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Análisis de los resultados de la encuesta
El número final de encuestas PD a realizar se redujo de un total potencial de 456 a sólo 345 individuos por dos razones: la primera es que se revisó detalladamente la disponibilidad y cautividad de los individuos; así se eliminaron aquellos que realmente no disponían del bus como modo de transporte (45 individuos) y a los que habían declarado que su motivo de viaje era recoger/dejar a alguien por tratarse de cautivos del coche conductor (cuatro individuos). La segunda es que tampoco se consideraron las personas entrevistadas en las distintas encuestas piloto (62 individuos). Por otro lado, la tasa de respuesta de la encuesta fue relativamente baja, 97 encuestas contestadas de 345 (28,12%). Esto se debe a que no fue posible localizar a un 21,14% de los individuos a entrevistar a pesar de realizar cuatro intentos de localización, a distintas horas del día por teléfono y mediante visita al hogar; un 21,16% se había trasladado a otra residencia y no fue posible conocer su nueva dirección, y un 29% se detectó que se negó a contestar; finalmente, una encuesta realizada debió ser anulada porque en realidad no había sido realizada por el entrevistado.
Los individuos cautivos son aquellos que siempre eligen la misma alternativa. En nuestro caso, serían aquellos que siempre eligen coche como conductor (cautivos del coche) o aquellos que siempre eligen transporte público (cautivos del bus). Esto puede deberse a que el diseño no es capaz de plantear un compromiso adecuado entre los atributos considerados, lo que lleva a seleccionar siempre el mismo modo de transporte, o bien a que el individuo desee influir en las decisiones de política que puedan tomarse como resultado de la encuesta (sesgo de política).
Del total de encuestas realizadas (97), resultaron veintitrés individuos cautivos (catorce cautivos del coche como conductor y nueve cautivos del bus), esto es, un 21,65 %. En la práctica, el porcentaje de individuos cautivos en este tipo de encuestas está entre un 15% y un 20% del total de individuos entrevistados (ver por ejemplo, Ortúzar e Iacobelli, 1998; Cherchi y Ortúzar, 2002); nuestro porcentaje es algo mayor. Ahora bien, se debe señalar que los entrevistados son usuarios del coche en el momento de realizar la encuesta, por lo que podemos considerar solamente como cautivos a los que siempre eligen coche (a pesar de las mejoras del bus seguirían eligiendo el coche como modo de transporte). También se debe añadir que los que siempre eligen bus, son además individuos que eligen de manera lexicográfica[42] en coste, pues el bus mejorado que se presentaba en el experimento siempre tiene un coste menor que el coche como conductor. Así, sólo consideramos a los cautivos del coche como conductor, el porcentaje es del 14,43%. En cualquier caso, este alto porcentaje de cautivos (21,65%) está reflejando un hecho importante: existe un sector de la población reacio a cambiar de modo de transporte (de coche a bus).
En cuanto al segundo tipo de análisis, se examina a los individuos que siempre eligen la alternativa superior en alguno de los atributos (eligen de manera lexicográfica, ver Saelensminde, 1998a). La detección de individuos lexicográficos, en cualquiera de las variables genéricas en ambos modos de transporte es sencilla; por ejemplo, individuos lexicográficos en tiempo, elegirán siempre la alternativa que presente un menor tiempo de viaje. No obstante, cuando las variables son específicas del modo (por ejemplo, tiempo o coste de aparcamiento para el coche y frecuencia para el bus), el problema de detección no es sencillo. Aún cuando parecería posible proceder de igual forma que en el caso de variables genéricas, no existe claridad al respecto (Saelensminde, 2001).
La elección de manera lexicográfica puede darse cuando los entrevistados a pesar de no estar interesados en participar en el experimento, tampoco se niegan a contestar optando por considerar un solo atributo para simplificar el proceso de elección. También puede aparecer este efecto, aunque de forma espúrea, cuando los valores mostrados en el diseño son tales que no representan un verdadero compromiso para ellos (ver la discusión en Saelensminde, 1998b).
El análisis se realizó sobre el total de encuestas realizadas (97 encuestas), llegándose a reconocer un total de dieciocho individuos lexicográficos, siete en tiempo, nueve en coste y dos en comodidad baja. Estos porcentajes son consistentes con los encontrados en otros estudios de esta naturaleza (ver por ejemplo Rizzi y Ortúzar, 2003).
En cuanto al tercer análisis, consiste en examinar las características de aquellos individuos que no contestan de manera consistente. Dadas las distintas opciones de elección se pueden construir reglas lógicas que definan la consistencia en las elecciones realizadas por las personas. Si se presentan más de dos respuestas inconsistentes, se elimina al individuo y si son dos o menos, solo se eliminan las respuestas inconsistentes.
