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2018
706

Comparación multinivel de grandes sistemas urbanos

Denise Pumain, Elfie Swerts, Clémentine Cottineau, Céline Vacchiani-Marcuzzo, Cosmo Antonio Ignazzi, Anne Bretagnolle, François Delisle, Robin Cura, Liliane Lizzi et Solène Baffi
Traduction de Francisco Maturana
Cet article est une traduction de :
Multilevel comparison of large urban systems

Résumés

For the first time the systems of cities in seven countries or regions among the largest in the world (China, India, Brazil, Europe, the Former Soviet Union (FSU), the United States and South Africa) are made comparable through the building of spatio-temporal standardised statistical databases. We first explain the concept of a generic evolutionary urban unit (“city”) and its necessary adaptations to the information provided by each national statistical system. Second, the hierarchical structure and the urban growth process are compared at macro-scale for the seven countries with reference to Zipf’s and Gibrat’s model: in agreement with an evolutionary theory of urban systems, large similarities shape the hierarchical structure and growth processes in BRICS countries as well as in Europe and United States, despite their positions at different stages in the urban transition that explain some structural peculiarities. Third, the individual trajectories of some 10,000 cities are mapped at micro-scale following a cluster analysis of their evolution over the last fifty years. A few common principles extracted from the evolutionary theory of urban systems can explain the diversity of these trajectories, including a specific pattern in their geographical repartition in the Chinese case. We conclude that the observations at macro-level when summarized as stylised facts can help in designing simulation models of urban systems whereas the urban trajectories identified at micro-level are consistent enough for constituting the basis of plausible future population projections.

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Notes de la rédaction

Esta investigación es parte del “advanced grant programme” GeoDiverCity (n° 269826, PI Denise Pumain), financiado por el “European Research Council”.

Texte intégral

Introducción

  • 1 Elfie Swerts, 2013, Clémentine Cottineau, 2014, Antonio Cosmo Ignazzi, 2015, Solène Baffi, 2015.

1El testo de teorías urbanas y modelos en conjuntos de datos bien definidos y estandarizados es poco frecuente. Numerosos resultados contradictorios y artículos científicos controversiales en estudios urbanos, pueden ser explicados por la falta de rigurosidad en la calidad y cantidad de datos empíricos. Pensamos, que es de vital importancia establecer resultados robustos y reproducibles a partir de una base de datos realizada mediante un fondo teórico común. Para así, definir y delinear ciudades, independientemente de la heterogeneidad de la información estadística publicada. A partir de trabajados coordinados de tesis doctorales1, se lleva a cabo una comparación entre los sistemas urbanos de los siete países más grandes del mundo: China, India, Brasil, Europa, Estados postsoviéticos, Estados Unidos y Sudáfrica. Tal muestra, incluye todos los países denominados BRICS, los cuales durante un tiempo presentaron aceleradas tasas de crecimiento y, además, a diferentes sistemas urbanos, tanto a nivel de continentes como en etapas del proceso de urbanización.

Bases de datos estandarizadas para comparar sistemas urbanos según un concepto evolutivo de ciudades

2Las bases de datos estandarizadas, emanadas de un concepto evolutivo de ciudad, será un requisito previo al estudio urbano de manera comparativa. En nuestra perspectiva de comparaciones espacio-temporales, definimos a una ciudad como un lugar en el cual se concentran las actividades diarias de la mayoría de los habitantes. Su delimitación, constituye una "envoltura" espacial que evoluciona a través del tiempo, generalmente en expansión. Para cada período de tiempo, seleccionamos un límite urbano que se adecua al régimen local de interacción socio espacial. Así, antes del siglo XIX, las unidades administrativas (como comunas, municipios o lugares) eran suficientes para definir "ciudades sin suburbios" (Bairoch, 1985, p. 291), es decir, un espacio denso en términos de población disfrutando o habiendo sido asignado un reconocimiento legal por la parte del poder político. La forma y condiciones de este reconocimiento, dependieron del entorno político e institucional (por ejemplo, solicitar el ingreso a Estados Unidos, umbral demográfico en Europa o una decisión política como se observó recientemente en los casos de la ex URSS o China). Con la revolución industrial, la ciudad se convirtió en un grupo humano denso, cuya localización se extendió por fuera de los límites administrativos, y por tanto, surge la necesidad de una definición morfológica (es decir de aglomeración urbana), para reflejar esta continuidad de superficie u área construida. De manera más reciente, es posible comprenderla a partir de las interacciones vinculadas al uso del transporte motorizado de personas (conmutadores), localizadas en espacios periurbanos y que se desplazan largas distancias por motivos de trabajo a las áreas centrales de la urbe, configurando así, una descripción funcional de la ciudad (área urbana funcional) (Bretagnolle et al, 2011).

  • 2 Quisiéramos agradecer el aporte la contribución de Hélène Mathian en la concepción de los modelos d (...)
  • 3 Comprendiendo que los autores consideran a la Unión Europea como un espacio en su conjunto.

3El desarrollo de las bases de datos urbanas para las siete zonas estudiadas, se basa sobre principios comunes, permitiendo la adaptación a sus limitantes locales y contextos administrativos y políticos2. En la medida de lo posible, utilizamos el número de población proveniente del nivel administrativo más fino posible (las unidades básicas en las bases de datos) y realizamos agregaciones de estas entidades elementales a fin de seguir la evolución del objeto urbano en los siete “países”3 seleccionados y extendidos en largos periodos de tiempos (Figura 1).

