Quantitative analysis of freight trip attraction due to the groceries sector in urban areas of developing countries

Abstract

Esta investigación se enfoca en encontrar las variables más influyentes en la atracción de viajes de carga de establecimientos comerciales que venden alimentos y se encuentran en áreas urbanas de países en desarrollo, donde el mercado minorista de alimentos es comúnmente dominado por pequeñas tiendas familiares ubicadas en los barrios, en lugar de supermercados. Este análisis se realizó con datos del Área Metropolitana de Medellín (Colombia) obtenidos de las dos encuestas de carga realizadas en la ciudad (2012 y 2018). Los datos se utilizaron para estimar modelos utilizando la técnica de mínimos cuadrados ordinarios y transformación logarítmica de los datos para obtener un mejor ajuste. El área total del establecimiento y el número equivalente de empleados de tiempo completo fueron las variables más influyentes. Los practicantes se beneficiarán de estos modelos porque podrán incluir la generación de viajes de carga en barrios residenciales y zonas comerciales para planificar mejor el transporte en la ciudad. (Texto tomado de la fuente)

This research focuses on identifying the variables with a significant impact on the freight trip attraction of supermarkets and nano-stores in urban areas of developing countries. Both supermarkets and nano-stores are commercial establishments that sell groceries. However, in developing countries, the grocery retail market is by nano-stores rather than supermarkets, which dominated the grocery retail market in developed countries. Nano-stores are family-owned stores typically located in neighborhoods. This analysis used data from the Medellin Metropolitan Area in Colombia obtained from the two freight surveys conducted in the city (2012 and 2018). Data were used to estimate models using the ordinary least squares technique and logarithmic transformation of the data to obtain a better fit. The total area of the establishment and the equivalent number of full-time employees were the most influential variables. Practitioners will benefit from these models because they could include freight trip attraction in residential neighborhoods and commercial zones to better plan transportation in the city.