Migraciones de corta/larga distancia y organización funcional del espacio: Chile, 1997-

2002.

Marcelo Lufin

Universidad Católica del Norte

Observatorio Regional de Desarrollo Humano

(ORDHUM)

mlufin@ucn.cl

Miguel Atienza

Universidad Católica del Norte

Observatorio Regional de Desarrollo Humano

(ORDHUM)

miatien@ucn.cl

Resumen:

El estudio de la migración interna ha sido tradicionalmente planteado dentro de la concepción

del espacio como un mero contendor, en este trabajo se introduce una perspectiva del espacio

entendido como una red de relaciones en la forma de flujos de migración. El propósito del

trabajo es describir la estructura de la red de los flujos de migración que se dan entre las

comunas de Chile, entre 1997 y 2002. La información utilizada en el estudio proviene del

Censo de Población y Vivienda de Chile del año 2002 y tiene en cuenta las 346 comunas

(municipalidades) que forman las 13 regiones administrativas del país. Para su análisis, se

utilizan métodos provenientes del análisis de redes sociales. Los resultados muestran una alta

diferencia en la centralidad de las comunas participantes en los intercambios al controlar por

tipos de ocupación y capital humano, así como el rol que juegan las distancias geográficas y

económicas en el proceso medidas como diferenciales de estructuras sectoriales y tamaños de

mercado potencial.

Palabras clave: migración, redes, ocupaciones.

Introducción.

Al retornar a la democracia durante la década de los noventa, Chile vivió una serie de

transformaciones estructurales de naturaleza económica y social, orientadas a compatibilizar el

modelo capitalista neoliberal, instaurado durante el gobierno militar, con los principios y

condiciones de un sistema democrático. Estas transformaciones en muchos sentidos

profundizaron el modelo y tuvieron un reflejo en los patrones espaciales de división del

trabajo, desde una perspectiva sectorial pero también desde una perspectiva funcional.

Esta última dimensión, implicó que ciertas ocupaciones, sobre todo las más/menos intensivas

en capital humano educacional, sufrieran una profunda relocalización al interior del país.

Dicha restructuración se llevó a cabo mediante la migración, por lo que el estudio de los flujos

migratorios por grupos ocupacionales y de capital humano ayudará a comprender la forma en

que el proceso se desarrolló y las áreas locales que se afectaron.

El estudio de la configuración de la división funcional del trabajadores es relevante pues se

constituye en la base de expresiones de movilidad posteriores, por ejemplo las vinculadas a los

flujos de conmutación intercomunal que son la base de la mayoría de los análisis sobre

regiones funcionales. La hipótesis es que el proceso profundiza la polarización de los

territorios en términos de los acervos de capital humano de sus residentes y, de esta manera,

determinan posteriores medidas de bienestar y de competitividad usadas para evaluar las

condiciones de habitabilidad de cada área espacial

Utilizando información del último censo disponible, año 2002, se estudian los flujos

migratorios inter-comunales (entre municipalidades), distinguiendo entre movimientos intra-

regionales (de corta distancia al ocurrir en comunas localizadas en una misma región

administrativa) e interregionales (de corta distancia, si se dan entre regiones contiguas y de

larga distancia, si no). Los patrones son comparados por grupos de trabajadores según

funciones ocupacionales que realizan, su sexo y controlando los niveles educativos

involucrados. El propósito es caracterizar los procesos de expulsión/atracción de trabajadores

y determinar el efecto sobre las comunas vinculadas en el movimiento, en términos de

especialización funcional relativa y cambios en los acervos de capital humano disponibles.

El artículo se divide en cuatro partes. En primer lugar, se sitúa la problemática de la migración

interna en el contexto de los países menos desarrollados. La siguiente sección presenta los

objetivos del trabajo, las características de los datos y la forma de abordar la problemática.

Los resultados son discutidos inmediatamente después para cerrar con las conclusiones y

comentarios finales, donde se destaca la necesidad de profundizar el esfuerzo de investigación

en el tema.

II. Aspectos Relevantes en los estudios de migración interna

La migración, entendida como los cambios de residencia de las personas, es un fenómeno

característico de las sociedades modernas, donde la distribución de las oportunidades laborales

y condiciones de vida pueden ocasionar decisiones de cambio residencial, tanto para las

personas individuales como para los grupos familiares.

Desde una perspectiva histórica, los primeros intentos de identificación de patrones regulares

de conducta en los flujos migratorios se encuentran en Ravenstein (1892 y 1896 ). Su trabajo

sentó las bases de los modernos desarrollos sobre el tema y su influencia ha sido sintetizada

por Greenwood (1985 y 1995), quien - al examinar varios trabajos escritos en la primera mitad

de este siglo XX con datos para el Reino Unido y los E.E.U.U. - destaca la utilización de

metodologías explicativo-descriptivas para validar las leyes de migración de Ravenstein. Estas

leyes pueden resumirse en los siguientes hechos estilizados:

- La migración disminuye con la distancia,

- Los migrantes interurbanos tienden a trasladarse a las ciudades importantes,

- La población rural tiene una propensión más alta de emigrar que la urbana,

- Las mujeres predominan entre los migrantes de corta distancia,

- Las mejoras tecnológicas (en transporte) aumentan el volumen de migración,

- Cada flujo de migración se asocia a una corriente contraria que la compensa, y

- Los "motivos económicos" dominan las decisiones de la migración.

En el estudio de la migración interna en los países menos desarrollados, es posible identificar

un cuerpo considerable de literatura dedicado al estudio de la migración rural – urbana. Esta

temática fue introducida por la literatura de desarrollo económico y motivada por el hecho de

que la migración rural al sector urbano fue asociada al rápido crecimiento de las ciudades, con

su consecuente elevación de los índices de desempleo en el sector urbano (Todaro 1969,

Harris y Todaro 1970), y consistente con la necesidad de proveer las necesidades de mano de

obra en el sector manufacturero que se localiza en las grandes ciudades.

