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UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y PROMOCIÓN PARA EL DESARROLLO

FACULTAD DE ECONOMÍA

LA CONGESTIÓN VEHICULAR EN

LA CIUDAD DE PIURA

https://www.youtube.com/watch?v=UzoxO50B_KI

AUTORES: Econ. BENJAMÍN BAYONA RUIZ Econ. TEODORO MÁRQUEZ TACURE ASISTENTE: JEAN STEFANY ICANAQUÉ YOVERA

2015

LA CONGESTIÓN VEHICULAR EN LA CIUDAD DE PIURA

2 Benjamín Bayona Ruiz - Teodoro Márquez Tacure

INDICE

Resumen ………………………………………………………………………………………….. 3 Capítulo 1 …………………………………………………………………………………………. 4-6

Introducción ………………………………………………………………………………………….. 4 1.1 Planteamiento del Problema ………………………………………………………. 4 1.1.1 Descripción de la Realidad Problemática …………………….. 4 1.1.2 Formulación del Problema …………………………………………… 5 1.2 Objetivos y Justificación ………………………………………………………………….. 6

1.2.1 Objetivos ………………………………………………………………….. 6 1.2.2 Justificación ………………………………………………………………….. 6

Capítulo 2 …………………………………………………………………………………………. 7-19 Marco teórico ……………………………………………………………………………… 7 2.1 Antecedentes ……………………………………………………………………………… 7 2.2 Bases Teóricas ……………………………………………………………………………… 9

2.2.1 La Congestión Vehicular ……………………………………………. 9 2.2.2 Crecimiento Económico ……………………………………………. 16

2.3 Definición de Términos Básicos…………………………………………………………. 17 2.4 Marco Normativo Municipal ………………………………………………………. 19

Capítulo 3 …………………………………………………………………………………………. 21-27 Algunos Hechos actualizados ………………………………………………………………….. 21

3.1 El Parque Automotor ………………………………………………………………….. 21 3.2 Crecimiento Económico Piura ………………………………………………………. 23

3.3 Población …………………………………………………………………………………………. 25 3.4 Inversión en Infraestructura Vial ………………………………………………………. 27

Capítulo 4 …………………………………………………………………………………………. 29-30 Hipótesis y Metodología ………………………………………………………………….. 29

4.1 Hipótesis y Variables ………………………………………………………………….. 29 4.1.1 Hipótesis ………………………………………………………………….. 29 4.1.2 Definición Operacional de las Variables …………………….. 29 4.2 Diseño Metodológico ………………………………………………………………….. 30 Capítulo 5 …………………………………………………………………………………………. 31-49

Resultados …………………………………………………………………………………………. 31 5.1 Modelo Econométrico ………………………………………………………………….. 31

5.2 Estimación de la Congestión ………………………………………………………. 42 5.3 Opinión sobre la Congestión ………………………………………………………. 49

Capítulo 6 …………………………………………………………………………………………. 60-61 Conclusiones y Recomendaciones ………………………………………………………. 60

Conclusiones …………………………………………………………………………………………. 60 Recomendaciones ……………………………………………………………………………… 61

Referencias Bibliográficas …………………………………………………………………… 64 Anexo 01 ………………………………………………………………………………………….. 67

Anexo 02 ……………………………………………………………………………………….... 69




*Benjamín Bayona Ruiz

*Teodoro Márquez Tacure

RESUMEN

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo conocer los principales factores asociados al crecimiento del parque automotor y por ende a la congestión vehicular en la ciudad de Piura, proporcionando información actual sobre dicho problema e instando a nuestras autoridades a enfrentarla desde ahora , mediante una acertada ingeniería y planificación urbana. El documento consta de cinco capítulos, en el primero se presenta el planteamiento del problema y los

objetivos. En el segundo, el marco teórico que orienta la investigación. En el tercero, se presentan algunos hechos estilizados sobre el parque

automotor, el producto bruto interno departamental, la población y la inversión en infraestructura vial. En el cuarto, se describe la hipótesis y

el diseño metodológico. En el quinto capítulo, se detallan los resultados, en los cuales se muestra además del modelo econométrico,

una estimación de la congestión vehicular y la opinión de los conductores de la ciudad. Finalmente, se presentan las conclusiones y

recomendaciones que fluyen del estudio.

TRAFFIC CONGESTION IN THE CITY OF PIURA

ABSTRACT

The objective of this research is to know the main factors related to the increase in the fleet, causing the traffic congestion in the city of Piura. It

provides current information about this issue and urges the authorities to confront this, through the correct engineering and urban planning.

This document consists of five chapters: The first chapter is approaching the problem and its objectives. The next chapter is related to the

theoretical framework which guides the research. The following chapter includes some stylized facts about the fleet, the gross domestic product

of the department, the population and the road infrastructure investment. The fourth chapter is related to the hypothesis and the

methodological design. The last chapter presents the results, including not only the econometric model, but also an estimate of the traffic

congestion and the opinion of the city drivers. Lastly, it provides the conclusions and recommendations based on the study.

* Profesores Principales de la Facultad de Economía - UNP



Capítulo 1

INTRODUCCIÓN

1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.1.1 DESCRIPCIÓN DE LA REALIDAD PROBLEMÁTICA

El transporte a través de la historia ha sido un aporte fundamental para el desarrollo

económico, pero en los últimos tiempos el deterioro del transporte público está

generando el caos en muchas ciudades del mundo. Ian Thomson (2002, pág 109)

sostiene: “Como consecuencia del crecimiento económico las grandes ciudades han

aumentado la demanda por transporte, ocasionando mayor congestión, demoras,

accidentes y mayor contaminación”

En América Latina, a partir de las décadas de los 80 y 90, se llevaron a cabo una serie

de reformas estructurales, que consistieron fundamentalmente en la desregularización

y apertura de los mercados, es decir, nuestras economías se vieron inmersas en un

proceso de liberalización económica, lo que ocasionó una mayor oferta en el sector

transportes. Desafortunadamente, esa mayor oferta de servicio de transporte urbano,

para el caso del Perú (Lima) fue en su mayoría de carácter informal. H. De Soto (1987)

sostiene que dicho servicio era prestado de manera informal, debido a los altos costos

de acceso a la formalidad. Lima, que según el informe de Discovey Channel (2013)

tiene un caótico tráfico vehicular.

Asimismo, la implementación de soluciones a ésta problemática difiere

sustancialmente, encontrándose que existen sistemas muy exitosos como situaciones

muy preocupantes. Así tenemos que según el ranking de IBM 2010, las ciudades que

tienen los mejores sistemas de transporte público del mundo son: Tokio, Nueva York,

Londres y París. Y, entre las que tienen los peores sistemas están Beijín (China), Ciudad

de México (México) y Johannesburgo (Sudáfrica). Para A. Fernández (2013) Moscú y

Barcelona son las ciudades más congestionadas del mundo.

En Piura, “la problemática del transporte urbano se caracteriza principalmente por el

caos y el desorden que originan los distintos tipos de vehículos de transporte como:

taxis, combis, moto taxis y motos lineales” (Chininín 2004, pág.14). Las medidas para

intentar solucionar esta problemática por parte de las autoridades siempre han

encontrado resistencia por parte de los transportistas quienes logran sus objetivos en



contubernio con determinados sectores políticos 1. Las propuestas de soluciones

técnicas ingenieriles concluyen que se requiere desarrollar infraestructura y

semaforización (Timaná 2013). También se ha determinado el predominio de las motos

lineales y moto taxis en el tráfico actual, siendo éste alrededor del 62% del total

(Gobierno Regional 2012). La congestión vehicular ha comenzado a ser un problema

para Piura. Al respecto Timaná (2013) dice que en general, durante los períodos punta,

los niveles de frustración, disconformidad y pérdida de tiempo actuales son muy altos

en la zona.

1.1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

La situación problemática del transporte es muy compleja, por lo que interesa precisar

cuál es la idea central en la presente investigación y las características de los resultados

que se desean obtener. Así, formulamos el problema de investigación con la siguiente

interrogante:

PROBLEMA GENERAL

¿Cuáles han sido los principales factores asociados al incremento del parque

automotor (congestión) en la ciudad de Piura del año 1994 al 2012?

PROBLEMAS ESPECÍFICOS

¿En qué medida el crecimiento del Producto Bruto Interno de la Región ha contribuido

al crecimiento del parque automotor (congestión) en Piura del año 1994 al 2012?

¿En qué medida el crecimiento de la población está asociado al crecimiento del parque

automotor?

¿Qué relación existe entre el monto de inversión en infraestructura vial y el

crecimiento del parque automotor (congestión) en Piura del año 1994 al 2012?

1La prensa de los últimos años tiene titulares como: “Transportistas se salen con la suya” (Correo,17 -11-

09, y agrega: “Al finalizar la sesión…los transportistas de diferentes asociaciones lanzaron algunas arengas de júbilo y estrecharon la mano de algunos regidores…, por su apoyo incondicional”.



1.2 OBJETIVOS Y JUSTIFICACIÓN

1.2.1 OBJETIVOS

Conocer los principales factores asociados al crecimiento del parque automotor

(congestión) en Piura del año 1994 al 2012.

Contribuir al conocimiento del problema de la congestión en la ciudad de Piura

1.2.2 JUSTIFICACIÓN

La humanidad enfrenta actualmente el grave problema del cambio climático,

ocasionado por nuestras actividades de producción y consumo que conllevan a

generar gran cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero, afectando

negativamente la salud humana, especialmente la de los más pobres, por lo que s egún

los estudios del Grupo Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC) sería

catastrófico no hacer nada. En éste contexto el tema del transporte motorizado está

estrechamente relacionado con el cambio climático por la utilización de combustibles

fósiles, por lo que debe interesarnos el conocimiento de su problemática que es muy

compleja.

Uno de los problemas que subyace en la problemática del transporte es el de la

congestión vehicular, cuyas causas y consecuencias son importantes de conocer en

nuestra realidad, con la finalidad que las autoridades competentes puedan llevar a

cabo acciones actualmente para prevenir los efectos negativos en el largo plazo.

Por lo anterior, consideramos que un estudio de la congestión vehicular

proporcionando información sobre la situación actual de dicho problema puede

ayudar por un lado, a tomar conciencia personal de que acciones como usar el

transporte público, caminar, utilizar la bicicleta, ayuda a reducir las emisiones de gases

de efecto invernadero. Y, por otro lado, a convencer a nuestras autoridades que el

problema de la congestión vehicular debe enfrentarse desde ahora, pues su mitigación

incluye comenzar a implementar medidas que requieren un horizonte de largo plazo.



CAPÍTULO 2

MARCO TEÓRICO

La investigación sobre la congestión en Piura tiene sus bases teóricas que orientan el

enfoque y las recomendaciones planteadas, siendo la más importante el de la

congestión y las discusiones que han llevado a cabo los diferentes investigadores.

A continuación presentamos los estudios y conceptos teóricos que han tenido

influencia en la presente investigación.

2.1 ANTECEDENTES

Sobre el desarrollo de las ciudades se han realizado varias conferencias mundiales

auspiciadas por las Naciones Unidas. Moller (2003) sostiene que una de las causas

principales por la cual el crecimiento urbano es un tema central en la discusión del

desarrollo es porque cada vez más personas en el mundo viven en ciudades, y que

estas crecen aceleradamente. En 1999 vivieron cuatro veces más en ciudades que en

1950 viviendo en ciudades el 47% de la población mundial y se proyecta que en el

2025 vivirán en ciudades tres de cada cinco personas. Un ejemplo paradigmático es el

crecimiento urbano de Estados Unidos cuyo medio transporte predilecto es el

automóvil, contando el 17% de hogares con cocheras para tres autos. En este país,

desde 1969, el número de autos y camiones ha crecido dos veces más rápidamente

que la población, habiéndose quintuplicado el área ocupada, Phoenix, Arizona se ha

ido extendiendo a un promedio de media hectárea por hora. La expansión urbana hace

que la familia suburbana viaje en auto diez veces al día. Esta relación estrecha entre

crecimiento urbano y transporte motorizado también se observa en las principales

capitales de los países latinoamericanos, siendo la tendencia hacia la urbanización

especialmente importante, con la secuela del sufrimiento de graves problemas de

contaminación y de congestionamiento vehicular.

