La probabilidad de elección del tren no depende del precio, sino del tiempo del viaje
Al utilizar como variables explicativas los términos de población, el stock de capital de las infraestructuras, las características socio-económicas de la zona, los tipos de viajes realizados y la distancia recorrida, se podría determinar que el 60% de la variabilidad del número de viajeros estaría siendo explicada por dichas variables independientes. Y el impacto que tiene la distancia sobre el número de viajeros vendría del aserto siguiente: “un aumento de la distancia en un 1%, producirá una disminución del número de viajeros en un 1,47%.”
Un segundo elemento clave es el relativo al análisis de las elasticidades tiempo y coste. Esto es, como se producen los cambios en las probabilidades de elección de un modo de transporte ante cambios en las variables. Las elasticidades más relevantes son aquellas que se refieren a los efectos sobre la propia demanda; esto es, variaciones de probabilidades de elección del modo de transporte ante cambios en las variables de tiempos de viaje y de costes de viaje del propio modo de transporte.
Los resultados son claros: el precio del trayecto en tren (y del autobús) responde de forma muy representativa a los cambios en los tiempos de viaje, mucho más que lo acontece con los usuarios del modo avión. De esta forma, la introducción de servicios con menor tiempo de conexión por parte del tren, supondrían un gran efecto en la captación de viajeros. Igualmente, y relacionado con ello, se mejoraría el impacto potencial sobre las inversiones empresariales y se contribuiría a mejorar los niveles de atractividad de las áreas territoriales consideradas.
En referencia a la elasticidad-coste, el tren muestra una ratio baja, por lo que se ilustra una cierta cautividad o que la probabilidad de elección del tren no depende del precio, sino, preferentemente, del tiempo de viaje.
Cinco tesis
Los modelos de predicción expuestos por Martin & Nombella (2003) indican cinco tesis muy robustas: a) la media de viajes experimenta un crecimiento anual de un 1,53%, como consecuencia de una mejoría en las infraestructuras de transporte; b) la evolución de los viajes por provincias muestra una gran dispersión; c) las variables claves son la población y la dispersión de la población, junto a los niveles de infraestructuras; d) el tren y la disponibilidad de una infraestructuras de transporte eficiente permite ganar cuota de mercado, puesto que atrae a viajeros, procedentes de otros modos de transporte (fundamentalmente, del coche), y e) la combinación de frecuencias y tarifas subraya los equilibrios y condicionan los resultados esperados. De ahí, nuestro esquema relativo a la modelización de los costes de transporte. @mundiario