Estos estudios se integran, con diverso grado de consistencia, a los primeros modelos

económicos que explican la estructura interna de las ciudades (Alonso, 1960 y 1964), donde

los costos de transporte asociados a la conmutación/migración y las rentas de la tierra urbana

son una de las principales fuerzas organizadoras del espacio urbano y también del

correspondiente ordenamiento del sistema de ciudades. Estos modelos suponen que las

empresas se localizan en un distrito central de negocios y que los trabajadores residen a su

alrededor, teniendo en cuenta que el precio del suelo y la densidad de población disminuyen a

medida que aumenta la distancia a dicho centro, estas condiciones generan procesos complejos

de economías de aglomeración, que inducen nuevos flujos de inmigración y acomodos de la

población en los diferentes espacios de habitabilidad disponibles.

El resultado principal del enfoque es la existencia de arbitraje entre los costos de migración,

conmutación y localización (fuerzas tipo “push”) y los precios de la tierra, de las viviendas y

condiciones de acceso a servicios públicos (fuerzas tipo “pull”).

Los factores que determinan los flujos de migración entre localidades son complejos y

altamente discutibles, según Biagi et al. (2011) hasta mediados de los años ochenta dos

tradiciones destacan en los estudios sobre migración. En primer lugar, los llamados modelos

de “desequilibrio”, que trataban al fenómeno como de naturaleza exclusivamente económica,

simplemente como el producto de procesos de búsqueda de empleo y como consecuencia de

diferenciales de salario y desempleo entre localidades. Desde esta perspectiva, las personas

reaccionan a los desequilibrios moviéndose a las áreas de mayores salarios relativos y mayores

oportunidades laborales. Esta perspectiva hacia el largo plazo implica la existencia de

condiciones de convergencia económica, y desde allí, contradice la evidencia sobre la

persistencia de las disparidades regionales, hecho que pone en duda la capacidad de la

migración para arbitrar las diferencias. Otro aspecto que debilita esta primera posición es que

la evidencia empírica muestra una gran cantidad de casos en que los flujos migratorios se

comportan en forma opuesta a lo esperado, por ejemplo las personas migran a localidades con

menores salarios relativos, situación que indica la importancia de otras condiciones en este

tipo de decisión (Knapp & Graves, 1989).

La segunda tradición, llamada de equilibrio, propone que las diferencias en salarios son

parcialmente compensadas por las variaciones espaciales de factores no transables y no

económicos, como son las localizaciones específicas de amenidades naturales, tales como

clima y temperatura. A partir de este punto, varios otros tipos de amenidades han sido

incluidas, como por ejemplo la localización de servicios y bienes públicos (Blomquist et al.,

1988), los efectos de las llamadas amenidades socio-culturales (Glaeser et al., 2001; Florida,

2002), las que parecen ser particularmente importantes para explicar migración en contextos

urbanos, es decir los que se producen entre ciudades de diferente jerarquía (Shapiro, 2006 y

Partridge, 2010).

Para el caso de los países latinoamericanos los determinantes de la migración, tanto interna

como internacional, han sido agrupados en varias categorías. Estudios realizados para

Colombia (Botón et al., 2009) y Chile (Aroca et al., 2000) coinciden en distinguir entre

factores de tipo económico, social y político y, para el caso chileno, sobre las condiciones

espaciales-geográficas, como determinantes de los flujos migratorios internos.

Las condiciones económicas implican evaluar, ya sea a nivel individual y/o por hogar, cuáles

serán las ganancias y costos asociados a la migración, de esta forma la migración corresponde

a un tipo específico de estrategia orientada, ante fallas de mercado, a mejorar el bienestar de

los involucrados tan a nivel individual como familiar (Rodríguez, 2004).

Con relación a los factores sociales, de forma creciente se ha destacado el rol que juegan en el

proceso las llamadas redes de apoyo, tanto para reducir los costos directos de la migración,

como para facilitar la instalación de los migrantes. Esto porque los migrantes efectivos y

potenciales intercambian información sobre oportunidades laborales y de alojamiento, se

proporcionan asistencia financiera y disminuyen los costos de adaptación al nuevo ambiente.

Esta evidencia sugiere que los costos de movilización a una determinada localidad son

menores cuando hay establecida una red de migrantes previa y, desde esa perspectiva, las

redes tienen la capacidad de retroalimentar y orientar la migración (Carrington et al., 1996;

Galvis, 2002)

La intensidad de los flujos migratorios es más pronunciada a medida que existe una presencia

mayor de vecinos y conocidos provenientes de una misma localización de origen. Al respecto,

Portes (2001) plantea que el efecto práctico fundamental de las redes sociales no es sólo la

reducción de los costos de la migración, sino que pueden sostener el proceso, incluso cuando

los incentivos originales han desaparecido o son debilitados.

La inclusión de los aspectos geográficos – espaciales dice relación con considerar

explícitamente la configuración topológica del sistema de unidades espaciales/administrativos

bajo análisis. El análisis de la estructura espacial de las ciudades y de sus relaciones ha

tendido a basarse en lo que Perroux (1950) llamaba una concepción del espacio banal. Esta

concepción queda, por ejemplo reflejada, en los estudios de flujos de migración, que han

utilizado el concepto de redes geográficas (Salt, 1989) para destacar las vinculaciones entre

localidades de origen y destino en el contexto de migración, fundamentalmente de la

internacional.

Similarmente, en la modelización del fenómeno migratorio en el espacio, se ha buscado

“corregir” la distorsión que supone la pérdida de independencia de las observaciones

extendiendo instrumentos analíticos de la econometría espacial. Particularmente, LeSage y

Pace (2008) proveen una serie de herramientas para incorporar a los modelos de regresión

espacial la posibilidad de corregir los problemas de dependencia espacial originada en la

pérdida de independencia entre los flujos entre regiones de origen “i” y destino “j” incluyendo

matrices de adyacencia de dimensiones “I*JxI*J”.

