--- title: "Metodología: fuentes, proyecciones y estimación parroquial" output: rmarkdown::html_vignette vignette: > %\VignetteIndexEntry{Metodología: fuentes, proyecciones y estimación parroquial} %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown} %\VignetteEncoding{UTF-8} --- ```{r, include = FALSE} knitr::opts_chunk$set(collapse = TRUE, comment = "#>", fig.width = 7, fig.height = 4.2, dpi = 96) library(pobecu) fmt <- function(x, d = 0) format(round(x, d), big.mark = " ", decimal.mark = ",", nsmall = d, scientific = FALSE) ``` Esta viñeta explica de dónde salen las cifras de pobecu, qué hace el INEC para producir sus estimaciones y proyecciones, y cómo construye pobecu la estimación parroquial, que el INEC no publica. También resume las verificaciones que pasan los datos y sus limitaciones. ## 1. Qué es oficial y qué no | Nivel | Periodo | Sexo y edad | Urbano/rural | Origen | |-----------|-----------|-------------|--------------|--------| | Nacional | 1950-2050 | 0-100+ | 2010-2035 | INEC, oficial | | Provincia | 1990-2035 | 0-100+ | 2010-2035 | INEC, oficial | | Cantón | 2010-2035 | 0-100+ | 2010-2035 | INEC, oficial | | Parroquia | 2010-2035 | 0-4 ... 85+ | no | **Estimación pobecu** | * Las cifras hasta 2022 son **estimaciones**, es decir, reconstrucciones del pasado que concilian censos, estadísticas vitales y encuestas. Desde 2023 son **proyecciones**. * Todas se refieren al **30 de junio** de cada año, la fecha usual para denominadores de tasas anuales. * pobecu no modifica las cifras oficiales. Solo las reorganiza en formato largo, agrupa edades y agrega códigos y nombres. ```{r} pob_fuentes() ``` ## 2. Las proyecciones oficiales del INEC (Revisión 2024) La *Revisión 2024* de las Estimaciones y Proyecciones de Población reemplaza a la de 2012 y se basa en el VIII Censo de Población y VII de Vivienda 2022. Fue calculada por edad simple y año calendario. La actualización de 2025 añadió la desagregación por área de residencia. En resumen, según la documentación del INEC: **Nacional y provincial: método de los componentes demográficos por cohortes.** La población de cada año se obtiene de la del año anterior mediante la ecuación compensadora, *población + nacimientos − defunciones + inmigrantes − emigrantes*, aplicada a cada cohorte de edad y sexo. Cada componente se estima por separado: * *Fecundidad:* la tasa global de fecundidad y su estructura por edad se reconstruyen desde 1950 combinando estadísticas vitales, historias de nacimientos de encuestas (ENDEMAIN, ENSANUT) y métodos indirectos sobre los censos (P/F de Brass, Arriaga, supervivencia inversa). Su evolución futura se modela con curvas logísticas. * *Mortalidad:* tablas de vida para años pivote, construidas con defunciones registradas y censos e interpoladas entre ellos. La esperanza de vida se proyecta con funciones logísticas y el método Lee-Carter. * *Migración:* saldos netos internacionales e internos estimados a partir de los censos y de registros de entradas y salidas. El INEC aplica este método hasta el nivel provincial porque allí las fuentes son suficientemente confiables. **Cantonal: extrapolación logística de proporciones con variables sintomáticas.** La población de cada provincia, proyectada por componentes, se reparte entre sus cantones según su participación, que se interpola y extrapola con una función logística (Arriaga, 1994; *logistic shift-share*). Esa participación se aproxima con variables sintomáticas, es decir, indicadores administrativos que siguen a la población (Bay, 1998). La desagregación por sexo y edad del cantón se ajusta por *raking* (ajuste proporcional iterativo) para que sea coherente con la provincia. **Urbano y rural: método de proyecciones derivadas (Naciones Unidas, 1974; CEPAL, 2024).