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La población rural del noroeste argentino. Un ensayo de clasificación a través de métodos de análisis multivariante

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La forma de presentación de la información que progresivamente se va haciendo pública referente al Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas de 2001 permite la obtención de un conjunto de variables relativas a la población rural departamental que, si bien no abarca la totalidad de los bloques temáticos del Censo, sí supone una importante diferencia con respecto a Censos anteriores. Basándonos en ella, proponemos una clasificación de los departamentos que conforman la región del Noroeste Argentino; dicha clasificación, compuesta por siete categorías diferentes, ha sido obtenida a través de la aplicación de métodos de análisis multivariante (componentes principales y análisis cluster) a un conjunto de 18 variables referidas exclusivamente a la fracción rural de la población departamental.
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REVISTA GEOGRAFÍA, ESPACIO Y SOCIEDAD - ISSN: 1885-7183 - VOL. 1, nº 1, 26-12-2005
http://www.gi.ulpgc.es/ges/index.php
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La población rural del noroeste argentino.
Un ensayo de clasificación departamental a través de métodos de análisis multivariante.
Juan José Natera Rivas
Prof. Análisis Geográfico Regional
Departamento de Geografía, Universidad de Málaga
jjnatera@uma.es
Resumen:
La forma de presentación de la información que progresivamente se va haciendo pública referente al
Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas de 2001 permite la obtención de un conjunto de
variables relativas a la población rural departamental que, si bien no abarca la totalidad de los bloques
temáticos del Censo, sí supone una importante diferencia con respecto a Censos anteriores.
Basándonos en ella, proponemos una clasificación de los departamentos que conforman la región del
Noroeste Argentino; dicha clasificación, compuesta por siete categorías diferentes, ha sido obtenida a
través de la aplicación de métodos de análisis multivariante (componentes principales y análisis cluster)
a un conjunto de 18 variables referidas exclusivamente a la fracción rural de la población departamental.
Palabras clave: Población rural; Noroeste Argentino; análisis factorial; análisis cluster; Censo 2001
Abstract:
The form of presentation of the information that progressively is become public referring to the
National Census of Population, Homes and Houses of 2001 allows the obtaining of a set of variables
relative to the departmental rural population that, although does not include the totality of the thematic
blocks of the Census, it supposes an important difference with respect to previous Census. On this
Census, we propose a classification of the departments that conform the region of the Argentine
Northwest; this classification, composed by seven different categories, has been obtained through the
application of methods of multivariant analysis (component main and analysis to cluster) to a set of 18
variables referred exclusively to the rural fraction of the departmental population.
Key words: Rural population; argentinean northwest; factorial analysis; cluster analysis; 2001 Census.
I. INTRODUCCIÓN.
Los estudios que se interesan por la caracterización de la población rural de la región del Noroeste
Argentino (NOA), ya sea abarcándola en su totalidad o bien considerando fracciones de la misma,
identificadas en función de algunas tipologías concretas -campesinos, asalariados de agroindustrias- o
por su lugar de residencia -localidades, departamentos, colonias agrícolas-, son relativamente
numerosos. Una relación muy suscinta de los mismos, basada en cierta similitud de sus objetivos con
los nuestros, debe hacer referencia a los trabajos publicados por el Grupo de Estudios Rurales del
Instituto Gino Germani, de la Universidad de Buenos Aires, en los que, con un matiz netamente
sociológico, se han ocupado tanto del campesinado cañero tucumano (Giarracca -coord.-, 1995), como
de las características de la población rural del departamento Lules, en la provincia de Tucumán
(Giarracca -coord.-, 2003). Junto a ellos pueden también destacarse una serie de estudios, firmados por
Paz, y dedicados a la caracterización de algunas comunidades campesinas del NOA, en los que la
metodología empleada incluye tanto análisis factorial como análisis cluster, proviniendo la información
de encuestas realizadas sobre el terreno.; a modo de ejemplo, pueden citarse la Colonia de El Simbolar,
en Santiago del Estero (Paz, 1994), o Bajo Grande, en Tucumán (Paz, 2000).
La cuestión de la pobreza rural es una línea temática en para la cual contamos con un importante nivel
de estudios, sintetizados a nivel provincial en Craviotti y Soverna, 1999. De entre ellos, merece la pena
destacarse el realizado por Tsakoumagkos et al. (2000), sobre los campesinos y pequeños productores
en las regiones agronómicas de Argentina, en la que aportan una valiosa información a nivel
departamental referida a 1991, y también el trabajo de Román (2003) dedicado a los jóvenes rurales,
con información referida, al igual que en el caso anterior, al Censo de 1991.
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Junto a este conjunto de estudios que, insistimos, no pretende ser exhaustivo, contamos además con
otros cuyo objetivo es también la caracterización de la población a nivel departamental, aunque en estos
casos el objeto de estudio es el total de población. Así, Ortiz y Pucci (1997) se ocuparon de agrupar los
departamentos del NOA (en su estudio incluyen también a la provincia de La Rioja) según indicadores
demográficos, educativos y de pobreza correspondientes al Censo de 1991, y empleando un análisis
cluster jerárquico ascendente. Más reducidos en la extensión espacial son, por un lado, el estudio de
Álvarez, Lago y Mauro (2000), centrado en las provincias de Catamarca, La Rioja, Mendoza y San Juan,
en el que los autores tenían como objetivo identificar agrupamientos de departamentos con condiciones
de vivienda, sociolaborales, etc. similares. Tomando información del Censo de 1991, para alcanzarlo
realizaron un análisis factorial y un análisis cluster. Por otro, Ortiz y Llanes (1999), utilizando
información, entre otras fuentes, de los Censos de 1980 y 1991, clasificaron los departamentos de la
provincia de Tucumán empleando la técnica del árbol taxonómico con el fin de ofrecer un panorama de
la situación socio demográfica de la Provincia. De cualquier forma, es preciso recordar que en estos tres
estudios la población considerada era la población total de los departamentos, sin distinciones entre la
fracción urbana y la rural.
Tenemos, por tanto, caracterizaciones de grupos concretos de población rural, así como también
agrupaciones de departamentos a nivel provincial y regional, pero considerando al conjunto de los
residentes, pero no contamos con caracterizaciones de la población rural del conjunto de los
departamentos del NOA, entre otras cuestiones por la dificultad -en algunos casos imposibilidad- de la
obtención de información referente exclusivamente a la población rural. Sin embargo, la forma en la
que se presentan los datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas de 2001 permite la
obtención de características relativas a la población rural a nivel departamental, una información que,
como más adelante veremos, no abarca todos los aspectos temáticos del Censo, pero que supone una
evidente mejora sobre lo disponible con respecto a Censos anteriores, con la innegable ventaja que le
da la relativa inmediatez, para la dinámica de publicación de resultados censales, de su accesibilidad
pública.
En este contexto, el objetivo de las páginas que siguen es realizar una propuesta de clasificación de los
departamentos de la región noroeste de la República Argentina en función de algunas de las
características de su población rural, considerando como tal la que vive en localidades menores de 2.000
habitantes o en diseminado. El estudio se divide en tres partes. En la primera de ellas nos centramos en
las cuestiones de la disponibilidad de variables referidas a la población rural y de la elección, de entre las
posibles, de aquellas que conformarán el grupo empleado para la clasificación departamental. La
segunda consiste en la búsqueda de las dimensiones implícitas en la variedad de las mediciones de
dichas variables a nivel departamental, empleando para ello el análisis de componentes principales. Por
último, la propuesta de clasificación de los departamentos del NOA según las características de su
población rural conforma la tercera parte del estudio, clasificación obtenida a través del método de
análisis cluster.
