Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población Total por Sexo de

Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población Total por Sexo de las Principales Ciudades, 20002015

Lima, marzo 2012

Dirección Técnica de Demografía e Indicadores Sociales

Boletín Especial Nº 23

Instituto Nacional de Estadística e Informática 2

Preparado : Dirección Técnica de Demografía e Indicadores Sociales del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI)

Tiraje : 500 Ejemplares Domicilio : Av. General Garzón 658, Jesús María. Lima Perú Orden de Impresión : Nº 823OTAINEI

Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú Nº 20 0902389

Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población Total por Sexo de las Principales Ciudades, 2000-2015 3

El Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en cumplimiento de su función como ente rector del Sistema Estadístico Nacional del país, ejecutó el 21 de octubre del 2007, los Censos Nacionales: XI de Población y VI de Vivienda, en todo el territorio nacional.

Los resultados de los Censos Nacionales de Población y Vivienda 2007 permitieron obtener información de las principales variables demográficas: fecundidad, mortalidad y migración, sin las cuales no hubiera sido posible la revisión y actualización de las proyecciones de población a nivel nacional y por departamentos, resultados que fueron publicados en los Boletines de Análisis Demográfico Nº 36 Perú: Estimaciones y proyecciones de Población 1950-2050 y Nº 37 Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población por Departamento, Sexo y Grupos Quinquenales de Edad, 1995-2015, documentos que sirvieron de base para estimar las proyecciones de población en áreas menores. Por ello, continuando con la difusión de las proyecciones de población publicados, en esta oportunidad el INEI pone a disposición de los usuarios el Boletín Especial Nº23 titulado Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población Total por Sexo, según Principales Ciudades, 2000-2015, el cual contiene las estimaciones de la población de las ciudades principales en cada uno de los departamentos del país.

Las estimaciones y proyecciones de población por principales ciudades corresponden al 30 de junio de cada año. La magnitud, distribución y composición de las ciudades se obtuvo de los Censos de 1993 y 2007. El presente Boletín tiene información actualizada total por sexo de las 75 principales ciudades.

Durante los últimos años se ha acentuado, tanto en el Perú como en el resto de la región latinoamericana, la demanda de información con un mayor nivel de desagregación espacial. Esta tendencia ha sido propulsada tanto por la estrategia de focalización espacial adoptada por los organismos públicos nacionales como por la creciente iniciativa de los municipios en la gestión de políticas y programas sociales. Frente a estas nuevas exigencias, la información estadística requiere ser actualizada tanto por el fortalecimiento de los datos localizados como por la implementación de metodologías específicas para las áreas geográficas menores.

El INEI espera que la información contenida en este documento sea un insumo valioso para las organizaciones públicas y privadas que diseñan planes y ejecutan programas en beneficio de la población; así como para los investigadores sociales y público en general.

Lima, marzo 2012

PRESENTACIÓN

Instituto Nacional de Estadística e Informática



Presentación .......................................................................................................... 3

1. Metodología. ....................................................................................................... 9

1.1 Introducción .................................................................................................. 9 1.2 Proyecciones de población por principales ciudades ............................................ 9

1.2.1 Ajuste de los datos censales mediante la función logística ....................... 10 1.2.2 Función logística utilizada en las estimaciones y proyecciones por

principales ciudades .......................................................................... 10

1.3 Procedimiento utilizado en las estimaciones y proyecciones de población por principales ciudades, 2000-2015.................................................................... 11

1.3.1 Aspectos que se consideraron en la elaboración de las proyecciones ....... 11 1.3.2 Procedimientos de proyección por ciudades principales .......................... 11

2. Resultados ........................................................................................................ 15

3. Conformación de las Ciudades ........................................................................ 35

4. Glosario de Términos ...................................................................................... 43

5. Referencia Bibliográfica ................................................................................... 47

Referencias Bibliográficas

CONTENIDO



Metodología

Capítulo 1



1.1 Introducción

Las proyecciones de población constituyen un elemento

de importancia fundamental no sólo para los usuarios

privados, sino también los sectores gubernamentales,

en particular para las áreas de planificación y

desarrollo, ya que permiten conocer la probable

evolución cuantitativa de la población como

antecedente para propiciar y orientar la transformación

cualitativa y el desarrollo integral de la sociedad futura.

De igual forma, es necesario señalar los posibles

enfoques que pueden utilizarse para derivar las

proyecciones para las áreas geográficas de un país.

Independientemente de los métodos de proyección que

se adopten, las proyecciones de un país pueden seguir

por lo menos dos enfoques estratégicos distintos. De

una parte, se podría realizar proyecciones

independientes para cada área geográfica particular,

incluidas las áreas menores. En tal caso las proyecciones

nacionales se obtienen por suma de todas las

proyecciones regionales.

Otra forma complementaria distinta, sería a partir de

las proyecciones nacionales, aplicar a éstas algún

procedimiento de desagregación para llegar a las

proyecciones regionales y de áreas menores (provincias,

distritos). En el primer caso, corresponde a un método

agregativo, el segundo es un procedimiento

desagregativo.

En el Perú, en todas las revisiones de las estimaciones

y proyecciones de población llevadas a cabo hasta la

fecha, se ha utilizado el procedimiento desagregativo.

Las estimaciones y proyecciones de población para el

total del país se presenta en el Boletín de Análisis

Demográfico Nº36 (INEI-CELADE, Marzo 2009)

realizadas por el método de las componentes,

contemplando el crecimiento poblacional intercensal y

definiendo hipótesis acerca de la evolución de la

fecundidad, la mortalidad y las migraciones

internacionales. Esta metodología ha podido ser

replicada a nivel de los departamentos, incluyendo

además de la migración internacional la migración

interna, los resultados se muestran en el Boletín de Análisis

Demográfico Nº37 (INEI-CELADE, Noviembre 2009).

La metodología utilizada a nivel nacional y por

departamentos, no ha podido ser replicada al nivel de

las jurisdicciones más elementales, provincias, distritos y

ciudades, por cuanto la información no es suficientemente

confiable y la inestabilidad de la migración interna no

admite la formulación de hipótesis a mediano plazo.

Por tal motivo, las estimaciones de población de las

principales ciudades se efectuaron mediante métodos

matemáticos que tomaron como insumo la población

urbana (definición censal) de los distritos que conforman

las ciudades, enumerada en los censos de población y

vivienda de 1993 y del 2007 y considerando además

los techos poblacionales de los departamentos,

previamente estimados y proyectados.

1.2 Proyección de población por ciudades

principales

Distintos autores han examinado la evolución de la

población, y la han asimilado a diferentes curvas,

exponencial, logística, polinomios de distintos grados,

entre otras, todas estas curvas pueden describir en un

momento dado muy bien el comportamiento de una

población, pero esto no significa que lo hagan hacia

el futuro. Sin embargo, para realizar las proyecciones

de población de las principales ciudades a corto y

mediano plazo 1/ , con las limitaciones de tiempo,

1. Metodología

1/ Se considera como proyección a corto plazo, aquella que se realiza para períodos inferiores a 5 años, de mediano plazo entre 5 y 15 años y de largo plazo, las que van más allá de los 15 años.


presupuesto e incluso, nivel de desagregación de la

información, estos métodos pueden arrojar en general,

resultados bastante aproximados.

1.2.1 Ajuste de datos censales mediante la

función logística

Las proyecciones de población de las principales ciudades

del país son derivadas de las proyecciones de población

por departamento 2/ , obtenidas previamente. Las mismas

que fueron elaboradas, utilizando una modificación de

la función logística. Uno de los modelos matemáticos

empleados en demografía para analizar las tendencias

del crecimiento de una población y de diversos

indicadores demográficos es la función logística.

Es importante tener claro que cualquiera sea la

subpoblación que se considere, el uso de esta función

requiere de información comparable, ya sea de una

serie de censos de población o de un registro

permanente, que aporte información sobre evolución

histórica del fenómeno y que por supuesto sirva de

base para la definición de los parámetros de la función.