Figura 1. Rango histórico de las bases de datos urbanas

Figura 1. Rango histórico de las bases de datos urbanas

Fuente: elaboración propia.

4En la tabla 1, es posible apreciar un resumen del contenido de las bases de datos y método utilizado para adaptar una definición genérica de ciudad a los datos disponibles de cada país. En este sentido, son pocos los países que proporcionaban datos basados en una definición funcional del objeto urbano, y la información estaba disponible solo para determinadas fechas (Estados Unidos, Brasil). La base de datos para Europa, cubre un periodo de tiempo mas extendido e incorpora una definición morfológica. Por otro lado, algunos países solo presentaban información a nivel administrativo, no obstante, en unidades bastante amplias que pueden evolucionar (Russia: Cottineau, 2013). Así, fueron implementados diferentes métodos de agregación para armonizar tales bases de datos: agregación morfológica sobre la base de fotografías áreas o imágenes satelitales (Europa, India, FSU). En el caso de Sudáfrica, puesto que la definición morfológica carece de relevancia en el caso de la ciudad del Apartheid, se integraron entidades que se encontraban funcionalmente vinculadas a la ciudad, como los municipios con población de color (Vacchiani-Marcuzzo, 2005). La base de datos de Estados Unidos, utiliza una definición evolutiva de ciudad, considerando solo las entidades legales hasta el cambio a las aglomeraciones urbanas en 1870 y desde 1940 a las áreas metropolitanas consideradas como áreas funcionales (Bretagnolle et al, 2008); para China, se aplicó el principio de aglomeración urbana, ajustando delineaciones de áreas urbanizadas obtenidas mediante imágenes de satélite, según la grilla administrativa de la qu, shi and xian (Swerts, 2013).

5Las entidades urbanas observables en la taba 1, son aquellas con más de 10.000 habitantes a la fecha indicada. Si bien a comienzos del siglo XXI, según el país, las cifran podrían variar de cientos a miles, estas continúan su relación a la población urbana total del país. En la figura 2, mediante una regresión lineal simple, se observa cómo se adapta a tres cuartos las variaciones de estos dos valores. Cada cifra, es previsible si la otra es conocida, lo que significa que el grado de concentración de la población urbana varía muy poco en la actualidad (es posible obtener una medida aproximada del grado actual de concentración en estos grandes países, calculando un promedio por ciudad, cerca de 100.000 mil habitantes, lo que por supuesto no expresa un significado geográfico real) y esto refleja una cierta coherencia en el proceso de urbanización total, más allá del país considerado. Los Estados Unidos, emerge como una excepción, en efecto, aparece con menos unidades urbanas de lo esperado dada su población urbana total. Esta enorme concentración del sistema urbano, es posible de explicar tanto por el proceso histórico que se desarrolló en el asentamiento del llamado “Nuevo Mundo”, como por el gran tamaño que experimentan las unidades espaciales elementales agregadas en SMA’s (los condados). Incluso, si se hubieran incluido como aglomeraciones urbanas en vez de SMA’s, la excepción se mantendría, puesto que existen 1.380 “áreas urbanizadas y cluster urbanos” sobre los 10.000 habitantes, para un total de 237 millones de habitantes urbanos (US Census Bureau, 2014).

Tabla 1: Bases de datos urbanas armonizadas para la comparación internacional (unidades urbanas mayores a 10.000 hab.).

  • 4 No se encontró una palabra exacta en el español para su traducción, pero expresa que se obtendría u (...)

País (nombre de la base de datos

Número de ciudades (fecha inicial)

Número de ciudades (fecha final)

Número de fechas

Método para agregar (unidades básicas agregadas)

1. Brasil

531 (1872)

2.615 (2010)

11

Administrativo (municipios + áreas metropolitanas)

2. Estados postsoviéticos

(DARIUS)

91 (1840)

1.929 (2010)

11

Morfológico (municipalidades y tres niveles administrativos)

3. Ciudades Indias

503 (1901)

5.841 (2011)

12

Combinación morfológica y funcional

4. China (Ciudades Chinas)

605 (1964)

9.294 (2010)

4

Combinación administrativa (xian, qu, xianjishi (nivel distrital) y zhen, xiang (nivel sub distrital) morfológico y funcional

5. Sudáfrica (DYSTURB)

14 (1911)

220 (2001)

10

Combinación morfológica y funcional (“ciudades blancas” y “municipios de color”)

6. Europa (PARIS-Bairoch-Geopolis)

3.619 (1950)

4.413 (2010)

14

Morfológica (municipios posteriormente aglomeraciones)

7. Estados Unidos (ciudades armonizadas) (Excluidos territorios insulares, Alaska y Puerto Rico)

5 (1790)

909 (2010)

23

Combinación administrativa, posteriormente morfológica y funcional (lugares, ciudades, intercalar4, áreas metropolitanas

Fuente: 1. IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Statistical tables for the Brazilian Empire and the Federal Republic of Brazil (http://www.ibge.gov.br/​home/​mapa_site/​mapa_site.php#populacao) 2. Statistical tables for the Russian Empire (website), Russian Empire censuses (www.demoscope.ru), USSR censuses (archives, www.demoscope.ru), National censuses (statistical agency websites). 3. Census of India 4. China Data Center and Chinese National Census Bureau 5. Statistics South Africa, South African institute of Race relations, Urban foundation 6. Bairoch, Batou, Chèvre, 1985; Moriconi-Ebrard, 1994. 7. USA census data: Census of Population and Housing (http://www.census.gov/​prod/​www/​abs/​decennial/​)

Figura 2: Población urbana total y número de ciudades por país

Figura 2: Población urbana total y número de ciudades por país

Fuente: Elaboración propia.

