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Scripta Nova
REVISTA ELECTRÓNICA DE GEOGRAFÍA Y CIENCIAS SOCIALES
Universidad de Barcelona. ISSN: 1138-9788. Depósito Legal: B. 21.741-98
Vol. XVI, núm. 402, 20 de mayo de 2012
[Nueva serie de Geo Crítica. Cuadernos Críticos de Geografía Humana]

 

LA DENSIDAD-TIEMPO: OTRA PERSPECTIVA DE ANÁLISIS DE LA ESTRUCTURA METROPOLITANA

Carlos Marmolejo Duarte
Centro de Política de Suelo y Valoraciones
Departamento de Construcciones Arquitectónicas I – Universidad Politécnica de Cataluña
carlos.marmolejo@upc.edu

Jorge Cerda Troncoso
Centro de Política de Suelo y Valoraciones
Departamento de Construcciones Arquitectónicas I – Universidad Politécnica de Cataluña
jorge.francisco.cerda@upc.edu

Recibido: 27 de abril de 2011. Devuelto para revisión: 7 de febrero de 2012. Aceptado: 28 de febrero de 2012.

La densidad-tiempo: otra perspectiva de análisis de la estructura metropolitana (Resumen)

Tanto en geografía como en economía urbana la caracterización de  las estructuras metropolitanas policéntricas se ha basado fundamentalmente en el análisis de la densidad laboral o demográfica. Sin embargo, ni el empleo ni la población son variables suficientes  para analizar la intensidad de uso del espacio urbano; menos incluso en el escenario de las metrópolis postindustriales. Este artículo ofrece una densidad basada en el tiempo efectivo que las personas emplean en la realización de las actividades extra-domésticas. Dicha densidad se construye a partir de la cadena de viajes registrada en las encuestas de movilidad cotidiana  y del suelo efectivamente artificializado. Los objetivos de la investigación son: a partir de la densidad-tiempo identificar los subcentros que concentran las diferentes actividades cotidianas  y encontrar los factores urbanísticos que explican la intensidad de uso del espacio metropolitano. Los resultados sugieren que la densidad-tiempo prioriza como subcentros a municipios que reúnen mejor las condiciones de nodalidad, especialización en actividades direccionales y diversidad. Los principales factores explicativos de la intensidad de uso del espacio urbanizado son urbanísticos, siendo las ciudades densas, diversas, compactas y bien conectadas, aquellas en dónde se alcanza la máxima eficiencia en el consumo de espacio urbanizado por hora-actividad.

Palabras claves: policentrismo, nueva economía urbana, estructura metropolitana, Barcelona.

Time-density: other perspective of analysis of metropolitan structures (Abstract)

In geography and urban economics characterization of polycentric metropolitan areas has been primarily based on the analysis of jobs or population density. However, employment or population are not good variables to take into account the intensity of   use of urban space. This paper provides a density based on the real time spent by people in activities outside home. This density is constructed with the chain activities recorded in the Daily Mobility Survey, and the artificialized land. The research objectives are to use the time-density to identify possible sub-centers in various activities, and to look for explanatory factors that lie behind the intensity of the use of the metropolitan area. The results suggest that the time-density prioritizes as subcenters to those municipalities with better nodal conditions, specialized in directional activities, and diverse in their economic structure. The main factors that explain the intensity of use of urban space are mainly urbanistics, where the consumption of urban space per hour activity reaches its maximum efficiency in dense, diverse, compact, and well connected metropolitan places.

Key words: polycentrism, new urban economics, metropolitan structure, Barcelona.

El advenimiento de los sistemas policéntricos y su identificación

El modelo de las ciudades basado en estructuras con un solo centro, ha dado paso a sistemas más complejos caracterizados por varios núcleos de concentración de empleo y servicios, en donde la dispersión también ha ganado protagonismo. El feonómeno del policentrismo no es exclusivo de las áreas metropolitanas tradicionales caracterizadas por unidades de administración local (p.e. municipios)  continuas, y muchas veces conurbadas con fuertes relaciones funcionales articulando el mercado laboral y de vivienda, sino que también se ha extendido a lo que, recientemente en el marco del proyecto Polynet del Programa Interreg IIIB,  Peter Hall y Kathy Pain[1], basados en Allen Scott[2], han denominado mega ciudades regionales policéntricas (Polycentric mega-city region). Dichas mega ciudades región son definidas como “un conjunto entre 10 y 50 ciudades y pueblos, físicamente separados, pero artículados funcionalmente, y aglomerados en torno a una o muchas ciudades grandes de tipo central, que aprovechan enormemente las ventajas económicas de una nueva división funcional del mercado de trabajo”. En este tipo de estructuras territoriales puede que algunas ciudades se especialicen en los típicos servicios centrales (banca, finanzas, administración pública, consultorías), que otras emergan como núcleos de concentración de nuevos servicios (medios creativos, informáticos, sedes corporativas, I+D), que el resto lo hagan en servicios especializados a las personas (educación superior, ocio), en manufactura o actividades afines (logística, reparación). Lo importante es que desde una perspectiva supraterritorial conforman una unidad. En las ciudades region policéntricas, por tanto,  el foco no es más la ciudad central, sino la región en símisma[3].

El interés del estudio del policentrismo es evidente, por cuanto un sistema perfectamente policéntrico reuniría a la vez dos grandes ventajas de los sistemas urbanos: por una parte  la generación de economías de aglomeración, y por tanto de rendimientos crecientes para las empresas; y por otra, una reducción potencial de los costes de transporte (incluido el tiempo) y por tanto una reducción de los costes salariales y del suelo[4]. De la misma manera generaría beneficios sociales y ambientales originados por una mayor eficiencia en las políticas de transporte[5], y por la reducción del recorrido de los viajes pendulares[6], siempre y cuando la red de transporte se diseñase para conectar a los subcentros[7]. Es decir,  las áreas policéntricas, en teoría,  podrían combinar simultáneamente  cualidades de las ciudades grandes y de las pequeñas[8], al reunir las ventajas de las ciudades centralizadas tradicionales en una configuración espacial descentralizada[9]. En una economía desmaterializada, la principal economía de aglomeración, emerge de la información cualificada transmitida cara a cara[10], no sólo por el coste que el tiempo de viaje significa, sino sobre todo, por las externalidades que se generan en tal interacción[11]. En todo caso, la existencia de estructuras policéntricas es reflejo de un proceso de descentralización concentrada, y por tanto, de la continuada preeminencia de las economías de aglomeración, a pesar de los efectos, de las economías de desaglomeración, a una escala territorial acorde a los avances tecnológicos y económicos del transporte. Si bien desde la perspectiva empírica, como lo pone  de relieve el estado del arte realizado por Boix y Trullen[12] pocos estudios han refrendado la presunta mayor eficiencia de los sistemas policéntricos.

Desde una perspectiva macro-territorial, el policentrismo también es visto como una herramienta de re-equilibrio territorial. En esta segunda perspectiva se inscribe  la Estrategia Territorial Europea acordada en Postdam en 1999, la cual hace énfasis en la promoción de sistemas territoriales policéntricos; y muy especialmente en la consolidación de ciudades capitales fuera del “pentágono” central europeo delimitado por Birmingham, París, Milán, Hamburgo  y Ámsterdam. Dicha estrategia promueve un desarrollo territorial basado en una red de ciudades con sus respectivas relaciones urbano-rurales, de manera que se apuesta por una política de territorios y no de sectores, subsumiendo en una política unificadora la dimensión del desarrollo territorial, la ordenación del territorio y su planificación[13].