Es corriente que se suponga una evolución logística

para elaborar las proyecciones de la población total

urbana y rural, las proyecciones de la población de las

principales ciudades y de otros sectores de población.

Una de las formas más simples, de la función logística

puede escribirse como:

( ) ) ( 1 t f t e K N

+ =

En el caso particular de una proyección de población

N(t) representa la población estimada en el momento

t, en tanto que la constante K corresponde al campo

máximo de variación (o más precisamente el límite

máximo de población que podría esperarse hacia el

futuro). Por su parte f(t) es un polinomio que puede

tomar diversas formas y una de las mas elementales

para aplicaciones con datos de población es una línea

recta; esto es: f(t) = a + b * t , con lo cual:

( ) bt a t e k K N + +

+ = 1

2 1

Para encontrar la solución de la función de ajuste a los

puntos de observación, es necesario derivar los valores

de los parámetro a y b; para ello se fija previamente la

asíntota que marcaría el volumen máximo de población

que puede llegar a alcanzar el país o área particular;

en este caso esta identificada por la suma de las letra

K= K 1 + K 2

La función posee elementos característicos que son:

1. La curva que describe la función logística presenta

un periodo de aumento (o reducción) de tipo

continuo con aceleración que va cambiando a lo

largo del tiempo.

2. Presenta un punto de incremento máximo, que

coincide con el punto de inflexión de la curva y

alrededor de la cual la función es simétrica.

3. A partir de este punto de inflexión la curva presenta

un proceso de desaceleración manteniéndose por

abajo de la asíntota que se le haya definido.

4. La tasa de crecimiento de la función logística

siempre disminuye en forma continua a partir de

una tasa r(i) tendiendo a cero, mientras N(t) tiende

a K .

1.2.2 Función logística utilizada en las

estimaciones y proyecciones por las

principales ciudades.

La función logística se utilizó para la proyección de las

proporciones de la población de ciudades principales

por sexo, según departamento, a partir de los censos

de población del año 1993 y 2007, respectivamente.

La misma que tiene la siguiente fórmula:

( ) tr t ae k K P − +

+ = 1

2 1

−

− =

1 2

2 2

) ( ) (

K t p t p k a

2/ INEI, Boletín de Análisis Demográfico Nº37. Perú: Estimaciones y proyecciones de Población por Departamento, Sexo y Grupos Quinquenales de Edad, 19952025.


2 1

1 1

1 2

1 2

2 2

) ( ) (

) ( ) (

ln

t t K t p t p k K t p t p k

r −

−

−

−

−

=

Donde:

P (t) es la proporción de población en el

momento "t".

a es la constante de la función.

P (t2) es la proporción de población en el censo

2007.

P (t1) es la proporción de población en el censo

de 1993.

K 1 es la asíntota inferior.

K 1 + K 2 es la asíntota superior.

r es la tasa de crecimiento.

Bajo tales condiciones la función logística expresa

diversos comportamientos observados en muchas

poblaciones reales en la medida que su comportamiento

sigue razonablemente la evolución cuantitativa de la

población y la tendencia de indicadores de diversos

aspectos de la dinámica de la misma, entre otros, el

grado de urbanización, las condiciones de alfabetismo,

etc. Su expresión matemática y desarrollo analítico es

sencillo y como tal tiene un papel y uso importante en

el campo del análisis demográfico y, específicamente,

en el trabajo de la elaboración de las proyecciones de

población por las principales ciudades.

1.3 Procedimiento utilizado en las

estimaciones y proyecciones de

población por las principales ciudades

1.3.1 Aspectos que se consideraron en la

elaboración de las proyecciones

Los aspectos que se tuvieron en cuenta en la elaboración

de las proyecciones de las principales ciudades, fueron

principalmente, el ritmo de crecimiento de la población,

la evolución del peso relativo de la población de las

principales ciudades respecto a la población del

departamento, donde fue posible el conocimiento sobre

las posibilidades de crecimiento o expansión

poblacional de las respectivas ciudades.

A ello hay que agregar el umbral establecido por las

proyecciones de población por departamento,

elaboradas previamente, elemento que de una u otra

forma condiciona las proyecciones de población de

las principales ciudades, por sexo según departamento.

1.3.2 Procedimiento de proyección por las

principales ciudades

Para la elaboración de las estimaciones y proyecciones

de población de las principales ciudades, fue necesario

contar con los resultados de las proyecciones por

departamento y sexo. Teniendo dichas proyecciones,

se elaboraron las estimaciones y proyecciones de

población 2000-2015, por departamentos. El

procedimiento se describe a continuación.

- Reconstrucción de población de los distritos

creados entre 11 julio de 1993 y el 21 de octubre

del 2007, a partir de la identificación de los centros

poblados comprendidos en la demarcación

geográfica señalada por los dispositivos legales

de su creación.

- Se toman como base las poblaciones de las

principales ciudades de hombres y mujeres de los

censos de 1993 y 2007.

- Se calculan las proporciones de la población de

hombres y mujeres en relación al total de

población de cada sexo del departamento, sobre

la base de la información censal 1993 y 2007.

Ejemplo con las principales ciudades del

departamento de Amazonas.


Cuadro Nº 1

Cuadro Nº 2

- Se ajusta una función logística a las proporciones

(de 1993 y 2007) de la población masculina y

femenina de cada principal ciudad, con valores

asintóticos de (cero) y 1 (uno). Los valores

asintóticos se cambiaron en las principales

ciudades que mostraban irregularidades en la

tendencia de las tasas de crecimiento y los

incrementos anuales.

- Se extrapolan las proporciones masculinas y

femeninas con la función logística, y como

generalmente se tienen más de dos principales

ciudades por departamento, las sumas de las

proporciones extrapoladas no suman (uno). Por

lo tanto dichas proporciones se ajustan

proporcionalmente para que la suma de de las

mismas de la unidad.

Cuadro Nº 3

HOMBRES Población de cada Proporción de la población

Principal Ciudad en Cada Principal Ciudad

Anos con datos 1993,53 2007,81 1993,53 2007,81 Tasa de Areas Infer. Superir. crecimi. Departamento Amazonas 172603 192940

CHACHAPOYAS 7388 10803 0,042803 0,055991 0 1 0,01978 BAGUA GRANDE 8237 14961 0,047722 0,077542 0 1 0,03622 RESTO URBANO 44010 57554 0,254978 0,298300 0 1 0,01518 RURAL 112968 109622 0,654496 0,568166 0 1 0,02552

Departamento Amazonas

Asintotas

MUJERES Población de cada Proporción de la población

Principal Ciudad en Cada Principal Ciudad

Anos con datos 1993,53 2007,81 1993,53 2007,81 Tasa de Areas Infer. Superir. crecimi. Departamento Amazonas 164062 183053

CHACHAPOYAS 8397 12399 0,051182 0,067734 0 1 0,02086 BAGUA GRANDE 8034 14546 0,048969 0,079463 0 1 0,03618 RESTO URBANO 43451 55740 0,264845 0,304502 0 1 0,01365 RURAL 104180 100368 0,635004 0,548300 0 1 0,02521

Asintotas

Departamento Amazonas

Proyección de las proporciones con la función logística Hombres

Principales Ciudades y resto 2000,5 2001,5 2002,5 2003,5 2004,5 2005,5 2006,5 2007,5

CHACHAPOYAS 0,048822 0,049749 0,050692 0,051652 0,052630 0,053625 0,054638 0,055668 BAGUA GRANDE 0,060597 0,062692 0,064855 0,067086 0,069389 0,071765 0,074215 0,076743 RESTO URBANO 0,275598 0,278640 0,281702 0,284785 0,287888 0,291010 0,294153 0,297316 RURAL 0,613241 0,607170 0,601066 0,594930 0,588764 0,582571 0,576351 0,570107


- Las proporciones de población proyectadas y

ajustadas para hombres y mujeres de cada ciudad

principal se multiplican por la población

proyectada de hombres y mujeres respectivamente

para el departamento, y con ello se obtienen las

poblaciones masculinas y femeninas de las

principales ciudades de cada departamento.

