La congestión del tráfico y la contaminación representan dos de los costes urbanos más graves. Recientemente, hemos observado un aumento de las políticas destinadas a reducir el espacio destinado a los coches en las ciudades, con la idea de devolver el espacio de las calles a las personas y hacer que las áreas urbanas sean más habitables y agradables. En las últimas décadas los gobiernos locales han adoptado políticas de moderación del tráfico (como zonas de bajas emisiones y peajes por congestión) para hacer frente a estos problemas. Las zonas de bajas emisiones (ZBE) están pensadas para reducir la contaminación al restringir el acceso a un área específica a los vehículos más contaminantes. A diferencia de los peajes de congestión, algunos conductores no se ven afectados por la medida, mientras que otros no podrán acceder a la zona restringida ni siquiera pagando un peaje.
La Ley de cambio climático y transición energética aprobada por el Gobierno Español en 2021 presuponía la implementación de ZBE en todas las ciudades españolas de más de 50.000 habitantes a partir de 2023. Además, el gobierno catalán promueve la implementación de ZBE para los 67 municipios catalanes de más de 20.000 habitantes a partir de 2025. No obstante, hoy en día muy pocos municipios han implementado esta medida. Efectivamente las ZBE son eficaces para reducir la contaminación (Malina & Scheffler, 2015; Wolff, 2014), pero también es cierto que se trata de una medida controvertida y en parte regresiva. En concreto, las restricciones afectan más a las familias con menos recursos económicos, que suelen vivir fuera del centro de la ciudad y conducir vehículos menos modernos. En este artículo analizo el efecto de las zonas de bajas emisiones en el tráfico y el uso del automóvil mediante la evaluación de Madrid Central. Madrid Central es una zona de bajas emisiones de unos 5 km2 implementada en el distrito centro de Madrid el 30 de noviembre de 2018. Restringe el acceso a los vehículos más contaminantes mediante un sistema de reconocimiento de matrículas basado en cámaras activas las 24 horas del día. En este trabajo estudio si Madrid Central fue eficaz en la reducción del tráfico dentro de la zona restringida y si éste se desplazó a otras zonas no restringidas. Para ello, utilizo datos abiertos geolocalizados relacionados con el tráfico, extraídos de unos 4.000 sensores bajo tierra. Para cada punto de medición observo la intensidad, ocupación y carga de tráfico con una frecuencia de 15 minutos. La figura 1 muestra la ubicación de los puntos de medición, junto con el área restringida.
Figura 1 – Área de Madrid Central y puntos de medición de tráfico
Notas: el mapa muestra la ubicación de los puntos de medición de tráfico y el área restringida.
Bernardo et al., 2021 no encuentran ningún efecto de las ZBE en la congestión, utilizando observaciones de tráfico anual a nivel de ciudad para un panel de ciudades europeas. Para extender este resultado me baso en el análisis del impacto de la política con un análisis granular dentro de la ciudad. De hecho, un resultado medio para toda la ciudad podría ocultar redistribuciones del espacio entre distintas áreas. Evaluar de manera causal el efecto de interés es una tarea difícil debido a las respuestas de comportamiento por parte de los conductores (es decir, algunos podrían conducir fuera de los límites para evitar así el área restringida). De hecho, estudios anteriores sugieren que los conductores cambian a carreteras o a horas sin peaje (Carnovale & Gibson, 2015; Kreindler, 2020), así como a vehículos no prohibidos (Percoco, 2014). La principal estrategia que utilizo para identificar el efecto se basa en analizar la dinámica del tráfico antes y después de la entrada en vigor de Madrid Central. Mis resultados sugieren que la implementación de Madrid Central condujo a un aumento general del tráfico (+4%) para toda la ciudad de Madrid. Sin embargo, este resultado esconde importantes patrones espaciales. La implantación sí redujo el número de vehículos por sensor/hora en la zona restringida en un 8,1%. Sin embargo, esta disminución del tráfico está más que compensada por un aumento en las otras áreas (efecto de desplazamiento). En concreto, las calles en los distritos del sudoeste son las que experimentan el mayor aumento de tráfico (figura 2). Estos resultados están parcialmente explicados por un cambio al transporte público para los desplazamientos dirigidos a la zona restringida y por el desvío de los viajes a destinos fuera de Madrid Central.