El estudio de las estructuras policéntricas que han emergido de la mano del  planeamiento territorial (p.ej. París o Singapur) o del más puro proceso de auto-organización espacial (p.ej. Los Ángeles) ha dado nacimiento a un conjunto de técnicas especializadas en la identificación de subcentros. Como se verá más adelante, la inmensa gran parte de dichas técnicas se han basado en el análisis de la densidad de actividad económica y demográfica. Sin embargo, tal forma de cálculo, no da cuenta de la verdadera dimensión con la cual se usa el espacio. Dicha limitación deriva de dos circunstancias: 1) la primera relacionada con el hecho de que a diferencia de lo que ocurría hace unas pocas décadas el empleo ya no es más el único factor que estructura la vida cotidiana en las metrópolis postindustriales. No lo es debido a la caída en picado de los contratos indefinidos que ataban a los individuos a una localización determinada (ahí donde la compañía decide ubicarse), a la aparición de las TIC (que han permitido la emergencia del teletrabajo y el trabajo distribuido), y porque la flexibilización que ha supuesto la construcción de la sociedad postindustrial ha permitido que otras actividades, como el ocio, cobren especial ímpetu en la cotidianeidad de las personas, tal y como lo demuestran las encuestas de uso del tiempo y de las razones que motivan los desplazamientos cotidianos; 2) además, incluso si centramos la atención sólo en la faceta productiva de la sociedad, la densidad de empleados es un indicador imperfecto de la intensidad de uso del territorio, porque un empleado, puede usar efímeramente un espacio (p.e. un comercial) o sustancialmente. Por esas razones en este artículo proponemos una forma de entender el funcionamiento de los sistemas metropolitanos a través de la densidad-tiempo. En el fondo, esta propuesta se afilia a la línea de pensamiento de la geografía-tiempo  iniciada por Torsten Hägerstrand.

Con este objetivo en mente la densidad-tiempo se utiliza para detectar subcentros o concentraciones de diferentes tipos de actividad; para a continuación, intentar explicar las razones profundas, de tipo urbanístico, que están detrás de la intensidad de uso-temporal del espacio urbanizado.  El ámbito de estudio lo conforma el conjunto de 164 municipios que integran el ámbito de planeamiento territorial parcial conocido como Región Metropolitana de Barcelona (RMB). Según Marmolejo et al.[14] la RMB es el sistema metropolitano con más rasgos de policentrismo de cuantos hay en España, y además, uno de los que refuerza tal carácter con el paso del tiempo.

El resto del artículo se  estructura así: 1) primero ofrecemos una breve recensión de los métodos utilizados en la identificación de subcentros, 2) a continuación exponemos nuestra hipótesis sobre la naturaleza que, en el contexto de los sistemas mediterráneos, deberían tener los subcentros metropolitanos, 3) luego explicamos la forma de cálculo de la densidad-tiempo propuesta  el marco general de los estudios del uso del tiempo, 4) la cual aplicamos, seguidamente, en la identificación de concentraciones de actividad en la RMB, 5) para finalmente, mediante el concurso de técnicas de análisis econométrico, intentar encontrar qué factores de la matriz urbanística subyacen en la explicación de la distribución espacial de la densidad-tiempo.


Métodos de análisis de las estructuras policéntricas basados en la densidad

Las técnicas de identificación de subcentros, a efectos de su estudio, se  pueden  dividir en dos familias: 1) las que están basadas en el análisis de la densidad, y 2) aquellas basadas en el análisis de los flujos.

El análisis de la densidad, generalmente  de tipo económico  por vía del número de empleos localizados, o demográfico  por vía del número de residentes, es  por mucho  la familia que más se ha utilizado para detectar subcentros. La densidad tiene por ventajas  dar cuenta de la intensidad de  uso del espacio, y  permitir estandarizar las unidades de análisis, sobre todo cuando estas, como suele ocurrir, tienen superficies diferentes y límites “arbitrarios” (p.ej. secciones censales o límites municipales).  Puede decirse que dentro de esta familia  existe  una cierta claridad en la delimitación de 4 líneas diferenciadas de análisis, a saber:

  • La primera línea fue iniciada por John McDonald[15], se basa en la identificación de “picos” de densidad de empleo en relación a las zonas contiguas, en este sentido el autor sugiere que un subcentro es un segundo “pico” de densidad tras el distrito de negocios central (CBD en sus siglas inglesas). Dicho criterio consiste en analizar, mediante un SIG, la distribución espacial de la densidad, destacando los picos locales de empleo como posibles candidatos a subcentro, asimismo es posible analizar la ratio empleo/población para detectar los sitios con mayor concentración relativa del primero. Gordon, H. Richardson y H. Wong[16] restringieron el número de subcentros a aquéllas zonas con altos t-values en un modelo policéntrico de población y empleo; este camino fue ampliado por McDonald y McMillen[17], así como por Steven Craig y Pin Ng[18].
  • La segunda aproximación, sugerida primigeniamente por Genevieve Giuliano y Kenneth Small[19], consiste en utilizar dos umbrales de referencia (cutoffs) que permiten identificar subcentros. Los autores anteriores propusieron considerar como subcentros a aquellas secciones censales contiguas con una densidad superior a 10 empleos por acre (que equivalen a 2.500 empleos por km2),  y con una masa crítica conjunta de, al menos,  10.000 empleos. Según Daniel McMillen[20], el interés  de estos umbrales radica en el conocimiento cualitativo de la realidad metropolitana que les da soporte, además de que permiten el análisis histórico de la estructura de subcentros[21]. Sin embargo este método es sensible al umbral mínimo a partir del cual puede considerarse como subcentro un ámbito determinado y por tanto depende enormemente del conocimiento local de la zona[22]. En esta línea Iván Muñiz y Miguel Ángel García-López[23] han propuesto, para la Región Metropolitana de Barcelona, como subcentros a aquellos municipios con una densidad superior a la media y que a la vez concentren al menos el 1% de empleos del sistema. En cambio en el proyecto Polynet, la densidad mínima es de sólo 700 empleos por Km2 y al menos 20.000 empleos[24], en una única NUT5 (municipios en España), o su agregación si son continuas, puede que esta menor densidad responda a la naturaleza urbana de las ciudades centrales del norte de Europa.
  • Desde una perspectiva econométrica, una tercera línea ha buscado la identificación de los subcentros mediante la utilización de modelos paramétricos, y muy especialmente  mediante el análisis de los residuos en una función densidad de empleo exponencial negativa. McDonald & Paul Prather[25] han ensayado  varios modelos en los que los subcentros se delimitan  mediante el análisis de los residuos positivos, significativos al 95% de confianza[26]. En este mismo conjunto de métodos Muñiz, Anna Galindo y García-López[27] han ensayado otras formas funcionales de mayor complejidad como las splines más adecuadas a la realidad de las metrópolis de la Europa meridional, y más flexibles al reconocer las discontinuidades y la influencia del urbanismo funcionalista en las metrópolis contemporáneas. Sin embargo, como el propio McMillen[28] reconoce, una de las limitaciones de los modelos paramétricos es la mayor dificultad para comparar los resultados entre ciudades, al contrario de lo que ocurre con los umbrales de Giuliano y Small[29], asimismo padecen de los problemas econométricos típicos (i.e. especificación, heterocedasticidad, multicolinealidad, autocorrelación espacial, etc.); en contraposición dependen un tanto del nivel de conocimiento que se tiene del sistema urbano[30].
  • La última línea está formada por métodos no-paramétricos, como la locally o geographically weigthed regression (L o GWR), para la identificación de “picos” locales de densidad de empleo. Desde esta perspectiva la estimación no paramétrica de la densidad de empleo se produce localmente, lo que permite adaptar el manto de densidades a la realidad espacial de la estructura urbana[31]. Es decir estos modelos son capaces de ajustarse a gradientes diferenciales de densidad en un mismo contexto metropolitano, con realidades complejas como las policéntricas.

Métodos de análisis de las estructuras policéntricas basados en flujos

Una perspectiva más innovadora, aunque  menos utilizada, es la basada en el análisis de los flujos, es decir, en la delimitación de los subcentros mediante lo que Castells ha denominado el espacio de los flujos[32]. En el fondo esta segunda línea parte de la hipótesis, probablemente más acertada en el caso de las metrópolis actuales, de que un subcentro, además de ser un punto denso en el espacio, es aquel capaz de estructurar, mediante relaciones funcionales, el territorio que le rodea, con independencia de que, adicionalmente, influya sobre su función de densidad.