II. LA ELECCIÓN DE LAS VARIABLES.
Las cifras de población rural no están directamente disponibles en la información censal publicada,
pero su método de obtención es sencillo, aunque tedioso, puesto que implica simplemente sustraer las
cifras referidas a la población urbana a la correspondiente al total de población. Previamente, habrá sido
necesaria la obtención de la porción urbana de la variable a través de la suma de las cifras
correspondientes a cada una de las localidades de 2.000 habitantes o más presentes en el departamento,
si es que las hubiera. Siendo esto así, resulta evidente que el número de variables que potencialmente
pueden ser empleadas para caracterizar a la población rural de la totalidad de los departamentos del
NOA está determinado por el número de variables ofrecidas por la fuente a nivel de localidad urbana,
una cifra considerablemente menor a la disponible a nivel departamental. La información disponible
para la totalidad de localidades urbanas, imprescindible para el cálculo de la correspondiente a la
población rural departamental, se ofrece en el cuadro 1:
Cuadro 1. Cuadros disponibles en el Censo de 2001 para todas las localidades de 2.000 y más
habitantes.
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Grupo Cuadro
Hogares por calidad de los materiales de la vivienda
(CALMAT).
Características de los hogares (no
indica las cifras de población). Hogares por hacinamiento del hogar
Población por grupos de edad y sexo.
Características sociodemográficas de
la población. Población por cobertura por obra social y/o plan de
salud privado o mutual.
Población de 3 años o más por edad y condición de
asistencia escolar. Características educativas de la
población Población de 15 años o más por máximo nivel de
instrucción alcanzado.
Población de 14 años o más por sexo y condición de
actividad
Características económicas de la
población. Población ocupada por categoría ocupacional.
Fte: C.N.P.H.V, 2001.
Como se puede observar, no disponemos de información referida a la conformación de los hogares, el
origen de la población, a las Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), o a determinadas características
de la infraestructura de las viviendas, entre otras cuestiones, pero el número de variables que pueden ser
empleadas para la caracterización de la población rural a nivel departamental -ya sea a través del uso
directo de los cuadros, de la creación de otras nuevas a partir de la información que contienen, o por la
combinación de diferentes variables- es relativamente importante. Y, a la vista de los aspectos de la
población rural sobre los que disponemos de información, su caracterización debe realizarse a partir de
algunas características sociodemográficas, de instrucción, y económicas. De entre todas las variables
teóricamente disponibles, la elección final de las que hemos empleado en este estudio ha estado
limitada por dos consideraciones básicas; en primer lugar, que no sean lógicamente redundantes, esto
es, que por definición dependan o sean consecuencia de otras variables ya incluidas. Y en segundo que
no presenten valores de correlación con otras, positivos o negativos, muy elevados, criterio este que se
ha resuelto, en la práctica, como el más restrictivo de los tres a la hora de la elección; como
consecuencia de su aplicación, las correlaciones entre las variables seleccionadas son en la práctica
totalidad de los casos escasas o aún inexistentes, siendo las más altas las existentes entre las tasas de
ocupación y dependencia (0,795) y el porcentaje de población con asistencia sanitaria y el porcentaje de
mayores de 18 años con al menos la secundaria completa (0,789). En el resto de variables, las
correlaciones se sitúan en todos los casos por debajo de 0,6, tanto en la correlación directa como en la
inversa.
Tras la aplicación de las dos premisas anteriores son 18 las variables seleccionadas, variables que están
relacionadas con cinco aspectos diferentes de la población o los hogares rurales; a continuación
ofrecemos su descripción, junto con la forma de obtención de las mismas allí donde es necesario:
A.-Importancia y dinámica de crecimiento de la población rural.
-Volumen de población rural, entendiendo por tal aquella definida desde el punto de vista censal, esto
es, la que reside en localidades de menos de 2000 habitantes o en diseminado.
-Porcentaje de población rural sobre el total de población departamental.
-Porcentaje de población rural dispersa sobre el total de población rural.
-Variación absoluta de la población rural en el periodo 1991/2001.
-Tasa de incremento decenal de la población rural, en porcentajes, en el periodo 1991/2001.
B.-Variables relacionadas con el nivel de instrucción de la población rural.
-Porcentaje de población rural de 18 o más años con nivel de instrucción igual o superior a secundario
completo. En el Censo, a nivel de localidad el nivel de instrucción máximo alcanzado no viene
discriminado por grupos de edad, de forma que la información con la que, stricto sensu, contamos,
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corresponde al número de personas de 15 años o más que acabaron la educación secundaria1. Sin
embargo, desde el momento en que el tramo etario potencial para cursar este nivel va de los 13 a los 17
años, si se emplea la información que nos aporta el Censo las cifras vienen distorsionadas por la
presencia en la base de cálculo de población que no está en edad de haber completado dicho nivel de
instrucción. Para tratar de salvar este inconveniente hemos adoptado una solución de compromiso,
consistente en relacionar la población con el secundario completo -incluyendo en ella a los que cuentan
con estudios superiores completos o incompletos- con los censados de 18 o más años, edad a la que
potencialmente ya se debe haber terminado la educación secundaria.
-Porcentaje de población rural de 15 años o más sin instrucción o con la primaria incompleta.
-Porcentaje de población rural de 6 a 14 años que no asiste a la escuela, grupo de población que incluye
la edad correspondiente a la educación primaria, de carácter obligatorio.
C.-Variables relacionadas con la actividad económica de la población rural.
La información censal nos presenta a la población ocupada rural dividida en cinco categorías: patrón,
empleado público, empleado privado, cuentrapropista y ayuda familiar. Sin embargo, no podemos
emplearlas a todas, por diferentes razones. Una surge de los propios instrumentos estadísticos
empleados; como es sabido el análisis factorial no puede ser alimentado con variables cuyos valores
puedan ser calculados a partir de los correspondientes a otras anteriormente empleadas, esto es, no
podemos emplear la variable número de mujeres si anteriormente hemos introducido los datos del
número de varones y la población total. Otras razones surgen de las propias variables. Así, los patrones
representan una fracción muy minoritaria del conjunto de ocupados rurales departamentales (2,34% de
media, por encima del 5% en tan sólo 3 unidades administrativas). En cuanto a los cuentapropistas y los
ayudas familiares, la principal dificultad para su empleo reside en el hecho de que no contamos con la
ocupación principal de los censados, al tiempo que, en relación con los segundos, lamentablemente no
podemos diferenciar a nivel de población rural entre ayudas familiares asalariados y no asalariados, lo
cual resulta ser una cuestión de gran importancia. Los no asalariados, junto con los cuentapropistas,
vienen a conformar las unidades familiares de producción, al tiempo que en estas dos categorías se
encontraban en 1991 la casi totalidad de los ocupados cuya principal ocupación era agraria (Murmis,
2001:11). Sin embargo, al no discriminar la fuente entre ayudas familiares con y sin sueldo no podemos
hacer esta diferenciación, al tiempo que la condición de cuentapropista puede tener una significación
diferente según se tenga acceso a mercados de trabajo urbano situados en localidades netamente
urbanas, o bien tengan efectivamente una ocupación agraria.