Cuadro Nº 4

Cuadro Nº 5

Cuadro Nº 6

Proyección Hombres Población de ciudad y resto

2000,5 2001,5 2002,5 2003,5 2004,5 2005,5 2006,5 2007,5

Total Proyectado 202294 204225 206009 207679 209267 210807 212298 213719

CHACHAPOYAS 9 894 10 178 10 461 10 744 11 028 11 316 11 607 11 899 BAGUA GRANDE 12 280 12 826 13 383 13 954 14 540 15 144 15 766 16 404 RESTO URBANO 55 849 57 005 58 131 59 235 60 326 61 410 62 488 63 553 RURAL 124 271 124 216 124 034 123 746 123 373 122 937 122 437 121 863

Proyección Mujeres Población de ciudad y resto

2000,5 2001,5 2002,5 2003,5 2004,5 2005,5 2006,5 2007,5

Total Proyectado 182947 184495 185929 187280 188581 189861 191130 192368

CHACHAPOYAS 10 763 11 070 11 376 11 683 11 993 12 309 12 629 12 954 BAGUA GRANDE 11 391 11 884 12 387 12 903 13 434 13 982 14 549 15 132 RESTO URBANO 52 019 52 974 53 903 54 815 55 717 56 617 57 519 58 415 RURAL 108 774 108 567 108 263 107 879 107 437 106 953 106 433 105 867

Proyección de las proporciones con la función logística Mujeres

Principales Ciudades y resto 2000,5 2001,5 2002,5 2003,5 2004,5 2005,5 2006,5 2007,5

CHACHAPOYAS 0,058719 0,059883 0,061068 0,062274 0,063503 0,064755 0,066030 0,067327 BAGUA GRANDE 0,062143 0,064286 0,066497 0,068778 0,071132 0,073560 0,076064 0,078647 RESTO URBANO 0,283785 0,286568 0,289368 0,292184 0,295016 0,297864 0,300727 0,303606 RURAL 0,593405 0,587309 0,581187 0,575039 0,568869 0,562676 0,556464 0,550235

Resultados

Capítulo 2



PERÚ: POBLACIÓN ESTIMADA AL 30 DE JUNIO Y TASA DE CRECIMIENTO DE LAS CIUDADES CAPITALES, DE DEPARTAMENTO, 2011 Y 2015

1/ Por la magnitud de la población, además se considera a las ciudades de mayor volumen poblacional en los departamentos de Áncash (Chimbote), Ica ( Pisco y Chincha Alta), Moquegua (Ilo), Piura (Sullana y Talara), Puno (Juliaca) y San Martín (Tarapoto)

2/ Comprende la provincia de Lima y la Provincia Constitucional del Callao Fuente: INEI Perú: Estimaciones y Proyecciones de pob lación total por sexo de las principales ciudades, 20002015

TASA DE CRECIMIENTO

2011 2015 ABS. (%) 20152011

TOTAL 16 626 819 17 640 896 1 014 077 6,1 1,2

AMAZONAS CHACHAPOYAS 27 355 29 869 2 514 9,2 1,8

ÁNCASH CHIMBOTE 1/ 357 959 371 012 13 053 3,6 0,7

HUARAZ 114 781 127 041 12 260 10,7 2,1

APURÍMAC ABANCAY 57 423 58 741 1 318 2,3 0,5

AREQUIPA AREQUIPA 836 018 869 351 33 333 4,0 0,8

AYACUCHO AYACUCHO 167 425 180 766 13 341 8,0 1,5

CAJAMARCA CAJAMARCA 197 589 226 031 28 442 14,4 2,7 CUSCO CUSCO 398 663 427 218 28 555 7,2 1,4 HUANCAVELICA HUANCAVELICA 44 912 47 866 2 954 6,6 1,3 HUÁNUCO HUÁNUCO 166 319 175 068 8 749 5,3 1,0 ICA ICA 234 118 244 390 10 272 4,4 0,9

CHINCHA ALTA 1/ 166 534 177 219 10 685 6,4 1,3 PISCO 1/ 103 228 104 656 1 428 1,4 0,3

JUNÍN HUANCAYO 349 797 364 725 14 928 4,3 0,8

LA LIBERTAD TRUJILLO 754 129 799 550 45 421 6,0 1,2

LAMBAYEQUE CHICLAYO 577 253 600 440 23 187 4,0 0,8 LIMA Y PROV. CONST. DEL CALLAO LIMA METROPOLITANA 2/ 9 291 850 9 886 647 594 797 6,4 1,2

LORETO IQUITOS 416 546 437 376 20 830 5,0 1,0

MADRE DE DIOS PUERTO MALDONADO 65 756 74 494 8 738 13,3 2,5

MOQUEGUA ILO 1/ 63 674 67 428 3 754 5,9 1,2 MOQUEGUA 57 028 60 572 3 544 6,2 1,2

PASCO CERRO DE PASCO 67 439 66 272 1 167 1,7 0,3 PIURA PIURA 411 658 436 440 24 782 6,0 1,2

SULLANA 1/ 194 319 201 302 6 983 3,6 0,7 TALARA 1/ 90 698 90 830 132 0,1 0,0

PUNO JULIACA 1/ 247 865 273 882 26 017 10,5 2,0

PUNO 132 531 140 839 8 308 6,3 1,2

SAN MARTÍN TARAPOTO 1/ 131 701 144 186 12 485 9,5 1,8

MOYOBAMBA 49 677 56 452 6 775 13,6 2,6

TACNA TACNA 275 218 293 116 17 898 6,5 1,3

TUMBES TUMBES 106 005 111 595 5 590 5,3 1,0 UCAYALI PUCALLPA 471 351 495 522 24 171 5,1 1,0

INCREMENTO 20152011 DEPARTAMENTO CIUDAD

POBLACIÓN



Continúa…

Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer

PERU 25 983 588 13 039 529 12 944 059 26 366 533 13 230 410 13 136 123 26 739 379 13 416 024 13 323 355

AMAZONAS 385 241 202 294 182 947 388 720 204 225 184 495 391 938 206 009 185 929 CHACHAPOYAS CHACHAPOYAS 20 657 9 894 10 763 21 248 10 178 11 070 21 837 10 461 11 376 UTCUBAMBA BAGUA GRANDE 23 671 12 280 11 391 24 710 12 826 11 884 25 770 13 383 12 387

RESTO DE POBLACIÓN 340 913 180 120 160 793 342 762 181 221 161 541 344 331 182 165 162 166

ÁNCASH 1 049 379 523 653 525 726 1 056 484 527 682 528 802 1 063 510 531 740 531 770 HUARAZ HUARAZ 85 479 42 127 43 352 87 906 43 302 44 604 90 380 44 505 45 875 CASMA CASMA 22 418 11 268 11 150 22 852 11 498 11 354 23 292 11 733 11 559 SANTA CHIMBOTE 320 390 159 346 161 044 323 966 161 206 162 760 327 516 163 075 164 441


APURÍMAC 419 585 212 033 207 552 422 361 213 623 208 738 425 104 215 180 209 924 ABANCAY ABANCAY 52 640 26 512 26 128 53 114 26 705 26 409 53 578 26 890 26 688 ANDAHUAYLAS ANDAHUAYLAS 37 265 18 714 18 551 38 713 19 423 19 290 40 204 20 151 20 053


