El Índice de Habitabilidad Urbana: desarrollo de una medida compuesta de habitabilidad urbana relevante para las políticas y evaluación de las asociaciones con la elección del modo de transporte

Existe un creciente reconocimiento a nivel internacional de que los barrios y ciudades más «habitables» tienen un impacto positivo en la calidad de vida y en la salud y el bienestar de los residentes. Sin embargo, hasta la fecha, el terreno se ha visto obstaculizado por limitaciones metodológicas y falta de medición. Esto ha hecho difícil extraer conclusiones sólidas sobre los efectos combinados de los atributos de habitabilidad en la salud y, por lo tanto, informar y supervisar las recomendaciones de políticas para crear ciudades habitables que mejoren la salud y reduzcan las desigualdades. Tratamos de responder a estas limitaciones creando una herramienta basada en la evidencia y relevante para las políticas que mide la distribución de la habitabilidad urbana dentro de las ciudades. Es importante destacar que el ULI permite cuestionar cómo la habitabilidad está relacionada con la salud y el bienestar, y para quién. Estas pruebas se pueden utilizar para fundamentar políticas e intervenciones específicas para planificar ciudades que optimicen la salud para todos.

La asociación a nivel poblacional entre la habitabilidad y el comportamiento de viaje

La elección del modo de transporte se asoció con el ULI tanto en el análisis univariado como en el modelo de regresión logística jerárquica. Nuestro modelo predice que se duplica o triplica la incidencia de caminar, usar el transporte público y andar en bicicleta en comunidades con las puntuaciones ULI más altas en comparación con las más bajas. Esto sugiere que si diseñáramos comunidades más habitables, a nivel de la población, habría un aumento general casi lineal en el número de personas que caminan para el transporte en un día dado, compensado por una disminución en el número de personas que viajan en vehículos automotores privados.

Los efectos estimados de tal magnitud parecen optimistas y, por supuesto, muchos otros factores pueden haber contribuido a estas estimaciones. En particular, los modelos también indican que hay una gran variación en las preferencias de las personas: las personas con preferencias más fuertes hacia los viajes activos tienen más probabilidades de mudarse a barrios más habitables, si pueden permitirse hacerlo. De hecho, estudios anteriores han sugerido una demanda latente de comunidades más transitables, y la mayoría de las personas que viven en entornos bajos para caminar prefieren vivir en áreas donde podrían caminar hasta los servicios locales . Sin embargo, otros factores influyen en la elección de los barrios por parte de las personas, siendo los más importantes la asequibilidad de la vivienda . Como tal, parece poco probable que la selección del vecindario como causa común pueda explicar toda la asociación observada; la influencia de la selección del vecindario no es necesariamente mayor que la del entorno construido en el comportamiento .

Al menos algunos de los efectos observados se deben probablemente a la selección del vecindario. En estudios futuros se podría considerar la posibilidad de medir y ajustar las preferencias personales y la duración del tiempo en el vecindario. En este estudio, utilizamos un conjunto de datos de encuestas de transporte del gobierno estatal transversal, que no incluía preferencias; esto hace que sea difícil evaluar esos efectos conflictivos. Para superar estas limitaciones, es necesario recopilar datos de encuestas sobre viajes y preferencias en un estudio longitudinal. Esto podría ser en forma de (digamos) un experimento natural . Probar el ULI en el contexto de un experimento natural permitiría establecer rigurosamente el efecto independiente de la habitabilidad urbana al desenredarlo de los diferentes perfiles demográficos, de preferencias personales y de comportamiento previo de los residentes.

Una consideración importante al evaluar la asociación entre un indicador compuesto de exposición ambiental, como el IUL, y un resultado particular relacionado con la salud, como la elección del modo de viaje, es que algunos de los indicadores componentes estarán más o menos asociados con el resultado que otros; al considerar la asociación general para el IUL, las asociaciones de los indicadores subyacentes pueden enmascararse. Por esta razón, analizamos las asociaciones con cada indicador, además del ULI, utilizando modelos separados. Como medida de resumen, el ULI se considera mejor como una lente a través de la cual considerar la habitabilidad; presentado con una puntuación particular, invita a los usuarios a interrogar cómo los diversos dominios de habitabilidad contribuyen a esta estimación. Esto se logra fácilmente a través de un mapeo interactivo, donde se puede hacer clic en una coropleta de distribución de habitabilidad a nivel de área para mostrar un desglose de los indicadores que dan lugar al ULI para un área en particular.

