A Microeconometric Approach to the Determinants of Travel Mode Choice

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1 A Microconomtric Approach to th Dtrminants of Travl Mod Choic ablo Marclo Garcia* Cntro d Estudios para la roducción pmgarci@mcon.gov.ar Abstract Th transportation systm is a fundamntal componnt of th urban conomic dvlopmnt, with its gnrating fatur of ngativ supply xtrnalitis standing out (and, as a rsult, of th satisfid dmand for som kind of this supply s structur) rlatd to congstion and nvironmntal pollution. In this contxt, th papr studis customrs raction in light of changs in th rlativ prics, to thus valuat th ffct of diffrnt political masurs. For that rason, a discrt choic modl has bn dsignd which rflcts th lction of travl mod usd by commutrs around th city of Bunos Airs. JEL: C5 - L9 Rsumn El sistma d transport s un componnt fundamntal n l dsarrollo d las conomías urbanas, dstacándos su caráctr gnrador d dsconomías xtrnas d la ofrta (y, por nd, d la dmanda satisfcha por una cirta structura d ésta) asociadas a la congstión y la contaminación ambintal. En st contxto, l prsnt trabajo studia la racción d los consumidors dl srvicio d transport ant modificacions n los prcios rlativos, para así podr valuar l fcto d las distintas mdidas d política. ara llo s disñó un modlo d lcción discrta qu intnta rfljar la lcción dl modo d viaj d los usuarios dl srvicio n la Ciudad d Bunos Airs. JEL: C5 - L9 * Quisira agradcr los valiosos comntarios d Alfrdo Canavs, Angl Capurro, Albrto Müllr, Luis Rizzi, Lila Nazr, Laura Ramos y un rfr anónimo. Como s d rigor, los rrors u omisions son d mi ntra rsponsabilidad.

2 "Una Aproximación Microconométrica a los Dtrminants d la Elcción dl Modo d Transport * ablo M. Garcia 1 Introducción El prsnt trabajo tin por objto prsntar un marco d análisis para studiar la racción d los consumidors dl srvicio d transport urbano ant modificacions n distintos atributos dl srvicio (p.. Timpo d viaj, costo, tc.) y caractrísticas d los consumidors (p.. ingrso) d forma tal d podr valuar l impacto n la dmanda n los divrsos modos d transport ant distintas mdidas d política conómica. A su vz s raliza una aplicación dl mncionado método d análisis al caso dl transport urbano n la Ciudad d Bunos Airs (CBA). La mayoría d los sistmas d transport d las grands ciudads han xprimntado n algún momnto un comportaminto particular, al qu no scapa la CBA. El dsarrollo conómico d las grands urbs ha gnrado un incrmnto n l nivl d ingrso d sus habitants, l cual, sumado al dsarrollo tcnológico (qu prmit tnr accso a mjors automóvils a un mnor costo) ha llvado a qu s produzca un furt aumnto n la tasa d motorización (ntndiéndos por sta la cantidad d automóvils n circulación). Est procso ha gnrado un traspaso d los viajs n transport público al transport privado (automóvil) provocando un mayor dtrioro ambintal. Est procso sul consolidars, incluso rtroalimntars, ya qu al disminuir la cantidad d viajs n transport público, ca también la rcaudación d stos srvicios, lo qu conllva una rducción n la calidad d los mismos qu, a su vz, provoca un mayor incntivo a movilizars n automóvil. La conomía dl transport sul dnominar a st procso spiral dl dtrioro. Est fnómno s v potnciado al tnr n cunta qu poblacions con mayors nivls d ingrso suln xigir una mayor calidad n l srvicio d transport público, agravando l problma. En l cuadro I s intnta squmatizar st procso. Cuadro I Dsarrollo Económico Mayors xigncias d Calidad Aumnto dl Ingrso Aumnto d la Tasa d motorización Disminución rcaudación Tt. úblico Traspaso d Viajs dl Tt. úblico al rivado Espiral d Dtrioro Dtrioro Ambintal Disminución d la Calidad dl Srvicio

3 Ant una situación como la dscripta rsulta rlvant l rol dl Estado, ya sa como rgulador dl sistma o como prstador dl srvicio, dado l caráctr furtmnt gnrador d dsconomías xtrnas d la ofrta (y, por nd, d la dmanda satisfcha por una cirta structura d ésta), qu s uno d los lmntos significativos d la condición no comptitiva dl sctor, por lo qu la intrvnción dl Estado mdiant políticas públicas corrctoras s torna ncsaria. En st marco, s prtnd studiar cuál sría la racción d los consumidors dl srvicio d transport ant modificacions n los prcios rlativos, para así podr valuar l fcto d las distintas mdidas d política. La prgunta qu s intnta rspondr no rsulta irrlvant, dado qu la magnitud d las invrsions n infrastructura son muy costosas y las modificacions tarifarias o impositivas afctan prácticamnt a la totalidad d la población. A los fctos d llvar a cabo l objtivo propusto, l trabajo s ncuntra dividido básicamnt n dos parts. La primra s aboca a prsntar los principals aspctos tóricos d los sistmas d transport urbano y d los modlos d lcción discrta y, n la sgunda, s aplican los concptos antriors al caso dl transport urbano n la CBA. La primra part incluy las sccions 2 y 3, dond s studian sucsivamnt los aspctos concptuals d los sistmas d transport y los modlos d lcción discrta, ponindo énfasis n la toría d la utilidad alatoria y n la stimación conométrica d st tipo d modlos. La part mpírica s divid n dos sccions (4 y 5). En la primra s dscrib la conformación d la bas d datos a utilizar y, n la sgunda, s calibra l modlo y s discut la bondad d las stimacions. or último, n la scción 6, s xprsan las principals conclusions y rcomndacions. 2. Caractrísticas d los Sistmas d Transport 1 Al ralizar un análisis conómico dl sistma d transport s dbn tnr n cunta difrnts aspctos. or un lado, los problmas qu s drivan d la producción dl srvicio (ofrta) y, por otro, los subyacnts a la satisfacción d las ncsidads n sta matria (dmanda). Es n st último aspcto dond s cntrará l prsnt trabajo. La ofrta d transport absorb cuantiosos rcursos d invrsión y tin una duración muy prolongada abarcando, n gnral, más d una gnración. Al mismo timpo, la ofrta s indivisibl, tin una capacidad máxima d saturación, no s transabl induc capacidads monopólicas a favor d sus posdors. Db tnrs n cunta qu l transport s un srvicio altamnt cualitativo y difrnciado. ara su producción tin una importancia clav l stock d capital y la invrsión qu conforma dicho stock. Esta s la dnominada infrastructura d transport y su importancia radica n la propia naturalza d la ofrta d st capital. Es altamnt costoso y no s una mrcancía qu llv a una configuración d mrcado d tipo comptitiva, ya qu una vz qu s raliza la invrsión n infrastructura (p.. s construy una autopista), no s conómicamnt ficint ofrcr una infrastructura smjant para comptir con la antrior, s dcir, son monopolios naturals. or otro lado, su duración s prolongada sindo dificultoso stablcr un prcio d mrcado para él (n forma más catgórica qu n otros bins d capital, no xist para stos 1 No s prtnd hacr aqui una dscripción dtallada d los sistmas d transport, l lctor intrsado n l tma pud consultar p.. Small, (1992), Button,.J. (1993) u Otuzar, J. D. & Willumsn, L. D. (1994)

