Description
Este taller es organizado por la División de Estadísticas de la CEPAL como parte del Programa de cooperación entre la CEPAL y la Cooperación Alemana (2020-2022): “Ciudades Inclusivas, Sostenibles e Inteligentes en el Marco de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible en América Latina y el Caribe”, ejecutado por la CEPAL en conjunto con la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) y financiado por el Ministerio Federal de Cooperación Económica y Desarrollo (BMZ).
América Latina y el Caribe constituye una de las regiones más urbanizadas del planeta: 81% de sus habitantes viven en entornos urbanos, y más de un tercio lo hace en ciudades con más de 1 millón de habitantes. Si bien las ciudades son consideradas centros de oportunidades y de crecimiento, también son lugares que se caracterizan por importantes desigualdades, las que incluyen brechas de acceso a vivienda y servicios urbanos de calidad, y alta vulnerabilidad social, ambiental y económica de grandes segmentos de la población. Asimismo, la elevada desigualdad contribuye a ciudades segregadas que generan altas disparidades tanto en la calidad de la movilidad como en los tiempos de viaje, generando accesos desiguales a una movilidad urbana segura, accesible y sostenible.
Un paso fundamental para repensar la movilidad urbana, reducir las disparidades y mejorar la calidad de vida de las personas en el ámbito urbano, es caracterizar los actuales sistemas de movilidad en las ciudades. En este contexto, este taller busca contribuir a la comprensión de diferentes aspectos que confluyen en la medición de la movilidad urbana sostenible, con el objetivo final de avanzar en la generación de datos oportunos y confiables sobre movilidad urbana en la región.
Objetivos del Taller:
- Entender las principales dimensiones de la movilidad urbana sostenible, marcos de monitoreo e indicadores de utilidad para la planificación y el seguimiento de la movilidad urbana.
- Comprender la ventajas y limitaciones de las diferentes fuentes de información estadística que sirven como base para el cálculo de indicadores de movilidad sostenible y analizar su posibilidad de complementariedad.
- Obtener una primera aproximación práctica para la ejecución de cuadernos Jupyter mediante Python para obtener indicadores de movilidad a partir de Encuestas Origen Destino de las siguientes ciudades de estudio: Bogotá, Buenos Aires, Ciudad de México, Montevideo, Santiago, São Paulo.