Los trabajos de Larry Bourne, Gordon & Richardson, Malcolm Burns, Montserrat Moix, Josep Roca, y Marmolejo[33] son algunos referentes en este ámbito. Según estos últimos autores, mediante el análisis de la interacción que se genera entre los diferentes municipios, y en concreto mediante el índice o valor de interacción cuyas raíces se afincan en el trabajo de Mike Coombes y Stan Openshaw[34], es posible encontrar aquellas áreas cohesionadas por relaciones funcionales más potentes (protosistemas), de manera que el municipio con mayor masa crítica y densidad de este conjunto, es asimismo, el que posee las relaciones más intensas con el resto, es decir, un subcentro. Se trata, por tanto, de un proceso de delimitación de abajo hacia arriba, en dónde primero se establece el área de influencia, y en seguida, se detecta el punto que irradia dicha influencia (i.e. que atrae y emite  proporcionalmente más flujos residencia-trabajo). Nótese que cuestión distinta es la identificación de las áreas de influencia de los centros o subcentros (i.e. hinterlands) a cuya bibliografía no nos referiremos aquí.


Subcentros en el paradigma de las ciudades mediterráneas

Desde una perspectiva urbanística se esperaría que los subcentros, no sólo sean concentraciones de empleo sino se esperaría  que sean verdaderas alternativas, aún cuando modestas o secundarias, al centro metropolitano, tal y como lo ha sugerido McMillen[35] “los subcentros grandes podrían parecerse enormemente al CBD, con miles de empleos en una amplia variedad de sectores”; y McMillen[36] “la diversidad de los tipos de empresas puede ser inferior a la del centro, pero en los subcentros grandes a veces se parece a la diversidad del CBD”. En este sentido, un subcentro metropolitano, además de ser una concentración de empleo, debería reunir ciertas características tales como:

  • Diversidad de su estructura económica, es decir, tendrían que ser entornos ricos en información propicios para la generación de redes complejas de cooperación, complementariedad y competencia[37]. Diversidad entendida como complejidad es decir como un indicador del conjunto de variables discretas con contenido significativo de información, de su abundancia respectiva y de sus interacciones[38].
  • Concentrar actividades centrales tales como el comercio al detalle y, sobre todo,  aquellas basadas en oficinas, es decir actividades capaces de establecer relaciones de jerarquía a escala territorial[39], y por tanto establecer  vínculos territoriales  en la prestación de servicios y en la distribución de productos cualitativamente diferenciados[40].
  • Contener, además de actividad económica, residencia,  y sobre todo ser capaces, por   su atractivo y diversificación económica,  de retener a parte de sus residentes ocupados. Por tanto ser doblemente atractivos como lugar de residencia y como lugar de trabajo.

Como se ve estas características son consustanciales al concepto de  subcentro  metropolitano dentro del paradigma de las metrópolis de la Europa mediterránea; el cual está  sideralmente alejado del norteamericano[41] en dónde han sido acuñados los métodos para detectar subcentros.  Especialmente si atendemos al hecho que una buena parte de los subcentros metropolitanos en Europa son fruto de la integración metropolitana de antiguas ciudades originalmente independientes en términos funcionales[42].

En contraposición, un ámbito que carezca de las características anteriores, tal y como un polígono industrial, o una simple concentración de oficinas, difícilmente podría ser aceptado como un subcentro metropolitano, en el paradigma urbanístico en cuestión, aunque no podría negarse su papel como núcleo de empleo[43]. Por tanto, una simple  concentración de empleo estaría más próxima al concepto de  lo suburbano que no a lo urbano[44], es decir a la urbanización carente de capacidad para estructurar el territorio. Sería lo que Salvador Rueda[45] ha llamado “un estado de organización simplificado pero con un elevado consumo de recursos”, un estado con un escaso nivel antrópico. En todo caso, el concepto de ciudad en el límite de Joel Garreau[46] podría acercase más a lo que conceptualmente se entiende como subcentro metropolitano emergente[47]; es decir, un ámbito, no central, en dónde a pesar de que existe una mayor concentración de empleo que no de residencia, es diverso, por cuanto combina actividades cualificadas basadas en oficinas, con centros de consumo, incluidos bienes y servicios especializados como los culturales (p.e. galerías de arte), y sobre todo, que tiene el carácter que la hace perceptible como “lugar” en el sentido que lo definen José María Silvestro y Roca[48]. La ciudad en definitiva depende de la existencia de lugares cualificados de simultaneidad y encuentro[49].

En la literatura la densidad de empleo se calcula dividiendo el número de personas ocupadas, o  lugares de trabajo localizados  (LTL) entre la superficie (generalmente la urbanizada sin distinguir la parte  que efectivamente ocupan las empresas). Como se ha dicho, esta forma agregada de calcular la densidad hace que el método pierda información valiosa que, como se verá más adelante, podría permitir distinguir diferentes tipos de subcentros de empleo. En este sentido  Los principales avances en el estudio de las estructuras territoriales y de las jerarquías que a su interior se entretejen se basan en el análisis de los flujos más que en los atributos de los lugares, como ha sido señalado seminalmente por Castells (op. cit). Así, en esta investigación se propone una nueva fórmula de cálculo de la densidad basada en el tiempo efectivo que las personas emplean en la realización de las actividades que realizan fuera de casa. En el fondo, dicha densidad-tiempo se deriva del análisis de los flujos de movilidad y no tanto de los atributos localizados como podría ser la densidad edificada. Por tanto las ventajas de la densidad-tiempo propuesta pueden resumirse en:

  • Permite cuantificar con mayor precisión la intensidad con la cual se usa el espacio
  • Permite distinguir diferentes tipos de actividad, y por tanto, identificar concentraciones de actividad de naturaleza diferente
  • Permite identificar a los sitios, diversos, nodales, y centrales, en definitiva, a los subcentros metropolitanos.

Como se ve, esta densidad-tiempo, sensible a todo tipo de actividades extra-domésticas, va en la línea del análisis urbano en la era de las sociedades postindustriales, en las cuales, la cuota temporal de las actividades no laborales, va ganando peso de manera progresiva, especialmente aquella destinada a satisfacer la cultura del ocio y del tiempo libre.


El estudio del uso del tiempo y la densidad-tiempo

La densidad-tiempo conjuga dos líneas tradicionales de estudio en las ciencias sociales: una vinculada al conocimiento de la forma en cómo la población usa su tiempo; y la otra afiliada al estudio de cómo se desarrollan las actividades a lo largo del espacio. Ambas aproximaciones, hasta ahora divorciadas, han implícitamente negado algo que es esencial: los patrones temporales y espaciales de la población están íntimamente correlacionados y por tanto no pueden ni deben estudiarse por separado.


El estudio del uso del tiempo

El estudio de la forma en cómo la población emplea su tiempo ha estado vinculado, en un inicio, al análisis de las inequidades sociales. Así, a principios del siglo XX en Francia e Inglaterra surgen este tipo de análisis como una aproximación novedosa al estudio de las condiciones de vida de las familias. Mientras tanto, durante la Gran Depresión, se estudia en los EE.UU., la forma en cómo los desempleados utilizan  su tiempo en diferentes actividades no remuneradas. De manera posterior en Europa del Este el énfasis se centra en el estudio del tiempo libre, para encontrar las correlaciones existentes con la faceta productiva de las personas.  Europa occidental no centrará  su interés en el estudio del tiempo libre hasta la década de los años sesenta, en el marco del  establecimiento del estado del bienestar y el nacimiento de la sociedad del consumo[50].

Un origen menos reconocido de los análisis  de uso del tiempo es el relacionado  con los estudios de género, orientados a poner en evidencia la relación entre el tiempo que se emplea en los trabajos domésticos y aquel empleado en  las actividades remuneradas, para subrayar la subvaloración del primero[51]. Sólo en la sociedad contemporánea, se ha comenzado a reconocer las inequidades de género en la dimensión temporal.  El enfoque principal de estos estudios es el económico, aunque actualmente han emergido estudios de tiempo en historia, sociología, antropología, y otras ciencias sociales.

