, entre

otras. Además, el uso de una estratificación social que puede estar obsoleta, en

tanto sus cortes fueron establecidos a mediados de los 80’s y no han sufrido

cambios significativos como para dar cuenta del fuerte dinamismo de la sociedad

chilena de fines del S.XX e inicios del S.XXI, lo cual puede ser fuente de sesgo en

la medición. Hemos usado la estratificación social establecida hasta hoy por las

empresas de investigación de mercado en tanto representan de cierta forma

grupos sociales reales y no estadísticos (como los quintiles) en función de su

acumulación de activos familiares como acceso a bienes materiales y educativos.

Para tener más antecedentes críticos al respecto, es recomendable leer Salcedo y

Rasse (2008)

Un resultado que nos llamó particularmente la atención fue la ausencia de

correlación estadística entre segregación residencial y dos efectos sociales

frecuentemente esgrimidos en la literatura de este campo de estudios, como el

rezago escolar y la maternidad adolescente. Ambos fenómenos son precursores

de la inactividad juvenil, que si tiene una relación significativa con la segregación


- 59 -

residencial, por lo que estos resultados son al menos asombrosos, aunque otros

estudios concuerden en estos hallazgos, al menos en el caso chileno (Larrañaga y

Sanhueza, 2007).

En el primer caso, habrá que llamar a una mirada más crítica del indicador

escogido. Si efectivamente los barrios segregados en pobreza no necesariamente

presentan mayor reprobación escolar, esto no significa que no haya problemas

asociados a la educación de los niños y jóvenes de barrios homogéneos en

pobreza. Un argumento contundente, derivado de los resultados obtenidos por

Flores (2008) es que la calidad de la educación en áreas segregadas es menor

que en las no segregadas, hecho reflejado por los resultados de los test de

evaluación de calidad de la educación en Chile (SIMCE). Si las desventajas

acumuladas en el barrio y socializadas institucionalmente por profesores y padres

relajan los criterios de calificación, tal vez el retraso escolar no sería un buen

indicador del efecto de la segregación residencial sobre la educación. Para cerrar

la idea, el 60% de los escolares pobres que obtuvieron puntajes insatisfactorios en

el SIMCE de 4to Básico posee un nivel de contenidos manejados similar al de un

colegial de 2do Básico (Ministra Mónica Jiménez, entrevistada por Matías del Río

en Última Mirada, Chilevisión, 26 Mayo de 2008).

Ante estos datos, la sensación es un tanto ambivalente. Por un lado no nos

queda claro si la ausencia de correlación estadística se debe a los ingentes

esfuerzos gubernamentales en materia de cobertura educacional - que incluyen

aumento de la jornada escolar y mejoras de infraestructura – y que hacen que el

retraso escolar haya disminuido por una mejora real de la educación; o

contrariamente, existen mecanismos de socialización institucional que hacen “vista

gorda” de los malos desempeños escolares de los niños y jóvenes en pobreza. No

sería del todo disparatado pensar en esta última hipótesis, ni que esta fuera

resultado de una política ministerial para evitar la deserción escolar. Una forma de

no hacer sentir la presión del fracaso- que lleva a algunos jóvenes a renunciar y


- 60 -

contagiar esa decisión a otros pares- es relajar las pautas de evaluación del

rendimiento.

Del mismo modo, nos parece sorprendente el hecho de que la maternidad

adolescente en de mujeres pobres no esté correlacionada con la homogeneidad

social de los barrios donde habitan estas mujeres pobres. Varios estudios han

sostenido que en barrios segregados la falta de educación sexual, sumado al

traspaso intergeneracional de conductas proclives a la fertilidad adolescente, y al

hecho de que las jóvenes alcancen en la maternidad la autorealización que no

consiguen en la escuela o el trabajo son mecanismos que hacen que las tasas de

maternidad adolescentes sean efectivamente mayores que en zonas de mayores

ingresos. Bien podría ser un efecto de las políticas de género impulsadas por el

Servicio Nacional de la Mujer y que han tenido avances respecto al tema, pero la

duda sobre la no relación estadística entre segregación y maternidad adolescente,

puesto que sabido es que la tasa de maternidad adolescente es mayor entre las

mujeres pobres, y que este hecho es particularmente delicado en tanto ayuda a

perpetuar la pobreza (Buvinic et al, 1992), por cuanto la decisión de ser madres (y

padres) obliga a las(os) jóvenes a tomar otras decisiones como comenzar a

trabajar sin haber finalizado estudios o a emanciparse tempranamente del hogar

paterno.

Respecto a los resultados arrojados por los análisis de regresión entre

segregación e inactividad juvenil de pobres (de hogares E y D) hay tres elementos

destacables:

A. Que existen evidencias para sostener que la segregación impacta

fuertemente en las tasas de inactividad juvenil. Medida la relación utilizando

la variable explicativa en forma continua como discreta, el rol que la

segregación juega en el potenciamiento de este efecto social queda más

que claro. En general, las chances de estar inactivo por parte de un joven

pobre son dos o más veces en barrios segregados que en los no

segregados.