La calle ya no pertenece a la persona, pertenece al automóvil. Claudia Bielich (2000),

citando a Remy y Voyé (2006) dice que la primera ciudad que sufrió los cambios

propios del proceso de urbanización fue París, la cual vio que los espacios de los

transeúntes fueron invadidos de “vehículos jalados por los caballos” transformando el

entorno en un caos en movimiento. Se pasó de una ciudad enfocada en el peatón a

una ciudad que privilegia al conductor y la planificación urbana generó una calle que es

“una máquina de tráfico” o autopista que separa o divide a la ciudad. En el siglo XX



hubo un entusiasmo por construir pistas sin importar las consecuencias. Lo

trascendental de la ciudad es facilitar los flujos vehiculares.

Alberto Bull. (CEPAL. 2003), sostiene que la congestión vehicular es un problema serio

que se agrava y que ha ido aumentando tanto en el mundo desarrollado como en el no

desarrollado. Su causa principal es el uso intensivo del automóvil, pero sus efectos son

sufridos por toda la sociedad, siendo los más perjudicados los de menores ingresos al

tener que pasar varias horas por día en el transporte de pasajeros. Recomienda

medidas que afecten tanto a la oferta y a la demanda, y prioritariamente que la

transitividad vial recupere su carácter de bien público.

En Lima, Gladys Triveño (2008), considera que el problema es la falta de

gobernabilidad en el sistema de circulación de vehículos y peatones, pues existe un

diseño en “el que todos pierden” y concluye que el problema puede solucionarse con

la acción conjunta del Estado y del sector privado. Por otra parte, Pablo Vega Centeno.

(2012), está de acuerdo con el retorno de la gestión pública a la administración del

transporte urbano en Lima y considera que en su evaluación debe priorizarse la

necesidad que tienen las personas para movilizarse antes que la circulación vial en sí

misma, concluyendo que la puesta en marcha del metropolitano, a pesar de algunos

inconvenientes, es una señal de modernización en el transporte público en Lima.

Héctor Edgar Bonilla Benito (2006), al estudiar la situación del transporte en la ciudad

de Huancayo, poniendo énfasis en la congestión vehicular y en la informalidad del

transporte, concluye que el comercio se encuentra concentrado y que existe una

sobreoferta de asientos en camionetas rurales y buses. Asimismo, que muchas

intersecciones viales en la ciudad se encuentran congestionadas y que existe

informalidad de las empresas y usuarios.

En el caso de Piura, Timaná (2013) determina que la calidad del servicio del transporte

es muy bajo, siendo las pérdidas de tiempo de viaje muy altas. Asimismo, sobre el

transporte público en Piura, Chininín (2004) sostiene que la problemática del

transporte urbano se caracteriza principalmente por el caos y el desorden que originan

los distintos tipos de vehículos de transporte como: taxis, combis, moto taxis y motos

lineales y que Las medidas para intentar solucionar esta problemática por parte de la s

autoridades siempre han encontrado resistencia por parte de los transportistas, los

cuales logran sus objetivos incumpliendo las normas establecidas al respecto.

Estimaciones sobre las relaciones econométricas entre parque automotor, PBI y

población se encuentran el Plan Intermodal en el Perú. MTC. 2005, en el cual se

asume que si bien es cierto que el parque automotor no es un indicador del tráfico en

el corto plazo, pero en el largo plazo se adapta a las necesidades de transporte. Por

otra parte, el trabajo: “Perfiles de infraestructura y transporte en América Latina. Caso



Colombia”. CEPAL 2012, estima la correlación existente entre crecimiento económico,

población y desarrollo de la infraestructura vial. Asimismo, el trabajo de Jaramillo, Ciro

respecto al incremento del parque automotor y su influencia en la congestión de las

principales ciudades colombianas muestra que entre el PBI y el número de vehículos

existe una relación directamente proporcional. De la misma manera, en un trabajo

sobre la gestión del sistema del transporte público peruano al 2050 de José Bonifaz y

Carlos Aparicio. CEPLAN 2013, se sostiene que el crecimiento de la actividad

económica al generar mayores ingresos a la población, aumenta la adquisición de

unidades vehiculares en el Perú.

2.2 BASES TEÓRICAS

2.2.1 LA CONGESTIÓN VEHICULAR

La economía del transporte2 considera que el problema de la congestión vehicular es

muy complejo, pues se debe tanto a factores de demanda como de oferta de

transporte. Es decir, por un lado hay un aumento explosivo del parque automotor,

específicamente del automóvil, debido principalmente al crecimiento económico y por

otro lado, hay una inadecuada infraestructura vial, e irracional uso por parte de

vehículos y peatones, que no es atendido por la regulación estatal.

La congestión se considera una externalidad negativa3 porque la acción de un

conductor afecta a otros conductores, pero este costo no es pagado por el conductor

que lo genera. Es decir, la externalidad ocasiona que el costo privado de un viaje sea

diferente al costo social. El costo privado es el costo en que incurre el conductor y el

costo social es el costo privado más el costo externo. El tiempo de viaje dependerá del

flujo vehicular.

La congestión vehicular se define como: “la condición que prevalece si la introducción

de un vehículo en un flujo de tránsito aumenta el tiempo de circulación de los

demás”4. A medida que aumenta el tránsito se reduce la velocidad de los vehículos.

2 A través del tiempo, la Economía ha estudiado la contribución del transporte a la vida económica y

social. En el caso peruano, el trabajo de Contreras (2010) estudió la influencia de los ferrocarriles en el siglo XIX, es un ejemplo de la aplicación del análisis económico a los estudios de transporte. Ginés de Rus (2002) sostiene de lo que se trata es de aplicar la teoría económica a la ac tividad del transporte con

fundamentos microeconómicos sólidos. Así, a la economía del transporte le corresponde tratar los temas de la infraestructura, congestión, regulación, externalidades, costos entre otros. 3 Robert Pindyck y Daniel Rubinfel. Microeconomía. 2001. Cap. XVIII Págs. 650-679.

4Ian Thomson y Alberto Bull. La congestión del tránsito urbano: causas y consecuencias económicas y sociales. CEPAL. 2002. Pág. 110.



Thomson y Bull lo ilustran mediante el gráfico siguiente:

Gráfico N° 1 - 02

t

Demora

para

transitar t = f(v1)

t = f(v0)

Volumen del tránsito

V* v

Donde:

t = f(v0) Tiempo de demora con congestión para el vehículo que se incorpora

t = f(v1) Tiempo de demora con congestión para los demás cuando se

incorpora

un vehículo.

v* : Volumen de vehículos límite sin congestión.

El Manual HCM (HigwayCapacity Manual) o Manual de capacidad de carreteras define

el Nivel de Servicio, concepto aplicable para medir la congestión. Así5:

Nivel de servicio. Es la calidad del servicio ofrecido por una carretera de dos carriles a

sus usuarios, reflejado en el nivel de satisfacción o de continuidad experimentado por

los usuarios al usar la vía.

Tiempo de retraso. Es el tiempo que los conductores se demoran en su recorrido por

una vía, debido a la imposibilidad de adelantar a otros vehículos con menor velocidad

5 www.mtc.gob.pe/portal



que van delante de ellos. Este concepto es muy importante para determinar el Nivel

de Servicio, según el HCM.

Se definen los siguientes Niveles de Servicio:

Nivel de Servicio A. Representa un flujo libre en una vía cuyas especificaciones

geométricas son adecuadas.

Nivel de Servicio B. Hay algunas restricciones para el flujo libre. El nivel de libertad y

comodidad para el conductor es bueno.

Nivel de Servicio C. Representa condiciones medias. La conducción con la velocidad

deseada dentro de la corriente vehicular es afectada por interferencias tolerables de

otros vehículos

Nivel de Servicio D. No existe libertad para conducir con velocidad deseada, al ocurrir

interferencias frecuentes con otros vehículos. El nivel general de libertad y comodidad

que tiene el conductor es deficiente.

Nivel de Servicio E. La velocidad es baja pero el tránsito fluye sin interferencias. Los

niveles de libertad y comodidad son muy bajos.

Nivel de Servicio F. Representa la circulación congestionada. Se forman colas y las

operaciones dentro de éstas se caracterizan por constantes paradas y avances cortos.

Desde un punto de vista práctico, la congestión surge porque la demanda se acerca a

la capacidad de la infraestructura vial y el tiempo a utilizar para movilizarse es mayor

que en condiciones de baja demanda 6.

ESTIMACIÓN DE LOS NIVELES DE SERVICIO

El nivel de servicio de una intersección se define a través de las demoras, las cuales

representan para el usuario una medida del tiempo perdido de viaje, del consumo de

combustible, de la incomodidad y de la frustración.

Específicamente, el nivel de servicio se expresa en término de la demora media por

vehículo, en un período de 15 minutos. Así tenemos los siguientes niveles7:

6Ortúzar y Willumsen (1994) citado por Bull (2003)

7 Wikivia considera otras demoras, 10 segundos para el nivel A, 10-20 para el B, 20-35 para el C, 35-55

para el D, 55-80 para el E y más de 80 para el F.



NIVEL DE SERVICIO A

Operación con demoras menores a 5 segundos por vehículo. La mayoría de vehículos

llegan cuando el semáforo está en verde, y casi no se detienen.

NIVEL DE SERVICIO B

Operación con demoras entre 5 y 15 segundos por vehículo. Algunos vehículos se

detienen.

NIVEL DE SERVICIO C

Operación con demoras entre 15 y 25 segundos por vehículo. El tránsito comienza a

congestionarse.

NIVEL DE SERVICIO D

Operación con demoras entre 25 y 40 segundos por vehículo. Los vehículos se

detienen porque el semáforo está en luz roja y además muchos vehículos se detienen.

NIVEL DE SERVICIO E

Operación con demoras entre 40 y 60 segundos por vehículo. Es el límite máximo

aceptable de demora.

NIVEL DE SERVICIO F

Operación con demoras superiores a 60 segundos por vehículo. Los flujos de llegada

exceden la capacidad de intersección, lo que ocasiona congestionamiento.

CAUSAS DE LA CONGESTIÓN

Entre las principales causas que ocasionan la congestión tenemos: las características

del transporte urbano, la gran cantidad de automóviles, las condiciones de la

infraestructura vial, la forma de conducir unidades vehiculares, y problemas en la

gestión pública del transporte.

Respecto al transporte urbano, por las mismas características de ser una demanda

derivada surge por las necesidades de ir a trabajar, estudiar, hacer compras, divertirse,

a lugares diferentes, de una población en aumento. Asimismo, no es una demanda

constante, sino muy variable, existiendo horas de mayor influencia.



Dada la inseguridad e incomodidad del transporte público, las personas con sus

recursos adquieren una movilidad particular, siendo el automóvil el vehículo adquirido

por excelencia, el cual genera una mayor congestión dado que generalmente

transporta solo una o dos personas con un coeficiente de ocupación del espacio vial

per cápita muy alto en relación al ómnibus.

La cantidad y calidad de infraestructura vial de las ciudades es muy precaria,

encontrándose mayormente en mal estado y sin diseño apropiado.

La mayoría de conductores de unidades automotrices no respetan las reglas de

tránsito ante un desempeño pasivo de las autoridades policiales.