La gran utilidad que han demostrado los estudios de uso del tiempo ha  inducido a que los sistemas estadísticos oficiales se ocupen de la materia. De esta manera a principios de los 90, los países de la unión europea comienzan a desarrollar una guía estadística oficial, homogeneizando la información de uso del tiempo.  El proyecto más importante, desarrollado por EUROSTAT[52], se denomina “Harmonized European Time Use Survey, HETUS”.  El principal objetivo de este proyecto es dar una clara señal institucional del reconocimiento e importancia de la dimensión social del uso del tiempo en las condiciones de vida de la población, a pesar del alto coste que significa la captura de esta nueva información. La mayor crítica a este proyecto se refiere al enfoque principalmente cuantitativo de medir el tiempo, y la no consideración de los aspectos cualitativos del tiempo (principalmente en la dimensión sicológica).


El uso del tiempo y del espacio

Existen pocos desarrollos teóricos aplicados que unan el uso del espacio con el uso del tiempo.  La línea más importante en este sentido es la iniciada en 1969 por Torsten Hägestrand  denominada la Geografía del Tiempo (Time Geography)[53], que vino a suplir la enorme deficiencia que los estudios del uso del tiempo o “presupuestos temporales” planteaban: no incorporar la dimensión espacial en sus análisis. La geografía del tiempo  permite analizar, con cierto nivel de profundidad, las relaciones que se generan entre los individuos, y entre ellos con los espacios: la geografía del tiempo está relacionada con las vivencias “coreográficas” de los individuos, ya sea que la escala de observación sea diaria, anual o incluso vital. El tiempo y el espacio son vistos como algo inseparable. Cada una de las acciones y eventos que secuencialmente componen la existencia individual tienen atributos tanto temporales y espaciales, uno indisociable  del otro[54].

De manera que, desde la perspectiva de la geografía del tiempo, la existencia de cada individuo puede ser trazada mediante las actividades que realiza en cada lugar y el tiempo que destina a cada una de ellas, sin perder de vista la secuencia de las mismas, toda vez que inextricablemente en las acciones pasadas hincan  sus raíces las futuras. A cada unidad territorial en la cual se suceden los eventos, Hägerstrand les denomina “estaciones” o “dominios”, para significar su contraste con los espacios de tránsito.

Como se ve, el análisis de los patrones de conducta espacial de los individuos no es baladí, puesto que refleja las decisiones espaciales que éstos toman, ante dos restricciones a las que se enfrentan constantemente: a) la incapacidad de estar en dos sitios diferentes a la vez, y b) la limitación de su “presupuesto” temporal diario.  Además de estas dos premisas de partida, existen otras restricciones que Hägestrand identifica como: a) de capacidad (tiempo mínimo que se debe destinar a actividades biológicas como dormir, descansar o comer, y la limitación del alcance espacial de las acciones cotidianas fuertemente condicionada por la tecnología del transporte); b) de acoplamiento (i.e. de encontrarse con otros individuos para realizar tareas laborales o sociales); y c) legales (que limitan el uso del espacio o de quién puede acceder al mismo).  Todas ellas, unidas al propio comportamiento del individuo acaban perfilando la forma de utilización del territorio[55], creando de esta manera una especie de prisma cuyos “muros” son tanto espaciales como temporales[56].

Desde la perspectiva de la sociología, la geografía del tiempo, ha sido vista como una herramienta para entender la forma en cómo los fenómenos societales ocurren en el espacio, y como determinadas “estaciones” se convierten en el escenario espacial que presencia  fuertes interacciones sociales, creando un comportamiento social más allá del individual, para a continuación, desvanecerse a la par que los individuos las abandonan. Lo interesante, además y también desde este enfoque sociológico, es la posibilidad de identificar los diferentes roles que el individuo va desempeñando en el curso de su trayectoria espacio-temporal.


La densidad-tiempo

En esta investigación, para conocer el tiempo que una persona permanece en un determinado lugar realizando una actividad concreta, se ha explotado la Encuesta de Movilidad Cotidiana (EMC)  realizada por la Autoridad del Transporte Metropolitano (ATM)  en el año 2001[57]. De esta manera a partir del análisis de la “rutina de actividades” declaradas en los diarios de dicha encuesta, se han reconstruido los viajes y actividades que se realizan entre y en los diferentes territorios discretos en los que se dividió la RMB (municipios). Así, la densidad tiempo corresponde a la suma de los tiempos de todos los viajeros que visitan un determinado municipio, por un determinado propósito, dividido por la superficie artificializada  del municipio. Por su parte dicha  superficie artificializada ha sido calculada mediante un proceso de teledetección  propio a partir de imágenes del satélite SPOT del año 2000[58].

Se ha de reconocer, sin embargo, las limitaciones que la propia metodología   plantea. Por una parte, tal y como lo ha señalado María Ángeles Duran[59] la información deriva de las declaratorias de los individuos encuestados, y en este sentido existe el riesgo de que estos  limiten  la información proporcionada a aquello que no ridiculiza la moral corriente, y por  tanto omite cualquier información que, a su juicio, pudiese ser reprensible. Por otra parte, el tratamiento que se hace del tiempo es inminentemente instrumental, asumiendo que las horas fungen como simples divisiones mecánicas del día según la concepción introducida por  la Revolución Industrial, sin considerar que la “forma” en cómo las personas viven ese tiempo lo hace único, y por tanto, inoperable en términos aritméticos, al no resultar intercambiable[60]. Finalmente, la forma en cómo está diseñada la encuesta de movilidad obligada, al no ser un instrumento diseñado para conocer los “presupuestos temporales” de las personas, obvia la simultaneidad, es decir, la posibilidad de que en un mismo lapso de  tiempo coexistan dos, o incluso más, actividades.


El análisis de la estructura metropolitana desde la perspectiva de la densidad-tiempo

Una vez explicitada la forma de cálculo de la densidad tiempo, este apartado ofrece un análisis de la estructura metropolitana a través de su utilización.


Distribución temporal por actividades y distribución espacial

En  primera instancia, cabe distinguir las actividades que se han analizado.  La figura 1 inferior detalla los “motivos de desplazamiento” (i.e. desplazamientos para realizar actividades) contenidos en la EMQ, así como su duración media (exceptuando, el tiempo de estadía en la vivienda habitual no considerado, en esta investigación, por no contar con suficiente información para ponderarlo en toda  su magnitud[61]). Como se ve los resultados de la explotación son bastante coherentes, de manera que las actividades que más tiempo emplean son las obligadas: trabajar y estudiar, a continuación, en términos de duración media, le siguen aquellas relacionadas con las actividades más sociales, como las relaciones personales (visitar amistades), el ocio y la diversión u otras funcionales-sociales como las salidas a comer o cenar. Las actividades que tienden a durar menos son las relacionadas con las compras y las gestiones personales.

 

Figura 1. Actividades analizadas y su duración media.
Fuente: Elaboración propia con base en la Encuesta de Movilidad Cotidiana 2001 (ATM).

 

Naturalmente el total del tiempo empleado por los usuarios del territorio metropolitano no resulta de multiplicar el tiempo medio señalado en el cuadro anterior por la cantidad de población, en tanto, que la distribución del mismo es compleja y responde a la estructura etarea, social, económica, y por supuesto, espacial, en tanto cuanto que  a mayor tiempo de transporte, necesariamente hay una constricción en el tiempo destinado al resto de actividades, especialmente las no obligadas. La figura 2 inferior  documenta la estructura del uso del tiempo metropolitano  referida a las actividades que se hacen fuera de casa. Como se ve, las actividades obligadas como el trabajo y los estudios acaparan más de tres cuartas partes del tiempo total, mientras de las no obligadas destacan el ocio y las actividades sociales.

 


Figura 2.  Estructura del uso del tiempo fuera de casa en la RMB.