4 bins un mrcado d sgunda mano ) lo cual, junto a su duración, acntúa l grado d arbitraridad xistnt para stablcr su amortización. Villadamigo, José (1998). Adicionalmnt, l srvicio gnra costos o dsconomías xtrnas, las cuals pudn alcanzar magnituds muy importants, inclusiv a corto plazo. Las mismas suln star asociadas principalmnt a la congstión, dond l dsplazaminto propio s v storbado por l d otros producindo mayors timpos d viaj, la contaminación ambintal, dado qu la totalidad d los modos d transport provocan algún tipo d contaminación n l air qu rprcut n la salud d los dmás y l crcint numro d accidnts. También xistn xtrnalidads ngativas asociadas a la contaminación acústica, las vibracions indsadas y la intrusión visual. Estas son algunas d las caractrísticas qu llvan a qu no s puda atribuir al transport urbano los mcanismos d ajust automático capacs d gnrar los mayors bnficios privados y socials propios d los mrcados d comptncia prfcta. Esto hac fundamntal l rol dl Estado y l cuidado qu db tomars al dcidir políticas d transport. En cuanto a la dmanda d transport, su principal caractrística s qu s drivada 2, s dcir qu no xist pr s: Tanto las prsonas como las mrcancías s dsplazan n l spacio n rspusta a otras ncsidads, como sr trabajar, studiar, sparciminto, tc.; pro no por la movilización n sí. Adicionalmnt, la dmanda d transport pos un important componnt spacial y s variabl n l timpo, tornando complja su modlación. Existn distintos modlos para rprsntar la dmanda d transport n función d cuál sa l objto d studio. Los más utilizados son los modlos d gnración, atracción, distribución y lcción modal. Los modlos d gnración y atracción d viajs, prmitn stimar l númro d viajs gnrados y atraídos, por cada sgmnto d la dmanda, n cada zona d studio, n tanto los modlos d distribución tinn como objtivo analizar los viajs ntr cada zona d orign y cada zona d dstino y, finalmnt, los modlos d lcción modal prmitn studiar los dtrminants d la lcción dl modo d viaj. Est último s l tipo d modlos qu s dsarrolla n l prsnt trabajo. 3 Modlos d Elcción Discrta 3 Una d las prmisas fundamntals d los modlos qu rfljan la conducta dl consumidor, s qu los individuos lign la mjor d las canastas d consumo qu ncuntran a su alcanc, d lo qu s dduc qu las dcisions qu toman rfljan qu prfirn dicha canasta a cualquir otra qu podrían habr tomado. artindo d sta prmisa, la toría d la prfrncia rvlada 4 nos prmit studiar, a partir d la información sobr la dmanda d los consumidors, las prfrncias, qu no son dirctamnt obsrvabls. En conscuncia, a partir dl análisis d la prfrncia rvlada, s pudn disñar modlos d lcción discrta qu rfljn l comportaminto d los consumidors rspcto a la lcción dl modo d viaj para podr valuar, a postriori, l fcto sobr la dmanda d transport d distintas altrnativas d política conómica. 2 A xcpción d los viajs por l placr d viajar los qu suln sr d una significación rlativa muy baja. 3 Una dscripción complta y dtallada d los modlos d lccion discrta, su volución y stado actual s ncuntra n McFaddn, D (2001). 4 ara analizar mrcados hipotéticos s sul rcurrir a la toría d la prfrncia dclarada, dado l caráctr hipotético dl mrcado, no s posibl qu los individuos rvln sus prfrncias, n conscuncia xistn técnicas para indagar sobr la conducta qu stos tndrían n dicho mrcado. ara aplicacions al transport d stas técnicas s pud consultar Willumsn, L (1994).

5 En los modlos d lcción discrta, s considra qu los individuos dbn scogr ntr un conjunto d altrnativas (choic st) prdtrminadas, y la lcción la ralizan tomando la acción qu ls maximiza su utilidad nta prsonal, sujto a rstriccions lgals, socials, ambintals, prsupustarias, tc. La noción d utilidad s un artificio tórico qu consist n asociar un índic al nivl d satisfacción rlativo d consumir un bin n particular, tomando n cunta qu los bins no producn utilidad pr s, sino qu ésta s driva d los srvicios asociados a dichos bins y, a su vz, stos srvicios s pudn dscribir n función d un conjunto d atributos como, por j., timpo d viaj, costo, sguridad, tc. El nivl d utilidad qu driva un individuo d una lcción n particular s una combinación d los atributos dl bin pondrados por la importancia rlativa d cada uno d llos. Es dcir qu los individuos maximizan su utilidad a través dl consumo d un paqut d atributos qu dfinn nivls d srvicio. Entndrmos por lcción al procso qu llva a qu un individuo scoja ntr un conjunto d bins qu prcib como discrtos y qu forman part d un conjunto d opcions disponibls. Cab notar qu aquí, a difrncia d la mayoría d los studios d dmanda individual, dond intrsa sabr qué cantidad consumirá un individuo d un dtrminado bin (la prgunta rlvant s cuánto), nos importa studiar cuál srá la altrnativa qu scoja l individuo (la prgunta rlvant no s cuánto sino cuál). 3.A Toría d la Utilidad Alatoria McFaddn (1974), prov una útil hrraminta para xplicar l procso d lcción d los individuos ntr un conjunto d altrnativas disponibls: la toría d la utilidad alatoria. Sa A={A 1,,A i, A N } l conjunto d altrnativas, mutuamnt xcluynts, disponibls para l individuo q y ={ 1q,, kq, q } l conjunto d atributos d la prsona y sus altrnativas, cada una d las altrnativas tin asociada una utilidad U para cada uno d los individuos. La toría d la utilidad alatoria postula qu dicha utilidad pos dos componnts, uno obsrvabl y mdibl ( U ) qu s función d los atributos y otro stocástico ( ε ) qu rflja, admás d los rrors d mdición y obsrvación, los gustos, costumbrs, tc. d cada individuo; st componnt alatorio prmit xplicar por qué individuos con idénticas caractrísticas lign altrnativas distintas y por qué algún individuo no lig la altrnativa qu a priori parc mas convnint. O sa, s postula qu: U = + ε (1) U Tal como s plantó con antrioridad l individuo lgirá aqulla altrnativa qu maximiza su utilidad, s dcir qu si l individuo q lig la altrnativa A i s porqu: U > U, A A( q) (2) jq j Dond A (q) s l conjunto d altrnativas disponibls para l individuo q. Esto s similar a dcir qu