Formas de jerarquía urbana y procesos de crecimiento

6Existe una amplia literatura sobre la forma que adoptan las jerarquías urbanas y en particular las descripciones que se refieren a la ley rango tamaño Zipf. Trabajos recientes (Nitsch 2005, Schaffar 2012), no han consensuado sobre el carácter universal de esta regla y los factores que podrían explicar tanto su amplia aplicabilidad, como los motivos de las variaciones que son observadas.

7Un primer obstáculo para la construcción del conocimiento científico en este tema, es la extrema heterogeneidad de las muestras utilizadas de ciudades en su aplicación. Un segundo aspecto, tiene relación a la dudosa calidad en las definiciones y delimitaciones esgrimidas para medir el tamaño de la ciudad. En este trabajo, no pretendemos entregar una solución definitiva a este problema, pero si es destacable mencionar, que obtenemos resultados más creíbles, los cuales emanan de: la utilización de bases de datos lo mas comparativas posibles, aplicación a un importante número de ciudades, utilizar períodos de tiempo bastante prolongados y considerar una importante variedad de países del mundo.

8Otra interrogante, es la definición de ciudad sistema observada. A menudo, la ley de Zipf es testeada en el conjunto de ciudades de un solo país. Estamos conscientes que la estructura utilizada Estado-Nación (o en un marco cuasi continental en el caso de Europa, USA, China, India y los Estados postsoviéticos) es probable que ya no se adapte completamente a la delineación de sistemas de ciudades, dado el proceso de globalización que lleva a las urbes a generar nuevas interacciones, las cuales varían en intensidad y rango según el tamaño de la ciudad. Sin embargo, los patrones de jerarquía urbana, precisamente debido al proceso de crecimiento resultante de estos patrones de interacciones, tienden a mantenerse durante varias décadas o incluso siglos, y estimamos que las jerarquías acá observadas se han desenvuelto bajo el contexto de fuertes interacciones y durante un tiempo lo suficientemente extenso para que tales patrones continúen emergiendo, incluso, a pesar de las fronteras entre Estados que las circunscriben y no son tan impermeables como antes.

Análisis a macro-nivel de la jerarquía urbana explicada por la historia territorial

9Nuestros principales resultados, confirman ampliamente a los presentados por Moriconi-Ebrard (1993), el cual utilizó la base de datos Geopolis para comparar Estados en diferentes partes del mundo y, además, van en contra de la idea de una convergencia histórica hacia un modelo de Zipf regular con pendiente de -1, como lo sugieren en un reciente artículo Berry y Okulicz-Kozaryn (2012).

10En efecto, los valores de pendiente ajustados para la ley rango-tamaño en estas distribuciones, varían claramente según países y continentes según la antigüedad de los asentamientos. El valor de la pendiente rango-tamaño, es un índice de desigualdad del tamaño de las ciudades. Las variaciones de este índice de amplitud de tamaño urbano en un territorio dado, puede explicarse de correcta manera, por las diferencias en las velocidades de los sistemas de transporte que permiten la interacción entre ciudades, en el momento en que las redes urbanas se establecen: los valores mas bajos (valor absoluto, es decir sin signo), se observan en países cuyo poblamiento es de larga data (India, China, Europa) y los valores mas altos, en países cuyo asentamiento es mas reciente y donde la estructura del transporte permite una mayor velocidad, por lo tanto, por un lado, una mayor distancia entre los diferentes asentamientos, y por otro, mayores concentraciones urbanas que emergen sobre distribuciones espaciales más dispersas de la población rural (Sudáfrica, Estados Unidos). Valores bastante elevados para la Unión Soviética, podrían explicarse por su relativamente reciente proceso de industrialización, en comparación con Europa y un desarrollo urbano más reciente de sus áreas orientales en la parte asiática. En el caso de Brasil, este escapa al patrón general con un grado moderado de concentración urbana (Tabla 2).

Tabla 2: Comparando jerarquías urbanas: distribución del tamaño de ciudad a la largo del mundo para el año 2010.

País

Número de ciudades*

Pendiente rango-tamaño

Índice de primacía

Número de macrocefalias (ciudades)

Total de población urbana (millones)

Brasil

2615

0,88

2

2

161

FSU

1929

1,10

3

0

173.5

India

5121

0,95

1,1

3

427

China

9294

0,80

1,3

0

481

Sudáfrica

220

1,15

2

4

25

Europa

4413

0,96

1,2

2

291

Estados Unidos

909

1,23

1,5

0

287

*Aglomeraciones urbanas de más de 10.000 habitantes. La pendiente de rango-tamaño fue estimada mediante la ecuación logP = K – a logR, donde P es la población de la ciudad y R el rango, lo anterior utilizando el método OLS.

