Análisis del efecto de las políticas de intervención y descentralización en la seguridad vial: el caso de España en la Unión Europea

Programa de Doctorado en Ciencias Económicas, Empresariales y Sociales Universidad de Sevilla Análisis del efecto de las políticas de intervención y descentralización en la seguridad vial: el caso de España en la Unión Europea Memoria de Tesis Doctoral presentada por el doctorando Jesús Boby Alcaide, dirigida por las profesoras María Mercedes Castro-Nuño y Lourdes López-Valpuesta, y tutorizada por el profesor José Ignacio Castillo Manzano, dentro del Programa de Doctorado en Ciencias Económicas, Empresariales y Sociales de la Universidad de Sevilla. Sevilla, 24 de Mayo de 2023 Agradecimientos Jesús Boby Alcaide I INDICE ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................. II ÍNDICE DE TABLAS ................................................................................................... II AGRADECIMIENTOS ............................................................................................... IV RESUMEN ...................................................................................................................... V ABSTRACT .................................................................................................................. IX CAPÍTULO I. Introducción .......................................................................................... 1 1.1. Evolución de la seguridad vial en el caso de Europa ......................................... 9 1.2. Evolución de la seguridad vial en el caso de España ....................................... 23 1.3. Objetivos, estructura y aportaciones de la Tesis Doctoral ............................... 33 CAPÍTULO II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea ......................................................................................... 36 2.1. La influencia del ciclo económico en la seguridad vial ................................... 36 2.1.1. Dinámica a largo plazo ............................................................................. 36 2.1.2. Dinámica a corto plazo ............................................................................. 39 2.1.3. Efecto de las crisis económicas en la seguridad vial ................................ 45 2.2. La crisis financiera de 2008 y su impacto en la seguridad vial ........................ 49 2.3. Objetivos de investigación del Capítulo II ....................................................... 53 2.4. Metodología y datos del Capítulo II ................................................................. 55 2.5. Resultados y discusión del Capítulo II ............................................................. 62 2.6. Conclusiones del Capítulo II ............................................................................ 69 CAPÍTULO III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España .................................................... 73 3.1. La eficacia de los distintos niveles de descentralización de la función pública y su influencia en la seguridad vial ................................................................................ 73 3.1.1. Eficacia de la descentralización en la gestión pública .............................. 73 3.1.2. Efectos de la gestión policial en la seguridad vial .................................... 74 3.2. La descentralización de la supervisión policial de tráfico en España y la seguridad vial .............................................................................................................. 75 3.3. Objetivos de investigación del Capítulo III ...................................................... 81 3.4. Metodología y datos del Capítulo III ............................................................... 81 3.5. Resultados y discusión del Capítulo III ............................................................ 87 3.6. Conclusiones del Capítulo III ........................................................................... 96 CAPÍTULO IV. Conclusiones y consideraciones finales ........................................ 100 Bibliografía .................................................................................................................. 105 Agradecimientos Jesús Boby Alcaide II ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Evolución de fallecidos (eje izquierdo) y fallecidos por 100.000 habitantes (eje derecho) en la UE-27 + Reino Unido en el periodo 1995-2019 ..................................... 14 Figura 2. Evolución de accidentes (eje izquierdo) y accidentes por 100.000 habitantes (eje derecho) en la UE-27 + Reino Unido en el periodo 1995-2019 ..................................... 18 Figura 3. Accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes frente a fallecidos en accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes. Promedio en el periodo 1995-2019 20 Figura 4. Accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes frente a fallecidos en accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes en el año 2019 ................................. 20 Figura 5. Movilidad por carretera (pasajeros-vehículo-km) para los países de la UE-27 + Reino Unido. Promedio en el periodo 1995-2015 .......................................................... 21 Figura 6. Evolución de fallecidos (eje izquierdo) y fallecidos por 100.000 habitantes (eje derecho) en accidentes de tráfico en España en el periodo 1995-2019 .......................... 28 Figura 7. Evolución de accidentes (eje izquierdo) y accidentes por 100.000 habitantes (eje derecho) en España en el periodo 1995-2019 ................................................................. 