Nuestro grupo está desarrollando un prototipo de tablero interactivo en línea para el índice piloto de habitabilidad urbana (Fig. 7). Un usuario puede mostrar una visualización de coropletas para un indicador elegido a una escala seleccionada y usar el comportamiento de desplazamiento o clic para explorar diferentes aspectos de la información resumida, como el rango habitual de valores asociados con direcciones dentro de un área particular; la combinación de indicadores que contribuyen a una estimación de habitabilidad; y varios límites administrativos. Los mapas incluidos en la animación Adicional del archivo 1 también se derivaron de un prototipo de este enfoque.

Evaluación de la relación entre habitabilidad urbana y calidad del aire

Como se señaló anteriormente, en nuestra conceptualización original de habitabilidad, la calidad del aire se consideró un resultado de la toma de decisiones de planificación urbana efectiva y no se incluyó en el índice de habitabilidad . Sin embargo, existe una creciente preocupación a nivel mundial por los efectos de la calidad del aire en la salud. Con aproximadamente el 5% de la mortalidad en 2017 atribuible a la contaminación ambiental por partículas, la calidad del aire se considera el octavo factor de riesgo de muerte a nivel mundial . Por lo tanto, realizamos un análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de la creación y las pruebas de un ULI alternativo, incluida la calidad del aire. Comparando la asociación modelizada entre el transporte activo y el ULI con y sin calidad del aire, encontramos que el ULI sin calidad del aire resultó en un mejor ajuste. Este resultado no es sorprendente, ya que no hay una razón a priori para esperar un fuerte efecto directo de la calidad del aire en la elección del modo de viaje. Además, la calidad del aire se correlacionó negativamente con la mayoría de los otros subindicadores, incluida la capacidad para caminar; una relación que se observó en la literatura internacional reciente .

La correlación negativa entre la calidad del aire y el comportamiento de transporte activo, así como la correlación negativa con otros indicadores, indica que las personas tienen más probabilidades de caminar y andar en bicicleta en áreas donde la contaminación del aire es mayor. Esto no es sorprendente porque esas áreas tienen más comodidades, pero sin embargo es una preocupación. En general, las áreas altamente transitables atraen tanto a peatones como al tráfico porque hay más destinos disponibles.

Las concentraciones de contaminación del aire en Melbourne son relativamente bajas para los estándares mundiales. Sin embargo, no se han identificado umbrales de exposición «seguros» a largo plazo para la mayoría de los contaminantes atmosféricos. Hay una clara tensión aquí: un reto importante para los responsables de la formulación de políticas es cómo diseñar zonas de uso mixto muy transitables con buen acceso a tiendas y servicios, al tiempo que se minimiza la exposición al tráfico de vehículos y la consiguiente contaminación del aire relacionada con el tráfico. Sin embargo, la evidencia sugiere que los beneficios para la salud obtenidos del uso de modos de transporte activos, como caminar y andar en bicicleta, superan los riesgos en comparación con los modos de transporte sedentarios, como conducir . Sin embargo, nuestros resultados sugieren que sería beneficioso explorar cómo las calles con tiendas y servicios podrían ser peatonales para evitar exponer a los peatones y residentes locales a la contaminación del aire relacionada con el transporte.

El análisis utilizando resúmenes agregados de habitabilidad

El reajuste de los modelos de comportamiento de viaje utilizando datos agregados a escalas progresivamente mayores aumentó la magnitud de las estimaciones del tamaño del efecto para la asociación entre el ULI (todas las versiones); las odds ratios aumentaron en cada escala mayor para caminar y andar en bicicleta y se redujeron para los vehículos de motor privados. Es bien sabido que el uso de datos agregados puede llevar a estimaciones sesgadas . En este estudio, observamos que los tamaños de efecto estimados aumentan de magnitud con mayores niveles de agregación para la asociación entre el acceso al transporte público y la probabilidad de hacer un viaje a pie. Este sesgo ascendente fue evidente a pesar de que nuestra agregación en nuestro estudio se basó en datos completos de indicadores a nivel individual. Sin embargo, las estimaciones a nivel de área a veces se basan en una pequeña muestra o un elemento único (por ejemplo, centroide ponderado por población) de puntos representativos dentro de cada área; esto conduciría a un mayor error de medición e impactaría en el sesgo y la precisión de las estimaciones obtenidas de un análisis de regresión u otro modelo estadístico. En los casos en los que la representación precisa de la habitabilidad individual es una preocupación y el acceso a datos suficientemente granulares es posible, recomendamos el cálculo de estimaciones de habitabilidad a nivel individual.

