Estudio Impacto Económico Y Sociocultural De La Actividad Portuaria

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Estudio Base de Caracterizacio n y Diagno stico Social de la Regio n de Magallanes y de la Anta rtica Chilena, como Lí nea Base para la Formulacio n de la Polí tica de Desarrollo Social y Humano

Informe Etapa 4: Lineamientos base para el desarrollo de una Polí tica de Desarrollo Social y Humano

(Subsanado)

GOBIERNO REGIONAL DE MAGALLANES Y LA ANTÁRTICA CHILENA 18-12-2020

ÍNDICE DE CONTENIDO

1 INTRODUCCIÓN ...... 5 2 PRESENTACIÓN GENERAL ...... 7 2.1 Etapas previas del Estudio...... 7 2.2 Índices de Desarrollo Local de la región de Magallanes y la Antártica Chilena ... 34 3 ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL (IDL) ...... 44 3.1 Dimensión Población ...... 44 3.2 Dimensión Conectividad ...... 46 3.3 Dimensión Oferta Pública ...... 50 3.4 Dimensión Salud ...... 52 3.5 Dimensión Educación ...... 54 3.6 Dimensión Hogares...... 58 3.7 Dimensión Fuerza de Trabajo ...... 60 3.8 Dimensión Pobreza ...... 61 3.9 Dimensión Seguridad Pública ...... 63 3.10 Dimensión Calidad Ambiental ...... 64 3.11 Dimensión Identidad Local ...... 65 4 ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL ...... 67 5 LINEAMIENTOS PARA EL DESARROLLO DE UNA POLÍTICA DE DESARROLLO SOCIAL Y HUMANO ...... 76 5.1 Lineamientos Base para una Política de Desarrollo Social y Humano ...... 76 5.2 Caracterización Regional ...... 80 6 INDICADOR DE BIENESTAR TERRITORIAL (IBT) ...... 118 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad ...... 118 6.2 Insumos para Indicadores de Teledetección ...... 126 6.3 Insumos para Indicadores Socioeconómicos ...... 128 6.4 Insumos para Indicadores de Seguridad ...... 128 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad ...... 129

6.6 Proceso de construcción de Indicadores de Teledetección ...... 134 6.7 Procesos de construcción de Indicadores Socioeconómicos ...... 137 6.8 Proceso de construcción de Indicadores de Seguridad ...... 140 6.9 Proceso de construcción Indicador de Bienestar Territorial (IBT) ...... 142 6.10 Resultados IBT capitales provinciales ...... 144

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Matriz Etapa 2...... 9 Tabla 2. Índices de Desarrollo Local para la región de Magallanes y de la Antártica Chilena– Etapa 4 ...... 35 Tabla 3. Servicios públicos considerados ...... 49 Tabla 4. Índices de Desarrollo Local para la región de Magallanes y de la Antártica Chilena y sus Áreas Prioritarias de Acción Social (APAS) ...... 68 Tabla 5. Nuevas categorías de delitos ...... 129 Tabla 6. Tipos de equipamiento e Impedancia ...... 132 Tabla 7. Categorización de casos policiales ...... 140 Tabla 8. Dimensiones e indicadores IBT ...... 143 Tabla 9. Resultados IBT ...... 144

ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Caracterización de la población comunal en la región ...... 80 Figura 2. Caracterización de viviendas en la región ...... 81 Figura 3. Caracterización de tipos de viviendas en la región ...... 82 Figura 4. Caracterización de viviendas por fuentes de agua en la región ...... 83 Figura 5. Caracterización de tipos de hogares en la región ...... 84 Figura 6. Porcentaje de hogares por tipo en la región ...... 85 Figura 7. Promedio de personas por hogar en la región ...... 86 Figura 8. Porcentaje de viviendas hacinadas en la región ...... 87 Figura 9. Población extranjera por año de llegada a la región ...... 89

Figura 10. Migración: residencia hace 5 años por grupo de origen en la región ...... 90 Figura 11. Migración interna: residencia en otra comuna hace 5 años, en la región ...... 91 Figura 12. Caracterización de la situación laboral en la región ...... 92 Figura 13. Caracterización de la situación laboral en comunas urbanas de la región ...... 93 Figura 14. Caracterización de la situación laboral en comunas rurales de la región ...... 94 Figura 15. Caracterización de la situación laboral en localidades de la región ...... 95 Figura 16. Caracterización de trabajadores pagados y años de escolaridad promedio de la región ...... 96 Figura 17. Caracterización de sectores económicos por comuna y localidades en la región ...... 98 Figura 18. Especialización del sector económico comunal en la región ...... 99 Figura 19. Ficha comunal por sector económico, Punta Arenas ...... 101 Figura 20. Ficha comunal por sector económico, Natales ...... 102 Figura 21. Ficha comunal por sector económico, Provenir ...... 103 Figura 22. Ficha comunal por sector económico, Cabo de Hornos ...... 104 Figura 23. Ficha comunal por sector económico, Torres del Paine ...... 105 Figura 24. Ficha comunal por sector económico, Primavera ...... 106 Figura 25. Ficha comunal por sector económico, San Gregorio...... 107 Figura 26. Ficha comunal por sector económico, Río Verde ...... 108 Figura 27. Ficha comunal por sector económico, Timaukel ...... 109 Figura 28. Ficha comunal por sector económico, Laguna Blanca ...... 110 Figura 29. Ficha comunal por sector económico, Antártica ...... 111 Figura 30. Ficha por sector económico, localidad de Cerro Castillo ...... 112 Figura 31. Ficha por sector económico, localidad de Puerto Edén ...... 113 Figura 32. Ficha por sector económico, localidad de Puerto Toro ...... 114 Figura 33. Ficha por sector económico, localidad de Villa Las Estrellas (Isla Ardley) ... 115 Figura 34. Perfil económico por comuna de la región ...... 117 Figura 35. Red original y explotada...... 122 Figura 36. Velocidades calibradas mediante corrección topográfica...... 123 Figura 37. Ejemplo de sumatoria de Área Verde local y metropolitano...... 124 Figura 38. IBT y Zonas IBT Punta Arenas ...... 146 Figura 39. IBT y Zonas IBT Puerto Natales...... 147 Figura 40. IBT y Zonas IBT Porvenir ...... 148 Figura 41. IBT y Zonas IBT Puerto Williams ...... 149

1 INTRODUCCIÓN

El presente Informe corresponde a la Etapa 4: Lineamientos base para el desarrollo de una Política de Desarrollo Social y Humano, con sus respectivos indicadores de seguimiento del “Estudio Base de Caracterización y Diagnóstico Social de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena”, desarrollado por el Centro de Inteligencia Territorial de la Universidad Adolfo Ibáñez para la División de Desarrollo Social y Humano (DIDESO) del Gobierno Regional de Magallanes y la Antártica Chilena.

A partir de los insumos para el diseño de una política de desarrollo social y humano generado en las etapas previas del Estudio, se realizan los Lineamientos para el desarrollo de una Política de Desarrollo Social y Humano de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena. Dichos insumos corresponden a:

 Diagnóstico Regional, realizado en la Etapa 1.  Georreferenciación de variables, realizada en la Etapa 2.  Participación Ciudadana, realizada en la Etapa 3.

El contenido del Informe se centra en la generación y cálculo de indicadores territoriales que componen el Indicador de Desarrollo Local (IDL), la definición de Áreas Prioritarias de Acción Social (APAS) y la definición de Lineamientos para el desarrollo de una Política de Desarrollo Social y Humano, con sus respectivos indicadores de seguimiento. Todo lo anterior consiste específicamente en:

 Insumos para el diseño de una política de desarrollo social y humano  Indicadores Territoriales  Indicador de Desarrollo Local  Áreas Prioritarias de Acción Social  Lineamientos para el desarrollo de una Política de Desarrollo Social y Humano, con sus respectivos indicadores de seguimiento

Este Informe junto a las cartografías digitales en formato PNG de alta resolución son entregados mediante el siguiente enlace de Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/1dhx3r2FL5DlYpS6_6sQ7UUGLeGuooPaH, el cual no tiene caducidad, lo que permitirá visualizar y compartir la información sin limitaciones temporales.

La cobertura de los Indicadores Territoriales que componen el IDL se organiza de la siguiente manera:

Provincia de Magallanes

1. Comuna Punta Arenas 2. Comuna Río Verde 3. Comuna Laguna Blanca 4. Comuna San Gregorio

Provincia de Tierra del Fuego

5. Comuna Porvenir 6. Comuna Primavera 7. Comuna Timaukel

Provincia de Última Esperanza

8. Comuna Natales 9. Comuna Torres del Paine 10. Localidad Cerro Castillo 11. Localidad Puerto Edén

Provincia de la Antártica Chilena

12. Comuna Cabo de Hornos 13. Localidad Puerto Toro 14. Localidad Villa las Estrellas

2 PRESENTACIÓN GENERAL

2.1 Etapas previas del Estudio A modo general, los insumos que se cuentan para el diseño de una Política de Desarrollo Social y Humano, provienen del trabajo previo realizado en las Etapas 1, 2 y 3 del Estudio. A continuación, se presenta un breve resumen de lo realizado en cada una de estas etapas y los insumos que éstas entregan para el diseño de dicha Política para la región.

2.1.1 ETAPA 1: Diagnóstico Regional En la Etapa 1 del Estudio se generó una caracterización socioeconómica y un diagnóstico social de la región de Magallanes y de la Antártica Chilena como línea base para la formulación de la Política de Desarrollo Social y Humano.

Al realizar la caracterización socioeconómica de la región, quedó en evidencia la escaza información existente para la totalidad de las comunas de la región. La mayoría de los datos recabados en las principales fuentes de información gubernamentales, existen únicamente para las comunas de Punta Arenas y Natales, en algunos casos aislados también para Porvenir, cubriendo sólo 3 de 10 comunas de la región. Esta situación se acentúa al buscar datos asociados a las localidades (urbanas y rurales) de las comunas, ya que la única localidad con información en todas las fuentes gubernamentales revisadas es Punta Arenas.

Con estos antecedentes se visualiza el gran desafío al que se enfrenta el Estudio: lograr recopilar, generar y construir la información requerida para la totalidad de las comunas de la región.

2.1.2 ETAPA 2: Georreferenciación En la Etapa 2 del Estudio se realizó un levantamiento de información territorial en variadas fuentes, entre las que destacan diferentes organismos dependientes del Estado tales como los Ministerios de Salud, Educación, Medio Ambiente, Vivienda y Urbanismo, Corporación Nacional Forestal, entre otros. La manera de obtener información en estas instituciones fue mediante “Solicitud por Transparencia”. Junto a esto, se realizó una búsqueda en diferentes páginas web que proporcionan de manera gratuita información territorial, siendo la más importante la plataforma “SIG Magallanes” dependiente del Gobierno Regional de Magallanes y la Antártica Chilena. Seguido por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y por el Ministerio de Transporte. De manera complementaria se

realizó una búsqueda bibliográfica para recolectar la mayor cantidad de información que se relacionara con las dimensiones e índices del IDL.

El contenido de la Etapa 2 se centró en Mapas georreferenciados a nivel regional y comunal, que integran y articulan variables de interés en torno a características socioeconómicas, dinámicas sociales y otros atributos. En dicha etapa se realizaron las siguientes tareas:

 Prueba de conceptos: georreferenciación de una provincia y tres dimensiones en sistema QGIS.  Matriz de dimensiones y localidades del IDL.  Mapas georreferenciados de caracterización socioeconómica regional.  Mapas georreferenciados de áreas prioritarias de acción social.

A través de las cifras presentadas en los IDL para las 10 comunas y 4 localidades de la región - junto a los Análisis Descriptivos realizados en cada dimensión - queda en evidencia la gran centralidad existente en la región. La cual está fuertemente marcada por la comuna de Punta Arenas, seguida por las capitales provinciales de Natales, Porvenir y Cabo de Hornos, lo cual se refleja en las concentraciones de los diferentes equipamientos y servicios en estas comunas.

Junto a esto, existen dos características particulares de la región: la falta de conectividad entre sus localidades y la gran cantidad de comunas totalmente rurales en la región. Ambas características se correlacionan en el territorio y dan origen a diferentes dinámicas y realidades territoriales. Si a estas características se les incorpora la fuerte centralización existente, quedan en evidencia las grandes temáticas a abordar para un desarrollo social y humano en la región desde la información generada a partir de las fuentes indicadas.

Tabla 1. Matriz Etapa 2.

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUNAS COMUNAS COMUNAS COMUNAS

VARIABLE

DIMENSIÓN

SUB

SAN

EDÉN

TORO

PAINE

UNIDAD DE MEDIDA UNIDAD

CERRO CERRO

PUNTA PUNTA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE DE CABO

NATALES

CASTILLO

VILLA LAS LAS VILLA

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍO VERDE RÍO

ESTRELLAS

PRIMAVERA

TORRES DEL DEL TORRES

Población Total de Cantidad de 01_población 131592 617 274 799 6801 1158 405 21477 1209 130 100 2063 55 95 total población población Cantidad de SIN 01_población Género Hombre 65538 522 191 619 3993 930 343 10992 800 60 1195 51 83 población INFO Cantidad de SIN 01_población Género Mujer 66054 95 83 180 2808 228 62 10485 409 40 868 4 12 población INFO Cantidad de SIN 01_población Tramo etario 0-14 24773 13 47 68 1255 93 28 4077 48 19 18 517 4 población INFO Cantidad de SIN 01_población Tramo etario 15-64 91191 571 198 680 4887 1013 352 14642 1081 106 57 1481 50 población INFO Cantidad de SIN 01_población Tramo etario 65 15628 33 29 51 659 52 25 2758 80 5 25 65 1 población INFO Cantidad de habitantes que se Pueblos Cantidad de SIN SIN 01_población declaran 28334 145 64 148 1821 259 77 6325 178 67 428 19 Originarios población INFO INFO como parte de un pueblo originario Migrantes/R Internacional Cantidad de SIN SIN SIN SIN 01_población 4678 16 3 42 203 32 8 683 170 23 esidentes es población INFO INFO INFO INFO Migrantes/R Cantidad de SIN SIN SIN SIN 01_población Nacionales 16120 501 155 528 2249 772 302 3544 779 1220 esidentes población INFO INFO INFO INFO Migrantes/R Cantidad de SIN SIN SIN SIN 01_población Residentes 108479 95 116 217 4263 346 79 16580 254 799 esidentes población INFO INFO INFO INFO Cantidad de personas que Población residen Cantidad de 197158 NO NO NO NO 01_población 4168 37874 4611 60569 2151 25307 795504 644684 3418 flotante transitoriam población 6 APLICA APLICA APLICA APLICA ente la comuna

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VILLA LAS LAS VILLA

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Población Cantidad de NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO 01_población Urbana/Rural 125932 6062 19180 1874 urbana población APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA Cantidad de Población 01_población Urbana/Rural población 5660 617 274 799 739 1 158 405 2297 1 209 130 100 189 55 95 rural

Distancia en km entre las cabeceras 02_conectivi Desplazamie comunales/l Distancia en 0 87,30 94,1 166,0 0 125 144 0 60,3 60,3 484,6 0 46,5 950,0 dad nto ocalidades y km la capital provincial

Tiempo de viaje en hr entre las cabeceras 1:45 hr 02_conectivi Desplazamie Tiempo de 50:00 a. 50:00 a. 27 hr 3 hr por comunales/l 0 1:27:00 1:15:00 2:04:00 0 1:47:00 2:16:00 0 0 en dad nto viaje en hr m. m. por mar mar ocalidades y avión la capital provincial

Vías de transporte Km totales 02_conectivi NO NO NO NO Transporte terrestre de vialidad 285,45 197,53 253,61 566,18 623,16 367,35 319,59 394,10 429,15 94,10 dad APLICA APLICA APLICA APLICA regional por localidad

Km de Vías de vialidad 02_conectivi transporte NO NO NO NO Transporte pavimentada 137,85 0 116,87 148,73 149,91 104,16 1,53 146,19 115,83 0 dad terrestre APLICA APLICA APLICA APLICA por localidad regional

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

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Porcentaje Vías de de km 02_conectivi transporte NO NO NO NO Transporte vialidad 48,29% 0% 46,08% 26,27% 24,06% 28,35% 0,48% 37,09% 26,99% 0% dad terrestre APLICA APLICA APLICA APLICA pavimentada regional por localidad Cantidad de Rutas de 02_conectivi servicios de Transporte transporte 17 2 0 1 4 2 2 7 2 1 1 6 1 0 dad transporte subsidiado por comuna 02_conectivi Cantidad por Transporte Acceso aéreo 3 0 0 1 4 1 1 1 2 1 0 1 0 1 dad localidad Cantidad de muelles de 02_conectivi Acceso Transporte transporte 5 2 0 1 2 1 0 6 0 0 1 5 1 1 dad marítimo de pasajeros por localidad Localización 02_conectivi Cantidad por Transporte de pasos 0 0 2 2 1 0 0 2 1 0 0 0 0 0 dad localidad fronterizos Localización 02_conectivi Telecomunic Cantidad por de antenas 67 1 5 5 4 3 4 9 1 1 0 2 0 1 dad aciones localidad de celular Localización 02_conectivi Telecomunic Cantidad por de antenas 7 0 1 1 0 3 1 8 1 1 3 4 1 2 dad aciones localidad de televisión Localización 02_conectivi Servicios Cantidad por de servicios 51 1 1 2 17 3 1 21 1 1 1 9 0 3 dad Públicos localidad públicos Localización Cantidad de y cantidad de 02_conectivi Estacionalida asistentes asistentes a 2500 0 5000 500 12500 2000 500 5000 10000 10000 0 1000 0 0 dad d por localidad fiestas típicas año 2019 que reciben

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financiamien to GORE Cantidad de Cantidad visitas a total de 02_conectivi Estacionalida áreas visitas 2019 NO NO NO NO 62867 0 0 3835 0 0 0 187367 304947 1568 dad d protegidas por área APLICA APLICA APLICA APLICA SNASPE- protegida CONAF por localidad Localización Infraestructu Cantidad por 04_salud de Clínicas 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ra localidad Privadas Localización Infraestructu Cantidad por 04_salud de Hospitales 3 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 2 0 1 ra localidad Públicos Infraestructu Localización Cantidad por 04_salud 5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ra de CESFAM localidad Infraestructu Localización Cantidad por 04_salud 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ra de CECOSF localidad Infraestructu Localización Cantidad por 04_salud 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ra de SAPU localidad Localización Infraestructu Cantidad por 04_salud de Postas 1 1 1 1 0 1 1 2 1 1 1 0 0 0 ra localidad rurales Cantidad de Acceso a Número de habitantes NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO 04_salud Clínicas 26318,4 beneficiarios de la comuna APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA Privadas / clínica Cantidad de Acceso a Número de habitantes NO NO NO NO NO NO NO NO NO 04_salud Hospitales 43864 6801 21477 1031,5 95 beneficiarios de la comuna APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA Públicos / hospital Número de Acceso a Cantidad de NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO 04_salud 90997 19765 beneficiarios CESFAM habitantes APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA 12

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inscritos en un CESFAM por localidad Cantidad de Acceso a Número de habitantes NO NO NO NO 04_salud Postas 5660 617 274 799 1158 405 1148,5 1209 130 100 beneficiarios rurales / APLICA APLICA APLICA APLICA rurales posta rural 04_salud Especialidad Cantidad de funcionarios Cantidad de de la salud funcionarios 95 1 1 1 0 1 1 15 1 1 1 0 0 0 pública nivel por localidad primario 04_salud Especialidad Cantidad de funcionarios Cantidad de de la salud funcionarios 416 0 0 0 23 0 0 126 0 0 0 11 0 0 pública nivel por localidad terciario 04_salud Especialidad Cantidad de Cantidad de funcionarios funcionarios 187 0 0 0 9 0 0 47 0 0 0 3 0 0 especialistas por localidad de la salud Tasa de Nacidos por NO NO NO NO 04_salud Natalidad natalidad por cada 1000 11,60 0 7,30 0 8,50 5,20 0 11,80 0,80 14,10 APLICA APLICA APLICA APLICA comuna habitantes Fallecidos Tasa de por cada NO NO NO NO 04_salud Mortalidad mortalidad 6,70 0 3,60 0 4,90 0,90 0 7,70 0,00 0,50 1000 APLICA APLICA APLICA APLICA por comuna habitantes Tasa de Niños Mortalidad mortalidad fallecidos por NO NO NO NO 04_salud 6,50 0 0 0 0 0 0 11,80 0,00 0 infantil infantil por cada 1000 APLICA APLICA APLICA APLICA comuna habitantes

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VILLA LAS LAS VILLA

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PRIMAVERA

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Total de personas con Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia 2609 1 1 1 102 4 0 383 0 11 incapacidad población APLICA APLICA APLICA APLICA funcional Sensorial Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia 169 0 1 1 4 0 0 18 0 2 auditiva población APLICA APLICA APLICA APLICA Sensorial Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia 163 1 0 0 6 0 0 23 0 0 visual población APLICA APLICA APLICA APLICA Mental Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia 413 0 0 0 17 2 0 32 0 3 psíquica población APLICA APLICA APLICA APLICA Mental Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia 160 0 0 0 17 0 0 44 0 1 intelectual población APLICA APLICA APLICA APLICA Cantidad de NO NO NO NO 04_salud Dependencia Física 1704 0 0 0 58 2 0 266 0 5 población APLICA APLICA APLICA APLICA Infraestructu 05_educació Pre-escolar Cantidad por ra/oferta 27 1 1 1 3 2 1 11 2 1 1 2* 0 0 n Público localidad Pública Infraestructu 05_educació Básica-Media Cantidad por ra/oferta 30 1 1 1 2 1 2 11 2 1 1 2 1 0 n Público localidad Pública Infraestructu 05_educació Superior Cantidad por ra/oferta 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 n Público localidad Pública Infraestructu 05_educació Pre-escolar Cantidad por ra/oferta 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 n Privado localidad Privada Infraestructu 05_educació Básica-Media Cantidad por ra/oferta 32 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 n Privado localidad Privada Infraestructu 05_educació Superior Cantidad por ra/oferta 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 n Privado localidad Privada

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ESTRELLAS

PRIMAVERA

TORRES DEL DEL TORRES

Número de N° de Cantidad por 06_hogares viviendas por 50503 231 285 373 3188 472 214 9370 226 41 78 762 17 9 viviendas localidad localidad Número de N° de viviendas Cantidad por NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO 06_hogares 46495 2441 8046 665 viviendas urbanas por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA APLICA localidad Número de N° de viviendas Cantidad por 06_hogares 4008 231 285 373 747 472 214 1324 226 41 78 97 17 9 viviendas rurales por localidad localidad Número de N° de Cantidad por SIN 06_hogares hogares por 43038 92 104 147 2120 198 87 7338 128 32 41 572 7 hogares localidad INFO localidad Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares Unipersonal 7949 38 44 63 534 64 43 1553 48 122 hogares localidad INFO INFO INFO INFO Nuclear Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares monoparent 5558 1 2 5 203 11 4 869 4 47 hogares localidad INFO INFO INFO INFO al Nuclear Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares biparental 5919 19 16 8 334 32 5 1101 13 84 hogares localidad INFO INFO INFO INFO sin hijos Nuclear Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares biparental 12396 8 7 26 549 49 9 1872 18 237 hogares localidad INFO INFO INFO INFO con hijos Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares Compuesto 1415 6 7 3 66 7 3 236 6 10 hogares localidad INFO INFO INFO INFO Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares Extenso 7103 0 7 14 255 10 6 1132 8 52 hogares localidad INFO INFO INFO INFO Tipos de Cantidad por SIN SIN SIN SIN 06_hogares Sin núcleo 2698 20 21 28 179 25 17 575 31 20 hogares localidad INFO INFO INFO INFO