AREQUIPA 1 084 725 542 719 542 006 1 100 094 550 089 550 005 1 114 590 557 000 557 590 AREQUIPA AREQUIPA 738 181 360 024 378 157 749 024 364 970 384 054 759 169 369 564 389 605 CAMANA CAMANA 24 645 12 497 12 148 25 508 12 937 12 571 26 370 13 377 12 993 ISLAY ISLAY 24 547 12 326 12 221 24 453 12 285 12 168 24 331 12 229 12 102


AYACUCHO 571 739 285 828 285 911 578 465 289 658 288 807 586 290 294 073 292 217 HUAMANGA AYACUCHO 131 802 65 528 66 274 134 629 66 909 67 720 137 741 68 438 69 303 HUANTA HUANTA 23 126 11 177 11 949 23 794 11 498 12 296 24 521 11 848 12 673


CAJAMARCA 1 404 767 704 951 699 816 1 416 728 711 048 705 680 1 427 948 716 843 711 105 CAJAMARCA CAJAMARCA 129 960 63 403 66 557 135 416 66 086 69 330 140 994 68 837 72 157 JAÉN JAÉN 61 153 30 263 30 890 63 138 31 250 31 888 65 143 32 250 32 893

RESTO DE POBLACIÓN 1 213 654 611 285 602 369 1 218 174 613 712 604 462 1 221 811 615 756 606 055

CUSCO 1 173 757 596 972 576 785 1 185 457 602 841 582 616 1 196 650 608 395 588 255 CUSCO CUSCO 319 471 157 579 161 892 326 770 161 048 165 722 334 021 164 475 169 546 CANCHIS CANCHIS 37 990 18 805 19 185 38 986 19 287 19 699 39 984 19 768 20 216 ESPINAR YAURI 22 823 11 748 11 075 23 296 11 989 11 307 23 765 12 226 11 539 LA CONVENCIÓN LA CONVENCIÓN 26 036 13 016 13 020 26 381 13 179 13 202 26 714 13 335 13 379


HUANCAVELICA 435 491 215 025 220 466 439 405 217 188 222 217 443 404 219 429 223 975 HUANCAVELICA HUANCAVELICA 37 248 18 136 19 112 37 897 18 441 19 456 38 562 18 757 19 805


HUÁNUCO 747 309 378 669 368 640 756 187 383 249 372 938 764 559 387 572 376 987 HUÁNUCO HUÁNUCO 140 782 68 785 71 997 143 207 69 867 73 340 145 556 70 909 74 647 LEONCIO PRADO LEONCIO PRADO 49 364 24 871 24 493 49 961 25 151 24 810 50 524 25 413 25 111


ICA 657 255 327 112 330 143 666 976 332 095 334 881 676 667 337 177 339 490 ICA ICA 200 318 97 071 103 247 203 741 98 818 104 923 207 136 100 587 106 549 CHINCHA CHINCHA ALTA 135 021 66 023 68 998 138 009 67 574 70 435 141 002 69 154 71 848 NAZCA NAZCA 32 963 16 380 16 583 33 459 16 638 16 821 33 950 16 899 17 051 PISCO PISCO 95 681 48 414 47 267 96 611 48 901 47 710 97 509 49 388 48 121


JUNÍN 1 198 307 604 551 593 756 1 209 950 610 535 599 415 1 221 386 616 353 605 033 HUANCAYO HUANCAYO 307 404 150 276 157 128 311 590 152 072 159 518 315 730 153 824 161 906 JAUJA JAUJA 18 622 9 322 9 300 18 428 9 205 9 223 18 231 9 086 9 145

DEPARTAMENTO, PROVINCIA Y PRINCIPAL CIUDAD

2000 2001 2002

PERÚ: ESTIMACIONES Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN TOTAL POR SEXO DE LAS PRINCIPALES CIUDADES, 20002002


Continúa…


TARMA TARMA 47 096 23 095 24 001 46 854 22 950 23 904 46 597 22 795 23 802 YAULI LA OROYA 37 412 19 127 18 285 36 454 18 641 17 813 35 506 18 158 17 348


LA LIBERTAD 1 519 967 755 214 764 753 1 544 794 767 732 777 062 1 568 885 779 937 788 948 TRUJILLO TRUJILLO 626 672 301 875 324 797 639 211 308 075 331 136 651 447 314 153 337 294 TRUJILLO LAREDO 23 533 11 714 11 819 23 838 11 868 11 970 24 128 12 016 12 112 TRUJILLO MOCHE 23 029 11 374 11 655 23 556 11 631 11 925 24 074 11 885 12 189 ASCOPE CASA GRANDE 26 828 13 492 13 336 27 241 13 690 13 551 27 638 13 880 13 758 CHEPÉN CHEPÉN 39 969 19 517 20 452 40 480 19 774 20 706 40 965 20 019 20 946 PACASMAYO GUADALUPE 27 843 13 871 13 972 28 779 14 332 14 447 29 721 14 796 14 925 PACASMAYO PACASMAYO 26 495 12 996 13 499 26 656 13 081 13 575 26 795 13 157 13 638 SANCHEZ CARRIÓN HUAMACHUCO 24 402 11 821 12 581 25 300 12 243 13 057 26 210 12 671 13 539


LAMBAYEQUE 1 084 317 530 521 553 796 1 099 245 537 497 561 748 1 113 080 543 982 569 098 CHICLAYO CHICLAYO 505 208 241 541 263 667 512 994 245 184 267 810 520 285 248 613 271 672 CHICLAYO MONSEFU 22 936 10 920 12 016 23 062 10 977 12 085 23 162 11 022 12 140 CHICLAYO TUMAN 23 622 11 556 12 066 24 120 11 787 12 333 24 599 12 010 12 589 FERREÑAFE FERREÑAFE 43 039 20 984 22 055 43 462 21 184 22 278 43 835 21 362 22 473 LAMBAYEQUE LAMBAYEQUE 44 010 21 152 22 858 45 027 21 629 23 398 46 012 22 092 23 920


LIMA Y CALLAO 8 556 834 4 220 094 4 336 740 8 719 168 4 297 027 4 422 141 8 878 841 4 372 340 4 506 501 LIMA Y CALLAO LIMA METROPOLITANA 7 744 088 3 805 715 3 938 373 7 896 510 3 877 730 4 018 780 8 046 438 3 948 247 4 098 191 BARRANCA BARRANCA 49 596 24 452 25 144 50 597 24 952 25 645 51 583 25 444 26 139 BARRANCA PARAMONGA 37 067 18 565 18 502 36 875 18 456 18 419 36 660 18 334 18 326 BARRANCA SUPE 25 280 12 810 12 470 25 551 12 939 12 612 25 807 13 060 12 747 CAÑETE SAN VICENTE DE CAÑETE 63 383 31 209 32 174 64 869 31 941 32 928 66 344 32 666 33 678 CAÑETE MALA 33 325 16 761 16 564 34 504 17 337 17 167 35 701 17 920 17 781 HUARAL HUARAL 69 170 34 490 34 680 70 946 35 349 35 597 72 718 36 203 36 515 HUARAL CHANCAY 34 213 17 504 16 709 35 760 18 234 17 526 37 352 18 981 18 371 HUAURA HUACHO 86 842 42 646 44 196 87 458 42 949 44 509 88 016 43 221 44 795 HUAURA HUAURA 42 434 21 349 21 085 43 960 22 116 21 844 45 511 22 895 22 616


LORETO 847 288 441 664 405 624 862 190 449 515 412 675 876 497 457 048 419 449 MAYNAS IQUITOS 346 034 172 994 173 040 353 089 176 623 176 466 359 901 180 130 179 771 ALTO AMAZONAS YURIMAGUAS 41 967 21 000 20 967 43 339 21 717 21 622 44 706 22 433 22 273


MADRE DE DIOS 89 018 50 961 38 057 92 185 52 759 39 426 95 420 54 605 40 815 TAMBOPATA MALDONADO 42 163 22 455 19 708 44 204 23 592 20 612 46 301 24 768 21 533