28 Figura 8. Fallecidos frente a accidentes per cápita para las provincias españolas en el año 2019 ................................................................................................................................ 32 Figura 9. Fallecidos frente a accidentes per cápita para las provincias españolas en como promedio para el periodo 1995 a 2019 ........................................................................... 32 Figura 10. Tasa de mortalidad (superior) y tasa de accidentes (inferior) por 100.000 habitantes en vías interurbanas para las regiones NUTS-3 de España en 2018 ............. 80 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Matriz de Haddon: factores involucrados en la siniestralidad vial..................... 3 Tabla 2. Listado de países de la UE27 + Reino Unido junto a su código país ............... 12 Tabla 3. Evolución de fallecidos per cápita (100.000 habitantes) en los países de la UE27 + Reino Unido entre 1995, 2011 y 2019 ........................................................................ 16 Tabla 4. Evolución de fallecidos per cápita (100.000 habitantes) en los países (agrupados por cuartiles) de la UE27 + Reino Unido entre 1995, 2011 y 2019 ............................... 17 Tabla 5. Resumen de políticas de seguridad vial para los países de UE-27+Reino Unido en 2019 ........................................................................................................................... 22 Tabla 6. Principales hitos en la estrategia española de seguridad vial ........................... 24 Tabla 7. Evolución de variables de seguridad vial por volumen del parquet automovilístico y por accidente en España .................................................................... 29 Tabla 8. Códigos de las provincias españolas ................................................................ 30 Tabla 9. Revisión bibliográfica de relación a corto plazo entre siniestralidad vial y actividad económica ....................................................................................................... 42 Tabla 10. Variación del PIB per cápita (euros) y del PIB (millones de euros) para los países de la UE-27+Reino Unido entre 2008 y 2013 ..................................................... 51 Tabla 11. Intervención financiera en distintos países de la UE-27+Reino Unido .......... 52 Tabla 12. Descripción de las variables del modelo del Capítulo II ................................ 59 Agradecimientos Jesús Boby Alcaide III Tabla 13. Estadísticos descriptivos de las variables del modelo del Capítulo II ............ 60 Tabla 14. Matriz de correlación de las variables exógenas del modelo del Capítulo II 63 Tabla 15. Resultados de las estimaciones del Capítulo II .............................................. 64 Tabla 16. Proceso de descentralización de la policía de tráfico en España .................... 78 Tabla 17. Siniestralidad y mortalidad vial en España y en la UE-27+ Reino Unido entre 2000 y 2018 .................................................................................................................... 79 Tabla 18. Descripción de las variables del modelo del Capítulo III............................... 85 Tabla 19. Estadísticos descriptivos de las variables del modelo del Capítulo III .......... 86 Tabla 20. Matriz de correlación de las variables exógenas del modelo del Capítulo III 88 Tabla 21. Resultados de las estimaciones del Capítulo III ............................................. 89 Tabla 22. Resultados de las estimaciones para las pruebas de robustez del Capítulo III 91 Agradecimientos Jesús Boby Alcaide IV AGRADECIMIENTOS Al llegar al final de este camino de cinco años que ha sido mi programa de doctorado y mirar atrás, siento una enorme alegría y entusiasmo mezclados por la satisfacción y el orgullo de los objetivos alcanzados, así como el esfuerzo dedicado para ello. No obstante, todo queda eclipsado por la grandísima sensación de agradecimiento que me llena. Agradezco a mis directoras, la Doctora Lourdes López-Valpuesta y la Doctora Mercedes Castro-Nuño, y a mi tutor, el Doctor José Ignacio Castillo-Manzano; por su paciencia, apoyo, dirección y guía durante este periplo. Los tres por igual han mostrado una enorme calidad humana, en todo momento me han marcado y ayudado a comprender los objetivos del trabajo, me han guiado para resolver los problemas y han sabido motivarme para poder compaginar este reto con el resto de facetas de mi vida. Adicionalmente al gran perfil académico e investigador que atesoran, han demostrado una increíble faceta didáctica como mentores y ‘maestros’. Quiero agradecer también al Doctor Xavier Fageda, con el que durante las investigaciones realizadas hemos intercambiado información y que –sin dudanos ha ayudado a enriquecer los modelos econométricos de nuestros trabajos; así como al Doctor Álvaro Zarzoso, que fue compañero de camino durante parte importante del programa y cuyo punto de vista y aportaciones también contribuyeron en momentos cruciales. Por supuesto, agradezco a toda la comunidad científica en general, por permitirme subir a sus ‘hombros de gigante’ y divisar más allá; en particular, a todos aquellos investigadores con los que he podido interactuar en los diferentes congresos, sesiones y talleres en los que he participado durante estos años, ya sea escuchando sus aportaciones o compartiendo los resultados de mi investigación. Todas estas contribuciones altruistas y desinteresadas han sido siempre consideradas con sumo respeto y, en múltiples casos, incorporadas para enriquecer el resultado de los trabajos. Finalmente, agradezco a mi familia: a mis padres por haberme dado una educación y los valores del trabajo y la