En general, la gestión municipal que es la encargada del transporte urbano, no realiza

una labor eficiente en la planificación, organización y control de la infraestructura vial

y, en la señalización y semaforización respectiva.

Se sostiene que la congestión “es un problema serio que se agrava” Bull (2003), que ha

ido aumentando tanto en el mundo desarrollado como en el no desarrollado. Ésta es

causada por el uso intensivo del automóvil, pero sus efectos son sufridos por toda la

sociedad, siendo los más perjudicados los de menores ingresos al tener que pasar

varias horas por día en el transporte de pasajeros. Recomienda medidas que afecten

tanto a la oferta y a la demanda, y prioritariamente que la transitividad vial recupere

su carácter de bien público.

SOLUCIONES A LA CONGESTIÒN

El problema es la falta de gobernabilidad en el sistema de circulación de vehículos y

peatones, pues existe un diseño en “el que todos pierden”. Triveño (2008) sostiene

que el problema puede solucionarse con la acción conjunta del Estado y del sector

privado. Vega Centeno (2012) considera que es una buena señal el retorno de la

gestión pública a la administración del transporte urbano, como es el caso del

metropolitano en Lima y que en su evaluación debe priorizarse la necesidad que tienen

las personas para movilizarse antes que la circulación vial en sí misma.

Se argumenta que el modelo norteamericano que consta de 190 millones de vehículos

para 275 millones de personas, no es viable y genera una crisis ambiental irreversible,

Santamaría (2005). La construcción de carreteras requiere de asfalto o combustible

para las maquinarias. La ocupación del suelo para el transporte es irreversible, no solo

para flora y fauna, sino para las personas que ven reducida su movilidad como

peatones y se propone que el planeamiento urbanístico y territorial debe ir



encaminado a promover proximidad, la ciudad densa y multifuncional con mezcla de

actividades (residencial, oficinas, comercios, equipamientos y guarderías), accesibles

con transporte público.

Las autoridades, ante el problema de la congestión, responden con propuestas de

inversiones en el transporte público, como la construcción y mejoramiento de vías de

comunicación y, que si bien es ciertos dichos proyectos contribuyen parcialmente a

paliar la problemática, no la solucionan dado que no se asume la complejidad

sistémica del problema, dice Murga (2005) Existen percepciones equivocadas respecto

a los costos reales de la motorización, así como la falacia que mayor número de vías

resolverían el problema. “La percepción del transporte como un problema sencillo,

resoluble mediante una determinada actuación enérgica y práctica, que suponga una

solución definitiva del problema, se erige en una de las mayores barreras a las que nos

enfrentamos”, sostiene.

La peatonalización puede ser una alternativa para que aporte a la solución de la

congestión vehicular. Sanz (1998) manifiesta que la peatonalización está asociada al

cierre de las calles de los centros urbanos al tráfico motorizado privado, siendo su

objetivo el de resolver el problema de la congestión, y de paso disminuir la

contaminación ambiental y dar mayor seguridad al peatón. Propone que se debe

tender a una moderación del tráfico, promocionando medios alternativos al automóvil,

como los ciclistas, el transporte colectivo y, por supuesto los peatones.

Un cambio de rumbo hacia la sostenibilidad, el equilibrio y la equidad no se podrá

iniciar sin transformaciones profundas en los ámbitos de las relaciones económicas,

político-institucionales, culturales, sociales y personales, sostiene Fernández (2001) y

“en la reconversión ecológica del transporte se debería replantear las ventajas de la

movilidad motorizada, abordar la desmitificación social del automóvil, poner en tela de

juicio la pretendida bondad del siempre más lejos y más de prisa, superar la obsesión

por la construcción incesante de infraestructuras, fomentar alternativas que tengan en

cuenta la escasez de los recursos no renovables, atacar las causas de la alta

siniestralidad del transporte motorizado, y en concreto del transporte por carretera,

para en definitiva calmar el tráfico y domesticar el transporte”.

Una de las últimas propuestas para solucionar el problema de la congestión es la de

instaurar un Sistema de Tarificación Anual, que consiste en el cobro de una tarifa por el

uso de las vías o calles en horas de mayor congestión vehicular8. La experiencia

internacional al respecto se refiere a Singapur, que fue el primer país en aplicarlo a

partir de 1975, estableciendo un área restringida de 5 Km. y cobrando $2 diarios a los

8 María de la Luz Domper en “Congestión vehicular y tarificación vial” (2003) presenta un informe

referido a al sistema de tarificación vial y de las ciudades que lo han implementado en el mundo.



vehículos que deseen circular por dicha vía. En Noruega, se ha establecido un anillo vial

en el centro de la ciudad, para cuyo ingreso se debe pagar aproximadamente $1.7,

aumentándose en las horas punta. En el centro de Londres el área tarificada es de 16

Km. y se cobra alrededor de $8. Otras medidas similares se han tomado en Francia y

Alemania.

Desde nuestro punto de vista, la congestión vehicular en Piura también ha comenzado

a ser un problema cuyas consecuencias negativas podríamos evitarlas, para lo cual

debemos diagnosticar claramente la problemática del transporte público urbano y en

base a las diferentes propuestas de solución existentes, proponer las medidas

viables y adecuadas para nuestra ciudad. La congestión es un síntoma, no es la

enfermedad, El servicio particular ocupa más espacio que el servicio público y se debe

enfrentar el problema del transporte urbano.

El mejoramiento del transporte público debe ser un objetivo prioritario, mediante una

acertada ingeniería y planificación urbana y la ejecución de proyectos de inversión

público-privada con un sistema metropolitano de transporte de acorde a nuestra

población. Piura justifica éste tipo de inversiones, ciudades como Valparaíso de Chile

con menos población tienen sistemas de transporte público integrados, así como otra s

ciudades importantes de América Latina como Medellín que tiene el Metroplus, sin

considerar a la ciudad de Curitiba, Brasil, que en América Latina tiene el mejor

transporte público, dado que desde su creación es una ciudad debidamente

planificada. Proyectos que deben comenzar a perfilarse desde ahora, pues son de

larga maduración. Por ejemplo, el Sistema Metropolitano de Lima se planificó en la

gestión del Alcalde Sr. Alberto Andrade de 1996-1999 y se inició en la gestión del

Alcalde Luis Castañeda en el 2006, utilizando el corredor de la empresa ENATRU (1966-

1992) en la Vía Expresa del Paseo de la República construida en 1967 durante la

gestión del Alcalde Sr. Luis Bedoya Reyes.

Asimismo, debe aprovecharse las experiencias exitosas de los sistemas BRT (Bus Rapid

Transit) implementados en las principales ciudades de los países del mundo y

especialmente en las de nuestros vecinos de Argentina, Brasil, Chile, Colombia y

Ecuador, sistemas mucho menos costosos, cuya sostenibilidad dependerá del software

del sistema (la estructura regulatoria y de negocio) y del hardware (buses, estaciones,

vías de autobús y demás infraestructura), siendo el sistema mixto de regulación

pública y operación privada, uno de los más adecuados para transformar la estructura

de mercado existente de operadores informales en otra que proporcione un servicio

rentable y de alta calidad. El financiamiento para la adquisición y mantenimiento de

los buses debe buscarse internamente en los bancos comerciales o en corporaciones

internacionales como la del Banco Mundial con contratos y concesiones transparentes,

evitando el mal endémico de la corrupción.



Un nuevo sistema de semaforización y ensanchamiento de algunas vías, como

sostienen algunos especialistas, pueden ser paliativos en el muy corto plazo, pero

debemos tener en cuenta que la congestión vehicular es solo un síntoma de una

problemática mayor. El problema de la movilidad es muy complejo y por lo tanto su

solución exige medidas de largo plazo. Estamos a tiempo, pues Piura dentro de 20 años

no debe sufrir el caos vehicular que se origina actualmente en la ciudad de Lima,

nuestra capital, considerada una de las ciudades con el mayor caos vehicular, en el

mundo.

2.2.2 CRECIMIENTO ECONÓMICO

El crecimiento económico es el aumento del Producto Bruto Interno (PBI) de un país

durante el período de un año.

La Economía ha elaborado distintos modelos que explican las causas del crecimiento

económico9. Adam Smith (1776) estableció que la división del trabajo eleva la

productividad ocasionando que aumente el excedente económico. Por lo tanto, la

especialización mediante la división del trabajo constituye el factor clave del

crecimiento económico. Pero, este crecimiento está limitado por la dimensión del

mercado. El rol del Estado debe poner énfasis en el desarrollo de la infraestructura.

David Ricardo (1817) sostuvo que el límite del crecimiento económico capitalista era la

clase terrateniente o rentista por no ser productiva. Keynes (1936), a propósito de la

gran depresión, afirma que el problema se origina por la insuficiencia en la demanda,

existiendo desempleo involuntario, por tanto el Estado debe intervenir generando

empleo para combatir la recesión.

Roy Harrod y Evsey Domar (1939) sostuvieron que el crecimiento con pleno empleo y

estabilidad era imposible, asumiendo los supuestos de una función de producción con

coeficientes fijos y una propensión marginal a ahorrar constante y exógena.

Contrariamente, por un lado, Robert Solow (1956) trata de demostrar que el

crecimiento estable con pleno empleo si es posible, levantando el supuesto keynesiano

de una función de producción de proporciones fijas por una función de producción que

permitía la sustitución entre el capital y trabajo, concluyendo que la tasa de

crecimiento del stock de capital y del producto es igual a la tasa a la que crece el

trabajo, garantizando el pleno empleo. Por otro lado, respecto al supuesto de la tasa

de ahorro exógena, se han elaborado modelos de crecimiento que incluyen una tasa

de ahorro endógena. Pero, la crítica central al modelo de Solow es empírica, pues las

9 La evolución de la teoría del crecimiento económico que presentamos se basa en el libro del

economista peruano Félix Jiménez: “Crecimiento económico, enfoques y métodos” PUCP 2011.



tasas de crecimiento del producto per cápita son diferentes a cero, por lo que éste solo

podría explicarse por un cambio tecnológico exógeno.

Nicholas Kaldor (1956), lideró en Cambridge, otra corrie nte de pensamiento

económico presentándonos un modelo de crecimiento económico que incluye la

distribución del ingreso, reformulando la tesis de Harrod-Domar, concluyendo que es

probable el crecimiento económico con pleno empleo, asumiendo una función de

producción de proporciones fijas, si la tasa de ahorro es endógena y dependiente de

los cambios en la distribución del ingreso.

En los últimos años del siglo pasado han primado los enfoques de crecimiento

llamados endógenos en la denominada nueva teoría del crecimiento económico,

quienes ponen énfasis en los factores de oferta, aunque también hay contribuciones

de corte keynesiano.

2.3 DEFINICIÓN DE TÉRMINOS BÁSICOS

CONGESTIÓN VEHICULAR, llamado también “embotellamiento”, se refiere tanto

urbana como interurbanamente, a la condición de un flujo vehicular que se ve

saturado debido al exceso de demanda de las vías, produciendo incrementos en los

tiempos de viaje y consumo excesivo de combustible., principalmente en las horas

punta.

NIVEL DE SERVICIO, es la calidad del servicio ofrecido por una carretera de dos carriles

a sus usuarios, reflejado en el nivel de satisfacción o de continuidad experimentado al

usar la vía.

TIEMPO DE RETRASO, es el tiempo que los conductores se demoran en su recorrido

por una vía, debido a la imposibilidad de adelantar a otros vehículos con menor

velocidad que van delante de ellos.

CAPACIDAD, es el flujo máximo horario al que se puede razonablemente esperar que

las personas o vehículos atraviesen un punto o sección uniforme de un carril o calzada

durante un período de tiempo dado, bajo condiciones prevalecientes de la vía del

control y del tránsito. La capacidad se refiere a una tasa de flujo vehicular o de

personas durante un período de tiempo, que muy a menudo es el período de 15

minutos pico.