Finalmente, una perspectiva alternativa sobre el espacio no banal, se encuentra en las redes

complejas, donde los flujos de migración constituyen un sistema complejo, es decir es una red

interdependiente que - si bien posee una raíz geográfica - se expresa como un todo que excede

los límites de los lugares (Castell, 2006). Desde esta perspectiva en particular, la falta de

independencia no es un problema, sino un rasgo distintivo del fenómeno de red compleja

(Strogatz, 2001). Esta dimensión destaca la posición relativa de las unidades administrativo-

geográficas por cuanto ellas están situadas en cercanía y relación a otras, con las que pueden

coexistir en relaciones de complementación y/o sustitución. Un aspecto básico de esta

dimensión es la centralidad de cada unidad en el sistema geográfico, para ello Boots y

Kanaroglou (1988) postulan que dicha dimensión puede medirse, lo que implica explicitar el

sistema de jerarquías espaciales subyacentes en la partición del espacio geográfico y de sus

flujos.

Esta forma de concebir el espacio simultáneamente geográfico y social puede revelar

dimensiones ocultas al estudio basado en un espacio banal, en especial cuando se consideran

las características que poseen los trabajadores que migran. La forma en que se estructuran

dichas redes, teniendo en cuenta factores como la ocupación de los trabajadores, pueden

revelar jerarquías de centros complejas, que podrían ser el resultado de una división espacial

del trabajo dentro del país bajo análisis.

III. Propuesta metodológica.

Este trabajo propone una aproximación alternativa al estudio de la migración interna entre

diferentes municipalidades de Chile a partir de una concepción del espacio entendido como

una red de relaciones, en este caso una red de flujos de migración.

Objetivos.

El objetivo del trabajo es describir la estructura de la red de los flujos de migración que se dan

entre las comunas de Chile, considerando la totalidad de la población que es parte de la masa

de trabajadores, y estudiar cómo cambia la importancia de las comunas según el tipo de

ocupación laboral considerado. El análisis parte de la hipótesis de que los flujos de migración

se organizan como una red de intercambios de capital humano caracterizada por la existencia

de múltiples centros que cumplen funciones diferentes dentro de la división administrativa

país. Específicamente, se espera que la estructura de los flujos y la importancia relativa de las

comunas difieran según el tipo de ocupación laboral.

Datos.

La información utilizada en el estudio proviene del Censo de Población y Vivienda de Chile

del año 2002 y tiene en cuenta las 346 comunas (municipalidades) que forman las 13 regiones

administrativas del país. Para la relativización de los flujos de migrantes, se siguió el método

propuesto por Tolbert y Killian (1987), que arroja una matriz simétrica de valores relativos

que indican la fuerza de la relación entre las localidades de origen y destino. Los flujos

proporcionales se construyen según la fórmula (1).

(1)

Donde:

es la medida del flujo proporcional de migrantes, entre los años “t-5” y “t”, desde la

comuna de origen “i” a la comuna de destino “j”.

es la medida del flujo proporcional de migrantes desde la comuna de origen “j” a la

comuna de destino “i”.

es la población de trabajadores residente en la comuna “i” en el año “t-5”.

es la población de trabajadores residente en la comuna “j” en el año “t-5”.

Esta formulación presenta varias ventajas, en primer lugar el numerador representa la

importancia del total de migrantes entre ambas localidades, independiente de la dirección del

movimiento, y por lo tanto es una medida del grado absoluto de vinculación o

interconectividad entre ambas unidades espaciales. El denominador asegura representar el

flujo de migración sobre una base relativa, que no estará dominada por las localidades de

mayor tamaño poblacional. Al considerarse la población residente se reduce la sensibilidad a

la dirección de la migración, puesto que ella será constante en todas las matrices de migración

asociadas a diferentes grupos ocupacionales. La elección de la población de mínimo tamaño

asegura que, incluso casos con alta asimetría de flujos, ellos serán considerados como

evidencia de conectividad entre dos localidades. Finalmente, esta forma de mínimo es opuesta

a la utilización de formas aditivas, que se estima contribuyen a invisibilizar la interacción entre

las comunas pequeñas (generalmente rurales) con aquellas más pobladas (generalmente

urbanas). Basados en estos elementos se construyeron matrices de flujos proporcionales, a

partir de los microdatos para la población ocupada, según la fórmula descrita en (1),

considerando particiones de la matriz de flujos totales por:

- Sexo: hombres y mujeres,

- Tipo de movimientos, haciendo una distinción entre:

o Migración Intra-Regional (Intra): son movimientos entre comunas localizadas

en la misma región administrativa,

o Migración Inter-Regional Distantes (Inter1): son movimientos que ocurren

entre comunas localizadas en regiones administrativas diferentes que no son

contiguas, usando un criterio de adyacencia tipo “queen” de orden 1 (Anselin,

1995).

o Migración Inter-Regional Contiguas (Inter2). son movimientos que ocurren

entre comunas localizadas en regiones administrativas diferentes, tal que las

regiones involucradas sean contiguas usando un criterio de adyacencia tipo

“queen” de orden 1.

- Ocupación: los trabajadores fueron agrupados según su categoría ocupacional

declarada con base a la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO

revisión 1988) a un dígito. Esto genera 9 grupos de ocupaciones asociadas a

actividades laborales de diversa complejidad en términos de habilidades, capacidades y

conocimientos.

Cuadro 1.

Clasificación de ocupaciones.

