[en] Is built environment the most influential factor on travel behavior when compared to individual socioeconomic characteristics? This paper extends the empirical knowledge by providing and comparing quantitative estimates of these various effects on both commuting distance and mode choice in a European city spatial context, while using up-to-date and novel methodology. Eight indicators of built and social environment are identified in order to characterize clusters of residential locations, giving a rich view of spatial and social diversity of locations. To disentangle the causal effects of residential self-selection and built environment, both sample selection and specific matching preprocessing ("coarsened exact matching", a novel approach in the field) are implemented. Regarding commuting distance, the true effect of built and social environment appears modest with an increase of distance in the range of 10-20%. It comes behind individual socioeconomic characteristics such as car availability and skill. Regarding commuting mode choice, again the true effect of built and social environment is modest, with a near 20%pt increase of car share and around 10%pt decrease or public transport share for the most prominent effects, and it comes behind car availability. These results suggest the primary importance of directly influencing car use, if not car ownership, in the European context, while trying to modify the built environment would provide only limited results.

[es] ¿Es el ambiente construido el factor más influyente en el proceso de conmutación cuando se compara con las características socioeconómicas individuales? Este artículo amplía el conocimiento empírico proponiendo estimaciones cuantitativas de estos efectos, tanto en la distancia recorrida como en la elección del modo de transporte utilizado, ambos sobre los movimientos de movilidad cotidiana por motivos de trabajo en un contexto urbano europeo y a partir de un original enfoque metodológico. Se identifican ocho indicadores del ambiente construido y social con el fin de elaborar conglomerados de las localizaciones residenciales, brindando así una visión enriquecida de la diversidad espacial y social de tales lugares. Para dilucidar los efectos causales de la auto selección residencial y del ambiente construido, se implementan tanto la selección de muestra como el novedoso enfoque que proviene de los algoritmos de emparejamiento(Coarsened Exact Matching). Observando la conmutación en términos de la distancia, el efecto real del medio ambiente construido y social emerge modesto con un incremento de esta en el rango de 10 a 20%. Tal influencia es menor que las apreciadas en las características socioeconómicas individuales, la disponibilidad de automóvil y calificación profesional. Respecto a la elección del modo de transporte utilizado, nuevamente el efecto del ambiente construido y social es débil, con un aumento de casi el 20% en la participación de automóviles y una disminución de alrededor del 10% en el uso del transporte público para los efectos más destacados, este efecto se sitúa bajo la disponibilidad de automóviles. Así, los resultados sugieren para el contexto europeo, priorizar medidas en torno al uso del uso automóvil o su propiedad, relativizando el efecto sobre la modificación del entorno construido y las políticas de planificación orientadas a la reducción en el uso del automóvil en áreas urbanas.