TRANSPORTE URBANO PÚBLICO, es el término aplicado al transporte colectivo de

pasajeros.



NORMAS DE TRÁNSITO, normas que regulan el uso de las vías públicas terrestres,

aplicables a los desplazamientos de personas, vehículos y animales y a las actividades

relacionadas con el transporte y el medio ambiente, en cuánto se relacionan con el

tránsito.

INFORMALIDAD EMPRESARIAL, es un fenómeno complejo que conduce a un

desequilibrio social y está constituida por el conjunto de unidades económicas y

trabajadores que operan fuera de los marcos legales y normativos.

VEHÍCULO, es un medio de locomoción que permite el traslado de un lugar a otro.

TRÁNSITO VEHICULAR, es el flujo de vehículos en una vía de comunicación

VOLUMEN DE TRÁNSITO, es el número de vehículos que pasan por un punto o sección

transversal de un carril o una calzada durante un período determinado.

PEATÓN, es la persona que transita a pie por espacios públicos.

INFRAESTRUCTURA VIAL, es la red de pistas, pavimentos y veredas

PARQUE AUTOMOTOR, está constituido por todos los vehículos motorizados que

circulan por las vías de la ciudad.

EXTERNALIDAD NEGATIVA, es el costo externo que genera un agente económico y que

no lo internaliza en su estructura de costos privados.

COSTO SOCIAL, es el costo privado más la externalidad

REGULACIÓN ECONÓMICA, son las disposiciones mediante las cuales el gobierno

interviene en los mercados para fijar precios o cantidades, o establecer

especificaciones técnicas y en general restricciones que deben cumplir los ciudadanos

y las empresas para participar en el mercado.

PRODUCTO BRUTO INTERNO (PBI), es el total de la producción de bienes y servicios

finales de un país o región, durante un año.

CONTAMINACIÓN AMBIENTAL, es la introducción de contaminantes a un medio

natural que provocan en este un cambio adverso y, por lo general se genera como

consecuencia de la actividad humana considerándose una forma de impacto

ambiental.



2.4 MARCO NORMATIVO MUNICIPAL SOBRE EL TRANSPORTE EN LA CIUDAD DE

PIURA

En el marco normativo de la Constitución, la Ley Orgánica de Municipalidades N°27972

y la Ley de Procedimiento Administrativo General N°27444, el Gobierno Local de Piura

ha emitido en los últimos 20 años, una diversa cantidad de ordenanzas y decretos de

Alcaldía con la finalidad de regular el sistema del transporte público (TABLA 1- 02), sin

obtener los resultados esperados. Particularmente, desde el año 1999, la

municipalidad de Piura ha intentado sin éxito prohibir el transporte de pasajeros en

moto lineal, así como regular la actividad vehicular de los trimóviles. Es decir, las

normas existen, pero no ha sido posible lograr el cumplimiento de las mismas,

seguramente por la falta de fiscalización y control por parte de las autoridades

competentes.

TABLA 1 – 02

PRINCIPALES NORMAS JURÍDICAS EMITIDAS POR EL CONCEJO MUNICIPAL DE PIURA

RESPECTO AL TRANSPORTE PÚBLICO: 1995-2013

FECHA NUMERO DETALLE

27-02-95

24-07-98

27-07-99

26-05-2003

10-02-2004

10-05-2004

15-10-2004

10-03-2006

24-04-2007

001-95 C/CPP

032-98 C/CPP

016-99 C/CPP

005-2003

C/CPP

005-2004

C/CPP

012-2004

C/CPP

033-2004

C/CPP

Declara en emergencia el sistema de transporte en la

denominada Piura Cuadrada, reubica los paraderos de servicio

transporte Interurbano e interprovincial y establece los

recorridos de ingreso y salida a la ciudad.

Prohíbe el transporte público en moto lineal.

Regula la actividad vehicular de las trimóviles (mototaxis) como

transporte público.

Prohíbe el uso de moto lineal como transporte público.

Autoriza ubicación de 40 paraderos de trimóviles.

Incrementan sanciones sobre transporte público en moto lineal.

Incrementan, una vez más, sanciones a transporte público

moto-lineal.

Prorroga la vigencia de O.M N° 021-2005 C/CPP. Inscripción y

reinscripción de vehículos menores (3 ruedas) hasta 31-03-2006.

Prohibir el ingreso de , circulación y estacionamiento de moto

lineal dentro del anillo vial



28-01-2008

10-07-2008

29-03-2010

07-10-2010

30-04-2011

25-03-2011

13-05-2011

25-03-2011

02-05-2012

24-11-2012

12-10-2011

09-05-2013

08-11-2013

002-2006

C/CPP

012-2007

C/CPP

001-2008

C/CPP

014-2008

C/CPP

28-00 C/CPP

028-1 C/CPP

035-00 C/CPP

035-02 C/CPP

28-02 C/CPP

56-00 C/CPP

92-00 C/CPP

114-00 C/CPP

82-00 C/CPP

131-00 C/CPP

141-00 C/CPP

Declaración de zonas rígidas.

Establece como único paradero como transporte de pasajeros a

la playa.

Aprueba reglamento de transporte de pasajeros en vehículos

menores (trimóviles).

Ampliación de plazo para inscripción y reinscripción de

mototaxis.

Aprobación reglamento del servicio de transporte especial de

taxis.

Aprueba confección de fotochecks para conductor de servicio de

taxi.

Permiso de operación de mototaxis como transporte público.

Aprueban reglamento de la comisión consultiva de transporte y

tránsito de la provincia de Piura.

Aprobar el Plan Regulador de Rutas de la provincia de Piura.

Autorizan el ingreso, circulación y/o estacionamiento de

motolineal al interior del anillo vial, previo cumplimiento de

requisitos

Aprueba el reglamento de transporte masivo de pasajeros

urbano e interurbano en Provincia de Piura.

Aprueba el reglamento de servicio de transporte especial de

estudiantes.

Aprueba reglamento de servicio de transporte público urbano e

interurbano en la modalidad de taxi-colectivo en Provincia de

Piura.



CAPÍTULO 3

ALGUNOS HECHOS ESTILIZADOS

3.1 EL PARQUE AUTOMOTOR

El parque automotor del departamento de Piura, constituido por automóviles,

camionetas, buses, camiones, remolques y vehículos ligeros, tanto de vehículos a

gasolina como a diesel, se encuentra compuesto por cerca de 113, 939 unidades de

vehículos para el año 2012, los cuales son básicamente vehículos menores (48.15%) y

autos (22.12%). Ver Gráfico N° 3-01

Gráfico N° 1-03: Evolución del parque automotor. Piura 1990 - 2012

Fuente: INEI-Cuentas Nacionales-Piura Elaboración propia

En términos absolutos, observamos que en los últimos 10 años, el parque automotor

casi se triplicó, pasando de 44, 673 unidades en el año de 2002 a 113,939 unidades en

el año 2012, lo cual es un hecho económico muy importante a tener en cuenta en la

elaboración de las políticas públicas, especialmente en las áreas de planeamiento

urbano y transporte.

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

1990 1995 2000 2005 2010 2012

UN

IDA

DES

AÑOS

AUTOS

ST. WAG.

PICK UP

RURAL

PANEL

BUS

CAMIÓN

REMOLQUE

REM. Y SEM.

VEH.MEN.



Teniendo en cuenta la evolución de su tasa de crecimiento durante los años 1990 –

2012, se puede observar que para el periodo del fenómeno del Niño de los años 1998 y

1999 y 2000, la tasa de crecimiento del parque automotor fue menor a los años

anteriores y en el año 2000 la tasa de crecimiento fue negativa (-20.43%), debido a los

destrozos que deterioraron el sistema vial en Piura, recuperándose paulatinamente

hasta alcanzar una tasa de crecimiento de 36.56% el año 2012. Ver gráfico N°3-02.

Gráfico N° 2-03: Tasa de crecimiento del parque automotor. Piura 1990 – 2012

Fuente: INEI-Cuentas Nacionales-Piura Elaboración Propia

Si analizamos, solamente la evolución de las tasas de crecimiento acumulada para los

autos y los vehículos menores, observamos que inicialmente los autos presentaron una

menor caída en comparación a los vehículos menores; pero, son los vehículos menores

los que se recuperan rápidamente, presentado una mayor tasa de crecimiento desde

el 1990 al 2012 en comparación a los autos de 16.5% y 5.2% respectivamente. Ver

gráfico N° 3 - 03



Gráfico N° 3 - 03: TC AUTOS-TC VEH. MEN. 1990 – 2012


La alta tasa de crecimiento de los vehículos menores es debido a que son unidades

fáciles de comercializar tanto para los oferentes, como para los demandantes usuarios

para el tránsito local, originando que la ciudad de Piura se encuentre “inundada” de

motos y moto taxistas, según la memoria anual 2013 que emite el Consejo Regional de

Seguridad Vial – Piura.

Esta evidencia es compatible con la situación a nivel nacional, con el agregado de que

existe una gran proporción de vehículos antiguos. Al respecto, según el Informe Final

sobre la situación del sector transporte en el Perú (2007), manifiesta que aun cuando

el parque automotor ha venido creciendo de manera importante en los últimos años,

se encuentra constituido fundamentalmente por vehículos que cuentan en promedio

con veintidós años de antigüedad en el caso del parque, señalándose que el

incremento del parque automotor es reflejo de las políticas públicas en materia

económica, las mismas, que permitieron en la década de los años 90, abrir las

fronteras, con lo cual, empezó la fiebre de los autos usados.

3.2 CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL DEPARTAMENTO DE PIURA.

La tasa de crecimiento promedio del Producto Bruto Interno de Piura durante el

período 1995-2012 ha sido de 4.16%, una cifra alentadora que refleja un periodo de

recuperación y de bonanza para el departamento de Piura, demostrado esto con la

línea de tendencia. En forma similar al país, se puede decir que este comportamiento



es explicado por la puesta en marcha de las reformas implementadas por el ex

presidente Alberto Fujimori (1990-2000), quien aplicó reformas económicas en

cumplimiento de políticas de liberalización y desregulación propuestas en el Consenso

de Washington.

En el caso específico de Piura, el crecimiento económico es explicado principalmente

por la inversión en sectores pesqueros, agropecuarios, manufactura, comercio y

financiero. En el gráfico N° 3 – 04, representamos la evolución de la tasa de

crecimiento del PBI Piura, la línea azul representa la tendencia que ha tenido el PBI de

Piura, la cual nos indica que en los últimos años la tasa de crecimiento está siguiendo

una tendencia creciente.

Grafico N° 4 - 03: Evolución de la tasa de crecimiento del PBI de Piura, 1995-2012


Un análisis breve de los ciclos económicos que ha presentado Piura de acuerdo a su

tasa de crecimiento, nos permite observar dos ciclos muy marcados, el primero de

aproximadamente el año de 1997 hasta inicios del 2009 y el otro desde inicios del 2009

hasta el año 2012.

En el primer ciclo que se da aproximadamente a finales de 1997 e inicios de 1998 es el

fenómeno del niño el que repercute en la economía piurana afectando principalmente

a los sectores de agricultura, pesca y construcción. Es recién en el año de 1999 cuándo

estos tres sectores empiezan a resurgir para luego empezar a declinar hasta su punto

más bajo a finales del 2008 e inicios del 2009 debido a la crisis financiera. El sector



agrícola produce mayormente arroz, algodón en rama, aves y leche. El sector

agropecuario enfatiza su producción para consumo directo y exportación en atún,

caballa, anchoveta, lisa, sardina, mariscos y moluscos. En el sector construcción se ve

caracterizado por el aumento de cemento lo que indica que en estos años aumento en

número de viviendas y de pavimentación de pistas y veredas.