 

El primer análisis espacial ofrecido  consiste en la construcción de un manto de densidad, en el cual en el eje de las x se sintetiza la densidad por corona (i.e. todos los municipios ubicados a una distancia entre 0 y 10 km de Barcelona, exceptuando ésta, forman la corona 10, etc.), el  eje vertical de las z resume  la densidad tiempo, y el último eje de las y  la actividad a la cual se destina tal tiempo. Como es previsible, según la teoría de la renta ofertada o bid rent, en la cual se sustenta la actual economía urbana, a medida que aumenta la distancia de cada corona a Barcelona la densidad se reduce (figura 3). Lo significativo es que la estructura de usos de la ciudad difiere de manera importante.  Por ejemplo: la densidad-tiempo laboral, si bien se reduce a medida que incrementa la distancia de Barcelona, tiende a repuntar en la corona ubicada entre los 20 y 30 km debido a la presencia de los municipios que actúan como subcentros, mientras que la densidad-tiempo de estudio se reduce de una manera más regular, siendo difícil apreciar el repunte de los subcentros. En cambio, la densidad tiempo de ocio es importante en el centro, y su reducción no es tan clara, puesto que las periferias metropolitanas son también destino de esta actividad, no sólo por la existencia de una franja litoral, muy utilizada en las época estival, a lo largo de la RMB, sino también por la aparición de sendas áreas y parques naturales protegidos que, por su riqueza ambiental y relativa proximidad a las ciudades, resultan enormemente atractivos para emplear tiempo de ocio durante los fines de semana.

 


Figura 3. Distribución unidimensional (por coronas) de la densidad tiempo según tipo de actividad.

 

La desigual distribución de las densidades-tiempo por actividades sugiere que el territorio metropolitano tiene pautas de especialización, la figura 4  inferior detalla el coeficiente de localización[62] por coronas. A efectos de simplificación las 11 actividades han sido agrupadas en 6, mediante un análisis factorial.  Como se ve, algunas actividades tienen una presencia, en términos proporcionales,  estable a lo largo de la metrópoli, como el trabajo; sin embargo otras tienen importantes variaciones, dentro de éstas últimas destacan las actividades relacionadas con el cuidado de la salud, que especializan el centro (i.e. la presencia de los principales centros hospitalarios en la capital, e incluso en municipios aledaños como Esplugues o L’Hospitalet están detrás de ello). Otras actividades como el ocio tienden a repuntar en la última periferia especializando dicho territorio en ellas, como ya se había comentado anteriormente.

 


Figura 4. Coeficiente de especialización de las actividades agrupadas según criterios de coexistencia espacial.

 

La densidad tiempo en la detección de subcentros

Los análisis unidimensionales  presentados hasta ahora sugieren la existencia de concentraciones territoriales de actividad, las cuales quedan ampliamente confirmadas en la figura 5 inferior. En dicha figura destaca con meridiana claridad Barcelona con su continuo urbanizado (si bien se denotan subcentros hacia el propio interior de dicho continuo central), así como los municipios del “Arco Metropolitano” que cualitativamente han sido considerados como subcentros (p.e. Mataró, Sabadell, Terrassa, Granollers, Vilanova, etc.). Asimismo la densidad de las actividades no obligadas permite detectar áreas que, a pesar de estar escasamente urbanizadas o no urbanizadas en absoluto, son destino importante de las actividades relacionadas fundamentalmente con la recreación y el ocio (seguramente afiliadas al senderismo y excursionismo ampliamente arraigado en Catalunya), tales como el Montseny, en menor medida El Collserola y tímidamente El Garraf (debido a la fuerte presencia de urbanizaciones residenciales), todas ellas caracterizadas por la presencia de zonas naturales preservadas de la urbanización.

 

Densidad tiempo obligado y no.jpg
Figura 5. Distribución bidimensional de las densidades-tiempo en la RMB.
Fuente: Elaboración propia.

 

Sin embargo, para identificar “más formalmente” dichas concentraciones hace falta aplicar alguna de las metodologías discutidas en la sección introductoria. Así, en este apartado, se identifican posibles subcentros a partir de la línea iniciada por Guiliano & Small[63] en la forma en cómo ha sido adaptada para la RMB por García-López[64]. Según este criterio, un posible subcentro es aquel que tiene, al menos, un 1% de la actividad del sistema, y su densidad es superior a la media del sistema. El cuadro 1 inferior contiene a los municipios que cumplen ambos criterios en el análisis de la densidad laboral (o de lugares de trabajo localizados –LTL-) y la densidad-tiempo para las actividades analizadas en esta investigación:

  • Como se ve, el método aplicado a la densidad de empleo (densidad de LTL) sugiere la existencia de 11 núcleos de actividad, de los cuales 5 se encuentran en el continuo de Barcelona, siendo ésta uno de ellos, lo cual denota la existencia de concentraciones destacables hacia el interior del continuo central como ya lo sugería la figura anterior. Es decir, que los 6 restantes podrían ser subcentros de empleo.
  • En términos de densidad-tiempo de empleo las cosas son distintas, puesto que de los 7 núcleos identificados, sólo 3 están en el continuo, a la vez que no destacan, a diferencia de los resultados de la densidad de empleo,   municipios como Santa Coloma, Cornellà, Sant Boi o Martorell. Dichos municipios tienen, todavía, una fuerte presencia del sector industrial[65] (a excepción de Santa Coloma en donde domina el terciario banal).
  • La densidad-tiempo permite identificar otros núcleos cuya presencia es imperceptible a la densidad de empleos, como Cerdanyola, Esplugues e incluso Matadepera, municipios especializados en educación, el primero de tipo superior debido a la presencia de la Universitat Autònoma de Barcelona de corte suburbano al estilo de los campus del norte de América y de la Europa septentrional, y los segundos de educación secundaria debido  a la amplia oferta de colegios de carácter privado cuya área mercado trasciende claramente los límites municipales. Se trata por tanto, de núcleos especializados.
  • Otros municipios como  Sant Boi, Gavà o Viladecans, además de formar un continuo urbano, destacan sólo en una actividad relacionada con las actividades sociales, a pesar de haber tenido desarrollos históricos relacionados con la manufactura.
  • El análisis deja ver que tanto los municipios centrales como los subcentros asumidos de forma cualitativa como tales, son ámbitos especializados en muchas actividades, es decir son también diversificados, aquellos subcentros más maduros como Sabadell o Mataró destacan en todas las actividades-tiempo, luego siguen otros como Terrassa o Granollers, y finalmente Vilanova señalada como concentración de las actividades referidas al consumo, el ocio y las  sociales. Vilafranca es la gran ausente en este análisis, pues como ha sido documentado por Burns et al.[66], se trata del último gran “subcentro” incorporado al proceso barcelonés de metropolización.
  • Finalmente cabe destacar que el hecho de que municipios como L’Hospitalet,  Badalona e incluso Santa Coloma sean señalados como concentraciones de muchas actividades es significativo de que, al año 2001, el centro metropolitano ya había cambiado de escala, expandiendo sus funciones hacia las ciudades de su primera periferia, otrora consideradas dormitorio.

 

Cuadro 1.
Posibles subcentros según la densidad de empleo y la densidad-tiempo de diversas actividades


Fuente: elaboración propia con base en la Encuesta de Movilidad Cotidiana 2001.

 

Para realizar una evaluación sobre cuán mejor podría ser la selección de núcleos de actividad económica si se toma como referencia la densidad-tiempo trabajo en vez de la densidad-LTL se han construido una serie de indicadores, a saber:

  • El valor de interacción “integro”[67]  del presunto subcentro con el resto de municipios, cuanto más grande es este valor, mayor es la relación funcional reciproca entre el presunto subcentro y el conjunto del área metropolitana (expresada como la intensidad de flujos laborales que se envían, relativizada por su tamaño).
  • La entropía de los orígenes de los flujos residencia-trabajo[68], cuanto más grande es este indicador, mayor es la cantidad de municipios que tienen relación funcional con el presunto núcleo de actividad.
  • Autocontención[69], cuanto mayor es, mayor es la capacidad de retención de la mano de obra residente en cada presunto subcentro, puesto que se ofrecen más oportunidades laborales acordes a su perfil ocupacional.
  • La diversidad de la actividad económica[70], cuanto más grande es, mayor es la complejidad de la estructura económica.
  • Coeficiente de especialización[71] en actividades de la información cualificadas y de comercio al por menor, cuando es superior a la unidad indica que el municipio está especializado en ellas.