Se detectaron ocho personas inconsistentes (lo que suponen un total de setenta y dos respuestas inconsistentes) más dieciséis respuestas inconsistentes correspondientes a individuos que presentan dos o menos respuestas inconsistentes. Esto hace un total de 88 (10%) respuestas inconsistentes, que se eliminaron de la base de datos para analizar si su inclusión afectaba a las estimaciones del modelo.
Una vez depurados los datos, se realizaron estimaciones con varias bases de datos para comprobar si la consideración o no de individuos cautivos, inconsistentes y lexicográficos afectaba los resultados de las estimaciones. Se cuenta con un total de seis bases de datos distintas: la primera, todos, considera las respuestas de todos los individuos entrevistados, lo que hace un total de 871 observaciones[43]; la segunda base de datos, consistentes, elimina a los individuos que son inconsistentes en sus respuestas (se eliminaron ocho personas inconsistentes más dieciséis respuestas inconsistentes), resultando una base con 783 observaciones; la tercera base de datos, no cautivos, elimina de la primera a los individuos cautivos (23 individuos), dando como resultado 664 observaciones. En cuarto lugar, se eliminó de la primera base de datos a los individuos lexicográficos; así la cuarta base de datos, sin lexicográficos, tiene un total de 621 observaciones. Finalmente, en la quinta base de datos (sin cautivos e inconsistentes), se eliminaron tanto a los individuos cautivos como a los inconsistentes (576 observaciones); mientras que la sexta base, buenos, se eliminaron además a los individuos lexicográficos (495 observaciones).
Se estudiaron diferentes especificaciones para la función de utilidad del coche[44] y del bus, tales como análisis de interacciones entre las variables tiempo, coste y frecuencia; inclusión de la renta en la elección, y definición de interacciones entre los atributos y las características socioeconómicas de los individuos. Éstas fueron estimadas con las distintas bases de datos con el objetivo de detectar el efecto sobre los resultados de la inclusión o no de individuos que presentaran preferencias diferentes a las que se pretende modelizar. No se está diciendo que los individuos cautivos, inconsistentes o lexicográficos no tengan definidas sus preferencias respecto a los dos modos de transporte; si no que para poder representarlas a través de una función de utilidad deben verificar los supuestos que establece la teoría del consumidor. Esta función es posteriormente estimada en base a la teoría de la utilidad aleatoria (Domencich y McFadden, 1975).
De los distintos modelos estimados, aquí sólo presentamos los más sencillos ya que permiten observar las diferencias en los resultados cuando se estima con las distintas bases de datos. La especificación presentada no define una constante específica para la alternativa coche conductor ya que ésta no resultó significativamente distinta de cero. Por otra parte, desde un punto de vista microeconómico, se podría argumentar que no se justifica especificar una constante de la alternativa ya que esta permite recoger todo aquello que no es percibido por el resto de variables, y como en este caso los entrevistados realizaban su elección basándose en los valores de los atributos del experimento, no sería necesario especificarla.
Concretamente, las funciones de utilidad especificadas fueron las siguientes:
donde,
tv es el tiempo de viaje expresado en minutos;
c es el coste del viaje expresado en pesetas;
cap es el coste de aparcamiento expresada en pesetas por hora;
f es la frecuencia expresada en buses por hora;
cB toma el valor uno cuando se trata de la comodidad baja;
cE toma el valor uno cuando se trata de comodidad estándar; y
qi son los parámetros a estimar.
Se esperan signos negativos para los parámetros del tiempo de viaje, coste de viaje aparcamiento, y para las distintas comodidades, ya que un aumento de cualquiera de estas variables produce una menor utilidad. Para la frecuencia se espera un signo positivo, ya que está especificada como buses por hora; esto es, un aumento de un bus a la hora genera más utilidad para la alternativa bus.
En la Tabla 3.13 se presentan los resultados para la encuesta definitiva y las seis bases de datos comentadas anteriormente. Se obtiene que los resultados mejoran cuando se van eliminando de la base de datos a los individuos que no verifican los supuestos definidos por la teoría del comportamiento del consumidor. Concretamente, se destacan dos efectos interesantes. En primer lugar, obtenemos que cuando se eliminan los individuos que eligieron de manera inconsistente, el signo de la variable frecuencia es positivo (y por tanto correcto en función de la definición de la variable frecuencia), mientras que cuando se considera todos los entrevistados es negativo y, por tanto, incorrecto. Esto nos indica que es importante identificar a estos individuos, siempre que sea posible, y analizar el efecto sobre las estimaciones. Un comportamiento inconsistente puede significar que el peso que se le da a los distintos atributos sea erróneo y se obtenga, por ejemplo, un parámetro negativo para la variable frecuencia.
