Effects of the introduction of spatial and temporal complexity on the optimal design, economies of scale and pricing of public transport

Abstract

En esta tesis estudiamos modelos microeconómicos para el diseño estratégico de transporte público de buses, incorporando los efectos que implican tanto la composición espacial de la demanda por viajes y la necesidad de representarla en una red, como la heterogeneidad entre la cantidad de viajes realizados en distintos períodos del día. Esto se realiza complejizando espacial y temporalmente los modelos clásicos de una línea estudiados por Jansson (1980) y Jara-Díaz y Gschwender (2009). Para el análisis espacial, estudiamos el diseño óptimo de estructuras de línea (es decir, el conjunto de rutas de las líneas de transporte público) sobre el modelo urbano propuesto por Fielbaum et al (2016, 2017) basado en la jerarquía entre los centros de la ciudad- y analizamos los resultados del enfoque heurístico, la presencia de economías de escala y sus fuentes, y la densidad espacial de líneas. Respecto al enfoque heurístico, comparamos las cuatro estructuras básicas propuestas por Fielbaum et al (2016) con las resultantes de cuatro heurísticas propuestas previamente en la literatura. Los fenómenos de escala se analizan bajo la definición del concepto de directness , que muestra que al aumentar el flujo de pasajeros el sistema prioriza rutas que minimicen los trasbordos, detenciones y los largos de los viajes de los pasajeros, es decir, ésta es una nueva fuente de economías de escala; esto permite estudiar los efectos de este fenómeno en tarifas y subsidios óptimos. Cuando la densidad espacial de líneas se incorpora como variable de diseño, se muestra que ésta crece con el número de pasajeros, manteniendo siempre los costos de acceso iguales a los costos de espera en el sistema, mostrando cierto nivel de sustitución con el nivel de directness y constituyendo una nueva fuente de economías de escala. La heterogeneidad temporal de la demanda se analiza al estudiar los modelos de una línea incluyendo dos períodos: punta y fuera de punta. El sistema se optimiza bajo distintas maneras de operación, como son el considerar una flota única, una flota independiente para cada período y dos flotas que operan de manera conjunta en el período punta (y sólo una de ellas en fuera de punta); el sistema con dos flotas simultáneas es el más eficiente, siendo ligeramente mejor que el de una sola flota. Las soluciones se comparan con aquellas que se obtienen al considerar solamente un período, y los efectos cruzados entre períodos son identificados. Adicionalmente, se estudian estrategias de tipo second-best, al comparar la optimización del sistema de acuerdo a las características del período punta, y la utilización de una sub-flota para el período fuera de punta, con la estrategia inversa: como resultado, una regla aproximada es priorizar aquél período en que el número total de pasajeros (en toda su duración) sea mayor.