PROYECTO URBAN AUDIT III: ESTIMACIÓN DE VARIABLES

SOCIOECONÓMICAS Y DEMOGRÁFICAS

“Elaboración y uso de indicadores urbanos: su aplicación en Andalucía”Córdoba, 14 noviembre 2007

Antonio PulidoAna Mª López

Instituto L.R.KleinUniversidad Autónoma de Madrid

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• Urban Audit Pilot Project (1997-2000). DG Política Regional/Eurostat.

• Datos referidos a 1991, 1996, 2001, 2004.• Disponibles en www.urbanaudit.org para 258

ciudades grandes (> 250.000 hab.) y medianas (50.000-250.000) de UE-25 + Bulgaria y Rumania.

• Disponibles > 300 indicadores:– Demografía– Aspectos sociales, económicos y ciudadanos– Educación, formación– Medio ambiente– Transporte, viajes– Sociedad Información– Cultura y ocio

Urban Audit

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• Búsqueda por: Perfiles ciudades Ranking de ciudades para un indicador Comparación ciudades Estructura ciudad a diferentes niveles espaciales Selección de indicadores

• Urban Audit Perception Survey– 31 ciudades seleccionadas (enero 2004) + 18 (junio

2005)

Urban Audit

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• 26 ciudades adicionales (258 284)

• 15 nuevas variables (321 336)

• National Urban Audit Coordinator (INE)

+ Grant Application

• Convenio INE / UAM para 2006 / 2007

• 60 ciudades en España (25 core + 35 LUZ)

Proyecto Urban Audit III (UAIII)

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Proyecto Urban Audit III (UAIII)

• Implica una labor de recopilación y estimación de variables socioeconómicas referidas a diversas unidades territoriales.

• 2 grupos de trabajo: INE y e Instituto L.R.Klein (UAM).

INE: Se encarga directamente de la labor de recopilación de ciertas variables (tipo A) de elaboración propia o solicitadas a los Ayuntamientos.

Instituto L.R.Klein: Por convenio con el INE, se encarga de la labor de recopilación de variables existentes en otras fuentes alternativas (tipo A), así como la estimación de variables no disponibles (tipo B).

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La información estadística a recopilar está referida a 4 niveles o escalas territoriales:

• Ciudad central o core city (C).

• Distritos intraurbanos o sub-city districts (S).

• Áreas urbanas o larger urban zones (LUZ).

• Large City Audit (LCA).

Unidades Territoriales

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• Ciudad central o core city (C): La definición de ciudad central es el municipio capital de provincia. En el UAIII se consideran las siguientes 25:

– Madrid,Oviedo, Barcelona, Pamplona/Iruña, Valencia, Santander, Sevilla, Toledo, Zaragoza, Badajoz, Málaga, Logroño, Murcia, Bilbao, Las Palmas, Córdoba, Valladolid, Alicante/Alacant, Palma di Mallorca, Vigo, Santiago de Compostela, Gijón, Vitoria/Gasteiz, Santa Cruz de Tenerife y L'Hospitalet de Llobregat .

• Distritos intraurbanos o sub-city districts (S): La definición de los distritos se corresponde con la suma de unas determinadas secciones censales que viene predeterminada por Eurostat para las 25 ciudades centrales.

Unidades Territoriales

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• Áreas urbanas o larger urban zones (LUZ): La definición de gran área urbana es una serie de municipios definidos por Eurostat (764 municipios en total para 25 core).

• Large City Audit (LCA): Se trata de ciudades importantes, no pertenecientes a las llamadas “Urban Audit”, cuyo volumen poblacional sobrepasa los 100.000 habitantes . Corresponden a las 35 siguientes ciudades:

– Granada, Albacete, Coruña (A), Castellón de la Plana, Badalona, Huelva, Móstoles, Cádiz, Elche, León, Cartagena, San Cristóbal de la Laguna, Sabadell, Tarragona, Jerez de la Frontera, Santa Coloma de Gramenet, Fuenlabrada, Jaén, Donostia-San Sebastián, Lleida, Alcalá de Henares, Ourense, Terrassa, Mataró, Leganés, Dos Hermanas, Almería, Algeciras, Burgos, Marbella, Salamanca, Torrejón de Ardoz, Alcorcón, Alcobendas, Getafe.

