Padrons municipals i microestadística (I)

Aquest article be podria dir-se també misèries i oportunitats de l estadístic municipal. Però, tot i ser un “post” d’un bloc, amb el que té de més informal el canal, hem optat per un títol més canònic…

Misèries.

Un ajuntament, exactament igual que un govern autonòmic o estatal, necessita informació detallada de la realitat humana (població) i física (espai físic) sobre la que ha de dissenyar i aplicar polítiques. Però no sempre és fàcil. De fet, quasi mai és fàcil obtenir dades estadístiques i quantificació de la realitat local. I be ho sabem els tècnics que treballem als observatoris municipals. L’estadística oficial, la que parteix dels plans estadístics oficials del govern central o de l’autonòmic acostuma a basar-se majorment en enquestes. Sovint en base a grans mostres i, per tant, caríssimes. Tot i aquestes grans mostres els resultats tenen uns desagregació territorial limitada. En els millors dels casos es donen dades a nivell de província (estadística estatal) o de comarca (estadística autonòmica). Els municipis estem doncs orfes de dades.

Sort que als municipis teníem els censos decennals!, en que s’inventaria tota la població i tots els habitatges, i que ens donen (uns anys després del treball de camp) centenars de variables estadístiques (més de 500) desagregades fins i tot a nivell de secció censal. Una secció censal ve a ser l’agregat territorial d’ unes 2000-3000 persones. Poc més de 1000 llars. En zones molts denses, això pot representar unes poques illes de cases.

Però s’ha acabat aquesta sort!. El problema de manca de dades s’agreuja a partir del moment de que, degut als rigors pressupostaris, es deixarà de fer censos de població, edificis i vivendes exhaustius, com venia es venia realitzant cada deu anys. A partir d’ara es farà amb una metodologia mixta de cens exhaustiu / enquesta, que no permetrà donar dades a nivell municipal.

Als municipis hem de recórrer a l’explotació de les bases de dades de padrons administratius per a poder conèixer la ciutat, la seva població, el seu territori, la seva economia. Bases de dades que estan integrades en base al cadastre, fet poc conegut fora dels serveis informàtics municipals

Oportunitats.

La bona notícia doncs és que hi ha tot un món per explorar encara per a produir estadística a partir de les bases de dades integrades dels padrons municipals: padró continu (persones), IBI (vivendes), base de dades d’activitats (empreses= , base de dades de brossa, de matriculació de vehicles etc. Tots i cadascun dels seus registres estan referenciats o be a persones (i per tant llars/vivendes) titulars dels bens que tributen (be immoble, activitat econòmica, parking, vehicle, etc) i a la vivenda/local. Totes les dades, i aquest és un fet essencial, estan enllaçades amb la referència cadastral del be immoble (vivenda/local). Així per exemple, tots i cadascun dels habitants empadronats tenen una adreça de residència , i aquesta una referència cadastral.

Per tant, qualsevol estadística que es vulgui plantejar dels objectes enregistrats pot relacionar-se (estudi creuat de bbdd) i desagregar-se a unitats territorials tant petites com necessitem: a nivell de secció censal, com habitualment s’ha fet, però també a nivell de illa cadastral, parcel•la, subparcel•la, número de carrer, etc. De fet, tècnicament podríem fer estadística creuada – a nivell de vivendes o de qualsevol reagrupació proposada de vivendes en funció d’un criteri determinat. Per exemple, segons el valor cadastral de les vivendes, el nivell d’estudis dels habitants, etc..

Per posar un exemple hipotètic, es poden fer anàlisis multifactiorials per a determinar la distribució sobre el territori de les persones/llars segons “estatus” o “classe social” a partir de la regressió lineal i clusterització d’una sèrie de variables que correlacionen força amb la classe social, estatus, o nivell de vida (concepte a escollir per l’investigador en funció del marc teòric): valor cadastral de les vivendes, nombre i categoria dels vehicles de la vivenda, nivell d’estudis, estructura de la llar i nacionalitat, etc.. Que nosaltres coneguem tant sols hem detectat un estudi amb aquest objectiu al del servei d’estadística de l’ajuntament de Barcelona, però usant com a base, les dades agregades a nivell de secció censal. El nostre parer és que les dades s’haurien de creuar a nivell de de vivenda. I desprès desagregar l’estadística resultant al nivell territorial desitjat: de parcel•la o illa cadastral. Un cop definida la funció estadística d’ “estatus/classe social”, replicant l’anàlisi cada any, per exemple, es podria determinar, bastant exactament, la tendència o evolució del grau de cohesió social o desigualtats en el municipi segons zones o segons barris, i el tipus de persones que “marxen” o que “venen” al municipi a través dels canvis residencials.

Òbviament s’ha posat d’exemple un estudi molt complex i ambiciós, que requereix un nivell de feina i de col•laboració dels sistemes informàtics de l’ajuntament (qui gestiona i coneix les bases de dades) molt gran, i difícil d’aconseguir–. Però el que es pretén aquí és mostrar les enormes potencialitats del fet que les bbdd fiscals, poblacionals i territorials estigui integrades, és a dir relacionades. De fet, en això, la microestadística, els municipis tenim un potencial que no tenen ni els instituts estadístics dels governs autonòmics ni centrals (si exceptuem hisenda i la seguretat social!).

