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Datos de Traslados En varios pasos del método AUDES se utiliza un criterio de carácter funcional que analiza la dependencia entre la población de unos territorios y otros en base a los datos de traslados diarios entre territorios por razones de trabajo o estudio. Debido a la gran importancia que estos datos tienen a la hora de establecer y delimitar las áreas urbanas en AUDES, se incluye a continuación un informe explicando en más detalle el origen, características, procesamiento y utilidades, adicionales a las de su empleo en AUDES, de estos datos: Origen y características de los datos En España los únicos datos oficiales sobre traslados diarios entre municipios son los correspondientes al censo de población de 2001, elaborados por el Instituto Nacional de Estadística (INE), facilitados en forma de tabla con tres columnas:
Estos datos están obtenidos de las respuestas a la pregunta 1 en el cuestionario individual del censo de población de 2001 (ver figura 1), donde el interesado escribía de forma manuscrita el nombre del municipio, provincia y país donde trabajaba y/o estudiaba la semana anterior. Posteriormente el INE sometió los cuestionarios a un proceso informático de reconocimiento automático de textos y asignó a los nombres de los municipios escritos por las personas censadas el código oficial de los municipios.
En el proceso de identificar exactamente el municipio a partir del nombre ha sido inevitable que se produzcan diversas incidencias y errores, afectando a la calidad de los datos de traslados. En primer lugar, algunas personas no escribieron respuesta en esta casilla o el nombre que escribieron no era de un municipio. Por ejemplo, en Galicia, Asturias y Cantabria es común referirse a la entidad colectiva (parroquia) en lugar de al municipio. En cualquier caso, el resultado de estas incidencias es que estas personas no figuran en los datos de traslados al no poderse identificar el destino, es decir, su situación es idéntica a las personas que no indican que trabajan o estudian. Esta situación es neutral para los cálculos del proyecto AUDES, ya que los ratios utilizados se basan sólo en las personas que sí incluyen un municipio de destino identificado. En segundo lugar, algunas personas indicaron como destino un país extranjero. El INE incluye esos traslados indicando como destino la provincia “66” (extranjero). El código de municipio (tres dígitos) ahora sirve para identificar cada país. Esta situación tampoco afecta a los cálculos del proyecto AUDES. El caso más conflictivo y que sí afecta a los cálculos de los ratios empleados en el proyecto AUDES es la confusión de municipio de destino con otro diferente debido a la similitud de los nombres. En la tabla 1 se muestran varios casos detectados de confusión evidente de personas que residen en el municipio de Madrid capital.
Tabla 1. Ejemplo de errores en la asignación de municipio de destino. En el primer caso se confunde un pequeño municipio de la provincia de Albacete (668 hbt) con el municipio de Pozuelo de Alarcón, mucho mayor y muy cercano a Madrid. El resultado es la anomalía de que el pequeño municipio albacetense de Pozuelo tiene casi 20 veces más personas que van a trabajar/estudiar a el que residentes que trabajan/estudian. En el segundo caso las personas pusieron como destino el nombre del distrito de Madrid de Chamartín, pero ese es el nombre de otro pequeño municipio de Ávila. El tercer caso es otra clara confusión entre el municipio malagueño de Colmenar y el cercano a Madrid de Colmenar Viejo. También podría ser Colmenar de Oreja, aunque esta opción es mucho menos probable. El cuarto caso vuelve a confundir municipios de nombres similares: Villaviciosa (Asturias) y Villaviciosa de Odón (Madrid). Para resolver adecuadamente estos errores en la asignación de municipio de destino sería necesario disponer de los cuestionarios originales para saber exactamente el texto que respondió la persona, incluida la provincia. Aunque esta información no está disponible, si es posible realizar algunos análisis para detectar situaciones erróneas de este tipo:
A partir de los datos facilitados por el INE se pueden calcular los datos utilizados en AUDES para analizar las atracciones entre una pareja de territorios T1 y T2, sean dos municipios, un municipio y una zona, o dos áreas. Dichos datos son:
Ejemplo de cálculo de RA entre dos municipios Vamos a ver la manera de calcular los datos anteriores para la pareja de municipios formados por Ciudad Real capital (13034) y Miguelturra (13056). Los datos originales del INE contienen lo siguiente:
Estos datos muestran que desde Ciudad Real se trasladan 309 personas a Miguelturra y al contrario lo hacen 2360. Por otro lado, realizando un sumatorio de todos los traslados con origen en Ciudad Real o Miguelturra se obtienen el total de residentes en cada municipio que trabajan/estudian (residen). Igualmente se obtiene el total de personas que trabajan/estudian (trabajan) en cada municipio, independientemente de donde residan, haciendo un sumatorio de todos los traslados cuyo destino es dichos municipios. De esta manera, se consiguen los siguientes datos totales para ambos municipios (además de la población procedente del padrón de habitantes):
Los cálculos correspondientes conducen a las siguientes filas de resultados:
Obtenidos de la siguiente manera para el primer caso (Ciudad Real -> Miguelturra):
y de la siguiente para el segundo (Miguelturra-> Ciudad Real):
Los ratios PR, PT y RA son indicadores del grado de importancia de los traslados diarios. Así, para Miguelturra (segundo fila), el 49'7% de sus residentes se trasladan a Ciudad Real a trabajar o estudiar a diario; y el 14'0% de los trabajan/estudian en Miguelturra proceden de Ciudad Real. De media, considerando ambas direcciones, los traslados con Ciudad Real afectan al 31'8% de las personas que residen o trabajan/estudian en Miguelturra. Para Ciudad Real capital, aunque obviamente los traslados totales con Miguelturra son los mismos que antes, su importancia relativa es menor: el 1'0% de los residentes se trasladan a Miguelturra; el 5'6% de los que trabajan/estudian proceden de Miguelturra; y el 3'3% de los que residen o trabajan/estudian se trasladan hacia o desde Miguelturra. Ejemplo de cálculo de RA entre un municipio y una ZC Al igual que se calcula el RA entre dos municipios, se puede calcular el RA de un posible municipio secundario (MS) con una zona central (ZC), formada por uno o varios municipios centrales (MCs). Para ello es necesario realizar previamente un sumatorio de los residentes, trabajadores/estudiantes, traslados directos y traslados inversos para todos los MCs que forman la ZC. Por ejemplo, en el caso de Carrión de Calatrava (13031) como MS y Ciudad Real y Miguelturra como MCs de una posible ZC, los datos de partida son los siguientes:
Los resultados del sumatorio para los 2 MCs de la ZC de Ciudad Real (suponemos código C999) son:
Los porcentajes y ratio se han calculado con las mismas fórmulas de antes:
Ejemplo de cálculo de RI entre dos AUs El ratio de interacción (RI) entre dos áreas urbanas AU1 y AU2 es un buen indicador del grado de interacción que existe entre ambas. En el proyecto AUDES se utiliza para determinar la existencia de conurbaciones. Para obtener el valor de RI es necesario realizar el sumatorio de traslados entre áreas urbanas. Para ello se utiliza la tabla de datos de traslados original del INE y una segunda tabla de municipios, ya utilizada para calcular RA, donde se incluye ahora el código del AU a la que pertenece cada municipio. Por ejemplo, de los datos siguientes:
se obtienen los siguientes datos de suma para los traslados entre las AUs:
Y ya es posible calcular los RIs entre las dos AUs del ejemplo:
En consecuencia, al ser RI(A2,A1) mayor de 0'25 se deriva que ambas forman una conurbación (CU) con A1 como área principal. Los datos obtenidos como resultado del procesamiento anterior son útiles para otros fines distintos de los del proyecto AUDES (identificar y delimitar las áreas urbanas de España). Quizás la utilidad más interesante sea emplear el valor de RA para analizar la atracción que un municipio ejerce sobre otros municipios. Por ejemplo, la tabla y mapa siguientes permiten visualizar y analizar fácilmente el territorio de atracción de Ciudad Real capital.