- 61 -

B. La existencia de una profunda brecha de género entre las tasas de

inactividad juvenil, lo que para ser francos no es nada nuevo. El rol social

del cuidado del hogar y la renuencia a los largos desplazamientos que

quitan tiempo al rol doméstico hacen que las mujeres participen menos que

los hombres de la fuerza laboral (Madden, 1981). El problema es que en

barrios segregados, la lejanía de la geografía de oportunidades objetiva

eleva el costo social del tiempo de viaje. Primero, porque el mismo viaje es

más largo. Segundo, porque mientras la mujer este trabajando sus hijos

pueden estar expuestos a modelos y pares negativos, y tercero, porque su

propia integridad física está en riesgo, al atravesar espacios públicos

peligrosos y poco usados (por ende poco vigilados).

C. Finalmente, cabe destacar que la tendencia mostrada por el impacto de la

segregación residencial ha sido evolucionar hacia una mayor malignidad en

el caso de los hombres, no obstante las mujeres sigan presentando

mayores tasas que los hombres. Podemos hipotetizar acerca del papel

jugado por los distintos ciclos económicos vividos por el país al inicio y fin

del periodo intercensal estudiado. En 1992 Chile crecía alrededor de un 7%

anual, mientras que en 2002 se estaba recién recuperando de una crisis

económica mundial, como lo fue la crisis asiática. Muy probablemente estos

contextos expliquen el alza considerable de la inactividad juvenil en

hombres, por cuanto la crisis asiática afectó la demanda de mano de obra y

entre ella a la más joven y menos capacitada. Schkolnik (2005), indica que

es común pensar que el empleo juvenil es el más perjudicado por las

coyunturas económicas negativas, puesto que los empleadores tienden a

despedir a los inexpertos en tiempos de crisis, y a recontratar a los más

calificados en la recuperación del ciclo. Sin embargo, señala que es más

plausible una explicación por el lado de la oferta de mano de obra juvenil.

Ante las recesiones, es más atractivo para los jóvenes dedicarse a los

estudios, y trabajar en periodos de bonanza, siendo los grupos pobres los

más afectados por las recesiones, ya que en tiempos de crisis, tienden a


- 62 -

aportar necesariamente al ingreso del hogar -dada la mayor vulnerabilidad

a la cesantía de sus padres- aceptando muchas veces empleos precarios.

D. Respecto a la escala de análisis, este estudio se enfocó en medir el

impacto de la segregación a 4 escalas, la primera a nivel de zonas, luego a

nivel de distritos, y finalmente con zonas de aglomeración o clusters

tomando en cuenta uno o dos vecinos (de zonas y distritos) en su

elaboración. Podemos decir que la diferencia en las correlaciones medidas

entre los distintos niveles censales es elocuente, en el sentido que por un

efecto meramente metodológico ya planteado en 1939 por los geógrafos

Gehlke y Biehl (1934, citado en Rogerson, 2001:99), las correlaciones y

regresiones medidas en distritos son mayores que las medidas en zonas.

Los resultados para las escalas que hemos definido para captar la

aglomeración no muestran la misma tendencia: los clusters hechos con 1

vecino muestran correlaciones levemente más altas que las hechas con dos

vecinos. La explicación es simple. En tanto dejamos la variable dependiente

sujeta a una parte de la muestra no mayor al registro (área i) y a la

independiente le generamos un radio de aglomeración para ponderar su

valor, va perdiendo varianza, y por tanto, capacidad de explicar el

comportamiento de la variable dependiente cada vez que ampliemos ese

radio.

Unas últimas palabras respecto de la escala tiene que ver con aquella

unidad de análisis que podría y debería tener más incidencia sobre los

efectos sociales descritos. En un trabajo anterior (Sabatini et al, 2008),

mostramos que a nivel de comunas, las relaciones se hacían más fuertes

entre segregación y las distintas patologías sociales. Si hacemos el

ejercicio de graficar el ranking comunal de los problemas sociales

estudiados por esta investigación, veremos que existe una notoria relación

entre la variable que hemos ocupado para medir la segregación en su

dimensión 2. Este ejercicio se plantea en el gráfico 3.


- 63 -

Gráfico 3. Ranking comunal de efectos sobre los jóvenes: Tasas de inactividad juvenil, inactividad juvenil en

hombres e inactividad juvenil en mujeres, todas en jóvenes de estratos E y D. Elaboracion propia en base a Censo de 2002, INE.

Resulta clara la correlación entre el ranking de comunas según porcentaje

de hogares pobres y los rankings de esas mismas comunas según las distintas

tasas de inactividad juvenil en pobres. Es notorio que aquellas comunas que

lideran el ranking presentan menos problemas sociales de este tipo. Son,

comunas centrales, ricas y mixtas en sus usos y en alguna medida, socialmente.

