Concentración espacial de viviendas alquiladas, prestadas y tugurios, y sus variables asociadas - análisis multinivel de tenencias de viviendas y sus variables socioeconómicas asociadas a través del tiempo en Costa Rica

Abstract

El objetivo del estudio de la práctica profesional I es determinar si existe conglomeración espacial en viviendas alquiladas, prestadas y tugurios en el año 2011 en Costa Rica, de acuerdo con variables asociadas, con el propósito de brindar herramientas para que entidades públicas y privadas puedan focalizar iniciativas dirigidas a los hogares que habitan estos tipos de viviendas. Para desarrollar el proyecto se utilizó la base de datos del X Censo Nacional de Población y VI de Vivienda 2011. El análisis se realiza con la técnica del escaneo estadístico espacial, que supone que los casos en las unidades geográficas tienen una distribución de Poisson. La hipótesis nula planteada es que la cantidad de viviendas del tipo específico de interés se mantiene constante a lo largo del espacio, es decir, no existen conglomerados. Por otra parte, la hipótesis alternativa es que en al menos uno de los círculos el riesgo es diferente dentro y fuera de él, es decir, que ese círculo conforma un conglomerado. También, se aplica la I Moran para medir la autocorrelación espacial, basada en las ubicaciones y los valores de las entidades simultáneamente: dado un conjunto de entidades y un atributo asociado, evalúa si el patrón expresado está agrupado, disperso o es aleatorio. Además, se ejecuta un modelo spatial error, es decir, modelo de dependencia espacial que hace referencia a un valor observado en una ubicación específica que depende de los valores observados en ubicaciones vecinas, razón por la cual se indica que existe una dependencia espacial. Las variables socioeconómicas disponibles para ejecutar el modelo spatial error son: escolaridad promedio del jefe de hogar, porcentaje de mujeres jefas de hogar, nivel promedio de necesidades básicas insatisfechas, porcentaje de personas que migraron en los últimos 5 años y porcentaje de personas que se encuentran en estado civil soltero. Los resultados muestran los conglomerados formados de cada tipo de vivienda y se detalla la ubicación. Se determina que las variables socioeconómicas analizadas sí están asociadas a los tipos de viviendas en estudio; es decir, las características están correlacionadas a la forma de conglomerado. Por lo que, al alistar el efecto de estas variables, solo resulta un conglomerado por cada tipo de vivienda, a excepción de los precarios, que no son explicados por las variables estudiadas. El objetivo del estudio de la práctica profesional II es identificar variables socioeconómicas del hogar y agregadas por unidad primaria de muestreo (UPM) asociadas a la vivienda (propia, alquilada, prestada, precario, condominios y tugurios) y evaluar su evolución temporal, como insumo para políticas de acceso habitacional con información de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del 2011 y 2018 del Instituto Nacional de Estadística y Censos. Se aplicaron modelos multinivel con dos niveles analíticos: hogar y unidad primaria de muestreo (UPM) y se calcularon Coeficientes de Correlación Intraclase (CCI) para cuantificar la proporción de variabilidad atribuible al nivel territorial, además del análisis de varianzas para examinar patrones de concentración espacial. Los resultados muestran que las variables de hogar tienen, en general, mayor capacidad predictiva que las UPMs, aunque estas últimas son esenciales para entender la concentración residencial. Los valores de CCI son altos en viviendas precarias, tugurios y condominios, y aumentan entre 2011 y 2018, reflejando mayor segregación territorial. Las viviendas precarias se asocian con zonas urbanas de bajos ingresos, baja escolaridad y alta inmigración, mientras que los condominios se concentran en áreas urbanas con altos niveles educativos y mejores condiciones económicas. Las viviendas alquiladas y prestadas tienden a concentrarse en la Región Central, y la población inmigrante muestra sistemáticamente menor probabilidad de tener vivienda propia, tanto a nivel de hogar como de UPM. El análisis temporal presenta cambios en la relevancia de algunos predictores, evidenciando transformaciones urbanas y sociodemográficas en el país. Los valores relativamente bajos de Pseudo R² (máximo de 19,4 %) indican la necesidad de incorporar nuevas variables de UPM en futuras encuestas para capturar mejor la complejidad de los determinantes espaciales. En conjunto, estos hallazgos fortalecen la comprensión de los procesos de concentración habitacional en Costa Rica y aportan evidencia útil para diseñar políticas públicas orientadas a reducir desigualdades territoriales en el acceso a vivienda.