humildad, tan necesarios en un esfuerzo de este tipo. Agradezco también a mi esposa, Ángeles, por su paciencia y apoyo; y a mi hijo Rafa por darme la motivación para superarme día a día. Resumen Jesús Boby Alcaide V RESUMEN Desde mediados del siglo XX, la seguridad vial ha representado un reto de crucial importancia para la salud pública, con relevantes repercusiones a nivel socioeconómico y fuertes vínculos con el desarrollo tecnológico e industrial de los países alrededor del mundo. Como manifiesta la Organización Mundial de la Salud (WHO, 2021), los accidentes de tráfico causan aproximadamente 1,3 millones de muertes anuales a nivel mundial. En términos de coste económico, la siniestralidad vial puede cuantificarse en una cantidad que oscila entre el 1% y el 3% del Producto Interior Bruto (PIB en adelante) mundial según los análisis consultados (siendo este porcentaje incluso significativamente superior para el caso de economías desarrolladas). En este impacto económico se cuantifican aspectos como gastos por reparación de los vehículos e infraestructuras públicas o las bajas laborales por morbilidad, entre otros (Bastida et al., 2004; Blincoe et al., 2002; WHO, 2015). De cara a abordar la magnitud de este problema, los enfoques y concepciones aplicados a la gestión de la seguridad vial han ido progresando desde principios de la década de los 60 del siglo XX, evolucionando desde la atención centrada en cuestiones técnicas relacionadas con la ingeniería aplicada a vehículos y carreteras, hacia una perspectiva más global, surgida a partir de los 70, y en la que se tienen en cuenta todos los factores que impactan en la seguridad vial de forma integrada (Hakkert y Gitelman, 2014). En este sentido, destaca el trabajo pionero del Dr. William Haddon quien, en 1968, introdujo la matriz conocida con su nombre (Haddon, 1968) siendo desde entonces el paradigma más utilizado en la prevención de la siniestralidad vial, y que se centra en un conjunto de factores o atributos (tanto intrínsecos como extrínsecos) que impactan antes, durante y después de un posible accidente de tráfico. En esta línea, la presente Tesis Doctoral, con la que se concurre a la obtención del título de Doctor en el Programa de Ciencias Económicas, Empresariales y Sociales de la Universidad de Sevilla, tiene como objetivo contribuir al estudio de la influencia de los factores ambientales presentes en la matriz de Haddon, analizando el papel de los Resumen Jesús Boby Alcaide VI atributos socioeconómicos, escasamente abordados tradicionalmente por la literatura académica, y más concretamente, el impacto que determinadas decisiones de índole política y económica generan sobre la seguridad vial. Para ello, se consideran dos ámbitos territoriales complementarios en los que no existen precedentes de este análisis, resaltando por tanto la originalidad de las investigaciones contenidas en la tesis: en primer lugar, el conjunto de países de la Unión Europea-27 (UE-27 en adelante) más el Reino Unido, para estudiar la influencia de la intervención económica por parte de las instituciones europeas sobre los resultados de seguridad vial en un contexto de recesión financiera; y, en segundo lugar, las provincias españolas (regiones NUTS-3 en terminología estadística de Eurostat), para investigar el efecto que, sobre la seguridad vial, tiene la convivencia de un modelo centralizado/descentralizado en la supervisión de la normativa de tráfico en las carreteras. Para ello, la Memoria contenida en estas páginas, que recoge los resultados de la Tesis Doctoral, queda estructurada en cuatro Capítulos. El Capítulo I, representa la introducción a la misma, con objeto de contextualizar ambos objetos de estudio, presentando una visión general de la evolución de la siniestralidad vial en ambos espacios territoriales analizados (ámbito europeo y ámbito provincial en España). Además, se exponen los principales objetivos y se detalla la estructura del resto de la Tesis Doctoral. Los Capítulos II y III, recogen respectivamente, los resultados de las investigaciones llevadas a cabo para cumplir los objetivos planteados en la Tesis mediante un enfoque metodológico coherente, y que han dado lugar a dos artículos publicados en revistas académicas internacionales de alto impacto incluidas en el Journal Citation Report (JCR). Concretamente, el primer artículo se ha publicado en la revista de referencia internacional en el campo de la seguridad vial, Accident Analysis and Prevention, con un factor de impacto de 6,376 (según JCR 2021); y el segundo artículo ha sido publicado en, probablemente, la revista más prestigiosa en el ámbito de los estudios regionales, Regional Studies, que cuenta con un factor de impacto de 4,595 (según JCR 2021). La relevancia de estas publicaciones logradas queda avalada por la posición que ocupan ambas revistas en los rankings académicos del Social Science Citation Index Resumen Jesús Boby Alcaide VII (SSCI). En primer lugar, de acuerdo con los últimos datos de JCR, referentes a 2021 y lanzados en junio de 2022, Accident Analysis and Prevention es una publicación situada en el primer cuartil (Q1) y el primer decil (D1) de todas sus categorías: Ergonomics; Public, Environmental & Occupational Health; Social Sciences Interdisciplinary y Transportation. En cuanto a Regional Studies, se trata de una revista del primer cuartil (Q1) y segundo decil (D2) de las categorías de Economics y Geography. Todo ello sirve como refuerzo de la validez de los resultados obtenidos, al haber superado numerosos filtros de evaluación y rondas de revisión por pares por parte de la comunidad científica. La primera de estas investigaciones se incluye en el Capítulo II de la Tesis