Código CIUO Categoría ocupacional

0 (0) Fuerza Armadas (FFAA)

11, 12, 13 (1) Directivos (DIR)

21, 22, 23, 24 (2) Profesionales (PROF)

31, 32, 33, 34 (3) Técnicos (TEC)

41, 42 (4) Empleados (EMP)

51, 52 (5) Servicios personales y Vendedores (SSPP)

61, 62 (6) Operarios y Trabajadores Agrícolas (AGRIC)

71, 72, 73, 74, 81, 82, 83 (7) Operarios Calificados e Industriales (OPCAL)

91, 92, 93 (8) Trabajadores No Calificados (OPNCAL) Fuente: elaboración propia

- Sector: los trabajadores fueron agrupados según el sector económico en que laboran

con base a la Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU revisión 1988) a

un digito, esto genera 10 grupos sectoriales.

- Educación: los trabajadores fueron agrupados según el nivel educacional formal que

presentan, las categorías consideran los siguiente intervalos

o Sin educación básica, cuando la persona no ha completado ningún año de

educación formal.

o Educación Primaria, cuando la persona ha completado parcial o totalmente el

nivel primario de instrucción consistente en un ciclo de 8 años.

o Educación Secundaria Humanista, cuando la persona ha completado total o

parcialmente el ciclo secundario de educación de 4 años en un establecimiento

de educación general orientada a continuar su educación superior en la

universidad.

o Educación Secundaria Técnico/Profesional, cuando la persona ha completado

total o parcialmente el ciclo secundario de educación de 4 años en un

establecimiento de educación profesional orientada a insertarse en el mercado

laboral al termino del ciclo.

o Educación Superior, cuando la persona ha completado total o parcialmente el

ciclo de educación superior, ya sea en su modalidad de Centro de Formación

Técnica (2 años), Instituto Profesional (4 años) y/o Universidad (5 o más años).

Métodos.

La identificación y caracterización de la estructura de las redes de migración se plantea en dos

etapas. En primer lugar, se realiza un análisis tradicional basado en la localización de las

personas según sus comunas de residencia y características individuales. Estas matrices han

sido examinadas con el propósito de calcular la importancia relativa de cada localidad en el

sistema de flujos específico, esto ha sido evaluado utilizando el indicador de Eigencentralidad

(ECM) propuesto por Bonacich (1972) y el desarrollado por Boots y Kanaroglou (1988) para

la inclusión de efectos espaciales en modelos de migración.

La centralidad basada en el vector de valores propios fue desarrollada por Bonacich (1972)

para medir lo conectado que está un actor en el contexto de todo el sistema global de flujos. El

método trabaja de forma similar al análisis factorial (FA), asumiendo que cada nodo-comuna

en la matriz de flujos migratorios es una variable, el método FA identifica “dimensiones”

subyacentes en las distancias relacionales entre los nodos. La importancia de cada dimensión

es dada por el valor propio (Eigenvalue) y la importancia de cada comuna en la dimensión es

dada por el vector asociado a cada valor propio ("eigenvector").

Usualmente, la primera dimensión captura los aspectos globales de la distancia entre los

actores, la segunda y sucesivas dimensiones capturan efectos locales y particularidades de

subestructuras. Altos valores en el vector principal indican que los actores son “más centrales”

en el patrón global de las distancias sociales en el sistema. Por el contrario, valores bajos

indican que los actores son más periféricos. Esta información se normaliza para contar con un

indicador relativo de centralidad, considerando como punto de referencia un grafo

completamente centralizado tipo estrella. La aplicación de este indicador a cada matriz de

flujos totales y por ocupaciones permite identificar la importancia relativa de cada comuna en

el sistema de flujos de cada ocupación. Los resultados se presentan en mapas tipo cartogramas,

es decir como un conjunto de círculos cuyo radio es proporcional al respectivo “Eigenvector”,

además el centroide de cada círculo corresponde a la localización del centroide del polígono

que representa su área en el mapa. De esta forma cada círculo es representado reproduciendo

la localización original optimizada (1.000 iteraciones) para propósitos de clarificar la imagen

individual de cada unidad territorial. En este mapa, además, se incluye un análisis de la

distribución de los valores del índice, siendo indicados los valores que corresponden a casos

atípicos dada la distribución de cada variable.

A partir de estos índices de centralidad, se lleva a cabo un análisis de auto-correlación espacial

global con la finalidad de evaluar si la interdependencia de la red de flujos se refleja en el

espacio de los lugares. Para ello, se utiliza el indicador I de Moran. Este indicador se calcula

para dos tipos de matrices de contigüidad para evaluar su consistencia. La primera es una

matriz “queen” de orden 1 (WQ1), que captura las interacciones entre comunas vecinas, que

comparten bordes directos (por tramos o puntos) y cuya topología corresponde a polígonos

irregulares; la segunda es una matriz basada en las cinco comunas más cercanas (WK5), que

recoge el efecto de un sistema uniforme de interacciones potenciales. El estadístico I de

Moran, basado en 9.999 permutaciones, se calcula para las variables tasa de envío, tasa de

migración intra-regional, tasa de migración inter-regional para regiones contiguas y tasa de

migración inter-regional para regiones no contiguas.

La segunda parte, se orienta a determinar cuáles son los factores más relevantes para explicar

la red de flujos proporcionales observados. Los flujos entre comunas se resumen en nueve

matrices relacionales disjuntas por ocupación y por tipo de longitud de la migración (intra,

inter1 e inter2). Para definir los determinantes de los flujos migratorios, se utiliza la técnica de

Regresión QAP propuesta por Hubert y Schultz (1976), Krackhardt (1987) y desarrollada en el

algoritmo de Borgatti, Everett y Freeman (2002). Esta técnica permite modelar como variable

dependiente a la matriz de flujos en función de una relación lineal de un conjunto de matrices

independientes que vinculan al mismo conjunto de actores según diversos criterios de

vinculación o afiliación. La técnica toma en cuenta la interdependencia de los flujos y para

determinar los niveles de significación de los parámetros elabora la distribución empírica de

los mismos, utilizando una técnica similar al bootstraping, pero basada en permutaciones de

los valores de la matriz dependiente. La estimación se realiza definiendo 5.000 permutaciones

para el cálculo de la pseudo-significación y se usa una semilla aleatoria fija de 999 en todos

los casos.

