Análisis espacial del progreso social a nivel intraurbano en Medellín 2016

Abstract

RESUMEN: El objetivo de este trabajo es examinar la distribución espacial del progreso social para el año 2016 en Medellín, medido por el Índice de Progreso Social -IPS considerando como unidades espaciales las regiones analíticas, en lugar de la división político-administrativa (Comunas). Se utilizan los datos de la Encuesta de Calidad de Vida 2016 para la identificación de las variables socioeconómicas que caracterizan las viviendas y hogares de los 243 barrios según si estas unidades de vivienda presentan una situación pobreza, entendida por la ONU-Hábitat para barrios marginales. Se pretende establecer un atributo que permita homogenizar las unidades espaciales, determinar un atributo espacialmente extensivo (hogares encuestados) y una matriz de contigüidad para construir unidades espaciales intermedias entre barrio y comuna, conocidas como regiones analíticas en la literatura económica espacial, utilizando el algoritmo de agrupación Max p regions. Con estas regiones se procedió a la construcción de un Índice de Progreso Social que permitió determinar que el progreso social en la ciudad exhibe un patrón espacial de autocorrelación espacial tanto en el Índice como en cada una de las tres dimensiones que lo componen. Si bien la ciudad tiene un nivel de progreso social medio alto, una parte importante de la ciudad se divide entre quienes disfrutan de un nivel de progreso alto y muy alto con otra parte localizada en la periferia nor-oriental con nivel de progreso muy bajo, bajo y medio bajo.

ABSTRACT: The objective of this work is to examine the spatial distribution of social progress for the year 2016 in Medellín, measured by the Social Progress Index -IPS considering as spatial units the analytical regions, instead of the political-administrative division (Communes). Data from the 2016 Quality of Life Survey are used to identify the socioeconomic variables that characterize the housing and households of the 243 neighborhoods according to whether these housing units present a situation of poverty, understood by UN-Habitat for marginal neighborhoods. It is intended to establish an attribute that allows homogenizing the spatial units, determine a spatially extensive attribute (surveyed households) and a contiguity matrix to construct intermediate spatial units between neighborhood and commune, known as analytical regions in the spatial economic literature, using the Max p regions clustering algorithm. With these regions, a Social Progress Index was constructed that allowed to determine that social progress in the city exhibits a spatial pattern of spatial autocorrelation both in the Index and in each of the three dimensions that compose it. Although the city has a medium-high level of social progress, an important part of the city is divided between those who enjoy a high and very high level of progress with another part located in the northeastern periphery with a very low, low and medium-low level of progress.