6 U > ε ε (3) U jq jq Al sr los valors d (ε - ε jq ) dsconocidos y stocásticos, no s posibl dtrminar con crtidumbr si la incuación (3) s cumpl. or lo tanto dbn asignars probabilidads a la lcción d cada una d las altrnativas, ntoncs la probabilidad d qu l individuo q lija la altrnativa A i srá: { + ( U jq U )} A A( q) = r ob ε ε (4) jq ara stimar sta probabilidad, sabmos qu las variabls alatorias ε posn una distribución dtrminada y, sgún los supustos qu s adopt sobr ésta, s pudn gnrar distintos modlos. En particular, si adoptamos qu los rsiduos son indpndints idénticamnt distribuidos Gumbll, s obtin l modlo logit multinomial. Mc Faddn (1974). Si la part no alatoria d la cuación (1) s: _ U = θ (5) sindo θ los parámtros a stimar, qu rfljan la utilidad marginal (no stocástica) d cada uno d los atributos. Nóts qu los parámtros difirn por altrnativa y por atributo, no por individuo. La forma qu adquir la función d utilidad y las caractrísticas d las altrnativas provinn d la toría microconómica, aunqu n la práctica s usual utilizar aproximacions linals como las qu s mplan n l prsnt trabajo. D todas formas, l modlo no s linal, aunqu pos la particularidad d qu las variabls xplicativas afctan a la variabl dpndint a través d un índic linal ( θ ) qu lugo s transformado por una función d distribución d forma tal qu los valors san consistnts con los d una probabilidad. S pud dmostrar, McFaddn (1974), qu la probabilidad d lcción d la altrnativa A i por l individuo q s igual a: j = j _ U _ U jq = j θ θ jk k= 1 jqk (6) Est modlo s rlativamnt sncillo d calibrar y s ha gnralizado su uso. El modlo asum la inxistncia d corrlación ntr las distintas altrnativas disponibls. Esta s la propidad d indpndncia d altrnativas irrlvants, lo qu pud llvar a qu l modlo prova stimacions ssgadas si algunas d las altrnativas s ncuntran corrlacionadas ntr si. Un modlo mnos rstrictivo s l robit Multinomial, qu solo rquir qu los rsiduos stocásticos sigan una distribución normal multivariada, st modlo pos la vntaja d sr tóricamnt más gnral aunqu su calibración s complja. Los métodos d intgración numérica no son ficints n problmas d optimización crcanos al óptimo ya qu gnra

7 stimacions ssgadas y si s utilizan los métodos d máxima vrosimilitud, s posibl la xistncia d múltipls óptimos n la función d vrosimilitud 5. Estos problmas han llvado a qu s utilicn mayormnt los modlos logit multinomial o xtnsions dl mismo, como sr los modlos logit jrárquico o logit mixto 6. Dado qu n l prsnt trabajo s utilizará un modlo logit multinomial, a continuación s dsarrollan con más dtall los problmas n la stimación d los mismos. 3.B Estimación Econométrica d los modlos Logit Multinomial La stimación d los parámtros θ s raliza por l método d máxima vrosimilitud, dicho método planta qu aunqu una mustra puda provnir d distintas poblacions, xist una para la cual hay mayor probabilidad d qu sto ocurra. Entoncs, los stimadors calculados por máxima vrosimilitud son l conjunto d parámtros qu gnraría mas a mnudo la mustra obsrvada, o sa qu son los θ qu tinn mayor probabilidad d habr gnrado la mustra obsrvada. McFaddn (1974) ha dmostrado qu la función d vrosimilitud d st tipo d modlos s bin comportada y tin un único máximo si la utilidad s linal n los parámtros como hmos supusto aquí. 3.C Idntificación d los parámtros d intrés Los parámtros d un modlo s ncuntran idntificados cuando para un conjunto dtrminado d obsrvacions los stimadors d dichos parámtros posn valors únicos o, lo qu s igual, a partir d una dtrminada mustra xist solamnt un stimador para un parámtro dado. La probabilidad d lcción d una altrnativa dtrminada vin dada por la cuación (6), s válido multiplicar numrador y dnominador por τ k = 1 sin qu la igualdad s modifu. Dond τ s un vctor d constants arbitrarias, d sta forma obtndríamos: = j θ θ jk jqk τ τ = j ( θ + τ ( θ + τ jk ) ) jqk (7) El problma s qu no s posibl stimar l parámtro θ indpndintmnt d τ. Sólo s los pud stimar n forma conjunta con lo qu tndríamos un problma d 5 ara un trataminto dtallado d los problmas d stimación d modlos robit Multinomial s pud vr: Manski, C. F. y Lrman, S. R. (1978) o Bunch, D.A. (1991). 6 Los últimos dsarrollos n modlos d lcción discrta han avanzado hacia stimacions d tipo smi paramétrica o no paramétrica. or j. Matzkin, R. (1991) y Matzkin, R. (1992). En Garcia. M. (2001) s prsnta una aplicación smi-paramtrica para l caso dl transport público n Argntina ).

8 idntificación, ya qu sto llvaría a qu dl mismo conjunto d datos s puda stimar θ o ( θ + τ ). ara solucionar st tipo d problma s fijan los parámtros d una d las altrnativas como rfrncia con valor 0, sin pérdida d gnralidad, y s stiman los parámtros corrspondints a las otras altrnativas y, lugo, la probabilidad d qu l individuo q lija la altrnativa qu s tomó como rfrncia s igual a uno mnos la sumatoria d la probabilidad d lcción d las otras altrnativas. Entoncs la probabilidad d qu l individuo q opt por la altrnativa i srá: = j= 2 θ θ jk jqk + 1 (8) Dond θ 0 1 k = En muchas ocasions s intrsant studiar las variacions porcntuals n l volumn total d la dmanda ant modificacions n los distintos atributos, para llo s rcurr al calculo d las lasticidads, dado qu n nustro caso stamos modlando la probabilidad d lcción d una dtrminada altrnativa, podmos calcular la lasticidad d la probabilidad d lcción rspcto a un atributo. La lasticidad dircta puntual vin dada por la cuación (9). E = (9) Ralizando la drivación analítica (vr apéndic I) s dmustra qu: E = 1 [ ] θ (10) k Siguindo similar procdiminto para l caso n qu s quira studiar la lasticidad d la probabilidad d lcción d una altrnativa rspcto a los atributos asociados a otras altrnativas, s obtin qu: E jkq = θ (11) jk jkq jq Es intrsant notar qu la lasticidad dircta tind a 0 n aqullos casos n qu la probabilidad d scogr la altrnativa A i tind a 1. Es dcir qu, a mdida qu aumnta la probabilidad d lgir una altrnativa, mnor s la modificación porcntual a producirs n dicha probabilidad ant cambios, también porcntuals, n los atributos d la altrnativa o l individuo. or otro lado, la lasticidad dircta tind a θ. Ocurr algo contrario n l caso d la lasticidad cruzada. k ara valuar mdidas d política qu afctn al sctor s important conocr las lasticidads agrgadas. ara llo no s corrcto valuar las lasticidads individuals, ants calculadas, para los promdios mustrals d las probabilidads y los atributos, ya qu l modlo logit multinomial no s linal; ntoncs, d sguir st procdiminto incurriríamos n rrors d agrgación. ara solucionar stos problmas, Ortúzar (2000) propon utilizar los métodos d numración mustral qu llvan a qu s valún las cuacions para cada individuo y lugo s agrgun, pondrando cada lasticidad por la probabilidad d lcción

