Comunicación presentada al IV Congreso Ciudades Inteligentes
Autoras
- Gladys Montilla Rodríguez, Máster en Ingeniería de la Tasación y Valoración, Universidad Politécnica de Valencia
- María José Ruá Aguilar, Departamento de Ingeniería Mecánica y Construcción, Universitat Jaume I; Máster en Ingeniería de la Tasación y Valoración, Universidad Politécnica de Valencia
Resumen
La valoración de una Smart City se inicia con el análisis de sus atributos y ámbitos: Economía Inteligente (Smart Economy), Gobernanza Inteligente (Smart Governance), Entorno Inteligente (Smart Environment), Movilidad Inteligente (Smart Mobility), Sociedad Inteligente (Smart People) y Bienestar Inteligente (Smart Living), considerando como hipótesis principal que la ciudad tiene un valor económico conforme a la capacidad de generar Renta Bruta Media Anual per cápita. La obtención de los modelos econométricos se basa en la revisión de los indicadores de ciudades inteligentes (UNE-ISO 37120…), base de datos (INE,ISTAC…) y la muestra de 62 ciudades inteligentes españolas (CIE) correspondientes al año 2016 en sus dimensiones. A partir de los análisis factoriales se delimitan y realizan los análisis de regresión lineal múltiple, se determinan el Modelo Global del Perfil de las CIE y el Modelo Global de Servicios Urbanos y Calidad de Vida de las CIE. La comprobación y validación de los modelos para el caso de la ciudad de Las Palmas de Gran Canaria permiten estimar su valor referencial al año 2016 e identificar áreas de gestión a mejorar, que propicien mayor bienestar y calidad de vida a los ciudadanos, así como, incrementar su contribución económica en el valor de la ciudad.
Palabras clave
Ciudades Inteligentes, Valoración, Modelos Económetricos, Smart City, Renta Bruta Media Anual per cápita, UNE-ISO37120, Servicios Urbanos, Calidad de Vida
Introducción
Las ciudades contribuyen al crecimiento económico, progreso social y cultural, conocimiento e innovación de un país. Su capacidad de ofrecer servicios urbanos, garantizar bienestar, calidad de vida y generar las condiciones para el desarrollo humano, profesional y empresarial, que conlleven a la mejora de su competitividad, le confieren atractivo para sus residentes, así como potenciales, inversionistas, profesionales y empresas a establecerse en ella.
La normativa española UNE 178201 define la ciudad inteligente española (CIE): Una Ciudad Inteligente es una ciudad justa y equitativa centrada en el ciudadano que mejora continuamente su sostenibilidad y resiliencia aprovechando el conocimiento y los recursos disponibles, especialmente las Tecnologías de Información y la Comunicación (TIC), para mejorar la calidad de vida, la eficiencia de los servicios urbanos, la innovación y la competitividad sin comprometer las necesidades futuras en aspectos económicos, de gobernanza, sociales y medioambientales.” Así mismo, la norma se refiere a los atributos que la conforman, y los denomina: Economía Inteligente (SmartEconomy), Gobernanza Inteligente (Smart Governance), Entorno Inteligente (Smart Environment), Movilidad Inteligente (Smart Mobility), Sociedad Inteligente (Smart People) y Bienestar Inteligente (Smart Living).
En la actualidad se están desarrollando iniciativas en España y Europa en cuanto a proyectos de Smart City. Así, hay ciudades con diferentes perfiles, algunas destacan por su demografía, compromiso social, actividad turística, por ser innovadoras, por el presupuesto que gestionan, etc. Existe gran cantidad de estudios de las ciudades inteligentes grandes, sin embargo, son pocos para las ciudades medianas y pequeñas. Por otro lado, la mayoría de las metodologías difieren en cuanto a sus objetivos, métricas y ámbitos, no estando estandarizadas y la información disponible varía en cantidad, calidad, fiabilidad. Esto dificulta el análisis sistemático y ordenado de las ciudades inteligentes.
La valoración de ciudades inteligentes en términos económicos es un campo inexplorado. En este trabajo se propone aproximarse a su valor desde la capacidad de generar renta de sus ciudadanos, en concreto a través de la Renta Bruta Media Anual per cápita, los datos mostrados en esta comunicación parten de los resultados obtenidos en la tesina realizada y dirigida por su autora y coautora, respectivamente, en la que se desarrolla una propuesta para la valoración de las Ciudades Inteligentes Españolas (CIE) con la finalidad de contribuir en su desarrollo holístico, competitivo, sostenible y con alto valor social, ambiental y económico.