El segundo efecto que vale la pena destacar es que cuando se elimina de la base de datos a los individuos que eligen de manera lexicográfica, todos los signos de los parámetros pasan a ser correctos excepto el del coste del viaje que resulta con signo positivo. Aquí se elimina a individuos que, por ejemplo, elegían la alternativa con menor tiempo de viaje. Cuando esta era el coche conductor, a pesar de que su coste era mucho mayor que el del bus, elegían esta alternativa.
Tabla 3.13: Resultados de las estimaciones con la encuesta definitiva
Comodidad como variable ficticia
Parámetros
(t-estadístico)
Todos
Consistentes
No cautivos
Sin lexicográficos
Sin cautivos e inconsistentes
Buenos
Tiempo
qtv
-0,04045
(-4,9)
-0,0484
(-5,4)
-0,05535
(-5,6)
-0,04052
(-3,9)
-0,07374
(-6,5)
-0,05313
(-4,4)
Coste
qc
-0,003379
(-2,0)
-0,001506
(-2,2)
-0,001021
(-1,3)
0,0006017
(0,8)
-0,001941
(-2,2)
-0,002252
(-2,4)
C. Aparc.
qcap
-0,002753
(-4,0)
-0,003003
(-4,1)
-0,003069
(-3,8)
-0,004158
(-4,8)
-0,003644
(-4,1)
-0,003838
(-4,1)
Frecuencia
qf
-0,9065
(-3,6)
0,03483
(1,5)
0,5321
(2,2)
0,0797
(3,0)
0,08293
(2,8)
0,07958
(2,7)
c_Baja
qcB
-0,4594
(-2,0)
-1,29
(-6,8)
-1,173
(-5,8)
-1,508
(-6,8)
-1,773
(-7,5)
-1,809
(-7,1)
c_Estándar
qcE
-0,2704
(-1,4)
-0,4694
(-2,6)
-0,2113
(-1,1)
-0,526
(-2,6)
-0,5088
(-2,3)
-0,6394
(-2,7)
r2(C)
0,0619
0,0904
0,0983
0,1104
0,1600
0,1424
-566,09
-493,18
-411,86
-380,43
-331,36
-290,34
Observaciones
871
783
664
621
576
495
Cuando se elimina a los individuos cautivos e inconsistentes; y también a los lexicográficos; se obtienen los mejores modelos. Los signos de los distintos parámetros estimados son todos correctos, mejora la log-verosimilitud de los modelos y aumenta su poder explicativo (comparar los valores del índice r2(C)). En cuanto a la significatividad de los parámetros, los modelos con ambas bases de datos son muy similares.
En cuanto a la inclusión o no de individuos lexicográficos (quinta y sexta base de datos) se obtiene modelos muy similares, teniendo menor valor de log-verosimilitud el modelo con datos buenos, mientras que el modelo con individuos lexicográficos tiene mejor r2(C). En nuestra opinión, en base a éstos y otros resultados obtenidos (véase Rizzi y Ortúzar, 2003) se concluye que la inclusión de los individuos lexicográficos es opcional, especialmente cuando se trabaja con datos mixtos, esto es, Preferencias Reveladas y Declaradas, ya que en el caso de las PR estos individuos no son identificables.
En la Tabla 3.14 se presentan las medidas de disposición a pagar obtenidas para los cuatro mejores modelos. En general se observa que estos valores se ven afectados por el tipo de individuos incluidos en la base de datos. Este hecho viene a confirmar la necesidad de identificar a los individuos inconsistentes, cautivos y lexicográficos según se ha expuesto con anterioridad.
Tabla 3.14: Disposiciones a pagar
Disposiciones a Pagar (DAP)
Consistentes
No cautivos
Sin Cautivos e inconsistentes
Buenos
Valor subjetivo del tiempo de viaje
(ptas/hora)
1928,29
3252,69
2279,44
1415,54
DAP por mejoras en la frecuencia
(ptas/bus-hora)
23,13
521,16
42,73
35,34
DAP por incrementar la comodidad
de baja a estándar (ptas)
544,89
941,92
651,31
519,36
DAP por incrementar la comodidad
de estándar a alta (ptas)
311,69
206,95
262,13
283,93
[42] En base a un sólo atributo.
[43] El total de observaciones es 873, 97 entrevistados por nueve respuestas cada uno, pero hay dos observaciones menos porque un entrevistado dejó sin contestar las dos ultimas preguntas. Se intentó localizarlo nuevamente sin éxito. No se detectó ninguna inconsistencia en las siete preguntas contestadas, ni se trataba de un individuo cautivo o que eligió de manera lexicográfica, por lo que se consideraron válidas.
[44] En la encuesta de PD sólo se tiene la alternativa de coche como conductor.