9 stimada para cada individuo. Aplicando st método, s obtin qu la lasticidad d la probabilidad agrgada d lgir la altrnativa A i s: E _ i jk = Q q= 1 ^ E jkq Q q= 1 ^ S pudn combinar las lasticidads d difrnts formas qu rsultan útils cuando s quir studiar los nivls d rspusta agrgados para distintos sgmntos dl mrcado, sindo igual a la suma d las lasticidads d los sgmntos (p.. ingrso, alto, mdio y bajo) pondrada por la proporción d mrcado d cada una. También s pud studiar la lasticidad agrgada sobr altrnativas, la qu s igual a la suma d las lasticidads d cada altrnativa, pondrada por la proporción d mrcado d cada una. (12) 4. Aplicación Empírica: Elcción dl modo d transport n la Ciudad d Bunos Airs Lugo d ralizado l studio tórico concrnint al funcionaminto d los sistmas d transport y los modlos d lcción discrta (trabajo ralizado n los apartados antriors), n l prsnt acápit nos abocarmos a la aplicación d los concptos analizados al studio dl transport urbano n la CBA. El sistma d transport n la CBA parc no scapar al comportaminto obsrvado n buna part d los sistmas d transport d las grands ciudads. Tal como s studia al principio d st trabajo, las grands urbs han xprimntado n algún momnto un procso qu llva a un furt aumnto n la tasa d motorización y un traspaso d los viajs n transport público al transport privado (automóvil), lo cual tra aparjado un mayor dtrioro ambintal, problmas d congstión y un aumnto n l númro d accidnts. Los gráficos I y II rfljan la volución d los viajs n transport público (autotransport d pasajros, frrocarril d suprfici y frrocarril subtrráno) y la cantidad d automotors patntados n la RMBA 7. Allí pud obsrvars la furt disminución d los viajs n transport público, n particular n l caso dl autotransport d pasajros. En cuanto al frrocarril, ést xprimnta un aumnto a partir dl año 1993, fcha n qu s concsiona a prstadors privados la xplotación dl srvicio. Al concrtars la concsión, s produjo una furt rducción n la vasión dl pago por l uso dl mismo y, por lo tanto, l aumnto n los viajs n frrocarril a partir d dicho año rflja sólo n part un aumnto d viajs fctivos, ya qu una part sustancial dl aumnto d viajs rgistrados s db a pasajros qu antriormnt no abonaban l srvicio y ahora sí lo hacn. En cuanto al patntaminto, ést ha tnido un important y sostnido crciminto durant l príodo con un aumnto dl 60.8%, lo qu implica una tasa d crciminto promdio anual dl 2.53% 8. Tal como pud obsrvars n l gráfico II dicho crciminto s ha aclrado a partir dl año El parqu automotor s una variabl proxi d la motorización, s ntind por st l total d autos patntados xistnts n una Rgión. El patntaminto no rflja ncsariamnt l total d automóvils n circulación ya qu pudn xistir automóvils patntados y qu no stén n circulación, como así también automóvils qu circulan n la Rgión sin l corrspondint patntaminto o qu stén patntados fura dl ára d studio. 8 Cab dstacar qu n l año 1994 s ralizo una rstimación dl parqu automotor lo qu hac qu la sri no sa compltamnt homogéna, llo xplica n part la caída qu s produc n dicho año.

10 Grafico I Total (Mill. D Viajs) asajros Transportados n Srvicios úblicos Rgión Mtropolitana d Bunos Airs Total Transport úblico A Subtrrano Frrocarril Año Funt: Scrtaria d Transport d la Nación Y CNRT. Grafico II Automóvils atntados n la RMBA riodo En Mils Distintos Modos: 1984=100 Mils d Automovils arqu automotor Año Funt: Elaboración ropia n bas a: ADEFA y Dircción d Estadística d la rov. D Bs. As. El procso aquí dscripto ha llvado a qu l transport n la CBA xprimnt un furt dtrioro y, como s sñaló antriormnt, toda mdida qu s tom para intntar solucionar los problmas rfridos a las dsconomías xtrnas (p.., fijación difrncial d tarifas, mcanismo d subsidios, tc.), rquir conocr la racción d los individuos (dmandants dl srvicio) ant los difrnts mcanismos d incntivos. Con l fin d colaborar con st objtivo s raliza l prsnt trabajo mpírico. En l mismo s construy un modlo multinomial d lcción discrta para l transport n la CBA, considrando qu los individuos pudn optar ntr cuatro modos altrnativos d transport, los cuals s clasificaron d la siguint forma:

11 Cuadro II Código Modo 1 Automóvil 2 Ómnibus 3 Subtrráno 4 Trn Como variabls xplicativas dl modlo s utilizan: l ingrso d los individuos, l costo d viaj (tarifas para transport público y los costos oprativos n l caso dl automóvil particular) y l timpo d viaj, s controló mdiant variabls dummy la distancia dl viaj rspcto a los distritos idntificados como d mayor atracción d viajs (d ahora n adlant, cntro 9 ) y la accsibilidad o no a los distintos mdios d transport (dado qu la ofrta d srvicios públicos d transport s fija). Trabajarmos con un modlo d lcción multinomial con datos d cort transvrsal. En conscuncia, las principals funts d información son las ncustas d movilidad dsagrgadas por individuos d quins s obtinn los valors rfridos a la cantidad d viajs qu ralizan, l ingrso qu posn, l modo d transport utilizado, tc. Es important dstacar qu la información disponibl para la CBA no cunta con l grado d dtall, dsagrgación y actualización qu s hubira dsado para un trabajo d stas caractrísticas, por lo qu los rsultados obtnidos dbn tomars como indicativos y d ninguna manra concluynts. La información básica a utilizar s la provnint d la Encusta Domiciliaria d Orign- Dstino d Viajs para la Rgión Mtropolitana d Bunos Airs ralizada n l año 1992, la cual contin la matriz d orign-dstino d viajs agrgada sgún Distritos Escolars, n l caso d la CBA, y sgún Municipios para l Gran Bunos Airs (GBA). El prsnt análisis s limita a studiar l flujo d viajs con orign y dstino n CBA. La información dl año 1992 rfrida a los vhículos particulars y autotransport d pasajros s actualizó, hasta l año 2000, n función d los contos d tránsito ralizados por la Dircción Nacional d Vialidad y la Scrtaría d Transport d la Nación y datos d la Comisión Nacional d Rgulación dl Transport, confccionándos una nuva matriz d orign dstino para l año 2000 qu incluy solamnt los viajs ralizados ntr las 8:30 y 9: 30 hrs. (dnominada hora pico d la mañana) 10. Es dcir qu l modlo intnta xplicar l procso d lcción modal a partir dl patrón d movilidad d un día rprsntativo dl año 2000 n la hora pico d la mañana. En cuanto a la información d frrocarrils, tanto d suprfici como subtrráno, s utilizó la información d los concsionarios. S calculó un factor d hora pico n función d la cantidad d boltos vndidos por hora. Dicho factor s aplicó a la información dl año 1992 y lugo s xpandiron los valors d s año n función dl total d boltos vndidos por lína, obtniéndos una matriz d orign-dstino para la hora pico d la mañana n l año Con l fin d asignar un nivl d ingrso a cada individuo, s rcurrió a la información sobr ingrsos mdios por distritos scolars dl inform Estimación d la Morosidad y Evasión 9 S idntificaron como cntro a los siguints distritos: Microcntro, Rtiro, Rcolta, Onc, Almagro, Barrio Nort, alrmo y Blgrano. 10 Esta actualización s ralizo utilizando l softwar TRANSCAD y considrando una rd víal simplificada qu considra solo autopistas y avnidas principals. 11 En st caso las matrics s calibraron mdiant l método d Fratar-Furnss

12 Tributaria n la CBA 12. En dicho trabajo s agrupan los distritos scolars por catgorías d ingrso (alto, mdio y bajo), las cuals a su vz s subdividn d acurdo a la proporción d su población qu prcib ingrsos altos, mdios y bajos. D sta manra s obtuviron nuv catgorías d ingrso. La forma d asignar l ingrso por individuo fu la siguint: al total d viajs con orign n l primr distrito -clasificado como d alto ingrso -s lo dividió n función dl porcntaj d la población dl mismo qu prcib ingrsos altos, mdios o bajos, asignándol l ingrso mdio corrspondint a cada una d las catgorías. El mismo procdiminto s siguió para cada uno d los distritos y los cinco modos analizados. A modo d jmplo, s ilustra un caso hipotético para un Distrito y un Modo d Transport Y gnérico: Cuadro III Caso hipotético Distrito Modo Y sobr un total supusto d 30 viajs Catgoría d Ingrso Ingrso Mdio % d la oblación Cantidad d Viajs Alto ,4 12 Mdio ,3 9 Bajo 500 0,3 9 Total 1 30 En bas al cuadro III, a 12 individuos dl distrito qu ligiron viajar n l modo Y s ls asigna un ingrso d $2000, a 9 uno d $1000 y a los rstants un ingrso d $500. Est procdiminto supon qu la distribución dl ingrso s la misma para los usuarios d los difrnts modos d transport, dado qu al asignar los ingrsos s supuso qu l porcntaj d la población con ingrsos altos, mdios y bajos s mantnía constant para los usuarios d los difrnts modos d transport 13. Los valors dl costo d viaj, n l caso dl transport público, stán conformados básicamnt por l valor d la tarifa y la información s rcopiló d la Comisión Nacional d Rgulación dl Transport Automotor. En l caso dl modo Ómnibus y para los viajs por Frrocarril y Subtrráno s utilizó la información laborada por l Cntro d Estudios dl Transport n la RMBA. A fin d stimar l costo mdio d viaj n automóvil, s utilizaron los datos dl studio Costo Oprativo d Vhículos laborado por Vialidad Nacional los qu incluyn tanto los costos d mantniminto como d combustibl. Los timpos d viaj para l transport público s confccionaron utilizando la información d los prstadors dl srvicio, y n l caso d los vhículos particulars s calcularon los timpos d viaj utilizando la función propusta por l Burau of ublic Roads (1964) qu probablmnt s la función d timpo d viaj más usual, sindo su forma funcional: β t = t + α V 0 1 (14) Q 12 Gobirno d la Ciudad d Bunos Airs. Unidad Ejcutora Cntral (1998). roycto "Estimación d la Morosidad y Evasión Tributaria n la CBA" 13 Atnto a sto s ralizo l análisis tomando distintas hipótsis sobr la distribución dl ingrso ntr usuarios d distintos modos ncontrándos qu los rsultados no difrían sustancialmnt.

13 dond: t 0 s l timpo d viaj n un tramo dtrminado bajo condicions d flujo libr, V s l volumn d tránsito dl tramo, Q s la capacidad dl tramo, α, β son los parámtros d la función, y t s l timpo d viaj dl tramo. S utilizaron los valors d volumn y capacidad d los difrnts tramos d la rd vial laborados por FIEL (1995) y los valors d timpo d viaj n flujo libr rcopilados por la Scrtaria d Transport d la Nación 14. En cuanto a los valors d los coficints α y β, lamntablmnt no xistn stimacions para la Ciudad d Bunos Airs, por lo qu s mplaron los valors típicos para l transport urbano laborados por l Dpartamnto d Transport dl Rino Unido Dpartmnt of Transport (1985). Con sta información s calcularon los timpos d viaj dl transport privado utilizando, como s mncionó antriormnt, una rd vial simplificada qu incluy solamnt autopistas y avnidas principals. S laboraron trs variabls dummy: La variabl dummy-trn s construyó asignándol un valor 1 a los individuos cuyos viajs s originan n los distritos con accso al modo trn y 0 n caso contrario. La dummy-subt s construyó asignándol un valor 1 a los individuos cuyos viajs s originan n los distritos con accso al modo subt y 0 n caso contrario (no s confccionó una variabl similar a las antriors para l autotransport público d pasajros ya qu n la CBA prácticamnt todos los individuos tinn accso a la rd d colctivos). or último, s construyó la variabl dummy-distancia asignándol un valor 1 a los individuos cuyos viajs s originan n los distritos más ljanos dl cntro y 0 n caso contrario. 5. Estimación dl Modlo d Elcción Modal Como s sñalo antriormnt, los modlos d lcción discrta s basan n l principio d qu la lcción d un individuo ant distintas altrnativas dpndrá d cuál maximic las ganancias d utilidad. En l caso d la dmanda d transport, las altrnativas a las qu s nfrnta un individuo s rfirn al modo d transport a utilizar. D sta manra, la lcción dl individuo dpndrá d las utilidads qu l rportn las distintas opcions, y su lcción racional srá viajar por aqul modo qu maximic su utilidad. El modlo intnta xplicar la lcción modal, ntndiéndos por llo l tipo d transport qu lgirá l individuo d acurdo a distintas variabls qu s considran rlvants para su dtrminación. La spcificación dl modlo s la siguint 15. = F(θ i1 +θ i2 Ingrso +θ i3 Costoin +θ i4 Timpo + θ i5 dummysub + θ i6 dummytr + θ i7 dummydis ) (15) dond: Ingrso: s l ingrso dl individuo. 14 CASETRAM (2000) roycto Intgral d Transport Urbano d la Rgión Mtropolitana d Bunos Airs. 15 La litratura dl transport indica qu xistn otras variabls rlvants para xplicar l procso d lcción modal. Entr las principals s ncuntran los timpos d spra y difrncial si los individuos posn o no accso al automóvil, lamntablmnt sa información no s ncuntra disponibl para la Ciudad d Bunos Airs.

