Modelación y análisis espacio-temporal de la demanda de viajes en ridesourcing en Santiago de Chile

Abstract

El enorme crecimiento de las plataformas ridesourcing tales como Uber, Didi o Cabify en la última década ha generado diversos impactos en varias ciudades alrededor del mundo. Debido a ello, es fundamental entender el funcionamiento de estos servicios, los factores que participan en su uso y el comportamiento de viajes, para así tomar decisiones que permitan potenciar los efectos positivos y contrarrestar los negativos. La liberación de datos de viajes por parte de las compañías de ridesourcing en el último tiempo ha permitido avanzar en este aspecto, sin embargo, los datos compartidos se han limitado principalmente a ciudades de Estados Unidos y China. El presente trabajo de investigación busca extender el alcance de la literatura actual al contexto de una ciudad latinoamericana, incorporando mejoras en el método de modelación y el nivel de agregación temporal. Concretamente, en este estudio se examinan datos de viajes en Didi Chuxing realizados en Santiago de Chile entre el 13 y 26 de enero de 2020, con el objetivo de determinar los factores que participan en el uso de Didi e identificar el patrón espacio-temporal de viajes. Para ello, se construyen modelos de generación de viajes usando regresión lineal por mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS), para diversas combinaciones día-período y a nivel de distrito censal. Se consideran dos variables dependientes: viajes por km$^2$ y viajes por cada 1.000 hogares, cuyas variables explicativas engloban atributos de viaje, de sociodemografía, de entorno construido y de oferta de otros modos de transporte. En general, los resultados muestran que una mayor demanda de ridesourcing está asociada a sectores con mayor poder adquisitivo y menor posesión de automóvil, mayor densidad poblacional, diversidad de actividades, menor frecuencia de buses y mayor presencia de paraderos y estaciones de metro, siendo consistentes con trabajos anteriores de este tipo. También se identifican puntos de interés que constituyen fuentes de generación de viajes, tales como centros comerciales, terminales de buses interurbanos y el Aeropuerto Internacional. Adicionalmente, al corregir por endogeneidad, los resultados también indican que la demanda de viajes se relacionan de manera inversa con el tiempo de espera. Por otro lado, la identificación del patrón de viajes permite inferir algunos aspectos del comportamiento de viajes en Santiago: la alta demanda durante los períodos nocturnos - especialmente durante viernes y sábado - sugiere que gran parte de los viajes en ridesourcing son de carácter ocasional, con propósitos de ocio y de retorno al hogar; mientras que el peak más pequeño observado durante la mañana en los días laborales sugiere que una parte considerable de los viajes en Didi son con motivo trabajo.