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Transporte público: ¿Cómo influye dónde vivimos y las características socioeconómicas en nuestro patrón de movilidad?

July 25, 2022 by Julieta Abad - Laureen Montes Dejar un comentario


Todas las personas nos movilizamos día a día, y lo hacemos de diferentes formas. Lograr definir un patrón de movilidad para el transporte público podría resultar complejo; sin embargo, las fuentes de datos digitales nos dan nuevas alternativas para obtener información actualizada y confiable de los desplazamientos de las personas. De esta manera, es posible construir más y mejores políticas públicas de movilidad urbana que beneficien a todos los ciudadanos.

En nuestra reciente publicación, “Identificando las desigualdades en el uso del transporte público”, procesamos los registros del Sistema Único de Boleto Electrónico del transporte público (SUBE), datos censales y la ubicación de barrios populares, para poder caracterizar los patrones de viaje de diferentes grupos socioeconómicos que utilizan el transporte público en la Región Metropolitana de Buenos Aires, Argentina[1].

Como resultado, observamos que las personas de niveles socioeconómicos más bajos tienen destinos menos conectados y más dispersos en el territorio, lo que les genera viajes más largos y con mayor cantidad de transbordos. Esto hace que su experiencia de viaje no sea buena y se afecten sus posibilidades de acceso a servicios y oportunidades. En contraparte, los viajes de los estratos socioeconómicos altos están más concentrados en la zona central administrativa y de negocios de la ciudad.

Este hallazgo es consistente con estudios anteriores[2] que muestran cómo las viviendas de menor costo y más asequibles suelen localizarse en zonas más alejadas de los centros urbanos, con baja conectividad de transporte y mala prestación de servicios urbanos. La red de transporte público actual, más bien radial y orientada hacia el área central de Buenos Aires, aún no se adapta a las necesidades de estas personas.

Destinos de los viajes de los niveles socioeconómicos altos (noviembre 2019)
Destinos de los viajes de los niveles socioeconómicos medios (noviembre 2019)
Destinos de los viajes de los niveles socioeconómicos bajos (noviembre 2019)
 A menor nivel socioeconómico, mayor distancia promedio en los viajes y mayor cantidad de viajes con transbordos.

Además, encontramos que 86% de los viajes de las personas de niveles socioeconómicos más bajos se realizan en colectivo, y solo 3% en subterráneo. Estas cifras resultan diferentes en los niveles socioeconómicos más altos, donde 26% utiliza el subterráneo y 64% el colectivo. Esto quiere decir que las mejores combinaciones multimodales, que incluyen los modos más rápidos como el tren o el subterráneo, son mayormente aprovechadas por las personas de mayor nivel socioeconómico.

Partición modal y viajes con transferencias para los distintos niveles socioeconómicos y los barrios populares

Por último, el informe también analiza los patrones de viaje de los habitantes de los barrios populares[3] y descubre que tienen particularidades que sería importante estudiar en profundidad a futuro. Uno de estos hallazgos es que los destinos finales de viaje se concentran cerca del barrio y no necesariamente en el área central de la región metropolitana. También se descubrió que existe una gran variabilidad en los promedios de distancias recorridas y de número de transbordos según la cercanía del barrio a las líneas de ferrocarril y la cobertura de los servicios de colectivo. Por esto, en muchos casos, las características de los viajes de los habitantes de estos barrios se diferencian de las personas de niveles socioeconómicos más bajos que viven en barrios formales.

Ejemplo de los destinos finales de las personas que viven en el barrio vulnerable San Eduardo.
Ejemplo de los destinos y puntos de transbordos de las personas que viven en el barrio San Eduardo.

Como lo hemos comprobado en diversos trabajos de investigación, existe un estrecho vínculo entre los patrones de movilidad y la desigualdad social. En línea con la Visión 2025 del Banco, buscamos contribuir a seguir mejorando vidas, sobre todo las de aquellos grupos de población con mayores niveles de vulnerabilidad económica. Estos hallazgos permiten delinear potenciales cambios en la oferta de servicios de transporte público de la Región Metropolitana de Buenos Aires para responder eficientemente a las demandas de movilidad de estos grupos vulnerables. Finalmente, este trabajo demuestra el potencial del uso de Big Data para el desarrollo de políticas de transporte que apoyen la implementación de sistemas de movilidad asequibles, eficientes y sostenibles, contribuyendo así a un mejor acceso de la población de bajos ingresos a oportunidades económicas y sociales.

Descarga nuestras publicación BID

Conoce en detalle nuestra publicación, donde se caractizan patrones de viaje de diferentes grupos socioeconómicos que utilizan el transporte público en la Región Metropolitana de Buenos Aires, Argentina:

Identificando las desigualdades en el uso del transporte público.

[1] Resolución 1903/2015. 25/09/2015. Ministerio de Transporte.

[2] Sanchez, 2008; Jocoy & Del Casino, 2010

[3] Para la identificación de barrios populares se utiliza la información del Regional Nacional de Barrios Populares que reúne información sobre las villas y asentamientos de Argentina.

Autores invitados

Lorena Peinado. Arquitecta Urbanista de la Universidad de Buenos Aires. Ha trabajado en proyectos de planificación, infraestructura urbana y medio ambiente. Su experiencia profesional ha estado vinculada principalmente a proyectos urbanos en diálogo con los gobiernos. Actualmente es consultora de la División de Transporte con apoyo en proyectos de movilidad urbana y transporte.

Cristian Moleres. Ingeniero civil de la Universidad de Buenos Aires, Magister en Política y Planificación del Transporte de la Universidad de San Martín. Actualmente es docente en el Departamento de Transporte de la FIUBA y consultor externo de la División Transporte con experiencia en proyectos de transporte y movilidad urbana.


Archivado bajo:Innovación y sistemas inteligentes de transporte, Innovación y tecnología, Transporte, Transporte Urbano Etiquetado con:Argentina, movilidad, movilidad urbana, transporte, Transporte Latinoamérica, transporte público

Julieta Abad

Julieta Abad is a Lead Tranport Specialist in IDB’s Transport Division. Prior to joining IDB, she worked as a transport consultant with the World Bank, CAF and ECLAC, as well as with various public agencies in Argentina. Based in Buenos Aires, she is leading multiple transport investment projects in the road and railway sector. Her areas of focus include freight logistics, transport policy-making and the impacts on transport services provision in lower income areas. Julieta was a Fellow at the Special Program for Urban and Regional Studies (SPURS) in MIT, where she focused on transportation, and holds a Master’s in Business Administration from the Instituto Argentino de la Empresa (IAE).

Laureen Montes

Laureen Montes es economista del desarrollo apasionada por el vínculo del transporte con los objetivos de desarrollo sostenible, especialmente los relacionados a la inclusión social, la descarbonización, el comercio internacional y la integración regional. Actualmente trabaja como Especialista de la División de Transporte del BID, coordinando la agenda de género y transporte y participando también en diferentes proyectos de investigación y prototipos de innovación y tecnología. Laureen tiene experiencia en la preparación de proyectos de préstamos, cooperaciones técnicas e investigación para el sector transporte en países de América Latina y el Caribe, con acciones concretas para la transversalización de la perspectiva de género y la integración regional en proyectos de transporte. Anteriormente trabajó en el Ministerio de Fomento, Industria y Comercio de Nicaragua en temas de integración económica y política comercial. Tiene una Licenciatura en Economía Aplicada de la Universidad Centroamericana de Nicaragua y una maestría en Globalización y Desarrollo de la Universidad de Amberes en Bélgica.

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