El segundo ciclo económico inicia en el año 2009. La tasa de crecimiento de Piura en

este periodo es explicada principalmente por la fuerte inversión privada que ingresa

sobre todo en el sector comercio. Se crean en Piura diversos centros comerciales que

dinamizan la economía además de que se impulsa con más fuerza las exportaciones no

tradicionales como el mango, la uva, el plátano orgánico, entre otros. Además de que

se refuerza al sector pesquero y comienza a la vez el boom de la construcción de

departamentos, con un aumento del crédito por parte del sector financiero.

Gráfico N° 5 – 03: Ciclo tasa de crecimiento del PBI

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12

CICLO_TCPBI


3.3 POBLACIÓN

Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática, en su documento “Estado de la

Población Peruana 2009”, para el año 2009 el departamento de Lima es el más

poblado, con 8 millones 987 mil 42 habitantes, que representa el 30,9% del total

nacional. El departamento de Piura es después de Lima, uno de los polos económicos

más importantes del país, lo cual ha tenido como correlato que esta región sea la

segunda con mayor población siendo la cifra cerca de 1,8 millones.



De singular interés, es el crecimiento del sector urbano en Piura, debido a la constante

migración del campo a la ciudad. El número de habitantes en localidades urbanas ha

ido aumentando en relación a la población rural, siendo la concentración de la

población en centros poblados urbanos un importante factor que coadyuva a una

mayor congestión vehicular. En el gráfico N°3-006 observamos esta evolución.

Gráfico N°6 - 03: Población urbana y rural de Piura según Censos Nacionales de

1981, 1993 y 2007


No obstante, la tasa de crecimiento de la población de Piura, para el periodo 1990-

2015, ha mostrado una tendencia decreciente (Ver Gráfico N°3-07), ubicándose en el

grupo de menor crecimiento con 1.32%. La población viene aumentando sus cifras,

pero a una tasa decreciente. Al respecto, según el Programa Regional de Población de

Piura 2013 – 2016 presentado por el Gobierno Regional, esta tendencia declinante del

ritmo de crecimiento poblacional, se explica fundamentalmente por la reducción de los

niveles de fecundidad, comportamiento que se confirma con los resultados de las

encuestas demográficas y de salud familiar realizadas por el INEI

Para el caso de Piura, la Dirección Departamental de la Oficina de Estadística e

Informática de Piura, informó que el promedio de hijos por mujer es de 2,9 para el

quinquenio 2005-2010, (1995-2000 fue 3,49 y entre el 2000-2005 paso a 3,12 hijos por

mujer). Los resultados de proyección de la estructura de la fecundidad, muestra que en

el departamento de Piura en el quinquenio 2020-2025, el promedio de hijos por mujer

será de 2,29, es decir la tasa general de fecundidad seguirá disminuyendo.



Gráfico N°7 - 03: Tasa de Crecimiento de la Población de Piura, 1990-2015


3.4 INVERSIÓN EN INFRAESTRURA VIAL

La inversión en infraestructura de transporte y vial es muy importante porque

aumenta la competitividad en una economía; y además, una ordenada inversión en

infraestructura de transportes reduciría los índices de congestión vehicular, y

mejoraría la calidad de vida y el desempeño de las tareas diarias del ciudadano que

transita por las diversas ciudades de país.

Para el caso piurano, los niveles de inversión en infraestructura de transporte y vial

para el periodo de 1993 a 2012, muestan que las diferentes gestiones municipales han

asignado montos de inversión muy pequeños , siendo la gestión del Alcalde Eduardo

Cáceres Chocano (2003-2006) la que muestra el mayor monto anual de 25 millones de

soles en el 2004. Montos, que principalmente se utilizaron para la construcción y

rehabilitación de pistas y veredas, sardineles y pavimentación de algunas calles de

Asentamientos Humanos.

En los últimos años, la única obra de infraestructura vial en la ciudad ha sido la

construcción del Puente San Miguel (Ex Puente Viejo) llevada a cargo por parte del

Gobierno Regional, valorizada en 28 millones de soles.



Gráfico N°8 - 03: Inversión en Infraestructura Vial de Piura, 1993 - 2012

Fuente: Municipalidad Provincial de Piura Elaboración Propia

El grafico siguiente muestra la tasa de crecimiento anual de la inversión en

infraestructura de transporte y vial, que tiene una volatilidad muy alta, lo cual estaría

demostrando la falta de planeamiento y sostenibilidad de la inversión en

infraestructura vial en el largo plazo, debido seguramente a la falta de madurez política

de nuestros gobernantes, quienes no se han preocupado por reducir los niveles de

congestión vehicular en el casco urbano, puesto que en las avenidas principales de la

ciudad de Piura circulan todo tipo de vehículos (motocicletas, moto taxis, combi,

buses, camiones de carga pesada, etc.).

Gráfico N°9 - 03: Tasa de crecimiento de la Inversión en Infraestructura de Transporte

e Infraestructura Vial de Piura, 1993 - 2012

-100.00

-50.00

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

1999

20

00

2001

20

02

20

03

20

04

20

05

2006

20

07

2008

20

09

20

10

20

11

20

12

PO

RC

EN

TA

JE

AÑOS

Inv. Infraestructura Vial

Fuente: Municipalidad Provincial de Piura Elaboración Propia



CAPÍTULO 4

HIPÓTESIS Y METODOLOGÍA

4.1 HIPÓTESIS Y VARIABLES

4.1.1 HIPÓTESIS

HIPÓTESIS GENERAL

Los factores principales asociados al crecimiento del parque automotor

en la ciudad de Piura, del año 1994 al 2012, han sido:

El crecimiento del Producto Bruto Interno de la región Piura

La población

La infraestructura vial

HIPÓTESIS ESPECÍFICAS

Existe una relación directa entre el parque automotor y el producto

bruto interno en la región Piura, del año 1994 al 2012

Existe una relación directa entre el parque automotor y la población en

la región Piura, del año 1994 al 2012.

El crecimiento del parque automotor ha sido mayor que el crecimiento

de la inversión en infraestructura vial en Piura, del año 1994 al 2012

4.1.2 DEFINICIÓN OPERACIONAL DE LAS VARIABLES

INDICADORES:

PARQUE AUTOMOTOR, es la cantidad de vehículos registrados.

PRODUCTO BRUTO INTERNO, es la cantidad de bienes y servicios producidos por la

región en un año.

CRECIMIENTO DEL PRODUCTO BRUTO INTERNO, es el aumento del PBI expresado en

porcentaje.



POBLACIÓN, definición censal del INEI

INFRAESTRUCTURA VIAL, es la cantidad de inversión en infraestructura vial

VARIABLE DEPENDIENTE: Parque automotor

VARIABLES INDEPENDIENTES: Producto Bruto Interno

Población

Infraestructura vial

INSTRUMENTOS

Compendios estadísticos del INEI, Informes del Ministerio de Transportes y

Comunicaciones, Banco Central de Reserva del Perú y de la Municipalidad de Piura.

4.2 DISEÑO METODOLÓGICO

El diseño metodológico de investigación es no experimental y corresponde

principalmente a una investigación ex post facto. Se procedió a la revisión secundaria

de fuentes bibliográficas, de instituciones públicas y privadas. En ellos, fueron útiles las

estadísticas y el tratamiento de los conceptos respecto a las variables en estudio.

Asimismo, vía Internet se obtuvo información actualizada mediante los buscadores

pertinentes según los objetivos del presente proyecto de investigación.

La información obtenida se procesó con técnicas de la estadística descriptiva, para lo

cual se utilizó el paquete estadístico del software SPSS: Paquete Estadístico para

Ciencias Sociales, en entorno Windows; y el programa econométrico Eviews 8.0 para

establecer la relación de la variable dependiente con las variables independientes.

Además de la estimación del modelo econométrico, se estimó una medida de la

congestión en Piura, definiéndola como el tiempo de demora de un vehículo en una

intersección vial en las horas punta, para lo cual se empleó una metodología detallada

en el Anexo 01

Asimismo, se aplicó una encuesta a los conductores de tres vías principales para

obtener la opinión pública respecto al tema de la congestión en Piura, cuya ficha

técnica y aplicación de la encuesta se detallan en el Anexo 02.



CAPÍTULO 5

RESULTADOS

5.1 MODELO ECONOMÉTRICO

ESPECIFICACIÓN

El modelo econométrico para estimar los factores más adecuados que explican el

incremento del parque automotor en la ciudad de Piura, están en función de las

siguientes variables:

Donde;

Con el fin de expresar cuáles han sido los principales factores asociados al incremento

del parque automotor (congestión) en la ciudad de Piura del año 1994 al 2012, el

modelo queda expresado en su forma econométrica de la siguiente manera:

Donde;

Los signos esperados de los coeficientes ( ) son los siguientes:

1>0; la asociación entre el parque automotor y el Producto Bruto Interno (PBI) es

positiva, debido a que el crecimiento económico piurano ha traído como consecuencia

un mayor poder adquisitivo de las familias accediendo a una unidad vehicular además



la creciente necesidad de trasladarse a sus centros de trabajo, estudios , recreación,

etc.

2<0; la asociación entre el parque automotor y la infraes tructura vial es negativa

debido a que si las autoridades locales aumentaran los recursos necesarios a invertir

en infraestructura vial, la congestión disminuiría.

3>0; la asociación entre el parque automotor y la población es positiva, debido a que

al aumentar los habitantes en la ciudad de Piura, aumenta la cantidad de personas que

utilizan el servicio de transporte lo cual ocasiona congestión vehicular.

En definitiva, los signos esperados de los coeficientes de las variables se pueden

resumir como sigue:

3>0

ESTIMACIÓN

Para determinar si mínimos cuadrados es el método de estimación adecuado debemos

verificar autocorrelación, así tenemos:

Box Pierce

0:𝐴𝑢𝑠𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝐴𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 𝑚

m=1

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

. |* . | . |* . | 1 0.153 0.153 0.5185 0.471

. | . | . | . | 2 -0.024 -0.049 0.5323 0.766

2(1)= 3.84

⋯𝑆𝑒 𝑎𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎 𝑙𝑎 𝑕𝑖𝑝ó𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑛𝑢𝑙𝑎, 𝑎𝑢𝑠𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 1.

m=2

2(2)= 5.99


Breusch – Godfrey


F-statistic 2.554297 Prob. F(1,14) 0.1323

Obs*R-squared 2.931664 Prob. Chi-Square(1) 0.0869

m=1

2(1)= 3.84







m=2

2(2)= 5.99


∴𝑃𝑜𝑟 𝑡𝑎𝑛𝑡𝑜, 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑙𝑢𝑖𝑚𝑜𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑜𝑠 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑠 𝑒𝑙 𝑚á𝑠

𝑎𝑑𝑒𝑐𝑢𝑎𝑑𝑜.

Así mismo, a continuación se presenta la recopilación de la información (TABLA N°1 –

05) de todas las variables para el período comprendido entre 1994 y 2012.