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Número total de subsidios Cantidad de 06_hogares Subsidios de vivienda subsidios por 99 0 0 0 8 0 0 16 0 0 0 0 0 0 por comuna localidad al año 2018 Cantidad de habitantes que Cantidad de 07_fuerzadet trabajaron hab. / hab. Habitantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0006 0,0004 0 0,0003 0,0006 rabajo por dinero o región Trabajadores especies según CENSO 2017. Promedio de Promedio años de Años de escolaridad 07_fuerzadet años de Estudio de de los 13 12 10 12 12 12 12 12 14 11,93 12,04 13 9,22 14,91 rabajo estudio los trabajadores Trabajadores según CENSO 2017. Porcentaje Porcentaje de de trabajadores 07_fuerzadet Trabajadores en la % población 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,26 0,27 0 0,69 0,87 rabajo en la actividad Actividad principal Principal según CENSO 2017. Cantidad de Total trabajadores 07_fuerzadet trabajadores NO NO NO NO Demanda por comuna 54162 60 93 168 3780 199 256 7393 247 1.310 rabajo por comuna APLICA APLICA APLICA APLICA según año 2016 tamaño de la

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empresa (SII,2016) Cantidad de trabajadores por comuna 07_fuerzadet NO NO NO NO Demanda según Micro 5033 10 6 3 196 28 19 1821 21 24 rabajo APLICA APLICA APLICA APLICA tamaño de la empresa (SII,2016) Cantidad de trabajadores por comuna 07_fuerzadet NO NO NO NO Demanda según Pequeña 16017 15 19 61 741 52 10 2723 139 183 rabajo APLICA APLICA APLICA APLICA tamaño de la empresa (SII,2016) Cantidad de trabajadores por comuna 07_fuerzadet NO NO NO NO Demanda según Mediana 9057 0 0 29 188 62 31 1454 0 349 rabajo APLICA APLICA APLICA APLICA tamaño de la empresa (SII,2016) Cantidad de trabajadores por comuna 07_fuerzadet NO NO NO NO Demanda según Grande 20861 0 0 0 2437 0 141 1319 0 627 rabajo APLICA APLICA APLICA APLICA tamaño de la empresa (SII,2016) Cantidad de 07_fuerzadet Empresas sin NO NO NO NO Demanda trabajadores 3194 35 68 75 218 57 55 76 87 127 rabajo ventas APLICA APLICA APLICA APLICA por comuna

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según tamaño de la empresa (SII,2016) Cantidad de trabajadores Agricultura, 07_fuerzadet por comuna ganadería, NO NO NO NO Demanda 3455 25 21 16 949 80 191 379 75 0 rabajo según rubro caza y APLICA APLICA APLICA APLICA económico silvicultura (SII,2016) Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda Pesca 1621 0 0 0 1513 0 0 451 0 33 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Cantidad de trabajadores Explotación 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda de minas y 3094 0 0 10 7 0 0 43 0 0 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA canteras económico (SII,2016) Cantidad de trabajadores Industrias 07_fuerzadet por comuna manufacture NO NO NO NO Demanda 3774 0 0 0 517 14 0 632 29 678 rabajo según rubro ras no APLICA APLICA APLICA APLICA económico metálicas (SII,2016) Cantidad de Industrias 07_fuerzadet trabajadores NO NO NO NO Demanda manufacture 1292 0 0 0 20 0 0 147 0 0 rabajo por comuna APLICA APLICA APLICA APLICA ras metálicas según rubro

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económico (SII,2016) Cantidad de trabajadores Suministro 07_fuerzadet por comuna de NO NO NO NO Demanda 143 0 0 0 0 0 0 1 0 0 rabajo según rubro electricidad, APLICA APLICA APLICA APLICA económico gas y agua (SII,2016) Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda Construcción 8838 0 0 2 188 14 9 397 0 134 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Comercio al Cantidad de por mayor y trabajadores menor, 07_fuerzadet por comuna reparación y NO NO NO NO Demanda 10575 0 4 21 190 4 0 2322 49 10 rabajo según rubro venta APLICA APLICA APLICA APLICA económico automotores (SII,2016) , enseres domésticos Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna Hoteles y NO NO NO NO Demanda 4200 0 0 15 50 15 2 1167 11 38 rabajo según rubro restaurantes APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Transporte, Cantidad de almacenamie 07_fuerzadet trabajadores NO NO NO NO Demanda nto y 3070 0 0 51 79 14 0 533 0 23 rabajo por comuna APLICA APLICA APLICA APLICA comunicacio según rubro nes

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económico (SII,2016) Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna Intermediaci NO NO NO NO Demanda 339 0 0 0 1 0 0 1 0 0 rabajo según rubro ón financiera APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Cantidad de Actividades trabajadores inmobiliarias, 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda empresariale 6695 0 0 0 36 1 1 154 0 221 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA s y de económico alquiler (SII,2016) Administraci Cantidad de ón pública y trabajadores defensa, 07_fuerzadet por comuna planes de NO NO NO NO Demanda 818 35 68 0 0 57 53 265 0 127 rabajo según rubro seguridad APLICA APLICA APLICA APLICA económico social (SII,2016) afiliación obligatoria Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda Enseñanza 2102 0 0 0 0 0 0 740 0 0 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Cantidad de Servicios 07_fuerzadet trabajadores NO NO NO NO Demanda sociales y de 3141 0 0 0 0 0 0 17 0 0 rabajo por comuna APLICA APLICA APLICA APLICA salud según rubro

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económico (SII,2016) Cantidad de Otras trabajadores actividades 07_fuerzadet por comuna de servicios NO NO NO NO Demanda 1002 0 0 53 227 0 0 139 83 46 rabajo según rubro comunitarias APLICA APLICA APLICA APLICA económico , sociales y (SII,2016) personales Cantidad de Consejo de trabajadores administració 07_fuerzadet por comuna NO NO NO NO Demanda n de edificios 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 rabajo según rubro APLICA APLICA APLICA APLICA y económico condominios (SII,2016) Cantidad de trabajadores Organizacion 07_fuerzadet por comuna es y órganos NO NO NO NO Demanda 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 rabajo según rubro extraterritori APLICA APLICA APLICA APLICA económico ales (SII,2016) Cantidad de trabajadores 07_fuerzadet por comuna Sin NO NO NO NO Demanda 2 0 0 0 3 0 0 5 0 0 rabajo según rubro información APLICA APLICA APLICA APLICA económico (SII,2016) Promedio de ingresos de Ingreso la encuesta Casen Por promedio en 502948, SIN SIN SIN 572300, SIN SIN 416096, SIN NO NO SIN NO NO 08_pobreza CASEN l, para Ingreso pesos por 74 INFO INFO INFO 51 INFO INFO 26 INFO APLICA APLICA INFO APLICA APLICA las comunas: localidad Punta Arenas,

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Natales y Porvenir Número de Número de personas en personas en Casen Por situación de NO NO NO NO 08_pobreza situación de 2528 4 8 11 102 27 2 477 4 61 Ingreso pobreza por APLICA APLICA APLICA APLICA pobreza por ingresos por ingresos comuna Porcentaje Porcentaje de personas de personas Casen Por en situación NO NO NO NO 08_pobreza en situación 2,07% 0,72% 2,93% 1,34% 2,10% 2,33% 0,40% 2,33% 0,32% 2,95% Ingreso de pobreza APLICA APLICA APLICA APLICA de pobreza por ingresos por ingresos por comuna Número de Número de personas en personas en Casen situación de situación de NO NO NO NO 08_pobreza Multidimensi pobreza 11879 56 7 47 388 95 3 2631 22 301 pobreza APLICA APLICA APLICA APLICA onal multidimensi multidimensi onal por onal comuna Porcentaje Porcentaje de personas de personas Casen en situación en situación NO NO NO NO 08_pobreza Multidimensi de pobreza 10,26% 9,02% 2,66% 5,83% 8,29% 8,17% 0,62% 14,14% 1,81% 14,58% de pobreza APLICA APLICA APLICA APLICA onal multidimensi multidimensi onal por onal comuna Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 40 15163 26 23 38 1037 61 15 4282 27 227 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar

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Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 50 3300 5 8 10 215 18 6 751 9 44 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 60 3039 16 6 15 192 16 8 656 10 47 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 70 3185 17 5 19 214 14 6 648 18 53 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 80 3759 17 18 15 279 26 9 692 20 101 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 90 4877 17 15 24 406 33 19 899 34 108 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 100 2662 6 4 18 299 33 7 535 22 125 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Total Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza 35985 104 79 139 2642 201 70 8463 140 705 Hogares por hogares localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 40 36521 35 43 84 2081 145 19 10125 48 489 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona

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Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 50 9138 9 16 24 500 35 11 1998 15 109 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 60 8108 20 11 27 414 40 25 1716 18 133 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 70 8176 22 11 27 449 25 7 1495 29 143 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 80 9500 19 28 31 581 55 14 1645 37 299 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 90 12095 23 29 54 818 74 30 2015 54 247 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza Tramo 100 5306 6 7 39 579 56 8 1047 36 241 Hogares por localidad APLICA APLICA APLICA APLICA persona Registro Social de Total Cantidad por NO NO NO NO 08_pobreza 88844 134 145 286 5422 430 114 20041 237 1661 Hogares por personas localidad APLICA APLICA APLICA APLICA hogar Sistema de A la espera de información 08_pobreza Protección solicitada por transparencia Social 09_seguridad Riesgos Afectación Localidades 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 publica naturales aluvión río expuestas a

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Las Minas amenaza 2012 natural Localidades Riesgo de que cuentan 09_seguridad Riesgos tsunami con área de 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 publica naturales según CITSU inundación - SHOA CITSU SHOA Cantidad de lugares Afectación 09_seguridad Riesgos afectados terremoto 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 publica naturales por 1879 fenómeno por localidad Cantidad de lugares Afectación 09_seguridad Riesgos afectados terremoto 3 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 publica naturales por 1949 fenómeno por localidad Cantidad de Riesgo volcanes que volcánico podrían 09_seguridad Riesgos según afectar con 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 0 2 2 0 publica naturales localización su erupción a volcanes las activos localidades Cantidad de lugares Afectación 09_seguridad Riesgos afectados terremoto 2 0 1 2 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 publica naturales por blanco 1995 fenómeno por localidad

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Cantidad de incendios Incendios forestales > a 09_seguridad Riesgos forestales 0,5 ha por 12 0 0 4 8 2 4 16 5 0 0 2 0 0 publica naturales 2010 - 2020 localidad CONAF entre 2010 y 2020 Superficie Incendios total 09_seguridad Riesgos forestales incendiada 191 0 0 113,2 321,6 13,5 4,9 50,8 17632,7 0 0 5,5 0 0 publica naturales 2010 - 2020 por localidad CONAF (ha) Seguridad 09_seguridad Oficina Cantidad por ciudadana/p 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 publica ONEMI localidad ública Seguridad 09_seguridad Cuarteles de Cantidad por ciudadana/p 10 0 1 2 1 2 1 3 1 1 0 1 1* 0 publica Bomberos localidad ública Seguridad 09_seguridad Cuarteles de Cantidad por ciudadana/p 9 0 2 3 2 1 1 4 3 1 1 3 1 0 publica Carabineros localidad ública Seguridad 09_seguridad Oficinas Cantidad por ciudadana/p 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 publica CONAF localidad ública Seguridad 09_seguridad Cantidad por ciudadana/p Cuarteles PDI 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 publica localidad ública Brigadas de Infraestructu 09_seguridad combate Cantidad por ra de 5 0 0 0 2 0 1 4 6 1 0 2 0 0 publica incendios localidad emergencia forestales

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Infraestructu Cámaras de 09_seguridad Cantidad por ra de vigilancia 0 0 0 0 0 0 0 4 9 0 0 0 0 0 publica localidad emergencia forestal Helicóptero Infraestructu 09_seguridad de combate Cantidad por ra de 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 publica de incendios localidad emergencia forestales Albergues Infraestructu ONEMI en 09_seguridad Cantidad por ra de escuelas en 6 0 1 1 0 1 0 8 1 1 0 1 0 0 publica localidad emergencia caso de emergencia Infraestructu Campamento 09_seguridad Cantidad por ra de s base de 2 0 1 1 2 1 3 1 1 0 0 1 0 0 publica localidad emergencia Vialidad Cantidad Denuncias de total de 09_seguridad Violencia violencia denuncias 9469 4 14 10 646 15 3 1860 1 0 0 97 0 0 publica Intrafamiliar intrafamiliar 2010 - 2019 2010 - 2019 por localidad m2 de áreas m2 de áreas 10_calidada Áreas verdes verdes por verdes por 902053 666 4451 9856 9687 635 2373 168076 7822 7316 0 22389 0 0 mbiental localidad localidad m2 de áreas 10_calidada m2/hab por Áreas verdes verdes por 7,2 1,1 16,2 12,3 1,6 0,5 5,9 8,8 6,5 56,3 0 11,9 0 0 mbiental localidad habitante Localización 10_calidada Residuos Cantidad por de 1 0 0 0 1 1 2 3 0 0 1 1 0 0 mbiental Domiciliarios localidad vertederos Localización 10_calidada Eficiencia Cantidad por de 15 0 0 2 1 2 0 3 0 0 0 1 0 0 mbiental Energética localidad estaciones

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PRIMAVERA

TORRES DEL DEL TORRES

de servicio / bencineras Localización de 10_calidada Eficiencia Cantidad por almacenes 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 mbiental Energética localidad de combustible Localización 10_calidada Eficiencia Cantidad por de Centrales 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 mbiental Energética localidad eólicas Localización 10_calidada Eficiencia de Centrales Cantidad por 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 mbiental Energética Termoeléctri localidad cas Localización de 10_calidada Eficiencia Cantidad por Terminales 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 mbiental Energética localidad Marítimos ENAP Localización 10_calidada Eficiencia de Cantidad por 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 mbiental Energética Subestacione localidad s SEM km de 10_calidada Eficiencia Trazado de trazado por 53,58 0 0 353,48 16,80 86,99 0 0 0 0 0 0 0 0 mbiental Energética Gaseoductos localidad km de 10_calidada Eficiencia Trazado de trazado por 50,73 0 0 348,28 16,70 268,97 0 0 0 0 0 0 0 0 mbiental Energética Oleoductos localidad Cantidad de Polígonos de 10_calidada Eficiencia concesiones Concesiones 124 0 0 0 7 0 0 27 1* 1* 0 1 0 0 mbiental Energética eléctricas por Eléctricas localidad

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUNAS COMUNAS COMUNAS COMUNAS

VARIABLE

DIMENSIÓN

SUB

SAN

EDÉN

TORO

PAINE

UNIDAD DE MEDIDA UNIDAD

CERRO CERRO

PUNTA PUNTA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE DE CABO

NATALES

CASTILLO

VILLA LAS LAS VILLA

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍO VERDE RÍO

ESTRELLAS

PRIMAVERA

TORRES DEL DEL TORRES

Trazado km de 10_calidada Eficiencia Línea trazado por 7,97 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 mbiental Energética subtransmisi localidad ón SEM Potencial Potencial de 10_calidada Eficiencia biomasa Generación 204899 1.222.2 1.813.5 1.797.1 NO NO NO NO 191.295 6.876 88.044 0 351.750 713.740 mbiental Energética total por Total 9 74 79 50 APLICA APLICA APLICA APLICA comuna MWh/año Potencial Potencia 10_calidada Eficiencia biomasa Eléctrica NO NO NO NO 88 52 8 0,3 4 0 78 77 15 31 mbiental Energética total por Instalable APLICA APLICA APLICA APLICA comuna Mwe Potencial Energía Hidroeléctric hidroeléctric 10_calidada Eficiencia o / Potencial NO NO NO NO a producible 6,1 0,4 0,1 0 0,1 0,1 0 15 7 1,6 mbiental Energética Teórico APLICA APLICA APLICA APLICA MW por Bruto comuna Constituido Sistemas Cantidad de energéticos sistemas 10_calidada Eficiencia aislados eléctricos 0 1 1 1 0 2 2 3 1 0 1 1 1 0 mbiental Energética (sistemas aislados por eléctricos localidad rurales) Rango de Viviendas sin cantidad de 10_calidada Eficiencia 201- NO NO NO NO acceso a viviendas sin 0-200 0-200 0-200 0-200 0-200 0-200 0-200 0-200 0-200 mbiental Energética 400 APLICA APLICA APLICA APLICA energía acceso a energía % viviendas Cobertura 10_calidada Eficiencia con acceso a NO NO NO NO energética 99,58% 21,65% 37,17% 39,55% 89,32% 66,67% 43,75% 98,6% 42,66% 96,8% mbiental Energética energía por APLICA APLICA APLICA APLICA por comuna comuna

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUNAS COMUNAS COMUNAS COMUNAS

VARIABLE

DIMENSIÓN

SUB

SAN

EDÉN

TORO

PAINE

UNIDAD DE MEDIDA UNIDAD

CERRO CERRO

PUNTA PUNTA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE DE CABO

NATALES

CASTILLO

VILLA LAS LAS VILLA

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍO VERDE RÍO

ESTRELLAS

PRIMAVERA

TORRES DEL DEL TORRES

Equipamient 11_identidad Patrimonio Cantidad por os culturales 23 0 5 6 5 5 0 13 8 7 0 2 0 0 local Material localidad Magallanes Monumentos 11_identidad Patrimonio Cantidad por arqueológico 3 0 2 2 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 local Material localidad s 11_identidad Patrimonio Monumentos Cantidad por 18 0 2 6 3 9 0 3 1 1 0 4 0 0 local Material históricos localidad 11_identidad Patrimonio Cantidad por Zona Típica 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 local Material localidad 11_identidad Patrimonio Monumentos Cantidad por 53 0 0 0 12 0 0 14 0 0 0 6 0 0 local Material públicos localidad Zonas de 11_identidad Patrimonio Cantidad por conservación 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 local Material localidad histórica Inmuebles de 11_identidad Patrimonio Cantidad por conservación 117 0 0 0 34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 local Material localidad histórica % superficie 11_identidad Patrimonio Áreas NO NO NO NO cubierta por 53,24% 57,45% 0,00% 0,76% 0,23% 13,56% 37,87% 85,51% 40,29% 69,52% local Natural protegidas APLICA APLICA APLICA APLICA AP 11_identidad Patrimonio Superficie Superficie 17771,9 9153,04 3567,32 6706,73 7457,04 4565,72 11011,8 49085,1 6222,63 NO NO 15720,3 NO NO local Natural comunal comunal km2 73 77 11 53 64 38 37 49 15 APLICA APLICA 14 APLICA APLICA Superficie Sup. comunal 11_identidad Patrimonio 9462,00 5258,86 50,9021 17,3580 619,262 4169,83 41974,6 2506,87 NO NO 10929,1 NO NO comunal con cubierta por 0 local Natural 89 64 19 16 54 61 06 1 APLICA APLICA 62 APLICA APLICA AP AP Superficie Sup. comunal 11_identidad Patrimonio 8309,96 3894,18 3567,32 6655,83 7439,68 3946,46 6842,00 7110,54 3715,76 NO NO 4791,15 NO NO comunal sin no cubierta local Natural 4 13 11 32 84 12 11 31 05 APLICA APLICA 2 APLICA APLICA AP por AP Fuente: Elaboración propia, 2020.

2.1.3 ETAPA 3: Participación ciudadana En la Etapa 3 del Estudio se realizó la programación y ejecución de las jornadas de participación de carácter provincial orientados tanto a la comunidad como a los equipos técnicos municipales de toda la región. En dichas participaciones se obtuvo un diagnóstico participativo respecto a los elementos claves (positivos y por mejorar) del territorio para la elaboración del Indicador de Desarrollo Local (IDL).

Esta etapa tuvo como objetivo convocar a los equipos técnicos municipales y a los actores sociales relevantes a contribuir a la generación de una mirada que agregue otros matices al análisis de datos de tipo descriptivo. Es sabido que, los datos son abstracciones de la realidad que imponen a fenómenos complejos que ocurren en un territorio con el fin de usarlos como herramientas para coordinar las acciones dentro de este territorio. El problema de cualquier abstracción es que se le atribuye un valor tan alto de verdad, que se usa no solo para representar la propia experiencia, sino para sustituirla. Por este motivo, en esta etapa se interroga y cuestiona los datos desde la vertiente de la experiencia de quienes viven en el territorio para contrastarlos con aquellas conversaciones que las personas hacen emerger cuando se generan los climas emocionales de respeto, aceptación y desapego a las propias convicciones.

El desarrollo social y humano es un proceso complejo de interacción de múltiples variables, donde se requieren herramientas que den cuenta de esta complejidad. En este sentido, el recorrido presencial y virtual por la región, en las conversaciones con los equipos técnicos municipales y actores sociales, sugieren poner el foco de atención en cuatro aspectos relevantes:

 Conectividad

La región de Magallanes se caracteriza por su gran distancia con las demás regiones del país, y además por tener grandes distancias dentro de sus propias localidades.

Es decir, se trata de un territorio aislado y con alta dispersión. Además, existe una altísima concentración urbana en la capital regional donde se reúne el 80% de la población.

La conectividad es un gran motivo de preocupación ya que incide directamente en el acceso a los servicios. Se plantea la necesidad de mejorar el transporte en puntos críticos, siendo esto especialmente importante para las localidades rurales y para la ciudad de Puerto Williams.

Se agrega a esto un elemento considerado de primera importancia; la conectividad en telecomunicaciones, cuestión que se hizo drásticamente notoria con la Pandemia. El acceso a la conexión de internet resulta un aspecto crucial para las localidades rurales, y la facilitación de su acceso en los centros urbanos es un punto decisivo para el desarrollo humano.

Esto, como se observará a continuación, tiene el potencial de favorecer el acceso a bienes tan preciados como la Salud.

 Salud

Las temáticas relacionadas con la salud son de primera prioridad en todos los talleres grupales realizados. Se destacan tres áreas: acceso a la atención de médicos especialistas, más acceso a servicios de prevención y tratamiento en salud mental y el fortalecimiento del cuidado de las personas con dependencia (en especial de los adultos mayores).

Esta dimensión está en estrecha relación con la anterior, y no debe sorprender que frecuentemente en las conversaciones se sobrepongan: la conectividad tiene su mayor relevancia justamente cuando permite el acceso a la atención en salud.

La mayor inquietud de los participantes en los Talleres en relación a la conectividad siempre tiende a relacionarse con que ésta puede ser una barrera para un caso de gravedad en la salud.

El desafío es pensar la salud no solamente desde el punto de vista de la atención médica, que como se vivió en esta Pandemia, es uno de los últimos eslabones. Imprescindible, por cierto, pero no el único.

Por esto, al menos en relación a la atención de médicos especialistas y al incremento del acceso a sistemas de prevención y atención en salud mental, el desafío es generar nuevas alternativas a partir de la combinación las dimensiones de Conectividad y Salud.

En este sentido, es posible generar más acceso a la salud reduciendo la barrera que impone la distancia a través del desarrollo de estrategias regionales de Telemedicina y de Tele asistencia en Salud Mental. Esto puede incrementar el acceso a la salud en base a la combinación de especialistas radicados en los centros urbanos con personal médico general que cubre las localidades.

 Vivienda

Otro tema relevante que surgió en torno al ámbito de la salud es el cuidado de las personas más vulnerables: se mencionó a los niños y niñas más pequeños que carecen de figuras

adultas que los cuiden en las horas de trabajo de sus padres, de las personas con discapacidad y de los adultos mayores con dependencia.

En este caso, hay una fuerte vinculación con los temas relacionados a la vivienda. La calidad de la vivienda impacta poderosamente en las oportunidades para desarrollar una convivencia familiar respetuosa y amable. Si pensamos en familias con varios niños, en familias que tienen un adulto mayor con dependencia, y evaluamos sus necesidades de espacio en una región donde se requiere pasar mucho tiempo adentro de las casas, se percibe que las problemáticas de vivienda se entrelazan fuertemente con las antes mencionadas. En este mismo sentido, se agregan aspectos que son muy relevantes para promover el acceso a la vivienda: el acceso a terrenos, la urbanización y el incremento en la oferta de servicios básicos.

 Oferta laboral

Este aspecto no surge como una inquietud prioritaria pero sí aparece en reiteradas ocasiones ligada a ciertos aspectos de la región, donde se percibe que existe una oferta laboral limitada. Se menciona esta variable en relación al impacto del incremento de migrantes, a las dificultades para atraer capital humano (alta rotación en localidades rurales o distantes) y a los efectos de la Pandemia en el empleo regional.

Sin duda es un tema cuyos efectos recién se comienzan a identificar, y aunque no se le menciona en forma directa, siempre está subyacente a las problemáticas que se han identificado: salud, conectividad y vivienda.