Objetivos del estudio
El estudio tiene como objetivo principal realizar una propuesta ordenada y sistemática para la valoración de las CIE basada en la capacidad de generar renta de sus ciudadanos. Se generan así dos modelos econométricos de valoración, el Modelo Global del Perfil (MGP) y el Modelo Global de Servicios Urbanos y Calidad de Vida (MGSU&CV). La hipótesis de partida que propone este trabajo es que, si una ciudad inteligente tiene por razón de ser, el bienestar y calidad de vida de sus habitantes, esta puede ser económicamente valorada a partir de la capacidad de sus habitantes para generar rentas. Así mismo, supone que el estudio comparativo entre modelos de valoración de la ciudad permite identificar las áreas de gestión urbana que deben mejorar su desempeño. Por último, supone que la obtención del valor de una ciudad es factible a través de modelos que consideren sus atributos como ciudad inteligente, para ello se emplean los resultados en un caso estudio, la ciudad de Las Palmas de Gran Canaria, estimando su valor referencial al año 2016.
Metodología
La Figura 1 muestra esquemáticamente las fases y metodología propuesta para la realización del presente trabajo, que se estructura en 10 pasos:
En primer lugar, se realiza una revisión bibliográfica, analizando los tipos de indicadores de las ciudades inteligentes existentes (UNE-ISO 37120, entre otros). Esto permite establecer las dimensiones y criterios para la valoración de las CIE, seguido se procede a la revisión de bases de datos existentes con la finalidad de identificar los indicadores que a la fecha del estudio están siendo registrados (INE, ISTAC, SIU, Open Data, etc.). En el paso 2, se conforma la matriz de indicadores para la valoración de las CIE, la importancia de esta fase reside en la estimación de la cantidad y calidad de indicadores para las CIE que existen, que cumplan los requisitos de ser: smart, estandarizados, públicos (accesibles y disponibles), municipales y oportunos, así como también, en detectar la cantidad de CIE que se adaptan a estos dos primeros pasos.
El paso 3, consiste en definir los parámetros de valoración, para ello se considera si hay cantidad suficiente de indicadores medidos y registrados que permitan desarrollar Modelos de Perfil de CIE, Modelos de Servicios Urbanos y Calidad de Vida de CIE, en sus ámbitos correspondientes o, por lo contrario, desarrollar un Modelo Global de Perfil de CIE y un Modelo Global de Servicios Urbano y Calidad de Vida de las CIE, que contemple la cantidad de indicadores conformados en el paso 2. El paso 4, concluye con la definición del sistema de variables para la valoración de las CIE con base a los parámetros seleccionados y conforme a la disponibilidad de indicadores.
En el paso 5, se configura la base de datosi y se definen las muestras de conformidad con la Red de Ciudades Inteligentes Españolas (RECI). La información se revisa para el año 2016 en las plataformas web de organismos oficiales (INE, URBAN Audit, ISTAC, Ministerios, etc.) y no oficiales (públicas) y es recopilada durante los meses comprendidos entre mayo y septiembre de 2017.
El paso 6, consiste en realizar un análisis factorial para cada muestra con el fin de reducir el número de variables independientes a emplear en los modelos MGP y MGSU&CV.En el paso 7, se procede a la obtención de los modelos, se emplea el análisis de regresión múltiple, considerando como variable independiente la Renta Bruta Media Anual per cápita (RBMA_pc(para el MGP) y RBMAp_c(para el MGSU&CV)) y como variables independientes las determinadas en el análisis factorial respectivamente.
En el paso 8, se comprueban y validan los modelos MGP y MGSU&CV. Para ello, se selecciona grupo de CIE, comparables a la ciudad estudio. Se calculan los valores de RBMA_pc(calculada) y RBMAp_c (calculada) respectivamente, para cada CIE del grupo. Finalmente, se comparan con el dato real de la RBMApc de la ciudad estudio. Las ciudades del grupo cuyo RBMA(calculada) se aproxime al dato real de la RBMApc estudio son las que validan los modelos. En el paso 9, se interpretan los modelos econométricos MGP y MGSU&CV según los análisis estadísticos realizados. Por último, en el paso 10, se determina el valor referencial para el caso de la ciudad estudio, utilizando los modelos econométricos validados.