Por ello nos hemos decidido a emplear únicamente las dos categorías de ocupados restantes, los
empleados u obreros públicos y los empleados u obreros privados, categorías que hacen referencia a la
relación de la persona que trabaja con la empresa u organismo para quien lo hace. La relación laboral se
define considerando el trabajo principal, siendo este último el que al censado le llevó más horas durante
la semana anterior al censo o bien aquella por la que recibe el mayor ingreso en el caso en que el
censado tuviera dos ocupaciones en las que trabajase la misma cantidad de horas.
-Porcentaje de empleados u obreros públicos residentes en áreas rurales sobre el total de ocupados de
14 y más años. Estrictamente hablando, esta categoría agrupa a los ocupados que depende de alguna de
las instituciones, organismos, reparticiones y empresas del Estado de las jurisdicciones Nacional,
Provincial o Municipal. Pero es preciso señalar que, junto a ellos, en esta categoría también fueron
generalmente incluidos los beneficiarios de algún plan social (básicamente planes Trabajar), por lo que
estrictamente no corresponden al sector público. No obstante, y desde el momento en que el peso de
esta variable puede acercarnos a la capacidad de generación de empleos del departamento para la
población rural -cuanto mayor el peso del sector público, menor la capacidad de absorción de mano de
obra del resto de sectores productivos-, y dado que precisamente los planes de empleo, en principio,
estaban destinados a población sin empleo, este hecho no invalida la presunción inicial.
1 Agrupados en las categorías de Secundaria completa/Terciario o Universitario incompleto y Terciario o Universitario
completo.
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-Porcentaje de empleados u obreros privados con residencia rural sobre el total de ocupados de 14 o
más años. Este grupo aglutina a los ocupados que trabajan para empresas, sociedades y organizaciones
conformadas por particulares y por las organizaciones o empresas de propiedad mixta.
-Tasa de ocupación, calculada como el porcentaje de ocupados sobre el total de activos rurales.
-Tasa de dependencia, calculada como el porcentaje de ocupados sobre el total de la población rural.
D.-Variables relacionadas con la estructura de la población rural.
-Porcentaje de población de 65 años o más.
-Porcentaje de población de 0 a 14 años.
-Relación de fecundidad, entendida como la relación existente entre los niños de 0 a 4 años y las
mujeres de entre 15 y 44.
E.-Variables relacionadas con aspectos materiales de los hogares rurales y de acceso a servicios.
-Porcentaje de hogares con CALMAT IV (esto es, hogares cuya vivienda presenta materiales no
resistentes en al menos uno de sus componentes constructivos2).
-Porcentaje de hogares con 3 o más personas por cuarto, esto es, porcentaje de hogares con
hacinamiento.
-Porcentaje de población con asistencia de salud (obra social y/o plan de salud privado o mutual).
Los valores de estas 18 variables conforman una matriz de 18 columnas (variables) y 96 filas
(departamentos), un total de 1.728 datos que se convierten en la información básica que alimenta los
instrumentos estadísticos empleados a lo largo de esta investigación. A su vez hemos realizado una
transformación sobre dicha matriz, consistente en la estandarización de las variables; con esta operación
se obtiene un conjunto de puntuaciones de las variables en las diferentes unidades espaciales, de media
0 y desviación estándar 1, y es con esta información con la que hemos alimentado el primero de los
instrumentos estadísticos empleados, el análisis factorial.
III. EL TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE LAS VARIABLES.
Aunque, como anteriormente indicamos, la disponibilidad de variables referentes en exclusiva a la
población rural departamental es sustancialmente menor que cuando el objeto de estudio es el total de
la población, el número de las que hemos seleccionado hace muy complicada la realización de una
clasificación departamental atendiendo a todas ellas a la vez, téngase en cuenta que sería preciso
considerar un total de 1.728 datos diferentes. Por ello, hemos sometido a la matriz de datos a un
análisis factorial. Como es sabido, con el empleo de este instrumento estadístico podemos sintetizar la
información aportada por un número elevado de variables en un número mínimo e indispensable de
nuevas variables, o factores, que concentran la información de manera sintética.
El resultado del análisis, de componentes principales, y cuya matriz factorial ha sido rotada según el
método varimax, se ofrece en los cuadros 2 y 3.
Cuadro 2. Solución factorial de la población rural NOA (18 variables).
Factor Valor propio % varianza % acumulado
1 4,54102 25,2 25,2
2 3,37608 18,8 44
3 2,30411 12,8 56,8
4 1,87175 10,4 67,2
5 1,2363 6,9 74,1
Cuadro 3. Estructura factorial de la población rural del NOA.
Variable Comunalidad Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5
% 65 o más 0,81 0,04 0,47 -0,31 -0,67 -0,19
2 Acerca de las cuestiones relacionadas con las CALMAT puede consultarse a Olmos, Mario y Gómez (2003).
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% var. pobl. 91/01 0,81 -0,22 0,29 0,03 0,19 0,80
% menores 15 años 0,78 0,17 0,12 -0,19 0,84 -0,05
% pobl. dispersa 0,60 0,42 -0,47 -0,37 0,21 -0,14
% inasistencia 0,50 0,66 -0,17 0,11 -0,02 0,12
% población rural 0,67 0,04 0,78 -0,07 0,10 0,22
% sec compl. o más 0,81 -0,81 0,00 0,31 -0,13 0,20
% sin instrucción 0,73 0,84 0,05 0,00 0,09 -0,08
% hog. calmat IV 0,80 0,64 0,54 0,17 0,08 -0,25
% población con
asistencia de salud 0,88 -0,85 -0,11 0,27 -0,20 0,19
% hogares con 3 o
más por cuarto 0,68 0,19 -0,38 -0,25 0,65 -0,01
Var. abs. pobl 91/01 0,62 -0,07 -0,07 -0,03 -0,19 0,76
Población rural 0,61 0,07 -0,30 -0,51 0,35 0,36
% obreros privados 0,79 -0,18 -0,86 -0,06 0,11 0,09
% obreros públicos 0,85 -0,49 0,76 -0,07 -0,15 0,07
Relación fecundidad 0,60 0,10 0,41 0,23 0,55 -0,25
Tasa dependencia 0,90 -0,25 -0,22 0,89 -0,06 0,04
Tasa ocupación 0,89 0,09 0,10 0,93 0,05 -0,01
El análisis ha diferenciado cinco factores, que explican una proporción de la varianza ligeramente
inferior a las tres cuartas partes (concretamente el 74,1%), lo cual supone, efectivamente, una
importante síntesis de la información. Además, los valores de las comunalidades son, en la mayor parte
de los casos, elevados, lo cual nos está garantizando que es poca la información referente a ellas que se
pierde cuando se sintetizan por medio de los cinco factores.
A la identificación del primer factor, que explica la cuarta parte de la varianza, contribuyen un total de
cinco variables, cuatro de las cuales alcanzan puntuaciones elevadas. De ellas, dos están en relación con
el nivel de instrucción de la población, concretamente el porcentaje de rurales de 15 o más años con un
máximo de primaria incompleta, que puntúa con signo positivo, y el porcentaje de población de 18
años o más con al menos la secundaria completa, con signo negativo. De las restantes, la disponibilidad
de servicios de salud presenta signo positivo, y el porcentaje de hogares con CALMAT IV negativo, el
mismo signo con el que lo hace el porcentaje de inasistencia de la población en edad escolar obligatoria;
todas ellas, por tanto, apuntan en la misma dirección, esto es, indican deficiencias en los niveles de
instrucción de la población y estándares de bienestar (material y de servicios) bajos. Todo ello nos
permite identificar a este factor como "Bajos niveles de instrucción y de bienestar".