14 Costoin: s l costo dl modo corrspondint dividido por l ingrso dl individuo (d ahora n adlant s dnominará costo). La lcción d dicha variabl, por oposición al valor absoluto dl costo, nos indica n términos rlativos l gasto incurrido por l individuo n cada viaj ralizado. Timpo: s l timpo d viaj. Dummysub: s la dummy-subt; Dummytr: s la dummy-trn. Dummydis: s la dummydistancia. s la probabilidad d qu un individuo lija viajar por uno u otro modo d transport. θ : son los coficints dl modlo. Tal como s xplicara n l apartado 3.B dl prsnt trabajo, n los modlos logit multinomial xist un problma d idntificación d los parámtros d intrés. ara solucionar sto s db tomar una d las altrnativas por las qu pud optar l individuo (n nustro caso modos d transport) como rfrncia, y los rsultados dbn intrprtars como la racción dl individuo ant un cambio n la variabl xplicativa d intrés dl modo considrado con rspcto al d rfrncia. 5.A. Modo d Rfrncia Ómnibus S ligió como modo d rfrncia al ómnibus 16 obtniéndos como rsultados los indicados n l cuadro Nº IV. En la primra columna s pudn obsrvar los parámtros θ stimados, a continuación s rportan los rrors stándar d la stimación d cada coficint, n la trcr columna s indican los valors d los stadísticos d significatividad individual d los coficints. Est s un (psudo) stadístico t, ya qu sólo s conoc la distribución asintótica dl stadístico, la cual stá dada por la distribución normal stándar y no por la distribución t- studnt como n los modlos linals bajo l supusto d normalidad. or último, s indican los límits dl intrvalo d confianza (con un 95% d confianza) ntr los qu s ncuntra l vrdadro valor dl parámtro stimado. 16 La lcción dl ómnibus como modo d rfrncia s db a la mayor cobrtura d st modo d transport n rlación a la dl subtrráno y l trn, n todos los casos rsulta a priori plausibl la sustitución d stos últimos a favor dl ómnibus.

15 Cuadro IV Rgrsión Multinomial Modo d Rfrncia Ómnibus Modo Cof. Error Estándar Z (95% Intrvalo d Confianza) AUTOMOVIL Ingrso 0, ,93 0, , ,14 Costoin 71610, Timpo -0, ,1-0, , ,1 Dummysub -0, , Dummytr -0, ,00-1, ,62+07 Dummydis 1, , Cons -174,5390 1, ,00-2, ,38+07 SUBTERRANEO Ingrso -0, , ,4-0, ,00123 Costoin -3554, , ,3-4171,1-2938,68 Timpo -0, , ,4-0, ,13259 Dummysub 2, , ,42 1, Dummytr -1, , ,83-1,7278-0,95691 Dummydis -0, , ,54-0, ,46580 Cons 5, , ,8 4, ,43563 FERROCARRIL Ingrso 0, ,92 0, ,00127 Costoin 1723, , , ,07 Timpo -0, ,11-0, ,00063 Dummysub 0, ,69-0, ,76907 Dummytr 0, ,82-0, ,71464 Dummydis 0, ,58-0, ,45258 Cons -5, ,30-6, ,02330 Numro d Obsrvacions = 6421 LR chi2 (18) = rob > chi2 = sudo R2 = Log llihood = El primr rsultado qu surg d la stimación s la poca significatividad stadística d las variabls xplicativas slccionadas para ntndr la lcción modal n l caso dl automóvil particular con rspcto al ómnibus, rfljando qu la comparación ntr ambos no s fácilmnt dducibl. A psar d llo, la no significatividad d las variabls considradas para xplicar la probabilidad d sustituir l automóvil a favor d ómnibus, staría rfljando qu quins utilizan dichos mdios d transport son por lo gnral racios a utilizar srvicios públicos masivos. El signo positivo d la variabl Costoin n l caso dl automóvil (aunqu no rsulta stadísticamnt significativa) podría xplicar tal argumnto, n l sntido d qu un aumnto dl costo d viaj n auto no gnraría una disminución n la probabilidad d sguir utilizando dicho modo. or l contrario, sí rsultan significativas las variabls para xplicar la sustitución ntr los srvicios públicos d transport masivo. En particular, n l caso dl transport subtrráno, todas las variabls rsultaron significativas, y dl signo d los coficints surg qu ant un aumnto dl ingrso y dl costo d viaj, disminuy la probabilidad d viajar n subt a favor dl