Fuente: Elaboración propia.

11Las variaciones cualitativas en la forma de distribución de los tamaños (entendidos estos como la cantidad de población), son en gran medida explicados por la diversidad en la organización político administrativa de los territorios analizados (Figura 3). En los países cuyo régimen ha estado vinculado a regímenes socialistas, existe una nivelación de las curvas, dada las políticas orientadas a controlar el crecimiento urbano (en la FSU alrededor de un millón de habitantes, para el caso de China hacia 100.000 habitantes, correspondiendo el tamaño para el cual la ciudad fue objeto de inversiones especificas) (Clayton, Richardson, 1989, Moriconi-Ebrard, 1993). Por el contrario, los países con una macrocefalia mas marcada (Sudáfrica, Indica y Brasil), son los que han permitido una mayor relevancia de sus metrópolis.

Figura 3: Distribución rango-tamaño en siete países para aproximadamente el año 2010.

Figura 3: Distribución rango-tamaño en siete países para aproximadamente el año 2010.

Fuente: Elaboración propia.

12Comparado con Estados Unidos y Europa, países que conforman los BRICS destacan por lo particular de la parte alta de sus jerarquías urbanas: Rusia es el único país de los BRICS que presenta primacía urbana donde Moscú es tres veces el tamaño de la ciudad de San Petersburgo (Tabla 2), mientras que todos los países menos China, se caracterizan por una macrocefalia compuesta por dos o cuatro ciudades que son claramente discontinuas con el resto de la distribución. Así, para el caso de India, las tres ciudades de Delhi, Mumbai y Calcuta con aproximadamente 16 millones de habitantes cada una se destacan de las otras ciudades de la India. Mismo caso que las aglomeraciones de Durban, Ciudad del Cabo y Johannesburgo en Sudáfrica. En Brasil, no ocurre tal proceso, la discontinuidad es menos marcada con San Pablo (20 millones de habitantes) y Ríos de Janeiro (12 millones) algo por delante de Belo Horizonte con poco más de 5 millones.

13Las ciudades más grandes son notables por su tamaño, lo que obviamente depende de la masa de la población urbana del país (fig. 2), pero esta parte superior de la jerarquía, no resulta suficiente para caracterizar el grado de concentración de una población urbana, y es relevante mirar las otras partes de la distribución. Así, China ocupa el primer lugar con un total de población urbana de aproximadamente de 500 millones de habitantes y es el país con el mayor número de ciudades sobre el millón de habitantes, 66 en total. En contrate, India, localizada en el segundo lugar por el peso de su población urbana (alrededor de 400 millones) se posiciona solamente en el 4to lugar de ciudades con más de un millón de habitantes (44 en total), es superada por Estados Unidos, que presenta un total de 51 ciudades sobre el millón, pero en relación a una población total urbana de 287 millones, es decir, sus habitantes urbanos se encuentran espacialmente mas concentrados. Si analizamos Europa, cuya población urbana es similar a la de Estados Unidos (291 millones), presenta solo 39 ciudades de más de un millón de habitantes. Así, su grado de concentración es bastante similar al de la FSU (173,5 millones de habitantes con 28 urbes más de un millón) o Brasil (161 millones y 23 centros urbanos). Si bien, Europa continúa siendo el continente de ciudades medias y pequeñas, India, presenta una cantidad importante de ciudades pequeñas cuyo contexto urbano sugiere que sufrirán procesos de expansión en las próximas décadas (Swerts & Pumain, 2013). En China, si bien la concentración de población continúa siendo moderada, el tamaño del país y la cercanía entre algunas ciudades, sugiere la probabilidad que se desarrollen grandes procesos de conurbación o megalópolis con poblaciones entre 30 a 40 millones cada una, lo anterior en los territorios en torno al delta del río de las Perlas, las regiones alrededor de Shanghai o entre Beijing y Tianjin.

Jerarquías urbanas y crecimiento urbano a nivel-micro: testeando el modelo de Gibrat

14La forma universal de las jerarquías urbanas que pueden ser resumidas mediante la regla rango-tamaño de Zipf, o mediante una distribución estadística log normal, explica desde una primera aproximación la distribución estocástica de las tasas de crecimiento de ciudades individuales en un sistema urbano (Robson, 1973, Pumain, 1982). El modelo de Gibrat (1931), predice la forma estadística de las jerarquías urbanas y su persistencia en el tiempo. El modelo, asume que las ciudades van a crecer de manera proporcional a su tamaño. Además, se presenta como un modelo de crecimiento del tipo exponencial, pero con tasas de crecimiento (o variaciones relativas de población) que varían en el tiempo. Según el modelo, a pesar de las considerables fluctuaciones en las tasas de crecimiento de una ciudad a otra en cortos períodos de tiempo, el crecimiento promedio a largo plazo es del mismo nivel para todas las ciudades en un sistema dado.

15Testeamos la hipótesis del modelo de Gibrat, según intervalos entre dos fechas para los habitantes de cada ciudad cuya población estaba incorporada en nuestras bases de datos. La hipótesis para generar una distribución log normal, estipula que las variaciones en la tasa de crecimiento en cada intervalo de tiempo, no van a depender del tamaño de la ciudad y se distribuyen en forma aleatoria de un período a otro. De manera general, el proceso observado en los BRICS se desarrolló de acuerdo al modelo, en consecuencia, al menos en una primera aproximación, continúa siendo una referencia relevante para analizar el proceso de distribución del crecimiento en los sistemas de ciudades.

