Potencial de acceso a la totalidad del empleo (Pae t )

5.1 Relación entre forma urbana y movilidad urbana

5.1.1 Potencial de acceso a la totalidad del empleo (Pae t )

Para el cálculo del Pae_t de cada AGEB urbana, se utilizó la variable de empleo total por

AGEB de los Censos Económicos 2003, la cual fue llamada para fines de esta investigación como “empleo_total” y, empleando esta variable como variable de entrada, se calcularon las siguientes variables de resultado para el Pae_t:

Cuadro 5.1 Variables para potencial de acceso a la totalidad del empleo

Variable de resultado

Descripción α (Inverso de la

distancia)

Unidades del

cálculo Resultado del cálculo totalVDT10

1 KMS

Directo

totalVDT10_dividido Directo dividido entre 1000

totalVTR10 Relativo al mayor

totalVTO10 Porcentaje de la suma

totalVTP10 Proporción de la suma

totalVTD15

1.5 KMS

Directo

totalVTD15_dividido Directo dividido entre 1000

totalVTR15 Relativo al mayor

totalVTO15 Porcentaje de la suma

totalVTP15 Proporción de la suma

totalVTD20

2 KMS

Directo

totalVTD20_dividido Directo dividido entre 1000

totalVTR20 Relativo al mayor

totalVTO20 Porcentaje de la suma

totalVTP20 Proporción de la suma

Fuente: elaboración propia¹⁰⁷

Una vez conocidos los valores de las variables de Pae_t en cada AGEB urbana, se trasladaron dichos valores a escala de zona de transporte, y después se asignó a cada persona encuestada (en la Encuesta O-D) un Paet para completar la base de datos de la Encuesta O-D.

Finalmente, se corrieron las correlaciones entre las variables de distancia de viaje (distancia_viaje_KM), tiempo de viaje (Tiempo_de_viaje_MIN) y todas las variables de resultado del Paet, por separado para transporte público y para transporte privado (ver cuadros 5.2 y 5.3).

107 Los valores del inverso de la distancia (α = 1, 1.5, 2) son los exponentes utilizados para la variable distancia en la ecuación de cálculo del potencial de acceso a empleo total. Si la R²de la regresión es mejor al emplear como variable independiente el potencial con exponente mayor, significa que el tiempo-distancia de viaje en Tijuana se determina con una alta “fricción de la distancia”.

Cuadro 5.2 Transporte público: correlación de Pearson para variables de distancia, tiempo y potencial de acceso a empleo total

Variables

distan cia_vi ajeK

Tiem po_de _viaje _MIN

total VTD 10

total VTD 10_d ividi do

total VTR 10

total VTO 10

total VTP 10

total VTD 15

total VTD 15_d ividi do

total VTR 15

total VTO 15

total VTP 15

total VTD 20

total VTD 20_d ividi do

total VTR 20

total VTO 20

total VTP 20 distancia_vi

ajeKM 1 .567 -

.372 - .372

- .372

- .359

- .331

- .331 Tiempo_de

_viaje_MI N

.567 1 -

.340 - .340

- .340

- .338

- .319

- .319 totalVTD10 -.372 -.340 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .982 .982 .982 .982 .982 .926 .926 .926 .926 .926 totalVTD10

_dividido -.372 -.340 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .982 .982 .982 .982 .982 .926 .926 .926 .926 .926 totalVTR10 -.372 -.340 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .982 .982 .982 .982 .982 .926 .926 .926 .926 .926 totalVTO10 -.372 -.340 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .982 .982 .982 .982 .982 .926 .926 .926 .926 .926 totalVTP10 -.372 -.34 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .982 .982 .982 .982 .982 .926 .926 .926 .926 .926 totalVTD15 -.359 -.338 .982 .982 .982 .982 .982 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .980 .980 .980 .980 .980 totalVTD15

_dividido -.359 -.338 .982 .982 .982 .982 .982 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .980 .980 .980 .980 .980 totalVTR15 -.359 -.338 .982 .982 .982 .982 .982 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .980 .980 .980 .980 .980 totalVTO15 -.359 -.338 .982 .982 .982 .982 .982 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .980 .980 .980 .980 .980 totalVTP15 -.359 -.338 .982 .982 .982 .982 .982 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .980 .980 .980 .980 .980 totalVTD20 -.331 -.319 .926 .926 .926 .926 .926 .980 .980 .980 .980 .980 1 1.00 1.00 1.00 1.00 totalVTD20