Finalmente, es notorio que hay dimensiones que, siendo parte de las conversaciones públicas nacionales durante los últimos años, en este estudio basado en la experiencia de los actores sociales y equipos técnicos municipales, no aparecen especialmente destacados: seguridad pública y educación. Se evidencia que son temas que generan interés y donde se encuentran problemas específicos, pero no se manifiestan como factores que bloquean las oportunidades para el desarrollo.

Esto permite sostener que existen potencialidades en el capital social regional que deben ser consideradas al pensar en las políticas de desarrollo social y humano de la región de Magallanes y de la Antártica Chilena.

2.2 Índices de Desarrollo Local de la región de Magallanes y la Antártica Chilena A continuación, se presentan los Índices de Desarrollo Local. Estos incorporan toda la información solicitada por Ley de Transparencia a las diferentes entidades gubernamentales, la información levantada y generada a partir de las participaciones ciudadanas y, de la exhaustiva investigación del Centro de Inteligencia Territorial para obtener datos de las dimensiones para toda la región.

El detalle del contenido de dichos Índices se presenta en el capítulo siguiente 3 ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL (IDL).

Tabla 2. Índices de Desarrollo Local para la región de Magallanes y de la Antártica Chilena– Etapa 4

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

MENSIÓN

DELIDL

UNIDAD

DE MEDIDA

ÍNDICE POR

DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS % hab. en Població 4,08 12,9 relación a 79,02% 0,37% 0,16% 0,48% 0,70% 0,24% 0,73% 0,08% 0,06% 1,24% 0,03% 0,06% n Total % 0% la región Visitas al Població año / 37,0 No No No No n 14,98 6,76 138,23 5,77 8,91 1,86 62,49 533,24 1,66 hab. 4 Aplica Aplica Aplica Aplica Flotante comuna % hab. de

POBLACIÓN pueblos Pueblos originario 19,5 34,1 34,55 Originari 22,30% 1,46% 5,11% 4,26% 6,30% 3,70% 1,82% 10,00% 72,00% 20,99% 8,42% s en 9% 1% % os relación a la región

Índice de Índice

No No No No Aislamie 0,00 0,99 0,98 0,93 0,96 0,98 0,99 0,96 0,99 1,00 entre 0 y Aplica Aplica Aplica Aplica nto 1 Tiempo de Viaje 01:27 01:15 02:04 No 01:47 02:16 No 00:50 00:50 03:00 a Capital No 27:00 No 01:45 (terre (terrest (terre Apli (terre (terre Apli (terrestre (terrest (marít Provinci Aplica (aéreo) Aplica (aéreo) CONECTIVIDAD stre) re) stre) ca stre) stre) ca ) re) imo) al más Horas y Cercana minutos

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MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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UNIDAD

DE MEDIDA

ÍNDICE POR

DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS

Accesibil idad a No Eq. / 0,41 1,62 0,00 2,64 2,38 2,59 2,47 1,03 0,83 7,27 10,00 5,35 0,00 Servicios 1.000 aplica Públicos hab. Presupu esto $29 $35 Municip $252,71 $6.20 $2.046, $2.82 $1.81 $3.52 $2.018,04 No No $854,76 No No 2,36 0,98 al por 0 2,250 450 3,480 4,440 0,810 0 aplica aplica 0 aplica aplica 0 0 Habitant Miles de e pesos Ingresos

Propios $11 Permane $105,00 $1.81 $126,00 $718, $62, $177, $227, No No No No 7,00 $369,000 $79,000 ntes por 0 6,000 0 000 000 000 000 aplica aplica aplica aplica 0 Habitant Miles de e pesos Asignaci

OFERTAPÚBLICA ones histórica s del $2.0 $7.4 $15.915 $4.78 $763. $5.92 No No $3.122. No No Fondo $290 $0 59.3 50.8 $707.060 .034 8 395 1 aplica aplica 750 aplica aplica Nacional 81 95 de Desarrol Miles de lo pesos 36

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA

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COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS Regional (FNDR)

Accesibil idad a Equipam No ientos de Profesion 0,7 1,6 3,6 1,3 0,0 0,9 2,5 0,7 0,8 7,3 10,0 0,0 0,0 aplica Salud de ales / Nivel 1.000 Primario hab. Accesibil idad a

Equipam ientos de No 3,2 0,0 0,0 0,0 3,4 0,0 0,0 5,9 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 Salud de Profesion aplica SALUD Nivel ales / Terciari 1.000 o hab. Accesibil idad Atención No de Especialis 1,4 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 0,0 2,2 0,0 0,0 0,0 1,5 0,0 aplica Médicos tas / Especiali 1.000 stas hab. 37

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DIMENSIONES

Pública años) Accesibil idad a Equipam ientos de No EDUCACIÓN Educació 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 aplica n Matrícula Preescol s / hab. ar (0 a 4 Privada años) Accesibil Matrícula idad a No s / hab. 0,4 0,8 0,6 0,8 0,7 0,9 1,0 0,5 0,5 1,7 0,9 1,0 0,5 Colegios (5 a 18 aplica Públicos años)

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COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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UNIDAD

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ÍNDICE POR

DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS

Accesibil Matrícula idad a No s / hab. 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Colegios (5 a 18 aplica Privados años) Accesibil idad a Educació Matrícula No 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 n s / hab. aplica Superior (15 a 24 Pública años) Accesibil idad a Educació Matrícula No 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 n s / hab. aplica Superior (15 a 24 Privada años) %

Hacinam viviendas 18% 22% 13% 6% 20% 15% 12% 17% 10% 7% 17% 21% 10% 14% iento hacinada s Habitant HOGARES es por Hab. / 3,1 5,2 2,4 4,5 3,2 4,4 4,3 2,9 7,3 3,4 2,9 3,4 5,5 7,7 Vivienda vivienda

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MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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ÍNDICE POR

DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS Déficit Viv. de requerida 7,2 7,7 No No No No 6,6% 7,6% 3,8% 4,1% 7,9% 19,5% 13,4% 5,9% vivienda s / viv. % % aplica aplica aplica aplica s ocupadas % hab. Habitant trabajado es 2,44 5,97 res en 37,22% 0,28% 0,11% 0,30% 0,44% 0,20% 0,61% 0,06% 0,04% 0,72% 0,03% 0,06% Trabajad % % relación a ores la región

Promedi o Años de Estudio 13,3 11,8 10,0 11,9 11,8 11,7 12,3 12,5 14,2 11,9 12,0 13,2 9,2 14,9 de los Trabajad Años de ores estudio Porcenta je de

FUERZA DEFUERZA TRABAJO Trabajad ores en 7% 29% 34% 16% 11% 17% 21% 6% 40% 26% 27% 19% 69% 87% la Activida d % primaria población

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COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS Porcenta je de Població Sin Sin Sin Sin Sin n en Sin Sin Sin Sin Sin Sin Infor Infor Infor Infor Infor Pobreza 11% Informa 4% 14% Informaci Informa Informa Informa Informa mació mació mació mació mació Multidim ción ón ción ción ción ción n n n n n ensional Casen % 2017 población Mediana Sin Sin Sin Sin Sin

POBREZA de Sin $ $ Sin Sin Sin Sin Sin $ Infor Infor Infor Infor Infor Ingreso Informa 449. 300. Informaci Informa Informa Informa Informa 365.114 mació mació mació mació mació Casen ción 559 000 ón ción ción ción ción n n n n n 2017 Mediana Sin Sin Sin Sin Índice de Índice de Infor 2,07 0,72 2,93 1,34 2,10 2,33 0,40 2,33 0,32 Informa Informa 2,95 Informa Pobreza pobreza mació ción ción ción CASEN n Infraestr uctura Bomber os y No No No No 0,01 0,00 0,37 0,25 0,04 0,17 0,49 0,03 0,58 0,15 Brigadas aplica aplica aplica aplica

PÚBLICA de Equipami SEGURIDAD combate entos / Incendio 100 hab. 41

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COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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UNIDAD

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DIMENSIONES

PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS s Forestal es Infraestr uctura Carabine No No No No ros y PDI 0,08 0,00 0,73 0,38 0,03 0,09 0,25 0,02 0,25 0,19 aplica aplica aplica aplica cada 100 Equipami habitant entos / es 100 hab. Delitos y Violenci denuncia a 0,01 0,00 No No No No s / 100 0,006 0 0 0,003 0,001 0,002 0 0,004 Intrafam 1 7 aplica aplica aplica aplica hab. iliar comuna Utilizaci ón de No No No No No No No Tonelada 0,35 0,93 1,45 0,21 1,87 3,72 0,20

AL Verteder s / hab. aplica aplica aplica aplica aplica aplica aplica

CALIDAD AMBIENT os comuna

Accesibil idad a No No No No Monume Equipami 1,47 0,00 9,18 7,99 7,40 7,81 0,00 0,89 0,85 5,13 aplica aplica aplica aplica ntos e entos /

DLOCAL IDENTIDA Infraestr 1000 hab.

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COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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PUNTA ARENAS RÍO VERDE LAGUNA BLANCA SAN GREGORIO PORVENIR PRIMAVERA TIMAUKEL NATALES TORRESDEL PAINE CERRO CASTILLO PUERTO EDÉN CABO DE HORNOS PUERTO TORO VILLALAS ESTRELLAS uctura Patrimo nial % superficie Áreas comunal No No No No Protegid cubierta 53% 57% 0% 1% 0% 14% 38% 86% 40% 70% aplica aplica aplica aplica as por Áreas Protegida s Fuente: Elaboración propia, 2020.

3 ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL (IDL)

Los Índices de Desarrollo Local (IDL) sintetiza la integración de las diferentes Índices y dimensiones que componen el Desarrollo Local de la Región.

3.1 Dimensión Población La dimensión de Población aporta de forma importante a la caracterización general de las comunas que componen la región, señalando su población total, población flotante y población asociada a pueblos originarios. En ese sentido, se relaciona no solo con la cantidad de personas que habitan la región, sino que también quienes la visitan, lo que puede generar dinámicas territoriales que fluctúan durante el año. Por otro lado, la asociación con pueblos originarios permite comprender su distribución en las distintas comunas.

3.1.1 Población Total Es el porcentaje de habitantes comunales en relación a la población total de la región, según Censo 2017. En este caso a nivel comunal para las 10 comunas, adicionalmente también individualizando las localidades de Cerro Castillo, Puerto Edén, Puerto Toro y Villa Las Estrellas. Es importante destacar que la desagregación territorial de este dato tiene que ver con su carácter censal y por ende puede ser entregado el dato a nivel regional, provincial, comunal, zona censal-localidad rural y manzana censal-entidad rural.

3.1.1.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos del Censo, en este caso el último disponible (2017).

3.1.1.2 Metodología La metodología desarrollada es a partir de la pregunta de población realizada en el Censo, realizando una cuenta por área dependiendo de la zona que se quiere trabajar. Esta información y procesamiento son relativamente sencillos, siendo además una pregunta básica por parte de un Censo de población, con lo cual se esperaría que esta información fuese actualizada y puesta a disposición constantemente en la medida que se van generando nuevos Censos.

3.1.2 Población Flotante Se refiere a la cantidad de población flotante comunal en relación a la población total de la comuna según el Servicio Nacional de Turismo (SERNATUR 2018) y Censo 2017, esto

buscando determinar el peso poblacional que tiene cada comuna desde el punto de vista estacional-turístico, considerando los amplios y reconocidos recursos naturales con los que cuenta la región.

3.1.2.1 Insumos El insumo fundamental es la información de población flotante por comuna estimada y calculada por el SERNATUR al año 2018, midiendo estos desde los equipamientos de turismo, la entrada a parques nacionales, entre otras variables que toman en consideración para estimar el total de población flotante, información obtenida por medio de una solicitud de transparencia.

3.1.2.2 Metodología En este caso, dado que la información proporcionada viene procesada y a nivel comunal por parte del SERNATUR (2018), se realiza considera la población flotante comunal en relación a la población comunal. Se entiende que, al ser este dato comunal, no existe información a nivel de localidad, quedando las localidades de Cerro Castillo, Puerto Edén, Puerto Toro y Villa Las Estrellas sin datos.

3.1.3 Pueblos Originarios Este concepto de pueblos originarios se refiere a la población que se considera perteneciente a un pueblo indígena u originario, los pueblos descendientes de las agrupaciones humanas que existen en el territorio nacional desde tiempos precolombinos, que conservan manifestaciones étnicas y culturales propias, siendo para estas personas la tierra el fundamento principal de su existencia y cultura. Esto tanto los nueve pueblos originarios reconocidos por la Ley Chilena 19.253 (Mapuche, Aymara, Rapa Nui, Lican Antai, Quechua, Colla, Diaguita, Kawésqar, Yagán o Yamana), así como también a otros pueblos no considerados.

En tanto, el Índice asociado a éste es el porcentaje de habitantes inscritos en la Corporación Nacional de Desarrollo Indígena (CONADI) en relación a la población total de la comuna según Censo 2017.

3.1.3.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la información proporcionada por Corporación Nacional de Desarrollo Indígena CONADI, por medio de una solicitud de transparencia, dado que es la institución que trabaja directamente con la variable y temáticas

relativas a los pueblos originarios. Considerando que el dato de CONADI trabaja solo a nivel comunal, a nivel de localidad el insumo clave es la base de datos del Censo, en este caso el último disponible (2017).

3.1.3.2 Metodología A nivel comunal se trabajó con la información disponible por CONADI asociando el nombre de la comuna de la base territorial con la base de datos. En este nivel se calculó el porcentaje de habitantes de pueblos originarios en relación a la región.

A nivel de localidad se realizó un procedimiento similar, segmentando la pregunta P16A y P16A_OTRO del último Censo para determinar la pertenencia o no a un pueblo indígena (primera pregunta apuntando a los 9 pueblos reconocidos por el Estado Chileno y la otra pregunta referida a otros pueblos). Por tanto, a este nivel se obtuvo el porcentaje de personas declaradas como pueblo originario en relación a la población total de la comuna según Censo 2017.

3.2 Dimensión Conectividad La dimensión de Conectividad fue priorizada tanto por la comunidad como por los gobiernos locales que fueron consultados durante el desarrollo de los Índices de Desarrollo Local. En ese sentido, es importante destacar que la región solo tiene conexión marítima o aérea por Chile, con el resto del país. Esto se relaciona con su geografía, donde el límite norte está compuesto por fiordos, glaciares y lagos que no han permitido consolidar una conexión terrestre.

La importancia de esta dimensión se reconoce también de forma interregional, mediante el aislamiento, la dificultad de traslado entre sus centros poblados y la accesibilidad a servicios públicos.

3.2.1 Índice de Aislamiento Índice por comuna, donde el valor 1 corresponde a las comunas más aisladas y 0 menos aisladas (más conectadas). Se considera la red de transporte terrestre y marítima regional.

3.2.1.1 Insumos Para realizar el cálculo del Indicador de Aislamiento se utilizaron los ejes de calles generados por el Instituto Nacional de Estadísticas para el último Censo. Existiendo por tanto indicador donde hay cobertura de la red de calles conectada a la totalidad de la red regional, es decir, si una isla presenta vialidad, pero ésta no está conectada al resto de la red (ni por vía terrestre

ni marítima conocida), ese tramo de red se elimina para evitar errores en el cálculo del indicador.

3.2.1.2 Metodología El Índice de Aislamiento determina el nivel de conectividad de los diferentes tramos de la red vial de la región, a través de un método matemático basado en la Teoría de Grafos. En ésta se calcula la medida “Closeness” (Proximidad) para cada uno de los tramos de red entre sus nodos.

Para realizar el cálculo del “Closeness”, se utilizó el lenguaje de programación R Project, donde la Red Vial ingresa en formato tipo “polyline” y se convierte en un grafo que se compone de dos elementos principales:

 Nodos: corresponden a todos los puntos de inicio o final de cada tramo de red  Edges: que corresponde a los tramos de red con su respectiva información. El largo de cada tramo es el valor utilizado en el indicador.

En un grafo conectado, la proximidad de un nodo hacia área de estudio es calculada mediante la suma de la longitud de las rutas más cortas entre el nodo y todos los demás nodos en el gráfico. Por lo tanto, cuanto más central es un nodo, más cerca esta de todos los dema s nodos de la red.

La medida de proximidad (Closeness) fue definida por Bavelas (19501) como:

Donde d (x, y) es la distancia entre los vértices x e y. Para realizar el cálculo de closeness a todos los nodes del grafo se utiliza una modificación a la fórmula anterior multiplicado por N − 1, donde N es el número de nodos en el grafo. Para grandes grafos esta diferencia se convierte en insignificante por lo que resulta:

1 Bavelas. A. Communication patterns in task oriented groups. Journal of the Acoustical Society of America, 22:271– 282, 1950.

Aplicando esta fórmula se obtiene la medida de centralidad Closeness para cada nodo del grafo, la cual es imputada a cada edges (tramo de red). Esto se realiza calculando el promedio de los valores de los nodos extremos de cada edges y se normalizan para obtener el resultado del Índice.

3.2.2 Tiempo de viaje hacia la capital provincial más cercana Tiempo de viaje en horas y minutos desde la capital comunal a las capitales provinciales más cercanas. Considera el principal medio de transporte (terrestre, marítimo o aéreo). No aplica en las capitales provinciales.

3.2.2.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes desarrollados en el numeral 6.1.1.3 Redes, definiendo como orígenes las capitales comunales y localidades, y como destino las capitales provinciales. Es importante destacar que lógicamente las capitales provinciales no presentan un tiempo válido ya que serían a la vez orígenes y destino.

3.2.2.2 Metodología Se trabajó mediante el uso del programa ArcGIS y el análisis de redes respectivo detallado anteriormente, esto mediante la generación de una matriz origen-destino entre las capitales comunales y las capitales provinciales. En el caso de las localidades que solo son accesible a nivel aéreo se consideraron los tiempos estimados por medio de google maps.

3.2.3 Accesibilidad a Servicios Públicos Este Índice es el promedio de accesibilidad a servicios públicos por cada 1.000 habitantes. A mayor valor, más personas tienen acceso a los Servicios Públicos mediante la red de transporte terrestre y marítimo.

3.2.3.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para su construcción se consideraron los servicios públicos que atienden de forma continua y permanente las necesidades públicas y que son administrados, proporcionados, fiscalizados y/o concesionados por el Estado. La fuente de datos es la siguiente:

Tabla 3. Servicios públicos considerados Servicio Oficinas Fuente ENEL Web Oficial Electricidad CGE DISTRIBUCION Web Oficial Agua ESMAG Web Oficial Correos Correos Chile Web Oficial FONASA FONASA Web Oficial SERVEL SERVEL Web Oficial Oficinas comunales y Registro Civil Web Oficial centros especializados Direcciones Regionales y SII Web Oficial Unidades municipales SERVIU OIRS Web Oficial Chile Atiende Oficinas municipales Web Oficial Dirección Nacional y INJUV Web Oficial Regional IPS Oficinas IPS Web Oficial SENCE OIRS Web Oficial Oficina central y CORFO Web Oficial Dirección Regional SERCOTEC Oficina Regional Web Oficial Oficinas de información SERNATUR Web Oficial turística DIDECO Municipal Direcciones municipales Web municipios Corporación de Centros de atención Web Oficial Asistencia Judicial Dirección de tránsito Direcciones Municipales Web municipios Municipal Corporación de deportes Departamentos, Web municipios Municipal Corporaciones y oficinas Dirección de aseo y Aseo y Ornato Municipal ornato y Direcciones de Web municipios medio ambiente Juzgados de policía local Juzgados de policía local Web municipios comunales Ministerio de Economía OIRS Web Oficial SERNAC Oficinas Comunales Web Oficial SERNAPESCA OIRS Web Oficial

Servicio Oficinas Fuente MINEDUC Oficinas de ayuda Web Oficial Ministerio de Desarrollo OIRS Web Oficial Social Oficina de Asuntos CONADI Web Oficial Indígenas Santiago SENADIS Espacio de Atención Web Oficial Oficina Central y SENAMA Web Oficial Metropolitana Centros de conciliación e MINTRAB inspecciones Web Oficial municipales MOP OIRS Web Oficial MINSAL OIRS y SEREMI Web Oficial OIRS central y MINAGRI Web Oficial metropolitana SAG OIRS y oficinas centrales Web Oficial MTT OIRS Web Oficial Ministerio de Energía OIRS Web Oficial MMA OIRS Web Oficial Ministerio de Mujer y la OIRS Web Oficial Equidad de Género SERNAMEG Centros de la mujer Web Oficial Edificio Institucional y Consejo de la Cultura Web Oficial OIRS www.notariosyconserva Notarías Notarías dores.cl Fuente: Elaboración propia, 2020

3.2.3.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los servicios públicos en la población como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la totalidad de la población y el valor a repartir es 1 por cada equipamiento (al no tener los m2 o la capacidad de cada servicio público).

3.3 Dimensión Oferta Pública La dimensión de Oferta Pública se relaciona con los presupuestos municipales y con las asignaciones históricas del Fondo Nacional de Desarrollo Regional (FNDR), datos que permiten reconocer el gasto público en las comunas de la región, ya sea desde los gobiernos

locales o desde el Gobierno Regional. Debido a las grandes diferencias de población entre las comunas, es de suma importancia calcular los valores en proporción a sus habitantes.

3.3.1 Presupuesto Municipal por habitante Este Índice corresponde al monto comunal promedio de los últimos 5 años de presupuesto municipal, por habitante en pesos chilenos.

3.3.1.1 Insumos La fuente de información es lo documentado y recopilado por el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018, dentro de los Datos Municipales 2019. No se toma en consideración esos últimos datos ya que no se encuentra disponible para la totalidad de las comunas.

3.3.1.2 Metodología La metodología es sencilla, se descargan las bases de datos de los últimos 5 años, se seleccionan las celdas respectivas (IADM10 (TAS) Disponibilidad Presupuestaria Municipal por Habitante (M$)) y se realiza un promedio simple para genera el valor comunal promedio.

3.3.2 Ingresos Propios Permanentes por habitante Este Índice corresponde al monto comunal promedio de los últimos 5 años de ingresos propios permanentes, por habitante en miles de pesos chilenos.

3.3.2.1 Insumos La fuente de información es lo documentado y recopilado por el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018, dentro de los Datos Municipales 2019. No se toma en consideración esos últimos datos ya que no se encuentra disponible para la totalidad de las comunas.

3.3.2.2 Metodología Se descargan las bases de datos de los últimos 5 años, se seleccionan las celdas respectivas (IADM74 (M$) Ingresos Propios Permanentes per Cápita (IPPP)) y se realiza un promedio simple para generar el valor comunal promedio.

3.3.3 Asignaciones históricas del Fondo Nacional de Desarrollo Regional (FNDR) Este Índice corresponde al monto comunal promedio de los últimos 5 años de asignaciones históricas de FNDR en miles de pesos chilenos.

3.3.3.1 Insumos La fuente de información es lo documentado y recopilado por el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018, dentro de los Datos Municipales 2019. No se toma en consideración esos últimos datos ya que no se encuentra disponible para la totalidad de las comunas.

3.3.3.2 Metodología Se descargan las bases de datos de los últimos 5 años, se seleccionan las celdas respectivas (RFNDRMUN (M$) Fondo Nacional de Desarrollo Regional Municipal) y se realiza un promedio simple para generar el valor comunal promedio.

3.4 Dimensión Salud La Dimensión de Salud muestra Índices que exponen el estado y el acceso a la salud para las personas de la Región.

3.4.1 Accesibilidad a Equipamientos de Salud de Nivel Primario Este Índice se define como promedio de accesibilidad de profesionales de la salud de nivel primario por cada 1.000 habitantes. Es decir, a mayor valor, mayor acceso a profesionales de la salud por habitante.

3.4.1.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

El insumo a repartir corresponde a los CESFAM y Postas de Salud Rural con cantidad de profesionales de la salud por recinto.

3.4.1.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos públicos de salud primaria en la población como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la totalidad de la población y el valor

a repartir es la totalidad de profesionales de los centros de salud primaria entendida como CESFAM y Postas de Salud Rural, siendo estos considerados como equipamientos locales. La unidad de análisis corresponde a la cantidad de profesionales de salud/habitante.

3.4.2 Accesibilidad a Equipamientos de Salud de Nivel Terciario Este Índice se define como el promedio de accesibilidad de profesionales de la salud de nivel terciario por cada 1.000 habitantes. A mayor valor, mayor acceso a profesionales de la salud por habitante.