Tabla 2. Municipios de la zona de atracción de Ciudad Real. En la tabla 2 se muestran todos los municipios que tienen un RA con Ciudad Real capital mayor de 0’05, es decir, la suma de PR y PT es mayor del 10%. La primera fila se refiere al propio Ciudad Real. Esta fila indica que 25446 personas residen y trabajan/estudian en dicho municipio. También aparece un caso erróneo (señalado con un asterisco en la primera columna) debido a los problemas de confusión de nombres ya comentados.
Figura 2. Municipios de la zona de atracción de Ciudad Real. En la figura 2 se ha considerado una atracción muy alta si RA es igual o mayor de 0’250 (la suma de los porcentajes PR y PT es mayor de 50%). La atracción es alta si RA vale entre 0’125 y 0’250 y es media si vale entre 0’050 y 0’125. La atracción baja (RA menor de 0’050) no ha sido representada. Los valores de PR, PT y RA son relativos ya que se calculan dividiendo por el total de residentes o trabajadores en un municipio. A veces también puede ser de interés utilizar directamente los datos absolutos de traslados directos, inversos o su suma, para estudiar el flujo diario de personas por razones de trabajo/estudio. Esta información puede ser especialmente útil para analizar las necesidades de transporte (infraestructuras y medios). En la figura 3 se muestra la suma de traslados directos e inversos del municipio de Ciudad Real, extraídos de la tabla 2.
Figura 3. Traslados absolutos diarios (directos+inversos) hacia/desde el municipio de Ciudad Real. Otra información útil que se puede extraer de los cálculos realizados en el proyecto AUDES es el ratio de trabajadores frente a residentes (RTR), definido como la relación entre el número de personas que trabajan/estudian en un territorio (trabajan) y el número de trabajadores/estudiantes que residen en dicho territorio (residen). Si RTR es muy bajo, por ejemplo, inferior a 0’5 significa que en ese territorio residen muchas más personas de las que trabajan en el. Esto es lo que ocurre con las típicas ciudades dormitorios que rodean a las grandes urbes. Por el contrario, si RTR es muy grande, por ejemplo, mayor que 2’0, significa que el territorio atrae a trabajar/estudiar a mucha más gente de la que reside en el. En consecuencia, el valor de RTR puede utilizarse para realizar un análisis de las características funcionales, en cuanto a trabajo/estudio, de los diversos municipios y territorios. Por ejemplo, en el caso de la provincia de Ciudad Real los valores de trabajan, residen y RTR, se muestran en la tabla 3 (ordenados de mayor a menor valor de RTR).
Tabla 3. Relación entre trabajadores/estudiantes y residentes en la provincia de Ciudad Real. En la figura 4 se muestra el mapa de la provincia clasificando los municipios, en función de su ratio RTR, en 6 categorías: muy alta (más de 1’30), alta (de 1’10 a 1’30), media-alta (de 1’00 a 1’10), media-baja (de 0’90 a 1’00), baja (de 0’70 a 0’90) y muy baja (menos de 0’70). En el mapa se puede observar que la gran mayoría de la provincia de Ciudad Real tiene un RTR negativo, bajo o muy bajo. Tan solo unos pocos municipios tienen ratios positivos y sólo Ciudad Real capital tiene un RTR muy alto, mayor de 1’300. Esta realidad se resume en que la provincia en su conjunto tiene un RTR negativo de 0’918, resultado de dividir 173315 trabajadores/estudiantes entre 188698 residentes que trabajan/estudian. En el mapa se distingue claramente una situación bastante habitual en la mayoría de AUs: el municipio principal de un AU (en este caso Ciudad Real) es un foco de atracción de trabajadores/estudiantes que residen en los municipios circundantes.
Figura 4. Relación entre trabajadores/estudiantes y residentes en la provincia de Ciudad Real.
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