Estimación de un modelo múltiple discreto-continuo que permita describir el uso de tiempo y los efectos de complementariedad y sustitución entre actividades de los habitantes del Gran Concepción.

Abstract

Desde hace décadas, investigadores han desarrollado modelos para comprender la asignación del tiempo de las personas al realizar sus actividades cotidianas, y así identificar el comportamiento de viaje que pueden tener distintos tipos de personas u hogares dentro de la ciudad, por lo que se han transformado en un elemento clave para realizar estudios e implementación de metodologías de planificación del transporte, lo que podría traducirse en ahorros de tiempo de viaje. Los autores Hess y Palma (2019) formularon una extensión al modelo Múltiple Discreto Continuo (MDC), incluyendo los efectos de complementariedad y sustitución entre actividades. El presente propone estimar un modelo econométrico en base al formulado por Hess y Palma (2019) con el objetivo de analizar la asignación de tiempo a diferentes actividades de las personas del Gran Concepción, Chile, considerando características socioeconómicas y demográficas como variables explicativas y efectos de complementariedad y sustitución entre actividades. Para el análisis se utilizó como fuente de datos una base generada por Valenzuela (2022), originada a través de una metodología proveniente del campo de Machine Learning a partir de Encuesta Origen Destino (EOD) y la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) las cuales fueron aplicadas en la región del Biobío el 2015. El estudio comprende un análisis descriptivo del conjunto de datos considerando características socioeconómicas y demográficas individuales y del hogar, descripción de viajes y de uso del tiempo, haciendo la distinción según el tipo de día. Para luego realizar la estimación de la extensión de un modelo múltiple discreto continuo (eMDC) para un día de semana y para fin de semana. En cuanto a los resultados, el efecto de las variables socioeconómicas y demográficas del individuo y del hogar dejan en claro que variables como el género, edad, nivel de ingresos, entre otras pueden ser determinantes sobre el uso del tiempo. Respecto a la complementariedad y sustitución entre actividades, es evidente los efectos de complementariedad entre los viajes y el resto de las actividades y de sustitución en los demás pares de actividades. Por último, las pruebas relacionadas a la representatividad de los modelos dan cuenta que las variables socioeconómicas y demográficas del individuo y del hogar no son capaces de explicar adecuadamente la asignación de tiempo. Sin embargo, al ser un modelo explicativo y no predictivo, cumple con demostrar el efecto de las variables socioeconómicas y demográficas.

For decades, researchers have developed models to understand the allocation of people's time when performing their daily activities, and thus identify the travel behavior that different types of people or households may have within the city, so they have become a key element for studies and implementation of transportation planning methodologies, which could translate into travel time savings. The authors Hess and Palma (2019) formulated an extension to the Continuous Discrete Multiple (CDM) model, including the effects of complementarity and substitution between activities. The present document proposes to estimate an econometric model based on the one formulated by Hess and Palma (2019) to analyze the allocation of time to different activities of people in Gran Concepción, Chile, considering socioeconomic and demographic characteristics as explanatory variables and complementarity and substitution effects between activities. For the analysis, a database generated by Valenzuela (2022) was used as a data source, which was generated using a methodology from the field of Machine Learning from the Origin Destination Survey (EOD) and the National Time Use Survey (ENUT) which were applied in the Biobío region in 2015. The study involves a descriptive analysis of the dataset considering individual and household socioeconomic and demographic characteristics, description of trips and time use, distinguishing by type of day. Then, the extension of a multiple discrete-continuous model (eMDC) for a weekday and for a weekend is estimated. As for the results, the effect of the socioeconomic and demographic variables of the individual and the household make it clear that variables such as gender, age, and income level, among others, can be determinants of time use. Regarding complementarity and substitution between activities, the effects of complementarity between travel and the rest of the activities and substitution in the other pairs of activities are evident. Finally, the tests related to the representativeness of the models show that the socioeconomic and demographic variables of the individual and the household are not able to explain the allocation of time adequately; however, since it is an explanatory and not a predictive model, it is able to demonstrate the effect of the socioeconomic and demographic variables.