“SPILLOVERS” REGIONALES DE LAS INFRAESTRUCTURAS DE TRANSPORTE:UN ENFOQUE BASADO EN INDICADORES DE

ACCESIBILIDAD

Curso de Verano de La Granja. 2009

Javier Gutiérrez Puebla Departamento de Geografía Humana Universidad Complutense de Madrid

SPLILOVERS Y ACCESIBILIDAD EN LA PLANIFICACIÓN DE INFRAESTRUCTURAS DE TRANSPORTE

Spillovers: beneficios que una región recibe por las infraestructuras construidas en otra región. Relevancia para el debate político.

Accesibilidad: facilidad para alcanzar los destinos deseados mediante un sistema de transporte.

¿Por qué la accesibilidad es importante? Empresas: el acceso a los mercados (desarrollo económico).

Competitividad. Oportunidades y amenazas Individuos: el acceso a los servicios (bienestar social)

La accesibilidad no siempre es algo positivo La importancia de la inaccesibilidad para la conservación de la

naturaleza

INDICADORES DE ACCESIBILIDAD

Indicadores de accesibilidad: conjugan las condiciones de acceso a los centros (tiempo, distancia, coste) y la importancia de cada relación (población-renta / gravitatorio-no gravitatorio)

Tipos de indicadores de accesibilidad Un centro seleccionado o el más próximo Todos los centros

Actuaciones sobre la red: ¿hacia la EQUIDAD o la POLARIZACIÓN?- posibilidad de aumento o reducción de las disparidades regionales- el efecto depende del modo de transporte considerado y las características de partida de la red

Potencial de mercado

El potencial del origen i es función de:

1)Las oportunidades disponibles2)La distancia (tiempo, coste) para alcanzar esas oportunidades3) Fricción de la distancia

Potencial de mercado:

ij

jji dMP

n

/1

¿Cómo medir la accesibilidad dinámicamente con SIG?

ij

jji dMP

n

/1

815 zonas de transportePoblación 2020

Datos de la red:TipoVelocidadTiempo

Con planSin plan

PEIT: AUTOVÍAS

Horizonte 2020 “sin PEIT” Potencial CARRETERAS

Horizonte 2020 “con PEIT” Potencial CARRETERAS

Diferencias Potencial CARRETERAS

Spillovers regionales

Efecto desbordamiento o derrame – Externalidades

Son los beneficios que una región recibe por las infraestructuras construidas en otra región.

¿Cómo se pueden medir?

Modelos econométricos, por ejemplo, funciones de producción: elasticidades mayores considerando el stock de capital en infraestructuras de las regiones vecinas.No recogen el efecto red.

Enfoque alternativo/complementario: análisis de redes e indicadores de accesibilidad. Necesidad de integrar modelos.

FUNCIONES DE PRODUCCIÓN: PLAN SECTORIAL DE CARRETERAS (PEIT)

Elasticidades y retornos

Spillovers regionales: incluyendo el stock de capital en infraestructuras de transporte de las regiones vecinas

ANÁLISIS DE ACCESIBILIDAD, SPILLOVERS Y EFECTO RED

Spillovers regionales

01 xi iPiPx AASE

Comparación de escenarios para medir spillovers regionales con indicadores de accesibilidad

Escenario con planEscenario con plan excepto en Castilla - La Mancha

PEIT network extension

High capacity road network

Other roads

Autonomous region

Castilla La Mancha

Accessibility spillovers effects (%)

< 0,1

0,1 - 0,5

0,5 - 1

1 - 1,5

1,5 - 2

2 - 2,5

2,5 - 3

3 - 3,5

3,5 - 4

4 - 4,5

> 4,5

200 0 200100 Kilometers

±Accessibility spillover effects of Castilla la Mancha's PEIT infrastructures

PEIT network extension

High capacity road network

Other roads

Autonomous region

Galicia

Accessibility spillovers effects (%)