16En todos los casos, la correlación entre el tamaño de la ciudad y el crecimiento es baja o ausente. En Sudáfrica, India y China, desde principios del siglo XX, tanto a nivel nacional como para las principales regiones, la hipótesis de Gibrat se comprueba (Vacchiani-Marcuzzo, 2005, Swerts & Pumain, 2013). Existe una discrepancia con el modelo, particularmente en períodos de fuerte crecimiento. Esto fue observable para el caso de Estados Unidos durante el siglo XIX y en Europa posterior a 1950, en los cuales se evidencia una auto correlación temporal positiva de las tasas de crecimiento. En Rusia, el proceso también aparece durante la segunda fase de industrialización en 1930 y en las dos décadas en las cuales hubo una tendencia de metropolización de las grandes ciudades y un declino acumulativo de ciudades especializadas (Cottineau, 2013). (Lo hemos demostrado en un artículo anterior (Favaro & Pumain, 2011), como tales desviaciones a partir de un modelo de crecimiento puramente estocástico, podrían explicarse al integrarse en un modelo de crecimiento urbano los procesos de interacción que propagan procesos de innovaciones en la jerarquía urbana. Una de las consecuencias, es que las desigualdades en los tamaños de las ciudades crecen más rápido en un sistema urbano real que en el proceso de Gibrat).

17Para concluir, las jerarquías urbanas y los procesos de crecimiento en una amplia gama de grandes sistemas urbanos del mundo, incorporando a los BRICS, comparten características “genéricas” comunes, a pesar de las importantes diferencias históricas entre cada uno y su organización territorial y política.

Macro y micro dinámicas: transiciones urbanas y trayectorias de ciudades

18Como hemos apreciado, comprender la distribución del tamaño de la ciudad y además los procesos de crecimiento urbano, no pueden realizarse sin una referencia histórica a cada sistema urbano y en un enfoque abstracto parsimonioso en su etapa de transición urbana aparentemente universal. Este proceso, indicado por W. Zelinsky (1971) realizando una analogía con la transición demográfica, describe el cambio universal de una distribución dispersa y espacialmente homogénea de población de hábitat rurales, hacia formas muchas mas concentradas, diversificadas y formas jerarquizadas en asentamientos urbanos. El proceso, que generalmente va asociado a un desarrollo económico, se comienza a gestar a principios del siglo XIX en los primeros países industrializados y alrededor de 1950 para los países en vías de o menos desarrollados.

Macro nivel trayectorias de sistemas urbanos

19En la tabla 3, son claramente apreciables las diferentes etapas en la transición urbana, donde los países que experimentaron transiciones urbanas anteriores (Europa, FSU, USA y Brasil), presentan tasas de crecimiento urbano promedio mucho más bajas durante los últimos 40 años que los países que aun desarrollan una etapa exponencial y creciente en la curva de su tasa de urbanización.

Tabla 3. Tasas de crecimiento promedio anual de población para las ciudades sobre 10.000 habitantes durante la segunda mitad del siglo XX.

País

Tasa de crecimiento promedio (% / año)

Periodo

Brasil

1,11

1960-2010

China

5,20

1964-2000

India

2,10

1961-2001

FSU

0,78

1959-2010

Sudáfrica

3,15

1960-2001

Europa

1,01

1960-2010

Estados Unidos

1,52

1960-2010

Fuente: Elaboración propia.

20China, se constituye de manera palpable -en el contexto de un desarrollo urbano reciente- como el país más veloz, con una tasa de crecimiento de población urbana promedio de más del 5% por año y durante un periodo de 40 años. En el caso de India, la tasa de crecimiento urbano es la mitad de la anterior, sin embargo, importante durante el periodo con una tasa promedio del 2% anual. Para el caso de Sudáfrica, esta sigue reflejando las rápidas tasas de crecimiento urbano del continente africano con un 3,2% anual. En los casos de Estados Unidos y Brasil el crecimiento es aún sobre un 1%, mientras que en Europa y Rusia es igual o inferior a tal valor.

21Estas tendencias, están determinadas en parte por la etapa alcanzada por los diferentes países en la transición urbana, pero también influenciadas por su historia particular de urbanización: En China, la acción política, en particular al proceso de migración, frenó durante un largo tiempo la explosión de la urbanización (Chan, Xu, 1985, Lin, 2002), mucho mas que India, donde los vínculos familiares y lazos sociales desaceleró la migración desde zonas rurales (Banerjee, 1981, Ramachandan, 2010). Por su parte, Sudáfrica, se ha mantenido en un nivel promedio entre los diferentes países africanos desde el final del Apartheid, lo anterior, explicado básicamente por las migraciones internas desde los antiguos bantustanes y por la atractividad para migrantes extranjeros (Davies, 1986; Vacchiani-Marcuzzo, 2005). Brasil y Estados Unidos, están entre los “nuevos” países en términos de oleadas de asentamientos, con una tasa de urbanización anterior sistemáticamente mas elevada que los países del “viejo mundo” de Europa y Asia (Santos, 2008). La desaceleración de las tasas de crecimiento urbano, fue más marcada en Rusia desde 1990, como un resultado de la disminución de la población total, especialmente en los territorios septentrionales, producto de la disolución de la Unión Soviética (Lappo, Polyan, 1999; Eckert, Kolossov, 2003), incluso, ha sido en promedio negativa según los últimos dos censos.