TABLA N°1 - 05

AÑOS PARQUE

AUTOMOTOR

PRODUCTO

BRUTO

INTERNO

INFRAESTRUCTURA POBLACION

1994 26534 4173746 1982 1412714

1995 28644 4271765 3621 1437594

1996 33355 4446737 6049 1462913

1997 37302 4482559 4455 1488678

1998 41162 4250075 3111 1514896

1999 43144 4200625 12026 1541576

2000 34328 4291299 3030 1568726

2001 43342 4448783 5383 1596354

2002 44673 4574952 2364 1624469

2003 50992 4732866 7259 1653079

2004 54356 5118678 24804 1682192

2005 54237 5409216 4844 1711819

2006 61423 5938875 13101 1741967

2007 62618 6523105 9412 1676315

2008 63482 6972970 6095 1699043

2009 65991 7134276 11673 1722080

2010 73964 7533918 15192 1745429

2011 83435 8099733 17608 1769094

2012 113939 8694545 17062 1793080



Utilizando la información presentada, se estima el modelo empleando el software

EVIEWS, obteniendo el siguiente resultado:

Dependent Variable: P_A

Method: Least Squares

Date: 02/09/15 Time: 23:11

Sample: 1994 2012

Included 1994 2012observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -75444.93 33695.72 -2.239006 0.0407

PBI 0.009556 0.001970 4.851430 0.0002

INF_VIAL 0.000351 0.000340 1.031188 0.3188

POB 0.044902 0.025833 1.738177 0.1027

R-squared 0.913540 Mean dependent var 53522.16

Adjusted R-squared 0.896248 S.D. dependent var 21341.41

S.E. of regression 6874.180 Akaike info criterion 20.69360

Sum squared resid 7.09E+08 Schwarz criterion 20.89243

Log likelihood -192.5892 Hannan-Quinn criter. 20.72725

F-statistic 52.83036 Durbin-Watson stat 1.135005

Prob(F-statistic) 0.000000

Resaltando los resultados tenemos lo siguiente:

-75444.93 0.009556 0.000351 0.044902

(33695.72) (0.001970) (0.000340) (0.025833)

(-2.239006) (4.851430) (1.031188) (1.738177)

Periodo: 1994 2012 2=0.913540 F=52.8304 D−W=1.135005

EVALUACIÓN

Criterio Económico

Para el caso de la asociación entre parque automotor, que es variable proxy de

congestionamiento, y el Producto Bruto Interno (PBI) se encontró que efectivamente

esta es positiva lo mismo que ocurre con la asociación entre parque automotor y

población. Para el caso de la infraestructura vial, esta arroja una asociación positiva, la

principal explicación a esta situación es que al aumentar la inversión en infraestructura

vial aumenta el congestionamiento, debido a que la calidad de esta inversión es muy



deficiente además no se han realizado grandes proyectos de infraestructura vial que

tengan impactos significativos en la disminución de la congestión.

Criterio Estadístico

Contraste de hipótesis individual

La hipótesis para el coeficiente del PBI es:

1=0

1≠0

𝑃𝑟𝑜𝑏:0.0002<0.05

0, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑃𝐵𝐼 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜.

La hipótesis para el coeficiente de infraestructura vial

2=0

2≠0

𝑃𝑟𝑜𝑏:0.3188>0.05

0, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑖𝑛𝑓𝑟𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑣𝑖𝑎𝑙 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜.

La hipótesis para el coeficiente de la población

3=0

3≠0

𝑃𝑟𝑜𝑏:0.1027<0.05

0, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜.

Coeficiente de bondad de ajuste

El coeficiente de determinación es alto y nos indica que el 91.35% de la congestión

vehicular ha sido explicada por los cambios de las variables PBI, Infraestructura Vial y la

población del modelo.

Criterio Econométrico

Corresponde a determinar si todos los supuestos del modelo se han cumplido de

manera satisfactoria.

Normalidad

Se plantea la siguiente hipótesis:

0: µ 𝑠𝑒 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎 𝑎 𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙

1: µ 𝑛𝑜 𝑝𝑟ó𝑥𝑖𝑚𝑎 𝑎 𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙



0

1

2

3

4

5

6

7

-10000 -5000 0 5000 10000 15000 20000

Series: Residuals

Sample 1994 2012

Observations 19

Mean -3.31e-11

Median -2032.609

Maximum 19803.44

Minimum -8156.443

Std. Dev. 6275.239

Skewness 1.645960

Kurtosis 6.248384

Jarque-Bera 16.93275

Probability 0.000210

Se tiene la siguiente regla de decisión:

2(2)= 5.99

Entonces, a un nivel de significancia del 5 % lo residuos no se aproximan a una

distribución normal.

Multicolinealidad

Para hallar el grado de multicolinealidad se utilizará el método de Farrar – Glauber de

la siguiente manera:

Primero utilizamos el coeficiente de determinación de la estimación del modelo y

calculamos el coeficiente de correlación múltiple de la siguiente manera:

0.8962482698187183=0.9467038976463118

A continuación se regresiona la variable producto bruto interno sobre una constante y

el resto de variables explicativas del modelo y se calcula el coeficiente de correlación

múltiple.

0.6572033737951083=0.8106808088237369

Así tenemos:

𝑃𝐴=0.856319289314479<1

Entonces podemos concluir que no hay un alto grado de multicolinealidad. Lo mismo

se realiza con las demás variables explicativas.

0.3656118543051862=0.6046584608729016



𝑃𝐴=0.6386986072162572<1

Decimos que no hay un alto grado de multicolinealidad.

Ahora:

0.6868471984763051=0.8287624499676038

𝑃𝐴=0.8754188633088623<1

Finalmente afirmamos que no hay un alto grato de multicolinealidad.

Heterocedasticidad

Test White General (cross terms)


0: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

1: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑕𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑



Scaled explained SS 25.28276 Prob. Chi-Square(9) 0.0027

Test de Heteroscedasticidad Condicional Autorregresiva (Arch)


0: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

1: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑕𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑



2 1=3.84

∴𝑃𝑜𝑟 𝑡𝑎𝑛𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑙𝑢𝑖𝑚𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟, 𝑎𝑢𝑠𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒

𝑕𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑.



2 2=5.99



Test de Park

Se plantea las siguientes hipótesis para cada variable del modelo

En el primer caso para la variable Producto Bruto Interno

0: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑏𝑖 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

1: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑏𝑖 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

Dependent Variable: LOG(RESID01*RESID01)


Date: 02/27/15 Time: 11:37

Sample: 1994 2012

Included observations: 19


C -32.73914 19.42367 -1.685528 0.1102

LOG(PBI) 3.162466 1.253268 2.523376 0.0219




Sum squared resid 30.47860 Schwarz criterion 3.620404




𝑡−𝑆𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐= 2.5234> 2

0 𝑦 𝑎𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑛 𝑢𝑛 𝛼=5% 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑏𝑖 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

En segundo lugar se evalúa para el caso de la Infraestructura Vial.

0: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

1: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎



Date: 02/27/15 Time: 11:43



Sample: 1994 2012



C 8.176832 3.967643 2.060879 0.0550

LOG(INFRA) 0.914727 0.447069 2.046053 0.0565








𝑡−𝑆𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐= 2.0461> 2

0 𝑦 𝑎𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑛 𝑢𝑛 𝛼=5% 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

Y finalmente la evaluación se realiza para la variable población:

0: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

1: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎



Date: 02/27/15 Time: 11:43

Sample: 1994 2012



C -100.4067 65.20683 -1.539818 0.1420

LOG(POB) 8.160576 4.560704 1.789324 0.0914








𝑡−𝑆𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐= 1.7893< 20



𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑟𝑒𝑐𝑕𝑎𝑧𝑎𝑟 𝑦 𝑎𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑛 𝑢𝑛 𝛼=5% 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒

𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑕𝑜𝑚𝑜𝑐𝑒𝑑á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎

Mediante esta prueba se concluye que existe heterocedasticidad en las variables PBI e

Infraestructura Vial, por tanto el modelo corregido queda de la siguiente manera:

Dependent Variable: PA


Date: 02/27/15 Time: 11:26

Sample: 1994 2012


White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance


C -75444.27 15485.23 -4.872014 0.0002

PBI 0.009556 0.002689 3.553452 0.0029

INFRA 0.350825 0.216192 1.622752 0.1255

POB 0.044901 0.016098 2.789287 0.0138




Sum squared resid 7.09E+08 Schwarz criterion 20.89242




Concluyendo tenemos que el modelo queda especificado de la siguiente manera:

2∗𝑃𝑂𝐵+𝜇

Donde;

𝛽:𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒

1:𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝐵𝐼

2:𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

𝜇:𝑡é𝑟𝑚𝑖𝑛𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑎𝑐𝑖ó𝑛

𝑃𝐵𝐼:𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜 (𝑚𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 1994)

𝑃𝑂𝐵:𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛



Así tenemos, que el modelo queda explicado por las variables PBI y Población con un

alto coeficiente de bondad de 91.35 %. En el primer caso, referido a la asociación entre

Parque Automotor y PBI, ambas variables muestran una asociación positiva, dado que

al aumentar el Producto Bruto Interno (PBI), la favorable situación en que se encuentra

el país, y por ende el departamento de Piura ha permitido que el número de unidades

vehiculares, variable proxy del congestionamiento aumente, al respecto el trabajo de

Ciro Jaramillo sobre el “Incremento del parque automotor y su influencia en la

congestión de las principales ciudades colombianas” muestra que entre el PBI y el

número de vehículos existe una relación directamente proporcional. Para el segundo

caso, la asociación entre Parque Automotor y Población es positiva como se especificó

en el modelo inicial, debido a que al aumentar los habitantes del departamento de

Piura aumenta la cantidad de personas que utilizan el servicio de transporte lo cual

ocasiona congestión vehicular.

LIMITACIONES

1. La especificación del modelo puede no haber considerado otras variables

explicativas o podría mejorarse con indicadores per cápita e introduciendo

alguna variable dummy que recoja las variables de política y cambios

estructurales.

2. La base de datos utilizada para operacionalizar las variables ha sido limitada

por la forma en que se registran en la administración pública, específicamente

en la variable inversión en infraestructura vial que es de índole monetaria y

además es ejecutada en diferentes períodos y cuyos efectos serían retardados.

5.2 ESTIMACIÓN DE LA CONGESTIÓN

Para estimar la congestión vehicular o tiempo de demora de un vehículo al cruzar una

intersección en Piura, se realizó un trabajo de campo (Anexo 01) consistente en un

conteo vehicular durante los períodos de hora punta, en las 6 (seis) intersecciones de

las avenidas principales siguientes:

INTERSECCIÓN: AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. VICE

INTERSECCIÓN: AV. SANCHEZ CERRO - AV GULLMAN

INTERSECCIÓN: AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. LORETO

INTERSECCIÓN: AV. GUARDIA CIVIL - LA PRIMAVERA

INTERSECCIÓN: AV. CÁCERES – AV. COUNTRY

INTERSECCCIÓN: Av. GRAU- AV. GULLMAN



Los tres períodos de “horas punta” o picos al día considerados, en los cuales

regularmente se producen congestiones vehiculares fueron:

7:00 AM a 9:00 AM

1:00 PM a 3:00 PM

6:00 PM a 8:00 PM

El tiempo de demora promedio por vehículo se ha calculado de manera diaria, y se

presentan como promedios diarios/semanales obtenidos mediante un promedio

simple.

Los resultados muestran que en Piura, la situación del tráfico vehicular en las “horas

punta” alcanza el nivel de servicio F, según el manual Manual HCM (Higway Capacity

Manual) definido como el período en el cual un vehículo demora más de 60

segundos en cada intersección, ocasionando la congestión vehicular.

A continuación se presentan los gráficos correspondientes a las seis intersecciones que

toma en cuenta el estudio, en dos sentidos: ESTE a OESTE y OESTE a ESTE, para los tres

períodos considerados como “horas punta”: De 7.00 a.m. a 9.00 a.m., de 1.00 p.m. a

3.00 p.m. y de 6.00 p.m. a 8.00 p.m.

INTERSECCIÓN AV. SÁNCHEZ CERRO – AV.VICE

Gráfico N°1 - 05: Congestión Vehicular - Tiempo en demora (segundos) en la

Intersección, AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. VICE, Este a Oeste, Piura 2014

Fuente: Recolección directa en campo Elaboración Propia




Intersección, AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. VICE, Oeste a Este, Piura 2014

Fuente: Recolección directa en campo Elaboración propia

Se puede observar que el período de 7.00 a.m. a 9.00 a.m. la congestión vehicular es

relativamente mayor en el sentido este-oeste con respecto al sentido oeste-este,

siendo similares para los otros dos períodos considerados. Los altos niveles de

congestión pueden ser explicados principalmente, por el funcionamiento de nuevos

centros comerciales próximos a la zona y por ser vía de ingreso y salida para vehículos

de transporte pesado.

