PROYECTO URBAN AUDIT III: ESTIMACIÓN DE VARIABLES SOCIOECONÓMICAS Y DEMOGRÁFICAS

1. PROYECTO URBAN AUDIT III: ESTIMACIÓN DE VARIABLES SOCIOECONÓMICAS Y DEMOGRÁFICAS “Elaboración y uso de indicadores urbanos: su aplicación en Andalucía” Córdoba, 14 noviembre 2007 Antonio PulidoAna Mª LópezInstituto L.R.KleinUniversidad Autónoma de Madrid

2. Urban Audit Pilot Project (1997-2000). DG Política Regional/Eurostat. Datos referidos a 1991, 1996, 2001, 2004. Disponibles en www.urbanaudit.org para 258 ciudades grandes (> 250.000 hab.) y medianas (50.000-250.000) de UE-25 + Bulgaria y Rumania. Disponibles > 300 indicadores: Demografía Aspectos sociales, económicos y ciudadanos Educación, formación Medio ambiente Transporte, viajes Sociedad Información Cultura y ocio Urban Audit

3. Búsqueda por: Perfiles ciudades Ranking de ciudades para un indicador Comparación ciudades Estructura ciudad a diferentes niveles espaciales Selección de indicadores Urban Audit Perception Survey 31 ciudades seleccionadas (enero 2004) + 18 (junio 2005) Urban Audit

4. 26 ciudades adicionales (258 284) 15 nuevas variables (321 336) National Urban Audit Coordinator (INE) + Grant Application Convenio INE / UAM para 2006 / 2007 60 ciudades en España (25 core + 35 LUZ) Proyecto Urban Audit III (UAIII)

5. Implica una labor de recopilación y estimación de variables socioeconómicas referidas a diversas unidades territoriales. 2 grupos de trabajo: INE y e Instituto L.R.Klein (UAM). INE: Se encarga directamente de la labor de recopilación de ciertas variables (tipo A) de elaboración propia o solicitadas a los Ayuntamientos. Instituto L.R.Klein: Por convenio con el INE, se encarga de la labor de recopilación de variables existentes en otras fuentes alternativas (tipo A), así como la estimación de variables no disponibles (tipo B). Proyecto Urban Audit III (UAIII)

6. La información estadística a recopilar está referida a 4 niveles o escalas territoriales: Ciudad central o core city (C). Distritos intraurbanos o sub-city districts (S). Áreas urbanas o larger urban zones (LUZ). Large City Audit (LCA). Unidades Territoriales

7. Ciudad central o core city (C): La definición de ciudad central es el municipio capital de provincia. En el UAIII se consideran las siguientes 25: Madrid,Oviedo, Barcelona, Pamplona/Iruña, Valencia, Santander, Sevilla, Toledo, Zaragoza, Badajoz, Málaga, Logroño, Murcia, Bilbao, Las Palmas, Córdoba, Valladolid, Alicante/Alacant, Palma di Mallorca, Vigo, Santiago de Compostela, Gijón, Vitoria/Gasteiz, Santa Cruz de Tenerife y L'Hospitalet de Llobregat . Distritos intraurbanos o sub-city districts (S): La definición de los distritos se corresponde con la suma de unas determinadas secciones censales que viene predeterminada por Eurostat para las 25 ciudades centrales. Unidades Territoriales

8. Áreas urbanas o larger urban zones (LUZ):La definición de gran área urbana es una serie de municipios definidos por Eurostat (764 municipios en total para 25 core). Large City Audit (LCA):Se trata de ciudades importantes, no pertenecientes a las llamadas “Urban Audit”, cuyo volumen poblacional sobrepasa los 100.000 habitantes . Corresponden a las 35 siguientes ciudades: Granada, Albacete, Coruña (A), Castellón de la Plana, Badalona, Huelva, Móstoles, Cádiz, Elche, León, Cartagena, San Cristóbal de la Laguna, Sabadell, Tarragona, Jerez de la Frontera, Santa Coloma de Gramenet, Fuenlabrada, Jaén, Donostia-San Sebastián, Lleida, Alcalá de Henares, Ourense, Terrassa, Mataró, Leganés,Dos Hermanas, Almería,Algeciras, Burgos, Marbella, Salamanca, Torrejón de Ardoz, Alcorcón, Alcobendas, Getafe. Unidades Territoriales