Métodos de medición y umbral de acceso a destinos

El uso de indicadores de acceso a destinos de umbral suave fue un método novedoso desarrollado para este proyecto, diseñado para presentar una imagen más matizada del logro de las normas de política que la derivada del uso de umbrales duros. En este estudio, encontramos que las versiones de umbral duro y blando de ULI estaban altamente correlacionadas en general y tenían relaciones similares con sus indicadores constituyentes. Sin embargo, se identificaron diferencias socioespaciales. Por ejemplo, las regiones interiores y medias con una desventaja relativamente mayor tendían a recibir un mayor aumento en el rango de habitabilidad que las de las regiones exteriores al estimar la habitabilidad utilizando refugios blandos en lugar de rígidos para el acceso a los destinos. Este hallazgo pone de relieve la importancia del umbral seleccionado para la medición de indicadores, y el impacto posterior en la representación de la distribución espacial de la habitabilidad, junto con la importancia del contexto socioeconómico en la prueba de métodos apropiados. Al permitir que las direcciones residenciales tengan puntuaciones de acceso de ‘ algunos ‘(umbrales suaves) en lugar de’ ninguno ‘ (umbrales duros), podríamos identificar y localizar mejor las desigualdades de población. Esto es muy relevante para los responsables de la formulación de políticas que buscan formas prácticas de reducir las desigualdades espaciales en una ciudad.

Una limitación de un indicador de umbral suave de acceso a destino es que la media agregada por superficie ya no representa la proporción de personas que tienen acceso. Los umbrales estrictos, que se interpretan fácilmente como proporciones cuando se agregan, son claramente útiles para quienes desean comunicar y medir la adhesión a la política urbana. Sin embargo, los indicadores de umbral suave pueden ser una medida más útil para evaluar el acceso efectivo y para otros fines, como el mapeo de desigualdades relativas, la identificación de ubicaciones para intervenciones o para fines de análisis estadístico, como la modelización y simulación de regresión. Además, una vez incorporado en una medida compuesta, se pierde el beneficio interpretativo del uso de indicadores de umbral rígido. Como tal, es apreciable la medición más detallada del acceso que los indicadores de umbral blando proporcionan a la medición compuesta del ULI.

Existe una amplia bibliografía sobre el cálculo de medidas de nivel individual que pueden utilizarse para estimar la accesibilidad, teniendo en cuenta los límites o pesos de la distancia, el tiempo de viaje, la proximidad y la utilidad de múltiples opciones de transporte, y teniendo en cuenta el atractivo de los destinos; estas son opciones alternativas que pueden considerarse . En muchos casos, puede ser conveniente considerar la influencia de la proximidad a un servicio en un resultado de salud utilizando solo la distancia. Sin embargo, el presente índice ha evolucionado a partir de investigaciones relacionadas con indicadores basados en políticas que recomiendan el acceso a diferentes tipos de destinos dentro de distancias específicas, es decir, la habitabilidad con respecto al cumplimiento de las recomendaciones de políticas basadas en pruebas, cuando están disponibles. Si se hubiera utilizado la distancia por sí sola, todo tipo de destinos para los que se hubiera considerado la proximidad se habrían tratado de igual importancia; se podría introducir una ponderación para volver a introducir un sentido de importancia relativa, pero esto daría lugar de nuevo a una medida aún más abstraída de la política existente. En el presente estudio, adoptamos un enfoque de distancia de umbral informado por las políticas, utilizado por razones de parsimonia y relevancia para el objetivo de nuestro estudio de proporcionar un índice de habitabilidad relevante para las políticas . El presente estudio introduce y proporciona una consideración preliminar de la validez del enfoque de umbral blando, en contraste con el enfoque de umbral duro; los estudios futuros pueden ampliar esto, con comparaciones con otras medidas.

Habitabilidad y centralidad del Área de Gobierno Local

Las estimaciones de ULI fueron más altas en promedio para las direcciones ubicadas dentro de Melbourne que para las de las regiones medias y externas (Archivo adicional 1: Video S1). Este hallazgo refleja desigualdades reconocidas en la distribución de servicios, oportunidades de empleo y acceso a la infraestructura de transporte, que iniciativas de políticas como el Plan Melbourne 2017-2050 del Gobierno de Victoria tratan de abordar . El rápido crecimiento de las ciudades y el desarrollo asociado de baja densidad en la periferia urbana perpetúan las desigualdades en las zonas suburbanas exteriores. Si bien la vivienda puede ser más asequible, es posible que estas áreas no faciliten una vida asequible porque carecen de acceso inmediato al transporte público y a los servicios locales. Nuestra investigación indica que se requieren densidades de al menos 30 viviendas por hectárea para crear barrios que fomenten los modos activos y el uso del transporte público y disminuyan la conducción . Esto se debe a que se requiere una densidad suficiente para apoyar la economía local y hacer más viable el transporte público.