El cuadro 2 inferior detalla los resultados por municipio y la media ponderada (por la cantidad de LTL) para el conjunto de municipios señalados como núcleos de actividad por cada tipo de densidad.  Como se aprecia, el conjunto de municipios señalados como núcleos de actividad a partir del análisis de la densidad-tiempo-laboral, tiene: a) una relación funcional más fuerte con el sistema metropolitano, b) recibe flujos laborales de una mayor cantidad de municipios, c) tiene más capacidad para ofrecer oportunidades laborales a sus residentes ocupados, d) tiene una diversidad superior, e) está más especializado en actividades económicas cualificadas relacionadas con la gestión de la información, en lo que en la literatura se ha llamado advanced service producers, y f) está menos especializado en los servicios personales como el comercio. Por tanto, la densidad-tiempo-laboral permite identificar núcleos de actividad que cumplen mejor con las características que se esperaría tuviesen las centralidades metropolitanas.

 

Cuadro 2.
Evaluación de los posibles subcentros de empleo detectados por la vía de la
densidad-LTL y la densidad-tiempo trabajo

 

Así,  la densidad tiempo permite valorar de una manera más comprehensiva la función que desempeñan las diferentes concentraciones de actividad a lo largo de la metrópoli  que, como se ha visto, tienen especializaciones diferentes, detectando, de esta manera, sutilezas que escapan a los métodos de identificación basados únicamente en el análisis de la densidad laboral o demográfica.  Asimismo, la densidad-tiempo, en el caso de la actividad económica, permite identificar con mayor nitidez al conjunto de municipios que mejor satisfacen las condiciones que se esperaría tuviesen las centralidades metropolitanas, en cuanto a su capacidad nodal, diversidad y especialización en las actividades direccionales, además de su atractivo  para tener población residente en el paradigma de las metrópolis de la Europa meridional.


Factores explicativos de la densidad tiempo

Habiendo descrito la forma en cómo las personas distribuyen espacialmente el tiempo que pasan fuera de casa en la RMB, y cómo la suma de éste determina la estructura policéntrica y polifuncional metropolitana, procede ahora buscar los motivos, urbanísticos,  que subyacen detrás de este proceso. Con este objetivo en mente, en este apartado se ofrece un modelo econométrico, en el que la variable dependiente, es la densidad tiempo, mientras que las independientes son un conjunto de indicadores vinculados con la estructura física (F), de accesibilidad (A), ambiental (E) y social  (S)[72] del espacio metropolitano, como se señala en (1)

Dt = f(F,A,E,S)

(1)

Nos ha parecido razonable realizar dos estimaciones, en la primera, se intenta explicar la densidad tiempo total, es decir el tiempo que las personas destinan a todas las actividades realizadas fuera de su casa; en la segunda la variable a explicar es la densidad tiempo de las actividades anteriores que se realizan de manera no obligada por el trabajo, los estudios, los servicios sanitarios, se trata, como se ve, del tiempo más vinculado al consumo, al ocio y a las relaciones sociales.

Tras analizar la distribución de ambas densidades, se ha decidido linealizar la densidad, puesto que esto mejora las condiciones que se esperan tengan los residuos del modelo MCO: normalidad (0,1) y homocedasticidad, a la vez que permite interpretar el efecto de las covariables en términos de semielasticidades: es decir, el cambio porcentual en la variable dependiente por cada unidad que varia cada independiente. Asimismo, con el objeto de eliminar los casos anómalos u outlayers[73] se han descartado  aquellos municipios con una densidad alejada de la media en más de una desviación estándar. De manera paralela se ha calculado la Distancia de Mahalanobis[74], como una medida de detección de casos anómalos desde una perspectiva multidimensional, en la cual no sólo se analiza la variable dependiente, es decir, la densidad, sino también las covariables. De esta manera, los 164 municipios de la RMB, han quedado  reducidos, en este análisis a 147.

El cuadro 3 inferior detalla los resultados de los modelos log-lin utilizados. En un primer modelo (MOD 1) se ha introducido la densidad edificada, puesto que previsiblemente el tiempo que las personas emplean en el territorio debería tener una íntima relación con la cantidad de techo edilicio por km2 de suelo artificializado. Como se ve en dicho cuadro, este factor es capaz de explicar hasta un 52% de la variabilidad espacial de la densidad-tiempo total, ha de entenderse que este factor mide la “cantidad” de espacio disponible en cada municipio, y los que se mostrarán a continuación la “cualidad” que hace que un espacio sea más usado que otro.

 

Cuadro 3.
Modelos MCO para explicar la densidad tiempo total


Fuente: Elaboración propia.

 

Piénsese que la densidad edificada es, en sí misma, una variable que internaliza la accesibilidad del territorio, puesto que cuanto más central es éste, mayor es aquella por un efecto de los costes de transporte y de la urbanización histórica de nuestras ciudades. Sin embargo, la accesibilidad no siempre está relacionada con la nodalidad de los lugares, así, algunos  municipios muy accesibles, como aquellos localizados en la periferia del continuo urbano central, a pesar de ser (muy) densos, podrían fungir como ciudades dormitorios  y no nodos de estructuración del territorio. Por esta razón, en el MOD 2 se introduce un indicador sintético de la nodalidad, desde la perspectiva laboral, construido mediante la ratio que forman los flujos que entran al municipio por motivos laborales, partidos por aquellos que salen. Así, cuanto mayor es dicho indicador mayor es el número de personas trabajadoras que atrae un municipio en relación a las que deja ir, es por tanto, un indicador, hasta cierto punto de la autosuficiencia y la autocontención.  Como era de esperar el modelo mejora, y el efecto del ratio es positivo. En el MOD 3 se introduce la estructura de usos del techo edificado y de la actividad económica, como se ve, la diversidad de los lugares de trabajo localizados (analizada a 2 dígitos de la CNAE 93) tiene un efecto positivo sobre la intensidad de uso del espacio, al igual que el porcentaje  de techo destinado a comercio de proximidad (locales a pie de calle, galerías urbanas, mercados, etc.). El porcentaje  de locales destinados a las actividades culturales y de espectáculos tiene, igualmente, una influencia positiva, esta oferta cultural puede estar fungiendo de proxy de una  accesibilidad cualificada. Mientras que el porcentaje  de edificios singulares tiene un impacto negativo, debido a que, bajo este epígrafe el catastro cataloga, entre otras cosas,  a las urbanizaciones de baja densidad de las zonas menos accesibles de la metrópoli, por lo que esta variable está haciendo de proxy de la tipología de urbanización y accesibilidad. En el Modelo 4, se ha probado de introducir covariables que den cuenta de la estructura socioeconómica de la metrópoli, de las ofrecidas, ha entrado el porcentaje  de personas ocupadas residentes que ocupan puestos profesionales, científicos e intelectuales, se trata de un colectivo de un nivel de ingresos medio alto y un elevado nivel educativo; esto les permite optar, de manera competitiva, por las mejores localizaciones, en términos de calidad urbanística y ambiental, que deberían ser factores explicativos del atractivo del espacio, y por tanto, de la densidad tiempo. En el último modelo MCO (MOD 5) se ha introducido una variable que mide cuán fragmentado está el territorio desde la perspectiva de la continuidad de los tejidos urbanizados. Siguiendo a Marmolejo y Mariana Stallbohm[75] se ha utilizado la entropía de Shannon[76] a partir de los polígonos discontinuos entregados por el Corine Land Cover, sin distinguir el uso predominante de los mismos. Como se ve, esta variable entra con un signo negativo, lo que es significativo que los municipios con una mayor dispersión de su urbanización, son los menos eficientes, desde la perspectiva de la intensidad de uso del espacio artificializado. El coeficiente beta, construido sobre las covariables previamente estandarizadas, permite detectar la  importancia de cada factor, siendo ésta en orden descendente: la densidad edificada, la ausencia de urbanizaciones de baja cualidad y densidad, la diversidad de la actividad económica, la compacidad del tejido urbanizado (ausencia de fragmentación),  la presencia de comercio de proximidad, y la nodalidad del territorio (fruto de la accesibilidad y preponderancia económica).