MOQUEGUA 152 129 81 222 70 907 154 339 82 436 71 903 156 420 83 554 72 866 MARISCAL NIETO MOQUEGUA 47 569 24 802 22 767 48 503 25 253 23 250 49 402 25 676 23 726 ILO ILO 53 552 28 259 25 293 54 561 28 783 25 778 55 533 29 278 26 255


PASCO 267 286 138 011 129 275 269 807 139 511 130 296 272 355 141 039 131 316 PASCO CERRO DE PASCO 68 969 34 096 34 873 68 883 34 092 34 791 68 791 34 088 34 703


PIURA 1 609 027 808 348 800 679 1 628 074 817 784 810 290 1 645 795 826 618 819 177 PIURA PIURA 341 847 165 459 176 388 348 745 168 806 179 939 355 417 172 059 183 358 PIURA CATACAOS 61 528 30 391 31 137 62 293 30 784 31 509 63 002 31 152 31 850 MORROPÓN CHULUCANAS 56 737 28 394 28 343 56 884 28 440 28 444 56 973 28 459 28 514 PAITA PAITA 58 438 29 288 29 150 60 579 30 344 30 235 62 732 31 407 31 325 SULLANA SULLANA 172 934 84 587 88 347 175 252 85 703 89 549 177 421 86 753 90 668


2000 2001 2002



PERÚ: ESTIMACIONES Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN TOTAL Y POR SEXO DE LAS CIUDADES PRINCIPALES, 20002002

Continúa…


TALARA TALARA 89 826 44 954 44 872 90 096 45 106 44 990 90 275 45 215 45 060 SECHURA SECHURA 24 885 12 564 12 321 25 938 13 078 12 860 27 007 13 601 13 406


PUNO 1 223 955 610 655 613 300 1 238 294 617 927 620 367 1 252 654 625 291 627 363 PUNO PUNO 110 039 54 629 55 410 112 172 55 598 56 574 114 323 56 580 57 743 EL COLLAO ILAVE 18 565 9 720 8 845 19 155 10 002 9 153 19 759 10 290 9 469 MELGAR AYAVIRÍ 18 884 9 159 9 725 19 017 9 207 9 810 19 148 9 255 9 893 SAN ROMÁN JULIACA 183 953 91 787 92 166 189 496 94 380 95 116 195 153 97 034 98 119


SAN MARTÍN 662 052 360 218 301 834 675 190 367 516 307 674 687 427 374 210 313 217 MOYOBAMBA MOYOBAMBA 33 831 17 387 16 444 35 149 18 103 17 046 36 455 18 809 17 646 RIOJA RIOJA 18 418 9 770 8 648 18 722 9 920 8 802 18 999 10 052 8 947 SAN MARTÍN TARAPOTO 99 406 50 950 48 456 102 316 52 515 49 801 105 131 54 017 51 114


TACNA 269 033 140 108 128 925 274 878 143 096 131 782 280 596 146 013 134 583 TACNA TACNA 220 379 112 493 107 886 225 950 115 318 110 632 231 437 118 098 113 339


TUMBES 184 866 100 103 84 763 188 601 102 181 86 420 192 336 104 249 88 087 TUMBES TUMBES 87 809 46 678 41 131 89 537 47 689 41 848 91 261 48 695 42 566


UCAYALI 390 261 208 603 181 658 398 941 213 196 185 745 407 027 217 367 189 660 CORONEL PORTILLO PUCALLPA 203 344 104 536 98 808 205 739 105 805 99 934 207 575 106 747 100 828



2000 2001 2002


Continúa…


PERU 27 103 457 13 597 121 13 506 336 27 460 073 13 774 414 13 685 659 27 810 540 13 948 639 13 861 901
























2003 2004 2005


Continúa…





















2003 2004 2005


Continúa…
















2003 2004 2005


Continúa…


PERU 28 151 443 14 118 112 14 033 331 28 481 901 14 282 346 14 199 555 28 807 034 14 443 858 14 363 176























2006 2007 2008



Continúa…




















2006 2007 2008



Continúa…
















2006 2007 2008


Continúa…


PERU 29 132 013 14 605 206 14 526 807 29 461 933 14 768 901 14 693 032 29 797 694 14 935 396 14 862 298
























2009 2010 2011


Continúa…




















2009 2010 2011



Continúa…
















2009 2010 2011


Continúa…

Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer Total Hombre Mujer

PERU 30 135 875 15 103 003 15 032 872 30 475 144 15 271 062 15 204 082 30 814 175 15 438 887 15 375 288 31 151 643 15 605 814 15 545 829

AMAZONAS 417 508 219 797 197 711 419 404 220 810 198 594 421 122 221 729 199 393 422 629 222 536 200 093 CHACHAPOYAS CHACHAPOYAS 27 986 13 380 14 606 28 618 13 679 14 939 29 247 13 976 15 271 29 869 14 270 15 599 UTCUBAMBA BAGUA GRANDE 38 112 19 840 18 272 39 517 20 575 18 942 40 947 21 323 19 624 42 396 22 082 20 314

RESTO DE POBLACIÓN 351 410 186 577 164 833 351 269 186 556 164 713 350 928 186 430 164 498 350 364 186 184 164 180

ÁNCASH 1 129 391 571 378 558 013 1 135 962 575 331 560 631 1 142 409 579 214 563 195 1 148 634 582 978 565 656 HUARAZ HUARAZ 117 774 57 927 59 847 120 822 59 420 61 402 123 915 60 934 62 981 127 041 62 464 64 577 CASMA CASMA 27 879 14 233 13 646 28 367 14 501 13 866 28 855 14 769 14 086 29 343 15 038 14 305 SANTA CHIMBOTE 361 291 181 399 179 892 364 599 183 208 181 391 367 850 184 988 182 862 371 012 186 724 184 288


APURÍMAC 451 881 230 283 221 598 454 324 231 664 222 660 456 652 232 984 223 668 458 830 234 224 224 606 ABANCAY ABANCAY 57 787 28 472 29 315 58 132 28 589 29 543 58 451 28 693 29 758 58 741 28 782 29 959 ANDAHUAYLAS ANDAHUAYLAS 57 639 28 609 29 030 59 616 29 564 30 052 61 623 30 533 31 090 63 654 31 513 32 141


AREQUIPA 1 245 251 618 679 626 572 1 259 162 625 246 633 916 1 273 180 631 863 641 317 1 287 205 638 480 648 725 AREQUIPA AREQUIPA 844 407 407 634 436 773 852 807 411 387 441 420 861 145 415 111 446 034 869 351 418 773 450 578 CAMANA CAMANA 35 734 18 181 17 553 36 807 18 734 18 073 37 905 19 301 18 604 39 026 19 880 19 146 ISLAY ISLAY 22 497 11 369 11 128 22 305 11 279 11 026 22 110 11 188 10 922 21 911 11 095 10 816


AYACUCHO 666 029 338 989 327 040 673 609 343 265 330 344 681 149 347 517 333 632 688 657 351 747 336 910 HUAMANGA AYACUCHO 170 750 84 551 86 199 174 080 86 163 87 917 177 420 87 778 89 642 180 766 89 393 91 373 HUANTA HUANTA 32 723 15 778 16 945 33 611 16 200 17 411 34 513 16 629 17 884 35 429 17 063 18 366


CAJAMARCA 1 513 892 761 905 751 987 1 519 764 765 045 754 719 1 525 064 767 895 757 169 1 529 755 770 434 759 321 CAJAMARCA CAJAMARCA 204 543 100 329 104 214 211 608 103 844 107 764 218 775 107 412 111 363 226 031 111 027 115 004 JAÉN JAÉN 86 746 43 064 43 682 89 030 44 210 44 820 91 327 45 363 45 964 93 631 46 520 47 111