Cuatro variables aportan significado al segundo factor, que a su vez explica el 18,8% de la varianza. Dos
están relacionadas con los ocupados, puntuando positivo el porcentaje de empleados públicos y
negativo el de los privados, y, junto a ellas, la proporción de población rural está correlacionada
directamente con el significado del factor, mientras que la proporción de población rural dispersa lo
está inversamente. Por todo ello, este factor podría identificarse como "Predominio de la población rural con
tendencia a la concentración y escaso peso laboral del sector privado".
La identificación del tercer factor es más compleja. Son sólo tres las variables que le aportan significado
y las mayores puntuaciones las obtienen, con signo positivo, la tasa de ocupación y la tasa de
dependencia. En consecuencia, parte del significado de este factor indica no sólo que la proporción de
ocupados sobre activos es elevada, sino que además el porcentaje de ocupados sobre el total de la
población es también alto. Estos hechos, que, en principio, estarían indicando una buena situación de
las economías rurales, en el sentido de que el tejido productivo departamental sería capaz de absorber la
mayor parte de la mano de obra disponible, quedan matizados cuando consideramos en qué unidades
administrativas este factor alcanza sus mayores puntuaciones: grosso modo, gran parte del Chaco
Santiagueño y de la provincia de Salta, más la práctica totalidad del área puneña. Se trata de
departamentos en los que la dinámica emigratoria ha sido la norma, situándose entre aquellos en los que
las tasas de emigración han estado al menos desde 1960 por encima del 30‰ (Ortiz, 1997:119),
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departamentos en los que, al menos en el área puneña, la población continúa dedicándose a la actividad
pastoril, residiendo en pequeños conglomerados rurales o en diseminado, y complementando los
recursos típicos de una economía de subsistencia con los que se generan a través de la migración
estacional. Siendo todo ello así, podría apuntarse el hecho de que las expectativas de obtención de
empleo en estos departamentos son escasas, hasta el punto de que aquellos que no cuentan con un
puesto de trabajo ven como salida natural la emigración. Este carácter históricamente emigratorio de
estas porciones de la región es perfectamente compatible con la tercera variable que aporta significado
al factor, el volumen absoluto de población rural, que, al contrario que las otras dos, presenta signo
negativo. En consecuencia, hemos denominado a este factor "Escasa capacidad de retención de población
rural".
Cuatro son las variables que nutren de significado al factor cuatro, que es capaz de explicar el 10,4% de
la varianza. Identificado como "Ciclo familiar joven", tres de las cuatro variables están relacionadas con la
estructura de la población (porcentaje de población de 65 años o más con signo negativo, porcentaje de
menores de 15 años y relación de fecundidad positivo), y una cuarta que hace referencia a la proporción
de hogares con tres o más personas por cuarto, que puede ser relacionada, entre otras cuestiones, con la
presencia de familias de tamaño mayor debido a la presencia de menores.
Por último, el significado del quinto factor, que explica un reducido 6,9% de la varianza, puede ser
fácilmente relacionado con la "Dinámica positiva del volumen de la población rural", desde el momento en que
las dos únicas variables que puntúan alto en él son el porcentaje de variación entre 1991 y 2001 y la
variación absoluta de la población rural en ese mismo periodo, ambas con signo positivo.
Una vez identificados los factores, las puntuaciones que alcanzan en los departamentos, en otras
palabras, el valor que en las diferentes unidades espaciales registran estas nuevas cinco variables, puede
cartografiarse. Este hecho resulta ser e gran utilidad para nuestros intereses; desde el momento en que
desde el momento en que nuestro objetivo final es clasificar a los departamentos del NOA en función
de características seleccionadas de su población rural, es necesario confirmar la existencia de
importantes variaciones interdepartamentales en los valores de estas 5 nuevas variables, que sintetizan
gran parte de la información aportada por las 18 de partida, esto es, es necesario constatar que,
efectivamente, los departamentos son diferentes entre sí.
En la figura 2 se muestra la distribución espacial de las puntuaciones que obtienen en el factor 1 los
departamentos. En ella es claramente visible cómo son los departamentos de Santiago del Estero,
especialmente en su extremo oriental, los que obtienen las puntuaciones más elevadas, junto a otro
conjunto localizado en el área puneña. En otras palabras, tanto los niveles de instrucción de la
población rural como de acceso a determinados servicios son, comparativamente, deficientes en estas
áreas, lo cual no es sino la continuación de una situación que puede rastrearse varios lustros hacia atrás.
En contraste, es el área del centro de la región, Tucumán y Catamarca en su práctica totalidad, más una
porción significativa de Salta y el resto de Jujuy las zonas en las que la puntuación de este factor es
menor. No obstante, y en lo referente a los niveles de instrucción, es necesario indicar que la
comparativamente buena situación que estas áreas de la región presentan no se derivan tanto de la
presencia de un contingente relativamente numeroso de población rural bien instruida (entendiendo
por tal aquella que, al menos, terminó la educación secundaria), sino más bien de la ausencia de los
abultados contingentes de rurales con niveles deficientes de instrucción que caracterizan, básicamente,
al área santiagueña. En este sentido, es sintomático el hecho de que en 32 departamentos, la mayor
parte de los cuales pertenecen a Santiago del Estero, el grupo más numeroso de población rural de 15
años o más es aquel que no tiene instrucción formal alguna, o, a lo sumo, cuenta con la primaria
incompleta como máximo bagaje educativo.
Esta cuestión de los niveles de instrucción está estrechamente relacionada con la disponibilidad de
asistencia de salud. Ciertamente el acceso a servicios de salud resulta ser un elemento importante en la
calidad de vida de la población, pero además resulta ser un indicativo de cierta capacidad económica de
la población (el acceso a un servicio privado o mutual implica no sólo unas disponibilidades monetarias
mínimas para satisfacer las cuotas de afiliación, sino también el poder afrontar los costes de
desplazamiento hacia el lugar en el que se presta la atención sanitaria -por lo general un centro urbano
de cierta entidad-); y también puede verse como un indicador de calidad -en el sentido de legalidad- del
puesto de trabajo que se desempeña; recuérdese que los empleados "en negro" no disfrutan de la
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afiliación a una obra social. El nexo de unión entre ambos aspectos reside en el hecho de que el nivel de
instrucción influye sobre la calidad del empleo que se puede obtener y sobre los ingresos potenciales
derivados del mismo; consecuentemente, los bajos niveles de instrucción de la población rural de estos
departamentos estarían influyendo, de forma negativa, sobre el acceso al sistema sanitario.