Elección de indicadores

El ULI se compuso de una modesta selección de indicadores de habitabilidad que representan los dominios centrales de la habitabilidad y los determinantes sociales de la salud, sirviendo como un modelo simple pero fácil de calcular y útil de la influencia combinada del determinante social de la salud y el bienestar. La labor futura puede ampliar esta cuestión. Nuestro punto de tiempo de 2011 fue elegido debido a que es el censo más reciente disponible al comienzo de este proyecto. Sin embargo, el panorama de los datos disponibles ha cambiado mucho en los últimos años: Los datos de la Especificación General de Alimentación de Tránsito (GTFS, por sus siglas en inglés), que se han vuelto ampliamente disponibles para Australia y en algunos entornos internacionales, permiten un enfoque estandarizado para registrar la frecuencia de los servicios de transporte público. Esto proporciona un registro mucho más detallado del potencial de un lugar para el transporte público que la presencia de, por ejemplo, una parada de autobús que puede o no ser atendida. En Australia, el censo de 2016 permite tener en cuenta los tiempos promedio de viaje al lugar de trabajo en áreas pequeñas por sector de empleo; esta es una rica fuente de datos para el desarrollo de indicadores espaciales del potencial de empleo. La transitabilidad podría desglosarse antes de su inclusión en el ULI, dando a sus aspectos constituyentes más peso en el compuesto final, y matizarse con más indicadores ambientales locales: pendiente, temperatura, humedad, calidad y accesibilidad de los senderos son aspectos importantes que el trabajo futuro podría considerar, dada la disponibilidad de datos. Nuestro conjunto de indicadores no capturó la diversidad social y cultural, ni la combinación local de opciones de vivienda o el acceso a la infraestructura digital; reconocemos que estos son aspectos importantes de la habitabilidad. Nuestra medida de infraestructura verde de acceso a parques grandes solo evaluó la calidad en términos de tamaño. Esto es relevante desde una perspectiva política y fue una opción pragmática dadas nuestras limitaciones de datos; sin embargo, se puede esperar que la experiencia vivida y la elección de interactuar o no con un espacio estén influenciadas por otros aspectos, incluidos la estética, la calidad y la idoneidad de la prestación de servicios dada la demanda de la población. Estas son solo algunas de las vías a lo largo de las cuales el trabajo futuro puede ampliar el concepto de ULI.

Valores atípicos de los indicadores y el Índice de Habitabilidad Urbana

El método ULI se basa en un enfoque que penaliza la inconsistencia entre los indicadores . Sin embargo, al desarrollar nuestro enfoque, consideramos que la penalización potencial derivada de la variación en un conjunto de resultados de indicadores podría ser desproporcionadamente grande en relación con la media de los indicadores. Un ejemplo sería para un lote residencial en un área con un rendimiento extremadamente bueno en todos los indicadores excepto uno, con un rendimiento extremadamente pobre: el excelente rendimiento, de lo contrario, podría ser desmentido de manera desproporcionada, afectando la validez de la cara del ULI si la penalización no se restringiera. Por lo tanto, implementamos un enfoque en el que los valores atípicos seguían siendo penalizados, pero la penalización máxima al resultado general de ULI era limitada, de modo que el buen rendimiento general seguía siendo recompensado. Consideramos que este enfoque proporciona una mejor validez facial de los resultados compuestos en comparación con no llevar a cabo esta transformación. Estudios futuros podrían considerar el impacto del tratamiento atípico con más detalle.