_dividido -.331 -.319 .926 .926 .926 .926 .926 .980 .980 .980 .980 .980 1.00 1 1.00 1.00 1.00 totalVTR20 -.331 -.319 .926 .926 .926 .926 .926 .980 .980 .980 .980 .980 1.00 1.00 1 1.00 1.00 totalVTO20 -.331 -.319 .926 .926 .926 .926 .926 .980 .980 .980 .980 .980 1.00 1.00 1.00 1 1.00 totalVTP20 -.331 -.319 .926 .926 .926 .926 .926 .980 .980 .980 .980 .980 1.00 1.00 1.00 1.00 1

Fuente: elaboración propia

Cuadro 5.3 Transporte privado: correlación de Pearson para variables de distancia, tiempo y potencial de acceso a empleo total

Variables

dista ncia _viaj eKM

Tiem po_de _viaje _MIN

total VTD 10

total VTD 10_d ividi do

total VTR 10

total VTO 10

total VTP 10

total VTD 15

total VTD 15_d ividi do

total VTR 15

total VTO 15

total VTP 15

total VTD 20

total VTD 20_d ividi do

total VTR 20

total VTO 20

total VTP 20 distancia_vi

ajeKM 1 .595 -

.268 - .268

- .268

- .248

- .214

- .214 Tiempo_de_

viaje_MIN .595 1 -

.254 - .254

- .254

- .249

.249 -.23 -.23 -.23 -.23 -.23 totalVTD10 -.268 -.254 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .918 .918 .918 .918 .918 totalVTD10

_dividido -.268 -.254 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .918 .918 .918 .918 .918 totalVTR10 -.268 -.254 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .918 .918 .918 .918 .918 totalVTO10 -.268 -.254 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .979 .979 .979 .979 .979 .918 .918 .918 .918 .918 totalVTP10 -.268 -.254 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .979 .979 .979 .979 .979 .918 .918 .918 .918 .918 totalVTD15 -.248 -.249 .979 .979 .979 .979 .979 1 1.00 1.00 1.00 1.00 .978 .978 .978 .978 .978 totalVTD15

_dividido -.248 -.249 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1 1.00 1.00 1.00 .978 .978 .978 .978 .978 totalVTR15 -.248 -.249 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1 1.00 1.00 .978 .978 .978 .978 .978 totalVTO15 -.248 -.249 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1 1.00 .978 .978 .978 .978 .978 totalVTP15 -.248 -.249 .979 .979 .979 .979 .979 1.00 1.00 1.00 1.00 1 .978 .978 .978 .978 .978 totalVTD20 -.214 -.23 .918 .918 .918 .918 .918 .978 .978 .978 .978 .978 1 1.00 1.00 1.00 1.00 totalVTD20

_dividido -.214 -.23 .918 .918 .918 .918 .918 .978 .978 .978 .978 .978 1.00 1 1.00 1.00 1.00 totalVTR20 -.214 -.23 .918 .918 .918 .918 .918 .978 .978 .978 .978 .978 1.00 1.00 1 1.00 1.00 totalVTO20 -.214 -.23 .918 .918 .918 .918 .918 .978 .978 .978 .978 .978 1.00 1.00 1.00 1 1.00 totalVTP20 -.214 -.23 .918 .918 .918 .918 .918 .978 .978 .978 .978 .978 1.00 1.00 1.00 1.00 1

Fuente: elaboración propia

Como puede apreciarse en los cuadros 5.2 y 5.3, los Paet calculados con un mismo inverso de la distancia (α = 1, 1.5, 2) no presentan diferencias en sus correlaciones con la distancia y con el tiempo de viaje. Sin embargo, debido a que las variables de resultado directo (totalVTD10, totalVTD15 y totalVTD20) presentan valores de muchas cifras, se seleccionaron las variables de “resultado directo dividido entre mil” (totalVTD10_dividido, totalVTD15_dividido y totalVTD20_dividido) para ser probadas en el modelo de regresión.

Para seleccionar las variables de Pae_t que serán incluidas en los modelos de regresión que relacionarán la forma urbana con la distancia promedio de viaje y con el tiempo promedio de viaje, se realizaron pruebas de regresión (por separado para transporte público y para transporte privado) a fin de identificar con cuál de las variables se obtenía una mejor R² en cada caso. Para cada una de las variables de Paet seleccionadas (totalVTD10_dividido, totalVTD15_dividido y totalVTD20_dividido), se realizaron 4 pruebas, dos de ellas para transporte público y dos para transporte privado, es decir, en total se llevaron a cabo 12 pruebas (ver cuadro 5.4). En el cuadro 5.4 además puede observarse que el modelo de regresión se corrió por una parte con la variable de longitud de viaje como variable dependiente y, por otra parte, con la variable de tiempo de viaje como variable dependiente para cada una de las variables independientes de potencial de acceso a empleo total.