3.4.2.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

La lógica de levantamiento y limpieza de insumos es la detallada en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad el donde el insumo a repartir corresponde a los CESFAM y Postas de Salud Rural con cantidad de profesionales de la salud por recinto.

3.4.2.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos públicos de salud primaria en la población como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la totalidad de la población y la oferta corresponde a la totalidad de profesionales de los centros de salud terciaria como hospitales, siendo estos considerados como equipamientos metropolitanos. Es importante destacar que solo se trabajó con instituciones públicas ya que la información de dotación solo está disponible para las instituciones de salud públicas. La unidad de análisis corresponde a la cantidad de profesionales de salud/habitante.

3.4.3 Accesibilidad Atención de Médicos Especialistas Éste Índice refiere al promedio de accesibilidad de profesionales de la salud especialistas por cada 1.000 habitantes. A mayor valor, mayor acceso a profesionales de la salud por habitante.

3.4.3.1 Insumos Para el presente Índice, en conjunto con la información de población y las redes (detallados en el numeral anterior y cuyo tratamiento se revisa en detalle en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad) se requiere la localización de Hospitales Públicos con

cantidad de profesionales especialistas,. Estos equipamientos son considerados de nivel metropolitano.

3.4.3.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir la cobertura de especialistas que proporcionan los equipamientos públicos de salud terciaria en la población como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la totalidad de la población y la oferta corresponde al número de especialistas en los centros de salud terciarios de carácter público como oferta a repartir.

3.5 Dimensión Educación La Dimensión de Educación se relaciona con la accesibilidad a establecimientos educativos de todos los niveles para los habitantes de la Región, incluyendo los que son de carácter público, así como a los privados. A través de esta dimensión se puede caracterizar el acceso educacional que tienen los residentes de las comunas de la Región, tema que ha estado presente en las conversaciones nacionales desde hace varios años.

Se incluyen Índices diferenciados de acceso a educación pre básica, escolar y superior considerando si son públicos o privados.

3.5.1 Accesibilidad a Equipamientos de Educación Preescolar Pública Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación preescolar pública para niños entre 0 y 4 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.1.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todos los jardines infantiles e instituciones de educación parvulario públicos. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 0 a 4 años. Para este indicador, se considera que todos los equipamientos tienen un efecto local, por lo que no existen equipamientos con un carácter metropolitano.

3.5.1.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación preescolar público en la población de 0 a 4 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 0 a 4 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.5.2 Accesibilidad a Equipamientos de Educación Preescolar Privada Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación preescolar privada, para niños entre 0 y 4 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.2.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todos los jardines infantiles e instituciones de educación parvulario privados. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 0 a 4 años. Para este indicador, se considera que todos los equipamientos tienen un efecto local, por lo que no existen equipamientos con un carácter metropolitano.

3.5.2.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación preescolar privado en la población de 0 a 4 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 0 a 4 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.5.3 Accesibilidad a Colegios Públicos Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación escolar pública, para alumnos entre 5 y 18 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.3.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todos los colegios públicos, ya sea de básica, básica y media o solo media. No se consideran escuelas de lenguaje, de adultos, entre otros. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 4 y 18 años. Para este indicador, se considera que todos los colegios tienen un efecto local, por lo que no existen colegios con un carácter metropolitano.

3.5.3.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación públicos en la población de 4 a 18 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 4 a 18 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.5.4 Accesibilidad a Colegios Privados Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación escolar privada, para alumnos entre 5 y 18 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.4.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todos los colegios privados, ya sea de básica, básica y media o solo media. No se consideran escuelas de lenguaje, de adultos, entre otros. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 4 y 18 años. Para este indicador, se considera que todos los colegios tienen un efecto local, por lo que no existen colegios con un carácter metropolitano.

3.5.4.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación privado en la población de 4 a 18 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 4 a 18 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.5.5 Accesibilidad a Educación Superior Pública Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación superior pública, para jóvenes entre 15 y 24 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.5.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todas las instituciones de educación superior públicos. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 15 a 24 años. Para este indicador, se considera que todos los equipamientos tienen un efecto metropolitano.

3.5.5.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación superior públicas en la población de 15 a 24 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 15 a 24 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.5.6 Accesibilidad a Educación Superior Privada Promedio de accesibilidad de matrículas disponibles en equipamientos de educación superior privada, para jóvenes entre 15 y 24 años. A mayor valor, mayor acceso a equipamientos de educación por habitante.

3.5.6.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

Para los servicios de educación se consideran todas las instituciones de educación superior privados. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC). Se considera las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC) y la población en edad escolar, es decir, entre 15 a 24 años. Para este indicador, se considera que todos los equipamientos tienen un efecto metropolitano.

3.5.6.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los equipamientos de educación superior privados en la población de 15 a 24 años como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los indicadores: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la población de 15 a 24 años y el valor a repartir es la matrícula por cada equipamiento.

3.6 Dimensión Hogares La dimensión de Hogares está compuesta por Índices relacionados a hogares y viviendas. Su importancia radica en que describe datos de hacinamiento, cantidad de hogares por vivienda y déficit de vivienda. Dichos Índices permiten describir y analizar la situación de los diferentes hogares existentes en las comunas de la Región, determinar cuántos de estos se encuentran en condición de hacinamiento y los requerimientos de viviendas que existen en el territorio.

3.6.1 Hacinamiento Este Índice corresponde al porcentaje de viviendas hacinadas según el Censo de Población y Vivienda 2017.

3.6.1.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de esta variable es la base de datos de dicho Censo.

3.6.1.2 Metodología Se trabaja en base a la cantidad de viviendas y los habitantes presentes, tomando en consideración aquellas viviendas con 2 o más personas por dormitorio dividido por el total de viviendas, multiplicado por 100. Este cálculo se realiza considerando a todas las personas

censadas en la vivienda y las piezas declaradas exclusivamente como dormitorio. La interpretación de un valor de 18 significa que en el 18% de las viviendas de esa manzana censal, las personas viven hacinadas, es decir, no tendrían habitaciones suficientes para el total de personas que residen en tales viviendas.

3.6.2 Habitantes por vivienda El Índice corresponde al promedio de cantidad de habitantes por vivienda con moradores presentes según Censo de Población y Vivienda 2017. Entrega el tamaño promedio de hogares y se calcula considerando el total de personas en viviendas particulares ocupadas con moradores presentes y la cantidad total de hogares.

3.6.2.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos de dicho Censo (2017).

3.6.2.2 Metodología Para el cálculo de este Índice, se toma en consideración la base de datos del Censo 2017, tomando en cuenta el número de habitantes por el número de vivienda en cada manzana censal.

3.6.3 Déficit de viviendas El Índice que corresponde al déficit de viviendas es el porcentaje de requerimientos de viviendas nuevas sobre el total de viviendas particulares ocupadas con moradores presentes por comuna, según Censo de Población y Vivienda 2017.

3.6.3.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos es el mencionado Censo (2017).

3.6.3.2 Metodología Para el presente Índice se toma en consideración la información provista por el Censo, en la cual define el total de requerimientos de vivienda nueva (déficit habitacional cuantitativo), es decir viviendas irrecuperables, hogares allegados y núcleos allegados, hacinados e independientes; todo esto en relación al total de viviendas particulares ocupadas con moradores presentes. Se tomó esta relación antes que la cifra de déficit habitacional como tal, dado que la magnitud de comunas como Punta Arenas lógicamente opaca el resto, con lo cual

la relación entre demanda de vivienda y el total de viviendas entrega un valor proporcional que da luces de la necesidad de viviendas por comuna.

3.7 Dimensión Fuerza de Trabajo Esta Dimensión se refiere a los Índices relacionados al empleo y a los habitantes de la Región que trabajan, tales como la cantidad de habitantes trabajadores, el promedio de la escolaridad de los trabajadores y el porcentaje de trabajadores en la actividad principal de cada una de las comunas. El trabajo es fundamental para el desarrollo de la Región, ya que, a través de su retribución, las personas pueden satisfacer sus necesidades. En las jornadas de participación, se relevó que en la Región no se ofrecen muchas oportunidades laborales y que además no es estable para las personas.

3.7.1 Habitantes trabajadores Este Índice corresponde al porcentaje de habitantes comunales que trabajaron por dinero o especies, en relación a la población regional, según CENSO 2017.

3.7.1.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos del Censo 2017.

3.7.1.2 Metodología Se toma en consideración el porcentaje de habitantes comunales trabajadores de 15 años o más que declaró trabajar, es decir, que se encontraban trabajando por un pago en dinero o especies, trabajando sin pago para un familiar, o que tenían empleo, pero se encontraban de vacaciones, con licencia médica o en descanso laboral; en relación a la región

3.7.2 Promedio Años de Estudio de los Trabajadores El Índice corresponde al promedio de años de escolaridad formal de los trabajadores según el Censo de Población y Vivienda 2017, considerando solo a personas de 15 años o más que declaran haber trabajado por un pago en dinero o especies, sin pago para un familiar, o que tenían empleo, pero se encontraban de vacaciones, con licencia o en descanso laboral la semana anterior al Censo. Esta es una medida del grado de instrucción formal de las personas que corresponde a la suma de sus años de estudio.

3.7.2.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos del Censo, en este caso el último disponible (2017).

3.7.2.2 Metodología Para el cálculo de este Índice se trabaja con la base de datos censal, diferenciando la población de 15 años o más que declaran haber trabajado, tomando como dato la cantidad de años de estudio formal, siendo esa la variable a representar.

3.7.3 Porcentaje de Trabajadores en la Actividad primaria Porcentaje de trabajadores en la actividad primaria según el Censo de Población y Vivienda 2017, en términos simples del total de personas que declaran haber trabajado por un pago en dinero o especies, sin pago para un familiar o que tenían empleo, pero se encontraban de vacaciones, con licencia o en descanso laboral la semana anterior al empadronamiento, qué porcentaje de ellas lo hacen en empresas, instituciones o actividad por cuenta propia del sector primario de la economía. El sector primario corresponde a las actividades extractivas, que contempla las áreas de agricultura, pesca, ganadería y minería.

3.7.3.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos del Censo, en este caso el último disponible (2017).

3.7.3.2 Metodología Para el cálculo de este Índice se trabaja con la base de datos censal, diferenciando la población que declaran haber trabajado en empresas, instituciones o actividad por cuenta propia del sector primario de la economía.

3.8 Dimensión Pobreza Esta dimensión muestra las características de las personas en situación de pobreza y está compuesta por los Índices de porcentaje de población en pobreza multidimensional, mediana de ingreso e índice de pobreza según la encuesta CASEN.

3.8.1 Porcentaje de Población en Pobreza Multidimensional Casen 2017 Muestra el porcentaje de población que se encuentra en situación de pobreza multidimensional. Esta pobreza se refiere a carencias en diferentes elementos, que corresponden a: educación, salud, trabajo y seguridad social y vivienda por comuna según Casen 2017.

3.8.1.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos de la encuesta Casen, en este caso la última disponible (2017).

3.8.1.2 Metodología Se toma el número y porcentaje de personas en situación de pobreza multidimensional, esto es: carencias de vivienda, salud, trabajo, seguridad social y nivel de vida en general. Con este dato se realiza el cálculo a nivel comunal de la situación de pobreza multidimensional.

3.8.2 Mediana de Ingreso Casen 2017 Corresponde a la mediana del ingreso individual de las personas en la comuna, por lo tanto, el dato muestra la posición central de los ingresos individuales disponibles para cada comuna, según Casen 2017.

3.8.2.1 Insumos El insumo fundamental para el trabajo de este Índice es la base de datos de la encuesta Casen, en este caso la última disponible (2017).

3.8.2.2 Metodología Se considera la variable de ingreso declarado dentro de la encuesta Casen del 2017, tomando la mediana a nivel comunal a fin de caracterizar cada comuna, siendo en este caso solo Punta Arenas, Porvenir y Puerto Natales.

3.8.3 Índice de Pobreza Índice de Pobreza según lo documentado y recopilado por el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018. Este índice a diferencia del representado en el numeral 3.8.1. Porcentaje de Población en Pobreza Multidimensional Casen 2017, considera la última encuesta disponible, pudiendo ser un indicador de pobreza por ingreso, multidimensional o por ingreso. La riqueza de este indicador es que, dada la amplitud metodológica y temporal, existe información para todas las comunas y en una lectura sencilla, siempre a un mayor valor, mayor pobreza.

3.8.3.1 Insumos La fuente de información es lo documentado y recopilado por el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018.

3.8.3.2 Metodología La metodología para el cálculo del presente Índice varía dependiendo de la Casen que se considere, esto complejiza la definición metodológica de pobreza (si es multidimensional, de acuerdo a ingreso, estimativa, etc.). En cuanto a la obtención de la información como tal, esta se realiza directamente desde el Sistema Nacional de Información Municipal al año 2018 entregando información para todo el territorio.

3.9 Dimensión Seguridad Pública

3.9.1 Infraestructura Bomberos y Brigadas de combate Incendios Forestales Indica la cantidad de Compañías de Bomberos y Brigadas de Combate de Incendios Forestales de CONAF por cada 100 habitantes.

3.9.1.1 Insumos De los recintos e instalaciones que contribuyen a la seguridad pública, es decir Carabineros y Localización de Brigadas de combate incendios forestales, ambas coberturas fueron solicitadas por medio del portal de transparencia.

3.9.1.2 Metodología Luego de obtener la información, como cobertura espacial, se determina en qué comuna pertenece cada punto, generando la información requerida, es decir la relación entre la cantidad de organismos que contribuyen a la seguridad pública.

3.9.2 Infraestructura Carabineros y PDI Muestra la cantidad de comisarías de carabineros y cuarteles de la policía de investigación por cada 100 habitantes en el territorio.

3.9.2.1 Insumos El insumo se obtiene por medio de una solicitud de transparencia a las instituciones de seguridad pública (Ministerio del Interior), en la cual se detalla los organismos que aseguran la convivencia, desarrollo y armonía de las comunidades.

3.9.2.2 Metodología Luego de obtener la información, como cobertura espacial, se determina en que comuna pertenece cada punto, generando la información requerida, es decir la relación entre la

cantidad de organismos que aseguran la convivencia, desarrollo, armonía de las comunidades y la población comunal.

3.9.3 Violencia Intrafamiliar Señala la cantidad de casos (denuncias y delitos) de violencia intrafamiliar en cada una de las comunas por cada 100 habitantes para el año 2019.

3.9.3.1 Insumos El insumo principal es obtenido por medio de solicitud de transparencia a Carabineros de Chile, a partir de las estadísticas de denuncias de violencia intrafamiliar, es decir casos de violencia intrafamiliar en la unidad territorial, que en este caso es por unidad vecinal.

3.9.3.2 Metodología La información de casos de violencia intrafamiliar es generalizada a nivel de comuna por medio del campo de comuna dentro de la cobertura de unidad vecinal, quedando por tanto la valoración de número de casos a nivel comunal para ser representados.

3.10 Dimensión Calidad Ambiental Esta dimensión muestra la gestión de recursos y desechos presentes en el territorio. Está compuesta por el Índice que construye el catastro de utilización de vertederos a nivel comunal.

3.10.1 Utilización de Vertederos

3.10.1.1 Cantidad de toneladas de RSD por persona, recibidas por vertederos de la comuna el año 2018Insumos El insumo principal es la localización de vertederos por localidad por habitantes de la comuna. Esto por medio del Ministerio de Salud al año 2018, información solicitada a través del portal de transparencia.

3.10.1.2 Metodología La metodología de este Índice considera la información de toneladas de residuos sólidos domiciliarios recibidos por los vertederos de la comuna al año 2018 por habitantes de la comuna.

3.11 Dimensión Identidad Local Mide elementos propios de la identidad local de los territorios y sus habitantes, tales como los monumentos e infraestructura patrimonial, así como también las áreas protegidas de las comunas.

3.11.1 Accesibilidad a Monumentos e Infraestructura Patrimonial Este Índice señala la accesibilidad a los diferentes monumentos e infraestructura patrimonial existente en la región. Se mide en cantidad de equipamientos cada 1.000 habitantes. Los Monumentos e Infraestructura Patrimonial son entregados por el Consejo de Monumentos Nacionales, dependiente del Ministerio de Cultura y las Artes.

3.11.1.1 Insumos Se trabajó con la base de datos de redes de transportes y población tanto urbana como rural, desarrollados en el numeral 6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad.

El insumo necesario para la construcción de este Índice es el catastro de inmuebles de conservación histórica y monumentos públicos. Toda esta información fue solicitada por medio de transparencia.

3.11.1.2 Metodología La metodología de accesibilidad busca mediante un modelo gravitatorio distribuir los monumentos e infraestructura patrimonial en la población como demanda. Esto se encuentra detallado en el numeral para todos los Índices: 6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad. En este caso se trabaja con la totalidad de la población y el valor a repartir es 1 por cada equipamiento (al no tener los m2 o la capacidad de cada monumento e infraestructura patrimonial).

3.11.2 Áreas Protegidas Este Índice corresponde al porcentaje de la superficie comunal terrestre cubierta por Áreas Protegidas dependientes del SNASPE.

3.11.2.1 Insumos El insumo principal es la cobertura de áreas protegidas, obtenido desde la Corporación Nacional Forestal al año 2020 por medio del portal de transparencia. Adicionalmente es necesaria la cobertura de la región, esto para realizar la proporción de área protegida por comuna.

3.11.2.2 Metodología La metodología para determinar la proporción de áreas protegidas en cada comuna considera el tamaño de las áreas protegidas por comuna, así como también la cobertura comunal. Posteriormente se realiza una suma de ambas variables a nivel comunal obteniendo por tanto la superficie de área protegida por comuna y la superficie comunal, obteniendo como resultado la cobertura o proporción de área protegida comunal en relación al área comunal total.

4 ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

Las Áreas Prioritarias de Acción Social (APAS) surgen de los Índices de Desarrollo Local. Éstos se componen por las Dimensiones y sus Índices para cada comuna de la región, así como para las cuatro localidades en estudio (Tabla 4).

Cabe destacar que las APAS son a nivel comunal para que sean comparables los resultados, es decir, no se consideran en esta priorización, las localidades en estudio, debido a que no son posibles de comparar por sus diferentes escalas.

En cada variable de los Índices de Desarrollo Local de Áreas Prioritarias de Acción Social, se destaca en color rojo las comunas con menor valor en esa variable. Entendiéndose, como las comunas prioritarias donde debe mejorar aquella variable. Por el contrario, se destaca en color azul las comunas donde esa variable tiene mayor valor, entendiéndose como comuna con mejor cobertura de esa variable. Las comunas en color blanco son las que están en una situación intermedia, entre las prioritarias y las con mejor cobertura.

En la mayoría de los Índices, el menor valor corresponde a las comunas prioritarias. Por ejemplo, en la variable “Accesibilidad Atención de Médicos Especialistas”, las comunas de Río Verde, Laguna Blanca, San Gregorio, Primavera, Timaukel y Torres del Paine, tienen valor “0,0”, por lo que están destacadas en color rojo, ya que son prioridad al momento de evaluar mejoras en el acceso a la atención de médicos especialistas. Es importante entender que esta variable incorpora varios insumos: cantidad de especialistas en los centros de salud, población total de la comuna y distancia desde cada habitante hacia los centros de salud. Por esto motivo se explica que la comuna de Natales sea la con mayor valor del indicador (en color azul), y Punta Arenas y Cabo de Hornos sean las intermedias (en color blanco). En ambas comunas el factor que mayormente influye en el cálculo de la variable es la cantidad de personas. Por un lado, en Punta Arenas es considerablemente mayor la cantidad de personas a las que se debe dar accesibilidad; y de manera contraria, en Cabo de Hornos es mucho menor la cantidad de personas a las cuales se les debe dar mayor accesibilidad a la atención de especialistas.

Debido a la naturaleza de los Índices, en algunas de ellas se destaca como comuna prioritaria (en color rojo) la que tiene un mayor valor. Por ejemplo, en la variable “Indicador de Aislamiento”, la comuna con mayor aislamiento corresponde a la que debe ser considera prioridad al momento de trabajar en el aislamiento de la región (Río Verde, Timaukel y Cabo de Hornos). Y las comunas con menor valor (en color azul), son las que tienen menor valor de aislamiento y, por ende, mejor conectividad, como lo es la Comuna de Punta Arenas.

Tabla 4. Índices de Desarrollo Local para la región de Magallanes y de la Antártica Chilena y sus Áreas Prioritarias de Acción Social (APAS)

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

DELIDL

DIMENSIONES

SAN SAN

EDÉN

TORO

PAINE

CERRO

PUNTA

UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL

Población 12,90 % hab. en 79,02% 0,37% 0,16% 0,48% 4,08% 0,70% 0,24% 0,73% 0,08% 0,06% 1,24% 0,03% 0,06% Total relación a % la región

Población No No No No Visitas al 14,98 6,76 138,23 5,77 8,91 1,86 62,49 37,04 533,24 1,66 Flotante año / hab. Aplica Aplica Aplica Aplica comuna POBLACIÓN % hab. de pueblos Pueblos originario 19,59 34,11 22,30% 1,46% 5,11% 4,26% 6,30% 3,70% 1,82% 10,00% 72,00% 20,99% 34,55% 8,42% Originarios s en % % relación a la región

Índice de Índice No No No No Aislamient 0 1,0 0,98 0,93 0,96 0,98 1,0 0,96 0,99 1,0 entre 0 y Aplica Aplica Aplica Aplica o 1 Tiempo de 01:27 01:15 02:04 01:47 02:16 00:50 00:50 03:00 Viaje a No No No 27:00 No 01:45 (terrest (terrest (terrest (terrest (terrest (terrest (terrest (maríti Capital Horas y Aplica Aplica Aplica (aéreo) Aplica (aéreo) CONECTIVIDAD re) re) re) re) re) re) re) mo) Provincial minutos

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

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DIMENSIONES

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PAINE

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PUNTA

UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL más Cercana

Accesibilid ad a No Eq. / 0,41 1,62 0,0 2,64 2,38 2,59 2,47 1,03 0,8 7,27 10,00 5,3 0,00 Servicios 1.000 aplica Públicos hab. Presupuest o Municipal $252,71 $6.202, $2.046, $2.823, $292,3 $1.814, $3.520, $350,9 $2.018, No No $854,76 No No por Miles de 0 250 450 480 60 440 810 80 040 aplica aplica 0 aplica aplica Habitante pesos Ingresos

Propios $105,00 $1.816, $126,00 $718,00 $62,00 $177,00 $227,00 $117,0 $369,00 No No No No Permanent $79,000 0 000 0 0 0 0 0 00 0 aplica aplica aplica aplica es por Miles de Habitante pesos Asignacion es

OFERTAPÚBLICA históricas del Fondo $15.915 $2.059. $763.39 $7.450. $707.06 No No $3.122. No No $4.788 $290 $0 $5.921 Nacional de .034 381 5 895 0 aplica aplica 750 aplica aplica Desarrollo Regional Miles de (FNDR) pesos

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

DELIDL

DIMENSIONES

SAN SAN

EDÉN

TORO

PAINE

CERRO

PUNTA

UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL Accesibilid ad a Equipamie No ntos de Profesion 0,7 1,6 3,6 1,3 0,0 0,9 2,5 0,7 0,8 7,3 10,0 0,0 0,0 aplica Salud de ales / Nivel 1.000 Primario hab. Accesibilid ad a Equipamie No

SALUD ntos de Profesion 3,2 0,0 0,0 0,0 3,4 0,0 0,0 5,9 0,0 0,0 0,0 5,3 0,0 aplica Salud de ales / Nivel 1.000 Terciario hab. Accesibilid ad Atención Especialis No de Médicos tas / 1,4 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 0,0 2,2 0,0 0,0 0,0 1,5 0,0 aplica Especialista 1.000 s hab. Accesibilid ad a Equipamie No ntos de 0,2 0,0 0,0 0,0 0,3 0,2 0,4 0,3 0,6 1,3 0,7 0,2 0,0 aplica Educación Matrícula

EDUCACIÓN Preescolar s / hab. (0 Pública a 4 años) 70

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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DIMENSIONES

SAN SAN

EDÉN

TORO

PAINE

CERRO

PUNTA

UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL Accesibilid ad a Equipamie No ntos de 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 aplica Educación Matrícula Preescolar s / hab. (0 Privada a 4 años) Accesibilid Matrícula ad a No s / hab. (5 0,4 0,8 0,6 0,8 0,7 0,9 1,0 0,5 0,5 1,7 0,9 1,0 0,5 Colegios a 18 aplica Públicos años) Accesibilid Matrícula ad a No s / hab. (5 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Colegios a 18 aplica Privados años) Accesibilid ad a Matrícula No Educación s / hab. 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 aplica Superior (15 a 24 Pública años) Accesibilid ad a Matrícula No Educación s / hab. 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 aplica Superior (15 a 24 Privada años) 71

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

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UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

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LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

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NATALES

CASTILLO

VILLALAS

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GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL

Hacinamie % 18% 22% 13% 6% 20% 15% 12% 17% 10% 7% 17% 21% 10% 14% nto viviendas hacinadas

Habitantes por Hab. / 3,1 5,2 2,4 4,5 3,2 4,4 4,3 2,9 7,3 3,4 2,9 3,4 5,5 7,7 Vivienda vivienda HOGARES Viv. Déficit de requerida No No No No 6,6% 7,6% 3,8% 4,1% 7,2% 7,9% 19,5% 7,7% 13,4% 5,9% viviendas s / viv. aplica aplica aplica aplica ocupadas % hab. Habitantes trabajado Trabajador res en 37,22% 0,28% 0,11% 0,30% 2,44% 0,44% 0,20% 5,97% 0,61% 0,06% 0,04% 0,72% 0,03% 0,06% es relación a la región Promedio Años de Estudio de 13,3 11,8 10,0 11,9 11,8 11,7 12,3 12,5 14,2 11,9 12,0 13,2 9,2 14,9 los Trabajador Años de es estudio

FUERZA DEFUERZA TRABAJO Porcentaje de 7% 29% 34% 16% 11% 17% 21% 6% 40% 26% 27% 19% 69% 87% Trabajador % es en la población 72

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

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UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

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LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

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NATALES

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RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL Actividad primaria

Porcentaje de Población Sin Sin Sin Sin Sin Sin Sin Sin Sin Sin Sin en Pobreza 11% Informa Informa Informa 4% Informa Informa 14% Informa Informa Informa Informa Informa Informa Multidimen ción ción ción ción ción ción ción ción ción ción ción

sional % Casen 2017 población Mediana de Sin Sin Sin $ Sin Sin $ Sin Sin Sin Sin Sin Sin $ POBREZA Ingreso Informa Informa Informa 449.55 Informa Informa 300.00 Informa Informa Informa Informa Informa Informa 365.114 Casen 2017 Mediana ción ción ción 9 ción ción 0 ción ción ción ción ción ción Sin Sin Sin Sin Índice de Índice de 2,07 0,72 2,93 1,34 2,10 2,33 0,40 2,33 0,32 Informa Informa 2,95 Informa Informa Pobreza pobreza CASEN ción ción ción ción Infraestruc

tura Bomberos No No No No y Brigadas 0,01 0,00 0,37 0,25 0,04 0,17 0,49 0,03 0,58 0,15 aplica aplica aplica aplica de combate equipami

PÚBLICA

SEGURIDAD Incendios entos / Forestales 100 hab.