Opciones de métodos de construcción de ULI

El ULI se desarrolló como resultado de un considerable interés entre los responsables políticos locales sobre la habitabilidad urbana y la influencia acumulada de los dominios subyacentes de la habitabilidad en los comportamientos de mejora de la salud de los residentes. También ha sido diseñado para trabajar en una aplicación de cartografía interactiva que puede ser utilizada como herramienta de diagnóstico por los responsables políticos para identificar qué intervenciones podrían mejorar las condiciones de vida de los residentes en diferentes partes de Melbourne. Es plausible que un índice más simple sea suficiente, particularmente en términos de predecir la elección del modo de viaje. Por ejemplo, podría ser que en algunas ciudades, la densidad por sí sola sería un indicador suficiente del ULI. Sin embargo, en algunas ciudades o áreas dentro de las ciudades, el desarrollo de alta densidad es simplemente «expansión de gran altura», porque no está acompañado de servicios que mejoren la habitabilidad de una ciudad. En este sentido, se requiere cierta precaución. Sin embargo, esta pregunta merece una mayor investigación en términos de desarrollar un índice más simple y parsimonioso que capture la esencia de una ciudad habitable. Dado el interés global en la habitabilidad, creemos que esta investigación está justificada.

Adoptamos el método Mazziota–Pareto para la construcción de índices compuestos después de nuestra revisión de la guía de la OCDE para la construcción de indicadores compuestos y la literatura sobre el desarrollo de indicadores compuestos para el bienestar y la sostenibilidad. El análisis factorial y el análisis de componentes principales (PCA) fueron opciones señaladas para su consideración debido a su uso para lograr un índice más parsimonioso a través de la reducción de dimensiones. Sin embargo, un factor clave de nuestra elección de método fue la capacidad de comunicar de manera significativa el ULI—y el rendimiento de sus dominios subyacentes—a los responsables políticos y planificadores que no necesariamente tienen experiencia en metodología estadística. El ULI se basa en el enfoque de IPM establecido para el cálculo de indicadores compuestos en contextos de bienestar, y su significado cuando se agrega para un área se puede transmitir fácilmente en un lenguaje sencillo a un público lego: refleja el rendimiento relativo de un área en todos los aspectos centrales de la habitabilidad e incentiva el rendimiento equilibrado en estos dominios.

Al construir el ULI, no solo se nos desafió a contemplar qué exposiciones objetivas deberían considerarse para medir la habitabilidad, sino también a determinar su importancia relativa. La búsqueda de un consenso entre los expertos y las partes interesadas sobre la ponderación a la hora de elaborar indicadores compuestos se ha señalado como una tarea difícil . El análisis factorial y el PCA son atractivos porque permiten la derivación empírica de dichos pesos. Sin embargo, dicha ponderación dependerá de la muestra utilizada para fundamentar el análisis, por lo que esta ponderación puede no ser generalizable a otros contextos. En la etapa preliminar de nuestro desarrollo del ULI, consideramos otros métodos, como el enfoque «Beneficio de la Duda», que fue diseñado explícitamente para ser utilizado en contextos políticos: las comparaciones sensibles entre jurisdicciones con contextos y prioridades diferentes pueden requerir el uso de un esquema de ponderación que juegue con las fortalezas relativas de un área para lograr un acuerdo común . Sin embargo, consideramos que este enfoque endógeno de la ponderación podría negar la importancia combinada de estos dominios; de ahí nuestra elección de un enfoque que fomente una puntuación equilibrada pero de buen rendimiento en todos los dominios.

El ULI no pesa directamente los indicadores de los que está formado. Sin embargo, la importancia relativa de cada indicador en el ULI está influenciada por la elección y la forma de los indicadores incluidos: por ejemplo, al incluir el índice de caminabilidad en su forma compuesta, como hicimos en este estudio, a cada uno de sus componentes (densidad de vivienda, conectividad de la calle y combinación de uso del suelo) se les otorgó un peso relativamente menor que si se hubieran incluido por separado como indicadores por derecho propio. Del mismo modo, si hubiéramos incluido los subdominios de combinación de infraestructura social- «primeros años», «educación», «comunidad, cultura y ocio», «salud y servicios sociales» y «deporte y recreación» —como indicadores separados, esto habría dado más peso a la importancia de la proximidad a una comunidad bien atendida. Planeamos investigar más a fondo estas opciones en el desarrollo futuro del ULI. Por consiguiente, otros estudios futuros tal vez deseen comparar diversos enfoques para la elaboración de índices.

Aplicaciones futuras

El enfoque con guion de ULI se diseñó teniendo en cuenta la extensión a aplicaciones futuras, en particular para facilitar la creación de un índice nacional de habitabilidad para ciudades australianas. Es posible ampliar el ULI para dar cabida a los perfiles de ponderación de dominios específicos de subgrupos, reconociendo que, incluso en promedio, no todos los indicadores tendrían la misma importancia para todos los grupos de personas. Por ejemplo, la edad, la composición del hogar, el nivel de capacidad funcional o las preferencias personales pueden influir en la importancia relativa de medidas específicas. Un enfoque que tenga en cuenta los diferentes «perfiles de habitabilidad» podría ser informado y desarrollado a través de estudios de métodos mixtos con subpoblaciones o a través de experimentos naturales, con el fin de estimar un ULI con matices demográficos.