El conjunto de matrices independientes se construye según los siguiente criterios y

fundamentos.

Distancia entre centroides de polígonos comunales (DISTCENT): esta matriz incorpora las

distancia lineales (Euclídea) entre los centros geográficos de las comunas, es una medida

indirecta de los costos de moverse en el espacio geográfico. Aproxima así los costos de

transporte que, en principio, reducen los flujos entre dos comunas (Evans y Pooler, 1987) .

Diferencia entre EigenCentralidad Normalizada en la matriz de flujos totales para las

comunas “i” y “j” (DIST_NECM1): esta matriz incorpora las diferencia en la centralidad

total de las comunas involucradas en una relación, si la migración actúa siguiendo un patrón

concentrador, las diferenciales positivas aumentarán los flujos entre dos localidades (Boots y

Karanoglou, 1988).

Diferencia entre índices de Centralidad Geográfica para las comunas “i” y “j”

(DISTBK): esta matriz incorpora las diferencias en la centralidad geográfica de cada par

comunas involucradas en una relación. Si la migración actúa siguiendo un patrón

concentrador, las diferenciales positivas aumentarán los flujos entre dos localidades (Aroca et

al., 2001). Los indicadores de centralidad se construyen a partir de la matriz de adyacencia

WQ1 entre las comunas y, por lo tanto, capturan parte de las condiciones de conectividad

geográficas existentes.

Diferencia en tamaños de población económicamente activa (DISTPAE): esta matriz toma

la diferencia entre el número de trabajadores totales en cada par de localidades. Esto captura

los diferencias en los tamaños y complejidad de los mercados laborales que inciden en los

flujos migratorios tanto de carácter especulativo como contratada (Gabriel et al., 1993).

Diferencia en índices de Potencial de Mercado por localidad (DISTPOTMERC): esta

matriz toma la diferencia entre el índice de potencial de mercado de cada localidad, este se

calcula sumado la población comuna a comuna dividiendo por la distancia que las separa. Es

un indicador de las ventajas de localización potenciales para las actividades productivas en

cada comuna. Se ha notado en la literatura que los migrantes pueden preferir localización con

mayores oportunidades (Crozet, 2004)

Diferencia en índices de Proporción de población rural por localidad (DISTPRURAL): esta matriz toma la diferencia entre la proporción de población rural en cada localidad. Es una

variable relevante para ciertos tipos de ocupaciones y por lo tanto se espera que se relevante

para algunos grupos específicos de trabajadores, particularmente los trabajadores agrícolas y

menos calificados (Lipton, 1980).

Distancia en estructura productiva sectorial por localidades (DISTSECT): Para medir la distancia entre las estructuras productivas sectoriales se calculan la importancia

relativa de los sectores industriales medida en participaciones de empleo para cada localidad.

Para su reducción se utiliza la distancia Euclídea (Burt, 1992) entre las comunas, generándose

una matriz de distancias sectoriales para las localidades. En este caso, mayores distancias

suponen diferencias mayores en la mezcla industrial entre las localidades, lo que actuaría

como un inhibidor de la migración (Santiago y Thorbecke, 1988).

Flujo complementario de migrantes entre localidades (M1C)

Para medir el rol que juegan otras variables omitidas, como por ejemplo tasas de desempleo y

salarios se ha incluido la matriz de importancia relativa de los flujos de migración

complementarios al grupo ocupacional bajo análisis. Esta matriz captura parte de la

información que las personas tienen de las localidades y capturaría parte del llamado efecto

red en la migración, que ha sido extensamente estudiado en la literatura, y que se relaciona con

el hecho de que las personas al decidir sus destinos potenciales consideran cuanta gente de su

localidad está ya instalada en la región de destino o ha decidido migrar hacia ella puesto que

esto reduciría sus costos de migración e instalación (Carrington et al., 1996). Para cada caso,

se construye restando a la matriz de flujos totales el grupo especifico que está siendo

explicado. Como estrategia de estimación cada modelo es estimado con esta variable y sin

ella, para evaluar el impacto y estabilidad sobre los coeficientes asociados a cada matriz

explicativa.

IV. Resultados.

Para efectos de simplificar la presentación y discusión de los resultados, resulta práctico

agregar parte de los mismos en pocas unidades territoriales que den cuenta de la macro-

geografía del país. Para estos efectos se han utilizado las llamadas macrozonas naturales del

país (Norte, Centro, Sur y Austral). La Macrozona Norte está compuesta por las regiones

I,II,III y IV, la Macrozona Centro por las regiones V,VI,VII, y XIII (Región metropolitana), la

Macrozona Sur por las regiones VIII, IX y X y finalmente la Macrozona Austral por las

regiones XI y XII.

Para sintetizar y comparar la estructura de los flujos de migración basados en la calificación de

migración intrarregional y los dos tipos de migración interregional, se ha preparado un

indicador descriptivo simple que compara cuánto representa proporcionalmente la migración

intra-regional sobre el total de migración, (Cuadro 2).

Cuadro 2.

Importancia Migración Intra-Regional por Macrozonas Geográficas

Areas No.

Comunas

Promedio Participación Mig. Intraregional en

Migración total Desv. Std. Mínimo Máximo

Macrozona Norte 44 0.496 0.223 0.145 0.957

Macrozona Centro

153 0.650 0.215 0.116 0.942

Macrozona Sur 128 0.545 0.168 0.181 0.864

Macrozona Austral

21 0.525 0.263 0.075 0.952

Total 346 0.584 0.211 0.075 0.957

Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2002.