Las ocho primeras, son comunas que tienen un buen nombre y gozan de la

ausencia (salvo contados casos) de conjuntos de vivienda social. Por contraparte,

aquellas comunas que concentran pobreza también concentran problemas. Son

en su mayoría las receptoras históricas de la población migrante o bien las

receptoras más recientes de los remanentes de población que alimentaban el

déficit habitacional. El caso de Puente Alto es bastante decidor. Sus tasas de

inactividad son anómalas en el sentido que no se condicen con el lugar que ocupa

0

5

10

15

20

25

30

35Vitacura

Las Co

ndes

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cia

La Reina

Ñuñ

oa

Lo Barne

chea

Santiago

San Migue

l

Maipú

Macul

La Florida

La Cisterna

Inde

pend

encia

Puen

te Alto

Quilicura

Estación

Cen

tral

Quinta Normal

Cerrillos

San Joaquín

Peñalolén

Pudahu

el

Recoleta

San Be

rnardo

Conchalí

Lo Prado

Hue

churaba

Pedro Aguirre Cerda

El Bosqu

e

La Granja

Renca

San Ra

món

Lo Espejo

Cerro Navia

La Pintana

Ranking comunal de tasas de inactividad juvenil, ordenadas por porcentaje de hogares pobres (E+D), 2002.

RANKING TIJ RANKING TIJH RANKING TIJM


- 64 -

la comuna en el ranking de homogeneidad social (expresada en el orden que

tienen las comunas en el eje de las abscisas). Si bien ocupa la mitad de la lista,

sus índices son comparables a comunas con mucho mayor porcentaje de hogares

pobres. Y aquí llegamos a tres puntos clave: (a) La magnitud demográfica de la

comuna (700 mil habs.) hace soslayar el hecho de que un importante sector (Bajos

de Mena) concentre alrededor de 100.000 personas que habitan barrios de

vivienda social; y (b) El nombre de la comuna se ha venido deteriorando en su

prestigio social a lo largo de los últimos 15 años, con la llegada de la vivienda

social masiva. Magnitud y densidad de la pobreza aglomerada, sumado al

desprestigio socioterritorial de la comuna plantean un escenario desfavorable. Y

nos indican de la importancia de la escala comunal en el estudio de los efectos de

la segregación residencial, tanto por los grandes números que supone la unidad

de análisis, como por el aspecto subjetivo asociado a grandes áreas de la ciudad,

reconocibles y delimitables fácilmente.

Para comenzar a concluir, podemos plantear algo alentador. Los datos

presentados muestran que, a pesar de un evidente aumento de la malignidad en

los que a inactividad juvenil se refiere, no podemos señalar que el fenómeno gueto

se haya instalado en nuestros barrios. Una tesis cualitativa también inserta en el

Proyecto Anillos que alberga este estudio concluye que a pesar de la valoración

negativa y pesimista de los jóvenes que habitan barrios de vivienda social

segregados respecto de sus oportunidades en educación y trabajo, aun poseían

aspiraciones concordantes con el sistema valórico dominante (Soto, 2008)

A la vez que mirada optimista, esta sentencia es un desafío para políticos,

tomadores de decisiones y académicos, por cuanto aun hay mucho por hacer para

evitar el avance del proceso de guetización de barrios pobres.

Hay varias líneas de políticas públicas -tanto sectoriales como propiamente

urbanas- que a nuestro juicio, podrían ayudar a mitigar los efectos de la

segregación residencial:


- 65 -

A. Políticas no coercitivas que fomenten la mezcla social de los espacios

residenciales: En 2000, Francia aprobó después de alrededor de 20 años

de discusión, la Ley de Renovación y Solidaridad Urbana, para resolver los

problemas acarreados por décadas de aglomeración periférica de los

pobres inmigrantes a las villas dormitorios de habitación de precios

moderados (HLM) en las banlieues. La mentada y tan esperada ley

estipula el prorrateo del déficit habitacional de una metrópolis entre las

distintas comunas que la conforman, fijando una multa por cada unidad

necesaria no construida. ¿Qué ha pasado en la práctica?: los municipios

más ricos han resuelto pagar la multa considerando que es un pequeño

importe comparado con la presunta minusvalía de la tierra.

En Estados Unidos, la política de “mixed income housing” que se propone

generar mezcla social en barrios deteriorados y de buena localización

metropolitana, ha terminado por generar una presión inmobiliaria enorme,

ante lo cual los criterios de filtro se han vuelto excesivamente forzosos y

han jugado en contra de lo que el proyecto sugería en un comienzo. La

realidad es que los antiguos habitantes pobres de barrios como Cabrini

Green en Chicago están siendo expulsados hacia una nueva periferia mal

servida.

Por esto, en Chile no debiera replicarse ninguno de estos dos modelos. La

planificación estratégica debiera ser capaz de establecer mecanismos de

atracción para que inmobiliarios privados inviertan en vivienda social inserta

en barrios de mayor mixtura social. Ya sea por rebajas impositivas, mejoras

en las condiciones de constructibilidad o por disminución de precios de

tierras fiscales a cambio de una determinada cuota de vivienda de interés

social, el enfoque debe ser positivo y no coercitivo. El caso de la Chimba en

Antofagasta es un buen ejemplo de gestión estratégica que ha logrado

mixtura social. Es posible - sobre todo – porque a diferencia de los países


- 66 -

antes mencionados, nuestra mayor homogeneidad racial nos hace menos

identificables por unas diferencias raciales o culturales que podrían

desencadenar conflictos sociales; y, porque utilizando inteligentemente los

conceptos de escala de la segregación y de concentración crítica de pobres

en un área, la cercanía física de pobres y clases más aventajadas es

posible. Ya lo fue en el barrio alto de Santiago, en Viña del Mar y

Concepción en el pasado (Sabatini et al, 2005), y es replicable ahora.