Doctoral, en el que se lleva a cabo un análisis del efecto de la intervención económica de un país sobre su seguridad vial. En concreto, se aborda el caso de los países de la UE-27 que fueron intervenidos por las autoridades europeas tras la crisis económico-financiera iniciada en 2008, examinando el impacto de esta decisión sobre las variables de seguridad vial respecto a aquellos otros países europeos que no fueron objeto de dicha intervención. El Capítulo III de la Tesis Doctoral analiza en segundo lugar el efecto de la descentralización de la policía de tráfico en la seguridad vial. En concreto, analiza el caso de España, en el que coexisten regiones con una policía a nivel nacional para la gestión del tráfico (gestión centralizada), junto a otras regiones en las que esta labor está descentralizada en policías regionales. Para ello, mientras que la unidad territorial de análisis en la investigación presentada en el capítulo anterior era el país, en este capítulo se consideran las provincias españolas (regiones NUTS-3). A modo de síntesis, entre los principales hallazgos de ambas investigaciones, cabe resaltar que, en el primer caso, hemos detectado un efecto paradójico: aquellos países que sufrieron una intervención financiera tras la crisis de 2008 presentan un mejor comportamiento en lo referente a los datos de seguridad que los de su entorno. La principal explicación encontrada es que estos países fueron los más impactados por la crisis financiera y, asimismo, las intervenciones ahondaron en dichos efectos, reduciendo aún más el factor exposición y –por endela siniestralidad y mortalidad vial. En línea con este efecto positivo a corto plazo de las intervenciones, el Capítulo II propone a Resumen Jesús Boby Alcaide VIII legisladores y Administración Pública la explotación del efecto favorable generado por la reducción de la exposición (sin los efectos adversos vinculados a la reducción de la actividad económica o recortes en los presupuestos públicos), lo que podría incentivarse, por ejemplo, mediante la definición e implementación de políticas públicas para el fomento del transporte público. Por su parte, para el segundo caso analizado, se ha concluido que la Agrupación de Tráfico de la Guardia Civil (ATGC en adelante) responsable de la supervisión centralizada de la seguridad vial en España, es más eficaz para evitar accidentes de tráfico y reducir la mortalidad vial que las policías autonómicas de las distintas regiones españolas. Esta evidencia demuestra que, para este caso, se manifiestan efectos de economías de escala y de economías de red que hacen que una gestión centralizada tenga acceso a más y mejores recursos y medios, así como que pueda asignarlos a la región específica, en el momento concreto que más lo requiera. Por todo ello, el Capítulo III recomienda el desarrollo de políticas que permitan el intercambio de buenas prácticas entre las distintas policías autonómicas y nacionales, así como el establecimiento de mecanismos para compras y contratación comunes, que permitan agregar estos procesos y tener acceso a medios más sofisticados. Esta recomendación sería también aplicable a nivel supranacional, potenciando por ejemplo mecanismos de colaboración entre los países de la UE. Finalmente, la presente Memoria de Tesis Doctoral, termina con el Capítulo IV, en el que se incluyen conclusiones extraídas del análisis conjunto de los dos capítulos anteriores y se proponen futuras líneas de investigación. Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 3 determinadas por diversos elementos de índole personal, técnico, físico-ambiental y socioeconómico. Tabla 1. Matriz de Haddon: factores involucrados en la siniestralidad vial Momento de Intervención Persona (huésped) Vehículo (vector) Factores ambientales Físico (vía) Socioeconómico Pre-evento Alcohol, drogas, experiencia, entre otros Velocidad, seguridad activa, estado de mantenimiento, entre otros Mantenimiento, anchura, señalización Legislación, eficacia de las leyes, carnet por puntos Evento Uso de cinturón de seguridad, casco, entre otros Velocidad, masa y geometría, sistemas de seguridad pasiva, entre otros Objetos en la vía Estado del mercado de vehículos, obsolescencia, legislación sobre Inspección Técnica Vehículos Post-evento Seguimiento de tratamiento, edad, entre otros Facilidad de extracción Vías de escape, proximidad a asistencia Efectividad de sistema sanitario Fuente: elaboración propia a partir de Haddon (1968). Atendiendo a las categorías de los diferentes factores introducidos en la tabla anterior, si se atiende a la influencia del elemento huésped en el momento previo al accidente, destacamos -en primer lugarel consumo de alcohol y otras drogas. Este consumo se ha demostrado que es una de las principales causas de accidente de tráfico, especialmente de aquellos accidentes de mayor gravedad, en los que se estima que la conducción bajo los efectos del alcohol es la causa de más del 30% de los mismos (Stephens et al., 2017). En esta misma rúbrica de factores influyentes a nivel huésped en una fase anterior al siniestro, podemos observar que el comportamiento de los conductores durante la conducción también tiene una influencia relevante sobre la seguridad vial. Así, se ha demostrado empíricamente que, por ejemplo, los grupos poblacionales que muestran menor aversión al riesgo (normalmente los conductores más jóvenes), son más propensos a desarrollar conductas temerarias al volante (Constantinou et al, 2011). Entre las conductas que suele presentar este grupo, se incluye el consumo más frecuente de alcohol y otras drogas (Keall et al., 2004), distracciones durante la conducción como la consulta al teléfono móvil o fumar (Prat et