Caracterización de elección modal mediante la aplicación de regresión estadística considerando la heterogeneidad espacial

Abstract

En la toma de decisiones públicas en materia de transporte y planificación urbana, es clave conocer el uso que realiza la población de los medios de transporte disponibles en un área geográfica y, consecuentemente, caracterizar los determinantes tanto personales como colectivos en la decisión del modo de viaje de las personas. En esta investigación, se desarrollan técnicas de análisis de regresión sobre datos espaciales de patrones socioeconómicos, de transporte y del ambiente construido para caracterizar la elección modal de transporte público, caminata, automóvil y motocicleta en Manizales (Colombia). Con este objetivo, en este trabajo se emplean cuatro fases: (i) modelos de accesibilidad geográfica, (ii) recolección y ajuste de datos socioeconómicos, de transporte y del ambiente construido, (iii) análisis estadístico descriptivo y espacial, y (iv) modelos de regresión estadística. La aplicación de esta metodología y sus resultados exhiben interesantes asociaciones estadísticas de indicadores como la accesibilidad a servicios de proximidad, la posesión de vehículos, el costo temporal de los desplazamientos, los niveles educativos e ingresos en la tendencia al uso de transporte público, caminata, automóvil y motocicleta. Esta investigación propone un instrumento técnico para apoyar la estructuración e implementación de políticas públicas de movilidad, en la medida que suministra conocimiento acerca de la relación de patrones socioeconómicos, de transporte y del ambiente construido en la elección modal, bajo el objetivo de incentivar, desde la toma de decisiones públicas, una elección modal urbana de mayor eficiencia espacial, ambiental y económica, como la movilidad activa y el transporte público (Texto tomado de la fuente).

In public decision-making for transportation and urban planning, it is essential to understand how the population uses the available transport modes within a geographic area and, consequently, to characterize the personal and collective determinants in people's travel mode decisions. In this research, regression analysis techniques are developed on spatial data of socioeconomic, transport and built environment patterns to characterize the modal choice of public transportation, walking, car, and motorcycle in Manizales (Colombia). In this sense, this work employs four stages: (i) geographic accessibility models, (ii) collection and adjustment of socioeconomic, transportation and built environment data, (iii) descriptive and spatial statistical analysis, and (iv) statistical regression models. The application of this methodology and its results show interesting statistical associations of indicators such as accessibility to proximity services, vehicle ownership, time cost of travel, education, and income levels on the tendency to use public transportation, walking, car, and motorcycle. This research proposes a technical instrument to support the structuring and implementation of public mobility policies, to the extent that it provides knowledge about the relationship between socioeconomic, transportation and built environment patterns in the modal choice, with the objective of encouraging, from public decision-making, an urban modal choice of greater spatial, environmental and economic efficiency, such as active mobility and public transportation.