B. En materia educativa, el Estado Chileno debería ser capaz de fomentar y

premiar buenas prácticas. Un subsidio diferenciado a aquellos colegios y

escuelas privadas de excelencia que acepten niños y jóvenes de extracción

popular como fuerza opuesta a la discriminación negativa de las que son

sujetos los niños provenientes de barrios críticos por parte de las

instituciones escolares (Flores, 2008) y que evite o aminore los efectos

sociales derivados de la sinergia entre la segregación residencial y la

segmentación escolar que ha descrito Kaztman (2001).

C. En materia laboral, beneficiar de alguna manera (exenciones tributarias,

reembolsos por concepto de capacitación y generación de capital humano)

a medianas y grandes empresas que instalen sus actividades productivas

en barrios considerados críticos y empleen a sus habitantes, jóvenes y

adultos de ambos sexos, mejorando la percepción de oportunidades, así

como la presencia de pares y modelos de rol significativos. Aunque

inconstitucional, la figura legal ya ha sido aplicada en Arica, y en las zonas

francas de Iquique y Punta Arenas para fomentar el comercio y la

producción.

Son tres ejes de políticas sectoriales y urbanas que podrían mitigar los

efectos de la segregación residencial sobre la inactividad en jóvenes. El riesgo de

no hacer nada al respecto es hipotecar el futuro de buena parte de nuestros

jóvenes de escasos recursos, negándoles la perspectiva de un futuro digno y útil a


- 67 -

la sociedad. La experiencia internacional reciente nos señala dos caminos

posibles para nuestros barrios si no generamos la voluntad política de hacer algo

con las zonas de pobreza homogénea aglomerada: (a) la emergencia de un patrón

de anomia y descrédito hacia la institucionalidad y manifestada a través de

estallidos de violencia periódicos como en las banlieues francesas, y (b) la

apropiación de bandas delictuales de los espacios públicos y de los imaginarios de

futuro económico de los jóvenes pobres, como en el caso de los “guetos fortaleza”

en que se han convertido las favelas de las ciudades brasileñas. Incluso, una

hipótesis a discutir y falsear en el futuro es si nuestros barrios críticos estarían

encaminándose hacia una convergencia de ambas sendas, que es lo que

mostraron las manifestaciones de 11 de septiembre del último año en Santiago.


- 68 -

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50. Sabatini, F., Wormald, G., Sierralta, C. y Peters, P., (2008, por publicar)

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- 73 -

61. Wilson, W.J. (1987) The truly disadvantaged: The inner city, the underclass, and public policy. Chicago, University of Chicago Press.


- 74 -

X. ANEXOS

TABLAS Tablas de Regresión Líneal para Zonas Censales, 1992. Elaboración Propia en base a datos censales de 1992, INE.


- 75 -

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D

Modelo R R Cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar del estimado

1 0.670 0.450 0.449 5.226

Coeficientes

Modelo Coeficientes sin estandarizar

Coeficientes estandarizados T Sig.

B Error estándar Beta B Error estándar

1 (Constante) 11.723 0.379 30.958 0.000

porcentaje hogares E y D 0.200 0.007 0.670 26.794 0.000

Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil E y D por zonas 1992

Tabla Anexo 1

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en hombres


1 0.243 0.059 0.058 4.145

Coeficientes




1 (Constante) 4.596 0.300 15.301 0.000


Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil Hombres E y D por zonas 1992

Tabla Anexo 2

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en mujeres E y D


1 0.691 0.477 0.476 8.990

Coeficientes


Coeficientes estandarizados t Sig.


1 (Constante) 18.437 0.651 28.303 0.000


Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil Mujeres E y D por zonas 1992

Tabla Anexo 3


- 76 -

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por quintiles de porcentaje de hogares E y D


1 0.651 0.424 0.422 5.353

Coeficientes




1 (Constante) 13.414 0.402 33.337 0.000

Quintil 2 5.237 0.570 0.298 9.190 0.000

Quintil 3 7.399 0.570 0.420 12.983 0.000

Quintil 4 10.449 0.570 0.594 18.336 0.000

Quintil 5 13.410 0.570 0.762 23.532 0.000


Tabla Anexo 4

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en hombres E y D, por quintiles de porcentaje de hogares E y D


1 0.239 0.057 0.053 4.156

Coeficientes




1 (Constante) 4.743 0.312 15.181 0.000

Quintil 2 1.790 0.442 0.168 4.046 0.000

Quintil 3 2.000 0.442 0.187 4.521 0.000

Quintil 4 2.275 0.442 0.213 5.142 0.000

Quintil 5 3.104 0.442 0.291 7.017 0.000


Tabla Anexo 5

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en mujeres E y D, por quintiles de porcentaje de hogares E y D


