DETERMINANTES DE LA DEMANDA POR TRANSPORTE PÚBLICO Y PRIVADO EN EL ÁREA METROPOLITANA DE MONTERREY

El autor busca explicar cuales son los determinantes de la demanda del transporte público y cual es la incidencia de estos, en dicha demanda.

Para esto se valerá de los datos proporcionados por la encuesta origen–destino realizadas en el año 2000 por el Centro de Investigaciones Económicas de la Universidad Autónoma de Nuevo León (CIE-UANL) en el área metropolitana de Monterrey (AMM). México.

De los 6 millones de desplazamiento diarios que se generan, a el AMM, el 65% se realizan en transporte publico Por otro lado, dicha encuesta mostró un incremento en la utilización de vehiculo privado con el consiguiente incremento de los tiempos de viajes. De seguir esta tendencia para el 2020 los tiempos de viaje se incrementarían en un 57%, en el caso del coche, y 44% en el de autobús. La cifra es preocupante en el sentido de que se requerirá un fuerte incremento del gasto en infraestructura; ante esto es necesario potenciar el uso de los medios públicos, con el fin de que esta tendencia no sea tan pronunciada. La Subsecretaría del Transporte de Nuevo León, en El Plan Sectorial de Transporte y Vialidad, propone diferentes estrategias, con el fin de incrementar en diez puntos porcentuales-es decir, hasta un 75%- el uso del transporte público.

El objetivo de este estudio es dar respuesta a esta cuestión, para ello se estiman dos modelos: 1) posesión de coches, 2) elección modal.

Posesion de coches Para el caso de la posesión de coches, se estima la probabilidad de tener cero, uno o dos coches por hogar; utilizando un modelo de elección discreta donde la variable dependiente es el número de coches por hogar, considerando como variables explicativas: el nivel de ingreso, el número de personas, el número de trabajadores, la cantidad de viajes anuales per cápita realizados en transporte público -dentro del área donde se localiza el hogar-, y la utilidad media de elegir un coche de determinadas características -este valor lo obtiene a partir de un modelo previo de utilidad media.

Se estima una ecuación aplicando un modelo Probit Binario del tipo:

Vi = β0 + β1∗Género + β2∗Edad<26 + β3∗Edad26-36 + β4∗Edad>64 + β5∗Ingreso + β6∗Autónomo + β7∗Obrero + β8∗Otro +β9∗Personas + β10∗Dmástrab + β11∗Distcentro +β12∗Densidad + εi (1)

Donde Vi, variable dependiente, es el número de coches por hogar; mientras que las variables explicativas son: 1) género; 2) edad del jefe de familia, dividido por rangos; 3) nivel de ingresos; 4)variables del tipo de empleo; 5) número de personas por hogar; 6) hogares con más de un trabajador; 7) distancia del hogar al centro; 8) densidad poblacional.

El modelo de elección modal

Para la estimación del modelo de elección modal se utilizará un Probit Binario, cuya ecuación se expresa de la forma siguiente:

Mi = β0 + β1∗Difcto + β2∗Tcoche + β3∗Tbus + β4∗Tapie + β5∗Tespera +β6∗Escolaridad + β7∗Género + β8∗Jefe + β9∗Edad<26 + β10∗ Edad37-64 + β11∗Edad>64 + β12∗Distcentro + β13∗Densidad + εi (2)


Donde Mi, variable dependiente, es el medio seleccionado, mientras que las variables explicativas son: 1) diferencia en costos (Difcto), la cual se obtiene del diferencial entre el costo de viajar en coches menos el costo del autobús; 2) tiempo en coche (Tcoche); 3) tiempo en autobús; 4) tiempo a pie (Tapie); 5) tiempo de espera (Tespera); 6) escolaridad, 7) género, 8) dummy para saber si el usuariob es el jefe de familia; 9) edad, ésta se divide por rangos; 10) distancia al centro (Distcentro), y 11)densidad.