Así los modelos hasta ahora ensayados dejan ver que el modelo de ciudad tiene un papel sin equa non en la forma en cómo las personas deciden vivir a lo largo del espacio. De manera que las ciudades densas (y accesibles), diversas en su tejido económico, y compactas (poco fragmentadas) son precisamente aquellas que optimizan el consumo de suelo por cada hora que sus usuarios viven en ellas.

La complejidad de la estructura metropolitana de Barcelona, al ser un sistema policéntrico, como se ha visto antes, creado por agregación de núcleos de actividad y poblacionales con identidad propia sugiere que la influencia de los factores anteriores puede ser de tipo no estacional. Es decir que la importancia relativa de cada covariable, sobre la densidad tiempo, difiera a lo largo del espacio. Para probar esta hipótesis se ha ensayado una regresión geográficamente o localmente ponderada[77] (G o LWR en sus siglas inglesas). Las ventajas de esta técnica espacial de ajuste, es que permite resolver los problemas de autocorrelación espacial, a la par que permite encontrar coeficientes localmente ajustados para cada covariable.

Los resultados de la GWR están contenidos en el cuadro 4 inferior, dejan ver que el poder de ajuste del conjunto de modelos que suponen la aplicación de esta técnica mejora sensiblemente, hasta alcanzar el 87,5%, para cada covariable los coeficientes tienen un margen de variación (significativo de la diferente importancia que cada covariable adopta en diferentes puntos del territorio metropolitana), de manera que el valor central reportado es la mediana. Como se ve, si bien los coeficientes-mediana de la GWR conservan el signo encontrado por los modelos MCO, éstos difieren en su cuantía en relación a los reportados por la regresión MCO.  Estas diferencias sugieren que efectivamente no existe una estacionalidad en los valores, sin embargo, el Test de Montecarlo (reportado en el mismo cuadro 4 derecha), deja ver que en términos estadísticos dicha variación no es significativa, incluso, al 90% de confianza.

 

Cuadro 4.
Resultados del Modelo MOD5 GWR


Fuente: elaboración propia.

 

Los resultados anteriores sugieren que las covariables introducidas en los modelos tienen un impacto que, al menos en su signo, es estable, de media  a lo largo del territorio.

Finalmente el MOD 6, reportado en el cuadro 5 inferior, intenta encontrar los factores explicativos de la densidad del tiempo que se emplea en propósitos no obligados por el trabajo, los estudios y los servicios sanitarios; por tanto de aquel empleado en las compras, el ocio y el establecimiento de otras actividades sociales. Como se ve, las  covariables admitidas por el modelo, en función de su significancia estadística, son parecidas a las anteriores, si bien destaca la desaparición del papel de la diversidad de la actividad económica, y de la urbanización del territorio (% edificios singulares), y de manera especial, la aparición de una variable dummy que internaliza la presencia de playas transitables a lo largo de la costa metropolitana.  Así, como es lógico esperar, los motivos que explican la densidad del tiempo destinado a actividades no obligadas, tiene una matriz explicativa diferente, en la cual, aparecen atributos territoriales, como la playa, que computan favorablemente en el atractivo del paisaje metropolitano. Llama la atención, empero, la ausencia de variables relacionadas con la presencia de áreas naturales, en este sentido, quizá la información de satélite utilizada refleja pobremente los atributos cualitativos que distinguen a un parque natural, de una pineda semiurbanizada; y que en definitiva decantan el uso o no de estos territorios como destino espacial del tiempo libre.

 

Cuadro 5.
Modelo MOD6 del tiempo no obligado

Fuente: elaboración propia.

 

Conclusiones

La superación de los modelos territoriales monocéntricos a manos de la emergencia, inducida o espontánea  de los policéntricos, ha abierto nuevos campos de investigación. Uno de ellos es la identificación de subcentros  y la mensuración de la influencia que tienen en el hinterland que les rodea. Dentro de las técnicas de identificación de subcentros aquellas basadas en el análisis de la densidad, es por mucho, la más utilizada. Enormes esfuerzos se han hecho por tal de generar métodos estadísticos cada vez más sofisticados cuyos resultados, en  la dimensión de su naturaleza cuantitativa, se consideran más eficientes.  Sin embargo, llama poderosamente la atención que el propio objeto de estudio, es decir, la densidad de empleo o de población, ha merecido poca o nula atención. Necesariamente el análisis de la densidad de empleo y/o población es parcial e imperfecto. Imparcial porque obvia todo el resto de actividades que las personas realizan fuera del ámbito laboral y doméstico, que por otro lado, en el paradigma de la sociedad postindustrial, se han demostrado progresivamente importantes, no es casual, en este sentido, que la así llamada movilidad no obligada gane constantemente peso en detrimento de la obligada. Pero además de ello, desde la perspectiva laboral, la densidad de empleo no permite distinguir con qué intensidad se utiliza el espacio, porque las unidades, es decir, el número de empleos no están transformados a unidades equivalentes a tiempo completo.  Ante esta situación, en este artículo se propone  un nuevo enfoque del estudio de las áreas metropolitanas, basado en el tiempo que efectivamente destinan las personas a realizar aquellas actividades que realizan fuera de casa. Una vez construida la densidad-tiempo, a partir del análisis de la activity-trip-chain de la encuesta de movilidad cotidiana de la RMB, se utiliza para identificar concentraciones de actividad y en el fondo, subcentros metropolitanos, mediante el uso de los criterios cutoff sugeridos por García-López[78] para la RMB. Los resultados revelan que más allá de las típicas concentraciones de empleo, reconocidas como subcentros en términos cualitativos, existen otras más sutiles especializadas en actividades como la educación y el ocio. Asimismo, los municipios priorizados como subcentros laborales por vía de la densidad-tiempo, denotan características más acordes con lo que se esperaría fuese un subcentro en el paradigma del modelo de metrópolis mediterráneas: nodalidad (entendida como la concentración de los vínculos funcionales con el resto del territorio), diversidad (entendida como la entropía de la estructura económica), especialización en actividades centrales (entendida como la concentración relativa de actividades direccionales con amplios rangos de mercado).  Finalmente, el análisis de regresión, mediante el que se intentan encontrar los factores que están detrás de la explicación de la distribución espacial de la densidad-tiempo, sugieren que las ciudades densas (en su matriz edificatoria), compactas (exentas de dispersión o fragmentación territorial), nodales y diversas son en las que el consumo de suelo por cada hora de actividad realizada alcanza el epítome de su eficiencia.


Agradecimientos

Esta investigación se desprende del proyecto financiado por el MICINN CSO 2009 7218 “¿Hacia un sistema de metrópolis españolas policéntricas?: evolución, caracterización e influencia de los subcentros metropolitanos sobre la eficiencia de la urbanización”, del cual el primer autor de este artículo es investigador principal.

 

Notas

[1] Hall y Pain, 2006, p. 3.

[2] Allen Scott, 2001.

[3] Robert Kloosterman y Sako Musterd, 2001.

[4] Daniel McMillen y Stefani Smith, 2003;  McMillen 2003,  John McDonald, 2009.

[5] McMillen, 2001.

[6] P. Gordon et al. 1986.

[7] McMillen, op. cit.

[8] McMillen y Smith, op. cit.

[9] McMillen, 2003.

[10] Peter Taylor, 1994.

[11] Carlos Marmolejo y Josep Roca, 2006, 2008.