Per poder fer aquesta mena d’estudis cal conèixer molt be aquestes bbdd i sobretot com ha anat canviant els criteris de registre, i quina és la legislació que determina que es registra i com, per a minimitzar biaixos causats per l’efecte “de registre”. Però hi ha formes per intentar “neutralitzar-les” raonablement.

Seguirem, en un segon post en aquest bloc, aprofundint en en la “microestadística” amb l’exemple de la integració de dades de padró continu i padró fiscal de bens immobles (lBI).

Josep Vives, Observatori de la ciutat de l’ajuntament de Rubí

Possibilitats analítiques amb SIG (Sistemes d’Informació Geogràfica)

Durant aquests darrers sis mesos, a l’Observatori de Rubí hem tingut la possibilitat d’explotar, treballar i, com a mínim, obrir noves línies de treball per al tractament de les bases estadístiques de les que disposem a l’ajuntament des d’una perspectiva més geogràfica. Així doncs, la incorporació del SIG com a eina de l’Observatori ens ha permès tenir una visió acurada de la distribució microterritorial dels fenòmens demogràfics, socials, urbans i econòmics al llarg i ample de la ciutat.

Tot i que en aquest mateix blog també podem trobar referències, en un post anterior, a l’ús del SIG en el desenvolupament de projectes municipals, encara no s’ha parlat gaire de les possibilitats analítiques que aquesta eina de treball. Un software SIG pot arribar a simplificar les pesades taules d’estadístiques que treballem més habitualment i fer la informació estadística més propera i entenedora tant als ciutadans i investigadors com als tècnics i responsables municipals que són usuaris de les dades, estadístiques i anàlisis que elaborem als observatoris. Si una imatge val mes que mil paraules, en l’anàlisi de les ciutats i els territoris un mapa pot valer més que mil taules.

En aquest sentit, el primer pas del projecte que hem desenvolupat a Rubí consistia en experimentar amb els padrons fiscals i les bases de dades   municipals (padró continu, cadastre, IBI, llicències d’activitat, etc.) per veure quins camps d’aquestes ens podrien servir per a mapar dades de manera que es poguessin combinar amb les capes cartogràfiques que els companys dels serveis de informàtica de base, planejament i urbanisme del nostre ajuntament ens varen subministrar. D’aquesta manera, la capa de cartografia del cadastre agregada a nivell de illa cadastral es convertiria en la nostra base més detallada per a començar a treballar les dades que disposàvem del padró municipal, d’habitants o bé del cens d’activitat, ja que totes aquestes les trobàvem agregades fins al nivell d’illa cadastral.

El procediment en la majoria dels casos és relativament senzill: fer un enllaç, des del software GIS[1],  entre els camps comuns de la taula que conté les dades que volem mapar i la taula de la base cartogràfica:

Join (unió) entre una base cartogràfica i una base de dades alfanumèrica

A l’exemple veiem el camp Codi d’illa cadastral de la base cartogràfica al qual li enllacem la taula que conté les dades agregades segons el mateix camp, en el cas de l’exemple són dades sobre recomptes de població i immigració. Ara bé, ficada aquesta informació dintre de les illes cadastrals podem procedir a fer mapes temàtics segons un d’aquests camp li hem afegit:

Mapa temàtic de padró continu sobre base cartogràfica del cadastre

Com aquest exemple, podem aconseguir passar grans quantitats de dades estadístiques per treballar amb el SIG i fer-les servir segons diferents tipus de nivells territorial (illes cadastrals, parcel·les cadastrals, seccions censals, districtes administratius, etc.) segons el tipus d’informació o escala que volem representar.

En definitiva, el valor afegit del SIG és el fet de poder treballar de manera conjunta el què, el on i el quan. Així podem arribar a fer consultes sobre la informació que poden ser més o menys complexes segons els criteris de la recerca. És a dir, podem fer una consulta condicionada, seguint l’exemple de la segona imatge, que el programa ens faci una selecció de les illes cadastrals (on) que tenen més de 30 habitants però menys de 80 (què) i a quin tall del padró correspon aquesta dada (quan).

Aleshores, podem dir que gairebé tota la informació amb la que tractem als Observatoris és susceptible de ser cartografiada i, per tant, afegir aquesta visió geogràfica i molt més gràfica que ens atorguen les mapes a l’hora de comprendre la estadística. A més a més, aquesta manera de treballar ens permet tenir un format dinàmic i fàcil de modificar per a generar futura informació, les dades són fàcil manipulació i anàlisi, tenint en compte també que podem escollir què i com volem representar la nostra informació sobre el territori.

[1] Per aquest projecte hem utilitzat un soft molt potent, i molt extès a les administracions i universitats catalanes, desenvolupat a Catalunya: Miramón.

Alejandro A. Martín Barraza, Geògraf expert en GIS.

(Col·laborador a l’Observatori de la Ciutat de l’Ajuntament de Rubí)