16 uso dl ómnibus. Algo similar ocurr con los timpos d viaj, l signo ngativo dl coficint asociado al timpo d viaj nos indica qu si aumnta l timpo d viaj n subtrráno, s rduc la probabilidad d viajar n dicho mdio y aumnta la probabilidad d optar por l ómnibus. Rspcto a la dummy-subt, s obsrva qu si un individuo origina su viaj n algún distrito con accso a la rd d subtrráno, ntoncs s mayor la probabilidad d viajar n dicho modo y no sustituirlo por l ómnibus. La intrprtación d la dummy-trn no rsulta rlvant ni intuitiva para l análisis d la dmanda d subtrráno, ya qu staría indicando qu n aqullos distritos alcanzados por la rd frroviaria, disminuy la probabilidad d viajar n subtrráno a favor d los colctivos. En conscuncia, sta variabl sólo srá tnida n cunta cuando s analic l modo trn y, d igual manra, la dummy-subt sólo s considrará para l análisis dl modo subt. or último, la dummy-distancia rflja l hcho d qu cuanto más ljos s origin l viaj rspcto al cntro, disminuy la probabilidad d viajar n subtrráno, aumntando la lcción dl ómnibus, lo qu rsulta razonabl tnindo n cunta qu la rd d subtrrános no cubr la totalidad dl ára studiada, concntrándos n la zona céntrica. En cuanto al modo trn, los coficints asociados al ingrso y l costo indican qu ant un aumnto n dichas variabls, s incrmnta la probabilidad d qu l individuo no sustituya tal modo d transport a favor dl ómnibus. Aunqu n l caso dl costo no rsulta stadísticamnt significativo, d st rsultado s pud infrir qu la dmanda d trn s rlativamnt inlástica al mismo, aparcindo como variabl más rlvant l timpo d viaj para xplicar la lcción dl trn como mdio d transport, qu n st caso rsulta sr una variabl stadísticamnt significativa y l coficint asociado a la misma indica qu ant un incrmnto n los timpos d viaj n frrocarril ca la probabilidad d viajar n st mdio y aumnta la probabilidad d utilizar l ómnibus. La no significatividad d las variabls dummy pud xplicars por l hcho d qu n l prsnt studio no s considran los individuos qu originan su viaj n l Gran Bunos Airs y stos son la gran mayoría d los usuarios dl frrocarril d suprfici, n particular tnindo n cunta qu l modlo rflja la lcción modal a partir d la movilidad n la hora pico d la mañana. La bondad d ajust dl modlo pud sr analizada a partir dl sudo R 2 y dl tst d significatividad conjunta d los coficints. El sudo-r 2 s una mdida d bondad dl ajust cuya fórmula s la siguint: sudo R 2 ln L = 1 ln L 0 Dond ln L s l logaritmo d la función d vrosimilitud para l modlo original, s dcir, incluyndo todas las variabls xplicativas para los cuatro modos analizados, y ln L 0 s l logaritmo d la función d vrosimilitud para l modlo rstringido stimado sólo con la constant. Dicho stimador arroja un valor d , qu rsulta acptabl. El tst d significatividad conjunta d los coficints, contrasta la hipótsis nula θ =0, frnt a la altrnativa d qu xist algún θ 0. El rsultado obtnido fu qu para los nivls d significatividad utilizados, dada la distribución chi-cuadrado, prmit rchazar la hipótsis nula d irrlvancia d los indicadors n forma conjunta.

17 5.B Estimación d las Razons d robabilidad A fin d valuar mdidas altrnativas d política conómica qu afctan a las variabls indpndints dl modlo, rsulta d suma importancia la cuantificación d los cambios n las dcisions d los individuos. A tal fcto s stimaron las razons d probabilidad, las qu nos starían indicando l cambio porcntual n la probabilidad d lcción ntr los distintos modos rspcto al modo d rfrncia (n st caso l ómnibus) ant cambios marginals n las variabls xplicativas, s dcir qu las razons d probabilidad s intrprtan como smilasticidads d la probabilidad d lcción ant modificacions n las variabls xplicativas 17. Los rsultados obtnidos s prsntan n l cuadro V. En la primra columna s rportan los valors d las razons d probabilidad y n la sgunda y trcra s indican rspctivamnt los valors d los rrors stándar asociados a éstas y los stadísticos d significatividad individual. Cuadro V Rgrsión Multinomial - Razons d robabilidad Modo d Rfrncia Ómnibus Modo Cof. Error Estándar Z (95% Intrvalo d Confianza) AUTOMOVIL Ingrso 1, ,97 0, Costoin Timpo 0, , Dummysub 0, , Dummytr 0, , Dummydis 6, , SUBTERRANEO Ingrso -0, , ,4 0, , Costoin ,3 0 0 Timpo , ,4 0, , Dummysub ,42 5, ,5120 Dummytr ,83 0, , Dummydis , ,54 0, , FERROCARRIL Ingrso 1, ,92 1, ,00127 Costoin , , ,07 Timpo 0, , ,11 0, , Dummysub 1, , ,69 0, ,15776 Dummytr 1, , ,82 0, ,04346 Dummydis 1, , ,58 0, ,57237 Numro d Obsrvacions = 6421 LR chi2 (18) = rob > chi2 = sudo R2 = Log llihood = La lcción d las razons d probabilidad n dtrimnto d los fctos marginals discrtos, s basa n qu los cambios discrtos indican l cambio para un conjunto particular d variabls indpndints, y a difrnts nivls d sas variabls los cambios son difrnts. or otro lado, fctos marginals tinn un problma d idntificación dbido a qu ant cambios n las variabls indpndints no s pud idntificar l cambio d probabilidad por modo. Scott Long, (1997).

18 En concordancia con los rsultados obtnidos n la stimación multinomial, para l modo automóvil privado s obsrva una smi-lasticidad dl costo como porcntaj dl ingrso prácticamnt nula y la smilasticidad d las dmás variabls no rsulta significativa. or lo tanto, cualquir mcanismo d incntivos qu intnt fomntar l uso dl ómnibus n lugar dl automóvil mdiant altracions marginals n l ingrso, l costo o los timpos d viaj no tndría éxito. En l caso dl subtrráno, un aumnto marginal n l ingrso y n l timpo d viaj incrmntaría la probabilidad d qu optn por l ómnibus n un 0.99% y 0.86%, rspctivamnt. or otro lado, ant aumntos marginals d la tarifa no s producn variacions n la probabilidad d viajar n uno u otro modo d transport. Aquí s d dstacar l valor qu arroja la smilasticidad rspcto a la variabl dummysub, la cual nos indica qu si l individuo pos accso al subtrráno, la probabilidad d qu opt por ést n lugar dl ómnibus aumnta n más d un 8%. En lo concrnint al trn, un aumnto marginal n l ingrso aumnta n un 1% la probabilidad d continuar viajando n dicho modo rspcto al ómnibus. Al igual qu n l caso dl subt, aumntos n la tarifa tinn fctos nulos n la probabilidad d optar por l ómnibus. En cuanto al timpo d viaj, un aumnto n l mismo incrmnta la probabilidad d sustituir l uso dl trn a favor dl ómnibus n un 0.98%. 5.C Elasticidads Agrgadas S procdió al cálculo d las lasticidads agrgadas d la probabilidad d lcción rspcto a los difrnts atributos tnindo n cunta qu l modlo logit multinomial no s linal. or lo tanto, no s corrcto valuar las lasticidads individuals (dadas por la cuación 10) para los promdios mustrals d las probabilidads y los atributos ya qu s incurriría n ssgos d agrgación. En conscuncia, para solucionar st problma s stimaron las lasticidads para cada uno d los individuos y lugo s agrgaron pondrando cada lasticidad por la probabilidad d lcción stimada para cada individuo. Aplicando st método s obtin qu la lasticidad d la probabilidad agrgada d lgir cada uno d los modos rspcto a los difrnts atributos s la indicada n l cuadro VI. Cuadro VI Elasticidads Agrgadas Elasticidad Automóvil Ómnibus Subtrráno Frrocarril d Suprfici Ingrso Costo/Ingrso Timpo d Viaj S dstaca al igual qu n todos los casos antriors la baja lasticidad (prácticamnt nula) d la probabilidad d lcción dl automóvil rspcto a todas las altrnativas studiadas. Rspcto al ómnibus st rsulta sr un bin infrior dado qu la lasticidad s mnor a cro, y su dmanda s inlástica ya qu ant un aumnto dl 1% n la participación dl costo n l 18

