RESUMENSe mide la influencia del transporte público de buses sobre la congestión vehicular y sobre la contaminación ambiental de Lima y Callao. Se modela el efecto de los flujos de buses sobre la red de transporte mediante un software de asignación dinámica de tráfico Dynasmart. Se construye la base de datos sobre el Plan Maestro 2005-2025. Para ello, se verifica la red de transporte por Google Earth, y se utilizan mediciones de campo sobre capacidad, velocidad, y funciones volumen-demora que describen la congestión vial. Se calculan los flujos de buses con el software Emme3. Se construyen las matrices origen-destino por cada hora a partir de la matriz origendestino de 24 horas del Plan Maestro. En el caso de la congestión, se mide una influencia exacta y otra máxima de los flujos de buses, y también el caso de segregar un carril de vía para un sistema de buses rápidos, un tema frecuente de discusión. En el caso de la contaminación, se utiliza la influencia exacta de los flujos de buses para medir consumo de combustible y emisión de contaminantes para la alternativa de reducción de buses de transporte público y otras cinco alternativas más, entre ellas la implementación de un sistema de buses rápidos con buses a gas. Se obtiene que, reducir la flota de buses a la mitad, incrementa la velocidad de la red de transporte entre 2 y 7% diario y entre 9 y 14% a las 11 am, y que produce un 46% de los beneficios de promover combustibles limpios e inspección como mantenimiento; es decir, que esta medida es poco efectiva en reducir la congestión y que su prioridad debiera reducirse en aliviar la contaminación. Palabras clave: transporte público, congestión vehicular, externalidades, países en desarrollo Códigos JEL:
Public bus services versus congestion and pollution in Lima and Callao
ABSTRACTThis study measures the influence of public bus services on traffic congestion and environmental pollution in Lima and Callao. The effect of the flow of buses on the transportation network is measured by way of a dynamic traffic assignment program, Dynasmart. The database is Economía Vol. XL, N° 79, semestre enero-junio 2017, pp. 47-86 / ISSN 0254-4415 * Fondos del Concytec hicieron posible la adquisición de software y de construcción de parte de la base de datos necesarios para este artículo científico (contrato 194-2005-CONCYTEC-OAJ). Asimismo, el profesor Bladikas del New Jersey Institute of Technology ha revisado parte crucial de la base de datos del modelo Dynasmart. Agradezco muy especialmente al Comité Editorial de la revista Economía y a los árbitros porque sus observaciones han sido muy útiles para producir este artículo.