1 0.675 0.455 0.453 9.191

Coeficientes




1 (Constante) 21.581 0.691 31.239 0.000

Quintil 2 9.172 0.978 0.295 9.375 0.000

Quintil 3 13.320 0.978 0.429 13.615 0.000

Quintil 4 19.143 0.978 0.617 19.567 0.000

Quintil 5 24.350 0.978 0.784 24.889 0.000


Tabla Anexo 6


- 77 -

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D


1 0.571 0.326 0.323 5.790

Coeficientes




1 (Constante) 21.175 0.256 82.665 0.000

No Segregado ‐8.028 0.525 ‐0.440 ‐15.304 0.000

Isla de Riqueza ‐2.573 1.849 ‐0.039 ‐1.392 0.164

Isla de Pobreza 6.148 1.765 0.097 3.484 0.001

Segregado 4.385 0.493 0.256 8.894 0.000


Tabla Anexo 7

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D


1 0.217 0.047 0.043 4.179

Coeficientes




1 (Constante) 6.811 0.185 36.843 0.000

No Segregado ‐2.033 0.379 ‐0.184 ‐5.370 0.000

Isla de Riqueza ‐1.500 1.334 ‐0.037 ‐1.124 0.261

Isla de Pobreza ‐0.989 1.273 ‐0.026 ‐0.777 0.437

Segregado 0.755 0.356 0.073 2.123 0.034


Tabla Anexo 8

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Mujeres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D


1 0.585 0.343 0.340 10.095

Coeficientes




1 (Constante) 35.631 0.447 79.788 0.000

No Segregado ‐14.577 0.915 ‐0.453 ‐15.939 0.000

Isla de Riqueza ‐4.408 3.223 ‐0.038 ‐1.368 0.172

Isla de Pobreza 9.057 3.076 0.081 2.944 0.003

Segregado 7.998 0.859 0.264 9.306 0.000



- 78 -

Tabla Anexo 9

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con 2 vecinos


1 0.537 0.288 0.285 5.954

Coeficientes




1 (Constante) 20.860 0.316 65.921 0.000

No Segregado ‐6.216 0.525 ‐0.371 ‐11.840 0.000

Isla de Riqueza ‐1.743 1.132 ‐0.045 ‐1.540 0.124

Isla de Pobreza 3.068 1.169 0.076 2.625 0.009

Segregado 4.067 0.483 0.266 8.426 0.000


Tabla Anexo 10

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con 2 vecinos


1 0.178 0.032 0.027 4.212

Coeficientes




1 (Constante) 6.638 0.224 29.653 0.000

No Segregado ‐1.263 0.371 ‐0.124 ‐3.401 0.001

Isla de Riqueza ‐0.252 0.801 ‐0.011 ‐0.315 0.753

Isla de Pobreza ‐0.503 0.827 ‐0.021 ‐0.608 0.543

Segregado 0.827 0.341 0.089 2.421 0.016


Tabla Anexo 11

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con 2 vecinos


1 0.557 0.311 0.308 10.337

Coeficientes




1 (Constante) 35.031 0.549 63.763 0.000

No Segregado ‐11.318 0.911 ‐0.383 ‐12.417 0.000

Isla de Riqueza ‐3.663 1.966 ‐0.054 ‐1.864 0.063

Isla de Pobreza 5.011 2.029 0.071 2.469 0.014

Segregado 7.563 0.838 0.280 9.026 0.000



- 79 -

Tablas de Regresión Lineal para Distritos censales 1992. Elaboración Propia en base a datos censales de 1992, INE.



1 0.797 0.636 0.634 3.561

Coeficientes



B Error estándar Beta B Error

estándar

1 (Constante) 11.475 0.472 24.293 0.000


Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil E y D por distritos 1992

Tabla Anexo 13



1 0.337 0.114 0.111 2.827

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 4.663 0.375 12.437 0.000


Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil E y D Hombres por distritos 1992

Tabla Anexo 14



1 0.813 0.661 0.660 6.193

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 17.804 0.821 21.674 0.000


Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil Mujeres E y D por distritos 1992

Tabla Anexo 15

Tabla Anexo 12


- 80 -



1 0.766 0.586 0.580 3.817

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 12.961 0.515 25.181 0.000

Quintil 2 6.128 0.731 0.416 8.381 0.000

Quintil 3 8.595 0.728 0.587 11.807 0.000

Quintil 4 10.211 0.731 0.693 13.963 0.000

Quintil 5 13.366 0.731 0.907 18.278 0.000


Tabla Anexo 16



1 0.365 0.133 0.120 2.811

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 4.565 0.379 12.043 0.000

Quintil 2 2.708 0.539 0.361 5.029 0.000

Quintil 3 2.281 0.536 0.306 4.255 0.000

Quintil 4 2.199 0.539 0.293 4.084 0.000

Quintil 5 3.155 0.539 0.421 5.859 0.000

Variable Dependiente: Tasa de Inactividad Juvenil Hombres E y D por distritos 1992