Resultados

Posesión de coches

Se estimo un modelo simplificado, donde se observa que si el hogar tiene un jefe de familia, es decir, un hombre, entonces la probabilidad de que ese hogar tenga coche se incrementa. Si el jefe de familia es mayor de 64 años, la probabilidad de poseer coche es menor, en comparación con el resto de grupos de edad. El nivel de ingreso muestra el efecto positivo esperado por la evidencia empírica, es decir, al incrementarse aumenta la probabilidad de poseer coche. En cuanto a la ocupación, se observa que para los obreros la tendencia a poseer coches será la menor de entre las consideradas; y el hecho de ser autónomo, la de mayor probabilidad, se debe recordar que dichas probabilidades son con respecto al empleado, que es la ocupación de referencia

En cuanto al número de personas por hogar, se puede observar que existe un efecto positivo, esto es, una mayor necesidad por poseer coche al incrementarse el número de miembros en un hogar. Finalmente, las dos variables de localización consideradas (densidad y distancia del hogar al centro) resultan reveladoras con signo negativo, mostrando que si se trabaja en zonas densamente pobladas, o se habita en zonas distantes del centro de la ciudad, se desincentiva el poseer coche. Esto puede ser explicado por una mayor probabilidad de que dicha zona cuente con servicios públicos de transporte, para el primer caso. Con respecto al signo negativo obtenido en la distancia -que a priori se esperaría que fuera positiva-, puede explicarse por el hecho de que para el AMM, las zonas más alejadas del centro, con excepción de la zona sur, poseen un menor nivel de ingreso, 40% menos con respecto a la media para hogares con distancias al centro mayores a 13 kilómetros, de acuerdo con las observaciones de la muestra.

Una de las principales utilidades de este tipo de modelos es que permite estimar la elasticidad de las variables analizadas; en este caso, el más importante es la elasticidad de la posesión de coches con respecto al nivel de ingreso, con el cual podemos prever el efecto que tendría un aumento o caída sobre el número de coches que se poseen, los resultados obtenidos están dentro del rango de estudios previos, mostrando que si se incrementara un 10% en términos reales el ingreso para un individuo promedio, aumentaría en cuatro puntos porcentuales el número de coches, y que el efecto será mayor en la medida que se posea un nivel más alto de ingreso

Elección modal

A partir de la ecuación (2), se estima un primer modelo donde se incluyen todas las variables; no obstante, los resultados muestran que las variables de densidad poblacional, distancia al centro y las de edades mayores a 26 años, no son estadísticamente diferentes de cero, por lo que se opta por eliminarlas, estimando un nuevo modelo. Considerando lo anterior, tenemos que los valores de los coeficientes muestran los signos esperados. El signo negativo de la constante muestra una mayor tendencia a utilizar el autobús, manteniendo todas las demás variables fijas. Con respecto al diferencial de costo, el signo negativo muestra que, en la medida en que se incremente dicha diferencia, la probabilidad de utilizar el coche disminuye, recuérdese que la diferencia se hace con respecto al costo del coche.

En lo referente al tiempo de viaje en coche y autobús, los signos de sus coeficientes son negativos y positivos, respectivamente; lo que muestra que, en la medida en que se incremente el tiempo de viaje en el coche, se preferirá el uso del autobús y viceversa. El hecho de que el coeficiente del tiempo del coche sea mayor, en términos absolutos al del autobús, muestra una mayor valoración del tiempo para el coche. En cuanto al tiempo a pie y de espera, ambos muestran valores positivos, evidenciando que al incrementarse se incentivará el uso del coche. Para el caso de la escolaridad, se observa que al incrementarse el número de años, la probabilidad de utilizar el coche también aumenta, esto muestra el efecto esperado de que esta variable funciona como un proxy del nivel de ingreso.

En cuanto al género y al hecho de ser jefe de familia, se observa que ser hombre y jefe de familia da una mayor facilidad para acceder al uso del coche familiar. Finalmente, para el caso de la edad, sólo es significativo el rango de edad de personas menores de 26 años, mientras que para edades mayores no existen diferencias, este efecto negativo muestra la poca facilidad de acceder al coche para este grupo de edad.

Con base en los valores de los coeficientes obtenidos, es posible estimar las diferentes elasticidades, tanto directas como indirectas, entre el uso del autobús
y el coche. Los valores de las elasticidades son muy útiles, ya que a partir de ellos se puede simular el efecto que tendría una política concreta, en este caso analizamos algunas de ellas.

Escenarios.