Como en su momento indicamos, hemos identificado al segundo factor como "predominio de la
población rural con tendencia a la concentración y escaso peso laboral del sector privado", y en la figura
3 mostramos las puntuaciones que los departamentos obtienen en esta nueva variable. Los valores
resultan ser más elevados en la práctica totalidad de la porción occidental de la región, en la que los
departamentos que por ella se extienden se encuadran, con la sola excepción de Antofagasta de la
Sierra, en los dos intervalos de mayor puntuación. Área básicamente rural, las difíciles condiciones
ambientales que en ella podemos encontrar -clima extremadamente árido, que sólo permite la
ocupación humana con cierta intensidad en los oasis y bolsones-, influye en el hecho de que la
capacidad de acogida de importantes volúmenes de población de esta zona sea muy escasa, y las
aludidas difíciles condiciones ambientales imponen la concentración de la misma en unas pocas
localidades de pequeño tamaño, con escasa significación del diseminado. En el área de la mesopotamia
santiagueña existe otro conjunto de departamentos en los que las puntuaciones que alcanzan en este
factor son también elevadas, presentando porcentajes de población rural también importantes. Sin
embargo, y debido a la presencia de unas condiciones naturales menos rigurosas que las presentes en el
grupo anterior, la tendencia a la concentración de la población rural es menor. De cualquier forma, la
capacidad de generación de puestos de trabajo ocupados por población rural por parte del sector
privado en todo este conjunto de departamentos es escasa, aunque habría relación entre la capacidad de
explotación del sustrato y el porcentaje de empleados públicos, hasta el punto de que el porcentaje de
este tipo de empleados es sistemáticamente muy superior al correspondiente a los privados en los
departamentos con las condiciones ambientales más difíciles; en una proporción importante de las
unidades administrativas de la porción occidental de la región el porcentaje de empleados privados no
alcanza el 10%, frente a más del 50% de empleados públicos. Como muestra, los casos de Santa
Catalina, en Jujuy, cuyos porcentajes son del 7% de privados frente al 53% de públicos, Antofagasta de
la Sierra, 18 y 53%, respectivamente, Iruya, 6% y 34%, Valle Grande, 4% y 55%. En contraste, en la
mesopotamia santiagueña el peso del privado no es tan escaso, presentando en la mayor parte de los
casos una capacidad de generación de empleos similar que la correspondiente al público. En franco
contraste con lo anterior, los departamentos en los que se localizan los núcleos urbanos más
importantes de la región (excluidas las capitales provinciales) son los que, en lógica consonancia con la
significación del factor, presentan las puntuaciones más bajas. El entorno de las cinco capitales
provinciales, el área central de la provincia de Tucumán, en la que se encuentra el área de mayor
densidad urbana de la región, y los valles de Lerma, en Salta, y Jujuy, asiento también de importantes
localidades urbanas. En relación con el empleo, los empleados privados tienden a ser los mayoritarios
en estos departamentos: el 72% en General Güemes, 62% en Lules, 68% en Orán, etc.
Como anteriormente indicamos, las puntuaciones del factor 3 son también elevadas, y positivas, en el
área puneña, así como también en algunos departamentos del Chaco Santiagueño, y junto a ellos se
encuadra un conjunto de unidades administrativas que se distribuye entre las provincias de Jujuy y Salta
(figura 4). La escasa capacidad de retención de la población rural está en relación, especialmente en los
departamentos más áridos, con el hecho de que entre los problemas crónicos que los afectan se
encuentra la migración, en especial la de los jóvenes, la falta de actividades productivas con inserción en
el mercado, la falta de inversión en infraestructura, etc. (Belli y Slavutsky, 2000:207), elementos,
especialmente estos dos últimos, que dificultan la puesta en marcha de actuaciones que permitan fijar a
la población en el territorio; aún basados en una economía con marcados caracteres de subsistencia, o
dependientes desde el punto de vista laboral de actividades que cada vez precisan de un menor número
de brazos -como la caña en el área oriental jujeña-, la capacidad de estos departamentos para retener a
su población rural es escasa. En contaste, los departamentos santiagueños que se vieron favorecidos
por el Proyecto Río Dulce (que implicó la ampliación de la superficie cultivada en las unidades
administrativas por las que se extiende esta cuenca fluvial, y que atrajo migrantes rurales de otros
departamentos) y los del este tucumano se encuentran entre los que alcanzan puntuaciones más bajas
en este factor.
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Por su parte, el factor que hemos identificado como ciclo familiar joven puntúa alto básicamente en la
porción noreste de la región, en el extremo noroccidental de La Puna y en parte de la provincia de
Tucumán (figura 5). Son alguno de los departamentos más retrasados de la región (situados en los dos
primeros agrupamientos), y con los mayores índices de ruralidad, los que alcanzan las puntuaciones más
elevadas en este factor, debido no sólo a la presencia de tasas de natalidad comparativamente elevadas,
sino también por la baja proporción de mayores de 65 años que la estructura por edad de su población
presenta: esta circunstancia debe ponerse en relación tanto con la presencia de unas tasas de mortalidad
comparativamente muy elevadas (Ortiz y Caillou, 1997), como con procesos migratorios que han
afectado históricamente a esta región; téngase en cuenta que los importantes procesos migratorios a
nivel departamental acaecidos durante la década de los setenta se registraron en el marco de un elevado
crecimiento natural y de un importante proceso de mecanización agrícola (Ortiz, 1997:122), restando,
en consecuencia, integrantes a las que hoy son cohortes de mayor edad. En contraste, las porciones
central salteña, casi toda Catamarca y el oriente de Santiago del Estero se encuentran
considerablemente más envejecidos.
Por último, tal y como se muestra en la figura 6, son los departamentos colindantes con las capitales
provinciales los que, básicamente, alcanzan las puntuaciones más elevadas en el último factor que el
análisis ha identificado, la dinámica positiva de la población rural. Junto a ellos, tres departamentos de
Santiago del Estero (Copo, General Taboada y Robles) se encuadran también en este grupo, con cifras
de incremento de su población rural que, en términos porcentuales, implican un aumento de alrededor
del 20%. En contraste, la totalidad del oriente salteño y jujeño, y gran parte del área puneña presentan
una dinámica de crecimiento de su población rural negativo, área en la que la disminución de los
volúmenes de población rural es más la norma que la excepción.
IV. UNA PROPUESTA DE CLASIFICACIÓN DEPARTAMENTAL.
La finalidad de los párrafos anteriores era mostrar cómo, efectivamente los diferentes departamentos
alcanzan valores diferenciados en las nuevas variables de síntesis que nos ha aportado el análisis
factorial. Y desde el momento en que ello es así, parece justificado someterlos a un análisis cluster, con
el fin de agruparlos en categorías o tipos, objetivo último de nuestro estudio. En nuestro caso la
información de partida han sido las puntuaciones de los departamentos en las cinco nuevas variables
proporcionadas por el análisis factorial; hemos adoptado un cluster jerárquico ascendente, empleando
como medida de distancia la distancia euclídea al cuadrado, y el método de mínima variación intragrupo
(método de Ward).
El análisis ha diferenciado un total de siete conglomerados, cuyas características principales se ofrecen a
continuación, quedando referida la información acerca de su distribución espacial a la figura 6.
Cluster 1. Departamentos con condiciones de instrucción y bienestar deficientes y evolución positiva
de sus contingentes rurales.
Este cluster agrupa a un total de 10 departamentos, que se extienden, con la única excepción del
departamento Los Andes (perteneciente a la provincia de Salta), por el oriente de Santiago del Estero.
