r5r · dochód a dostępność · Łódź
Czy bieda oznacza gorszy dojazd? Dostępność transportowa a dochód w Łodzi
Łącząc warstwę dochodu szacowanego metodą MRP (poprzedni raport) z pomiarem dostępności czasowej transportu publicznego w Łodzi, sprawdzamy wprost: czy biedniejsze obwody mają gorszy dostęp do szkół, przychodni, bibliotek i sklepów? Dostępność liczona na zrealizowanym rozkładzie z easy-GTFS-RT (21.08.2026, wariant p50), nie na rozkładzie papierowym — to zmienia interpretację wszystkiego dalej.
Inspiracją jest artykuł Bragi, Loureiro i Pereiry (2026, Journal of Transport Geography) o Fortalezie w Brazylii, gdzie odpowiedź brzmiała: tak, wyraźnie. W Łodzi wyszło inaczej.
1. Dochód: korelacja słaba i zmienia znak
Korelacja Pearsona income_index_pln z liczbą usług osiągalnych w danym progu, per kategoria (n=3854 obwodów). Przy krótkim progu (15 min) kierunek jest odwrotny do naiwnej hipotezy: biedniejsze obwody mają wtedy więcej usług w zasięgu, nie mniej.
Przy dłuższym progu korelacja robi się dodatnia, ale nadal słaba (do +0,12 przy 60 min). Udział samotnych matek w obwodzie koreluje z dostępnością dodatnio (r=+0,38 przy 30 min) — tam, gdzie więcej gospodarstw jednorodzicielskich, dostępność jest zwykle lepsza, nie gorsza.
2. To, co naprawdę tłumaczy dostępność: odległość od centrum
Korelacja odległości centroidu obwodu od centrum miasta z dostępnością (razem, próg 30 min), zestawiona z korelacją dochodu przy tym samym progu.
Odległość od centrum tłumaczy dostępność wielokrotnie silniej niż dochód. Dostępność maleje niemal promieniście od centrum; dochód nie ma takiego wzorca wcale — mapy pokazują to samo wizualnie. Wniosek: w Łodzi deprywacja transportowa jest przede wszystkim geograficzna, nie ekonomiczna — spójne z tym, że biedniejsze, gęściej zaludnione dzielnice leżą tu centralnie, właśnie tam gdzie sieć tramwajowa jest najgęstsza.
3. Efekt MAUP: ta sama analiza na heksagonach
Obwody spisowe są mikroskopijne w centrum i ogromne na granicy miasta (modifiable areal unit problem). Kontrola: ta sama korelacja policzona na jednolitej siatce heksagonów 500 m (1479 komórek), przy progu 60 minut.
Sygnał się wzmacnia na heksagonach (n=646 z dopasowanym dochodem) — MAUP faktycznie tłumił korelację w obwodach — ale nawet po korekcie związek zostaje słaby do umiarkowanego, nie silny. Główny wniosek się nie zmienia.
4. Ilu mieszkańców Łodzi ma dostęp do usług
Osobna, prostsza metryka: nie „ile placówek widać z jednego miejsca", tylko „ilu mieszkańców ma dostęp do choć jednej placówki danej kategorii" — populacja obwodów z co najmniej jedną placówką w zasięgu, jako % populacji całego miasta.
Metoda i źródła
Sieć drogowa i tramwajowa z OpenStreetMap; punkty usług z Overpass API (szkoły/przedszkola, szpitale/przychodnie/apteki, biblioteki/domy kultury, sklepy). Punkty startowe: centroidy 3854 obwodów spisowych. Silnik: r5r, tryb pieszo + transport publiczny, zrealizowany rozkład easy-GTFS-RT (Family A, 21.08.2026, wariant p50).
Pełny pipeline: easy-R5 · tools/accessibility_lodz (HANDOFF.md, RESEARCH_LOG.md, COLUMNS.md). Seria: jak oszacowano dochód → ten raport → dostępność do uczelni. Pierwotny wpis na portalu: gisboost.github.io/analizy/dostepnosc-dochod-lodz.