INTERSECCIÓN AV. SÁNCHEZ CERRO – AV. GULLMAN


Intersección, AV. GRAU- GULLMAN, Este a Oeste, Piura 2014





Intersección, AV. GRAU- GULLMAN, Oeste a Este, Piura 2014


La ilustración gráfica nos permite observar que existe una mayor congestión vehicular

en el sentido este-oeste en relación a la del sentido oeste-este, en términos relativos,

para todos los períodos de “hora-punta”. El funcionamiento del mercado de abastos e

instituciones educativas, así como las unidades de transporte público originan un

importante flujo vehicular.

INTERSECCIÓN AV. SÁNCHEZ CERRO – AV. LORETO


Intersección, AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. LORETO, Este a Oeste, Piura 2014





Intersección, AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. LORETO, Oeste a Este, Piura 2014


Se observa que por las mañana la congestión vehicular es similar en ambos sentidos,

este-oeste y oeste-este, notándose un incremento relativo en el sentido oeste-este por

la tarde y la noche. El acceso a vías alternativas que tienen los conductores explica que

no se alcancen altos niveles de congestión, sin embargo, en algunos momentos los

vehículos de transporte público originan caos vehicular.

INTERSECCIÓN AV. GUARDIA CIVIL – LA PRIMAVERA


Intersección, AV. GUARDIA CIVIL - LA PRIMAVERA, Este a Oeste, Piura 2014





Intersección, AV. GUARDIA CIVIL - LA PRIMAVERA, Oeste a Este, Piura 2014


Observamos que la intersección presenta considerables niveles de congestión,

sobrepasando los 70 segundos de demora en promedio, problema que se agudiza por

la mañana y por la noche en el sentido este-oeste, y por la tarde en el sentido oeste-

este. La proliferación de todo tipo de vehículos como camiones, buses y moto taxis es

la característica de esta zona.

INTERSECCIÓN AV. GRAU – AV. GULLMAN


Intersección, AV. GRAU- GULLMAN, Este a Oeste, Piura 2014




Gráfico N°10 -05: Congestión Vehicular - Tiempo en demora (segundos) en la

Intersección, AV. GRAU- GULLMAN, Oeste a Este, Piura 2014


Los niveles de congestión vehicular en el sentido este-oeste son mayores

relativamente que en el sentido oeste-este, para todos los períodos de “horas punta”.

La entrada y salida de vehículos de transporte pesado del Sur y del Bajo Piura

congestionan el tránsito en esta área de la ciudad.

INTERSECCIÓN AV. CÁCERES – AV. COUNTRY


Intersección, AV. CÁCERES – COUNTRY, Este a Oeste, Piura 2014





Intersección, AV. CÁCERES – COUNTRY, Oeste a Este, Piura 2014


La congestión vehicular en ambos sentidos este-oeste y oeste-este es muy similar para

todos los períodos de “horas punta”. El acceso a nuevas zonas residenciales, a

instituciones educativas y a instituciones públicas, explicarían el nivel de

congestionamiento

5.3 OPINIÓN SOBRE LA CONGESTIÓN

En esta sección, presentamos los resultados de la aplicación de una encuesta de

opinión sobre la congestión vehicular en Piura

ENCUESTA DE OPINIÓN SOBRE LA CONGESTIÓN VEHICULAR EN PIURA

FICHA TÉCNICA

TÍTULO DEL ESTUDIO: Encuesta de opinión sobre la congestión vehicular en la

ciudad de Piura

OBJETIVO DEL ESTUDIO:

Obtener información de la opinión sobre el problema de la congestión

vehicular en Piura y de las acciones propuestas para su solución

POBLACION: 5230

MUESTRA: 178 entrevistas

DISEÑO MUESTRAL: No probabilístico. Técnica por conveniencia.



TÉCNICA DE LA ENCUESTA: Encuesta personal con aplicación de un

cuestionario por alumnos de la UNP:

MARGEN DE ERROR: con un margen de error de 6%

FECHA DEL TRABAJO DE CAMPO: Entre el 15 al 20 de diciembre de 2014

RESULTADOS

MOTIVO DE USO DE UNIDAD VEHICULAR

¿Cuál es el motivo principal del uso de su unidad vehicular?

TABLA N°1 – 05

Frecuencia Porcentaje

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Trabajo 84 46.9 47.2 47.2

Estudios 57 31.8 32.0 79.2

Compras 16 8.9 9.0 88.2

Todos 5 2.8 2.8 91.0

Estudios y compras 2 1.1 1.1 92.1

Estudios y trabajo 1 .6 .6 92.7

Otros 12 6.7 6.7 99.4

Trabajo y compras 1 .6 .6 100.0

Total 178 99.4 100.0

Perdidos Sistema 1 .6

Total 179 100.0

Fuente: Elaboración propia

Gráfico N°13 – 05 ¿Cuál es el motivo principal del uso de su unidad vehicular?

Fuente: SPSS Elaboración: Propia



Según la información, observamos que para el 47.19% de los encuestados el principal

uso de su unidad vehicular es para trasladarse a su trabajo, 32.02% para ir a sus

centros de estudios y 22.79% para otros quehaceres, aproximadamente.

PERCEPCIÓN DEL PROBLEMA DE LA CONGESTIÓN VEHICULAR

¿Cómo clasificaría el problema de la congestión vehicular?

TABLA N°2 - 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Grave 133 74.3 75.1 75.1

No tan grave 37 20.7 20.9 96.0

No es un problema 7 3.9 4.0 100.0

Total 177 98.9 100.0

Perdidos Sistema 2 1.1

Total 179 100.0


Gráfico N° 14 – 05 ¿Cómo clasificaría el problema de la congestión vehicular?




El 75.14% de los encuestados clasifica el problema de la congestión vehicular como

grave, 20.90% no tan grave y un 3.95% que no es un problema.

Por lo anterior, podemos asumir que la ciudadanía ya percibe el problema de la

congestión vehicular como un problema importante.

COBRO DE PEAJES COMO PROPUESTA DE SOLUCIÓN

Los especialistas sostienen que una de las formas de resolver el problema de la

congestión vehicular es estableciendo peajes

TABLA N° 3 - 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Sí 91 50.8 51.1 51.1

No 87 48.6 48.9 100.0

Total 178 99.4 100.0


Total 179 100.0


Gráfico N°15 – 05 Los especialistas sostienen que una de las formas de resolver el

problema de la congestión vehicular es estableciendo peajes




El 51.12% están de acuerdo que una de las formas de resolver el problema de la

congestión vehicular es estableciendo peajes, mientras que un 48.88% no está de

acuerdo con esta medida.

La propuesta del cobro de un peaje en las vías que soportan altos flujos vehiculares y

cuyo dinero recaudado serviría para mejorar el transporte público, tiene opiniones

divididas en los piuranos, casi en proporciones iguales.

CONSTRUCCIÓN DEL METRO O TREN COMO PROPUESTA DE SOLUCIÓN

Otras formas de resolver el problema de la congestión vehicular es construyendo

vías para transporte alternativo como el metro y el tren ¿estaría de acuerdo con

esta medida?

TABLA N°4 – 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Sí 150 83.8 84.3 84.3

No 28 15.6 15.7 100.0

Total 178 99.4 100.0


Total 179 100.0


Gráfico N°16 – 05 Otras formas de resolver el problema de la congestión vehicular es

construyendo vías para transporte alternativo como el metro y el tren ¿Estaría de

acuerdo con esta medida?




El 84.27% de los encuestados están de acuerdo que otras formas de resolver el

problema de la congestión vehicular es construyendo vías para transporte alternativo

como metro y tren, lo cual debería ser tomado en cuenta por nuestras autoridades e

iniciar acciones para la puesta en marcha de un proyecto de inversión en

infraestructura vial de gran envergadura.

GESTIÓN DE LAS AUTORIDADES PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN METRO O TREN.

Sí su respuesta es sí. ¿Ud. considera que las nuevas autoridades podrían iniciar las

acciones respectivas para llevar a cabo dichas obras?

TABLA N°5 - 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Sí 109 60.9 63.7 63.7

No 62 34.6 36.3 100.0

Total 171 95.5 100.0


Total 179 100.0


Gráfico N°17 -05 Si su respuesta es sí ¿Ud. Considera que las nuevas autoridades

podrían iniciar las acciones respectivas para llevar a cabo dichas obras?




El 63.74% de los encuestados están de acuerdo que las nuevas autoridades podrían

iniciar las acciones respectivas para llevar a cabo dichas obras para el mejoramiento de

la congestión vehicular, mientras que el 36.26% no están de acuerdo.

El resultado refleja un apoyo de la población para realizar dichas obras.

NIVEL SOCIOECONÓMICO

Para el estudio es muy importante tener una idea aproximada en nivel

socioeconómico del entrevistado.

TABLA N°6 - 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos 1000 - 2000 soles 122 68.2 68.9 68.9

2000 - 3000 soles 40 22.3 22.6 91.5

3000 a más 15 8.4 8.5 100.0

Total 177 98.9 100.0


Total 179 100.0


Gráfico N°18 – 05 Para el estudio es muy importante tener una idea aproximada el

nivel socioeconómico del entrevistado. Al respecto, su ingreso familiar estaría entre:




De acuerdo al grafico el 68.93% de los encuestados su ingreso familiar esta entre el

rango de 1000 - 2000 nuevos soles, el 22.6% entre 2000 – 3000 y un 8.47% de 3000 a

más.

SEXO

Sexo del encuestado

TABLA N°7 - 05


Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válidos Masculino 143 79.9 80.8 80.8

Femenino 34 19.0 19.2 100.0

Total 177 98.9 100.0


Total 179 100.0


Gráfico N°19 – 05 Sexo del encuestado


El 80.79% de los encuestados fueron de sexo masculino, mientras que 19.21% fueron

del sexo femenino.



VIABILIDADES PRINCIPALES DE LA CIUDAD DE PIURA

Ud. conduce usa unidad vehicular, por lo menos tres veces a la semana

por:

TABLA N°8 - 05

Respuestas Porcentaje de

casos Nº Porcentaje

Calle Sánchez Cerro 65 35.3% 36.5%

Mariscal Cáceres 15 8.2% 8.4%

Grau 31 16.8% 17.4%

Por las tres 73 39.7% 41.0%

Total 184 100.0% 103.4%


Gráfico N°20 -05

Según los resultados, el 40% de los encuestados conduce su unidad vehicular, po r lo

menos tres veces a la semana por las avenidas Sánchez Cerro, Mariscal Cáceres y Grau,

35% solo por la Av.Sánchez Cerro, 8% solo por la Av.Mariscal Cáceres y un 17% solo por

la Av. Grau.



LA VIABILIDAD PRINCIPAL DE LA CIUDAD

¿Cuál de ellas usa con más frecuencia?

TABLA N°9 - 05

Respuestas Porcentaje de

casos Nº Porcentaje

$Frecuencia Sánchez Cerro 111 61.7% 62.4%

Mariscal Cáceres 22 12.2% 12.4%

Grau 47 26.1% 26.4%

Total 180 100.0% 101.1%


Gráfico N°21

La Avenida Sánchez Cerro es la viabilidad principal, según las respuestas de los

encuestados, el 62% de los encuestados usa la Av. Sánchez Cerro para trasladarse.