al., 2015), o una combinación de imprudencias que Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 4 incluyen las dos anteriores y otras adicionales como superar los límites de velocidad máximos o la realización de maniobras más bruscas (Kanaan et al., 2009; Noble et al., 2015; Prat et al., 2015), lo que sin duda se refleja en peores resultados de seguridad vial en el caso de estos grupos poblacionales. Continuando dentro del elemento huésped en la matriz de Haddon, pero moviéndonos a la fase de ocurrencia del evento, se aprecia también que el uso correcto por parte de conductores y pasajeros de las medidas de seguridad y protección disponibles en los vehículos, resultan de crucial importancia para la minoración de las consecuencias derivadas de los accidentes de tráfico. En este sentido, por ejemplo, se ha demostrado que el cinturón de seguridad tiene un importante efecto en la reducción de la mortalidad vial, cuantificándose esta reducción en hasta más de un 60% por autores como Cummings (2002), y contribuyendo asimismo a una disminución significativa de la severidad de las lesiones (Abu-Zidan et al., 2011). En este sentido, también registran un efecto muy importante los sistemas de aviso de uso correcto del cinturón de seguridad instalados en los vehículos (por ejemplo, según Farmer y Wells (2010), estos sistemas condujeron a una reducción del 6% en el riesgo de muerte por accidente de tráfico para Estados Unidos en el periodo 2000-2007), así como las campañas de fomento de su uso (Vujanic, 2015). En definitiva, el cinturón de seguridad salva vidas y aquellos elementos que ayudan a incrementar su uso (avisadores, campañas, etc.) lo hacen de forma indirecta. Por su parte, el uso correcto del casco en motocicletas (así como en bicicletas) también tiene un efecto positivo en la seguridad vial. Numerosos estudios para distintas geografías y periodos demuestran la eficacia de estos dispositivos de seguridad, en forma de disminución de la letalidad por accidente del 34% (Dee, 2009) y reducción de lesiones graves de más del 20% (Kim et al., 2018), así como reducciones en distintos tipos de lesiones craneales de más del 30% para el caso de bicicletas (Olivier y Creighton, 2017; Otte y Haasper, 2010). Finalmente, cabe destacar que también pueden encontrarse factores relativos al elemento huésped relativos a la fase post-evento que influyen en los diferentes objetivos de seguridad vial. Entre ellos, se encuentran principalmente: la edad, el estado de salud y el nivel socioeconómico de los ocupantes del vehículo, que actúan como los mejores Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 5 predictores de la recuperación de los pacientes heridos en accidente de tráfico; tal y como se demuestra de forma empírica en Heron-Delaney et al. (2013) y Nhac-Vu et al. (2014). Adicionalmente, existe evidencia científica de que los conductores de edad avanzada, pese a mostrar conductas más precavidas en la conducción, presentan una mayor mortalidad vial por su mayor debilidad física (Koppel et al., 2011; Li et al., 2003). Por lo que respecta a la columna de la matriz de Haddon relativa al elemento vehículo o vector; la velocidad, unida a las características y estado del vehículo, han sido tradicionalmente los dos principales factores que han influido en la seguridad vial, estando principalmente encajadas en la fase pre-evento. Atendiendo a la velocidad, se encuentran multitud de evidencias que sustentan la influencia referida a través de una relación exponencial o cuadrática (Elvik et al., 2019), contribuyendo ésta de forma muy importante al riesgo y lesividad de los accidentes, y siendo dicha contribución mayor cuanto mayor es la velocidad (tanto individual de cada vehículo como media en la vía). Por tanto, se pone de manifiesto la necesidad del establecimiento de límites de velocidad, así como su eficacia en la reducción de la siniestralidad para velocidades elevadas (como también se demuestra en Vadeby y Forsman (2017)). Por su parte, también existe evidencia empírica de que las características y los sistemas de seguridad con los que cuenta el vehículo suponen uno de los principales predictores de accidentes y su gravedad (Dadashova et al., 2016). En esta línea, durante las últimas décadas se aprecia un cambio importante derivado de la popularización de múltiples medidas de seguridad activa y pasiva, entre las que se encuentran los sistemas de conducción asistida por ordenador, que influyen favorablemente de manera importante en la seguridad vial, posibilitando reducciones estimadas de hasta más del 70% en el número de accidentes registrado (Matsuo et al., 2022). De hecho, estos sistemas de conducción asistida por ordenador (evolucionando hasta sistemas de conducción autónoma) se espera que representen una disrupción en el campo de la seguridad vial en los próximos años, pudiendo contribuir al objetivo de cero muertes en carreteras, ya que según la Comisión Europea (2016), en el 95% de los accidentes de tráfico está presente el error humano. No obstante, estas tecnologías están aún en un estado inmaduro para su aplicación práctica y, además, pueden conllevar otros perjuicios aún desconocidos (Hagl Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 6 y Kouabenan, 2020), de forma que su impacto real podrá ser evaluado en el futuro en base a la experiencia. De este mismo modo, también supuso un impacto positivo sumamente importante la introducción generalizada de los sistemas de ‘airbag’ frontales y laterales en los vehículos. Por ejemplo, estos últimos están relacionados con reducciones de más del 30% en las muertes causadas por accidente de tráfico para distintos casos de estudio (D’Elia et al., 2013; McCartt y