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

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DIMENSIONES

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PAINE

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UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL Infraestruc tura Carabinero No No No No 0,08 0,00 0,73 0,38 0,03 0,09 0,25 0,02 0,25 0,19 s y PDI cada Equipami aplica aplica aplica aplica 100 entos / habitantes 100 hab. Delitos y Violencia denuncia No No No No Intrafamili s / 100 0,006 0,000 0,000 0,003 0,011 0,001 0,002 0,007 0,000 0,004 aplica aplica aplica aplica ar hab. comuna

Utilización No No No No No No No de Tonelada 0,35 0,93 1,45 0,21 1,87 3,72 0,20

aplica aplica aplica aplica aplica aplica aplica Vertederos s / hab. CALIDAD AMBIENT AL comuna Accesibilid ad a

Monument os e No No No No 1,47 0,00 9,18 7,99 7,40 7,81 0,00 0,89 0,85 5,13 Infraestruc aplica aplica aplica aplica LOCAL tura Equipami IDENTIDAD Patrimonia entos / l 1000 hab.

ÍNDICES DE DESARROLLO LOCAL PARA LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA Y ÁREAS PRIORITARIAS DE ACCIÓN SOCIAL

MAGALLANES TIERRA DEL FUEGO ÚLTIMA ESPERANZA ANTÁRTICA CHILENA

COMUN COMUNAS COMUNAS COMUNAS LOCALIDADES LOCALIDADES A

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DIMENSIONES

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PAINE

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UNIDAD DEUNIDAD MEDIDA

ARENAS

BLANCA

LAGUNA PUERTO PUERTO

HORNOS

CABO DE

NATALES

CASTILLO

VILLALAS

PORVENIR

GREGORIO

TIMAUKEL

RÍOVERDE

ESTRELLAS

ÍNDICE POR DIMENSIÓN

PRIMAVERA

TORRESDEL % superficie comunal Áreas No No No No cubierta 53% 57% 0% 1% 0% 14% 38% 86% 40% 70% Protegidas aplica aplica aplica aplica por Áreas Protegida s Fuente: Elaboración propia, 2020.

5 LINEAMIENTOS PARA EL DESARROLLO DE UNA POLÍTICA DE DESARROLLO SOCIAL Y HUMANO

5.1 Lineamientos Base para una Política de Desarrollo Social y Humano Los lineamientos a presentar en ésta sección, se entienden como una base de dirección y rasgos característicos emanados del proceso que ha involucrado la ejecución de este Estudio para la determinación de un conjunto de acciones que terminen la forma, lugar y modo de llevar a cabo una Política de Desarrollo Social y Humano de la DIDESO en cuanto a las obras y servicios relacionados con ésta. Para ello, se organizan en tres grandes áreas relacionadas a los insumos, participaciones, y productos, a modo de ser guías de acción a seguir y facilitar la implementación de éstas estrategias.

Estas áreas han sido identificadas como las siguientes: equidad territorial, convivencia y localidades. El objetivo es que desde estas áreas sea posible vincular de manera más directa y aportar a los ejes definidos por la DIDESO como igualdad de derecho, desarrollo de oportunidades y cohesión social. En éstas áreas se identifican los objetivos estratégicos como aquellas metas críticas y fundamentales a focalizar.

5.1.1 Equidad Territorial La equidad territorial surge de haber identificado en el Estudio la necesidad de desarrollar equitativamente las diversas condiciones de las localidades y comunas de la región. Sus dos objetivos estratégicos son el detectar y visibilizar las brechas existentes en el territorio para sobre éstas, comenzar a trabajar, de manera focalizada y con un diagnóstico basado en evidencia. Así también, identificación de grupos sociales vulnerables relacionados con las inequidades territoriales.

5.1.1.1 Brechas Las brechas se hacen claras a través de la evidencia recogida en las APAS de los IDL, con las cuales se puede identificar las comunas y provincias donde existe una mayor diferencia en cada variable. En este sentido, identificar las comunas donde existe una menor cobertura de la mayoría de sus dimensiones, es claramente una comuna a priorizar respecto a las futuras inversiones regionales. Además, se puede identificar específicamente en cuáles de los Índices, esta comuna posee una menor cobertura y en consecuencia priorizar dentro de los diferentes Índices.

La identificación de las brechas es clave para comprender el estado actual de las comunas en cada dimensión y su vez, visibilizar y seleccionar los Índices que a futuro priorizar.

5.1.1.2 Grupos Sociales La identificación de grupos sociales son entendidos como el conjunto de personas que se reúnen e interactúan debido a condiciones y/o intereses sociales comunes. Los grupos sociales como objetivos estratégicos deben ser definidos por la política de DIDESO y puede ser respecto a los rangos etarios de adulto mayor, mujeres y niños, de manera de identificar en ámbitos territoriales menores a las definiciones territoriales político administrativas. Es decir, encontrar dentro de las comunas, provincias y región, las zonas de interés de grupos sociales.

5.1.2 Convivencia La convivencia es un lineamiento de política de evidente urgencia en el proceso del Estudio - no sólo porque fue explícitamente incorporada en los requerimientos de éste- sino por la necesidad de comprender las necesidades de desconcentración dentro de la propia Región y, por ende, evitar las consecuencias de ésta realidad.

Este lineamiento atiende a dos objetivos estratégicos, a saber, la priorización de las comunidades de acuerdo a sus situaciones dentro de la región como también a sus culturas.

El otro objetivo, es la utilización de la participación como herramientas cuyo fin es lograr una constante reflexión de la convivencia como aporte esencial a la integración territorial de sus localidades, la igualdad de oportunidades y el desarrollo equitativo de sus comunidades. El último objetivo estratégico es la planificación en relación a todos sus instrumentos como también al propio proceso de ella.

5.1.2.1 Prioridades Las prioridades surgen de la conversación entre los diferentes actores de la sociedad; sector público, sector privado, comunidades, universidades, entre otros, e integrando las posibilidades de recursos como escenarios de preservación, reparación y anticipación de condiciones de bienestar. Su fin es priorizar a través de la gestión de ponderadores respecto a las temáticas más relevantes e influyentes en la región, para apoyar a los tomadores de decisiones en la formulación de estrategias políticas y planes destinados al mejoramiento de la calidad de vida de sus habitantes. En este sentido, las prioridades levantadas en el estudio son: conectividad, salud, vivienda y oferta laboral.

5.1.2.2 Participación La herramienta de Participación -la cual se confunde muchas veces como un objetivo- tiene como objetivo estratégico el establecimiento de procesos de conversación como el medio por el cual se pueden coordinar las acciones a realizar y definir en conjunto los factores que establecen una relación. Estos pueden ser criterios de priorización respecto a temáticas, plazos y recursos, entre otros, para identificar oportunidades de desarrollo y convivir con igualdad dentro de la comunidad, haciendo hincapié en qué entenderemos como igualdad, las condiciones con cuáles medir y a qué condiciones se aplica igualdad.

5.1.2.3 Planificación La planificación e instancias de planificación son elementos claves poder cumplir y desarrollar los ejes de desarrollo de DIDESO. Si bien es necesario tener los instrumentos de planificación actualizados y vigentes a todo nivel de gobernabilidad local y regional, el mismo proceso de planificación es una instancia de implementación en el cual la experiencia del desarrollo de los instrumentos está intrínsecamente relacionado a los ejes de DIDESO y dimensiones identificadas en el presente estudio.

5.1.3 Localidades Las localidades emergen contantemente en el desarrollo del estudio como manifestaciones de identidades y culturas locales como una demanda de visibilización de cada una de los lugares de habitabilidad de la región desde los más centrales a los más extremos y remotos.

Esta visibilización de localidades tiene explícito relevar las realidades de cada localidad a través de al menos tres objetivos estratégicos: la desconcentración como una meta central manifestada en todas las instancias del Estudio. Lo anterior, demanda que ésta sea abordada desde todas las instancias y sobre todo desde sus perspectivas, experiencias y realidades.

El otro objetivo estratégico es el de gobernabilidad en relación a las capacidades de gestión e implementación en los diferentes niveles de gobiernos regionales y municipales en sus capacidades de atender los requerimientos de las comunidades.

Por último, el objetivo estratégico de entidades territoriales es fruto de la observación que las divisiones político administrativas carecen de una adecuada sincronía con la condición territorial de accesibilidad y concentraciones poblacionales.

5.1.3.1 Desconcentración La desconcentración regional es un objetivo fundamental y que se demanda en diversas instancias del estudio. Las recomendaciones para el desarrollo de los ejes de DIDESO, deben tener este objetivo como un elemento transversal a ellos, e inclusive considerar ciertos proyectos que tengan fin de explicitar mejor las componentes que se relacionan más fuerte con la desconcentración. Además, es evidente la priorización de inversión de recursos según la población beneficiada, ya que, dada la condición de aislamiento de muchos de sus territorios, resultan despriorizados o fuera de los criterios mínimos para ser considerados.

5.1.3.2 Gobernabilidad La gobernabilidad como elemento para fortalecer las capacidades de la gobernabilidad de las instituciones en responder a las demandas de las comunidades es un objetivo que puede asociarse a muchos territorios del país, y en el caso de la Región toma especial relevancia debido a la dificultad geográfica de ella. Para eso, la gobernabilidad hace referencia, como meta, a una capacidad de ejecutar la política pública desde diversos parámetros a establecerse. También implica la posibilidad de insertar de mayor forma las alianzas público privadas en la Región para el fortalecimiento de organismos y municipios -sobre todo teniendo en perspectiva los desafíos de las múltiples implementaciones de iniciativas y programas.

5.1.3.3 Entidades territoriales Las entidades territoriales son el tercer objetivo estratégico relacionado a las localidades, y atiende a la dificultad de aplicar la política pública cuando se usan las divisiones político administrativas de provincias, comunas o unidades vecinales. En muchos casos, estas no son la correcta entidad territorial requerida para una implementación. Por ende, en cuanto a la concreción de programas e inversiones, así como el diagnóstico y análisis, es imprescindible contar con una definición de unidades territoriales que considera como relevantes las diferencias de cantidad de población, como éstas se reflejan en la condición urbano rural, sus concentraciones, las condiciones productivas identitarias que generan estos asentamientos humanos, entre otras más.

5.2 Caracterización Regional La presente caracterización de la Región de Magallanes y de la Antártica Chilena, se incorpora como información complementaria a los Índices de Desarrollo Social y Humano y a los Lineamientos Base. Surge de las principales temáticas estudiadas en el desarrollo del Estudio, y que no están directamente incorporadas en ellos.

5.2.1 Población Comunal En la siguiente figura se puede apreciar que en el eje de las ordenadas están las Comunas, y en las abscisas, el Porcentaje de Población Femenina. El tamaño del círculo indica la población comunal, y su color, el Porcentaje de Población Rural. Se observan cuatro comunas de un carácter más urbano (Punta Arenas, Natales, Porvenir y Cabo de Hornos), las cuales presentan un perfil más bien balanceado de hombres y mujeres (entre 40% y 50% de población de sexo femenino). La población comunal de Torres del Paine, Primavera, San Gregorio, Río Verde, Timaukel, Laguna Blanca y Antártica es marcadamente menor, además de estar dominada por hombres principalmente.

Figura 1. Caracterización de la población comunal en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.2 Vivienda La figura muestra que la gran mayoría de las viviendas de la región son casas, y las cuales se agrupan principalmente en Punta Arenas, donde Natales y Porvenir presentan las segundas agrupaciones más relevantes. Destaca también que la mayoría de los departamentos se encuentran en Punta Arenas.

Figura 2. Caracterización de viviendas en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura muestra la composición comunal de las viviendas. Se aprecia la gran incidencia de las casas en todas las comunas. Además, se destaca que las viviendas colectivas, tienen su mayor incidencia en Antártica (47%), seguido por Torres del Paine (16%), Primavera (15%), Río Verde (11%) y San Gregorio (7%). Esta categoría representa a las viviendas que son compartidas por personas sin relación de parentesco, por razones de salud, trabajo, religión, estudios, disciplina, entre otras.

Otro hecho a destacar es la gran incidencia de mediaguas en Timaukel (15%).

Figura 3. Caracterización de tipos de viviendas en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

Al profundizar sobre la fuente de agua presente en las viviendas dentro de cada comuna, se observa en figura adjunta un patrón muy relacionado al porcentaje de población rural, donde las cuatro comunas con mayor población urbana tienen como fuente de agua la red pública, y en el resto de comunas, el porcentaje baja a 50% o menos. Siendo el pozo o noria y el río, vertiente, y otras fuentes naturales, las alternativas principales. Destacar San Gregorio y Timaukel donde más del 5% de las viviendas tiene como fuente de agua los Camiones Aljibes.

Figura 4. Caracterización de viviendas por fuentes de agua en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.3 Hogares Dentro de las viviendas, se observan que hay personas agrupadas en Hogares.

La siguiente figura muestra cómo se distribuyen estos tipos de hogares a nivel comunal, donde destaca la alta concentración en Punta Arenas.

Figura 5. Caracterización de tipos de hogares en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura presenta en términos de porcentaje la composición de Hogares por comunas. La categoría más numerosa a nivel regional, Hogares Biparentales con Hijos, está en torno al 30% en las comunas, exceptuando Torres del Paine, Río Verde, Timaukel y Laguna Blanca, donde su incidencia es alrededor de un 10% o menos.

Siguiendo la importancia Regional, los Hogares Unipersonales tienen una incidencia en torno al 20% en las comunas más urbanas (salvo Porvenir con 24%), la cual aumenta para las comunas rurales (exceptuando Antártica, donde la mitad de los hogares presenta categoría No Aplica, atribuible las Viviendas Colectivas).

La categoría No Aplica representa Viviendas Colectivas y Operativos de calle. Ésta destaca en Antártica (50% de los hogares), Torres del Paine, Primavera y Río Verde, donde supera el 20%.

Por último, sobre el tamaño promedio de cada hogar en la comuna se tiene el siguiente resultado:

Figura 6. Porcentaje de hogares por tipo en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura expone el número de personas promedio por cada hogar, distinguiendo cada comuna, además de ciertas localidades de interés. La intensidad del color da una idea del orden de magnitud, de las comunas donde se concentran la mayor cantidad de hogares. Para las comunas de Punta Arenas, Natales, Porvenir y Cabo de Hornos, el tamaño del hogar es en promedio 3 personas. En el área rural destacan las comunas de Antártica (e Isla Ardley, la localidad que identifica a Villa las Estrellas) y Torres del Paine.

Figura 7. Promedio de personas por hogar en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.4 Hacinamiento La siguiente figura presenta el Porcentaje de Viviendas Hacinadas, para las comunas y localidades de interés. Entendiendo el hacinamiento como viviendas que tengan 2 o más personas por habitación destinada a exclusivamente a dormitorio (P04). Es así que para las comunas más urbanas tenemos que Punta Arenas y Natales el hacinamiento de las viviendas se encuentra en torno al 17% siendo superior al 20% para Porvenir y Cabo de Hornos. En el ámbito rural, el hacinamiento más bajo se encuentra en San Gregorio (en torno al 5%) y el

mayor valor en Río Verde (21%). Para las localidades, el hacinamiento es mayor en Puerto Edén (17%) y menor en Cerro Castillo (7%).

Figura 8. Porcentaje de viviendas hacinadas en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.5 Migrantes Al revisar el fenómeno migratorio, se observan dos elementos a partir de los datos del Censo (2017): la migración internacional y la interna.

Para extraer la migración internacional es posible revisar las respuestas en relación al país de origen y año de llegada al país en el caso de la población residente de la comuna donde esta pregunta aplica.

En la siguiente figura se cruza el grupo de procedencia (o país) de las personas y el año en que llegaron. Para quienes hayan llegado al país antes de 1950 se considera dicho año, su llegada. Es así que se muestra primero un patrón intermitente para la mayoría de los países, salvo Argentina, Europa exceptuando los años 70 y Norteamérica a partir de 1980. Segundo, se evidencia una mayor migración desde Argentina, principalmente a partir de 1980, además de un aumento de llegadas a partir de 2005 de Colombia y el Caribe principalmente. Destaca también en el último tramo una alta procedencia de Asia, Europa y Norteamérica (2015 en adelante).

Además de la migración internacional, existe la migración interna, dentro del país y dentro de la misma Región.

Figura 9. Población extranjera por año de llegada a la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La figura siguiente muestra el lugar de residencia hace 5 años, por grupos de origen (internacional) además de comunas. Es así que para las comunas más urbanas se tiene que Punta Arenas y Natales presentan altos porcentajes de residentes dentro de la misma comuna (76% y 71% respectivamente). Estos porcentajes bajan para Porvenir (56%) y Cabo de Hornos (30%). En las comunas rurales, este porcentaje se encuentra en torno al 22% con los valores más altos en Laguna Blanca (38%) y más bajo en Río Verde (14%). Destaca también el 10% de residencia Otro para Torres del Paine. Por último, respecto de la procedencia desde otra comuna, este presenta un patrón que aumenta con la ruralidad, donde el menor porcentaje se presenta en Punta Arenas (12%) y el mayor en Antártica (93%), siendo superior al 50% para las comunas rurales.

Figura 10. Migración: residencia hace 5 años por grupo de origen en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

En la siguiente figura se expone el detalle de la composición de quienes residían en otra comuna hace 5 años. Se tiene que, para las comunas urbanas, estas representan un alto porcentaje de procedencia fuera de la región (superior al 60%), mientras que esto es así para dos comunas rurales: Torres del Paine (60%) y Antártica (87%). El resto de las comunas rurales, quienes residían en otras comunas hace 5 años lo hacían mayoritariamente en comunas dentro de la región.

Esto permite identificar un patrón de llegada desde fuera de la región primero a las comunas más urbanas, y un patrón de migración interna dentro de las comunas rurales, salvo Antártica y Torres del Paine que presentan atractivos reconocidos internacionalmente.

Figura 11. Migración interna: residencia en otra comuna hace 5 años, en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.6 Situación Laboral Al revisar la situación laboral de la población se tiene que el ítem P17 que pregunta respecto de la actividad realizada durante la semana anterior a la realización del Censo 2017. Con esto se identifica a la población que trabajó por un pago en dinero o especies, los trabajos no pagados, quienes estaban estudiando, además de aquellos dedicados a tareas hogareñas, en descanso (vacaciones o licencia) y los jubilados. El caso de la categoría No Aplica hace referencia a la población menor de 15 años.

La siguiente figura muestra los porcentajes comunales respecto de las actividades de las personas la semana anterior a la realización del Censo 2017. Con esto se puede observar que, respecto de aquellos dedicados a trabajos pagados, que para las comunas urbanas para Punta Arenas y Natales existe un 47% de las personas, y Porvenir y Cabo de Hornos alrededor del 60% de las personas. Al revisar las comunas rurales, todas tienen valores sobre el 60% en esta categoría, llegando incluso a 91% en Antártica, lo cual releva el carácter orientado a la producción en estas comunas.

Otros hechos a destacar tienen que ver con la población menor a 15 años, que se agrupa en la categoría No Aplica, la cual está en torno al 20% en las comunas más urbanas, bajando este porcentaje a 10% o menos en las comunas rurales (salvo Laguna Blanca, con 17%). Para quienes estaban dedicados a los estudios, el valor más alto se encuentra en Punta Arenas con 7,7%. Respecto de quienes tienen trabajo, pero se encontraban descansando, destaca la alta proporción de personas en descanso temporal en Primavera (23,4%), San Gregorio (18,9%) y Río Verde (17,9%). Para los jubilados destaca Punta Arenas y Natales con 8,6% y 8,9% respectivamente, así como las personas dedicadas a quehaceres del hogar con 8,3% y 9,4% en las mismas comunas.

Figura 12. Caracterización de la situación laboral en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura muestra las comunas urbanas, destacando la gran preponderancia de Punta Arenas por el resto de las comunas de la región.

Figura 13. Caracterización de la situación laboral en comunas urbanas de la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La figura siguiente muestra los valores para las comunas rurales, donde destacan Torres del Paine y Primavera.

Figura 14. Caracterización de la situación laboral en comunas rurales de la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La figura siguiente muestra las localidades, siendo Isla Ardley el nombre que recibe la localidad donde se encuentra Villa Las Estrellas.

Por último, para iniciar el análisis de los distintos sectores económicos se debe mencionar que la pregunta 18 respecto del sector, solo se hace a quienes tienen un trabajo pagado. Con lo cual para tener una idea de órdenes de magnitud de la población trabajadora se presenta un gráfico de quienes tienen un trabajo pagado por comuna.

Figura 15. Caracterización de la situación laboral en localidades de la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura muestra el número de trabajadores pagados en miles, además de una idea de los años de educación promedio. Destaca primeramente la gran concentración de estos en Punta Arenas, además de los altos valores de años de educación promedio en Antártica y Torres del Paine, y el nivel más bajo en Laguna Blanca.

Figura 16. Caracterización de trabajadores pagados y años de escolaridad promedio de la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.7 Sectores Económicos Al revisar los porcentajes de trabajadores pagados dedicados a cada sector económico dentro de cada comuna y localidad se tiene una idea inicial de la diversidad económica y los sectores preponderantes en cada unidad territorial.

Es así que la figura adjunta muestra los sectores económicos y las comunas y localidades, representando en la intensidad del color el porcentaje de trabajadores en la categoría

especificada. Cuando no hay color quiere decir que no existen trabajadores del sector en la comuna o localidad en cuestión.