Tabla Anexo 17



1 0.782 0.611 0.605 6.670

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 20.923 0.899 23.262 0.000

Quintil 2 10.064 1.278 0.379 7.876 0.000

Quintil 3 15.288 1.272 0.579 12.018 0.000

Quintil 4 18.787 1.278 0.707 14.701 0.000

Quintil 5 24.337 1.278 0.916 19.045 0.000



- 81 -

Tabla Anexo 18



1 0.651 0.424 0.415 4.504

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 21.268 0.357 59.535 0.000

No Segregado ‐7.982 0.725 ‐0.530 ‐11.012 0.000

Isla de Riqueza 6.517 3.205 0.095 2.033 0.043

Isla de Pobreza 0.975 2.280 0.020 0.428 0.669

Segregado 3.704 0.700 0.255 5.292 0.000


Tabla Anexo 19



1 0.286 0.082 0.068 2.893

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 6.820 0.229 29.724 0.000

No Segregado ‐1.792 0.466 ‐0.234 ‐3.849 0.000

Isla de Riqueza 2.870 2.059 0.082 1.394 0.164

Isla de Pobreza ‐1.058 1.465 ‐0.043 ‐0.722 0.471

Segregado 0.668 0.450 0.090 1.485 0.139


Tabla Anexo 20



1 0.659 0.434 0.425 8.050

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 35.840 0.638 56.137 0.000

No Segregado ‐14.662 1.296 ‐0.540 ‐11.317 0.000

Isla de Riqueza 10.435 5.728 0.084 1.822 0.070

Isla de Pobreza 2.177 4.076 0.025 0.534 0.594

Segregado 6.673 1.251 0.255 5.335 0.000



- 82 -

Tabla Anexo 21

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.663 0.439 0.431 4.444

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 20.634 0.466 44.287 0.000

No Segregado ‐6.167 0.719 ‐0.450 ‐8.582 0.000

Isla de Riqueza ‐0.249 1.276 ‐0.009 ‐0.195 0.846

Isla de Pobreza 2.180 1.553 0.066 1.404 0.162

Segregado 4.136 0.657 0.333 6.295 0.000


Tabla Anexo 22

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.227 0.052 0.038 2.941

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 6.897 0.308 22.374 0.000

No Segregado ‐1.327 0.475 ‐0.190 ‐2.792 0.006

Isla de Riqueza ‐0.959 0.844 ‐0.071 ‐1.136 0.257

Isla de Pobreza ‐0.679 1.028 ‐0.041 ‐0.661 0.509

Segregado 0.367 0.435 0.058 0.845 0.399


Tabla Anexo 23

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Mujeres E y D, por clusters de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.693 0.480 0.473 7.712

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 34.440 0.808 42.601 0.000

No Segregado ‐11.352 1.247 ‐0.459 ‐9.105 0.000

Isla de Riqueza 0.112 2.214 0.002 0.050 0.960

Isla de Pobreza 4.664 2.695 0.079 1.731 0.085

Segregado 8.067 1.140 0.360 7.075 0.000



- 83 -

Tabla Anexo 24

Tablas de Regresión Lineal para Zonas 2002. Elaboración propia en base a datos censales de 2002, INE.



