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Segregación socioespacial de la población mayor en la Ciudad de México, 2000-2010
Todos los resultados reportan un nivel de significancia
de 0.01, es decir, los resultados son 99.9 por ciento
confiables en términos estadísticos.
Al estimar el indicador agm para la Ciudad de
México para 2000 y 2010, se puede establecer que
existe un alto nivel de segregación de la población
adulta mayor. En 2000, el índice agm fue 0.70 y dis-
minuye marginalmente para el año 2010 a 0.67. En
otras palabras, disminuye marginalmente el efecto de
similitud entre unidades espaciales con alta presencia
de población mayor y el valor de este atributo registra-
do por sus vecinos (Lee y Wong, 2000), en un entorno
de alta segregación de la población de adultos mayores.
Para afinar estos resultados se eliminó la ines-
tabilidad en la varianza. Esto es particularmente útil
cuando se utilizan proporciones, como en este caso
(
v.g.
los cálculos se realizaron a partir del porcenta-
je de población mayor de 65 años con respecto a la
población total de cada ageb). El método que aquí
se utilizó es conocido como
Empirical Bayes
(Anse-
lin, 2005: 148-154). Según se observa en el cua-
dro 1, este método incrementa en cerca de cuatro
centésimas de punto el indicador global. En 2000, la
intensidad de la segregación fue entre tres y cuatro
por ciento más alta comparada con la registrada en
el año 2010, a pesar de que la población envejecida
creció en el mismo periodo en más de 47 por cien-
to en términos relativos (cerca de 400 mil nuevos
adultos mayores). Desde cualquier perspectiva, se
puede concluir que este grupo poblacional se encuen-
de los criterios (Reina y Torre) hacen referencia a la manera como se
mueven las piezas del ajedrez que se llaman igual. El criterio
Queen
(Reina) considera como frontera todos los puntos de contacto entre
las unidades espaciales en el análisis: vértices y vectores. El criterio
Rook
(Torre) solo comprende como frontera a los vectores, y el cri-
terio
Bishop
(Alfil) únicamente toma en cuenta los vértices. También
se puede definir un criterio de vecindad a partir de un umbral de dis-
tancia medido desde el centroide de cada unidad espacial (
v.g.
ageb).
tra altamente segregado espacialmente en la Ciudad
de México, tanto en 2000 como en 2010.
Cabe mencionar que el índice de agm supera
en poco más de 45 por ciento el resultado del indicador
de segregación no-espacial conocido como índice de
disimilaridad (Massey y Denton, 1988). Para este ejer-
cicio, en 2000 el agm fue 0.71 contra 0.48 del índice
de disimilaridad. Esta diferencia se eleva a 52 por cien-
to al eliminar la inestabilidad de la varianza del agm. La
situación es similar para el año 2010. Los resultados
demuestran que existe una diferencia significativa en
el poder de cálculo de los análisis de estadística espa-
cial respecto al análisis aritmético del enfoque tradicio-
nal no-espacial donde los datos ocurren en ningún lado.
La disminución marginal en el indicador Global de
Moran podría explicarse, en parte, por el proceso de ex-
pansión urbana del área metropolitana: la Ciudad de
México aumentó en casi 700 nuevas ageb, 2.2 millones
de nuevos habitantes y casi 200 km
2
de nueva urbaniza-
ción (véase cuadro 2). Pero también por otros factores
como el proceso de desplazamiento/redistribución de
la población mayor en la ciudad, producto, por ejemplo,
de la gentrificación de ciertas áreas centrales del amcm
(
v.g.
colonias Roma o Condesa, que recibieron pobla-
ción joven de ingresos medios altos y altos); la pérdi-
da paulatina de población envejecida en ciertas partes
tradicionales de la ciudad al concluir su ciclo de vida; la
disminución en términos absolutos de vivienda en las
delegaciones centrales ante la presión de otros usos de
suelo; o la política habitacional del Gobierno del Distrito
Cuadro 1.
amcm. Índice de Autocorrelación Global de Moran, 2000 y 2010
Método
2000
2010
Diferencia
Queen
0.7083
0.6730
-0.0353
Empirical Bayes*
0.7381
0.6989
-0.0392
Nota: * Método utilizado para eliminar la inestabilidad en la varianza de las proporciones.
Fuente: Elaboración propia con base en el inegi, datos censales.