Esta porción regional ha venido siendo considerada como una de las más atrasadas del NOA en lo
relativo a las condiciones de vida de su población3, reflejo de lo cual resulta el agrupamiento de la
porción oriental de la provincia en este aglomerado. Por otro lado, pese a que tradicionalmente ha sido
un área netamente emigratoria en el último intercenso los departamentos que componen este grupo han
registrado suaves (en tres casos, notables) incrementos en su población rural; las únicas excepciones,
Los Andes y Mitre, con pérdidas de 99 y 81 habitantes rurales, respectivamente. Sin embargo, estos
incrementos de la población rural son considerablemente inferiores a los experimentados por la porción
urbana de la población; a modo de ejemplo, los en principio notables incrementos experimentados por
los rurales en Copo (21%), Robles (20%) o General Taboada (16%) quedan empequeñecidos por los
correspondientes a la población urbana, (58%, 25% y 30%, respectivamente), sin que en dichos
3 Santiago del Estero es, con diferencia, la provincia del NOA en la que los porcentajes de población con algún tipo de
Necesidad Básica Insatisfecha son, desde la década de los ochenta, más elevados, ocupando en los tres Censos Nacionales de Población el
tercer puesto, tras Chaco y Formosa, en el ranking de provincias con mayores niveles de NBI. En 2002, pese al notable descenso en los
niveles de pobreza estructural registrados desde 1980, todavía el 31,3% de los censados en Santiago del Estero sufrían algún tipo de NBI.
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aumentos de la población urbana se haya visto involucrado el paso de la consideración de rural a urbana
(esto es, que una alguna localidad rural haya alcanzado los 2.000 habitantes).
Cluster 2. Departamentos en zonas áridas con dinámica negativa de la población rural.
Con un total de 8 departamentos, este agrupamiento, el más pequeño de los siete, comprende
departamentos situados en el área puneña -los más numerosos- más Cafayate, Santa Bárbara y Cachi.
Están localizados en una de las áreas más difíciles para la ocupación humana, al tiempo que en ellos hay
algunos núcleos urbanos importantes. Con la única excepción de Cachi, en el que la población rural se
mantuvo estable en el último intercenso, en todos ellos este segmento de la población departamental ha
experimentado pérdidas, variables en lo relativo a las cifras absolutas, pero significativas desde el punto
de vista porcentual: a modo de ejemplo, en Cafayate y Santa Bárbara se redujo a menos de la mitad,
mientras que las pérdidas en Humahuaca y Tilcara fueron de más del 30%, por encima del 25% en
Rinconada. Con la excepción de los departamentos Rinconada y Humahuaca, en los que las pérdidas de
población rural han estado acompañadas de pérdidas en el conjunto de la población departamental, en
el resto de departamentos las pérdidas indican un aumento del nivel de urbanización (vale decir
aumento de la concentración de la población) de estos departamentos; así, en los seis departamentos
restantes que conforman este cluster los descensos en el volumen de la población rural se contraponen
a aumentos en el total de la población departamental, al tiempo que a este hecho se une, en los
departamentos Tilcara y Santa Bárbara, el cambio en la consideración de rural en el censo de 1991 a
urbana en el de 2001 de algunas localidades (Maimará, y El Tala y El Piquete, respectivamente). Hechos
que están en consonancia con la dureza del medio físico por el que se extiende la mayor parte de estos
departamentos que, como indicamos, facilita la concentración de la población rural.
Cluster 3. Departamentos con minoría de población rural e importante peso del sector privado en la
ocupación.
Son 14 los departamentos que conforman este cluster, extendiéndose básicamente sobre el área centro-
este de la provincia de Salta y el oriente de Jujuy, englobando a gran parte de El Ramal, y los Valles de
Lerma y Jujuy. En ellos, la población rural es minoritaria en relación con la urbana, tan sólo en el
departamento La Candelaria los rurales suponen más del 50% de la población (aún así no llegan a los
3.000 censados), y en 10 de ellos no alcanzan un tercio del total de población, aunque ciertamente en
Orán y Anta el volumen de rurales es relativamente importante al situarse por encima de las 10.000
personas. No obstante, la presencia de localidades urbanas de importancia -San Ramón de la Nueva
Orán en el primero y Joaquín V. González, a la que hay que añadir Las Lajitas y Apolinario Saravia, en
el segundo- llevan a que el peso de los rurales se relativize sobremanera en ellos. Por otro lado, el área
por la que se extienden los departamentos salteños y jujeños que conforman este cluster se encuentra
entre las más diversificadas económicamente de la región, es el espacio donde se desarrolló la
agroindustria azucarera, la producción cítrica, de banano, ganadería, madera, frutihorticultura de capital
intensivo, y aún producción petrolífera; toda esta variedad de actividades económicas sin duda se
resuelve como un aumento de las posibilidades de emplearse en el sector privado por parte de la
población rural. Y, en relación esta cuestión, creemos que resulta interesante indicar que la población
rural de estos departamentos se resuelve en conjunto como la que mejores cifras presenta en el
porcentaje de población con al menos la secundaria completa, situándose inmediatamente detrás de los
departamentos que conforman el cluster 7.
Cluster 4. Departamentos con capacidad de retención de la población rural y niveles de instrucción y
bienestar deficientes.
Los 17 departamentos que integran este cluster corresponden a la mitad occidental de Santiago del
Estero, más Simoca y Tafí del Valle en Tucumán y Rosario de la Frontera en Salta. Son departamentos
con porcentajes de ocupados sobre el total de la población bajos o muy bajos; así, si el promedio
regional de esta variable es de 23,39%, el valor más alto de este agrupamiento se registra en Rosario de
la Frontera, 22,38%, pero el grueso de los departamentos se sitúan en el entorno del valor 15, y aún dos
bajan de 10. Estos bajos valores se derivan no sólo de unos valores absolutos de población rural
importantes -el número de rurales censados oscila entre 2.374 y 24.166, aunque el grueso de los
departamentos se sitúa en el entorno de los 8.000, con tres en los que se superan los 20.000-, sino
también de unas tasas de ocupación bajas. Tan sólo en dos casos se alcanza la media regional de esta
variable, situándose la mayor parte de los departamentos 10 o aún 20 puntos por debajo. Por tanto, en
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estos departamentos la población rural es capaz de mantenerse aún con una proporción baja de
ocupados sobre activos. Y, como en el resto de Santiago del Estero, los niveles de instrucción y de
bienestar son deficientes (recuérdese lo apuntado al describir las características del cluster 1), sólo en
Tafí del Valle y Guasayán se alcanza la media regional de rurales con la secundaria completa, y en 12 se
supera la correspondiente a los rurales sin instrucción. En relación con todo ello no debe extrañar que
la disponibilidad de obras sociales o la pertenencia a mutuales de salud por parte de la población rural
de estos departamentos sea muy escasa: excepto Ojo de Agua, todos los que conforman este cluster se
sitúan por debajo de la media regional (31,21%), y en 10 de los 17 el porcentaje de población con
acceso a estos servicios de salud no llega al 20%.
Cluster 5. Departamentos con importantes volúmenes de población rural, con ciclo familiar joven.