** El porcentaje urbano de cada cantón y sexo se calcula en los censos y se proyecta con una curva logística con asíntotas. La población rural es la diferencia con el total cantonal. Por construcción, los tres niveles son coherentes: los cantones suman su provincia y las provincias suman el total nacional. ```{r} nac <- poblacion("nacional") plot(nac$anio, nac$poblacion / 1e6, type = "l", lwd = 2, col = "#0F2233", xlab = NULL, ylab = "Millones de habitantes", main = "Ecuador, 1950-2050 (INEC, Revisión 2024)") abline(v = 2022.5, lty = 2, col = "grey60") text(2023, 4, "proyección", adj = 0, col = "grey40", cex = 0.85) ``` ## 3. Estimación parroquial de pobecu El INEC no proyecta parroquias: las fuentes no permiten aplicar el método de componentes a ese nivel, y las variables sintomáticas son escasas. pobecu llena ese vacío extendiendo un nivel hacia abajo la misma lógica que usa el INEC entre provincia y cantón. El resultado es **una estimación, no una cifra oficial**. ### Unidades Se usan las `r nrow(dpa_pob)` parroquias del Censo 2022: `r sum(dpa_pob$tipo == "cabecera cantonal")` cabeceras cantonales (código terminado en `50`, que agrupa todas las parroquias urbanas del cantón) y `r sum(dpa_pob$tipo == "parroquia rural")` parroquias rurales. El censo publica la población de 2010 recalculada en los límites de 2022, lo que permite comparar las dos fechas en el mismo territorio. ### Paso 1: participación de cada parroquia en su cantón Sea $s_i(t)$ la proporción de la población del cantón que vive en la parroquia $i$. Se observa en los dos censos, $s_i(t_{10})$ y $s_i(t_{22})$ (28 de noviembre de 2010 y noviembre de 2022), y se supone que evoluciona en línea recta en la escala logit: $$ \operatorname{logit} s_i(t) = \operatorname{logit} s_i(t_{22}) + b_i\,(t - t_{22}), \qquad b_i = \frac{\operatorname{logit} s_i(t_{22}) - \operatorname{logit} s_i(t_{10})}{t_{22} - t_{10}} $$ Para $t$ entre los censos esto interpola, y después de 2022 extrapola. La curva logística mantiene cada proporción entre 0 y 1. Luego las proporciones se reescalan para que sumen exactamente 1 en cada cantón: $\tilde s_i(t) = s_i(t) / \sum_j s_j(t)$. Hay dos excepciones (columna `metodo` de `dpa_pob`): ```{r} table(dpa_pob$metodo) ``` * `participacion_constante`: cantones con alguna parroquia creada después de 2010. Esa parroquia no tiene población en 2010 y la parroquia de la que se separó muestra una caída aparente, así que la tendencia no es interpretable. Se mantiene la proporción del Censo 2022. * `parroquia_unica`: cantones de una sola parroquia, que reciben todo el cantón. ### Paso 2: total parroquial $$ P_i(t) = \tilde s_i(t)\; C(t) $$ donde $C(t)$ es la población oficial del cantón al 30 de junio del año $t$. ### Paso 3: sexo y edad por ajuste proporcional iterativo Para cada cantón y año se construye una matriz con parroquias en filas y las 36 combinaciones de sexo × grupo quinquenal (0-4 a 85+) en columnas. La **semilla** es la estructura observada de cada parroquia en el Censo 2022. El IPF (*raking*) ajusta la matriz alternando filas y columnas hasta cumplir dos márgenes a la vez: * filas: los totales parroquiales $P_i(t)$ del paso 2; * columnas: la población oficial del cantón por sexo y grupo de edad. Así cada parroquia conserva su perfil propio (más joven, más envejecida, más masculina), y en conjunto reproduce exactamente la estructura del cantón. Es el mismo procedimiento que usa el INEC para desagregar los cantones. ### Paso 4: redondeo Las celdas se redondean a enteros por el método del **mayor residuo** dentro de cada columna. De este modo, la suma de las parroquias es *exactamente* igual a la cifra oficial del cantón, por sexo y grupo de edad. El total de cada parroquia puede diferir del paso 2 en unas pocas personas. ## 4. Verificaciones Los scripts de `data-raw/` se detienen si falla alguna de estas comprobaciones: * el total nacional es igual a la suma de las provincias y de los cantones en cada año; * urbano + rural = total en cada cantón, año, sexo y edad; * la estructura por sexo y edad de cada parroquia en el censo suma su población total; * las 1042 parroquias tienen un código DPA único; * las parroquias suman exactamente el cantón en cada año, sexo y grupo de edad. Además, el paquete reproduce las cifras publicadas por el INEC. Por ejemplo, Guayaquil tiene `r fmt(poblacion("canton", anio = 2022, canton = "Guayaquil")$poblacion)` habitantes en 2022 y `r fmt(poblacion("canton", anio = 2035, canton = "Guayaquil")$poblacion)` en 2035. **Estimación de 2022 frente al conteo censal.