Por Filippo Tassinari (Universitat de Barcelona & IEB)
Premiado en el IV Premio Nada es Gratis a Job Market Papers
La congestión del tráfico y la contaminación representan dos de los costes urbanos más graves. Además de las consecuencias directas sobre la contaminación atmosférica (se estima que el tráfico rodado produce el 74,4% del total de las emisiones locales de Madrid), el tráfico es el responsable de accidentes y muertes (ver aquí y aquí), retrasos, estrés e ira al volante, además de pérdidas económicas. Recientemente, hemos observado un aumento de las políticas destinadas a dejar menos espacio para los coches en las ciudades, con dos ideas en mente: devolver el espacio de las calles a las personas y hacer que las áreas urbanas sean más habitables y agradables. Superilles, carriles bici, peatonalizaciones y urbanismo táctico son algunos ejemplos de estas políticas. Además de algunas soluciones innovadoras recientes, en las últimas décadas los gobiernos locales han adoptado políticas de moderación del tráfico (es decir, zonas de bajas emisiones y peajes por congestión) para hacer frente a los problemas urbanos relacionados con el tráfico y la contaminación. Las zonas de bajas emisiones (ZBE) están pensadas para reducir la contaminación al restringir el acceso a un área específica a los vehículos más contaminantes. A diferencia de los peajes de congestión, algunos conductores no se ven afectados por la medida, mientras que otros no podrán acceder a la zona restringida ni siquiera pagando un peaje. Se ha descubierto que las ZBE son eficaces para reducir la contaminación (ver aquí y aquí), mientras que su efecto sobre el tráfico y el uso del automóvil aún no ha sido evaluado por completo.
En mi job market paper, analizo el efecto de las zonas de bajas emisiones en el tráfico y el uso del automóvil mediante la evaluación de Madrid Central. Se trata de una zona de bajas emisiones de unos 5km2 implementada en el distrito centro de Madrid el 30 de noviembre de 2018. Restringe el acceso a los vehículos más contaminantes, mediante un sistema de reconocimiento de matrículas basado en cámaras activas las 24 horas del día. Además de su intención principal de combatir la contaminación, esta política también supuso una señal hacia una movilidad urbana más sostenible. Ha sido concebida en línea con una nueva idea de movilidad urbana que intenta eliminar los coches de la calle y promover el uso del transporte público, la movilidad compartida, la bicicleta y las rutas a pie. En concreto, me interesa comprobar si Madrid Central fue eficaz en la reducción del tráfico dentro de la zona restringida y si éste se desplazó a otras zonas no restringidas. Para ello, utilizo datos abiertos granulares y geolocalizados relacionados con el tráfico, extraídos de unos 4.000 sensores bajo tierra dentro de la ciudad de Madrid. Para cada punto de medición observo la intensidad, ocupación y carga de tráfico con una frecuencia de 15 minutos, lo que significa que puedo trabajar con más de 280 millones de observaciones para cada variable.
Otro articulo, utilizando observaciones de tráfico anual a nivel de la ciudad para un panel de ciudades europeas, no encuentra ningún efecto de las ZBE en la congestión. Para extender este resultado me baso en el análisis del impacto de la política en un análisis granular dentro de la ciudad. De hecho, un resultado medio para toda la ciudad podría ocultar redistribuciones del espacio entre distintas áreas. Evaluar de manera causal el efecto del interés es una tarea difícil debido a las respuestas de comportamiento por parte de los conductores (es decir, algunos podrían conducir fuera de los límites para evitar así el área restringida). De hecho, estudios anteriores sugieren que los conductores cambian a carreteras/horas sin peaje debido a los cambios en la red de carreteras (ver aquí y aquí), así como a vehículos no prohibidos (ver aquí). La principal estrategia que utilizo para identificar el efecto explota la exogeneidad del tiempo de implementación a la dinámica del tráfico, y compara la situación antes y después la implementación de la política. Específicamente, llevo a cabo un modelo de panel de efectos fijos basado en el tiempo, en el que, gracias a muchos efectos fijos espaciales, temporales y estacionales, junto a controles y tendencias de tiempo flexibles y específicos del área, puedo aislar el efecto del interés de otros factores de confusión.