Unidades Territoriales

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Unidades territoriales Variables UAIIIINE Instituto L.R.Klein

Tipo A Tipo B 2001 2004

Grandes urbes (urban audit) 737 302 435    

Ciudad central (C) 434 175 259 45 214

Distritos (S) 63 23 40 4 36

Áreas urbanas (L) 240 104 136 24 112

Total España 303 221 82 17 65

Ciudades (LCA) 108 77 31 3 28

TOTAL PROYECTO UAIII 1.148 600 548 93 455

Variables UAIIIEn general, las variables se refieren a los años 2001 y 2004

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Procesos de Estimación (I)

El trabajo realizado en el Instituto L. R. Klein sigue dos etapas:

La primera etapa de “rastreo de variables” en diversas fuentes de información tales como los Ayuntamientos, Institutos de estadística de las Comunidades Autónomas, Ministerios y otros, permitió elaborar la matriz de datos con variables ausentes en el proyecto UAIII.

La segunda etapa denominada “estimación de variables” se lleva a cabo a partir de la identificación de los valores ausentes distinguiendo 2 posibles situaciones de ausencia de datos: producto de la agregación de la información o inexistencia del dato. Se identifica el problema y se decide el proceso de estimación pertinente mediante alguna técnica de imputación.

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• Las técnicas de imputación de datos ausentes buscan realizar estimaciones no sesgadas de los valores ausentes. Han de tener en cuenta la heterogeneidad y las relaciones espaciales de las unidades observadas.

• Entre las técnicas de estimación utilizadas, se destacan aquellas que consideran los aspectos espaciales de las unidades territoriales del UAIII:

– Estimación por Interpolación Espacial.

– Estimación por Extrapolación Espacial.

– Estimación por Analogías.

Procesos de Estimación (II)

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Procesos de Estimación (III)

Estimación por Interpolación Espacial:

• En aquellos casos en que se dispone de la variable para alguna de las unidades muestrales y se carece para otras, la técnica de imputación de datos utilizada es la predicción por interpolación espacial.

• La interpolación espacial permite generar una superficie de valores continuos a partir de datos discretos con técnicas que calculan los valores de una variable en una posición del espacio, conociendo los valores de esa variable en otras posiciones.

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Procesos de Estimación (III)

Estimación por Interpolación Espacial:

En el mapa de la provincia de Barcelona, se ha estimado por interpolación, el precio del metro cuadrado de pisos a nivel municipal

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Estimación por Extrapolación Espacial:

• Si el interés esta centrado en desagregar una variable espacialmente, por ejemplo, el PIB municipal a partir del PIB provincial, se puede optar por la econometría espacial ya que provee de modelos de extrapolación espacial basados en la imputación por regresión, que utiliza variables explicativas que se encuentran disponibles tanto para el ámbito provincial como el municipal (modelización por Regresiones Geográficamente Ponderadas, Geographically Weighted Regression” GWR).

Procesos de Estimación (IV)

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Distrito Renta

interpolada 2004 (en euros)

Centro 14.629 Arganzuela 14.366 Retiro 13.990 Salamanca 14.433 Chamartín 14.612 Tetuán 14.994 ChamberÍ 15.453 Fuencarral-El Pardo 17.143 Moncloa-Aravaca 16.980 Latina 14.892 Carabanchel 13.834 Usera 13.111 Puente de Vallecas 13.110 Moratalaz 13.515 Ciudad Lineal 14.381 Hortaleza 14.062 Villaverde 12.349 Villa de Vallecas 11.837 Vicálvaro 12.032 San Blas 12.722 Barajas 13.547

Renta media interpolada 14.095 Renta Real Madrid 14.671

Ejemplo de estimación por extrapolación espacial para la renta disponible de los hogares (Distritos)

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Estimación por Analogías:

• Si la variable está disponible a nivel agregado para el año considerado en el UAIII (2004) y se dispone de ella a nivel municipal en el censo (2001), se ha utilizado la estimación mediante modelos por analogías y modelos por regresiones. La estimación por analogías es válida en aquellos casos en que las disparidades regionales se siguen manteniendo de tal modo que la comparación posterior entre las unidades geográficas involucradas evidencie sus disparidades propias.