Primeramente, se destaca que Punta Arenas, Natales, Porvenir y Cabo de Hornos presentan la mayor cantidad de sectores, siendo la primera quien tiene el máximo de sectores presentes lo cual tiene directa relación con la gran aglomeración de trabajadores que representa. Por otro lado, es relevante mencionar la alta incidencia en general que muestra la categoría No Declarada lo cual habla de las limitantes de las categorías usadas en esta pregunta.

Tercero, mencionar que las categorías en el gráfico son abreviaturas de las categorías completas, en este sentido se destaca que Agricultura agrupa también ganadería, silvicultura y pesca, es decir actividades primarias de origen biológico. En esta categoría se evidencia claramente cómo aumenta la participación en las comunas rurales, destacando Río Verde y Laguna Blanca.

Otros hechos a relevar es la mayor participación de comercio en las comunas más urbanas respecto de las rurales, destacar la gran presencia de personas dedicadas al alojamiento en Torres del Paine. Así también los mayores porcentajes de Minería y Transporte para las comunas de Primavera, San Gregorio y Río Verde. Por último, los mayores porcentajes de trabajadores dedicados a la construcción en las comunas de Timaukel y Primavera, seguido de Torres del Paine y San Gregorio.

Finalmente, destacar la gran ausencia de sectores en Antártica, además de las localidades Puerto Edén con gran participación de Minería, Puerto Toro con gran participación de Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca, y Cerro Castillo con alta participación de Construcción y Administración Pública y Defensa.

Para tener una idea de especialización, es posible analizar el coeficiente de localización, donde se compara la participación de trabajadores por sector a nivel comunal con la participación de trabajadores por sector a nivel regional. En este sentido, al dividir la participación comunal sobre la regional por sector, se tiene que este cociente será mayor a uno cuando la participación comunal en el sector es mayor a la regional. Estos son los valores que se representan en la siguiente figura.

Figura 17. Caracterización de sectores económicos por comuna y localidades en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

La siguiente figura muestra la especialización comunal respecto de trabajadores regionales. Se observa una forma de “L” ya que Punta Arenas presenta la mayor cantidad de sectores, con lo que estará especializada en comparación al resto de las comunas en los sectores: Transporte, Salud, Otros Servicios, Organizaciones Extraterritoriales, Inmobiliarias, Hogares como empleadores, Financieras, Enseñanza, Electricidad y Gas, Comunicaciones, Comercio, Científicas, Artísticas, Agua y Residuos, Administración Pública y Defensa.

La parte inferior de la “L” viene por la especialización tanto del resto de las comunas urbanas como las rurales en actividades de Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca.

Otros patrones a relevar son la especialización de Primavera, San Gregorio y Río Verde en Agricultura, Alojamiento y Minería. Por otro lado, Manufactura representa especialización en Porvenir y Primavera.

Destacar también la especialización de Torres del Paine en Agricultura, Alojamiento, Actividades Artísticas, Construcción y Servicios Administrativos.

Figura 18. Especialización del sector económico comunal en la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.8 Ficha Comunal Económica Finalmente es posible analizar cada comuna respecto de sus actividades económicas, incluyendo además el porcentaje de mujeres en cada categoría y la escolaridad promedio por categoría.

5.2.8.1 Comuna Punta Arenas La figura se construye respecto de quienes tienen un trabajo pagado, con lo que es posible revisar el perfil educacional y la participación de mujeres en cada sector económico. En este sentido, las actividades dominadas por mujeres con de Hogares como Empleadores, Salud, Enseñanza, Alojamiento, Otros Servicios, Financieros e Inmobiliarias. Por otro lado, destaca la baja participación de mujeres en el sector Construcción, Minería, Transporte, Transporte, Agricultura y Agua y Residuos.

En términos de años de escolaridad promedio, destacada el sector Organizaciones Extraterritoriales con los valores más altos, seguido de Enseñanza, Científicas y Técnicas y Salud. Por otro lado, los valores más bajos se encuentran en Agricultura y Hogares como Empleadores.

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Figura 19. Ficha comunal por sector económico, Punta Arenas

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.8.2 Comuna Natales En la figura se aprecia nuevamente como las mayores participaciones de mujeres se concentran en Hogares como Empleadores, Salud, Enseñanza, Otros Servicios y Alojamiento. El comercio y las actividades científicas y técnicas tienen mayor incidencia de mujeres en Natales que en Punta Arenas. Nuevamente también se evidencia baja participación de mujeres en Construcción, Minería, Agricultura.

En términos de años de escolaridad promedio destaca nuevamente Enseñanza y Científicas y Técnicas, con los mayores valores, seguidas de Financieras y Salud. Los valores más bajos se concentran en Agricultura, Construcción, Agua y Residuos y Hogares como empleadores.

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Figura 20. Ficha comunal por sector económico, Natales

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.8.3 Comuna Porvenir La imagen muestra que los sectores con mayores incidencias de mujeres son Hogares como Empleadores, Enseñanza, Salud, Alojamiento y Otros servicios. Por otro lado, las menores incidencias de mujeres se encuentran en Construcción, Minería, Agricultura, Aguas y Residuos y Electricidad y Gas.

Destacar también que los sectores con mayores niveles de escolaridad son Enseñanza, Salud y Científicas y Técnicas, mientras que los sectores con menor escolaridad son Agricultura y Hogares como Empleadores.

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En términos de los sectores más relevantes en términos de número de trabajadores en la comuna, se encuentra que Administración Pública y Defensa, No declarada, Construcción, Agricultura y Manufactura son las categorías más numerosas.

Figura 21. Ficha comunal por sector económico, Provenir

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.8.4 Comuna Cabo de Hornos La figura muestra la composición de sectores económicos de los trabajos pagados para la comuna de Cabo de Hornos. Se destaca la alta incidencia de mujeres en los sectores de Hogares como Empleadores, Salud, Enseñanza, Otros Servicios, Alojamiento, lo cual repite el patrón encontrado en las comunas analizadas anteriormente.

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Por otro lado, los sectores con menor incidencia femenina son Construcción, Agricultura, Comunicaciones y Científicas y Técnicas. Esta última categoría muestra un patrón diferente a las anteriores comunas.

En términos de años de escolaridad promedio destacan los sectores Enseñanza, Científicas y Técnicas, Financieras y Salud, además de Administración Pública. Los sectores con menores niveles de escolaridad nuevamente son Agricultura, Construcción, Hogares como Empleadores.

Los sectores más numerosos de la comuna en términos de trabajadores son Administración Pública y defensa, Agricultura, Construcción y No declarada.

Figura 22. Ficha comunal por sector económico, Cabo de Hornos

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.5 Comuna Torres del Paine La figura muestra que, en términos de incidencia femenina, los sectores con mayor participación de mujeres son Enseñanza, Hogares como empleadores y Comunicaciones. Los sectores con menos participación de mujeres son Construcción, Electricidad y Gas, Manufactura y Agricultura.

En términos de años de escolaridad promedio, está Minería, y Electricidad y Gas las que presentan los mayores niveles de escolaridad, mientras que Hogares como empleadores y Construcción tienen menos años de escolaridad promedio.

Por último, los sectores más importantes en términos de número de trabajadores son Alojamiento, y en menor medida Construcción, Agricultura y Servicios Administrativos.

Figura 23. Ficha comunal por sector económico, Torres del Paine

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.6 Comuna Primavera En la figura se observa que, en términos de incidencia femenina por actividades, nuevamente los sectores Hogares como Empleadores y Enseñanza presentan mayores incidencias, destacando además el sector Financiero con alta incidencia femenina. Los sectores con menor incidencia de mujeres son la mayoría, destacando nuevamente Agricultura, Construcción, Minería y Manufactura además de Transporte.

En términos de escolaridad promedio destaca actividades inmobiliarias con la mayor escolaridad promedio (en torno a 18 años de educación). Por otro lado, Agricultura y Hogares como empleadores presentan los menores valores de años de educación promedio.

Por último, los sectores que tienen mayor cantidad de trabajadores son Minería, Construcción, Agricultura, Manufactura y Transporte.

Figura 24. Ficha comunal por sector económico, Primavera

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.7 Comuna San Gregorio La figura muestra que en la comuna de San Gregorio la incidencia de mujeres es bastante baja en la mayoría de los sectores, siendo Enseñanza la más relevante con más del 60% de participación femenina. En este caso Hogares como empleadores tiene una incidencia de 50% de mujeres, al igual que Alojamiento.

En términos de escolaridad, destacan los sectores de Actividades Científicas y Técnicas, Comunicaciones y Enseñanza con los mayores niveles promedio, mientras que los sectores con menor años de escolaridad promedio son Agricultura, Hogares como Empleadores y Manufactura.

Por último, los sectores más numerosos en términos de trabajadores en la comuna de San Gregorio son Minería, Alojamiento, Transporte y Agricultura.

Figura 25. Ficha comunal por sector económico, San Gregorio

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.8 Comuna Río Verde La figura muestra que una vez más los sectores con mayor incidencia femenina son Hogares como Empleadores y Enseñanza, el resto de las actividades presenta predominio masculino, destacando Transporte, Inmobiliarias, Construcción, Agricultura, Manufactura y Minería.

Los sectores con mayor nivel de años de escolaridad promedio en esta comuna son enseñanza seguido de Actividades Científicas y Técnicas. Mientras que los sectores con menores niveles de escolaridad son las de Hogares como Empleadores.

En términos de importancia a partir del número de trabajadores, se tiene que, en la comuna destacan Agricultura, Transporte y Minería.

Figura 26. Ficha comunal por sector económico, Río Verde

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.9 Comuna Timaukel La figura muestra que los sectores pagados de mayor incidencia femenina son Hogares como empleadores y Enseñanza, siendo los de menor incidencia Transporte, Servicios Administrativos, Salud, Manufactura, Construcción y No declarada.

Al revisar los niveles de escolaridad de los sectores se cuenta con que, los mayores niveles de años de escolaridad están en los sectores Salud, Enseñanza y actividades Científicas y Técnicas, mientras que los sectores de Transporte, Agricultura y No declarada presentan los valores promedio de escolaridad más bajos de la comuna.

Los sectores más numerosos son Construcción, No declarada, Agricultura y Administración Pública y Defensa.

Figura 27. Ficha comunal por sector económico, Timaukel

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.10 Comuna Laguna Blanca La figura muestra que los sectores con mayor incidencia femenina son Alojamiento, Comunicaciones y Artísticas; mientras que los sectores con menor incidencia de mujeres son los Servicios Administrativos, Electricidad, Actividades Científicas y Técnicas, y Agricultura. Aunque la mayoría de los sectores son dominados por hombres.

En términos de los años de escolaridad promedio, se tiene que, los sectores de actividades artísticas, enseñanza y salud presentan mayores niveles de escolaridad, mientras que Agricultura, Manufactura y Construcción presentan los niveles más bajos.

Los sectores más numerosos en la comuna son Agricultura, Manufactura y Construcción.

Figura 28. Ficha comunal por sector económico, Laguna Blanca

Fuente: elaboración propia, 2020.

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5.2.8.11 Comuna Antártica La figura muestra que todas las actividades tienen un claro predominio masculino, siendo solo 3 sectores detectados; Administración Pública y Defensa, No declarada y Financieras, todas las cuales tienen altos niveles de educación (un mínimo de 15 años).

Figura 29. Ficha comunal por sector económico, Antártica

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.9 Ficha Económica Localidades

5.2.9.1 Cerro Castillo La figura muestra que los sectores de mayor incidencia femenina son Hogares como Empleadores, Actividades Artísticas y Actividades de Alojamiento, seguidas de actividades Científicas y Técnicas. Las actividades con menor incidencia femenina son Transporte, Salud, Construcción y Agricultura.

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En términos de años de escolaridad, destacan las actividades Científicas y Técnicas con los mayores niveles de escolaridad, mientras que Hogares como Empleadores presentan los menores niveles de escolaridad, en conjunto con Alojamiento y Agricultura.

Finalmente, los sectores más numerosos en términos de trabajadores son Construcción y Administración Pública y Defensa.

Figura 30. Ficha por sector económico, localidad de Cerro Castillo

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.9.2 Puerto Edén La figura muestra que los sectores de mayor incidencia femenina en la localidad de Puerto Edén son Salud, Enseñanza, Comercio y Alojamiento. Esta localidad presenta un alto grado de polarización respecto de participación femenina, además que los sectores con menos participación femenina son la mayoría.

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En términos de años de escolaridad promedio, se tiene que, los mayores niveles se encuentran en Enseñanza, mientras que los menores niveles se evidencian en Transporte, Agricultura y Manufactura.

Por último, los sectores más numerosos en la localidad son Minería, Agricultura y Administración Pública y Defensa.

Figura 31. Ficha por sector económico, localidad de Puerto Edén

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.9.3 Puerto Toro La figura evidencia primeramente un bajo número de sectores económicos, siendo Alojamiento, Agua y Residuos los que presentan mayor participación femenina, y Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca, y Administración Pública y Defensa los que presentan menor incidencia femenina, nuevamente evidenciando una marcada polarización.

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Los sectores con mayores niveles educativos en la localidad son Administración Pública y Defensa y Alojamiento, mientras que Agricultura presenta los menores niveles.

Por último, destacar el sector de Agricultura (ganadería, silvicultura y pesca) como el más numeroso.

Figura 32. Ficha por sector económico, localidad de Puerto Toro

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.9.4 Villa Las Estrellas (Isla Ardley) La figura muestra que todos los sectores económicos presentes son dominados por hombres. La escolaridad de todos estos sectores es alta, superior a los 15 años. En términos de sector más numeroso se observa que Administración Pública y Defensa presenta la mayor cantidad de trabajadores.

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Figura 33. Ficha por sector económico, localidad de Villa Las Estrellas (Isla Ardley)

Fuente: elaboración propia, 2020.

5.2.10 Conclusiones Al revisar la distribución de actividades laborales y de sectores económicos para los trabajadores pagados se evidenció siempre una marcada tendencia de las tareas del hogar y los hogares como empleadores a ser dominados por mujeres, en general de bajos años de escolaridad. Además de estos, en general los sectores de enseñanza, salud y alojamiento presentaron una elevada presencia de mujeres en la mayoría de las comunas y localidades.

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Por otro lado, los sectores más numerosos rondaron en los primarios, de agricultura, ganadería, silvicultura y pesca, manufactura y minería, además de construcción y en menor medida transporte, los cuales en su mayoría fueron dominados por hombres, siendo los niveles educativos bajos encontrados en construcción y agricultura.

5.2.11 Resumen Perfil Económico Sectores Económico La figura siguiente resume el número de trabajadores por comuna y sus años de escolaridad promedio para el conjunto de sectores económicos. Los sectores económicos están ordenados a partir del promedio ponderado de participación femenina por población comunal, con lo que se evidencia que los sectores Construcción, Minería, Agricultura, Transporte y Agua y Residuos presentan un marcado perfil masculino; mientras que Hogares como Empleadores, Enseñanza, Salud, Otros Servicios, Alojamiento y Financieros presentan un perfil mayormente femenino, aunque con mayor dispersión en Salud y Alojamiento. Además, se evidencia los distintos perfiles educacionales de los sectores económicos, donde los colores rojo y amarillo evidencian menores escolaridades promedio, mientras que los morados y negros, perfiles de más años de escolaridad. Así, algunos sectores presentan colores más homogéneos, mientras que otros se mezclan dependiendo de la comuna.

Cabe mencionar que esta descripción representa una mirada del Censo de Población y Vivienda 2017 el cual levantó las residencias de los trabajadores. Esto debe ser tomado en cuenta, ya que no es posible asegurar que una persona viva y trabaje en la misma comuna, sobre todo en grandes urbes que comprenden varias comunas.

Por otro lado, esta descripción es solo eso, una descripción por lo que se necesita involucrar análisis y datos adicionales para discutir las causas que generan los patrones descritos.

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Figura 34. Perfil económico por comuna de la región

Fuente: elaboración propia, 2020.

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6 INDICADOR DE BIENESTAR TERRITORIAL (IBT)

El Indicador de Bienestar Territorial (IBT) desarrollado por el Centro de Inteligencia Territorial es una herramienta objetiva para medir brechas de oportunidades (físicas y sociales) para los ciudadanos que habitan el territorio, esto apuntando justamente a las condiciones de bienestar de vida urbano. Este Indicador se desarrolla por medio de información oficial, comparativa, disponible y gratuita, conjuntamente con herramientas de análisis geoespacial. De igual forma, los indicadores que lo componen fueron construidos a nivel de manzana urbana, lo cual permite escalarlos a unidades vecinales, distritos, comunas y ciudades.

Con todo lo anteriormente detallado, se desarrolla una metodología y un sistema de información que supera las limitaciones de las zonificaciones convencionales utilizadas en análisis geográficos. Esto responde al desafío de obtener una adecuada representación y coherencia espacial de indicadores territoriales y además de la correlación de éstos en unidades espaciales de distinta escala. Se ha generado así un análisis robusto que puede incidir efectivamente en la evaluación y propuesta de políticas públicas basadas en evidencia.

Es importante destacar que este desarrollo explicativo y metodológico se encuentra detallado para la totalidad del territorio, como se aplica actualmente el IBT (es decir tanto ambientes rurales y urbanos), dado que es altamente relevante para entender el cálculo de indicadores del IDL relativos a la accesibilidad (por ejemplo, el cálculo-imputación de la población rural). Sin embargo, el IBT será desarrollado solo para las capitales provinciales de Punta Arenas, Porvenir, Puerto Natales y Puerto Williams, es decir solo áreas urbanas definiéndose los insumos requeridos y los pasos necesarios para el desarrollo de la totalidad del territorio.

6.1 Insumos para Indicadores de Accesibilidad

6.1.1 Insumos Para el desarrollo de esta metodología es necesaria el barrido de los siguientes insumos básicos:

6.1.1.1 Puntos de Población Urbana (según manzanas INE) Para la preparación de las manzanas censales, se trabaja con toda la base nacional urbana del Censo de Población y Vivienda 2017. Esta base, a pesar de ser la más confiable a la escala en la que se está trabajando, presenta algunos errores como, por ejemplo, la existencia de multi

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polígonos y la falta de información de algunos Índices producto de criterios de indeterminación estadística por parte del INE.

Para solucionar la dificultad de la indeterminación estadística se aplicó la siguiente metodología:

● Se reconocieron las variables que presentaban indeterminaciones. ● Se calcula la diferencia entre el valor total para la variable a nivel de zona censal del valor total que entrega el INE, obteniendo con esto el valor correspondiente a los indeterminados dentro de cada zona. ● Se utiliza la proporción de hogares de cada manzana respecto al total de la zona censal para prorratear la cantidad de indeterminados a cada manzana. ● En el caso de la variable que mide la cantidad de personas por manzanas en algún rango de edad, por ejemplo, de 4 a 18 años (para accesibilidad educacional), en lugar de prorratear la información según la proporción de hogares, se ocupa la razón entre la población en el rango 4-18 años y 6-14 años, dentro de cada zona censal. Luego se prorratea ocupando esta proporción (en lugar de la proporción de hogares) como guía para imputar las manzanas censales con valores indeterminados. Por último, se corrige el problema de multi polígonos creando un código identificador llamado ID_MANZCIT a partir del código INE, añadiendo 3 dígitos. Este nuevo código se asigna correlativamente al número de sub polígonos identificados (partiendo por 001). Los valores poblacionales de estos sub polígonos son calculados de manera proporcional a la raíz cúbica de la superficie de cada uno.

6.1.1.2 Puntos de Población Rural (según entidad censal e imputación de información a las viviendas rurales) Para un correcto uso de información censal es fundamental comprender el procedimiento para el levantamiento de la información del Censo de Población y Vivienda 2017, la cual se encuentra estructurada bajo una división de carácter legal y una de carácter censal. Esta última responde a un orden operativo que le permite obtener información sociodemográfica a nivel de microdato.

Desde un punto de vista legal, la unidad mínima de administración es la comuna, la cual está subdividida en unidades territoriales de un tamaño más reducido como los distritos o zonas, permitiendo levantar información y desagregarla a niveles que admitan un mejor manejo dependiendo si la zona es urbana o rural.

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En el área urbana los distritos censales se encuentran divididos en zonas y estas a su vez en manzanas censales, esta última es la unidad espacial mínima en la cual se puede disgregar la información censal. El homólogo para el área rural corresponde a las localidades y entidades respectivamente, siendo estas últimas de un tamaño mucho mayor a las manzanas censales, ya que abarcan un territorio de una mayor extensión como lo es la zona rural; ambas divisiones (urbano y rural, manzanas censales y entidades rurales) se encuentran presente en el territorio.

Considerando el tamaño de las entidades rurales, el uso de información censal e indicadores levantados a partir de esa unidad mínima no permite trabajar a un nivel de detalle similar a las manzanas censales. Para solucionar este problema, se trabajó con los puntos de Viviendas Rurales (levantadas en el Pre Censo). Sin embargo, es importante destacar que existen discrepancias a nivel de base de datos (por problemas del origen de la información) en los valores de viviendas y hogares declarados. A nivel de entidad rural, pueden discrepar el número de puntos de vivienda con el número de viviendas declarados.

Para corregir esto se consideró el caso en que el número de viviendas declaradas en la entidad supere el número de puntos de vivienda del Pre Censo. En tal caso se distribuyeron (dibujaron) puntos aleatoriamente a una distancia de 500 metros de la cobertura de redes INE dentro de la entidad. En caso de que los puntos de vivienda superasen el número de viviendas declaradas, se eliminó el exceso de puntos partiendo por los más distantes de la red de calles mencionada. Con esto se busca que a nivel de entidad el número de viviendas corresponda con el número de puntos de vivienda.

Luego, para distribuir los valores poblacionales en los puntos de viviendas corregidos, se revisó el número de hogares declarados en la entidad. Se procedió a asignar primero el número de hogares en los puntos de vivienda, repartiendo un hogar en cada punto hasta agotar los hogares. Esto puede resultar en puntos de viviendas sin hogares (debido a que el número de hogares declarados en la entidad es menor al número de viviendas declaradas) o puntos de vivienda con mayor proporción de hogares (ya que hay más hogares que viviendas). Finalmente, la variable poblacional de cada punto de vivienda corresponde al valor de la entidad repartido proporcionalmente en el número de hogares. Por ejemplo, si en una Entidad Rural se reconoce una población de 12 personas, y sabemos que esa entidad posee 6 viviendas rurales y 6 hogares, cada entidad le será imputada 2 personas por Vivienda Rural.

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6.1.1.3 Redes La vinculación de los equipamientos y servicios con la población es realizada mediante el proceso de análisis de redes, en donde mediante un sistema interconectado de líneas y cruces se puede representar efectivamente el costo en distancia y tiempo de desplazamiento efectivo entre los usuarios y los equipamientos urbanos disponibles.

El trabajo de análisis de redes, desde la preparación de los insumos, como la ejecución del proceso, se desarrolla en un Sistema de Información Geográfica estándar (como por ejemplo el software ArcGIS de ESRI, con una licencia Standard o Advanced para la corrección topológica de la red, como también para el análisis de redes como tal, contar su extensión Network Analyst).

Para efectos del Estudio se utilizará la red oficial del INE (2018) como base, pero entendiendo el carácter aislado de una gran cantidad de territorios, en conjunto con la geometría de la red oficial del INE del último Censo, se añadieron los ejes correspondientes a ferrys y transbordadores utilizados, esto para conectar segmentos como Puerto Edén, Puerto Toro o sin ir más lejos Isla del Fuego con el continente. Estos segmentos fueron calibrados en tiempo recorrido con la información de las principales empresas de transbordos de la zona (NAVIMAG Ferrys y por sobretodo Transbordadora Austral Broom), en donde en conjunto con la frecuencia se detalla la duración de los viajes, traduciéndose ese tiempo en los ejes creados.

Esta red se revisó geométricamente de forma extensiva para asegurar que toda la red se encuentre conectada sin existir nodos o ejes sin conexión. Un nodo corresponde a un punto en donde comienza y/o termina un eje y un eje corresponde a una línea que representa un segmento de una calle, de esquina a esquina.

En primer lugar, las redes se explotan, dejando todos los ejes segmentados unos con otros. El esquema lógico de este procedimiento se muestra en la figura siguiente, en donde se muestra que la red inicial está compuesta por ejes largos y no cortados, mientras que la segunda tiene tantos nodos (puntos) como uniones de ejes existen.

