Incidencia económica por congestión vehicular. Un análisis enfocado en los transportistas del servicio público urbano

Autores/as

  • Mery Esperanza Ruiz Guajala Universidad Técnica de Ambato, Facultad de Contabilidad y Auditoría, Ambato, Ecuador
  • César Medardo Mayorga Abril Universidad Técnica de Ambato, Facultad de Contabilidad y Auditoría, Ambato, Ecuador https://orcid.org/0000-0001-8671-4757
  • María de los Ángeles Salazar López Profesionales independientes, Ambato, Ecuador
  • Sofía Isabel Mayorga Urquizo Profesionales independientes, Ambato, Ecuador

DOI:

https://doi.org/10.33936/ecasinergia.v14i2.5234

Palabras clave:

Congestión, Buses, Transporte público, Costos, Externalidad

Resumen

El transporte urbano constituye una actividad económica de vital importancia para el desarrollo y crecimiento de los pueblos, por lo tanto, es destacable conocer como la congestión vehicular y el caos que ésta genera incide económicamente en las diferentes operadoras del servicio de transporte. El presente estudio tiene por objetivo determinar el costo que asume el transportista por el consumo excesivo de combustible por la congestión vehicular.  Para tal efecto se aplica una encuesta estructurada, a tasa de respuesta, a 99 choferes de buses urbanos de la ciudad de Ambato, indagando sobre el grado de afectación económica por congestión vehicular, posteriormente se aplica un modelo matemático para calcular el tiempo de exceso o demora por congestión y el costo del consumo de combustible causado por la misma externalidad. Los resultados más relevantes muestran que los transportistas sienten una afectación económica, reflejándose en términos monetarios valores significativos diarios de pérdida por consumo excesivo de combustible es de $1,42 por hora, así como también de retraso en el tiempo de ruta que en promedio es de 30 minutos diarios por cada bus.

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Citas

Ali, M., Manogaran, S., Yusof, K. M., & Suhaili, M. R. M. (2018). Analysing vehicular congestion scenario in Kuala Lumpur using open traffic. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 10(3), 875–882. https://doi.org/10.11591/ijeecs. v10.i3.pp875-882

https://ijeecs.iaescore.com/index.php/IJEECS/article/view/11962.

Amer, H. M., Al-Kashoash, H., Hawes, M., Chaqfeh, M., Kemp, A., & Mihaylova, L. (2019). Centralized simulated annealing for alleviating vehicular congestion in smart cities. Technological Forecasting and Social Change, 142, 235–248. https://doi. org/10.1016/j.techfore.2018.09.013

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162517312052?via%3Dihub

Barreto, C., & America, L. (2020). Climate Bonds Initiative Bonos ODS.

Chaturvedi, V., & Kim, S. H. (2015). Long term energy and emission implications of a global shift to electricity-based public rail transportation system. Energy Policy, 81, 176–185. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.11.013

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301421514006211?via%3Dihub

Ding, F., Wang, Y., Cai, G., Zhang, D., & Zhu, H. (2021). Design and Evaluation of Traffic Congestion Index for Yancheng City. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 1143). https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-3753-0_74

Fernandez, R. (2014). TEMAS DE INGENIERÍA Y GESTIÓN DE TRÁNSITO. https://www.researchgate.net/publication/263925186_TEMAS_DE_INGENIERIA_Y_GESTION_DE_TRANSITO

Frías-Navarro, D. (2021). Apuntes de consistencia interna de las puntuaciones de un instrumento de medida. https://doi.org/10.17605/osf.io/kngtp https://osf.io/kngtp/

Guamaní Clavijo, K. E. (2017). Estimación de los costos económicos de la congestión vehicular en Quito en el año 2016. http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/18787

Khan, M., & Arora, B. (2021). Traffic Jam Minimization and Accident Avoidance System Using IoT. In Lecture Notes in Electrical Engineering (Vol. 694). https://doi.org/10.1007/978-981-15-7804-5_4 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-7804-5_4

Li, W., Feng, W., & Yuan, H.-Z. (2020). Multimode traffic travel behavior characteristics analysis and congestion governance research. Journal of Advanced Transportation, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/6678158

https://www.hindawi.com/journals/jat/2020/6678158/

Muñoz, P. (2014). Metodología para evaluar los sobrecostos por congestión vehicular en la malla vial arterial principal de la ciudad de Bogotá D.C. https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/handle/unal/51794/02293252.2014.pdf?sequence=1&isAllowed=yNeiron, R., Tarriba, T., Fredy, A., & Cuervo, L. (2018). Análisis de causalidad de congestión vehicular de la ciudad de Santa Marta. https://1library.co/document/zkwvn5pz-analisis-causalidad-congestion-vehicular-ciudad-santa-marta.html

Parcianello, Y., Kozievitch, N. P., Fonseca, K. V. O., Rosa, M. D. O., Gadda, T. M. C., & Malucelli, F. C. (2019). Transportation: An Overview from Open Data Approach. 2018 IEEE International Smart Cities Conference, ISC2 2018. https://doi.org/10.1109/ ISC2.2018.8656937 https://ieeexplore.ieee.org/document/8656937

Patel, B., Desai, N. B., Kachhwaha, S. S., Jain, V., & Hadia, N. (2017). Thermo-economic analysis of a novel organic Rankine cycle integrated cascaded vapor compression–absorption system. Journal of Cleaner Production, 154, 26–40. https://doi.org/10.1016/j. jclepro.2017.03.220 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959652617306911?via%3Dihub

Rucobo, N. P. R., Bencomo, J. O. V., & Esparza, A. R. (n.d.). Vialidad: Evaluación del congestionamiento vehicular en intersecciones viales. Cultura Científica y Tecnológica, 56. Retrieved July 30, 2021, from http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/ view/690

Sadhukhan, P., Banerjee, S., & Das, P. K. (2021). Road Traffic Congestion Monitoring in Urban Areas: A Review. In EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-70183-3_8 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-70183-3_8

Shatnawi, N., Al-Omari, A. A., & Al-Qudah, H. (2020). Optimization of Bus Stops Locations Using GIS Techniques and Artificial Intelligence. Procedia Manufacturing, 44, 52–59. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.204 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351978920307903?via%3Dihub

Uvaraja, V., Lee, L. S., & Ab. Rahmin, N. A. (2019). Multiple Tabu Search for multiobjective Urban Transit Scheduling Problem. ASM Science Journal, 12(Special Is), 150–173. https://www.akademisains.gov.my/asmsj/article/multiple-tabu-search-for-multiobjective-urban-transit-scheduling-problem/

Publicado

2023-05-31

Número

Sección

Artículos