** La estimación parroquial de 2022 no coincide con el censo, y no debe hacerlo: la proyección del INEC corrige la omisión censal y se refiere a junio, no a noviembre. La relación entre ambas es estable entre parroquias: ```{r} e22 <- suppressMessages(poblacion("parroquia", anio = 2022)) cmp <- merge(e22, dpa_pob[, c("dpa_parroq", "censo_2022")], by = "dpa_parroq") summary(cmp$poblacion / cmp$censo_2022) plot(cmp$censo_2022, cmp$poblacion, log = "xy", pch = 16, cex = 0.5, col = adjustcolor("#0F2233", 0.5), xlab = "Censo 2022 (personas empadronadas)", ylab = "Estimación pobecu 2022", main = "Parroquias: estimación 2022 frente al censo") abline(0, 1, col = "#F2B705", lwd = 2) ``` **Crecimiento proyectado.** La tasa media anual 2025-2035 de las parroquias se concentra cerca de la del país, con colas en las parroquias que más crecieron o decrecieron entre los censos: ```{r} p <- suppressMessages(poblacion("parroquia", anio = c(2025, 2035))) w <- reshape(p[, c("dpa_parroq", "anio", "poblacion")], idvar = "dpa_parroq", timevar = "anio", direction = "wide") w$tasa <- 100 * ((w$poblacion.2035 / w$poblacion.2025)^(1 / 10) - 1) hist(w$tasa, breaks = 60, col = "#F2B705", border = "white", xlab = "Crecimiento medio anual 2025-2035 (%)", ylab = "Parroquias", main = NULL) ``` ## 5. Limitaciones * **La estimación parroquial prolonga la tendencia 2010-2022.** Si una parroquia creció mucho entre los censos, por ejemplo por expansión urbana, la proyección supone que sigue ganando participación hasta 2035, y al revés para las que perdieron población. El propio INEC advierte que este tipo de extrapolación puede sobrestimar o subestimar las áreas extremas. A más años desde 2022, más incertidumbre. * **Sin área urbana/rural parroquial.** La cabecera cantonal concentra el área urbana, pero también incluye periferia rural. * **Grupo abierto 85+** en parroquias, porque el tabulado parroquial del censo llega hasta ese grupo. * **Parroquias urbanas.** Las parroquias urbanas, como las 15 de Cuenca o las de Quito y Guayaquil, no tienen población propia en el Censo 2022. Para datos que usan esos códigos, ver `homologar_parroquia()` y `agrupar_unidades()`. * **Límites territoriales.** Las cifras usan la División Político-Administrativa vigente en el Censo 2022. Los cantones y parroquias creados después (por ejemplo, el cantón Borbón o la parroquia Sosote, que sí están en la Organización Territorial del Estado del CONALI de 2026 y en geoecu 0.4.0) no tienen cifras propias: su población está incluida en la unidad censal que los contenía. Ver `homologar_canton()`, `homologar_parroquia()` y la viñeta "Mapas de población con geoecu". ## 6. Actualización Los datos se regeneran de forma reproducible con los scripts de [`data-raw/`](https://github.com/f-slg/pobecu/tree/main/data-raw): 1. `01_preparar_datos.R`: descarga y lee los tabulados del INEC y asigna códigos a las parroquias del censo. 2. `02_estimar_parroquias.R`: estimación parroquial (pasos 1 a 4). 3. `03_construir_datos.R`: tablas del paquete y archivo de edades simples para el *release*. 4. `04_logo.R`: logo del paquete. Cuando el INEC publique una nueva revisión, basta con actualizar los enlaces, volver a ejecutar los scripts y publicar una nueva versión del paquete con un nuevo *release* de datos. `pob_fuentes()` indica siempre qué revisión se está usando. ## Referencias * Arriaga, E. (1994). *Population Analysis with Microcomputers*. U.S. Bureau of the Census. * Bay, G. (1998). *Proyecciones de población de áreas menores con variables sintomáticas*. CELADE. * CEPAL (2024). Métodos para estimaciones y proyecciones de población urbana y rural. * INEC (2024). *Estimaciones y Proyecciones de la Población de Ecuador, Revisión 2024. Boletín técnico y metodología*. * INEC (2025). *Metodología de las Estimaciones y Proyecciones de Población por área de residencia, Revisión 2024*. * Naciones Unidas (1974). *Methods for Projections of Urban and Rural Population*. Manual VIII.