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Figura 35. Red original y explotada.

Red original Red explotada

Fuente: Elaboración propia, 2020.

Posteriormente, se revisa que exista conexión entre todos los ejes. El procedimiento desarrollado se realiza por medio de una búsqueda de conexión entre cada nodo final, conservando aquella red que estuviese mayormente conectada, intentando unir aquellos conjuntos de ejes relevantes desconectados por un problema de mala edición de los datos originales. Este procedimiento se realiza por medio del software ArcGIS, lo que permite, por un lado, eliminar segmentos desconectados como también aquellos que no se encuentran conectados con la totalidad de la red. Como resultado se obtiene una red interconectada mucho más amplia, solucionando los problemas de conexión que podrían existir.

El Centro de Inteligencia Territorial, estimaba previamente la accesibilidad con 3,5 km/hr, para considerar los tiempos entre semáforos y cruces de calles. Para efectos del estudio actual, se considera la variabilidad topográfica del terreno en la variación de la velocidad que presentan las personas al realizar su desplazamiento cotidiano. De esta forma, la velocidad sobre los ejes de la ciudad, se considera de acuerdo a la variabilidad topográfica del terreno. Para esto, se calculan las pendientes en grados. Para obtener esto, se utilizó un Modelo Digital de Elevación (MDE o DEM, por sus siglas en inglés), las altitudes de un terreno con valores continuos, mediante un formato raster.

El procedimiento para la realización de este cálculo fue el siguiente: se descargaron tantos modelos digitales como fuera necesario para la cobertura total del estudio. El MDE utilizado corresponde al Sensor ASTER GDEM, que tiene una resolución espacial de 30 m. Se traspasa los valores de altitud de los nodos de principio y fin del eje a los ejes en formato de línea, desde donde se calcula la pendiente que tiene cada uno de los ejes en sí. Con cada uno de los ejes atributados con su valor de pendiente, se estima la velocidad en modo caminata a partir de la siguiente fórmula (modificada de Tobler, 1993):

π 푉푒푙표푐푖푑푎푑 푐푎푚푖푛푎푛푑표: 4,76498487Exp(−3,5 ∗ |θ ∗ ⁄180 + 0,05|)

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Dónde: θ corresponde a la pendiente expresada en grados para cada uno de los ejes.

De esta forma, una persona en una pendiente 0, alcanza una velocidad de 4 km/hr, encontrando la máxima velocidad una inclinación de -3,5°, tal como se observa en la figura siguiente:

Figura 36. Velocidades calibradas mediante corrección topográfica.

Fuente: Elaboración propia, 2020.

Finalmente, a partir de estas velocidades, se estima el tiempo que es necesario para recorrer cada uno de los ejes. El cálculo de tiempo fue determinado por la siguiente fórmula:

푇푐푎푚 = ((퐿)/1000)/(푉) × 3600

Dónde:

푇푐푎푚: Tiempo en caminata 퐿: Largo del eje en metros 푉: Velocidad del eje en km/hr

6.1.1.4 Insumos por Indicador de Accesibilidad Dependiendo de la variable que se quiere analizar, es necesario contar con una cobertura espacializada de servicios o equipamientos que pueden analizarse solo por su presencia (equipamientos por personas), por su superficie (m2 por persona) o por capacidad (matrículas por niño, por ejemplo).

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Por otro lado, los equipamientos se pueden clasificar en locales y metropolitanos. Los locales son aquellos que sirven a la población en un tiempo más acotado caminando, que mantienen una importancia local; y las de carácter metropolitano son aquellas que tienen una gran importancia para la ciudad por lo que, la población en su totalidad podría asistir (como por ejemplo Parque Metropolitanos, Hospitales, Museos o Clínicas, entre otros). Al obtener tanto el indicador de accesibilidad local como metropolitano, estos se suman (a nivel de manzana urbana o vivienda rural), para obtener el valor consolidado.

Figura 37. Ejemplo de sumatoria de Área Verde local y metropolitano.

Fuente: Elaboración propia, 2020.

A. Áreas Verdes Las áreas verdes corresponden a todos los espacios públicos en donde se pueda hacer un uso de manera libre y funcional (que cuente con algún equipamiento, como por ejemplo caminos, bancas o asientos, luminaria, juegos, máquinas de ejercicio, basureros, entre otros). Las áreas verdes deben tener tamaños funcionales, es decir de más de 20 m2 y con un ancho mínimo de 10 m2.

Para la diferenciación de equipamientos metropolitanos, se consideró principalmente el uso masivo que estos tienen (que efectivamente sean ocupados por toda o gran parte de la población de la ciudad) y/o criterios de tamaño (todo el parque metropolitano con una superficie mayor a 10.000 m2).

B. Equipamientos Culturales Los equipamientos culturales corresponden a todos los espacios establecidos que proporcionen cultura a la población. Entre estos que se encuentran museos, bibliotecas, centros culturales, salas de cine, entre otros. Para el levantamiento de estos equipamientos se utilizó la base de datos del Ministerio Nacional de Cultura, Artes y Patrimonio, solicitada

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mediante Ley de transparencia, donde se especifica la localización y superficie (por rangos) de cada equipamiento.

Para la diferencia entre el equipamiento local y metropolitano, se consideraron criterios de uso y de tamaño, similar al caso de áreas verdes (que toda la ciudad o gran parte de esta la utilizara y que tuviera una superficie al menos superior a 1000 m2).

C. Equipamientos Deportivos Dadas las características de los equipamientos deportivos en Chile, se consideraron dentro de esta base todas las multi canchas disponibles en el territorio nacional, así como también los estadios. El levantamiento se realizó georreferenciando a partir de imágenes satelitales y asignándoles un metraje estándar de 576m2, según lo establecido por la Subsecretaría del Interior en sus especificaciones técnicas para la construcción de las mismas (2017).

Para los equipamientos metropolitanos, se consideraron los estadios, tanto públicos como privados. Los estadios por su parte son medidos según superficie, a través de imágenes satelitales. Se consideró toda la superficie del equipamiento, incluyendo galerías, instalaciones deportivas anexas, entre otros.

D. Equipamientos de Salud Los equipamientos de salud permiten calcular la superficie por habitante de equipamientos de salud públicos y privados. Los equipamientos de salud fueron actualizados mediante el catastro oficial entregado por el Ministerio de Salud (2018), dónde se especifica la localización de cada recinto. La medición de los recintos se realizó a partir de imágenes satelitales.

E. Equipamientos Educacionales Para los servicios de educación se consideran todos los colegios, ya sea de básica, básica y media o solo media. No se consideran escuelas de lenguaje, de adultos, entre otros. La base inicial corresponde a la entregada por el Ministerio de Educación (MINEDUC, 2018).

A diferencia de los equipamientos anteriores, este indicador mide la capacidad de carga de los colegios en función de las matrículas disponibles (entregadas en la base del MINEDUC, 2018) y la población en edad escolar, es decir, entre 4 y 18 años.

Para este indicador, se considera que todos los colegios tienen un efecto local, por lo que no existen colegios con un carácter metropolitano.

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F. Servicios Públicos Los servicios públicos se definen como órganos administrativos encargados de satisfacer necesidades colectivas, de manera regular y continua. Además de los de administración pública, se consideran también todos los que funcionan como un monopolio natural, tales como servicios básicos (agua y alcantarillado, luz). En este caso no se consideraron servicios de seguridad como comisarías o bomberos. El listado detallado de aquellos servicios que fueron considerados está se adjunta a modo de anexo.

Tal como se indicó anteriormente, para este indicador se considera que todos los servicios tienen un efecto local, por lo que no se hace una separación de local y metropolitano. Para el cálculo del indicador se consideró la cantidad de equipamientos por persona o tasa para su cálculo

6.2 Insumos para Indicadores de Teledetección El uso de imágenes satelitales presenta grandes ventajas para estimar estas variables físicas de manera rápida y efectiva, especialmente cuando se requiere abarcar amplias superficies y distintas temporalidades. Este proceso es una labor compleja, dado el gran número de factores y datos que influyen en su determinación. No obstante, el desarrollo de diversos algoritmos y el aumento de la capacidad computacional, permiten en la actualidad su obtención de manera más ágil y precisa.

Los indicadores que consideran técnicas de teledetección para su cálculo son el Indicador de Amplitud Térmica Anual (IATA) y el Indicador de Cobertura Vegetal (ICV).

Estos indicadores se calcularon a través del procesamiento de los insumos provenientes de las plataformas satelitales Landsat 8, junto al producto con el vapor de agua atmosférico del sensor MODIS, los que fueron sintetizados en tres variables físicas medioambientales: la temperatura superficial terrestre (TST), el índice de vegetación de diferencia normalizada o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), y el índice de humedad de diferencia normalizada o NDMI (Normalized Difference Moisture Index).

El insumo principal para estos indicadores es la imaginería satelital de los sensores OLI y TIRS de la plataforma satelital Landsat 8 del United States Geological Survey (USGS). Este satélite posee una cobertura global de imágenes satelitales a una resolución de 30 metros, y revisita un mismo punto sobre la superficie de la tierra cada 16 días. Cada escena satelital cubre una superficie terrestre de 180 km por 190 km aproximadamente.

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En el caso de todos los indicadores de teledetección fue necesario identificar y descargar imágenes en dos épocas del año: verano e invierno, debido a que es necesario considerar el comportamiento temporal de los elementos ambientales a monitorear en las temporadas de verano (menor humedad, mayor temperatura y mayor vigor vegetal) e invierno (mayor humedad, menor temperatura y menor vigor vegetal). La separación mínima entre las fechas de ambas imágenes no debe ser menor a cuatro meses, y deben corresponder a temporadas sucesivas (verano e invierno del mismo año, invierno de un año y el verano siguiente).

Las imágenes fueron descargadas desde el sitio web Earth Data Explorer (https://earthexplorer.usgs.gov) o la plataforma GLOVIS (https://glovis.usgs.gov), ambos de propiedad del USGS. Estas imágenes satelitales fueron sometidas a un proceso de correcciones topográficas y radiométricas, las que permitieron transformar los valores digitales de las imágenes satelitales en valores de reflectividad, los cuales son necesarios para el cálculo de las variables físicas que son insumo para los indicadores ambientales.

Para estas correcciones fue necesario contar, aparte de los metadatos de las imágenes satelitales, con dos insumos satelitales:

 Un Modelo Digital de Elevación o DEM en sus siglas en inglés, lo que permite corregir topográficamente los datos contenidos en las imágenes satelitales. El DEM utilizado corresponde al producto satelital ASTER Global Digital Elevation Map V3 (ASTER GDEM V3) de la NASA, el cual cuenta con una resolución espacial de 30 metros. La corrección topográfica de las imágenes satelitales es fundamental debido a que las características topográficas de la región generan variaciones importantes de reflectividad de la energía solar.  En el caso específico del cálculo de la TST, también se requiere un insumo de la plataforma MODIS denominado Vapor de agua, el cual sirve para la obtención de valores de temperatura a partir de los valores de reflectividad satelital.

Fue necesario también definir una cobertura de área de estudio, la cual corresponde a un polígono que contiene en su interior la extensión de procesamiento requerida, y que además coincide con las escenas satelitales utilizadas. Esta cobertura se utilizó para extraer los píxeles de todos los insumos satelitales, optimizando los tiempos de procesamiento.

Una vez realizada la serie de procesos y correcciones necesarias para las bandas espectrales de todas las imágenes satelitales consideradas, se procedió al cálculo de las variables físicas necesarias para el cálculo de los indicadores ambientales.

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6.3 Insumos para Indicadores Socioeconómicos En cuanto a insumos para los indicadores socioeconómicos, se utilizan solo variables del Censo de Población y Vivienda 2017, lo que se detallará en el cálculo mismo de cada indicador.

6.4 Insumos para Indicadores de Seguridad Esta dimensión profundiza en la seguridad urbana de la región, y para esto se trabajó con datos de delito, los cuales fueron llevados a escala de unidad vecinal, más allá de la escala comunal, debido a que al interior de las comunas existen variaciones importantes en materia de seguridad, y además porque así trabaja con una escala territorial equivalente para las áreas urbanas y las rurales.

Esta dimensión agrupa indicadores que señalan la seguridad frente a diferentes delitos para el año 2017. La base de datos original es de la Subsecretaría de Prevención del Delito, dependiente del Ministerio del Interior y Seguridad Pública. Inicialmente existen alrededor de trescientos tipos de delitos, los que fueron organizados, sistematizados y sintetizados.

Todos los registros fueron reorganizados en 4 nuevas categorías que permiten realizar un análisis simple pero robusto. Luego, se normalizó y se calculó el valor inverso, para así obtener un indicador de seguridad por cada tipo de delito, en donde las unidades vecinales con los valores más altos representan zonas más seguras (valores entre 0 y 1). La nueva agrupación se representa a continuación:

6.4.1 Delitos graves contra las personas Aquellos de una gravedad mayor como abuso sexual, homicidios, infracción a la ley de armas o de drogas, violaciones, lesiones menos graves, graves o gravísimas entre otras fueron categorizadas como grave a las personas.

6.4.2 Delitos graves contra la propiedad Delitos relativos a robo con violencia o intimidación, robo en lugar habilitado y robo de vehículo motorizado fueron categorizados como delitos graves a la propiedad.

6.4.3 Delitos leves contra las personas Delitos relativos a incivilidades, lesiones leves o violencia intrafamiliar fueron categorizados como delitos leves a las personas. Delitos leves contra la propiedad.

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6.4.4 Delitos leves contra la propiedad Delitos clasificados como hurto, abigeato, robo por sorpresa, robo frustrado, robo de objeto de o desde vehículo, y otros de esa misma índole fueron categorizados como leves contra la propiedad.

6.4.5 Dimensión de Seguridad La dimensión de seguridad es la conjunción de las distintas categorías delictuales que atentan contra la seguridad de cada unidad territorial, y está compuesta por estas mismas cuatro categorías delictuales.

Tabla 5. Nuevas categorías de delitos

GRAVEDAD DELITO VÍCTIMA DEL DELITO CATEGORÍA FINAL Leve Persona Leve a personas Leve Propiedad Leve a propiedad Grave Persona Grave a personas Grave Propiedad Grave a propiedad Fuente: Elaboración Propia, 2020

6.5 Proceso de construcción de Indicadores de Accesibilidad Conceptualmente este indicador representa el nivel de acceso de la población de una determinada manzana urbana o entidad rural a los equipamientos respectivos bajo análisis. El acceso puede ser por viajes a pie o en vehículo. Un equipamiento considerado local recibirá solo viajes a pie y uno considerado metropolitano recibe ambos tipos de viajes.

6.5.1 Tiempo y distancia a equipamientos (Local v/s Metropolitano) La impedancia para los equipamientos locales es la probabilidad de realizar un viaje a partir del tiempo de viaje en modo caminata expresado en segundos, mientras que para los metropolitanos es el tiempo expresado en segundos y la distancia expresada en metros (para viajes en vehículos).

Este cálculo se realiza a través de un grafo construido a partir de las redes y los nodos de la red de calles y caminos. En la práctica, se obtuvieron 4 distancias entre una manzana y un equipamiento, esto es porque la población de una manzana puede acceder a un equipamiento por cualquiera de las 4 esquinas de una manzana. Este método de las 4 distancias no es perfecto, ya que no todas las manzanas son polígonos de cuatro lados y los nodos de la red no son necesariamente esquinas, pero está dentro del margen de error esperado, además la

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diferencia de tiempo no es significativa, y ocurre principalmente en manzanas de gran tamaño en las periferias de las ciudades.

6.5.2 Impedancia Una vez obtenido el tiempo y la distancia desde cada manzana urbana o vivienda rural a cada equipamiento, estos se transformaron a probabilidades vía la función de impedancia. La función de impedancia es una operación matemática que toma como input el tiempo o la distancia y tiene como output la probabilidad que una persona de esa manzana realice un viaje de esa longitud o tiempo, tomando el valor 1 cuando tiene una probabilidad del 100% de realizar ese viaje y 0 cuando la probabilidad es nula.

En este trabajo se utilizó la última versión de todas las Encuestas Origen y Destino (EOD) disponibles en Chile desde el año 2012, combinando la información de individuos sin ponderación, ya que los pesos de la EOD están diseñados para calcular estadísticas generales y pueden introducir sesgos importantes en el análisis desagregado por modo y propósito.

El modelo para obtener la función de impedancia implica el cálculo de la probabilidad de asistencia de una persona a algún equipamiento, el cual fue determinado con los pasos que se indican a continuación:

1. Los viajes de la encuesta se agruparon en categorías de tiempo con separaciones de 5 minutos, es decir, se tomó el tiempo de cada viaje y se le asignó un grupo en base al tiempo de desplazamiento. Por ejemplo, si un viaje toma 9 minutos se le asignó el grupo de 10 minutos, si toma 6 minutos se le asignó el grupo de 5 minutos. La razón de esto es que en la encuesta a la gente se le pregunta cuánto demora en los distintos viajes que realiza y las respuestas son solo estimaciones globales, por lo que no son exactas. 2. Una vez agrupados los viajes por tiempo se grafican en base a su frecuencia. El resultado es básicamente un histograma de los grupos de viajes. Se obtiene algo como el gráfico que se muestra en la figura que se presenta a continuación.

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Figura 5. Cantidad de viajes a pie a un equipamiento "libre"

Fuente: Elaboración propia, 2020 en base a información EOD

3. Luego, se determina el peak de viajes, esto es, el grupo que concentra más viajes. En el grafico ejemplo anterior eso es 5 minutos. 4. Al grupo determinado peak se le asigna una probabilidad 1 de realizar ese viaje, dado que todas las personas que viven en esa manzana tienen 100% de probabilidad de ir a ese equipamiento. 5. La probabilidad del resto de los tiempos se modela como una función exponencial vía una regresión no-lineal. Este procedimiento se puede visualizar con el gráfico siguiente:

Figura 6. Función quehacer a pie

Fuente: Elaboración propia, 2020

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6. El valor beta se registra en una tabla y esto es lo que determina como se transforma un tiempo en probabilidad. 7. La impedancia se construye de manera separada para los viajes de ocio (“libre”) y para los viajes con destinos obligatorios (“quehacer”), es decir, la impedancia cambia por propósito. Como se muestra en la Tabla 6, equipamientos de áreas verdes, cultura o deporte, se relacionan con actividades de ocio, de carácter libre. En tanto, Equipamientos de salud, educación y servicios se asocian a deberes (por eso la caracterización como “quehacer”).

Tabla 6. Tipos de equipamiento e Impedancia

INDICADOR IMPEDANCIA Accesibilidad áreas verdes LIBRE Accesibilidad equipamiento cultural LIBRE Accesibilidad deporte LIBRE Accesibilidad a equipamientos de salud QUEHACER Accesibilidad educación escolar QUEHACER Accesibilidad servicios públicos QUEHACER

Fuente: Elaboración propia, 2020

8. Dentro del mismo proceso también se registra la cantidad de viajes que se realizan por propósito a pie y en transporte motorizado. Esta cantidad se registra como una proporción y se usa para calcular el acceso por manzana.

6.5.3 Accesibilidad Equipamientos locales Como se mencionó anteriormente, para los equipamientos locales no se incluye el modo motorizado y la razón de este criterio es que los indicadores de accesibilidad han sido diseñados para identificar variaciones de su potencial a pequeña escala. En consecuencia, se excluye modos motorizados para los equipamientos locales por dos razones. Primero, aunque se pueda viajar a un equipamiento en vehículo, el hecho de disponer de éste a distancia peatonal representa una ventaja comparativa en términos de bienestar territorial. Segundo, dada su mayor velocidad y por lo tanto radio efectivo de viajes, si se incluye modos motorizados en el análisis anterior se perdería resolución espacial en la definición de diferencias de accesibilidad potencial.

Cabe agregar que, si a los indicadores de accesibilidad local se considera la movilidad vehicular privada o pública, esta asume una barrera de costo, y por ende no equitativa para medir la accesibilidad a toda la población. En otras palabras, es una accesibilidad condicionada a tener vehículo y costear bencina, o asumir pago de pasajes.

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A continuación, se explica la accesibilidad de la población de cada manzana a los equipamientos locales, en zonas urbanas:

1. Se transforma el tiempo de la manzana al equipamiento en una probabilidad de acceder. 2. Se multiplica la probabilidad por la población de la manzana, esto se determina como la población que accede. 3. Se aplica el paso 1 y 2 para todas las manzanas de la ciudad y se suma la población que accede a cada equipamiento de todas las manzanas. El resultado de esta suma por equipamiento es la carga del equipamiento. 4. Se divide el área de los equipamientos por la carga de estos, obteniendo así los metros cuadrados por personas que tiene el equipamiento. 5. Luego, estos metros cuadrados por persona se reparten a todas las manzanas de la ciudad, ponderado por la probabilidad de acceso de cada una.

6.5.4 Accesibilidad Equipamientos Metropolitanos La accesibilidad de la población a los equipamientos metropolitanos es distinto y ligeramente más complejo que a los equipamientos locales porque todos los cálculos fueron realizados dos veces, una vez con el tiempo y otra con la distancia. Finalmente se hizo un promedio ponderado de ambos cálculos, donde los ponderadores son las proporciones de viajes obtenidas de la EOD.

El procedimiento para el cálculo de la accesibilidad a equipamientos metropolitanos fue el siguiente:

1. Se transforma el tiempo y distancia de cada manzana urbana o vivienda rural, a cada equipamiento en dos probabilidades. Estas se interpretan como la probabilidad de acceder a pie y la probabilidad de acceder en un vehículo a motor respectivamente. 2. Luego, se toma una porción de la población para cada manzana que realizaría este viaje a pie y se multiplica por la probabilidad de acceder a pie. Lo mismo se hace con la porción de la población que realizaría el viaje en motor. Para explicar esto, se sigue la siguiente lógica: 3. Cada persona de la manzana primero decide si irá al equipamiento a pie o en motor, luego con la distancia o el tiempo calculados la persona toma la decisión de hacer el viaje o no. Al final de este proceso, se obtiene la cantidad de población de cada manzana que accede al equipamiento a pie y en motor. Estas dos se suman para obtener población total que accede.

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4. Las poblaciones totales que acceden por manzana se sumaron por equipamiento y esta es la carga del equipamiento. El área se divide por la carga para obtener la superficie, en metros cuadrados, por persona. 5. La carga se distribuye de vuelta a las manzanas y es ponderada por la proporción de viajes y la probabilidad de realizar estos viajes por dicho método.

6.6 Proceso de construcción de Indicadores de Teledetección En este apartado se detallan los 2 indicadores que fueron calculados bajo la metodología de teledetección: Indicador de Amplitud Térmica Anual (IATA) y el Indicador de Cobertura Vegetal (ICV)

6.6.1 Indicador de Amplitud Térmica Anual (IATA)

El Indicador de Amplitud Térmica Anual (IATA) se refiere a la diferencia entre la Temperatura Superficial Terrestre (TST) máxima y mínima dentro de un año. La TST máxima corresponde a la época de verano, mientras que la TST mínima corresponde al invierno, y se calcula tal como se aprecia en la siguiente fórmula.

La Temperatura Superficial Terrestre (TST) corresponde a una variable física que permite obtener datos de temperatura en grados Celsius a partir del procesamiento de las imágenes de Landsat 8. En este caso, se utilizaron las imágenes satelitales mencionadas anteriormente para determinar las TST en las temporadas frías y cálidas del año (invierno y verano), las cuales luego son integradas para calcular la Amplitud Térmica Anual (ATA). Para estimar la TST se utilizó el algoritmo monocanal o single channel (SC), propuesto por Jiménez-Muñoz y Sobrino (2003). El cálculo de esta variable consta de cinco magnitudes fundamentales:

- La radiancia de la banda termal - La temperatura de brillo en el sensor - La emisividad de la superficie - Los centros de los rangos espectrales asociados a las longitudes de onda de las bandas térmicas consideradas. - El contenido de vapor de agua en la atmósfera

Cuatro de estas magnitudes se obtuvieron a través del procesamiento directo de las bandas espectrales de cada imagen Landsat 8, mientras que el vapor de agua provino del sensor

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MODIS. El insumo que contiene los valores de vapor de agua contenido en la atmósfera se denomina Total Precipitable Water Vapor 5-Min L2 Swath 1km and 5km. Este insumo viene del sensor MODIS/AQUA (MYD05_L2) o del MODIS/TERRA (MOD05_L2). La fecha del insumo a descargar debe corresponder con la de la imagen satelital y también se consideró que la escena contenga a la región. Este insumo es clave para la obtención de la TST, ya que permite una correcta reclasificación de los valores de los píxeles a grados Celsius.

