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Diego Rojas
Analítika, Revista de análisis estadístico, (2015), Vol. 9
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Para poder dar cuenta de la influencia de la localizaci´on de los centros de empleo sobre la
poblaci´on se modifica la especificaci´on para que tome en cuenta la localizaci´on de estos. Este
procedimiento se extrae parcialmente de Mu˜niz et al. (2008) quien realiza un ejercicio similar
para el ´Area Metropolitana de Barcelona. El primer modelo es exactamente la extensi´on del
modelo lineal solo que se incorpora las variables de distancia de cada sector censal hasta
cada uno de los centros de empleo identificados. A diferencia de Mu˜niz et al. (2008) no
se incluye en el modelo lo que ´el denomina una variable de control, que es la distancia a
la infraestructura vial m´as cercana; por falta de datos. A pesar de lo antes mencionado el
modelo 1 deber´ıa ser suficiente para nuestros fines usando la forma:
ln
(
Den
i
) =
D
0
−
ρ
i
dist
CBD
−
s
j
=1
ρ
j
dist
SUBij
+
ε
i
(9)
donde
S
es el n´umero de centros identificados. Por motivos de conveniencia las variables
de distancia entran al modelo multiplicadas por -1. Este modelo permite a trav´es del signo
de cada uno de los
ρ
identificar el efecto que tiene el centro de empleo sobre la poblaci´on.
El efecto esperado de un centro de empleo que ejerce influencia sobre la poblaci´on arrojar´ıa
un
ρ
con signo positivo. Esto pues a medida que la distancia con respecto a este disminuye
deber´ıa existir un mayor nivel de densidad. El modelo 2 es por otra parte una r´eplica del
modelo 1 sin embargo se utiliza el inverso de la distancia a cada centro de empleo para poder
detectar de manera m´as localizada los efectos de la distancia sobre la poblaci´on. El modelo
2 es de la forma:
ln
(
Den
i
) =
D
0
−
ρ
i
dist
CBD
+
s
j
=1
ρ
j
(
dist
SUB
−
1
ij
) +
ε
i
(10)
De igual manera en el modelo 2 se espera un signo positivo de un centro de empleo
que ejerza influencia sobre la poblaci´on. Los resultados para los modelos se exponen en la
Tabla 3, en este se puede apreciar el
ρ
estimado para cada variable, entre par´entesis el error
est´andar y el nivel de significancia con los s´ımbolos seleccionados. El m´etodo utilizado para
la estimaci´on es el de m´ınimos cuadrados ordinarios. Para dar cuenta del error de varianza
heteroced´astica y autocorrelaci´on de los errores se utiliza el m´etodo de White (1980) para el
c´alculo del error est´andar y la matriz de covarianza.
Los resultados del modelo 1 arroja una distancia al CBD cuyo efecto no tiene el signo
esperado y que adem´as presenta un nivel muy bajo de significancia. Esto puede deberse
principalmente a la formaci´on del cr´ater de densidad en la localizaci´on del CBD, que ahora
es m´as evidente debido a la inclusi´on de las otras variables de distancia. En cambio, de
los centros de empleo solamente dos de ellos tienen un signo distinto al esperado, los de
Cumbay´a y Conocoto; y, existe solo un centro de empleo, Solanda, que no presenta efectos
significativos. Este escenario muestra una densidad de poblaci´on que responde de manera
positiva a la mayor´ıa de centros de empleo. Lo que significa que a medida que se acerca el
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