22Como resultado, el peso de población urbana de estos países en el total de la población urbana del mundo, ha sido relativamente creciente como lo expresa la figura 4 que compara su evolución durante casi medio siglo.

Figura 4. Comparando la evolución de la contribución de los países en población urbana mundial (%)

Figura 4. Comparando la evolución de la contribución de los países en población urbana mundial (%)

Fuente: Elaboración propia.

23Estas evoluciones contrastadas, explican la rápida rotación en los rankings entre las distintas mega ciudades (sobre 10 millones de habitantes), que siempre son objeto de controversia, dada la manera de delimitar y medir estas grandes áreas, lo cual impacta de manera importante en su rango5.

24Podemos considerar el subconjunto de los siete grandes países, incluidos en la base de datos harmonizada con el fin de demostrar los trastornos causados por el desigual crecimiento demográfico en las últimas cuatro décadas. En la década de 1960, las tres ciudades de mayor tamaño no pertenecían a los BRICS, con una población de 10,6 millones para Nueva York, 8,9 para el Gran Londres y 7,2 millones en París. Estas aglomeraciones fueron seguidas por Moscú (7,2 millones), Shanghái (6,4), Delhi (5,9), Los Ángeles (6,0), Calcuta (5,3), Mumbai (4,9), Beijing (4,0), Sao Paulo (con 3,8 superando a Río que presentaba 3,3) and Guanzhou (Cantón) (2,0). No obstante, a finales del siglo XX, este ranking fue completamente modificado, con Sao Paulo, alcanzando o incluso superando a Nueva York con alrededor de 20 millones de habitantes y con 4 ciudades de los BRICS encumbrándose entre los primeros lugares: Delhi (17 millones), Shanghái (16), Calcuta (16), Mumbai (15), Moscú (14), Beijing (14) y Río (12). Las ciudades europeas no sobrepasan los 10 millones de habitantes y se unen a otras metrópolis como Guanzhou, Shenzen, y probablemente otras ciudades chinas en el caso de considerar los migrantes con estatus ilegal.

Diferenciación de trayectorias urbanas a micro nivel

25A menudo, en estudios urbanos, el foco está dirigido solamente a estas pocas “ciudades globales” o “ciudades mundiales”, cuyo tamaño y expansión están vinculados al desarrollo redes de intercambio de larga distancia, pero no reflejando necesariamente otros tipos de dinámicas urbanas. Creemos, que resulta necesario desarrollar un conocimiento sobre espacios menos prestigiosos en las jerarquías urbanas, los cuales propician formas de vida para la mayoría de la población y participan de manera decisiva en la mantención y renovación de los sistemas urbanos.

26Para diferenciar las trayectorias de las ciudades en cada país, desarrollamos un método que compara los perfiles de evolución de población por medio de un análisis de factorial de correspondencias y una clasificación ascendente jerárquica utilizando una distancia de chi cuadrado (Apéndice 1). El modelo implícito de referencia, es el de la distribución proporcional de crecimiento propuesta por Gibrat, y las trayectorias expresan las más sistemáticas discrepancias en relación a la tendencia del crecimiento promedio. Los tipos de perfil que derivan de la clasificación, se aprecian en la parte izquierda del gráfico expresando la trayectoria absoluta del promedio de población para cada tipo (figuras 5 a la 9). A la derecha, se aprecia la evolución relativa del peso promedio de este tipo de ciudad en el sistema urbano considerado (gráficos semi logarítmicos, permitiendo, por un lado, comparar las intensidades de crecimiento representados por las pendientes y por otro, una visualización inmediata de alguna diferencia en la evolución (bastante frecuente), asociadas con la posición en la jerarquía urbana).

27Naturalmente, la forma en la trayectoria de la ciudad en relación al sistema que pertenece, puede variar en el periodo considerado. Por lo tanto, seleccionamos el período 1960-2010 por razones de comparabilidad entre países, y además como una forma de restringir el número de puntos de inflexión (de gran tamaño), puesto que, al ser muy numerosos, dificultaría anticipar -de manera robusta- las posibles evoluciones en el siglo XXI. Por definición, estas clasificaciones expresan clases de ciudades donde las evoluciones “absolutas” frecuentemente aumentan (rara vez ocurre una inflexión), pero agrupado según su crecimiento relativo, que puede ser más rápido o lento que en el conjunto del país. Para comparar el grado de heterogeneidad de estas trayectorias entre países, medimos la proporción de varianza restante entre clases. El orden de los países, continua del mismo modo, si la partición es de dos, tres o cinco clases. Para esta última cantidad de particiones, la FSU, expresa la mayor diversidad de trayectorias (76% de varianza inter clase), en el caso de Brasil, se presentan menos diferenciadas (63%), el resto de los países se sitúan entre los dos casos indicados (70-73%).