Kyrychenco, 2007), siendo muy superior para tecnologías más avanzadas como la cortina central de ‘airbags’ (Lee et al., 2017). Finalmente, cabe destacarse la importancia de otros elementos en esta fase posterior al siniestro, como la existencia de sistemas de llamada de emergencia –por ejemplo, el ECall, o NEXCO Central japonés-, que representan elementos clave para mejorar la rapidez en la llegada de la asistencia sanitaria y por ende en la supervivencia en caso de accidente, como exponen Rembalovich et al. (2020). Por lo que se refiere a la columna de la matriz de Haddon relativa a los factores ambientales, y centrándonos inicialmente en el estudio de la vía, destacamos que no se ha producido el mismo desarrollo tecnológico que el evidenciado para el caso de los vehículos. No obstante, esto no implica que no se hayan producido mejoras generalizadas en las señalizaciones e infraestructuras en las últimas décadas. En este caso, es importante reseñar la influencia positiva que tiene contar con vías de alta capacidad (AparicioIzquierdo et al., 2013; Sánchez-González et al., 2018), que contribuyen de forma evidente a la reducción de accidentes, heridos y fallecidos por accidente. Además del tipo de vías, también es de crucial importancia el estado de las mismas, pues diferentes estudios científicos encuentran una correlación negativa entre los presupuestos públicos dedicados a la reparación y mantenimiento de carreteras y las tasas de accidentes y fallecidos (Rojo et al., 2016; Markowski, 2017). De forma similar, el acceso a estas vías, con la facilidad de evacuación y la cercanía de la asistencia médica, hacen de las mismas un factor clave en la fase postevento para evitar mayores consecuencias en los accidentes. Por ejemplo, investigaciones como las de Hu et al. (2020) establecen la importancia de la rapidez de la asistencia médica de cara a mitigar el impacto en este sentido. En esta línea, es común el uso del Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 7 término ‘Golden Hour’, acuñado originalmente por el Dr. Adam Cowley en 1960 (Gopalakrishnan, 2012), y que establece el umbral de una hora como tiempo límite para prestar la asistencia médica post-accidente de cara a evitar un incremento significativo en el riesgo de morbilidad y mortalidad. Por último, en lo referente a la influencia en la seguridad vial de los atributos ambientales socioeconómicos; en primer lugar, es importante reseñar el papel clave que juega la Administración Pública en este problema, influyendo en otros elementos de la matriz de Haddon como el huésped y la vía, ya sea mediante medidas coercitivas o incentivadoras. Por ejemplo, el establecimiento de límites máximos de alcohol consumido al volante (Castillo-Manzano et al., 2017) y de los límites de velocidad (Elvik, 2012), respectivamente, junto a las medidas de supervisión implantadas para su cumplimiento (patrullas y controles de policía, radares, multas) (Castillo-Manzano et al., 2019), o las estrategias para su fomento (campañas de publicidad, formación y concienciación) (Castillo-Manzano et al., 2012), tienen una influencia innegable en el comportamiento de los conductores. Y, por otra parte, obviamente también son los poderes públicos los responsables de las normas, leyes y regulaciones (Miller et al., 2018) que afectan a los accidentes durante el evento y aquellas que se refieren a la red de carreteras (en cuanto a sus características físicas y señalizaciones) o a las características y requisitos de mantenimiento del parque de vehículos que transitan por las mismas (inspección técnica obligatoria, tiempos de conducción máximos en profesionales, entre otros). En resumen, el código de circulación se muestra como la principal herramienta de que disponen los poderes legislativo y ejecutivo para influir de forma favorable en la seguridad vial con resultados eficaces, como demuestran Aney y Ho (2019), evidenciando que, por ejemplo, la introducción de un marco regulatorio en el que se estableció como obligatorio el seguro a terceros, se prohibió el alcohol al volante y se implantó un sistema de carnet por puntos en China, resultó en una reducción drástica de la siniestralidad y mortalidad viales. No obstante, la eficacia del carnet por puntos conlleva un debate aún abierto; como se demuestra en Castillo-Manzano et al. (2010), donde se observa que para el caso de España, la introducción de este sistema tuvo un efecto beneficioso en el corto plazo; sin embargo, dicho efecto positivo quedó posteriormente diluido con el paso de los años. Para este mismo caso (España), también es reseñable el estudio presente en Gras et Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 8 al. (2014), donde se observa que la mejora observada en la seguridad vial (al menos a corto plazo) por la introducción de un sistema de carnet por puntos, se centró particularmente en los conductores más jóvenes (aquellos que suelen mostrar una menor aversión al riesgo y –por endetienen mayor margen de mejora en sus conductas). De nuevo, tal y como se introducía en el análisis de los factores ambientales, una asistencia sanitaria eficaz es esencial para la reducción de las secuelas y la mortalidad causadas por los accidentes de tráfico, como se demuestra de forma empírica en CastilloManzano et al. (2014a). No obstante lo anterior, dentro de los atributos socioeconómicos que influyen en la seguridad vial y que constituyen el último elemento de la matriz de Haddon, la literatura académica no ha prestado amplia atención al hecho de que determinadas decisiones de carácter político, adoptadas por los poderes públicos y que, en principio, no tienen como objetivo específico la seguridad vial, acaban afectando a la siniestralidad