Sobre estos resultados se aplicó una Prueba de Levene para Homogeneidad de Varianzas, que

finalmente rechazada la hipótesis nula de homocedasticidad (Fc = 2.495, sign. = 0.001). Esto

invalida la prueba Anova tradicional por lo que se utilizó la prueba Post-hoc de Games-Howell

para evaluar la significación de las diferencias por Macrozona Geográfica. Los resultados que

señalan diferencias significativas al 1% corresponden a la comparación Macrozona Norte v/s

Macrozona Centro y Macrozona Centro v/s Macrozona Sur. Lo que indica que la composición

de los patrones migratorios son diferentes entre estas grandes áreas, siendo notablemente

mayor la migración de corta distancia (65% v/s 50% y 65% v/s 55% respectivamente) para las

comunas localizadas en la Macrozona Central. Como complemento, la migración de larga

distancia (tipo 1 y 3) será proporcionalmente mayores para la Macrozona Norte.

Al vincular estos resultados con los kilómetros recorridos, considerando las distancias entre

centroides de las comunas, estos movimientos migratorios implican significativas diferencias

en magnitud de los desplazamientos por tipo de migración (Cuadro 3).

Cuadro 3.

Magnitud de los desplazamientos – Prueba Anova Total Comunas País

Tipo de Migración Promedio Desv. Stand

Intra Regional 75.05 kms 64.19 kms.

Inter Regional Contigua 169.41 kms. 125.03 kms.

Inter Regional No Contigua 781.26 kms 536.22 kms.

Prueba Estadística Fc Pr(>Fc)

Diferencias inter-grupos 50397 2.20E-16

Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2002.

Esto sumado al resultado anterior implica que las personas de la Macrozona Central entonces

concentran el 65% de sus migraciones en movimientos que en promedio sólo suponen

cambiarse 75 kms. En oposición más del 32% de las personas de la Macrozona Norte han

migrado en desplazamientos que, en promedio, suponen desplazamientos de más de 782 kms.

Aunque las cifras anteriores, pueden desglosarse a nivel de cada comuna, esto sólo tiene

sentido para proporcionar evidencia de la alta heterogeneidad existente entre las diversas

realidades geográficas del país y refuerzan la necesidad de examinar en detalle estos flujos

controlando por diversos aspectos, incluyendo la existencia de autocorrelación espacial, –

(Cuadro 4).

La evidencia recogida muestra que el patrón de distribución espacial es espacialmente

autocorrelacionado en forma global. Este resultado es consistente para ambas definiciones

instrumentales de espacio (WQ1 y WK5) y para las diferentes tasas de migración, en todos los

diferentes tipos según distancia, así como para de los indicadores de centralidad en el sistema

de flujos comunales para todos los tipos de ocupaciones. Este resultado indica que tanto las

tasas de envío como las de recepción de migración poseen una autocorrelación espacial

positiva con niveles de pseudo significación entre el 5% y el 1% (cuadro 4). Esto implica que

las comunas con tasas altas de migración tienden a estar rodeadas por comunas con tasas altas

y que las comunas con tasas altas de recepción de conmutación tienden a estar rodeadas por

comunas también con tasas altas.

A continuación, en la Figura 1, se representan los cartogramas asociados a la distribución de

las diferentes tasas de migración según tipos, cada círculo corresponde a una municipalidad

localizada en su respectivo centroide geográfico, su diámetro representa el tamaño de la

variable y los valores extremos aparecen destacados más oscuros. En el caso de la migración

intrarregional, los valores más importantes se ubican en la zona centro del país y en las

comunas de las regiones V y XIII. Las tasas de migración interregional entre unidades

contiguas, destaca fundamentalmente en la zona sur del país, siendo además particularmente

baja en el caso de la Región Metropolitana. El tercer diagrama muestra la distribución de las

tasas en migraciones entre regiones no contiguas, estas son más altas en las comunas de la

zona central ubicados en los alrededores de la Región Metropolitana, con varios casos de tasas

atípicamente altas.

Cuadro 4.

Índices de Autocorrelación Espacial.

Variable Matriz WQ1 Matriz WK5

I de Moran p.sign. I de Moran p.sign.

Tasa Migración IntraRegional 0.4089 0.0001 0.4182 0.0001 Tasa Migración InterRegional No contigua 0.5213 0.0001 0.5219 0.0001 Tasa Migración InterRegional Contigua 0.6522 0.0001 0.6360 0.0001

EigenCentralidad Total Flujos 0.6651 0.0001 0.7698 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos directivos 0.5845 0.0001 0.5012 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos profesionales 0.6358 0.0001 0.5276 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos tecnicos 0.3073 0.0030 0.3402 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos trab. Agricolas 0.6737 0.0001 0.7116 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos Oper. Calificados 0.5754 0.0001 0.6921 0.0001 EigenCentralidad Total Flujos Oper. No Calificados 0.6426 0.0001 0.7449 0.0001

Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2002

En la Figura 2 se representan los cartogramas asociados a la distribución de los indicadores de

Eigen-centralidad (ECM) para las matrices de flujos migratorios. Las ocupaciones han sido

ordenadas desde aquellos más intensivas en capital humano, asociadas a labores cognitivas

intensas, a las más intensivas en habilidades y destrezas laborales del tipo físico-manual.

Nuevamente los patrones revelan significativos cambios en las distribuciones, las ocupaciones

más intensas en altas habilidades cognitivas (directivos, profesionales y técnicos) en torno a la

Región Metropolitana, y al interior de esta en el llamado eje Nororiente. Al desplazarse a

funciones más intensivas en destrezas físicas, cobran más importancia las regiones de la zona

sur y varias comunas de la macrozona Austral, las que aparecen con valores atípicamente

altos, fundamentalmente por tratarse de poblaciones muy pequeñas, lo que magnifica su

importancia en el sistema de flujos relativizados.

Figura 1.

Tasas de Migración Total e Indices de Centralidad Comunales por Tipo de Inmigración.

Fuente: Elaboración propia a partir del Censo de población y vivienda 2002 y software GeoDa v.0.9.5-i(beta).

Los valores atípicos superiores aparecen destacados.

Figura 2.

