El objetivo de la presente tesis es especificar una serie de modelos econométrico � espaciales que permitan estimar los impactos que distintas políticas y proyectos de transporte pueden generar sobre los usos del suelo en el medio y largo plazo. Los modelos estimados considerarán en todos los casos la fuerte componente espacial de los fenómenos que se intenta modelizar. La zona de estudio utilizada ha sido el área metropolitana de Santander (España). Los resultados obtenidos permiten afirmar que una mayor accesibilidad es un factor significativo a la hora de hacer más probable la localización de hogares y empresas y de aumentar el valor de los bienes inmobiliarios. Sin embargo no todos los indicadores de accesibilidad utilizados resultaron significativos y la cercanía a las estaciones de tren puede disminuir más que aumentar el valor de los inmuebles. Las técnicas econométricas � espaciales demostraron mejorar el ajuste de los modelos de forma significativa y evitaron problemas derivados de posibles sesgos o ineficiencias en los parámetros estimados. Además las distintas matrices de contigüidad utilizadas en los modelos de regresión espacial no modificaron en gran medida las estimaciones.
The main objective of this study is to specify a series of econometric spatial models to estimate the impacts of different transport policies and projects on land-use in the medium- and long-term. The estimated models are sensitive to the spatial component of the phenomena allowing modelling the dependency relationships between observations. The study area has been the metropolitan area of Santander (Spain). The results confirm that a greater accessibility in a given area is a significant factor to increase the probability of households and firms to locate themselves in that particular area, as well as to increase the real estate values. Notwithstanding, not every accessibility indicator was found significant and, in fact, the greater accessibility to train stations the lower the real estate values. The use of spatial econometric techniques improves significantly the goodness of fit of the models and avoids bias or inefficiency problems in the estimated parameters. It should be noted that the different contiguity matrices used in the spatial regression models do not considerable change the estimations.
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