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La modelización de la demanda de transporte
Introducción
El objetivo de un sistema de transporte es satisfacer la demanda mediante la provisión de una oferta adecuada que responda a sus exigencias. Los servicios de transporte surgen como consecuencia de la necesidad que tienen los individuos de realizar actividades que implican desplazamientos; por ejemplo, ir al trabajo, llevar los niños al colegio, ir al teatro, al médico, etc. Por esta razón se dice que la demanda de transporte es derivada. En general, no se demanda viajar per se sino con el objeto de realizar alguna actividad localizada en el espacio y en el tiempo. Estamos, por tanto, ante una demanda cualitativa y diferenciada en el sentido de que existen viajes por múltiples motivos, a distintas horas del día y que pueden realizarse en distintos modos de transporte. En lo que respecta a la oferta, nos encontramos con un servicio que no puede ser almacenado para ser ofertado, por ejemplo, en períodos donde existe una mayor demanda. Se produce, por tanto, un desequilibrio entre la cantidad ofertada y la demandada debido a la existencia de períodos con mayor nivel de demanda (hora punta) y períodos con menores niveles de demanda (hora valle), siendo imposible el “trasvase” de la capacidad ociosa de un período a otro. Además, la demanda se encuentra localizada en un espacio, que se va ampliando con cierta celeridad, lo que suele producir problemas de coordinación que afectan al equilibrio del sistema.
Para satisfacer de forma eficiente la demanda de transporte es necesaria la planificación en el corto y largo plazo con un conocimiento bueno y preciso de los distintos atributos que la determinan. Existen varios argumentos que justifican esta planificación. La provisión de infraestructura de transporte es costosa dado su alto grado de indivisibilidad, y requiere, en muchos casos, de largos periodos desde que se planifica su construcción hasta que ésta se ve totalmente finalizada. En segundo lugar, existe una segregación entre el proveedor, generalmente público, de la infraestructura y el operador de la misma, lo que implica la necesidad de una regulación que defina los estándares del servicio de transporte que se desea ofrecer. Por último, la operación del servicio de transporte está asociada a determinadas externalidades (accidentes, contaminación, etc) que distorsionan las decisiones a tomar, ya que los usuarios del sistema no internalizan el coste que su elección de viaje genera.
Los argumentos expuestos justifican la importancia de realizar estudios de demanda que permitan evaluar los proyectos de transporte de la manera más completa posible, en el sentido de que sea factible analizar de forma conjunta los aspectos de la demanda y de la oferta con el fin de conocer el efecto de futuras políticas de transporte que puedan introducirse (por ejemplo, variación de algunos atributos de alternativas ya existentes o la introducción de nuevos modos de transporte).
La modelización de la demanda de transporte se ha basado tradicionalmente en el empleo de dos tipos de modelos: los modelos agregados o de primera generación y los modelos desagregados o de segunda generación. Los primeros fueron utilizados mayoritariamente en los estudios de transporte hasta finales de los años 70. Estos modelos emplean datos agregados, por ejemplo, promedio de las variables a nivel zonal para las distintas zonas en las que se divide el área de estudio. La agregación de los datos presenta algunos inconvenientes. En primer lugar, es necesario disponer de una cantidad de datos importante ya que cada observación resulta de la obtención de un promedio de un cierto número de datos individuales. En segundo lugar, la existencia de sesgo entre las unidades agregadas es más probable que en los modelos desagregados. La conducta individual puede ser ocultada por características no identificadas asociadas a la zona, lo que se conoce como falacia ecológica[1].
Por su parte, los modelos desagregados comienzan a ser populares en los años 80 por el hecho de que presentan ciertas ventajas sobre los modelos utilizados hasta el momento. Este tipo de modelos, se basa en el uso de los datos a nivel individual, lo que permite una mejor comprensión de los comportamientos de viaje, puesto que se basan en las teorías de la elección individual[2]. Las ventajas que presenta este tipo de modelos respecto a los de primera generación son varias. En primer lugar, el hecho de utilizar cada dato individual como una observación hace que sea más eficiente en el uso de la información en que los modelos agregados. En segundo lugar, ocupan toda la variabilidad de la que se dispone con los datos individuales. En tercer lugar, los resultados de los modelos a nivel individual pueden ser utilizados a cualquier nivel de agregación[3]. En cuarto lugar, la estimación de los parámetros para cada una de las variables explicativas consideradas en el modelo es explícita, lo que deriva en cierta flexibilidad para representar las variables de política; además, los parámetros estimados tienen una interpretación directa en términos de la importancia relativa de cada variable explicativa considerada en la elección. Y finalmente, se trata de modelos más estables en el tiempo y en el espacio.
Este capítulo se centra en el análisis de los aspectos más relevantes relativos a la modelización de la demanda de transporte basada en el empleo de modelos desagregados. En la segunda sección se estudian los principales modelos analizando tanto los fundamentos microeconómicos como los econométricos. En la tercera sección se estudian los procedimientos de estimación que se usan habitualmente para estimar este tipo de modelos. En la sección cuarta se aborda el problema de la predicción agregada a partir de estimaciones procedentes de modelos desagregados. Por último, en la sección quinta se analizan las diferentes fuentes de datos empleadas por estos modelos, haciendo especial referencia a la modelización con preferencias declaradas.
[1] Un ejemplo para explicar la falacia ecológica es el caso de un modelo de frecuencia de viajes por zonas a través del cual se obtiene que el número de viajes por hogar decrece con el ingreso. Al observar los datos individuales se demuestra lo contrario que es lo que cabría esperar. Para un mayor detalle ver Ortúzar y Willumsen, 2001, pp. 221.
[2] Concretamente, vamos a estudiar la Teoría de la Utilidad Aleatoria en el epígrafe 2.2.3 y a partir de la misma se derivan distintos modelos desagregados o de elección discreta.
[3] Para la predicción con este tipo de modelos es necesaria la agregación que no es trivial en muchos casos y que será estudiada en el epígrafe 2.4.