vial de forma indirecta. Un ejemplo de ello, lo encontramos en las políticas de austeridad que se adoptan en un contexto de intervención financiera de los países y que suponen importantes recortes presupuestarios, vinculados al ciclo económico. Otra muestra de este tipo de decisiones políticas, en este caso centradas en la gobernanza vial, se observa en la normativa que permite la descentralización de los cuerpos policiales encargados de la vigilancia de las carreteras en determinadas regiones frente a otras, cuya supervisión puede permanecer centralizada. Dada la innegable trascendencia que ambos tipos de actuaciones de los poderes públicos previsiblemente pueden tener sobre la gestión de la seguridad vial, parecen necesarios estudios rigurosos que evalúen su impacto en términos de accidentes y fallecidos en las carreteras, proporcionando evidencia empírica que ayude a la toma de decisiones por parte de los responsables políticos y económicos. En esta línea, la presente tesis pretende ampliar, dentro de la categoría de factores ambientales presente en la matriz de Haddon, el conocimiento científico existente sobre los atributos socioeconómicos, centrándonos en el estudio del impacto que determinadas decisiones políticas conllevan sobre la seguridad vial. Para ello, se consideran dos ámbitos territoriales complementarios: en primer lugar, el conjunto de países de la UE27 más el Reino Unido, para analizar la influencia sobre los resultados de seguridad vial Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 9 de la intervención económica por parte de las instituciones europeas en un contexto de recesión financiera; y, en segundo lugar, las provincias españolas (regiones NUTS-3), para investigar el efecto que, sobre la seguridad vial, tiene la convivencia de un modelo centralizado/descentralizado en la supervisión de la normativa de tráfico en las carreteras. Esta selección del ámbito territorial resulta sumamente interesante por lo trascendente de la evolución de este campo en los países seleccionados. Por un lado, el camino recorrido en la gestión de la seguridad vial por los distintos países de la UE-27 y el Reino Unido puede considerarse una historia de éxito mundial, pero aún desigual. Éxito, por la ejemplar evolución en sus cifras de siniestralidad vial (Schipper, 2008), pero aún desigual por la heterogeneidad presente en los distintos países pese a la tendencia convergente en los datos de los mismos, como se verá a continuación. En particular, España es un país que ha evidenciado una clara evolución favorable en sus cifras de mortalidad vial y que ha puesto en marcha numerosos mecanismos dirigidos a este objetivo, representando también un caso singular de estudio de los efectos de las mismas. Previamente, y con objeto de contextualizar ambos objetos de estudio, en los siguientes apartados, presentaremos una visión general de la evolución de la siniestralidad vial en ambos espacios territoriales, para situar las investigaciones contenidas en esta tesis doctoral. 1.1. Evolución de la seguridad vial en el caso de Europa Como se ha adelantado, el camino recorrido en términos de seguridad vial de los distintos países de la UE-27 y el Reino Unido puede considerarse una historia de éxito desigual. Éxito, por la ejemplar evolución en sus cifras de siniestralidad vial (Schipper, 2008), pero desigual por la heterogeneidad presente entre los distintos países, pese a la tendencia convergente en los datos de los mismos. En concreto, para el conjunto de los países de la UE-27 y el Reino Unido, la mortalidad vial ha pasado en los últimos 25 años (hasta 2019, justo antes de la reciente pandemia de COVID-19) de 12,82 a 4,79 fallecidos por cada 100.000 habitantes, representando esto una reducción del 63%. La heterogeneidad en los resultados introducida (que se verá posteriormente con más detalle) se debe tanto a las características particulares de cada país, como al hecho Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 10 de que la armonización de las legislaciones y políticas a nivel comunitario ha conllevado un largo proceso (Castillo-Manzano et al., 2014b; 2014c) hasta llegar a la situación actual, en la que representa un componente esencial en la integración política y económica del sector del transporte terrestre europeo (Threlfall, 2003). Para identificar los orígenes de la política de seguridad vial en la UE, debemos remontarnos al Tratado de Roma (1957), que supuso la creación de un mercado único con la libre circulación de mercancías, servicios y factores. Uno de los elementos a los que mayor importancia otorgaba este Tratado de constitución fue el transporte, para el que se dedicó un título particular (Geerlings y Stead, 2003). A partir de esta base, la Política Común de Transporte (CTP, por sus siglas en inglés de ‘Common Transport Policy’) ha sido el principal pilar del desarrollo de la seguridad vial de la UE, prácticamente desde principios de la década de 1990 (European Commission, 2006; 2011; 2018a). Entre los objetivos primordiales de la CTP se incluye en primer lugar la promoción de la libre circulación de personas y mercancías entre los países miembros. Adicionalmente al fomento de la libre circulación, la CTP busca reducir la contaminación relacionada con el transporte, así como las emisiones de gases de efecto invernadero y mejorar la eficiencia energética en este sector. Finalmente, busca proporcionar servicios de transporte que sean seguros, fiables y asequibles (Delgado y Ramos, 2019). Desde su lanzamiento, la CTP ha recibido una importante atención por parte de los países miembros de la UE. Atendiendo a los principales hitos alcanzados dentro de esta política, destacan la publicación