1 0.709 0.503 0.502 5.042

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 9.038 0.349 25.891 0.000

porcentaje hogares E y D hogares ed 0.227 0.007 0.709 33.739 0.000


Tabla Anexo 25



1 0.509 0.260 0.259 4.866

Coeficientes




estándar

1 (Constant) 6.233 0.337 18.502 0.000



Tabla Anexo 26



1 0.681 0.464 0.463 7.658

Coeficientes




estándar

1 (Constant) 12.483 0.530 23.545 0.000



Tabla Anexo 27


- 84 -



1 0.687 0.471 0.469 5.210

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 11.318 0.347 32.588 0.000

Quintil 2 6.715 0.491 0.376 13.671 0.000

Quintil 3 9.100 0.491 0.509 18.527 0.000

Quintil 4 11.407 0.491 0.638 23.224 0.000

Quintil 5 14.526 0.491 0.813 29.573 0.000


Tabla Anexo 28



1 0.494 0.244 0.242 4.923

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 7.533 0.328 22.952 0.000

Quintil 2 3.952 0.464 0.280 8.514 0.000

Quintil 3 4.939 0.464 0.350 10.640 0.000

Quintil 4 6.429 0.464 0.455 13.850 0.000

Quintil 5 8.347 0.464 0.591 17.982 0.000


Tabla Anexo 29



1 0.659 0.435 0.433 7.874

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 15.655 0.525 29.823 0.000

Quintil 2 9.308 0.742 0.356 12.538 0.000

Quintil 3 13.052 0.742 0.500 17.581 0.000

Quintil 4 16.073 0.742 0.615 21.651 0.000

Quintil 5 20.299 0.742 0.777 27.343 0.000


Tabla Anexo 30


- 85 -



1 0.597 0.357 0.355 5.746

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 20.213 0.227 89.137 0.000

No Segregado ‐8.544 0.455 ‐0.467 ‐18.773 0.000

Isla de Riqueza 2.740 1.929 0.034 1.421 0.156

Isla de Pobreza 1.800 2.044 0.021 0.880 0.379

Segregado 4.564 0.426 0.267 10.716 0.000


Tabla Anexo 31



1 0.423 0.179 0.176 5.130

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 12.561 0.202 62.034 0.000

No Segregado ‐4.758 0.406 ‐0.329 ‐11.709 0.000

Isla de Riqueza 0.513 1.722 0.008 0.298 0.766

Isla de Pobreza 1.824 1.825 0.027 1.000 0.318

Segregado 2.594 0.380 0.192 6.820 0.000


Tabla Anexo 32



1 0.595 0.354 0.351 8.422

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 28.416 0.332 85.494 0.000

No Segregado ‐12.853 0.667 ‐0.481 ‐19.268 0.000

Isla de Riqueza 2.379 2.827 0.020 0.841 0.400

Isla de Pobreza 0.959 2.996 0.008 0.320 0.749

Segregado 6.122 0.624 0.245 9.808 0.000


Tabla Anexo 33


- 86 -

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.585 0.343 0.340 5.809

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 20.048 0.270 74.267 0.000

No Segregado ‐7.098 0.446 ‐0.423 ‐15.920 0.000

Isla de Riqueza ‐0.905 1.130 ‐0.020 ‐0.800 0.424

Isla de Pobreza 1.370 1.171 0.029 1.170 0.242

Segregado 4.304 0.415 0.276 10.375 0.000


Tabla Anexo 34

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.418 0.174 0.172 5.145

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 12.457 0.239 52.094 0.000

No Segregado ‐3.959 0.395 ‐0.298 ‐10.025 0.000

Isla de Riqueza ‐0.642 1.001 ‐0.018 ‐0.641 0.521

Isla de Pobreza 0.982 1.037 0.026 0.947 0.344

Segregado 2.468 0.367 0.201 6.715 0.000


Tabla Anexo 35

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Mujeres E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.570 0.324 0.322 8.609

Coeficientes




estándar

1 (Constante) 28.085 0.400 70.194 0.000

No Segregado ‐10.300 0.661 ‐0.420 ‐15.587 0.000

Isla de Riqueza ‐1.618 1.675 ‐0.024 ‐0.966 0.334

Isla de Pobreza 1.137 1.735 0.016 0.655 0.512

Segregado 5.905 0.615 0.259 9.603 0.000


Tabla Anexo 36


- 87 -

Tablas de Regresión Lineal para Distritos censales 2002. Elaboración Propia en base a datos censales de 2002, INE.