Mis resultados sugieren que la implementación de Madrid Central condujo a un aumento general del tráfico (+4%) para toda la ciudad de Madrid. Sin embargo, este resultado medio esconde importantes patrones espaciales. De hecho, la implantación sí redujo el tráfico en la zona restringida: -8,1% en el número de vehículos por sensor/hora. Sin embargo, este alivio de tráfico para el distrito central está más que compensado por un aumento del tránsito en las otras áreas, lo que interpreto como un efecto de desplazamiento. En concreto, a través de un análisis heterogéneo de series de tiempo específicas del sensor, encuentro que las calles en los distritos del sudoeste son las que experimentan el mayor aumento de tráfico (puntos rojos en la Figura 1). Además, observo las variaciones en los modos de desplazamiento, y encuentro que el cambio al transporte público para los desplazamientos dirigidos a la zona restringida y el desvío de los viajes a destinos fuera de Madrid Central, son algunos de los mecanismos potenciales que explican esos resultados.
Figura 1 - Resultados de regresión a nivel de sensor para registrar la intensidad del tráfico
Además, mis resultados muestran que la reducción en el tránsito por el área restringida varía con el tiempo (Figura 2). El gráfico muestra una reducción estadísticamente no significativa del 6 % en diciembre de 2018 (en comparación a el mismo mes el año anterior). Después, los coeficientes son negativos y de magnitud alta (-23 % en enero de 2019) y disminuyen lentamente mes a mes hasta julio, cuando los coeficientes se vuelven nulos. Hay diferentes elementos que podrían explicar esos resultados. En el primer mes (hasta el 1 de enero de 2019) las multas solo eran proporcionadas por la policía que detenía a vehículos al azar en el área restringida. La fuerte reducción del tráfico en enero podría explicarse por la instalación física de cámaras. La posibilidad de que la gente comprara vehículos sin restricciones podría justificar la reducción gradual de los coeficientes durante meses. De hecho, de manera consistente con las pruebas anteriores (ver aquí y aquí), encuentro que la política indujo una renovación de la flota de vehículos hacia coches más limpios y sin restricciones. Junto a la renovación del parque automovilístico, otro motivo que podría explicar la desaparición del efecto a partir de julio de 2019 es la elección de José Luis Martínez-Almeida como alcalde de Madrid (15/06/2019). Una vez elegido, anunció públicamente la suspensión de multas a partir del 1 de julio de 2019 y parece que la gente le creyó.
Figura 2 - Efecto por meses dentro del área restringida. Variable: número de vehículos pasando por un sensor por hora.
En general, mis hallazgos sugieren que Madrid Central logró reducir el número de vehículos en el centro de la ciudad. También ha sido un incentivo para renovar la flota de vehículos hacia vehículos más limpios, por lo que probablemente la política haya tenido éxito en su empeño por reducir la contaminación. Sin embargo, el resultado más importante del estudio es el efecto de desplazamiento hacia áreas no restringidas, una consecuencia relevante y no deseada de la implementación. Este elemento debe tenerse en cuenta al diseñar dichos esquemas, para que toda la ciudad se beneficie de la medida, y no solo el área restringida en sí. En el caso específico de Madrid, es probable que el efecto colateral negativo del espacio se deba al tamaño del área restringida. Madrid Central ocupa menos del 1% de la superficie total de Madrid, por lo que a la gente no le cuesta mucho tiempo desviar sus desplazamientos hacia rutas no restringidas. Si este es el caso, también es menor el incentivo para que cambien su modo de transporte o compren automóviles menos contaminantes, a menos que sus viajes no se dirijan a la zona restringida. Se necesita más investigación para comprobar si las ZBE más amplias provocan un menor desplazamiento del tráfico (o ninguno). Un caso de estudio interesante para hacer una comparación es la ciudad de Barcelona, donde el gobierno local implementó recientemente una zona de bajas emisiones extendida a todo el término municipal (95 km2). Esto agregará más evidencia acerca de si las ZBE pueden diseñarse para evitar impactos regresivos en el bienestar.