La mayor parte de los departamentos que integran este agrupamiento pertenecen a la provincia de
Tucumán, 13 de los 17, completando la nómina tres salteños y uno santiagueño. En agrupamiento se
incluyen alguno de los departamentos no sólo con más población rural de la región -oscila entre los
9.693 de Trancas y los 39.655 de Cruz Alta, contando 9 unidades administrativas con más de 15.000
rurales censados- sino también con más población absoluta del NOA, excluidas las capitales
provinciales; este volumen de población total lleva a que en algunos departamentos, especialmente en
los tucumanos, la proporción de rurales sea relativamente escasa (14% en Tafí Viejo, 24% en Cruz
Alta), pero allí donde están ausentes los grandes centros urbanos el porcentaje de rurales alcanza cotas
sensiblemente superiores (92% en Burruyacu, con 30.000 censados rurales, 87% en Avellaneda, con
17.000, etc.). El hecho de encontrarse entre los departamentos más fértiles de la región y el que fueran
asiento de actividades agrarias muy demandantes de mano de obra (aunque ciertamente desde hace
algunos años en sostenido proceso de mecanización y modernización), junto a la presencia de un
centros urbanos de importancia en el interior o en las cercanías de los departamentos que conforman
este cluster, con lo que la posibilidad de los residentes rurales de obtener ingresos en el mercado de
trabajo urbano -siquiera sean magros y en condiciones laborales precarias- están en la base de los
importantes volúmenes de población rural residente en ellos.
Cluster 6. Departamentos con población básicamente rural y escaso dinamismo económico (derivado
del peso del sector público).
Agrupa a nueve departamentos localizados, con la excepción de Rivadavia, en el área puneña. Son
departamentos con volúmenes escasos de población rural (las excepciones Rivadavia y Santa Victoria,
ambos salteños) pero que suponen el 100% de la población departamental (86,56% en Rivadavia). El
nivel de instrucción de su población debe considerarse al menos como manifiestamente mejorable,
desde el momento en que en todos ellos hay más de un tercio de mayores de 15 años analfabetos o sin
estudios, volumen que supera el 50% en tres unidades administrativas; en el otro extremo, tan sólo en
cuatro departamentos se alcanza el 10% de población con los estudios secundarios completos. Lo
extremadamente escaso del sector agrario de estos departamentos, unido ala virtual falta de actividades
económicas "modernas" en ellos, lleva a que la presencia de obreros privados sea testimonial (en nueve
no suponen el 10% de los ocupados), de forma que es el sector público la fuente de empleo
predominante. Así, no sólo más de la cuarta parte de los ocupados de 14 años o más se encuadran en
el mismo, sino que además el porcentaje que representa en estos departamentos sitúa a la mayor parte
de los componentes de este cluster entre los de más peso de este tipo de ocupados de la región; en tres
de ellos el porcentaje de empleados públicos supera el 50%, y en otros tres el 34%, frente a una media
regional del 24%. En relación con todo ello, puede indicarse que en el área puneña (por la que se
extienden la mayor parte de los departamentos que conforman este conglomerado) la población
continúa atada a la actividad pastoril, en el marco de una economía de subsistencia, y residiendo en
disperso o pequeños conglomerados rurales (Belli y Slavutsky, 2000:201), elementos ambos que se
traslucen claramente en las características básicas de este cluster.
Cluster 7. Departamentos con tendencia al predominio de la población rural concentrada con
condiciones comparativamente aceptables de instrucción y bienestar.
Son un total de 19 los departamentos que conforman este cluster, el más numeroso de los siete que han
resultado del análisis. Se extienden en su mayor parte por la provincia de Catamarca y el área central
meridional de la provincia de Salta. Entre otras razones por sus peculiares condiciones ambientales, el
porcentaje de población rural que vive en concentrado tiende a ser muy elevado en el grueso de los
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departamentos que conforma este agrupamiento. Así, en 7 de ellos está por encima del 70%, y sólo en 3
baja del 50%. Además, esta población presenta unos estándares en sus niveles de instrucción formal por
encima de los correspondientes a la media regional. A modo de ejemplo, si la media regional de
población rural de 18 o más años con la secundaria completa es del 10,83%, esta cifra es superada en
todos ellos, y en 6 el porcentaje supera el 20%. De cualquier forma, de la observación de los números
absolutos que estos porcentajes representan se deriva el hecho de que esta buena situación de
instrucción es consecuencia más del hecho de la inexistencia de los importantes contingentes de
población rural deficientemente instruida que caracteriza, por ejemplo, a buena parte de Santiago del
Estero, que a la presencia de contingentes numerosos de población rural con niveles de instrucción
formal elevados. La relación entre nivel de instrucción y porcentaje de población con obra social o
afiliación a mutual que veíamos en los departamentos que conforman el cluster 1 también se mantiene
en estos; en este caso, y dada la comparativamente mejor situación de instrucción de la población rural
de estos departamentos, todos (con la única excepción de San Carlos, en Salta) se sitúan por encima, en
5 casos muy por encima (más de 20 puntos porcentuales) de la media regional de población con acceso
a estos servicios de salud.
V. CONCLUSIONES.
A lo largo de las páginas anteriores hemos llegado a la obtención de una clasificación de los
departamentos del NOA a partir de 18 variables referidas exclusivamente a su población rural. Dicha
clasificación se compone de 7 grupos, desiguales en lo relativo al número de departamentos que
contienen, pero que tienen en común el hecho de las unidades administrativas que las conforman
presentan una notable contigüidad espacial, tal y como en principio cabría esperar desde el momento en
que las particularidades del sector agrario, y, hasta donde sabemos, las condiciones de vida y los niveles
de pobreza de la población rural son muy diferentes según la porción regional a la que nos refiramos, al
tiempo que presentan cierta homogeneidad al interior de dichas porciones. Por otro lado, las
características definitorias básicas de los grupos están en la línea de las descripciones parciales de la
población rural con las que contamos, no aparecen incoherencias graves con respecto al conocimiento
del que ya disponíamos acerca de esta porción de la población departamental. Por ello, creemos que
tanto la elección de las variables, como los métodos estadísticos empleados, son adecuados en relación
con el objetivo propuesto. En cuanto al resultado obtenido, entendemos que no debe verse como un
fin en sí mismo, sino como un punto de partida a la hora de encarar estudios más profundos sobre
diferentes aspectos de la población rural regional.
VI. BIBLIOGRAFÍA.
ALVAREZ, Gustavo, LAGO MARTÍNEZ, Silvia, y MAURO, Mirta (2000): "Nuevos abordajes de la
regionalización en Argentina: los casos de San Juan, La Rioja y Catamarca", Trabajo y población en el
Noroeste Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.59-75.
BELLI, Elena, y SLAVUTSKY, Ricardo (2000): "Rutinas de precariedad laboral en la Puna jujeña",
Trabajo y población en el Noroeste Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.197-219.
CRAVIOTTI, Clara, y SOVERNA, Susana (1999): Sistematización de estudios de casos de pobreza rural. Serie
Documentos de Formulación, Nº 1,. Buenos Aires, PROINDER, 89 págs..
GIARRACCA, Norma -coord.- (1995): Agroindustrias del noroeste, el papel de los actores sociales, Buenos
Aires, La Colmena, 247 págs..
GIARRACCA, Norma -coord.- (2003): Territorios y lugares. Entre las fincas y la ciudad. Lules en Tucumán,
Buenos Aires, La Colmena, 215 págs.
MURMIS, Miguel (2001): Pobreza rural. Diversidad de situaciones ocupacionales. Serie Documentos de
Formulación, Nº 4. Buenos Aires, PROINDER, 48 págs.