Indices de Centralidad Comunales en Sistema de Flujos de Inmigración por Tipos de

Ocupaciones

Fuente: Elaboración propia a partir del Censo de población y vivienda 2002 y software GeoDa v.0.9.5-i(beta).

Los resultados previos apuntan aparentemente la existencia de un patrón metropolitano de

localización del trabajo en torno a la comuna de Santiago, Providencia, Vitacura y Las

Condes, situación que ha sido también señalado trabajos como los de Rodríguez Vignoli

(2008).

Cuadro 5.

Regresión QAP por Grupos Ocupacionales

Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2002. Estimación realizada utilizando

software Ucinet v.6.29 (alfa).

La incorporación al análisis de regresión QAP es presentada en el cuadro 5 para cada grupo

ocupacional y en el cuadro 6 para los grupos educacionales. En ambos resultados es destacable

la baja capacidad explicativa de los modelos. Los ajustes estimados para el modelo que

excluye el efecto “red” operacionalizado por el flujo complementario de migración, fluctúa en

torno al 3% de la varianza observada para los modelos segregados por ocupación y, entre el

1% y 5% para los modelos segregados por niveles educativos.

Cuadro 6.

Regresión QAP por Grupos Educacionales

Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2002. Estimación realizada utilizando

software Ucinet v.6.29 (alfa).

Otro aspecto relevante es que el llamado efecto “red” mejora sustantivamente la capacidad

explicativa de los modelos, siendo siempre un efecto significativo y positivo. También esta

variable afecta la significación individual de alguno de las demás matrices explicativas, esto

puede ser indicativo de que los modelos explicativos del tipo auto-organizado pudiesen ser una

mejor alternativa para explicar los flujos examinados, hecho que deberá ser incluido en futuras

versiones del trabajo.

Con relación a los factores individuales, estos mantiene un patrón complejo, sin embargo

mayoritariamente la distancia física actúa como un inhibidor de los desplazamientos, para

todos los grupos ocupacionales. Algo similar ocurre con la distancia sectorial, la que aunque

no siempre significativa, actúa inhibiendo los flujos migratorios. Finalmente, las diferenciales

en potenciales de mercado también actuaría como un inhibidor en los flujos migratorios entre

localidades específicas especialmente en los grupos ocupacionales menos intensivos en capital

humano educativo.

V. Conclusiones.

El análisis de los patrones de localización comunal a los que dan lugar las tasas de envío y de

recepción de flujos migratorios en las diferentes comunas del país, permite identificar patrones

complejos de alta interdependencia y con una componente espacio-geográfica importante.

Los análisis de varianza muestran que los tipos de movimiento intra-regionales son

dominantes, principalmente en las comunas localizadas en la zona centro y sur del país, pero

también que en las regiones extremas de Chile, localizadas en la zona norte y austral del país,

los movimientos migratorios de tipo inter-regionales contiguos y no contiguos tienen una

importancia relativa mayor. Esta diferencia es particularmente importante porque entraña

notables diferencias en la magnitud de los desplazamientos físicos, pues mientras que la

migración intrarregional ocurre en promedio dentro de 75 kms. de la localidad de origen, los

segundo tipos de migración suponen desplazamientos de mucho mayores. Esto se debe a la

configuración administrativo-geográfica del sistema de comunas del país, donde las comunas

de mayor superficie y baja densidad se ubican precisamente en los extremos, en oposición a

las comunas más compactas, pequeñas y densamente pobladas, que se ubican en las zonas

centro y sur del país.

La inclusión en el análisis de tipos de ocupación y de niveles educativos, permite visibilizar la

heterogeneidad que componen los flujos migratorios comunales y como los territorios

involucrados en estas vinculaciones cambian, produciéndose en la práctica varios espacios

relacionales con protagonistas territoriales diferentes. Estas geografías relacionales tienen

relevancia porque también pueden estar asociadas a condiciones socio-económicas

completamente diferentes que pueden potenciar o dificultar el rol clásico asignado a la

migración como una fuerza equilibradora de diferenciales territoriales.

La evidencia también es compatible con investigaciones previas que destacan el rol jugado

por el denominado el eje centro-oriente de la Región Metropolitana resulta dominante para la

ocupaciones que poseen un mayor grado de calificación y capacidad de decisión como son los

directivos y profesionales. En contraste, en el caso de los técnicos, empleados y trabajadores

menos calificados, ellos tiene un protagonismo diferenciado por áreas geográficas. La

evidencia generada por las regresiones QAP no son concluyentes e invitan a extender la

modelación mediante la utilización de redes auto-organizadas. Destaca el rol inhibidor de las

vinculaciones que juegan consistentemente la distancia física, la distancia económica medida

como diferenciales en estructura productiva y diferencias en potenciales de mercado.

Como futuras extensiones del estudio se plantea profundizar el análisis de los flujos de capital

humano que están detrás de los patrones observados; la incorporación de la dimensión

sectorial al análisis ocupacional como un medio para observar de mejor forma la existencia de

división espacial del trabajo; la relación existente entre los flujos y la segregación residencial;

el estudio más detallado de la magnitud de los desplazamientos, con el fin de introducir una

métrica sobre accesibilidad al puesto de trabajo y la distribución de oportunidades laborales en

el espacio. Los resultados obtenidos pueden ser útiles para el diseño de políticas de transporte

urbano y vivienda, para el estudio de patrones de contaminación cruzada y del papel que

unidades espaciales concretas tienen dentro del sistema urbano.

Referencias.

Alonso, W. (1960). “A theory of the urban land market”. Papers and Proceedings of the

Regional Science Association, 6: 149-157.

Alonso, W. (1964). Location and land use. Cambridge: Harvard University Press.

Anselin, L. (1995). “Local Indicators of Spatial Association – LISA”. Geographical Analysis,

27: 93 – 115.

Aroca, P., G. Hewings & J. Paredes (2001). “Migración Interregional y el Mercado Laboral en

Chile”. Cuadernos de Economía (Latin American Journal of Economics), 38(115): 321-245.