9. Variables UAIII En general, las variables se refieren a los años 2001 y 2004

10. Procesos de Estimación (I) El trabajo realizado en el Instituto L. R. Klein sigue dos etapas: La primera etapa de “rastreo de variables” en diversas fuentes de información tales como los Ayuntamientos, Institutos de estadística de las Comunidades Autónomas, Ministerios y otros, permitió elaborar la matriz de datos con variables ausentes en el proyecto UAIII. La segunda etapa denominada “estimación de variables” se lleva a cabo a partir de la identificación de los valores ausentes distinguiendo 2 posibles situaciones de ausencia de datos: producto de la agregación de la información o inexistencia del dato. Se identifica el problema y se decide el proceso de estimación pertinente mediante alguna técnica de imputación.

11. Las técnicas de imputación de datos ausentes buscan realizar estimaciones no sesgadas de los valores ausentes. Han de tener en cuenta la heterogeneidad y las relaciones espaciales de las unidades observadas. Entre las técnicas de estimación utilizadas, se destacan aquellas que consideran los aspectos espaciales de las unidades territoriales del UAIII: Estimación por Interpolación Espacial. Estimación por Extrapolación Espacial. Estimación por Analogías. Procesos de Estimación (II)

12. Estimación por Interpolación Espacial: En aquellos casos en que se dispone de la variable para alguna de las unidades muestrales y se carece para otras, la técnica de imputación de datos utilizada es la predicción por interpolación espacial. La interpolación espacial permite generar una superficie de valores continuos a partir de datos discretos con técnicas que calculan los valores de una variable en una posición del espacio, conociendo los valores de esa variable en otras posiciones. Procesos de Estimación (III)

13. Estimación por Interpolación Espacial: Procesos de Estimación (III) En el mapa de la provincia de Barcelona, se ha estimado por interpolación, el precio del metro cuadrado de pisos a nivel municipal

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

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

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

17. Control del Proceso: Matriz Consolidada de Variables Datos al 31 de octubre 2007

18. UAIII: Difusión • Como ocurre con otras muchas operaciones estadísticas, la difusión de Urban Audit no está en consonancia con el esfuerzo en la obtención de datos. • En un proyecto internacional en que participa nuestro país, la difusión ha de valorarse tanto a nivel del conjunto de países como de España en particular. • A escala internacional, el “escaparate” del proyecto es la página web www.urbanaudit.org, que deberá ser también uno de los canales de difusión principales para los usuarios españoles.

19. UAIII: Difusión Página web www.urbanaudit.org: • Modesta difusión internacional y nacional (89 hipervínculos, page rank 5/10). • No resulta demasiado “amigable”, a pesar del esfuerzo realizado para ordenar el gran volumen de información disponible. • Necesidad de realizar un esfuerzo especial con una página web de diseño propio si queremos mejorar significativamente la difusión en España.

20. UAIII: Difusión Medios posibles de difusión: • Página web específica en España (vinculada web INE o sección de ésta). • Documentos especiales (trípticos, fichas). • Jornadas, mesas y conferencias. • Internet. • Medios de Comunicación.

21. UAIII: Difusión Usuarios potenciales: • Ayuntamientos. • Administración y Servicios públicos. • Usuarios diversos: comerciales y profesionales, organizaciones no gubernamentales, ciudadanos en general.

22. Encuesta consultora ECOTEC, marzo 2006 Uso preferente: planes de actuación (45%) Objetivos para añadir valor Describir situación de las ciudades Crear tipologías de ciudades Demostrar con casos la utilidad de datos Urban Audit Evaluar fortalezas y debilidades Adding Value to the Urban Audit

23. Informe general sobre tipología y tendencias con comparativas europeas. Experiencias en ciudades españolas seleccionadas. Encuesta sobre conocimiento, uso real y mejoras entre usuarios potenciales. Añadir valor a Urban Audit en España

24. UAIII: Equipo de TrabajoInstituto L.R.Klein • Antonio Pulido. • Ana López. • Coro Chasco. • Mónica Navarrete. • Mario Flores. • Exaú Navarro. • 4 Becarios en INE. • Equipo INE.

25. “Elaboración y uso de indicadores urbanos: su aplicación en Andalucía” Córdoba, 14 noviembre 2007 PROYECTO URBAN AUDIT III: ESTIMACIÓN DE VARIABLES SOCIOECONÓMICAS Y DEMOGRÁFICAS Antonio PulidoAna Mª LópezInstituto L.R.KleinUniversidad Autónoma de Madrid