Análisis de la elección modal en el área metropolitana del Valle de Aburrá
Analysis of the modal choice in the metropolitan area of Valle de Aburrá
Barra lateral del artículo
PDF
FLIP
Contenido principal del artículo
Resumen
Este trabajo de grado realiza un análisis de la elección del modo de transporte en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA) a partir de los datos recogidos por la Encuesta Origen Destino 2017. Para ello se describen las características socioeconómicas de los encuestados, la dinámica del transporte en el AMVA y se examinan los factores que inciden en la elección modal, según la literatura y lo consignado en la teoría de la economía del transporte, a través de la estimación de un modelo logit multinomial (MLM). Los modos seleccionados para analizar son: auto particular, motocicleta, taxi, bus, el sistema integrado de transporte del Valle de Aburrá (SITVA), el metro, la bicicleta y los viajes a pie. Para la estimación del modelo se tienen en cuenta las variables Explicativas tiempo promedio de desplazamiento, edad, género, nivel máximo de escolaridad alcanzado, ingreso por estatus del hogar y vehículo motorizados en el hogar, muchas de las cuales fueron utilizadas en otros trabajos revisados (Fajardo y Gómez, 2015; García et al., 2016; Amariles, 2016; Trujillo, 2015 y Arbeláez, 2015). Se concluye que los factores tiempo promedio de desplazamiento, edad, género, nivel de escolaridad, ingreso por estatus del hogar y la tenencia de vehículo motorizado determinan la demanda por transporte. Queda en evidencia que tener uno o más vehículos motorizados en el hogar, tiene un efecto positivo sobre los viajes en auto y moto. Sin embargo, existe una desutilidad en el uso de estos modos cuando aumenta el tiempo promedio de desplazamiento, y se prefieren los modos de transporte masivos (metro y SITVA) que normalmente presentan tiempos promedios de desplazamiento más altos.
Detalles del artículo
Referencias (VER)
Amariles, P. (2016). Determinantes de la elección del medio de transporte para asistir al sitio de trabajo principal: evidencia para Medellín (Colombia) 2014. https://repository.eafit.edu.co/handle/10784/11663
AMVA. (2017). Sistema Integrado de Transporte del Valle de Aburrá (SITV). https://www.metropol.gov.co/la-movilidad/transporte-público/sitva
Anta Álvarez, J. (2016). Estudio comparativo de los factores relacionados con la elección modal en redes de transporte con sistemas de capacidad intermedia.
Arbeláez, Ó. (2015). Modelación de elección de la bicicleta pública y privada en ciudades. Universidad Nacional de Colombia.
Área Metropolitana del Valle de Aburrá. (2020a). Autoridad de Transporte.
Área Metropolitana del Valle de Aburrá. (2020b). Historia del Área Metropolitana del Valle de Aburrá. Historia.
Área Metropolitana del Valle de Aburrá, & Consorcio de Movilidad Regional. (2009). Plan Maestro de Movilidad para la Región Metropolitana del Valle de Aburrá.
Cámara de Comercio de Medellín para Antioquia. (2018). Dinámica empresarial e inversión en sociedades. Revista Antioqueña de Economía y Desarrollo, 19(1), 60.
Daza Moreno, J. D. (2017). Factores asociados a la elección discreta en medios de transporte hacia su lugar de trabajo. Un estudio aplicado en la ciudad de cali según zonas socio-demográficas. Universidad del Valle.
Dhau, C., Etchegoyen, F., Fiorioli, F., Ichaso, G., & Lev, M. (2017). Modelo de Elección Discreta: Un análisis sobre la demanda de transporte público en Buenos Aires, Argentina. Universidad Torcuato Di Tella.
Domencich, T. A., & McFadden, D. (1975). Urban Travel Demand: A behavioral analysis. In North-Holland Publishing Company (Oxford Ame). https://doi.org/10.2307/134305
Fajardo, C., & Gómez, A. (2015). Analisis De La Eleccion Modal De Transporte Publico Y Privado En La Ciudad De Popayan.
FEDESARROLLO. (2013). La integración de los sistemas de transporte urbano en Colombia - Una reforma en transición. Centro de Investigación Económico y Social, 1, 50–58.