[12] Boix y Trullen, 2012.

[13] Felix Pillet, et al. 2010.

[14] Marmolejo et al., 2012a, 2012b.

[15] McDonald, 1987.

[16] Gordon, H. Richardson y H. Wong, 1986.

[17] McDonald y McMillen, 1990.

[18] Steven Craig y Pin Ng, 2001.

[19] Giuliano y Small, 1991.

[20] McMillen, 2001.

[21] Shunfeng Song, 1994; Robert Cervero & K. Wu, 1997; McMillen & McDonald, 1997; William Bogart & William Ferry, 1999; Nathan Anderson & Bogart, 2001; Richard Shearmur & William Coffey, 2002; y Giuliano & Christian Readfearn, 2007.

[22] McMillen & Smith, 2003.

[23] Muñiz y García-López, 2008; García-López, 2007.

[24] Hall y Pain, 2006.

[25] McDonald & Paul Prather, 1994.

[26] McMillen, 2001; McDonald, 1987; McDonald & McMillen, 1990.

[27] Muñiz, Galindo y García-López, 2003.

[28] McMillen, 2003.

[29] Giuliano y Small, 1991.

[30] McMillen 2001, 2003.

[31] McMillen, 2001 y 2002; Craig & Ng, 2001; Readfearn, 2007.

[32] Manuel Castells, 1996.

[33] Bourne, 1989; Gordon & Richardson, 1996; Burns, Moix, y Roca, 2001; Roca y Moix, 2005; y Roca, Marmolejo y Moix, 2009.

[34] Coombes y Openshaw, 1982.

[35] McMillen, 2003, p. 2.

[36] McMillen, 2001, p. 17.

[37] Salvador Rueda, 1996, y 1998.

[38] Ramón Margalef, 1991.

[39] Oriol Nel·lo, 2001.

[40] Brian Berry, 1958.

[41] Guisseppe Dematteis, 1998.

[42] Muñiz et al. 2003.

[43] Aunque, como McMillen (2003) lo ha documentado para el caso de Chicago (1970-2000), los subcentros de empleo, originalmente monoespecializados  tienden, con el paso del tiempo, a diversificar su estructura económica asemejándola  a la del conjunto metropolitano.

[44] Larry Keating, 2001; Andrés Duany & Elizabeth Plater-Zyberk, 2001.

[45] Rueda, 1998, p. 83.

[46] Joel Garreau, 1991.

[47] El propio Garreau es consciente de que existen ciudades en el límite con una formación histórica anterior a la era industrial a las que llama “uptowns”.

[48] Un subcentro metropolitano por tanto tendría que ser un lugar en el sentido estricto de su acepción filosófica. Silvestro y Roca (2007) sostienen, basados en los trabajos de Caturelli, que el lugar por antonomasia es el hogar y sólo en un segundo momento lógico lo serían las calles que lo rodean, el barrio en el que se inscribe y la ciudad en su conjunto. Por tanto los espacios que están llamados a ser vividos como extensiones de su corporeidad, y por tanto, como extensiones del hogar. Es precisamente por esta razón por la cual una simple concentración de empleo no puede ni debe considerarse como subcentro metropolitano si no ofrece las suficientes garantías de que no solamente la faceta laboral de las personas puede ser cubierta, sino que trasciende a otras esferas de la propia existencia humana, tanto desde la perspectiva espiritual como la corpórea.

[49] Henri Lefebvre, 1969.

[50] Teresa Torns et al. 2006.

[51] Andrea Delfino, 2009.

[52] Statistical Office of the European Union.

[53] Harvey Miller, 2005.

[54] Allan Pred, 1996.

[55] Chandra Bhat, 1999; Miller, 2005.

[56] Fabián Flores, 2002.

[57] Dicha encuesta consistió en la recopilación de diarios de viaje, en donde las personas participantes anotaban, entre otras cosas, los desplazamientos que hacían indicando el motivo del mismo y la hora de salida y llegada. En concreto la encuesta se realizó en dos periodos: del 1/10 al 15/12 de 2001 y del  15/01 al 15/02 de 2002.

[58] Bahha Alhaddad, et al. 2006.

[59] María Ángeles Duran, 2002.

[60] William Grossin, 1998.

[61] El análisis del tiempo que las personas pasan dentro de casa no es baladí, y requiere más información que la que podemos estudiar con esta fuente de información. Piénsese que dentro de la casa, pueden suceder actividades relacionadas tanto con el ámbito laboral como con el ocio; sin embargo, al no implicar éstas un desplazamiento espacial, no se reflejan en la matriz de movilidad cotidiana.

[62] Ver formulación más adelante.

[63] Guiliano & Small, 1991.

[64] García-López, 2007; y Muñiz et al., 2008.

[65] De manera que este modelo de actividad económica podría propiciar una menor diversidad en la existencia de otras actividades, lo que a la postre significaría una reducción en la densidad tiempo. Sobre esta conjetura volveremos en el último apartado.

[66] Burns et al., 2001.

[67] El valor de interacción integrado se calcula:

Donde Sum VIi es la suma del valor de interacción entre un municipio i y todos los j del sistema; F son los flujos residencia-trabajo, POR es la población ocupada residente y LTL son los empleos localizados o lugares de trabajo localizados.

[68] El Índice de diversidad de Shannon es , donde  es la probabilidad de que exista un elemento de esa clase en el territorio a estudiar. El signo negativo al principio es para corregir el término, matemáticamente negativo, a positivo.

[69] La autocontención, es la ratio entre los trabajadores residentes y la población trabajadora del municipio

[70] Calculado con la misma fórmula de la diversidad de Shannon anteriormente expuesta.

[71] El coeficiente de localización es

En donde LTL son los lugares de trabajo localizado, x es un sector de actividad económica determinado e i un municipio concreto.

[72] Las fuentes de la información utilizada como variables explicativas son:

a)       Población clasificada según su nivel ocupacional, lugares de trabajo localizados clasificados según el CNAE, flujos de entrada y salida (Censo Nacional de Población y Vivienda 2001, INE).
b)       Usos del suelo y morfología de los tejidos urbanizados (Corine Land Cover, 2000).
c)       Cantidad y usos del techo urbanizado (Catastro, Gerencia Provincial del Catastro, 2008).

[73] Piénsese que el origen de la densidad, basada por una parte en una encuesta en su numerador, y en un sistema semi-automático de teledetección en su denominador, no es infalible a la existencia de posibles errores.

[74] La DM se calcula así:

Donde D es la Distancia de Mahalanobis, X son las variables explicativas, Mx  y  Σx es la matriz de varianza-covarianza.

[75] Marmolejo y Stallbohm, 2008.

[76]

Frag es el índice de fragmentación de un territorio i, y j es cada uno de los polígonos que representan cada área urbanizada no contigua en dicho territorio. Finalmente P es la probabilidad de encontrar j en i. Cuanto mayor sea la ruptura del tejido urbanizado mayor será el valor que adopte  Frag. Un territorio con una sola pieza urbanizada tiene un índice igual a cero.

[77] En general la GWR realiza tantas regresiones como observaciones existen. En dichas regresiones la importancia (i.e. ponderación)  de las observaciones sobre la estimación de los parámetros B decrece a medida que incrementa la distancia a la cual están ubicadas punto de pivote de la regresión (uno diferente para cada regresión). De manera que la matriz de ponderación se calcula así:

(3)

[78] García-López, 2007.

 

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© Copyright Carlos Marmolejo Duarte y Jorge Cerda Troncoso, 2012. 
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Edición electrónica del texto realizada por Jenniffer Thiers.

 

Ficha bibliográfica:

MARMOLEJO DUARTE, Carlos y Jorge CERDA TRONCOSO. La densidad-tiempo: otra perspectiva de análisis de la estructura metropolitana. Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales. [En línea]. Barcelona: Universidad de Barcelona, 20 de mayo de 2012, vol. XVI, nº 402. <http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-402.htm>. [ISSN: 1138-9788].