Resultados y discusión
Pasos 1,2, 3 y 4: La revisión bibliográfica en el contexto de las ciudades inteligentes constituye el punto de partida del estudio. Según la disponibilidad de indicadores municipales comparables y considerando las dimensiones, para el Perfil de las CIE se definen 9 variables, 2 variables territorio (Peninsular o Insular) y la variable Puerto. De igual manera, para los Servicios Urbanos y Calidad de Vida se definen 15 variables, 2 variables territorio (Peninsular o Insular) y la variable Puerto. Cabe mencionar, que las dimensiones Gobierno para el perfil inteligente y las dimensiones Movilidad y Sociedad Inteligente no están representadas por no disponer de datos suficientes a la fecha estudio. La Tabla I presenta los resultados.
Paso 5: Se configura la base de datos y se definen las muestras. De acuerdo con la RECI, hay 62 ciudades inteligentes españolas que cumplen, en su mayoría, con los requisitos de los indicadores para la valoración de las CIE. En consecuencia, la muestra para el MGP queda conformada por 57 CIE y la del MGSU&CV en 53 CIE.
Paso 6: El análisis factorial permite obtener los estadísticos descriptivos, así como la agrupación de variables, para obtener modelos más simplificados. La Tablas II registra los resultados para ambas muestras.
Paso 7: Para la obtención de los modelos MGP y MGSU&CV se emplea la técnica del análisis de regresión múltiple, considerando como variable independiente la Renta Bruta Media Anual per cápita (RBMA_pc (MGP) y RBMAp_c(MGSU&CV)) y como variables independientes las determinadas en cada análisis factorial. Las tablas III y IV muestran los modelos e índices de correlación y valores que permiten comprobar la bondad de los modelos.
Pasos 8,9 y 10: Previa comprobación y validación, se determinan las RBMA (calculada) para Las Palmas de Gran Canaria según sea el MGP y MGSU&CV, aplicando a las ecuaciones los datos correspondientes se obtienen los valores de 19.343,74 €/Hab y 25.728,81€/Hab, respectivamente. Estos valores son menores a la RBMApc según la fuente de datos para Las Palmas de Gran Canaria de 26.159 €/Hab. Obteniéndose según los criterios de valoración, que el modelo MGSU&CV explica mejor el valor de la RBMAp_c, es decir, se acerca al dato de referencia y acoge variables explicativas vinculadas a los SU&CV de la ciudad. Finalmente, el valor referencial para Las Palmas de Gran Canaria al año 2016, con una población de 378.998 Hab y RBMAp_c (calculada)= 25.728,81 €/Hab es de 9.751.167.532,00 €. En la Tabla V se presentan los resultados.
Conclusiones
Se han desarrollado dos modelos que permiten la valoración de las CIE de tamaño pequeño-medio a partir de una variable de tipo económico como es la capacidad de generar renta de sus ciudadanos, en concreto la Renta Bruta Media Anual per cápita. La revisión bibliográfica de tipo normativo UNE 178201, UNE-ISO 37120, etc., permite identificar los lineamientos, dimensiones y criterios para su evaluación, así como, definir los parámetros, indicadores y variables para la valoración.De acuerdo con la RECI, se configura la base de datos según fuentes consultadas e información recabada.Aplicando las técnicas estadísticas se han obtenido modelos simplificados que permiten valorar a las CIE con base en variables explicativas conocidas. Con relación a su aplicación, se tiene que para la ciudad de Las Palmas de Gran Canaria el modelo que mejor explica el valor de la RBMAp_c es el Modelo Global de SU&CV de CIE y conocida su data al año 2016, se obtiene su valor referencial en 9.751.167.532,00 € y las áreas de atención inmediata son:(a)Vivienda: VM_VL,tiene fuerte relación con la RBMAp_c debido a las implicaciones que en la economía personal/familiar tienen los compromisos de financiamiento bancario/pago para la adquisición/alquiler del inmueble de residencial principal;(b)Empleo: la TDD y OCUP_20-64años indican que la poca disponibilidad de empleo reduce la conformación de renta anual por habitante, (c)Participación:el %VOT_ELECC, es un sensor sobre la motivación y participación ciudadana en la ciudad, y (d)Seguridad: si el NºDCLP aumenta implica una disminución de la RBMAp_c.
Referencias
- AENOR (2016). Ciudades inteligentes. Definición, atributos y requisitos. UNE178201:2016. Madrid: AENOR
- AENOR (2015). Desarrollo sostenible de las ciudades. Indicadores para los servicios urbanos y la calidad de vida. UNE-ISO 37120:2015. Madrid: AENOR
- Montilla Rodríguez,G.(2017). Aproximación a la valoración de ciudades inteligentes españolas. Caso estudio: Las Palmas de Gran Canaria.Tesina Máster. UPV