CAPÍTULO 6

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

CONCLUSIONES

1. Para el caso de la asociación entre parque automotor, que es variable proxy de

la congestión vehicular, y el Producto Bruto Interno (PBI), se encontró que

efectivamente esta es positiva. Lo mismo ocurre con la asociación entre

parque automotor y población. Para el caso de la infraestructura vial, esta

arroja una asociación positiva, la principal explicación a esta situación es que al

aumentar la inversión en infraestructura vial aumenta el congestionamiento,

debido a que la calidad de esta inversión es muy deficiente y no se han

realizado grandes proyectos de infraestructura vial que tengan impactos

significativos en la disminución de la congestión. El coeficiente de determinación es

alto y nos indica que el 91.35% de la congestión vehicular ha sido explicada por los

cambios de las variables PBI, Infraestructura Vial y la población.

2. En el marco normativo de la Constitución, la Ley Orgánica de Municipalidades

N°27972 y la Ley de Procedimiento Administrativo General N°27444, el

Gobierno Local de Piura ha emitido en los últimos 20 años, una diversa

cantidad de ordenanzas y decretos de Alcaldía con la finalidad de regular el

sistema del transporte, sin obtener los resultados esperados. Particularmente,

desde el año 1999, la municipalidad de Piura ha intentado sin éxito prohibir el

transporte de pasajeros en moto lineal, así como regular la actividad vehicular de los

trimóviles. Es decir, las normas existen, pero no ha sido posible lograr el cumplimiento

de las mismas, seguramente por la falta de fiscalización y control por parte de las

autoridades competentes.

3. La percepción sobre el transporte y la congestión vehicular, como un problema

sencillo, que puede ser resuelto mediante determinadas normas o medidas,

que suponga una solución definitiva del problema, es una de las mayores

falacias que nuestras autoridades deben superar Un nuevo sistema de

semaforización y ensanchamiento de algunas vías, como dicen algunos

especialistas, pueden ser algunos paliativos en el muy corto plazo, pero

debemos tener en cuenta que la congestión vehicular es solo un síntoma de

una problemática mayor.

4. En términos absolutos, el parque automotor del departamento de Piura en los

últimos 10 años, casi se triplicó, pasando de 44, 673 unidades en el año de

2002 a 113,939 unidades en el año 2012, lo cual es un hecho económico muy



importante a tener en cuenta para la elaboración de las políticas públicas,

especialmente en las áreas de planeamiento urbano y de transporte.

5. La situación del tráfico vehicular en las “horas punta” de las principales

viabilidades en Piura alcanza el nivel de servicio F, definido como el período en

el cual un vehículo demora más de 60 segundos en cada intersección

ocasionando la congestión vehicular, según el Manual HCM (Higway Capacity

Manual). La viabilidad principal es la Av. Sánchez Cerro, la cual es utilizada con

más frecuencia (62%).

6. El motivo principal del uso de las unidades vehiculares en Piura es para

trasladarse a su centro de trabajo (47.19%). En segundo lugar, se les utilizan

para movilizarse a los centros de estudios (30.02%) y en último término las

personas se trasladan para otros menesteres (22.79%).

7. El 75% de los piuranos considera el problema de la congestión vehicular como

un problema grave, estando el 51% de acuerdo en establecer peajes cuyos

ingresos sirvan exclusivamente para financiar acciones que conlleven a resolver

la problemática del transporte.

8. El 84.27% de los ciudadanos están de acuerdo que otras formas de resolver el

problema de la congestión vehicular es construyendo vías para transporte

alternativo como metro y tren, lo cual debería ser tomado en cuenta por

nuestras autoridades e iniciar acciones para estudiar la factibilidad de un

proyecto de inversión en infraestructura vial de gran envergadura.

RECOMENDACIONES

1. Dada la inseguridad e incomodidad del transporte público, las personas con sus

recursos adquieren una movilidad particular, siendo el automóvil el vehículo

adquirido por excelencia, el cual genera una mayor congestión dado que

generalmente transporta solo una o dos personas con un coeficiente de

ocupación del espacio vial per cápita muy alto en relación al ómnibus y

considerando que la situación actual del uso intensivo del vehículo particular

será insostenible en el tiempo, debe optarse por el mejoramiento del

transporte público, mediante una acertada ingeniería y planificación urbana y

con la ejecución de proyectos de inversión público-privada en el marco de un

sistema metropolitano de transporte de acorde a nuestra población. Piura



justifica éste tipo de inversiones, pues otras ciudades como Valparaíso de Chile

con menos población que Piura y Medellín de Colombia, tienen sistemas de

transporte público integrados, así como otras ciudades importantes de América

Latina. Tal vez, el ejemplo sería la ciudad de Curitiba, Brasi l, que tiene el

mejor transporte público en América del Sur, pero ello se debe a que desde su

creación fue una ciudad debidamente planificada. Proyectos, que deben

comenzar a perfilarse desde ahora, dado que son de larga maduración. Por

ejemplo, el Sistema Metropolitano de Lima se planificó en la gestión del Alcalde

Sr. Alberto Andrade de 1996-1999 y se inició en la gestión del Alcalde Luis

Castañeda en el 2006, utilizando el corredor de la empresa ENATRU (1966-

1992) en la Vía Expresa del Paseo de la República construida en 1967 durante la

gestión del Alcalde Sr. Luis Bedoya Reyes

2. Asimismo, deben aprovecharse las experiencias exitosas de los sistemas BRT

(Bus Rapid Transit) implementados en las principales ciudades de los países del

mundo y especialmente en las de nuestros vecinos de Argentina, Brasil, Chile,

Colombia y Ecuador, sistemas mucho menos costosos, cuya sostenibilidad

dependerá del software del sistema (la estructura regulatoria y de negocio) y

del hardware (buses, estaciones, vías de autobús y demás infraestructura)

según ITPD 2010, siendo el sistema mixto de regulación pública y operación

privada, uno de los más adecuados para transformar la estructura de mercado

existente de operadores informales en otra que proporcione un servicio

rentable y de alta calidad. El financiamiento para la adquisición y

mantenimiento de los buses debe buscarse internamente en los bancos

comerciales o en corporaciones internacionales como la del Banco Mundial con

contratos y concesiones transparentes, evitando el mal endémico de la

corrupción.

3. El problema de la movilidad es muy complejo y por lo tanto su solución exige

medidas de largo plazo. Sin embargo, en el corto plazo debe iniciarse una lucha

sin cuartel para hacer respetar la normatividad vigente al respecto,

especialmente la relacionada al estricto cumplimiento de las reglas de tránsito

por parte de los conductores de vehículos motorizados, pues la impunidad es el

mejor incentivo para transgredir la ley. En ese sentido, la Municipalidad

Provincial, la Policía Nacional, el Ministerio Público y el Ministerio de Justicia,

deben coordinar acciones para cumplir dicho objetivo y desterrar la percepción

ciudadana que “los conductores se burlan de la ley” y que la corrupción impera.

Piura en el futuro, no debería sufrir el caos vehicular que se sufre actualmente

en la ciudad de Lima, nuestra capital, considerada una de las ciudades con el

mayor caos vehicular, en el mundo.



4. Estudios y trabajos de investigación sobre Economía del Transporte en Piura

deben realizarse, poniendo énfasis en la problemática del transporte público,

su regulación, organización y sistemas de trabajo; la contaminación vehicular, la

informalidad del transporte, las externalidades de la motorización, la

evaluación de los proyectos de inversión vial, el costo de la movilidad de las

personas, la peatonalización, y otros.



REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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ANEXO 01 METODOLOGÍA PARA MEDIR LA CONGESTIÓN EN PIURA Noviembre 2014

Atendiendo a la definición de la congestión como la demora de tiempo de un vehículo

debido al flujo de vehículos en una situación de nivel de servicio de tipo F,

procederemos de la siguiente manera:

1. Asumiremos las horas punta como nivel de servicio F, que serán definidas de

acuerdo al volumen de vehículos en determinadas intersecciones de la ciudad.

2. Se determinan las siguientes intersecciones en las que se hará el conteo de los

vehículos: 4 intersecciones de la Av. Sánchez Cerro: 1.Vice, 2.Gullman, 3.Loreto,

4.La Primavera; 1 intersección de la Av. Grau: 1.Gullman; 1 intersección de la

Av. Cáceres: 1.Country.

3. Se hará el conteo en los dos sentidos de cada intersección.

4. El conteo se hará de 7.00 am a 9am, de 1pm a 3pm y de 6pm a 8pm, de la

siguiente forma:

a. Tomar el tiempo de duración de la luz verde del semáforo de la intersección

b. Se contará y anotará el total de vehículos, diferenciando el tipo según

formato, que se encuentren estacionados cuando el semáforo esté en rojo, referenciando al último vehículo.

c. Luego, cuando cambia a luz verde, contar y anotar el número de vehículos, diferenciando el tipo según formato cada 15 segundos, hasta que termine de pasar el último vehículo que se anotó en el paso b.

d. Sumar los tiempos de demora acumulados cuando sea el caso y registrarlos.

e. Volver a repetir los pasos a y b, cada 10 minutos hasta que se cumplan las 2

horas de anotación.

5. Consolidar la información según formato

6. Estimar las funciones de costos para las diferentes intersecciones y diferentes

horarios.

7. Clasificar los diferentes niveles de servicio

8. Seleccionar los niveles de servicio con mayores demoras de tiempo.



Cálculo del tiempo de demora promedio

Luego de realizar el trabajo de campo se obtuvo el conteo de vehículos en las diferentes intersecciones de la ciudad de Piura en los cinco días de la semana para

cada hora punta. En cada uno de estos horarios se calculó el tiempo en demora promedio de la siguiente manera y utilizando la siguiente fórmula: 𝑁𝑉𝑇+𝐷𝑁𝑉𝑇+…

Donde: 𝑇𝐷𝑃:𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑛 𝑑𝑒𝑚𝑜𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑁𝑉𝑇:𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑕í𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑛 𝑒𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑡:𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑚𝑜𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑜 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑕𝑖𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 𝐷𝑁𝑉𝑇:𝐷𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑕í𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑛 𝑒𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑐𝑖ó𝑛

Ejemplo

INTERSECCIÓN: AV. SÁNCHEZ CERRO - AV. VICE

HORA: 7.00 AM - 9.00 AM

VEHÍCULOS TIEMPO

11 54 21 69

25 84 26 114

TIEMPO PROMEDIO 67 Aplicando la fórmula: 𝑁𝑉𝑇+𝐷𝑁𝑉𝑇+… Tenemos: 11+10+4+1 26

𝑇𝐷𝑃=66.69 ≅67



ANEXO 02

Proyecto: La Congestión Vehicular en Piura 2014

Nombre:

Hora de inicio y final: Día: Fecha:

Intersección: Sentido: P C

Número de vehículos cuando el semáforo está en luz roja:

Tipo de vehículo Cantidad de vehículos en un tiempo determinado (segundos)

Tiempo de la luz roja: 0-15 0-30 0-45 0-60 0-75 0-90 0-105 0- 120

Motos

Autos y camionetas

Bus o camión

TOTAL

Hora de inicio y final:

Número de vehículos en luz roja:

Motos

Autos y camionetas

Bus o camión

TOTAL



Motos

Autos y camionetas

Bus o camión

TOTAL



Motos

Autos y camionetas

Bus o camión

TOTAL



Motos

Autos y camionetas

Bus o camiòn

TOTAL


Nùmero de vehículos en luz roja:

Motos

Autos y camionetas

Bus o camión

TOTAL

FORMATO 1: CONTEO TOTAL DE VEHÍCULOS CUANDO EL SEMÁFORO ESTÁ EN LUZ ROJA

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LA CONGESTIÓN VEHICULAR EN LA CIUDAD DE … · estrechamente relacionado con el cambio climático por la utilización de combustibles ... un estudio de la ... en ciudades tres de