1) Disminución del tiempo de viaje en autobús. La creación de carriles exclusivos para autobuses incrementaría la velocidad promedio, esto es importante ya que debe recordarse que la elasticidad, con respecto al tiempo del autobús, es la más alta de las calculadas, -0.99, por lo que los cambios en este sentido pueden generar efectos de mayor magnitud; además, el valor de la elasticidad del tiempo cruzada también es alta, lo que implica que los incrementos en el tiempo de viaje del autobús el uso del coche y viceversa.

2) Incremento en el precio de la gasolina .la elasticidad con respecto al precio del coche es -0.24, mientras que la elasticidad precio cruzada es de 0.32; de esta forma, un incremento del 10% implicará una disminución en el uso del coche de 0.8 puntos porcentuales; sin embargo, si el cambio se hace de manera continua durante un período determinado, el uso del coche irá disminuyendo como porcentaje del total de viajes. Así, si se adoptara una política que incrementara la gasolina un 5% anual, desde 2004 hasta 2020, el resultado será una disminución gradual en su importancia relativa, pasando del 35% de 2000, al 33% en 2010, para finalmente llegar al 29% en 2020.

3) Disminución en los tiempos de acceso y espera del autobús. Otra política que se podría aplicar es la de reducir los tiempos de espera y a pie; la Subsecretaría pretende que, en promedio, una persona no tenga que recorrer más de tres cuadras para acceder al transporte público. Esto podría conducir a un incremento de tres puntos porcentuales en el uso del autobús -actualmente son siete. Respecto al tiempo de espera, que actualmente tiene una media de doce minutos, si se disminuyera a una media de ocho, el uso del autobús podría incrementarse en dos puntos porcentuales.


Conclusiones

La estimación de las elasticidades en la posesión de coches muestra que, en la medida en que se ha incrementado el nivel de vida en el AMM, el número de hogares con coche aumentó, lo que ha generado una mayor congestión en las vialidades, ya que se han sustituido viajes que antes se hacían en autobús. Los resultados obtenidos en el modelo de elección modal son muy interesantes, porque a pesar de poseer valores de elasticidad menor a la unidad, una combinación entre diferentes políticas puede generar resultados interesantes.
En general, se observa que si bien es cierto que afectar los precios de los modos de transporte puede ayudar a cambiar la estructura de viajes, es el tiempo el que aporta un efecto mayor; por lo que incentivar políticas orientadas a disminuir los tiempos de viaje, a pie y de espera, pueden generar resultados favorables, si se pretende incrementar el uso del transporte público.

 

 

La autora trata de evaluar los principales determinantes de la demanda de transporte urbano. Para ello estimará una función de demanda, a través de un modelo probit con dos alternativas: transporte público y transporte privado. Estos modelos se obtienen como resultado de la maximización de la utilidad individual que depende, de los atributos de los medios de transporte y de las características socioeconómicas del individuo. Por otro lado, estos modelos permiten calcular las elasticidades de la demanda respectos a los principales factores que la determinan: el precio y el tiempo. Del estudio se derivan conclusiones relevantes para la política de transporte urbano.

 

La autora limita, los viajes al lugar de trabajo, en el contexto de la elección modal, ósea el número total de viajes se supone fijo y el individuo solo se plantea la decisión de cual es el medio de transporte que maximiza su nivel de satisfacción. El estudio se llevo a cabo en el área metropolitana de Barcelona.

 

La metodología

 

La autora toma la teoría de la utilidad aleatoria, que desarrollo McFadden, a principio de los 70, que permite derivar un modelo de elección discreta para la demanda de transporte. En 1981 Mac Fadden generaliza el resultado cualquier decisión discreta y enuncia las condiciones suficientes para que este tipo de modelo sea consistente con la maximización de la utilidad estocástica.

El problema de maximización original define la utilidad aleatoria de un individuo derivada del consumo de un bien compuestos, X, y la elección de una alternativa discreta, I, que viene caracterizada por un vector de atributos, W, sujeto a una restricción presupuestaria.

 

 

 

El termino aleatorio que transforma la función de utilidad en estocástica, puede interpretarse como el efecto o las características o los gustos no medibles de un individuo. Esto permite que dos individuos con idénticas características observadas, no tengan que tomar la misma elección del medio de transporte a utilizar.

A partir de la maximización con respecto de X e i obtenemos la función indirecta de utilidad.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Estimación del modelo y presentación de los resultados

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Conclusiones

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Demanda de transporte Urbano: