Diseño y estimación de un índice de vulnerabilidad socio-energética para hogares de Ibarlucea, Santa Fe

Abstract

En el presente artículo se aborda la creación de un índice multidimensional de vulnerabilidad socio energética para la población de Ibarlucea, Santa Fe, Argentina. Este índice se desarrolla a partir de datos de un censo local, llevado a cabo en el año 2021 y de las bases de datos de la Cooperativa de Energía y Consumos de Ibarlucea Ltda. Se presenta como objetivo la identificación de hogares vulnerables en términos socio económicos y energéticos, lo que permitirá mejorar las políticas de asignación de recursos que lleva a cabo la Cooperativa. El índice definido resulta en un índice de composición múltiple, con ponderación lineal, desarrollado a partir de la unión espacial de las bases de datos realizada en QGIS y en R. Las dimensiones que incluye son salud, vivienda, hogar, educación, empleo, discapacidad y asistencia social. Como resultado se evidencian problemáticas especificas según grado de vulnerabilidad de hogares, siendo, en sus menores niveles, más asociadas a aspectos de ingresos y trabajo. En mayores niveles de vulnerabilidad los problemas son más estructurales, correspondiendo a aspectos de salud, discapacidad, vivienda y de conformación de los hogares. Finalmente se presenta la distribución de hogares según intensidad de vulnerabilidad y se relaciona con la distribución de subsidios al consumo otorgados de acuerdo a la definición de la segmentación tarifaria.This article addresses the creation of a multidimensional index of socio-energetic vulnerability for the population of Ibarlucea, Santa Fe, Argentina. This index is developed using data from a local census conducted in 2021 and databases from the Ibarlucea Electric Distribution Cooperative. The main objective is to identify households that are vulnerable in socio-economic and energy terms, which will enable the Cooperative to improve its resource allocation policies. The index is a composite index with linear weighting, developed through the spatial merging of databases conducted in QGIS and R. The dimensions included are health, housing, household composition, education, employment, disability, and social assistance. The results reveal specific issues based on the degree of household vulnerability. At lower levels of vulnerability, issues are more related to income and employment. At higher levels, the problems become more structural, involving health, disability, housing, and household composition. Finally, the distribution of households according to the intensity of vulnerability is presented and related to the distribution of consumption subsidies granted according to the energy segmentation policy.