< 0,1

0,1 - 0,5

0,5 - 1

1 - 1,5

1,5 - 2

200 0 200100 Kilometers

±Accessibility spillover effects of Galicia's PEIT infrastructures

Monetarización de los spillovers regionales

kjk

kkjkij

ij

p

ps=S

jij

n

=j

jiji

ij

PS

PSI

=M

1

Matriz de spillovers (millones de euros) α = 1

Inversión directa Inversión real Diferencia Andalucía 4782.20 6079.90 1297.70 Aragón 4069.18 1349.62 -2719.57 Asturias 1314.83 967.84 -346.99 Cantabria 533.97 732.35 198.38 Castilla la Mancha 5023.94 2432.66 -2591.28 Castilla y León 4851.44 2227.46 -2623.98 Cataluña 2728.52 4453.68 1725.16 Extremadura 2275.39 1036.02 -1239.37 Galicia 2234.93 2646.32 411.39 La Rioja 214.85 415.97 201.12 Madrid 371.86 2752.43 2380.56 Murcia 1184.53 1267.54 83.00 Navarra 1206.72 968.32 -238.40 País Vasco 141.84 1132.07 990.24

Valencia 1170.72 3643.82 2473.10

Euros millions Percentage over real investments

Andalusia 2744.6 45.2 Aragón 607.4 45.2 Asturias 587.5 60.1 Cantabria 420.7 61.4 Castilla-La Mancha 850.8 36.2 Castilla y León 948.8 43.5 Catalonia 2495.1 55.2 Extremadura 596.6 57.7 Galicia 1161.5 44.3 La Rioja 355.6 88.6 Madrid 2757.0 97.9 Murcia 751.3 61.4 Navarra 598.3 65.0 Vasc Country 1155.4 94.9

Valencia 2870.4 76.9

Total 18901.1 58.9

Euros millions Percentage over

direct investments

Andalusia 1448.9 30.3

Aragón 3333.9 81.9

Asturias 924.3 70.3

Cantabria 269.5 50.5

Castilla-La Mancha 3525.1 70.2

Castilla y León 3617.1 74.6

Catalonia 705.3 25.8

Extremadura 1838.4 80.8

Galicia 774.1 34.6

La Rioja 169.0 78.7

Madrid 312.9 84.1

Murcia 712.3 60.1

Navarra 883.9 73.2

Vasc Country 79.1 55.8

Valencia 307.4 26.3

Total 18901.1 58.9

Regional spillover effects exported Regional spillover effects imported

Sensibilidad al valor del exponente

Sensibilidad al valor del exponente

Sensibilidad al valor del exponente

Sensibilidad al valor del exponente

Sensibilidad al valor del exponente

Sensibilidad al valor del exponente

Matriz de spillovers (millones de euros) α = 1

Matriz de spillovers (millones de euros) α = 2

Spillovers exportados por regiones según el valor del exponente α (en % sobre la inversión directa)

  Valor del exponente  1 1.2 1.4 1.6 1.8 2Andalusia 30 28 26 24 22 19Aragon 82 80 77 77 74 72Asturias 70 68 65 63 60 57Cantabria 50 51 50 50 50 49Castile - La Mancha 70 68 66 63 60 57Castile and León 75 73 70 68 66 63Catalonia 26 22 19 16 15 11Extremadura 81 79 76 74 71 67Galicia 35 33 31 29 27 24La Rioja 79 77 76 74 72 70Community of Madrid 84 84 83 82 81 80Region of Murcia 60 57 53 49 45 41Navarra 73 71 69 67 64 61Basque Country 56 55 54 54 53 52Valencian Community 26 24 21 18 15 13

Spillovers totales según el valor del exponente de la distancia

Selección del valor del exponente

Correlación entre el potencial de las regiones y su PIB

Efectos distributivos: Spillovers entre regiones (en millones de euros) (valores positivos indican spillovers descendentes y negativos ascendentes)

Efectos distributivos: Spillovers ponderados por la diferencia de renta entre las regiones (valores positivos indican spillovers descendentes y negativos ascendentes)