Procesos de Estimación (V)

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TV VE % TV VE % TV VE % TV VE %

1.3 Household Structure 200 194 97,00% 200 195 97,50% 70 70 100,00% 5 5 100,00%

2.1 Housing 550 448 81,45% 450 444 98,67% 70 70 100,00% 19 10 52,63%

3.2 Economic Activity 475 134 28,21% 75 75 100,00% 70 70 100,00% 1 0 0,00%

3.3 Income Disparities and Poverty 275 25 9,09% 250 764 305,60% 35 29 82,86%

4.1 Civic Involvement 75 73 97,33%

4.2 Local Administration 200 178 89,00% 105 105 100,00%

6.1 Climate/Geography 25 12 48,00%

6.2 Air Quality and Noise 150 4 2,67% 50 0 0,00%

6.3 Water 175 16 9,14% 2 0 0,00%

6.4 Waste Management 125 25 20,00%

6.5 Land Use 75 8 10,67% 75 0 0,00% 1 0 0,00%

7.1 Travel Patterns 625 119 19,04% 325 4 1,23% 7 1 14,29%

8.1 Users and Infrastructure 100 99 99,00% 1 0 0,00%

8.2 Local e-Government 100 99 99,00%

8.3 ICT sector 150 144 96,00% 6 4 66,67%

9.1 Culture and Recreation 250 149 59,60% 35 34 97,14%

9.2 Tourism 25 24 96,00% 35 17 48,57%

2.2 Health 75 29 38,67% 150 41 27,33% 35 0 0,00% 3 1 33,33%

2.3 Crime 125 0 0,00%

3.1 Labour Market 1.200 1198 99,83% 750 750 100,00% 385 385 100,00%

5.1 Education and Training provision 275 206 74,91% 125 125 100,00% 35 35 100,00% 11 10 90,91%

5.2 Educational qualifications 225 1 0,44% 225 0 0,00% 105 0 0,00% 9 9 100,00%

5.350 3.185 59,53% 2.800 2.398 85,64% 980 815 83,16% 65 40 61,54%

214 112 28 65

9.195 6.438 70,02%Total Proyecto UA III 2004

CORE LUZ

Total Proyecto por Area

LCADOMAIN

NACIONAL

Variables Klein

Control del Proceso: Matriz Consolidada de Variables

Datos al 31 de octubre 2007

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UAIII: Difusión Como ocurre con otras muchas operaciones estadísticas, la difusión de Urban Audit no está en consonancia con el esfuerzo en la obtención de datos.

En un proyecto internacional en que participa nuestro país, la difusión ha de valorarse tanto a nivel del conjunto de países como de España en particular.

A escala internacional, el “escaparate” del proyecto es la página web www.urbanaudit.org, que deberá ser también uno de los canales de difusión principales para los usuarios españoles.

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UAIII: Difusión

Página web www.urbanaudit.org:

Modesta difusión internacional y nacional (89 hipervínculos, page rank 5/10).

No resulta demasiado “amigable”, a pesar del esfuerzo realizado para ordenar el gran volumen de información disponible.

Necesidad de realizar un esfuerzo especial con una página web de diseño propio si queremos mejorar significativamente la difusión en España.

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UAIII: Difusión

Medios posibles de difusión:

Página web específica en España (vinculada web INE o sección de ésta).

Documentos especiales (trípticos, fichas).

Jornadas, mesas y conferencias.

Internet.

Medios de Comunicación.

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UAIII: Difusión

Usuarios potenciales:

Ayuntamientos.

Administración y Servicios públicos.

Usuarios diversos: comerciales y profesionales, organizaciones no gubernamentales, ciudadanos en general.

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• Encuesta consultora ECOTEC, marzo 2006

1. Uso preferente: planes de actuación (45%)

• Objetivos para añadir valor1. Describir situación de las ciudades2. Crear tipologías de ciudades3. Demostrar con casos la utilidad de datos Urban Audit4. Evaluar fortalezas y debilidades

Adding Value to the Urban Audit

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• Informe general sobre tipología y tendencias

con comparativas europeas.

• Experiencias en ciudades españolas

seleccionadas.

• Encuesta sobre conocimiento, uso real y

mejoras entre usuarios potenciales.

Añadir valor a Urban Audit en España

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UAIII: Equipo de TrabajoInstituto L.R.Klein

• Antonio Pulido.

• Ana López.

• Coro Chasco.

• Mónica Navarrete.

• Mario Flores.

• Exaú Navarro.

• 4 Becarios en INE.

• Equipo INE.

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PROYECTO URBAN AUDIT III: ESTIMACIÓN DE VARIABLES

SOCIOECONÓMICAS Y DEMOGRÁFICAS

“Elaboración y uso de indicadores urbanos: su aplicación en Andalucía”Córdoba, 14 noviembre 2007

Antonio PulidoAna Mª López

Instituto L.R.KleinUniversidad Autónoma de Madrid