28Dependiendo de la forma del árbol en la clasificación, se aprecian en China -de manera clara- dos tipos de trayectorias, mientras que para el resto de los países tres. Para observar con mayor detalle, en relación a los niveles de heterogeneidad y con una finalidad cartográfica, se determinaron cuatro clases para las ciudades chinas (ver figura 8), India (figura 7), Sudáfrica (figura9) y la FSU (figura 6). En el caso de Brasil, se retuvieron cinco clases (figura 5). Las clases, pueden ser agrupadas a partir de la orientación de sus trayectorias y en relación al sistema de ciudades que pertenecen, generalmente, en dos tipos: “ganadores” y “perdedores”, pero también aparece un tipo estable en India, China, FSU y Sudáfrica. Estas ciudades, que mantienen su peso relativo en el sistema, correspondieron -frecuentemente- a centros urbanos con funciones administrativas de larga data, algunos ejemplos corresponden a capitales estatales en India, capitales provinciales en China, capitales regionales en Rusia y ciudades medias en Sudáfrica.

Figura 5. Trayectorias urbanas en Brasil

Figura 5. Trayectorias urbanas en Brasil

Fuente: Elaboración propia.

Figura 6. Trayectorias urbanas en la FSU

Figura 6. Trayectorias urbanas en la FSU

Fuente: Elaboración propia.

Figura 7. Trayectorias urbanas en India

Figura 7. Trayectorias urbanas en India

Fuente: Elaboración propia.

Figura 8. Trayectorias urbanas en China

Figura 8. Trayectorias urbanas en China

Fuente: Elaboración propia.

Figura 9. Trayectorias urbanas en Sudáfrica

Figura 9. Trayectorias urbanas en Sudáfrica

Fuente: Elaboración propia.

29En Brasil (figura 5), prácticamente todas las grandes áreas metropolitanas (las cuales corresponden a capitales de los estados federales) presentan trayectorias fuertemente ascendentes. Tal dinámica (reciente), se traduce en un efecto que acentúa las desigualdades jerárquicas en el país. India, también expresa este proceso de reforzamiento en la parte alta de la jerarquía urbana, donde tres cuartas partes de las ciudades de mayor tamaño, ostentan trayectorias estables o ascendentes. Por el contrario, en los otros países, es posible apreciar una forma "catching up", por parte de las pequeñas ciudades y áreas periféricas. Las trayectorias muy ascendentes, tienden a ser características de pocas ciudades pequeñas, a menudo próximas de grandes áreas metropolitanas, en India (figura 7) o Sudáfrica (figura 9). En la FSU (figura 6), ganan peso relativo respecto de otras áreas urbanas, las ciudades localizadas en los territorios de Rusia del sur (Asia Central, Azerbaiyán), en el Oeste (Ucrania y Bielorrusia) y otras ciudades rusas próximas de áreas con depósitos de recursos minerales. En China (figura 8), dos procesos son posibles de apreciar. El primero, es referente a que las grandes ciudades del este (Shenzen, Xiamen) ganan peso en el sistema. En cuanto al segundo, las ciudades medias de la provincia de Xinjian y del interior de Mongolia, se están desarrollando rápidamente, ilustrando el “catching-up” de regiones periféricas.

30Existe a largo plazo, en la mayoría de los sistemas de ciudades, una tendencia relativa principalmente de las pequeñas entidades urbanas a presentar un declive relativo. En efecto, sin haber grandes cambios y en igualdad de condiciones, es probable que las ciudades más pequeñas estén alejadas de las principales oleadas en procesos de innovación, o estar altamente especializadas en sectores que presentan una declinación en su actividad, o perdiendo su influencia en mercados locales, producto del aumento de velocidad en la capacidad de los sistemas de transporte. La única excepción aparece en China (figura 8), donde las clases de ciudades con un perfil accedente son compuestas principalmente por ciudades de tamaño pequeño, de las cuales un tercio corresponden a espacios urbanos localizados en “Zonas económica especiales”, territorios donde se han establecido actividades innovadoras y por tanto espacios atractivos para captar población migrante. El clásico proceso de difusión espacial de innovaciones de tipo jerárquico, aparece desconectado de la estructura previa del sistema de ciudad. Sin embargo, ciudades con una trayectoria “ganadora” se encuentran localizadas próximas (menos de 200 km. aproximadamente) a grandes áreas metropolitanas (como por ejemplo Guangzhou o Shanghai). La importancia de la política en las dinámicas urbanas, puede ilustrarse en la creación de nuevas ciudades, preservando al mismo tiempo un grado de coherencia espacial e histórica con las tendencias anteriores en el sistema de ciudades. En un territorio donde la urbanización es de larga data, como es el caso de China, estos nuevos desarrollos urbanos se ajustan al patrón espacial urbano que ya existía. Por el contrario, otros "nuevos" países como Brasil, Estados Unidos, Sudáfrica y la parte oriental del Imperio ruso, estas creaciones urbanas se desarrollan junto al asentamiento de nuevos territorios.

Conclusión

31Cuando se trabaja bajo el contexto de sistemas complejos, es importante relacionar las configuraciones de la jerarquía urbana observada en la escala macro geográfica de Estados, en cuanto a las trayectorias de las entidades urbanas que conforman el nivel micro geográfico. Este artículo, demostró la utilidad de construir una base de datos armonizada, que permite la descripción de la evolución de entidades urbanas y su extensión espacial en el tiempo.