Distribuciones de los spillovers sin ponderar y ponderados por la diferencia de rentas

Spillovers sin ponderar Spillovers ponderados por la diferencia de rentas entre regiones

Media -25,6 -182588,0Mediana -0,1 -136,2Desviación típica 198,7 950194,6Coeficiente de variación -776,2 -520,4Coeficiente de asimetría -1,3 -4,5Máximo 865,3 2517960Mínimo -1124,5 -7486778Suma spillovers positivos 6758,9 (35,8%) 20844632 (26,0%)Suma spillovers negativos -12134,7 (64,2%) -59188103 (74,0%)

-8000000

-6000000

-4000000

-2000000

0

2000000

4000000

-1500,0

-1000,0

-500,0

0,0

500,0

1000,0

VehiclesScenarios

Light Heavy

S0 – Reference scenario (2005) √ √S1- Motorways; externalities √ √S2 – Motorways; externalities +infrastructure maintenance

X √

S3 – Motorways + national roads; externalities

√ √

S4 - Motorways + national roads; externalities +infrastructure maintenance

X √

S5 - Motorways + national roads +alternative roads; externalities

√ √

S6 - Motorways + national roads +alternative roads; externalities +infrastructure maintenance

X √

Impactos espaciales del road pricing:Definición de escenarios

Lanes Light [€/veh*km] Heavy [€/veh*km]

2 0,08 0,47

3 o más 0,10 0,60

Operation costs

Lanes Light [€/veh*km] Heavy [€/veh*km]

2, 2x2 0,09 0,11

3x3 o más 0,06 0,08

Externality costs

Light [€/veh*km] Heavy [€/veh*km]

0,20 0,30

Value of travel time

Impactos espaciales del road pricing:Cálculo del coste generalizado de transporte

Accessibility impacts (%)

< -12

-12 - -10

-10 - -8

-8 - -6

-6 - -4

-4 - -2

> -2

Toll roads

Other Roads

0 100 20050 Kilometers

Accessibility impacts of S1 scenario

- Light vehicles -

Scenarios S0 S1 Change (%) over S0

Light Heavy Light Heavy Light Heavy

Variation Coefficient 21.01 31.22 20.15 30.60 -4.09 -1.98

Theil Index0.0072 0.0147 0.0067 0.0143 -7.18 -3.17

GINI Index0.085 0.120 0.082 0.118 -3.53 -1.67

Impactos en la cohesión

SS1i = PS1 - PS0i

Medición de los spillovers de la tarificación

Spillover effects (%)

< -2

-2 - -1

-1 - -0.75

-0.75 - -0.5

-0.5 - -0.2

-0.2 - -0.1

> -0.1

Toll motorways

Other Roads

0 100 20050 Kilometers

Spillover effects (%)

< -0.2

-0.2 - -0.1

> -0.1

Toll motorways

Other Roads

0 100 20050 Kilometers

Algunas conclusiones Los análisis de accesibilidad en SIG permiten analizar los spillovers

interregionales, cuantificarlos y monetarizarlos

Mediante las matrices de spillovers es posible conocer para cada región los

beneficios reales que aportan las nuevas infraestructuras (propias y ajenas),

una información más útil en la planificación que la clásica de la inversión

directa.

El potencial de cada región decrece a medida que aumenta el exponente de

la distancia. En paralelo a lo anterior, a medida que aumenta el exponente

de la distancia disminuyen los spillovers.

El exponente 1 es el que mejor ajusta con el PIB per cápita regional y por lo

tanto el que mejor refleja la relación entre accesibilidad y desarrollo regional

Mediante medidas de dispersión es posible indagar sobre los efectos

distributivos de los spillovers.

.

“SPILLOVERS” REGIONALES DE LAS INFRAESTRUCTURAS DE TRANSPORTE

Curso de Verano de La Granja. 2009

Javier Gutiérrez Puebla – Departamento de Geografía Humana - Universidad Complutense de Madrid