En 2019, cada viajero en Santo Domingo perdió en tráfico o tapones 2 % de las horas semanales trabajadas. Parecería que fue mucho tiempo, sin embargo, esa proporción de pérdida de tiempo es la más baja entre ciudades analizadas de América Latina y el Caribe (ALC).
En Bogotá, Colombia, por ejemplo, cada viajero perdió en el tráfico 9 % del tiempo trabajado. En segundo lugar en tiempo perdido en “tapones” se ubicó Lima, con 8 %. Mientras, San Salvador, la ciudad con el mayor número de horas trabajadas promedio, se ubicó en la quinta posición con casi el 4 % de horas perdidas, según un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), titulado “¿Cuánto nos cuesta la congestión en América Latina y el Caribe?”.
En 2019, la demora agregada en Santo Domingo ascendió a 75 millones de horas. Esta cifra corresponde a 23 horas/habitante y a 36 horas/viajero. Respecto a esto último, fue la ciudad mejor posicionada entre las analizadas. Los costos por congestión representaron US$180 millones, equivalente a casi medio millón de dólares diarios. El costo por persona fue de US$56 y el costo por viajero de US$86. Adicionalmente, la capital dominicana registró uno de los menores costos relativos a su economía, con un peso total de 0.7 % del Producto Interno Bruto –PIB- de la ciudad.
La investigación del BID deja claro que a pesar de las grandes diferencias de horas promedio trabajadas y las dinámicas de congestión por viajero evidenciadas entre las cuatro ciudades de mayor tamaño en el ranking -Sao Paulo, Ciudad de México, Buenos Aires y Río de Janeiro-, todas estas ciudades se encuentran entre las que menos tiempo perdieron relativo a las horas trabajadas promedio, ubicándose en un rango de 2.5 % al 3.5 %.
Al analizar el congestionamiento o tapones en términos económicos, esas pérdidas representan, en el caso de Buenos Aires, Montevideo y Sao Paulo el 1.1 % del PIB, el 1 % del PIB en Santiago de Chile, 0.9 % de Bogotá, el 0.9 % Río de Janeiro y el 0.6 % de México.
En Buenos Aires los costos de la congestión son altos para la ciudad. En total, estos superaron los US$ 1.690 millones (US$ 4.6 millones en promedio por día), posicionando a la capital argentina como la segunda ciudad con mayores costos, superando a la Ciudad de México y solo por debajo de Sao Paulo. A nivel individual, cada usuario de vehículo privado perdió US$ 250 anuales en congestión (3 % del ingreso per cápita). Lima, la capital peruana, se ubicó como la tercera ciudad de mayor congestión, con una pérdida de 384 millones de horas para 2019.
Registró la segunda mayor demora por persona (36 horas) y la segunda mayor demora por usuario de vehículo privado (148 horas), siendo superado solo por Montevideo en el primer indicador y Bogotá en el segundo. En 2019, el costo de la congestión alcanzó los US$582 millones.
Ciudad de México en 2019 fue la segunda urbe con el mayor nivel de congestión. Junto con Sao Paulo, son las únicas ciudades que superaron la barrera de los 500 millones de horas perdidas en congestión. La congestión rebasó en casi un 70 % a Lima, la ciudad que le sigue en el ranking. México registró el tercer mayor valor de la congestión, siendo una de las cuatro ciudades que superó los US$1,000 millones.
Montevideo, la capital de Uruguay, fue la tercera ciudad con menor demora entre las analizadas, registrando un total de 79 millones de horas perdidas en 2019; sin embargo, registró la mayor demora por habitante (45 horas; 24 % superior a Lima, la segunda ciudad en el ranking). Esto, sumado al mayor valor del tiempo, hizo que la ciudad presentara el mayor costo de congestión tanto por persona como por viajero: US$ 177 y US$ 474, respectivamente.
Río de Janeiro presentó una demora agregada superior a 312 millones de horas para 2019. Por las dimensiones de la ciudad, cada persona perdió, en promedio 25 horas, ubicándola como la octava ciudad en este indicador, posición que mantuvo considerando el número de viajeros (54 horas). En 2019, la congestión costó a la ciudad más de US$943 millones, lo que representa el 0.9 % de su producción agregada.
La publicación del BID es la primera aproximación donde se estiman los costos generados por la congestión en diez de las áreas metropolitanas más importantes de ALC. Este estudio se ha desarrollado a partir de técnicas de Big Data y algoritmos de inteligencia artificial que permiten no solo estimar los costos de la congestión, sino entender su dinámica y evaluar la eficiencia del diseño de políticas públicas para contrarrestarlos.
La investigación del BID fue realizada por su División de Transporte, por Agustina Calatayud, Santiago Sánchez González, Felipe Bedoya Maya, Francisca Giraldez y José María Márquez. Es el primer análisis exhaustivo para la región sobre las características y costos de la congestión urbana en ALC, con resultados para las áreas metropolitanas de Bogotá (Colombia), Buenos Aires (Argentina), Ciudad de México, Lima (Perú), Montevideo (Uruguay), Río de Janeiro (Brasil), San Salvador (El Salvador), Santiago (Chile), Santo Domingo (República Dominicana) y Sao Paulo (Brasil).
Con el fin de mitigar estos impactos, el documento reúne cinco grupos de medidas de política pública, que son instrumentos de gestión de tráfico, políticas que restringen el uso del vehículo particular; políticas que promueven el uso del transporte público, el transporte activo y el transporte compartido; planificación integrada de la movilidad y el uso del suelo; y políticas para la gestión de la logística urbana.
Las tendencias generales y aumento motorización
“Las tendencias generales de la movilidad en ALC, junto con el aumento de la tasa de motorización y la reducción en el uso del transporte público, unido al incremento de la población en las áreas urbanas, hace entrever que los niveles de congestión hoy presentes en las ciudades se reviertan en el futuro cercano”, plantea el BID, citando a “Calatayud y Muñoz, 2020”. La publicación señala que la desconfianza hacia el transporte público provocada por la pandemia de covid-19 podría incrementar el uso del vehículo particular.
El BID, citando el periódico El País, año 2020, dice que existen indicios de ese cambio en ciudades como Shanghái (China) y Madrid, España.
En ese último caso, el transporte público pasó de ser el modo más usado en prepandemia, a ser el tercero (25 % de los viajes), después del vehículo particular (44 %) y el transporte activo (32 %).Y agregan: “La falta de evidencia sobre las características e impacto económico de la congestión en las ciudades de la región limita la comprensión de la magnitud del fenómeno”.