Biagi, B., Faggian, A. y P. McCann (2011). “Long and short distance migration in Italy: The

role of economic, social and environmental characteristics”. Spatial Economics Analysis, 6(1):

111-131.

Blomquist, G. C., Berger, M. C. y J. P. Hoehn (1988). “New estimates of quality of life in

urban area”. American Economic Review, 78: 89-107.

Bonacich, P. (1972). “Factoring and Weighting Approaches to status scores and clique

identification”. Journal of Mathematical Sociology, 2: 113-120.

Boots, B. N. y P. S. Kanaroglou (1988). "Incorporating the Effects of Spatial Structure in

Discrete Choice Models of Migration". Journal of Regional Science, 28: 495-507.

Borgatti, S. P., Everett, M.G. y Freeman, L.C. (2002). “Ucinet 6 v6.29 for Windows”.

Harvard: Analytic Technologies.

Botón Gómez, SL. y P. González Román (2010). “Una revisión a los estudios sobre migración

internacional en Colombia”. Revista Facultad de Ciencias Económicas, XVIII(1): 195-204.

Burt, R. (1992). “Structural Holes: The Social Structure of Competition”. Harvard University

Press, Cambridge, MA.

Carrington, W.J., E. Detragiache y T. Vishwanath (1996). “Migration with endogenous

moving cost”. American Economic Review, 86(4): 909-930.

Castells M. (2006). “The Theory of The Network Society”. UK: MPG Books Ltd.

Crozet, M. (2004). “Do migrants follow market potentials? An estimation of a new economic

geography model”. Journal of Economic Geography, 4(4): 439-458.

Evans, N. J. and J. Pooler (1987). “Distance Deterrence Effects in Constrained Spatial

Interaction Models of Interprovincial Migration”, Canadian Journal of Regional Science,

10(3): 259-279.

Florida, R. (2002). “The economic geography of talent”. Annals of the Association of

American Geographers, 92: 743-775.

Gabriel, S. A., J. Shack-Marquez and W.L. Wascher (1993). “Does migration arbitrage

regional labor market differentials?”. Regional Science & Urban Economics, 23(2), 211-233.

Galvis Aponte, L. (2002). “Determinantes de la Migración Interdepartamental en Colombia

1988- 1993”. Documentos de trabajo sobre Economía Regional, Banco de la República, 29: 7-

39.

Glaeser, E. L., Kolko, J. y A. Saiz (2001). “Consumer city”, Journal of Economic

Geography,1: 27-50.

Greenwood, M. J. (1985). “Human Migration: Theory, Models, and Empirical Studies”.

Journal of Regional Science, 25(4): 521-544.

Greenwood, M. J. (1995). “Internal Migration in Developed Countries”. In Handbook of

Families and Population Economics. Rosenzweig and Stark (Eds.). North-Holland,

Amsterdam.

Hanneman, R. A. y Riddle, M. (2005). ”Introduction to social network methods”. University

of California, Riverside. 2005, http://Faculty.ucr.edu/hanneman/

Harris, J.P. y M.P. Todaro (1970 ). “Migration, Unemployment and Development: a Two-

Sector Analysis”. American Economics Review, 60:126-142.

Hubert, L. y Schultz, J. (1976). “Quadratic assignment as a general data analysis strategy”.

British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 29: 190-241.

Knapp, T. A. y P.E. Graves (1989). “On the role of amenities in models of migration and

regional development”. Journal of Regional Science, 29: 71-87.

Krackhardt, D. (1987). “QAP partialling as a test of spuriousness”. Social Networks, 9: 171-

186.

LeSage, J.P. y R. K. Pace (2008) “Spatial econometric modeling of origen-destination flows”,

Journal of Regional Science, 48(5): 941–967

Lipton, M. (1980), “Migration from Rural Areas of Poor Countries: the Impact on Rural

Productivity and Income Distribution”. World Development, 8: 1-24.

Partridge, M. D. (2010) “The dueling models: NEG vs. amenity migration in explaining US

engines of growth”. Papers in Regional Science, 89: 513-536.

Perroux, F. (1950). “Economic Space: Theory and Applications. The Quarterly Journal of

Economics, 1950, n°64, 1, p. 89-104.

Portes, A. (2001). “Inmigración y metrópolis: reflexiones acerca de la historia urbana”.

Migraciones Internacionales,1(1): 111-134.

Ravenstein, E.G. (1885). “The Laws of Migration”, Journal of the Statistical Society, 48: 167-

235.

Ravenstein, E.G. (1989). “The Laws of Migration”, Journal of Statistical Society, 52: 241-305.

Rodríguez Vignoli, J. (2008). “Movilidad cotidiana, desigualdad social y segregación

residencial en cuatro metrópolis de América Latina”. Revista Eure, XXXIV (103): 49-71.

Rodríguez, J. (2004). “Migración Interna en América Latina y el Caribe: Estudio regional del

periodo 1980-2000”. Población y Desarrollo,50: 58.

Salt, J. (1989). “A Comparative Overview of International Trends and Types, 1950-80”.

International Migration Review, 23(3): 431-456

Santiago, C.E. y E. Thorbecke (1988):”A Multisectorial Framework for the Analysis of Labor

Mobility and Development in LDCs: an Application to Postwar Puerto Rico”. Economic

Development and Cultural Change 37: 127-148.

Shapiro, J. M. (2006). “Smart cities: quality of life, productivity, and the growth effects of

human capital”. The Review of Economics and Statistics, 88: 324-335.

Strogatz, S.H. (2001). “Exploring complex networks”. Nature,410(8): 268-276.

Todaro, M.P. (1969), “A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in LDCs”.

American Economic Review, 59: 138-148.

Tolbert, C.M. y M. S. Killian (1987). “Labor Market Areas for the United States”. Agriculture

and Rural Economy Division, Economic Research Service, US Department of Agriculture.

Staff Report No. AGES870721.