RESTO DE POBLACIÓN 1 222 603 618 512 604 091 1 219 126 616 991 602 135 1 214 962 615 120 599 842 1 210 093 612 887 597 206

CUSCO 1 292 175 655 500 636 675 1 300 609 659 633 640 976 1 308 806 663 640 645 166 1 316 729 667 502 649 227 CUSCO CUSCO 405 842 198 231 207 611 413 006 201 585 211 421 420 137 204 920 215 217 427 218 208 228 218 990 CANCHIS CANCHIS 50 379 24 754 25 625 51 471 25 276 26 195 52 569 25 801 26 768 53 672 26 327 27 345 ESPINAR YAURI 28 391 14 567 13 824 28 854 14 801 14 053 29 315 15 034 14 281 29 772 15 265 14 507 LA CONVENCIÓN LA CONVENCIÓN 29 656 14 690 14 966 29 919 14 810 15 109 30 174 14 925 15 249 30 422 15 037 15 385


HUANCAVELICA 483 580 241 951 241 629 487 472 244 132 243 340 491 278 246 268 245 010 494 963 248 341 246 622 HUANCAVELICA HUANCAVELICA 45 649 22 090 23 559 46 389 22 434 23 955 47 130 22 777 24 353 47 866 23 117 24 749


HUÁNUCO 840 984 427 094 413 890 847 714 430 580 417 134 854 234 433 958 420 276 860 537 437 223 423 314 HUÁNUCO HUÁNUCO 168 548 80 919 87 629 170 751 81 858 88 893 172 924 82 780 90 144 175 068 83 685 91 383 LEONCIO PRADO LEONCIO PRADO 55 638 27 751 27 887 56 084 27 950 28 134 56 516 28 141 28 375 56 932 28 324 28 608


ICA 763 558 383 018 380 540 771 507 387 189 384 318 779 372 391 313 388 059 787 170 395 398 391 772 ICA ICA 236 772 116 226 120 546 239 363 117 598 121 765 241 903 118 942 122 961 244 390 120 260 124 130 CHINCHA CHINCHA ALTA 169 237 84 257 84 980 171 916 85 698 86 218 174 575 87 130 87 445 177 219 88 555 88 664 NAZCA NAZCA 38 057 19 111 18 946 38 400 19 296 19 104 38 732 19 475 19 257 39 054 19 649 19 405 PISCO PISCO 103 638 52 772 50 866 104 011 52 978 51 033 104 349 53 166 51 183 104 656 53 336 51 320


JUNÍN 1 321 407 667 187 654 220 1 331 253 672 198 659 055 1 341 064 677 188 663 876 1 350 783 682 129 668 654 HUANCAYO HUANCAYO 353 535 169 268 184 267 357 279 170 768 186 511 361 014 172 259 188 755 364 725 173 733 190 992 JAUJA JAUJA 16 071 7 827 8 244 15 857 7 705 8 152 15 645 7 584 8 061 15 432 7 463 7 969



2012 2013 2014 2015


Continúa…


TARMA TARMA 43 277 20 900 22 377 42 924 20 703 22 221 42 569 20 505 22 064 42 209 20 306 21 903 YAULI LA OROYA 26 737 13 685 13 052 25 965 13 291 12 674 25 212 12 907 12 305 24 476 12 531 11 945


LA LIBERTAD 1 791 659 892 909 898 750 1 814 276 904 342 909 934 1 836 960 915 804 921 156 1 859 640 927 260 932 380 TRUJILLO TRUJILLO 765 495 371 037 394 458 776 873 376 711 400 162 788 236 382 376 405 860 799 550 388 017 411 533 TRUJILLO LAREDO 26 471 13 211 13 260 26 682 13 318 13 364 26 889 13 423 13 466 27 090 13 525 13 565 TRUJILLO MOCHE 29 108 14 334 14 774 29 628 14 585 15 043 30 148 14 836 15 312 30 671 15 088 15 583 ASCOPE CASA GRANDE 31 061 15 490 15 571 31 384 15 639 15 745 31 704 15 786 15 918 32 018 15 929 16 089 CHEPÉN CHEPÉN 44 871 22 007 22 864 45 221 22 185 23 036 45 564 22 359 23 205 45 897 22 528 23 369 PACASMAYO GUADALUPE 39 884 19 779 20 105 41 020 20 333 20 687 42 177 20 896 21 281 43 356 21 470 21 886 PACASMAYO PACASMAYO 27 446 13 544 13 902 27 476 13 564 13 912 27 499 13 581 13 918 27 514 13 594 13 920 SANCHEZ CARRIÓN HUAMACHUCO 36 281 17 354 18 927 37 429 17 882 19 547 38 605 18 423 20 182 39 806 18 974 20 832


LAMBAYEQUE 1 229 260 597 871 631 389 1 239 882 602 759 637 123 1 250 349 607 572 642 777 1 260 650 612 304 648 346 CHICLAYO CHICLAYO 583 159 278 102 305 057 588 995 280 832 308 163 594 759 283 529 311 230 600 440 286 187 314 253 CHICLAYO MONSEFU 23 544 11 187 12 357 23 551 11 191 12 360 23 557 11 194 12 363 23 561 11 196 12 365 CHICLAYO TUMAN 29 155 14 107 15 048 29 612 14 315 15 297 30 069 14 523 15 546 30 528 14 732 15 796 FERREÑAFE FERREÑAFE 46 489 22 619 23 870 46 696 22 717 23 979 46 894 22 810 24 084 47 082 22 899 24 183 LAMBAYEQUE LAMBAYEQUE 55 607 26 584 29 023 56 589 27 042 29 547 57 574 27 502 30 072 58 564 27 964 30 600


LIMA Y CALLAO 10 364 319 5 067 142 5 297 177 10 523 796 5 142 048 5 381 748 10 685 466 5 218 056 5 467 410 10 848 566 5 294 800 5 553 766 LIMA Y CALLAO LIMA METROPOLITANA 9 437 493 4 597 427 4 840 066 9 585 636 4 666 858 4 918 778 9 735 587 4 737 206 4 998 381 9 886 647 4 808 135 5 078 512 BARRANCA BARRANCA 60 813 30 084 30 729 61 802 30 586 31 216 62 803 31 096 31 707 63 812 31 610 32 202 BARRANCA PARAMONGA 33 601 16 686 16 915 33 298 16 526 16 772 32 997 16 368 16 629 32 693 16 209 16 484 BARRANCA SUPE 27 719 13 940 13 779 27 909 14 029 13 880 28 098 14 117 13 981 28 286 14 205 14 081 CAÑETE SAN VICENTE DE CAÑETE 80 742 39 767 40 975 82 314 40 548 41 766 83 914 41 344 42 570 85 533 42 151 43 382 CAÑETE MALA 48 802 24 261 24 541 50 334 25 002 25 332 51 911 25 764 26 147 53 532 26 548 26 984 HUARAL HUARAL 90 465 44 706 45 759 92 430 45 649 46 781 94 433 46 611 47 822 96 468 47 589 48 879 HUARAL CHANCAY 56 145 27 569 28 576 58 462 28 611 29 851 60 874 29 692 31 182 63 378 30 811 32 567 HUAURA HUACHO 91 175 44 785 46 390 91 465 44 935 46 530 91 751 45 084 46 667 92 027 45 229 46 798 HUAURA HUAURA 62 553 31 468 31 085 64 552 32 478 32 074 66 611 33 519 33 092 68 727 34 590 34 137


LORETO 1 006 953 525 658 481 295 1 018 160 531 538 486 622 1 028 968 537 202 491 766 1 039 372 542 646 496 726 MAYNAS IQUITOS 422 055 212 337 209 718 427 367 215 112 212 255 432 476 217 785 214 691 437 376 220 352 217 024 ALTO AMAZONAS YURIMAGUAS 59 062 30 036 29 026 60 521 30 818 29 703 61 976 31 599 30 377 63 427 32 379 31 048