1 0.805 0.648 0.647 3.730

Coeficientes



B Std. Error Beta B Std. Error

1 (Constante) 8.890 0.474 18.773 0.000



Tabla Anexo 37



1 0.600 0.360 0.358 3.634

Coeficientes




1 (Constante) 6.463 0.461 14.009 0.000



Tabla Anexo 38



1 0.807 0.651 0.650 5.259

Coeficientes




1 (Constante) 12.431 0.668 18.619 0.000



Tabla Anexo 39


- 88 -



1 0.784 0.615 0.611 3.919

Coeficientes




1 (Constante) 11.014 0.475 23.174 0.000

Quintil2 7.209 0.672 0.460 10.726 0.000

Quintil3 9.517 0.672 0.607 14.159 0.000

Quintil4 11.512 0.672 0.734 17.128 0.000

Quintil5 14.580 0.672 0.930 21.692 0.000


Tabla Anexo 40



1 0.593 0.352 0.344 3.674

Coeficientes




1 (Constante) 7.706 0.446 17.294 0.000

Quintil2 3.707 0.630 0.327 5.883 0.000

Quintil3 4.730 0.630 0.418 7.506 0.000

Quintil4 6.041 0.630 0.533 9.586 0.000

Quintil5 8.071 0.630 0.713 12.807 0.000


Tabla Anexo 41



1 0.780 0.608 0.603 5.595

Coeficientes




1 (Constante) 15.349 0.678 22.622 0.000

Quintil2 10.435 0.960 0.471 10.875 0.000

Quintil3 13.762 0.960 0.621 14.342 0.000

Quintil4 16.695 0.960 0.753 17.400 0.000

Quintil5 20.236 0.960 0.913 21.090 0.000


Tabla Anexo 42


- 89 -



1 0.675 0.455 0.449 4.663

Coeficientes




1 (Constante) 20.463 0.324 63.137 0.000

No Segregado ‐9.072 0.671 ‐0.562 ‐13.522 0.000

Isla de Riqueza ‐0.543 2.354 ‐0.009 ‐0.231 0.818

Isla de Pobreza ‐0.288 3.313 ‐0.004 ‐0.087 0.931

Segregado 4.271 0.667 0.266 6.404 0.000


Tabla Anexo 43



1 0.495 0.245 0.236 3.966

Coeficientes




1 (Constante) 12.612 0.276 45.754 0.000

No Segregado ‐4.638 0.571 ‐0.398 ‐8.128 0.000

Isla de Riqueza ‐1.137 2.002 ‐0.027 ‐0.568 0.571

Isla de Pobreza 2.353 2.818 0.040 0.835 0.404

Segregado 2.461 0.567 0.212 4.338 0.000


Tabla Anexo 44



1 0.707 0.500 0.494 6.317

Coeficientes




1 (Constante) 29.149 0.439 66.388 0.000

No Segregado ‐13.969 0.909 ‐0.612 ‐15.368 0.000

Isla de Riqueza 0.543 3.189 0.007 0.170 0.865

Isla de Pobreza ‐3.499 4.488 ‐0.030 ‐0.780 0.436

Segregado 5.458 0.904 0.241 6.041 0.000


Tabla Anexo 45


- 90 -

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.707 0.499 0.493 4.470

Coeficientes




1 (Constante) 20.083 0.374 53.723 0.000

No Segregado ‐8.292 0.652 ‐0.535 ‐12.715 0.000

Isla de Riqueza ‐2.164 1.295 ‐0.066 ‐1.671 0.096

Isla de Pobreza ‐0.027 1.295 ‐0.001 ‐0.021 0.983

Segregado 4.327 0.581 0.315 7.446 0.000


Tabla Anexo 46

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Hombres E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.525 0.275 0.266 3.885

Coeficientes




1 (Constante) 12.424 0.325 38.242 0.000

No Segregado ‐4.292 0.567 ‐0.383 ‐7.573 0.000

Isla de Riqueza ‐0.940 1.125 ‐0.040 ‐0.835 0.404

Isla de Pobreza ‐0.727 1.125 ‐0.031 ‐0.646 0.519

Segregado 2.489 0.505 0.251 4.930 0.000


Tabla Anexo 47

Regresión entre Segregación Residencial e Inactividad Juvenil en Mujeres E y D, por clusters* de porcentaje de hogares E y D con dos vecinos


1 0.734 0.539 0.534 6.067

Coeficientes




1 (Constante) 28.387 0.507 55.949 0.000

No Segregado ‐12.569 0.885 ‐0.573 ‐14.202 0.000

Isla de Riqueza ‐1.128 1.758 ‐0.024 ‐0.642 0.521

Isla de Pobreza 1.599 1.758 0.035 0.910 0.364

Segregado 5.916 0.789 0.305 7.502 0.000


Tabla Anexo 48


- 91 -

MAPAS POR ZONAS CENSALES (todos de elaboración propia)

Mapa 1. Porcentaje de Hogares Pobres por Zona y categorizada en quintiles, 2002.


- 92 -

Mapa 2. Tasa de Inactividad Juvenil en Pobres, por Zonas 2002.


- 93 -

Mapa 3. Tasa de Inactividad Juvenil en Hombres Pobres, por Zonas 2002


- 94 -

Mapa 4. Tasa de Inactividad Juvenil en Mujeres Pobres, Zonas 2002.


- 95 -

Mapa 5. Clusters LISA según porcentaje de hogares pobres, obtenido con un vecino y por zonas, 2002


- 96 -

Mapa 6. Clusters LISA según porcentaje de hogares pobres, obtenido con dos vecinos y por zonas, 2002


- 97 -

Mapa 7. Porcentaje de Hogares Pobres por Zona y categorizada en quintiles, 1992


- 98 -

Mapa 8. Tasa de Inactividad Juvenil en Pobres, por Zonas 1992


- 99 -

Mapa 9. Tasa de Inactividad Juvenil en Hombres Pobres, por Zonas 1992


- 100 -

Mapa 10. Tasa de Inactividad Juvenil en Mujeres Pobres, por Zonas 1992


- 101 -

Mapa 11. Clusters LISA según porcentaje de hogares pobres, obtenido con un vecino y por zonas, 1992


- 102 -

Mapa 12. Clusters LISA según porcentaje de hogares pobres, obtenido con dos vecinos y por zonas, 1992


- 103 -

MAPAS POR DISTRITOS CENSALES

Mapa 13. Porcentaje de Hogares Pobres por distritos 2002, mostrados en quintiles


- 104 -

Mapa 14. Tasa de Inactividad Juvenil en pobres, por distrito 2002.


- 105 -

Mapa 15. Tasa de Inactividad Juvenil en Hombres Pobres, por distritos 2002


- 106 -

Mapa 16. Tasa de Inactividad Juvenil en Mujeres Pobres, por distritos 2002


- 107 -

Mapa 17. Clusters LISA de porcentaje de hogares pobres, por distritos 2002 y con un vecino


- 108 -

Mapa 18. Clusters LISA de concentración de hogares pobres por distritos 2002, con dos vecinos.


- 109 -

Mapa 19. Porcentaje de Hogares Pobres por distritos 1992, mostrados por quintiles


- 110 -

Mapa 20. Tasa de Inactividad Juvenil de Pobres, por distrito 1992.


- 111 -

Mapa 21. Tasa de Inactividad Juvenil en Hombres Pobres, por distritos 1992


- 112 -

Mapa 22. Tasa de Inactividad Juvenil en Mujeres Pobres, por distritos 1992


- 113 -

Mapa 23. Clusters LISA de concentración de hogares pobres por distritos 1992, con un vecino


- 114 -

Mapa 24. Clusters LISA de concentración de hogares pobres, con dos vecinos.

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