García, J. J., Posada, C. E., & Corrales, A. (2016). Congestión vehicular en Medellín: una posible solución desde la Economía. Coyuntura Económica, XLVI (16), 32. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2827118
Hausman, J., & McFadden, D. (1984). Specification Tests for the Multinomial Logit Model. 52(5), 1219–1240. DOI: https://doi.org/10.2307/1910997
Hidalgo, D., & Díaz, R. (2014). Advancing Urban mobility with national programs: Review of Colombia’s national Urban transport policy. Transportation Research Record, 2451, 113–120. https://doi.org/10.3141/2451-13 DOI: https://doi.org/10.3141/2451-13
Jiménez Serpa, J. C., & Salas Rondón, M. H. (2017). Aplicación de modelos econométricos para estimar la aceptabilidad de una tasa por congestión vehicular. Inge Cuc, 13(2), 60–78. https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.2.2017.08 DOI: https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.2.2017.08
Lancaster, K. (1966). A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy, 74(2), 132–157. DOI: https://doi.org/10.1086/259131
Lee, D. (2013). A Comparison of Choice-based Landscape Preference Models between British and Korean Visitors to National Parks. Life Science Journal, 10(2), 2028–2036. http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3933
Manski, C. (1977). The Structure of random utility models. Theory and Decision, 6(5), 229–254. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00133443
Manski, C., & McFadden, D. (1981). Structural Analysis of Discrete Data with Econometric Applications. In C. Manski & D. McFadden (Eds.), Journal of Marketing Research (Vol. 19, Issue 4). The MIT Press. https://doi.org/10.2307/3151745 DOI: https://doi.org/10.2307/3151745
Mcfadden, D. (2001). Decisiones económicas. Revista Asturiana de Economía, 21(1), 261–303.
McFadden, D. (1974). The measurement of urban travel demand. Journal of Public Economics, 3(4), 303–328. https://doi.org/10.1016/0047-2727(74)90003-6 DOI: https://doi.org/10.1016/0047-2727(74)90003-6
McFadden, D. (1987). Regression-based specification tests for the multinomial logit model. Journal of Econometrics, 34(1–2), 63–82. https://doi.org/10.1016/0304-4076(87)90067-4 DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(87)90067-4
Medellín Cómo Vamos. (2017). Gobernanza Metropolitana en el Valle de Aburrá.
Medellín Cómo Vamos. (2018). ¿Qué nos deja la nueva encuesta Origen - Destino? Hábitat. https://www.medellincomovamos.org/que-nos-deja-la-nueva-encuesta-origen-destino/
Medellín Cómo Vamos. (2019). Área metropolitana del Valle de Aburrá. https://www.medellincomovamos.org/territorio/area-metropolitana-del-valle-de-aburra
Medina, C., & Vélez, C. (2011). Aglomeración económica y congestión vial: los perjuicios por racionamiento del tráfico vehicular. Borradores de Economía, 678, 54. https://incp.org.co/Site/2011/info/archivos/564a.pdf
Mejía, G., & Presa, A. (2018). Factores determinantes de la demanda de transporte urbano en la ciudad de Cusco al año 2016.
Montero, R. G. (2005). Test de Hausman. Universidad de Granada, 3. http://www.ugr.es/~montero/matematicas/hausman.pdf
Muñoz, J., & Anguita, F. (2018). Los peajes urbanos como factor determinante de sostenibilidad y competitividad en el transporte urbano: Un estudio aplicado a Madrid. Eure, 44(131), 53–74. https://doi.org/10.4067/S0250-71612018000100053 DOI: https://doi.org/10.4067/S0250-71612018000100053
Nguyen, D. C., Hoang, H. D., Hoang, H. T., Bui, Q. T., & Nguyen, L. P. (2019). Modal Preference in Ho Chi Minh City, Vietnam: An Experiment With New Modes of Transport. SAGE Open, 9(2). https://doi.org/10.1177/2158244019841928 DOI: https://doi.org/10.1177/2158244019841928
Olmo Sánchez, M. I. (2015). La perspectiva de género en el análisis de la movilidad y el transporte: una aproximación cuantitativa. 1–301. http://www.tesisenred.net/handle/10803/310953
ONU. (2015). Objetivos de Desarrollo Sostenible. ODS.
Ortúzar, J. (2012). Modelos de Demanda de Transporte (2.a ed.). Ediciones Universidad Católica de Chile.
Ortúzar, J. de D., & Román, C. (2003). El problema de modelación de demanda desde una perspectiva desagregada: el caso del transporte. Eure, 29(88), 149–171. https://doi.org/10.4067/s0250-71612003008800007 DOI: https://doi.org/10.4067/S0250-71612003008800007
Schreiber, S. (2008). The Hausman test statistic can be negative even asymptotically. Jahrbucher Fur Nationalokonomie Und Statistik, 228(4), 394–405. https://doi.org/10.1515/jbnst-2008-0407 DOI: https://doi.org/10.1515/jbnst-2008-0407
Sustainable Mobility for All. (2017). Global Mobility Report 2017. https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/2643Global_Mobility_Report_2017.pdf
Trujillo Barón, W. (2015). Una aproximación a los determinantes micro de la elección de modos de transporte para el desplazamiento hacia el sitio de trabajo en Santiago de Cali 2012. http://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/10893/9279/1/0534145-E-WALTER-TRUJILLO.pdf%5Cnhttp://hdl.handle.net/10893/9279
Citado por