La radiancia espectral de las bandas termales se obtuvo en la etapa de corrección radiométrica de los insumos espaciales. Por su parte, los parámetros y el algoritmo para obtener la temperatura de brillo en el sensor (TB) se obtuvieron del Programa Landsat (2002) y el sitio web de la USGS.

A su vez, la emisividad de la superficie (sc) utilizada en el método monocanal, se estimó considerando el conocimiento a priori de la emisividad de algunas superficies y su relación estadística con algunos valores umbrales del logaritmo natural del NDVI. Para calcular la emisividad se usaron los valores umbrales del índice vegetal, rangos propuestos por Van De Griend y Owe (1993).

Tanto las TST de verano como las de invierno se obtienen en formato ráster con resolución de 30 por 30 metros. Luego se procedió a obtener un compuesto para verano y otro para invierno. Finalmente, ambos compuestos se integran en uno solo que considera la diferencia entre la TST de verano y de invierno, el que se denomina Amplitud Térmica Anual (ATA). La ATA sale procesada en formato ráster, con la misma resolución de las TST.

Para espacializar estos resultados, fueron consideradas las tres coberturas poligonales que corresponden a las tres escalas de resultados:

- Cobertura de polígonos de Manzanas Urbanas y de Entidades Rurales del INE. - Cobertura de polígonos de Zonas Censales y Localidades Rurales del INE. - Cobertura de polígonos de Límites Comunales del INE.

En las tres escalas, el procedimiento para atributar de valores cada uno de los polígonos que componen las coberturas consistió en calcular el promedio de los valores de las celdas del ráster de ATA contenidas en cada uno de los polígonos. Cuando el polígono es muy pequeño, fue considerado el dato de la celda que coincide con el centroide del polígono. Estas cuatro coberturas poligonales son consideradas como el resultado final del Indicador de Amplitud Térmica Anual para la región (IATA).

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Este indicador permite que cada polígono cuente con una temperatura expresada en grados Celsius, el que representa la amplitud térmica entre el invierno y el verano. Mientras mayor sea este valor, representa que la diferencia de temperaturas entre el verano y el invierno es significativa. Mientras que, si el valor es menor, implica una diferencia térmica marginal entre el verano y el invierno. Puntualmente, puede ocurrir que algunos polígonos obtengan una amplitud térmica negativa, lo que implica que, en ese sector las temperaturas de invierno fueron localmente mayores a las obtenidas en verano.

6.6.2 Indicador de Cobertura Vegetal (ICV)

El Indicador de Cobertura Vegetal (ICV) corresponde a un indicador ambiental que representa la proporción de cobertura vegetal en un área determinada. La variable física clave en este escenario es el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), índice espectral que permite identificar áreas vegetadas a partir de la definición de un valor umbral mínimo (Myneni, Hall, Sellers, & Marshak, 1995). El NDVI trabaja con las bandas del infrarrojo y del rojo, dado que son las bandas donde más y menos se refleja la vegetación, respectivamente. Este fue obtenido mediante la expresión:

Fueron consideradas las mismas imágenes satelitales Landsat 8 de los indicadores ambientales previos, para considerar las fases iniciales y medias de los ciclos fenológicos de la vegetación, coincidentes con la amplitud máxima del índice vegetal en las estaciones de invierno y verano.

Los valores de este índice se encuentran en el rango de -1 a 1, y usualmente se considera que los valores mayores o iguales a 0,2 corresponden a vegetación. Para determinar un valor umbral mínimo de vegetación en invierno y verano, se utilizaron puntos de control de vegetación, los cuales consideran la localización de vegetación presente tanto en invierno como en verano. A partir de los valores NDVI de estos puntos, se consideran los menores valores obtenidos que sean mayores a 0,2.

A partir de estos valores umbrales se obtienen dos coberturas de vegetación, una de invierno y otra de verano, las cuales se integran en una sola cobertura anual de vegetación, sumando espacialmente los píxeles considerados como vegetación.

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Para espacializar estos resultados, fueron consideradas las tres coberturas poligonales que corresponden a las tres escalas de resultados:

En las tres escalas, el procedimiento para atributar valores de los polígonos que componen la cobertura, consistió en, primero, calcular la superficie cubierta por vegetación en cada polígono. Y segundo, comparar esa superficie con la superficie total del polígono. Por esto, el resultado del indicador se expresa en valores de 0 a 100, lo que representa el porcentaje de superficie cubierto de vegetación de cada polígono. Estas cuatro coberturas poligonales son consideradas como el resultado final del Indicador de Cobertura Vegetal para la región (ICV).

Este indicador permite que cada polígono cuente con una expresión porcentual de su superficie cubierta con vegetación. Mientras mayor sea este valor, representa que un mayor porcentaje de la superficie se encuentra cubierta por vegetación, incluso considerando la totalidad del polígono (100%).

6.7 Procesos de construcción de Indicadores Socioeconómicos Las ciudades de Chile presentan altos índices de segregación (Sabatini, 2002), que reflejan la separación espacial de distintos grupos sociales (Ruiz-Tagle, 2014). La intensidad de este fenómeno hace imperativo el considerar la condición social como una dimensión estructurante del bienestar territorial. Para estos fines, se utilizó información censal agregada a nivel de manzanas a partir de micro datos georreferenciados a nivel de hogares, con variables similares elaboradas por el CIT para el año 2012 y por el Instituto Nacional de Estadísticas para el año 2017. A continuación, se explican los indicadores creados y las variables utilizadas. Dada la naturaleza del IBT, todas las variables se normalizaron invertidas (a excepción de la escolaridad del jefe de hogar) para así forzar a que el valor más alto (1) sea lo más deseable.

6.7.1 Indicador de Calidad de la Vivienda (IVI) El indicador de calidad de vivienda es una variable sintética de todas las materialidades de la vivienda. Inicialmente, se construyó como un indicador de mala calidad, tomando un valor más alto cuando la calidad de la vivienda es peor y es más bajo cuando es mejor. Fue elaborado como un promedio lineal del 3 sub-indicadores de paredes, suelo y techo. Cada uno de estos sub-indicadores registra el porcentaje de viviendas de la manzana que tienen

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paredes, suelo o techo considerado insuficiente. Las construcciones consideradas insuficientes son las siguientes:

- Pared: Tabique sin forro, Adobe, Material precario - Suelo: Cemento sobre tierra, Tierra - Techo: Fonolita o fieltro embreado, material precario, sin cubierta

Luego, el indicador se normalizó con su inverso aditivo, para asegurar que el valor máximo, sea lo más deseable y el 0 lo menos deseable.

6.7.2 Indicador de Suficiencia de Viviendas (ISV) El indicador de Suficiencia de Viviendas se construyó inicialmente como un indicador de hacinamiento. Se realizó a partir de 2 variables que indican el número de viviendas que se encuentran en situación de hacinamiento y el número de viviendas que se encuentran en situación de hacinamiento severo. El indicador corresponde a la suma de 2 veces las viviendas en situación de hacinamiento severo con las viviendas en situación de hacinamiento normal, dividido por el total de viviendas.

Luego, el indicador se normalizó con su inverso aditivo, para asegurar que el valor máximo, sea lo más deseable y el 0 lo menos deseable. Con esto se obtuvo el indicador de suficiencia de viviendas.

6.7.3 Indicador de Escolaridad del jefe de hogar (IEJ) Para la construcción de este indicador se utilizó el promedio de años de estudio de jefes de hogar (EJH), que es una variable censal numérica (“ESCOLARIDAD”, en tabla de personas del censo 2017) que registra el nivel del curso más alto aprobado, medida en años sucesivos desde la enseñanza básica hasta estudios de postgrado. Se calcula el promedio de esta variable para todos los jefes de hogar en cada manzana. Esta variable es representativa del capital cultural de cada hogar y está altamente correlacionada con el nivel de ingresos en Chile (Agostini et al, 2016).

6.7.4 Indicador de Resiliencia de Hogares (IRH) En particular, la monoparentalidad es ampliamente reconocida en la literatura internacional como una situación familiar frágil, que puede afectar las trayectorias de vida de los hijos, en términos de un mayor riesgo de mortalidad (Amato & Patterson, 2017), inestabilidad psicológica (Theodoritsi, Daliana & Antoniou, 2018), problemas de salud (Duriancik & Goff, 2019) y otros.

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En suma, el Indicador de Resiliencia de Hogares (en base a la monoparentalidad), es conceptualmente relevante para evaluar riesgos no monetarios de condiciones sociales, cuando su análisis se complementa con otras variables.

Este indicador es el inverso aditivo de la proporción de hogares monoparentales dentro de una manzana. Los hogares monoparentales son aquellos con hijos que viven con un solo progenitor, lo que se asocia en diversas formas a la condición social, que abarcan desde un menor ingreso, problemas de salud y delincuencia, entre otros (MDS, 2019). Al contrario, los hogares biparentales permiten el apoyo entre progenitores y los hogares sin hijos tienen menores exigencias de gasto y tiempo relacionadas con la paternidad, por lo que se considera que en general son más resilientes.

6.7.5 Indicador de Empleo (IEM) Dada la información disponible, en este caso, se usó la proporción de población activa sin empleo (ASE) que es la fracción de las personas que no tienen empleo y están buscando uno, respecto al total de personas en condiciones y con deseo de trabajar en cada manzana. Esta variable es similar al cálculo de desempleo, pero calculada a escala de manzanas y en un tiempo específico, por lo que representa las brechas potenciales que existen para acceder al empleo en barrios específicos (MDS, 2019).

Luego, el indicador se normalizó con su inverso aditivo, para asegurar que el valor máximo, sea lo más deseable y el 0 lo menos deseable, convirtiéndose así en un indicador de empleo.

6.7.6 Indicador de Participación Juvenil en empleo y estudio (IPJ) Para la construcción de este indicador se utilizó la proporción de jóvenes entre 14 y 24 años que no trabajan ni estudian: es la fracción de jóvenes en este rango edad que no trabajan ni estudian, respecto al total de este segmento etario en cada manzana. Esta variable representa un riesgo de exclusión socioeconómica en el período de transición entre el ambiente educativo y el laboral, siendo característico de trayectorias de deserción escolar que conducen al desempleo y que podrían incrementar el riesgo de adopción de comportamientos delictivos (MDS, 2019).

Luego, el indicador se normalizó con su inverso aditivo, para asegurar que el valor máximo, sea lo más deseable y el 0 lo menos deseable, convirtiéndose así en un indicador de ausencia de jóvenes sin empleo ni estudio.

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6.8 Proceso de construcción de Indicadores de Seguridad A continuación, se define el procedimiento general de la construcción del indicador de Seguridad, como también sus índices asociados a cada categoría de delitos relativos a su gravedad, bajo la escala territorial de unidad vecinal.

6.8.1 Categorización de Casos Policiales. En una etapa inicial se realizó una categorización de casos policiales en 4 niveles, definiendo así una estructura jerárquica y organizada de delitos. Agrupamiento necesario para el análisis posterior ya que con esto será posible realizar comparaciones de riesgos y de gravedad relativa de los casos.

Tabla 7. Categorización de casos policiales

SÍNTESIS DE NOMBRE CASOS POLICIALES NIVEL RIESGOS CATEGORÍA Abusos sexuales y otros delitos sexuales 1 Hallazgo de cuerpo y otras muertes 1 Homicidios 1 Graves Personas Infracción a ley de armas 1 Riesgo a la Infracción a ley de drogas 1 Vida Lesiones menos graves, graves o gravísimas 1 Violaciones 1 Incivilidades 2 Leves Personas Lesiones leves 2 Violencia intrafamiliar 2 Robo con violencia o intimidación 3 Graves Robo de vehículo motorizado 3 Propiedad Robo en lugar habitado 3 Abigeato 4 Hurtos 4 Riesgo a la Propiedad Otros robos con fuerza 4 Receptación 4 Leves Propiedad Robo de objeto de o desde vehículo 4 Robo en lugar no habitado 4 Robo frustrado 4 Robo por sorpresa 4 Fuente: Elaboración propia, 2020

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La estructura de agregación presentada en la Tabla 5 muestra una síntesis de casos en 2 tipos riesgos que distingue con claridad las motivaciones de los delitos. A su vez presenta 4 categorías de casos que representan además la gravedad relativa de estos hechos. En suma, se propone una estructura jerárquica de agregación de casos que aporta mayor coherencia temática, fundada en un criterio objetivo de coherencia espacio-temporal.

6.8.2 Asignación de Casos Policiales a Nivel Territorial y Cálculo de Índices por Categoría Para construir los índices delitos por categoría, se requiere primero asignar la información de casos policiales a un espacio territorial. Para lo anterior, se procede a realizar la sumatoria de los casos policiales de cada unidad vecinal, por cada categoría.

El valor resultante de la sumatoria de casos policiales por categorías dentro cada unidad vecinal se divide por el área en hectáreas de cada una de ellas, resultando un valor de densidad delictual que posteriormente se normaliza a nivel regional.

Como resultado de este procedimiento se obtiene un índice por cada una de las categorías en que se agruparon los delitos, dentro de cada unidad territorial, como se manifiesta en las siguientes fórmulas: (Ha=Hectárea)

∑ 푑푒푙푖푡표푠 퐺푟푎푣푒푠 푃푒푟푠표푛푎푠 A. ante Delitos Graves contra las Persona = 푁표푟푚푎푙푖푧푎푐푖ó푛 ( ) Á푟푒푎 푈푛푖푑푎푑 푉푒푐푖푛푎푙 (퐻푎)

∑ 푑푒푙푖푡표푠 퐿푒푣푒푠 푃푒푟푠표푛푎푠 B. ante Delitos Leves contra las Personas = 푁표푟푚푎푙푖푧푎푐푖ó푛 ( ) Á푟푒푎 푈푛푖푑푎푑 푉푒푐푖푛푎푙 (퐻푎)

∑ 푑푒푙푖푡표푠 퐺푟푎푣푒푠 푃푟표푝푖푒푑푎푑 C. ante Delitos Graves contra la Propieda = 푁표푟푚푎푙푖푧푎푐푖ó푛 ( ) Á푟푒푎 푈푛푖푑푎푑 푉푒푐푖푛푎푙 (퐻푎)

∑ 푑푒푙푖푡표푠 퐿푒푣푒푠 푃푟표푝푖푒푑푎푑 D. ante Delitos Leves contra la Propiedad = 푁표푟푚푎푙푖푧푎푐푖ó푛 ( ) Á푟푒푎 푈푛푖푑푎푑 푉푒푐푖푛푎푙 (퐻푎)

Para construir el Índice Delictual general, se toman los valores normalizados de la densidad delictual antes calculada, y se suman. Ahora bien, dado que las categorías denominadas graves como Graves Personas y Graves Propiedad tienen un mayor peso, se multiplican por 2.

퐼푛푑푖푐푒 푑푒 퐷푒푙푖푡표푠 = 2 ∗ (퐷퐺푃퐸푅푆 + 퐷퐺푃푅푂푃) + 퐷퐿푃퐸푅푆 + 퐷퐿푃푅푂푃

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Dónde:

DGPERS Indicador ante Delitos Graves contra las Personas DGPROP Indicador ante Delitos Graves contra la Propiedad DLPERS: Indicador ante Delitos Leves contra las Personas DLPROP: Indicador ante Delitos Leves contra la Propiedad

Finalmente se calcula indicador de Seguridad que corresponde 1 – Índice de Delitos por cada unidad vecinal, como lo indica la siguiente fórmula:

퐼푛푑푖푐푎푑표푟 푑푒 푆푒푔푢푟푖푑푎푑 = 1 − 퐼푛푑푖푐푒 푑푒 퐷푒푙푖푡표푠

Este mismo procedimiento se realiza para cada uno de los índices de delitos, generando un indicador de delincuencia desagregado. Finalmente, los indicadores de seguridad serán los siguientes:

o Indicador de seguridad ante Delitos Graves contra la propiedad (DGPROP) o Indicador de seguridad ante Delitos Graves contra las personas (DGPERS) o Indicador de seguridad ante Delitos Leves contra la propiedad (DLPROP) o Indicador de seguridad ante Delitos Leves contra las personas (DLPERS) o Dimensión de Seguridad (SEGDIM)

6.9 Proceso de construcción Indicador de Bienestar Territorial (IBT) La generación de políticas públicas en el territorio —asumiendo la existencia de restricciones presupuestarias— requiere de una adecuada priorización, por lo que se necesitan indicadores e insumos que sean capaces de recoger la realidad funcional del espacio con un foco en el hábitat de las personas. De ahí la importancia de dar un mayor énfasis al análisis del entorno urbano de la vivienda, entendiendo que en dicho entorno se posibilita o restringe la accesibilidad a los equipamientos y servicios públicos y con ello se afecta el bienestar y potencial de sus habitantes.

El Indicador de Bienestar Territorial (IBT) es una herramienta objetiva para identificar y medir las brechas de accesibilidad a equipamientos y servicios públicos, junto con ser una potente forma de evidenciar las desigualdades territoriales en las ciudades de nuestro país.

Para el cálculo del IBT se utilizó información oficial, comparativa, disponible y gratuita, en conjunto con herramientas de análisis geoespacial. De igual forma, los indicadores que lo

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componen fueron construidos a nivel de manzana y entidad rural, lo cual permite escalarlos a zonas censales y localidades, comunas y la región completa. De este modo, se desarrolló una metodología y un sistema de información que supera las limitaciones de las zonificaciones convencionales utilizadas en análisis geográficos. Esto responde al desafío de obtener una adecuada representación y coherencia espacial de indicadores territoriales y además de la correlación de éstos en unidades espaciales de distinta escala. Se ha generado así un análisis robusto que puede incidir efectivamente en la evaluación y propuesta de políticas públicas basadas en evidencia.

Es importante destacar que para desarrollar el IBT para las capitales provinciales, se seleccionaron los 18 indicadores que componen el IBT original desarrollado por el CIT. Estos 18 indicadores se agrupan en 4 dimensiones, tal como se indica en la siguiente tabla.

Tabla 8. Dimensiones e indicadores IBT

DIMENSIÓN INDICADOR Indicador de accesibilidad a áreas verdes Indicador de accesibilidad a equipamientos culturales Indicador de accesibilidad a equipamientos deportivos Accesibilidad Indicador de accesibilidad a equipamientos de salud Indicador de accesibilidad a servicios de educación Indicador de accesibilidad a servicios públicos Indicador de Amplitud Térmica Anual Ambiental Indicador de Cobertura Vegetal Indicador de calidad de la vivienda Indicador de suficiencia de viviendas Indicador de escolaridad de jefe de hogar Socioeconómica Indicador de Resiliencia en el Hogar Indicador de empleo Indicador de Participación Juvenil en empleo y estudio Indicador de Delitos Graves contra las personas Indicador de Delitos Graves contra la propiedad Seguridad Indicador de Delitos Leves contra las personas Indicador de Delitos Leves contra la propiedad

Fuente: Elaboración propia, 2020

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El Indicador de Bienestar Territorial (IBT) se entiende como un puntaje sintetizado de las dimensiones (compuestas por los indicadores) que considera el promedio ponderado de todas las dimensiones en cada una de las manzanas, normalizado de 0 a 1 para todo el territorio. Es decir, la manzana que tiene la mejor ponderación entre las dimensiones a nivel regional-urbano tiene valor 1, y la que tiene los valores más bajos tiene un valor 0, mientras que todos los demás se ubican entre esos valores.

6.10 Resultados IBT capitales provinciales Los resultados para las 4 capitales provinciales de la región son los siguientes, en donde se detalla los indicadores revisados y los resultados ponderados por ciudad:

Tabla 9. Resultados IBT

PUNTA PUERTO PUERTO PORVENIR ARENAS NATALES WILLIAMS POBLACIÓN 123.403 19.023 5.992 1.868 IEJ 11,463 10,067 10,732 12,845 IEM 0,955 0,954 0,965 0,980 IRH 0,837 0,878 0,901 0,925 IPJ 0,862 0,844 0,893 0,853 ISV 0,739 0,952 0,936 0,967 IVI 0,782 0,943 0,969 0,978 IAV 7,310 7,816 12,105 1,793 ICUL 0,083 0,935 0,317 0,964 IDEP 0,996 1,465 1,941 2,141 ISAL 0,629 1,015 0,905 0,970 ISE 0,843 1,255 0,739 1,000 ISER 0,462 0,001 0,003 0,005 IATA 9,496 21,072 31,179 21,772 ICV 44,759 36,385 55,251 49,277 DGPROP 0,118 0,068 0,061 0,000 DGPERS 0,135 0,142 0,093 0,152 DLPROP 0,065 0,036 0,020 0,010 DLPERS 0,137 0,233 0,105 0,093 DIMENSIÓN 0,353 0,191 0,113 0,220 AMBIENTAL DIMENSIÓN 0,613 0,730 0,767 0,809 SOCIOECONÓMICA

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PUNTA PUERTO PUERTO PORVENIR ARENAS NATALES WILLIAMS DIMENSIÓN 0,577 0,583 0,570 0,546 ACCESIBILIDAD DIMENSIÓN 0,780 0,733 0,876 0,884 SEGURIDAD IBT 0,475 0,445 0,447 0,527

Fuente: Elaboración propia, 2020

En la tabla anterior, poniendo como antecedente la población, se grafica la variabilidad en cuanto a la cobertura y bienestar territorial. Por ejemplo, se evidencia que en términos comparativos Puerto Williams presenta una condición superior, teniendo claridad que, al existir una menor población en la capital provincial, efectivamente los equipamientos y su capacidad se tienen que repartir en una menor población.

En el caso de Punta Arenas, como se evidencia en la figura inferior, existe una concentración de los valores altos en el centro de la ciudad, y por otro lado hacia el sector surponiente de la ciudad es donde mayormente se concentran los sectores críticos de la ciudad.

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Figura 38. IBT y Zonas IBT Punta Arenas

Fuente: Elaboración propia, 2020

En el caso de Puerto Natales, los sectores prioritarios se muestran mucho más dispersos, existiendo una concentración sector nororiente (probablemente debido a la concentración de equipamientos en la zona, por ejemplo, los de salud), existiendo en zonas al sub sectores críticos donde probablemente exista una falencia de equipamientos de carácter local o de seguridad, ya que es de las ciudades con valores más bajos en relación al indicador de seguridad.

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Figura 39. IBT y Zonas IBT Puerto Natales

Fuente: Elaboración propia, 2020

Analizando la variación local del IBT, así como la zonificación del mismo en Porvenir, se evidencia un sector que presenta valores bajos al poniente de la zona central (al oriente de la plaza principal). Por otro lado, áreas exteriores presentan un indicador mejor existiendo concentración de equipamientos en aquellas zonas, como los deportivos y áreas verdes.

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Figura 40. IBT y Zonas IBT Porvenir

Fuente: Elaboración propia, 2020

Es importante tener claridad que en la medida que las manzanas tengan una mayor población, la demanda por el equipamiento se intensificará mayormente, es decir en zonas donde hay equipamientos distribuidos entre 10 personas, se tendrá un valor de indicador más alto en aquellas zonas donde existe el doble o el triple de población. Esto es particularmente claro en Porvenir y en Puerto Williams, donde ambas presentan áreas urbanas con población muy reducida en relación a Punta Arenas y Puerto Natales. También incide en este comportamiento, el tamaño de la ciudad, en ciudades como Puerto Williams donde prácticamente todo está accesible a 30 min caminando, los equipamientos sirven a toda la población, esto claramente no sucede en urbes de un mayor tamaño, con lo cual las intervenciones generan un beneficio a la ciudad en su totalidad.

En particular, el comportamiento del IBT y zonificación en Puerto Williams es bastante parejo, apuntando al relativo buen indicador general de la capital provincial, existiendo una concentración de equipamientos en el centro (donde además hay mayor población), y por el contrario una menor población y equipamientos deportivos/áreas verdes distribuidos en la periferia de la ciudad.

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Figura 41. IBT y Zonas IBT Puerto Williams

Fuente: Elaboración propia, 2020

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