Figura 2 – Resultados de regresión a nivel de sensor para registrar la intensidad del tráfico
Notas: el mapa muestra los resultados de regresiones de serie temporal para cada sensor. Los colores diferencian coeficientes de regresión positivos (rojo), negativos (azul) o nulos (amarillo). A la vez estos representan incrementos, reducciones o ninguna variación de tráfico alrededor del sensor antes y después la implementación de la ZBE.
Además, la reducción del tráfico en el área restringida varía con el tiempo (figura 3). El gráfico muestra una reducción estadísticamente no significativa del 6 % en diciembre de 2018, justo después de la entrada en vigor de Madrid Central. Después, los coeficientes son negativos y de magnitud alta (-23 % en enero de 2019) y disminuyen lentamente mes a mes hasta julio, cuando los coeficientes se vuelven nulos. Hay diferentes elementos que podrían explicar estos resultados. En el primer mes (hasta el 1 de enero de 2019) las multas solo eran impuestas por la policía que detenía a vehículos al azar en el área restringida. La fuerte reducción del tráfico en enero podría explicarse por la instalación física de cámaras. La posibilidad de que la gente comprara vehículos sin restricciones podría justificar la reducción gradual de los coeficientes durante los meses posteriores. De hecho, de manera consistente con las pruebas anteriores (Börjesson et al., 2012; Isaksen & Bjorn, 2021), encuentro que la política indujo una renovación de la flota de vehículos hacia coches más limpios y sin restricciones. Otro motivo que podría explicar la desaparición del efecto a partir de julio de 2019 es el nombramiento de José Luis Martínez-Almeida como alcalde de Madrid y su anuncio público de suspensión de multas a partir del 1 de julio de 2019.
Figura 3 – Efecto por meses dentro del área restringida. Variable: número de vehículos pasando por un sensor por hora.
Notas: el gráfico muestra la variación porcentual en el número medio de vehículos circulantes sobre los sensores del área restringida. Las variaciones se refieren al mismo mes en el año anterior, cuando la ZBE aun no existía. Es decir, el -0,23 de “Jan” nos dice que en enero de 2019 hubo una reducción media del 23% en los vehículos circulantes por la zona restringida comparado con enero de 2018.
En general, los resultados sugieren que Madrid Central logró reducir el número de vehículos en el centro de la ciudad. También ha sido un incentivo para renovar la flota de vehículos hacia vehículos más limpios, por lo que probablemente la política haya tenido éxito en su empeño por reducir la contaminación (Salas et al., 2021). Sin embargo, el resultado más importante del estudio es el efecto de desplazamiento hacia áreas no restringidas, una consecuencia relevante y no deseada de la implementación. Este elemento debe tenerse en cuenta al diseñar dichas políticas. En el caso específico de Madrid, es probable que el efecto colateral negativo del espacio se deba al tamaño del área restringida. Madrid Central ocupa menos del 1% de la superficie total de Madrid, por lo que a la gente no le cuesta mucho tiempo desviar sus desplazamientos hacia rutas no restringidas y es menor el incentivo para que cambien su modo de transporte o compren automóviles menos contaminantes. Se necesita más investigación para comprobar si las ZBE más amplias provocan un menor desplazamiento del tráfico. Un caso de estudio interesante para hacer una comparación es la ciudad de Barcelona, donde se implementó una ZBE extendida a todo el término municipal. Esto agregará más evidencia acerca de si las ZBE pueden diseñarse para evitar impactos regresivos en el bienestar.