MADRE DE DIOS 127 639 73 298 54 341 130 876 75 164 55 712 134 105 77 021 57 084 137 316 78 863 58 453 TAMBOPATA MALDONADO 67 953 37 274 30 679 70 146 38 551 31 595 72 330 39 822 32 508 74 494 41 082 33 412


MOQUEGUA 174 859 93 350 81 509 176 736 94 332 82 404 178 612 95 309 83 303 180 477 96 276 84 201 MARISCAL NIETO MOQUEGUA 57 906 29 574 28 332 58 792 29 973 28 819 59 682 30 372 29 310 60 572 30 769 29 803 ILO ILO 64 604 33 843 30 761 65 543 34 312 31 231 66 484 34 780 31 704 67 428 35 248 32 180


PASCO 297 591 157 049 140 542 299 807 158 507 141 300 301 988 159 944 142 044 304 158 161 372 142 786 PASCO CERRO DE PASCO 67 174 33 832 33 342 66 886 33 739 33 147 66 584 33 638 32 946 66 272 33 529 32 743


PIURA 1 799 607 903 527 896 080 1 814 622 911 031 903 591 1 829 496 918 461 911 035 1 844 129 925 765 918 364 PIURA PIURA 417 892 202 580 215 312 424 124 205 639 218 485 430 319 208 681 221 638 436 440 211 687 224 753 PIURA CATACAOS 68 966 34 317 34 649 69 520 34 615 34 905 70 063 34 908 35 155 70 590 35 193 35 397 MORROPÓN CHULUCANAS 57 317 28 603 28 714 57 338 28 610 28 728 57 359 28 617 28 742 57 380 28 624 28 756 PAITA PAITA 86 833 43 290 43 543 89 595 44 649 44 946 92 422 46 040 46 382 95 309 47 459 47 850 SULLANA SULLANA 196 102 95 827 100 275 197 869 96 686 101 183 199 606 97 531 102 075 201 302 98 355 102 947



2012 2013 2014 2015


Conclusión. PERÚ: ESTIMACIONES Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN TOTAL POR SEXO DE LAS PRINCIPALES CIUDADES, 20122015

Fuente:INEI Censos Nacionales de Pob lación y Vivienda, 1993 y 2007 INEI Perú: Estimaciones y Proyecciones de Pob lación por sexo, según Departamento, Provincia y Distri to, 2000 2015 Boletín Especial Nº18


TALARA TALARA 90 731 45 566 45 165 90 764 45 591 45 173 90 797 45 616 45 181 90 830 45 641 45 189 SECHURA SECHURA 39 511 19 671 19 840 40 997 20 388 20 609 42 529 21 126 21 403 44 103 21 883 22 220


PUNO 1 377 122 689 813 687 309 1 389 684 696 312 693 372 1 402 496 702 934 699 562 1 415 608 709 705 705 903 PUNO PUNO 134 573 65 699 68 874 136 635 66 619 70 016 138 723 67 549 71 174 140 839 68 492 72 347 EL COLLAO ILAVE 26 245 13 329 12 916 26 972 13 664 13 308 27 716 14 006 13 710 28 483 14 358 14 125 MELGAR AYAVIRÍ 19 967 9 503 10 464 20 029 9 518 10 511 20 090 9 533 10 557 20 152 9 548 10 604 SAN ROMÁN JULIACA 254 175 124 490 129 685 260 607 127 463 133 144 267 174 130 498 136 676 273 882 133 597 140 285


SAN MARTÍN 806 452 438 716 367 736 818 061 444 972 373 089 829 520 451 136 378 384 840 790 457 187 383 603 MOYOBAMBA MOYOBAMBA 51 323 26 898 24 425 53 003 27 819 25 184 54 713 28 757 25 956 56 452 29 712 26 740 RIOJA RIOJA 21 530 11 203 10 327 21 759 11 302 10 457 21 982 11 397 10 585 22 197 11 488 10 709 SAN MARTÍN TARAPOTO 134 804 69 859 64 945 137 923 71 529 66 394 141 053 73 205 67 848 144 186 74 883 69 303


TACNA 328 915 170 466 158 449 333 276 172 655 160 621 337 583 174 813 162 770 341 838 176 941 164 897 TACNA TACNA 279 750 142 519 137 231 284 244 144 785 139 459 288 698 147 029 141 669 293 116 149 253 143 863


TUMBES 228 227 123 793 104 434 231 480 125 533 105 947 234 638 127 216 107 422 237 685 128 833 108 852 TUMBES TUMBES 107 476 58 144 49 332 108 902 58 977 49 925 110 279 59 783 50 496 111 595 60 554 51 041


UCAYALI 477 616 253 630 223 986 483 708 256 776 226 932 489 664 259 850 229 814 495 522 262 870 232 652 CORONEL PORTILLO PUCALLPA 211 591 108 902 102 689 211 611 108 913 102 698 211 631 108 923 102 708 211 651 108 932 102 719



2012 2013 2014 2015

Conformación de las Ciudades

Capítulo 3



DEPARTAMENTO CIUDAD DISTRITO QUE LA CONFORMAN

AMAZONAS BAGUA GRANDE BAGUA GRANDE

CHACHAPOYAS CHACHAPOYAS

ÁNCASH CHIMBOTE CHIMBOTE COISHCO NUEVO CHIMBOTE

HUARAZ HUARAZ INDEPENDENCIA

CASMA CASMA

APURÍMAC ABANCAY ABANCAY TAMBURCO

ANDAHUAYLAS ANDAHUAYLAS SAN JERÓNIMO TALAVERA

AREQUIPA AREQUIPA AREQUIPA ALTO SELVA ALEGRE CAYMA CERRO COLORADO JACOBO HUNTER MARIANO MELGAR MIRAFLORES PAUCARPATA SABANDÍA SACHACA SOCABAYA TIABAYA YANAHUARA JOSÉ LUIS BUSTAMANTE Y RIVERO

CAMANÁ CAMANÁ JOSE MARÍA QUIMPER SAMUEL PASTOR

ISLAY MOLLENDO

AYACUCHO AYACUCHO AYACUCHO CARMEN ALTO SAN JUAN BAUTISTA JESUS NAZARENO

HUANTA HUANTA

CAJAMARCA CAJAMARCA CAJAMARCA LOS BAÑOS DEL INCA

JAÉN JAÉN

CUSCO CUSCO CUSCO SAN JERÓNIMO SAN SEBASTIÁN SANTIAGO WANCHAQ

Continúa…

PERÚ: LISTADO DE DISTRITOS QUE CONFORMAN LAS PRINCIPALES CIUDADES, SEGÚN DEPARTAMENTO


DEPARTAMENTO CIUDAD DISTRITO QUE LA CONFORMAN CANCHIS

SICUANI LA CONVENCIÓN

SANTA ANA YAURI (ESPINAR)