19 ingrso la probabilidad d optar por s mdio s rduc solamnt n un 0.21%. or último, la lasticidad rspcto al timpo d viaj s 0.2. El frrocarril subtrráno, al igual qu l ómnibus, s un bin infrior. Est sría l rsultado a sprar si considráramos sólo a los individuos con accso al automóvil, lamntablmnt sta información no s ncuntra disponibl. La lasticidad rspcto al costo y l timpo d viaj son ambas ngativas y n valors absolutos sustancialmnt mayors qu las dl ómnibus. El frrocarril d suprfici, a difrncia d los casos antriors, arroja valors d las lasticidads ingrso y costo positivas, rsultados para nada intuitivos. Esto pud sr atribuibl a qu no s considran los individuos qu originan su viaj n l Gran Bunos Airs sindo éstos la mayoría d los usuarios dl frrocarril d suprfici n la hora pico d la mañana. La lasticidad rspcto al timpo d viaj s ngativa indica qu ant un aumnto dl timpo d viaj n frrocarril la probabilidad d optar por dicho mdio s rduc n un 0.22%. 5.D Una Aplicación ráctica: Mjoras n l Transport Subtrráno Dado qu los coficints dl modlo son los argumntos d la part no alatoria d la función d utilidad dada por la cuación (1) s pud obtnr la tasa marginal d sustitución (TMS) ntr timpo d viaj y tarifa para l caso dl subt rspcto al ómnibus ralizando l cocint ntr θ 4 y θ 3 multiplicado por l ingrso dl individuo. Como s sñaló antriormnt, s utilizaron nuv catgorías d ingrso, por lo qu s obtuviron otras tantas TMS sgún los nivls d ingrso y distrito. Los rsultados s sñalan n l cuadro VII indican l dinro 18 qu starían dispustos a pagar los individuos por un minuto mnos d viaj n subtrráno sin qu s modifu la probabilidad d sustituir dicho modo por l ómnibus. Cuadro VII Catgoría d Distrito Ingrso Alto Ingrso Mdio Ingrso Bajo A 0,0975 0,0441 0,0381 B 0,0881 0,0412 0,0312 C 0,0831 0,0414 0,0125 La catgoría A agrupa a los distritos d altos ingrsos, B a los d ingrsos mdio y C a los d mnor ingrso. or otro lado, las columnas incorporan l porcntaj d habitants d un dtrminado distrito qu prcibn ingrsos altos, mdios y bajos. Dl cuadro s dduc qu los individuos qu vivn n los distritos incluidos n A y qu prcibn altos ingrsos, por minuto d disminución n l timpo d viaj starían dispustos a pagar 9.7 cntavos d manra tal d mantnr constant la probabilidad d sustitución ntr ambos modos d transport. En caso d qu ant una rducción d un minuto n l timpo d viaj n subt l aumnto d la tarifa fus mnor a 9.7 cntavos, aumntaría la probabilidad d qu l individuo lija subt a ómnibus. A mdida qu considramos individuos con mnors ingrsos, los mismos starían dispustos a pagar cantidads progrsivamnt mnors a fctos d disminuir l timpo d viaj. Rsulta intrsant, a partir d stos datos, stimar la cantidad total d dinro diaria qu, 18 Cab aclarar qu la stimación ralizada s sobr la bas d información corrspondint al año 2000, n qu n la Rpublica Argntina s ncontraba vignt l rgimn d Convrtibilidad Cambiaria con un tipo d cambio fijo ntr psos argntinos y dolars d 1. or lo tanto los rsultados s pudn intrprtar indistintamnt como n dolars stadounidnss o monda local. 19

20 n conjunto, starían dispustos a pagar los individuos qu viajan n subt a fin d disminuir l timpo d viaj n un minuto. A tal fcto s construyó l cuadro VIII. Cuadro VIII Catgoría d Distrito Ingrso Alto Ingrso Mdio Ingrso Bajo Total A B C Total Esta matriz surg d multiplicar l total d viajs diarios n subt por distrito y nivl d ingrso con la cantidad d dinro qu staría dispusto a pagar cada individuo. D la agrgación d todos los individuos s obtuvo la suma diaria d $ qu rprsnta la cantidad total d dinro qu los individuos rsignarían por día con l objto d rducir n un minuto l timpo d viaj mantnindo constant la probabilidad d sustituir subt por ómnibus. Si tomamos 24 días al ms (dado qu los fins d smana y friados l tránsito s mnor) y 12 mss al año, l dinro adicional qu l total d pasajros transportados n subt staría dispustos a pagar n un año por un minuto mnos d viaj al día, s d $ Esto indica qu los individuos starían dispustos a financiar (al mnos n toría), vía un incrmnto n la tarifa, una invrsión d 11.8 millons d psos anuals con l fin d disminuir l timpo d viaj n un minuto. 6 Conclusions El sistma d transport n la CBA ha xprimntado un procso d dtrioro con una furt rducción n los viajs n mdios públicos y un aumnto n la participación dl automóvil privado gnrando dsconomías xtrnas asociadas a la congstión, la contaminación ambintal y l aumnto n l númro d accidnts. En función d sto, s ha laborado un modlo d lcción discrta qu intnta rfljar los aspctos dtrminants d la lcción dl modo d transport por part d los consumidors dl srvicio. Adicionalmnt d stimó dicho modlo para l caso d la Ciudad d Bunos Airs. En principio, la spcificación dl modlo y d las variabls xplicativas parcira sr la corrcta dado qu los tsts d bondad d ajust fctuados arrojaron rsultados favorabls. D todas manras, una primra conclusión qu pud obtnrs s la poca significación stadística d las difrnts variabls adoptadas para xplicar la lcción modal n l caso d los usuarios dl automóvil y la lasticidad prácticamnt nula d la probabilidad d scogr st mdio rspcto a las distintas variabls xplicativas utilizadas, lo qu nos staría indicando qu, para los rangos d valors incluidos n la mustra, s muy difícil cambiar la lcción d los usuarios dl automóvil. En l caso dl modo frrocarril subtrráno, l signo ngativo dl coficint d la tarifa indica qu ant un aumnto d la misma disminuy la probabilidad d viajar n subt a favor dl ómnibus. or l contrario, n l modo trn s obsrva l comportaminto opusto, dado qu no s considran n l prsnt trabajo los individuos qu originan su viaj n l GBA, quins rprsntan una important proporción d los usuarios d trn. La stimación d las lasticidads y smilasticidads d la probabilidad d lcción d los difrnts modos d transport rspcto al ingrso d los usuarios, l timpo d viaj y los 20