OLMOS, Fernanda, MARIO, Silvia, y GÓMEZ, Alicia (2003): Hábitat y vivienda por medio de datos censales.
Calidad de los materiales (CALMAT). Serie Hábitat y Vivienda. Documento de Trabajo Nº 13. INDEC,
Buenos Aires, 29 págs.
ORTIZ DE D´ARTERIO, Patricia, y CAILLOU, Martha (1997): "Una primera aproximación al
estudio del crecimiento natural, 1910-1992" Problemas poblacionales del Noroeste Argentino, Tucumán,
Universidad Nacional de Tucumán/Junta de Andalucía. pp.215-243.
REVISTA GEOGRAFÍA, ESPACIO Y SOCIEDAD - ISSN: 1885-7183 - VOL. 1, nº 1, 26-12-2005
http://www.gi.ulpgc.es/ges/index.php
13
ORTIZ DE D´ARTERIO, Patricia, y PUCCI, Roberto (1997): "Noroeste Argentino. Identificación de
áreas críticas según algunos indicadores demográficos, educativos y de pobreza" Problemas poblacionales
del Noroeste Argentino, Tucumán, Universidad Nacional de Tucumán/Junta de Andalucía. pp.215-243.
ORTIZ DE D´ARTERIO, Patricia (1997): "Noroeste Argentino. Análisis de los flujos migratorios
intra y extrarregionales", Problemas poblacionales del Noroeste Argentino, Tucumán, Universidad Nacional de
Tucumán, pp.111-123.
ORTIZ DE D´ARTERIO, Patricia, y LLANES NAVARRO, Alejandro (1999): “Hacia una tipología
departamental de la provincia ,de Tucumán según la evolución de algunos indicadores demográficos,
educativos y socio-ambientales (1981-1991)”, Breves Contribuciones del Instituto de Estudios Geográficos,
Tucumán, Nº 11, pp.61-84.
PAZ, Raúl Gustavo (1994): "Estructura agraria y sistemas de producción en el noroeste argentino",
Población y Sociedad, Tucumán, Nº 2, pp.81-102.
PAZ, Raúl Gustavo (2000); "Heterogeneidad y trayectorias productivas en una comunidad de
campesinos cañeros (localidad de Bajo Grande, Tucumán-Argentina)", Trabajo y población en el Noroeste
Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.77-94.
ROMÁN, Marcela (2003): Los jóvenes rurales en la Argentina. Elementos para una estrategia de desarrollo rural.
Serie Estudios e Investigaciones Nº 4, Buenos Aires, PROINDER, 140 págs.
TSAKOUMAGKOS, Pedro, et al. (2000): Campesinos y pequeños productores en las regiones agroeconómicas de
Argentina. Serie Documentos de Formulación, Nº 2, Buenos Aires, PROINDER, 61 págs.
REVISTA GEOGRAFÍA, ESPACIO Y SOCIEDAD - ISSN: 1885-7183 - VOL. 1, nº 1, 26-12-2005
http://www.gi.ulpgc.es/ges/index.php
14
REVISTA GEOGRAFÍA, ESPACIO Y SOCIEDAD - ISSN: 1885-7183 - VOL. 1, nº 1, 26-12-2005
http://www.gi.ulpgc.es/ges/index.php
15
REVISTA GEOGRAFÍA, ESPACIO Y SOCIEDAD - ISSN: 1885-7183 - VOL. 1, nº 1, 26-12-2005
http://www.gi.ulpgc.es/ges/index.php
16
... Asimismo, Paz, Álvarez y Castaño (2000), Paz (2002) y Paz, Togo, Usandivaras, Castel y Mena (2005) recurrieron a esta técnica para el estudio de productores lecheros caprinos en la provincia de Santiago del Estero. Natera Rivas (2005) trabajó con este método para clasificar los departamentos que conforman el Noroeste Argentino, a partir de un conjunto de 18 variables referidas exclusivamente a la fracción rural de la población departamental. Righi et al. (2011) realizaron una identificación cuantitativa y una caracterización de tipologías prediales, sobre la base de un análisis cluster de fincas productoras de cerezas en el sur de la Patagonia argentina (Valle inferior del Río Chubut, Los Antiguos y Sarmiento). ...
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La producción de cerveza artesanal en Bariloche viene experimentando un marcado dinamismo en los últimos años. En este artículo construimos una tipología de productores de cerveza artesanal de la ciudad para comprender no sólo la heterogeneidad de sus dinámicas productivas y comerciales sino especialmente los diversos problemas y desafíos que enfrentan. Aplicando la técnica de análisis cluster a datos relevados por medio de una encuesta, logramos identificar cuatro grupos con realidades y problemáticas bien diferentes, lo cual debiera tenerse en cuenta para facilitar la interacción interinstitucional, la transferencia de conocimientos y la adecuación de las políticas públicas. Palabras clave: Cerveza artesanal; Tipología de productores; Análisis cluster; Desarrollo económico local. // Abstract Craft beer production in Bariloche has experienced a remarkable dynamism in recent years. In this article we built a typology of craft beer producers in Bariloche to understand their productive and commercial differences as well as the diverse problems and challenges they face. By means of applying cluster analysis on data collected through a survey, we identify four groups with different realities and problems, what should be taken into account to facilitate inter-institutional interaction, knowledge transfer and public policy adaptation.
Territorios y lugares. Entre las fincas y la ciudad. Lules en Tucumán
GIARRACCA, Norma -coord.-(2003): Territorios y lugares. Entre las fincas y la ciudad. Lules en Tucumán, Buenos Aires, La Colmena, 215 págs.
Rutinas de precariedad laboral en la Puna jujeña
  • Elena Belli
BELLI, Elena, y SLAVUTSKY, Ricardo (2000): "Rutinas de precariedad laboral en la Puna jujeña", Trabajo y población en el Noroeste Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.197-219.
Estructura agraria y sistemas de producción en el noroeste argentino
  • Raúl Gustavo
PAZ, Raúl Gustavo (1994): "Estructura agraria y sistemas de producción en el noroeste argentino", Población y Sociedad, Tucumán, Nº 2, pp.81-102.
Hábitat y vivienda por medio de datos censales. Calidad de los materiales (CALMAT) Serie Hábitat y Vivienda
  • Mario Silvia
OLMOS, Fernanda, MARIO, Silvia, y GÓMEZ, Alicia (2003): Hábitat y vivienda por medio de datos censales. Calidad de los materiales (CALMAT). Serie Hábitat y Vivienda. Documento de Trabajo Nº 13. INDEC, Buenos Aires, 29 págs.
Nuevos abordajes de la regionalización en Argentina: los casos de San Juan
  • Lago Martínez
  • Mauro Silvia
ALVAREZ, Gustavo, LAGO MARTÍNEZ, Silvia, y MAURO, Mirta (2000): "Nuevos abordajes de la regionalización en Argentina: los casos de San Juan, La Rioja y Catamarca", Trabajo y población en el Noroeste Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.59-75.
Heterogeneidad y trayectorias productivas en una comunidad de campesinos cañeros
  • Raúl Gustavo
PAZ, Raúl Gustavo (2000); "Heterogeneidad y trayectorias productivas en una comunidad de campesinos cañeros (localidad de Bajo Grande, Tucumán-Argentina)", Trabajo y población en el Noroeste Argentino, Buenos Aires, La Colmena, pp.77-94.