Cuadro 5.4 Variables en cada prueba de regresión para Paet

Transporte Variable dependiente

Variable

independiente Prueba

público

distancia

totalVTD10_dividido 1 totalVTD15_dividido 2 totalVTD20_dividido 3 tiempo

totalVTD10_dividido 4 totalVTD15_dividido 5 totalVTD20_dividido 6

privado

distancia

totalVTD10_dividido 7 totalVTD15_dividido 8 totalVTD20_dividido 9 tiempo

totalVTD10_dividido 10 totalVTD15_dividido 11 totalVTD20_dividido 12 Fuente: elaboración propia

100

- Transporte público: pruebas de regresión para “distancia” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_t que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con la distancia promedio de viaje en transporte público considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_t.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_t (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“totalVTD10_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paet con inversos de la distancia de 1.5 y de 2. La variable de Paet que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “totalVTD10_dividido” en lugar de la variable Paet, como sigue:

1) LVj = ϕ + β1 (Paetj) + β2 Ipj Ecuación 4.7

Es igual a:

LVj = ϕ + β1 ln(totalVTD10j) + β2 Ipj Ecuación 5.1

Donde:

LV_j es la longitud de viaje de cada persona j; Pae_tj es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j; totalVTD10_j es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

101

- Transporte público: pruebas de regresión para “tiempo” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_t que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con el tiempo promedio de viaje en transporte público considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_t.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_t (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“totalVTD20_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paet con inversos de la distancia de 1 y de 1.5. La variable de Paet que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable “totalVTD20_dividido” en lugar de la variable Paet, como sigue:

4) TVj = ϕ + β1 (Paetj) + β2 Ipj Ecuación 4.10

Es igual a:

TVj = ϕ + β1 ln(totalVTD20j) + β2 Ipj Ecuación 5.2

Donde:

TV_j es el tiempo de viaje de cada persona j; Pae_tj es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j; totalVTD20_j es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

102

- Transporte privado: pruebas de regresión para “distancia” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación polinomial (y = ax² + bx + c) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_t que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con la distancia promedio de viaje en transporte privado considerará la variable directa de Pae_t y el cuadrado de la misma en el lugar de la variable de Pae_t. Los resultados de las pruebas de regresión (ver la sección de anexos) muestran que la variable “totalVTD10_dividido”

presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paet con inversos de la distancia de 1.5 y de 2. La variable de Paet que será incluida en el modelo de regresión considerará la variable de “totalVTD10_dividido” y su cuadrado en lugar de la variable Paet, como sigue:

7) LVj = ϕ + β1 (Paetj) + β2 Ipj Ecuación 4.13

Es igual a:

LVj = ϕ + β1 (totalVTD10j) + β2 (totalVTD10j)² + β3 Ipj Ecuación 5.3

Donde:

103

- Transporte privado: pruebas de regresión para “tiempo” como variable dependiente Al explorar qué tipo de regresión era la más adecuada para este modelo, se identificó la ecuación logarítmica (y = a ln(x) + b) como la más adecuada. Debido a ello, la variable de Pae_t que será incluida en el modelo de regresión que relacionará la forma urbana con el tiempo promedio de viaje en transporte privado considerará el logaritmo de la variable en lugar de la variable de Pae_t.Los resultados de las pruebas de regresión con los logaritmos de las variables de Pae_t (ver la sección de anexos) muestran que la variable

“totalVTD15_dividido” presentó una mejor R² en comparación con las variables de Paet con inversos de la distancia de 1 y de 2. La variable de Paet que será incluida en el modelo de regresión considerará el logaritmo de la variable de “totalVTD15_dividido” en lugar de la variable Paet, como sigue:

10) TVj = ϕ + β1 (Paetj) + β2 Ipj Ecuación 4.16

Es igual a:

TVj = ϕ + β1 ln(totalVTD15j) + β2 Ipj Ecuación 5.4

Donde:

TV_j es el tiempo de viaje de cada persona j; Pae_tj es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j; totalVTD15_j es el potencial de acceso a la totalidad del empleo para la persona j;I_pj es el ingreso promedio de la persona j.

104

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