ESPINAR HUANCAVELICA HUANCAVELICA

HUANCAVELICA ASCENCIÓN

HUÁNUCO HUÁNUCO HUÁNUCO AMARILIS PILLCO MARCA

LEONCIO PRADO RUPARUPA

ICA ICA ICA LA TINGUINA PARCONA SUBTANJALLA

CHINCHA ALTA CHINCHA ALTA GROCIO PRADO PUEBLO NUEVO SUNAMPE

PISCO PISCO SAN ANDRÉS SAN CLEMENTE TÚPAC AMARU INCA

NAZCA NAZCA VISTA ALEGRE

JUNÍN HUANCAYO HUANCAYO CHILCA EL TAMBO

TARMA TARMA

LA OROYA LA OROYA SANTA ROSA DE SACCO

JAUJA JAUJA

LA LIBERTAD TRUJILLO TRUJILLO EL PORVENIR FLORENCIA DE MORA LA ESPERANZA VÍCTOR LARCO HERRERA

CHEPÉN CHEPÉN

GUADALUPE GUADALUPE

CASA GRANDE CASA GRANDE

PACASMAYO PACASMAYO

HUAMACHUCO HUAMACHUCO

Continúa…




LAREDO LAREDO

MOCHE MOCHE

LAMBAYEQUE CHICLAYO CHICLAYO JOSE LEONARDO ORTIZ LA VICTORIA PIMENTEL

LAMBAYEQUE LAMBAYEQUE

FERREÑAFE FERREÑAFE PUEBLO NUEVO

TUMAN TUMAN

MONSEFU MONSEFU

LIMA LIMA METROPOLITANA LIMA ANCÓN ATE BARRANCO BRENA CARABAYLLO CHACLACAYO CHORRILLOS CIENEGUILLA COMAS EL AGUSTINO INDEPENDENCIA JESÚS MARÍA LA MOLINA LA VICTORIA LINCE LOS OLIVOS LURIGANCHO LURIN MAGDALENA DEL MAR MAGDALENA VIEJA MIRAFLORES PACHACAMAC PUCUSANA PUENTE PIEDRA PUNTA HERMOSA PUNTA NEGRA RÍMAC SAN BARTOLO SAN BORJA SAN ISIDRO SAN JUAN DE LURIGANCHO SAN JUAN DE MIRAFLORES SAN LUIS SAN MARTÍN DE PORRES SAN MIGUEL SANTA ANITA SANTA MARÍA DEL MAR SANTA ROSA SANTIAGO DE SURCO

Continúa…




SURQUILLO VILLA EL SALVADOR SURQUILLO VILLA EL SALVADOR VILLA MARÍA DEL TRIUNFO CALLAO BELLAVISTA CARMEN DE LA LEGUA REYNOSO LA PERLA LA PUNTA VENTANILLA

HUACHO HUACHO CALETA DE CARQUÍN HUALMAY

HUARAL HUARAL

SAN VICENTE DE CAÑETE SAN VICENTE DE CAÑETE IMPERIAL

BARRANCA BARRANCA

HUAURA HUAURA SANTA MARÍA

PARAMONGA PARAMONGA PATIVILCA

CHANCAY CHANCAY

MALA MALA NUEVO IMPERIAL

SUPE SUPE SUPE PUERTO

LORETO IQUITOS IQUITOS PUNCHANA BELÉN SAN JUAN BAUTISTA

YURIMAGUAS YURIMAGUAS

MADRE DE DIOS PUERTO MALDONADO TAMBOPATA

MOQUEGUA ILO ILO

MOQUEGUA MOQUEGUA SAMEGUA

PASCO CERRO DE PASCO CHAUPIMARCA SIMON BOLIVAR YANACANCHA

PIURA PIURA PIURA CASTILLA

SULLANA SULLANA

Continúa…




BELLAVISTA TALARA

PARINAS CATACAOS

CATACAOS PAITA

PAITA CHULUCANAS

CHULUCANAS SECHURA

SECHURA PUNO JULIACA

JULIACA PUNO

PUNO AYAVIRI

AYAVIRI ILAVE

ILAVE SAN MARTÍN TARAPOTO

TARAPOTO LA BANDA DE SHILCAYO MORALES

MOYOBAMBA MOYOBAMBA

RIOJA RIOJA

TACNA TACNA TACNA ALTO DE LA ALIANZA CIUDAD NUEVA POCOLLAY CORONEL GREGORIO ALBARRACIN LANCHIPA

TUMBES TUMBES TUMBES

UCAYALI PUCALLPA CALLARIA YARINACOCHA

Conclusión.

Conclusión.

Fuente: INEI Censos Nacionales 2007 : XI de Población y VI de Vivienda


Glosario de Términos

Capítulo 4



Estimaciones de Población

Es el cálculo de la población basada principalmente

en datos de los Censos, y para periodos comprendidos

entre los mismos.

En el caso de la aplicación del método de los

componentes para la estimación de la población,

además se utiliza otras fuentes de datos disponibles

que contengan información directa o indirecta respecto

de los componentes fecundidad, mortalidad y

migración. Estos resultados son aplicados a la

población base que da como resultado la estimación

de la población en el periodo histórico.

Proyecciones de Población

Es el cálculo de la población a futuro, partiendo del

conocimiento de la misma en base a datos censales.

Hay varios métodos matemáticos que se utilizan para

el logro de este objetivo.

En el caso de la aplicación del método de los

componentes para la proyección de la población, de

acuerdo a las políticas de población vigentes y planes

de desarrollo en Salud principalmente, se fijan a futuro

metas de variación de los componentes fecundidad,

mortalidad y migración. Estos resultados son aplicados

a la población más reciente de las estimaciones y se

obtiene como resultado la proyección de la población

en el futuro a mediano y largo plazo.

Los resultados de las proyecciones de población son

un insumo necesario para los planes de desarrollo

económico y social desde dos puntos de vista: la

población como productora (fuerza de trabajo) y como

consumidora de bienes y servicios. Asimismo, es de

gran importancia para los países contar con

proyecciones nacionales por sexo y grupos de edad,

pues, además de la relevancia que tienen por sí mismas,

de ellas, se derivan una serie de proyecciones más

desagregadas que permiten brindar información útil

para la planificación regional, local y precisar con

mayor detalle las futuras necesidades básicas (salud,

vivienda y educación, entre otras), así como la oferta

de mano de obra que probablemente estará disponible.

Función Logística

La función logística se representa por una curva que

tiene forma de S alargada, con dos asíntotas, en el

presente trabajo: el límite inferior es igual a 0 y el límite

superior igual a 1 (porque se trabaja con proporciones

de población). Supone que inicialmente la población

crecerá lentamente, luego se acelera rápidamente hasta

alcanzar un crecimiento máximo, para después

descender con la misma intensidad con que creció,

acercándose lentamente a un valor límite.

Esta función ha sido aplicada a diversas clases de

fenómenos de la población: se ha utilizado para

proyectar la población total a nivel de áreas intermedias

y menores, porcentaje de población urbana, esperanza

de vida al nacer, tasa global de fecundidad, entre otros.

Extrapolación

La extrapolación es un método que se basa en suponer

que el curso de los acontecimientos continuará en la

misma dirección, vale decir con crecimiento creciente

o decreciente a un ritmo constante, puede ser lineal,

cuadrática o de mayor grado.

4. Glosario de Términos


La extrapolación puede ser hacia delante o hacia

atrás, pero fuera del rango de valores conocidos.

El objetivo de una extrapolación es lograr una

afirmación del tipo siguiente: ¿Cómo evolucionará

la población si se mantienen todas las condiciones

existentes, es decir, prosiguen el mismo curso que

hasta el presente?

Principales Ciudades

Son conjuntos poblacionales resultado de aglomerar

centros poblados urbanos que mayormente cuentan con

16 000 o más habitantes.

Generalmente las aglomeraciones corresponden a

distritos urbanos que se encuentran aledaños y forman

parte de una misma provincia.


Referencia Bibliográfica

Capítulo 5



• Diccionario demográfico multilingüe (Español segunda edición 1985).

• INEI - Construcción de Indicadores Demográficos a partir de Censos y Encuestas - Perú 2000.

• Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población por Sexo, según Departamento, Provincia y Distrito, 2000-

2015 - Boletín Especial Nº 18.

• Comisión Económica para América Latina y el Caribe - CEPAL. Observatorio demográfico Nº 2.

• Guía rápida de población del population referente Bureau Inc. por Arthur Haupt y Tomas T. Kane - Segunda

Edición.

• http://sunwc.cepade.es/~jrivera/org_temas/metodos/prospectiva/extrapolacion.htm

5. Referencia Bibliográfica

Documents

Perú: Estimaciones y Proyecciones de Población Total por Sexo de