32Así, este trabajo, proporciona por primera vez, una visión general y comparable de los sistemas de ciudades en cinco de los países BRICS. Utilizando la ley de Zipf de distribución del tamaño de las ciudades y el modelo de crecimiento urbano de Gibrat, como métodos para la comparación. Demostramos, que los procesos urbanos dinámicos en los BRICS en los últimos cincuenta años, fueron bastante similares a los observados en Europa o Estados Unidos. No existe en los BRICS, una dinámica urbana particular si se consideran la forma de las jerarquías urbanas, la distribución del tamaño de la ciudad o la distribución del crecimiento urbano entre ciudades individuales.

33Por supuesto que existen diferencias, sin embargo, se relacionan a la vía de desarrollo específica que toman los países analizados, incluyendo el retraso relativo en la transición urbana en comparación con los países más desarrollados, lo que explica sus altas tasas de crecimiento urbano promedio (exceptuando el caso ruso).

34La historia, es otro elemento que resta importante para diferenciar la evolución en las tasas de urbanización, que registraron valores más altos y de manera más temprana en Rusia y Brasil que Sudáfrica, China e India.

35Al pasar de la macro escala país a la microescala de las ciudades individuales, el hecho más sorprendente es la diversidad de trayectorias urbanas, las cuales expresan patrones contrastados de crecimiento en cuanto al auge o declive relativo. Además, estas evoluciones locales cualitativamente divergentes, se difunden en todas las partes de cada territorio con bajas concentraciones espaciales.

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Annexe

Apéndice 1. Software TrajPop (autor: Robin Cura)

Los análisis acá presentados, fueron llevados a cabo mediante el script TrajPop, desarrollado en el proyecto ERC GeoDiverCity. Esta herramienta, basada en el software libre R, realiza un análisis de correspondencias de una tabla de población temporal. Las coordenadas de las ciudades en los componentes ortogonales hacen posible, después de re ingresar los pesos de las ciudades, generar una matriz para las discrepancias de población entre ciudades (utilizando una media, a partir de la distancia de khi2); a esta matriz, se le aplica un análisis de clúster jerárquico (aplicando el método Ward, que tiende a minimizar la varianza intraclase y a maximizar la varianza entre clases). A partir del árbol generado en el proceso de cluster, se seleccionan el número de clases (agrupaciones), que permitan distinguir correctamente por un lado la trayectoria y por otra una cartografía. Así, es posible analizar las trayectorias utilizando el gráfico de TrajPop y los datos de salida. Como, por ejemplo, estudiar la evolución de los pesos relativos de las clases en el sistema a lo largo del tiempo (http://trajpop.parisgeo.cnrs.fr).

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Notes

1 Elfie Swerts, 2013, Clémentine Cottineau, 2014, Antonio Cosmo Ignazzi, 2015, Solène Baffi, 2015.

2 Quisiéramos agradecer el aporte la contribución de Hélène Mathian en la concepción de los modelos de datos.

3 Comprendiendo que los autores consideran a la Unión Europea como un espacio en su conjunto.

4 No se encontró una palabra exacta en el español para su traducción, pero expresa que se obtendría un valor a partir de dos valores conocidos. Así, permite comprender a partir de los límites geográficos actuales de una ciudad, la población que tenía en el pasado tal aglomeración urbana.

5 Ver, por ejemplo, las clasificaciones publicadas en los sitios web: http://citypopulation.de, https://www.populationdata.net/, o el proporcionado por las naciones unidades https://population.un.org/wup/.

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Table des illustrations

Titre Figura 1. Rango histórico de las bases de datos urbanas
Crédits Fuente: elaboración propia.
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Titre Figura 2: Población urbana total y número de ciudades por país
Crédits Fuente: Elaboración propia.
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Titre Figura 3: Distribución rango-tamaño en siete países para aproximadamente el año 2010.
Crédits Fuente: Elaboración propia.
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Titre Figura 4. Comparando la evolución de la contribución de los países en población urbana mundial (%)
Crédits Fuente: Elaboración propia.
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Fichier image/png, 59k
Titre Figura 5. Trayectorias urbanas en Brasil
Crédits Fuente: Elaboración propia.
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/29761/img-5.png
Fichier image/png, 756k
Titre Figura 6. Trayectorias urbanas en la FSU
Crédits Fuente: Elaboración propia.
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/29761/img-6.png
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Titre Figura 7. Trayectorias urbanas en India
Crédits Fuente: Elaboración propia.
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/29761/img-7.png
Fichier image/png, 1,4M
Titre Figura 8. Trayectorias urbanas en China
Crédits Fuente: Elaboración propia.
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Titre Figura 9. Trayectorias urbanas en Sudáfrica
Crédits Fuente: Elaboración propia.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Denise Pumain, Elfie Swerts, Clémentine Cottineau, Céline Vacchiani-Marcuzzo, Cosmo Antonio Ignazzi, Anne Bretagnolle, François Delisle, Robin Cura, Liliane Lizzi et Solène Baffi, « Comparación multinivel de grandes sistemas urbanos », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Systèmes, Modélisation, Géostatistiques, document 706, mis en ligne le 22 novembre 2018, consulté le 19 décembre 2018. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/29761

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Denise Pumain

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