El ULI se alinea y apoya varios de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, incluidos los objetivos 3 «Buena salud y bienestar para las personas «y 11″ Ciudades y comunidades sostenibles». Es probable que las ciudades más «habitables» fomenten formas activas de transporte e impacten positivamente en el bienestar de los residentes, mejoren la resiliencia y la sostenibilidad y reduzcan la pobreza . Por lo tanto, es digno de consideración explorar si es factible extender este trabajo a otros contextos urbanos y usarlo como herramienta de monitoreo por ONU-Hábitat para evaluar la Nueva Agenda Urbana. Los indicadores incluidos en el ULI pueden ser más o menos pertinentes para diferentes ciudades y es posible que no siempre se disponga fácilmente de datos pertinentes, en particular para las ciudades situadas en países en rápido desarrollo. La investigación futura de esta naturaleza podría ayudar a abordar mejor las cuestiones de equidad, como » ¿habitable para quién?’ .

Una gran oportunidad frente al crecimiento de la población y la rápida urbanización es supervisar los cambios en la habitabilidad a lo largo del tiempo. El alcance geográfico y temporal de este proyecto piloto se limitó por razones pragmáticas a Melbourne en 2011; una extensión lógica de este proyecto será calcular estimaciones de ULI para otras capitales australianas y luego monitorear los cambios a lo largo del tiempo. Esta labor ha comenzado con la elaboración de indicadores nacionales de habitabilidad para las capitales australianas, en consonancia con los resultados y las políticas en materia de salud . La siguiente etapa consistirá en desarrollar un ULI comparable para estas ciudades. En términos más generales, también estamos consultando con los gobiernos locales regionales y rurales para comprender cómo se puede adaptar el concepto de habitabilidad para satisfacer las distintas necesidades de las poblaciones que residen en lugares no metropolitanos. Para ser utilizable con datos longitudinales, el ULI deberá adaptarse para calcular los cambios para una configuración regional en particular a lo largo del tiempo. Existen tres opciones: estandarizar los indicadores constitutivos en todos los puntos espacio–temporales, o, con respecto a las observaciones de referencia, o, con respecto a las observaciones finales . Del mismo modo, varias regiones podrían compararse con el estándar general, o una región podría evaluarse con el estándar de una región de referencia .

En el futuro, se prevé que el ULI podría ser útil para proporcionar herramientas de exposición y resultados a los investigadores y otras partes interesadas, en particular a los planificadores urbanos que están tratando de crear ciudades más habitables que promuevan la salud. Como medida de exposición, el ULI está diseñado para permitir la vinculación con conjuntos de datos geocodificados de encuestas sociales y de salud de la población. De esta manera, los investigadores podrían examinar cómo la combinación de diferentes atributos del entorno construido (relacionados con los determinantes sociales de la salud) se relacionan con una gama de resultados de salud, bienestar, sociales y económicos capturados a través de encuestas de población (incluida la vinculación con datos longitudinales). El ULI también podría utilizarse para estudiar las desigualdades en el acceso a los determinantes sociales de la salud, y las asociaciones con comportamientos saludables y resultados de salud pueden compararse con las de medidas más simples o más enfocadas, como el índice de caminabilidad. En contraste con estos, el ULI amplía las preguntas de investigación que se pueden hacer actualmente a muchos conjuntos de datos de salud y entorno construido al investigar los efectos acumulativos de la planificación urbana integrada, que probablemente sea de particular interés para los responsables de la formulación de políticas urbanas. Como medida de resultados, el IUL podría mapearse y utilizarse para monitorear transversal y longitudinalmente la habitabilidad de un vecindario o región dado, e identificar desigualdades en la habitabilidad urbana entre ciudades y dentro de ellas. En el contexto australiano, ya hemos comenzado a identificar y probar indicadores de habitabilidad y a evaluar si se están aplicando políticas diseñadas para crear ciudades habitables. Esto nos permite ir más allá del análisis observacional para emprender experimentos naturales de políticas de planificación urbana y permitir que se visualicen dominios de «habitabilidad» en regiones de estudio determinadas . De esta manera, el ULI podría utilizarse para evaluar y supervisar el progreso hacia el logro de políticas locales, estatales o nacionales que tengan como objetivo crear comunidades más habitables.