del Libro Blanco sobre Transporte, que en sus distintas ediciones (Comisión Europea, 2001 y 2011) establece una visión a largo plazo para el transporte en la UE, basada en los objetivos de la CTP. Por otro lado, la CTP se vincula con la adopción del Paquete Europeo de Movilidad en 2011; y el lanzamiento del Mecanismo “Conectar Europa” en 2014. La evolución mostrada en las variables de seguridad vial con la implantación de estas políticas ha sido sumamente satisfactoria. El sector del transporte en la UE ha visto una mejora en la infraestructura, una disminución en la contaminación y las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con el mismo, y un aumento en la eficiencia Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 11 energética. Además, la CTP ha facilitado la libre circulación de personas y mercancías en toda la UE. Sin embargo, los enfoques regulatorios heterogéneos de los Estados miembros implicaron que la CTP no despegó efectivamente hasta mediados de la década de 1980. Un primer punto de inflexión se produjo con el Tratado de Maastricht (1992), donde por primera vez, se reconoció la seguridad vial como prioridad temática de forma explícita e independiente, cuestión reforzada más tarde tanto por otros pilares de constitución jurídica de la actual UE, como son el Tratado de Ámsterdam (1997) y el de Lisboa (2007). De hecho, es el Título VI del Tratado de Lisboa, y en particular el artículo 91, el que sienta las bases de la homogeneidad en las medidas de seguridad vial en la UE, mediante una política común de transporte por carretera que salvaguarde condiciones justas de competencia y garantice la libre prestación de servicios, para lo que se exige la armonización de las disposiciones legales vigentes en los Estados miembros. Estas medidas fueron aplicadas a la fiscalidad (IVA, impuestos sobre vehículos e impuestos sobre combustibles), las especificaciones técnicas (dimensiones y pesos máximos autorizados) de los vehículos, o incluso las disposiciones sociales y las medidas para proteger el medio ambiente. Cabe destacar, que, desde el punto de vista de la seguridad vial, la CTP determina los objetivos a largo plazo para los Estados miembros a partir de los diferentes ‘European Road Safety Action Programmes’ (ERSAPs en adelante), que desarrollan lo expuesto en los Libros Blancos del transporte y configuran un paquete de acciones específicas en cada momento para desarrollar la seguridad vial en el conjunto de Estados de la Unión (Castillo-Manzano et al., 2014b). En total, se han lanzado 5 ERSAPs hasta la fecha: el 1er ERSAP (1993-1996) se basó en hacer conscientes del problema a los actores implicados y en el intercambio de experiencias nacionales exitosas; el 2º ERSAP (1997-2001) introdujo la consideración del coste económico de los accidentes; el 3er ERSAP (20032010) por primera vez marcó unos objetivos de mejora de variables de seguridad vial, marcando el ambicioso umbral de alcanzar una reducción del 50% en la mortalidad vial; y el 4º ERSAP (2011-2020) siguió esta estrategia cuantitativa con el introducción de la llamada "Visión-Cero", que trata de evitar todas las muertes y lesiones graves por Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 12 siniestros de tráfico, al tiempo que aumenta la movilidad segura. Finalmente, el 5º ERSAP (2020-2030, actualmente en vigor) continúa la “Visión Cero” con objetivo en 2050 y fija el plazo de 10 años para reducir nuevamente un 50% las muertes en carretera y los heridos graves por accidente de tráfico, promoviendo una movilidad sostenible también desde el punto de vista medioambiental (European Commission, 2020). Partiendo de este enfoque teórico, en las próximas páginas se introduce un análisis empírico de la evolución alcanzada por la seguridad vial en la UE, que permita situar las bases para la estrategia de cero accidentes. De cara a contextualizar el análisis, se introduce la Tabla 2, en la que se listan los países considerados en la primera investigación llevada a cabo en esta Tesis Doctoral (UE-27 + Reino Unido), junto a su código de país que será utilizado posteriormente en los gráficos siguientes. Tabla 2. Listado de países de la UE27 + Reino Unido junto a su código país País Código país País Código país Austria AT Italia IT Bélgica BE Letonia LV Bulgaria BG Lituania LT Croacia HR Luxemburgo LU Chipre CY Malta MT República Checa CZ Países Bajos NL Dinamarca DK Polonia PL Estonia EE Portugal PT Finlandia FI Rumanía RO Francia FR Eslovaquia SK Alemania DE Eslovenia SI Grecia EL España ES Hungría HU Suecia SE Irlanda IE Reino Unido UK Fuente: Elaboración propia. Desde el punto de vista agregado, y para situar la seguridad vial en Europa, basta con mencionar que, según datos de la Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa (UNECE por sus siglas en inglés de ‘United Nations Economic Commission for Europe’), la UE-27 + Reino Unido, registran aproximadamente 25.000 víctimas mortales y 1.000.000 accidentes de tráfico anualmente. Puesto en contexto frente a los 1,3 millones de fallecidos a nivel mundial, representan el 2% del total; mientras que, los 500 millones Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 19 Por otro lado, destacamos algunos puntos generales que se observan con el análisis descriptivo de los datos, que se alinea con la división que se realiza en la literatura científica entre países ‘SUNflowers’ (Suecia, Reino Unido y Países Bajos) que muestran un desempeño más alto en seguridad vial y países ‘SEC Belt’ (Portugal, España, Francia, Bélgica, Luxemburgo, Italia, Grecia, Hungría, República Checa, Eslovaquia, Polonia, Letonia, Lituania y Estonia) con unas cifras peores, como se puede ver en ETSC (2006): • En primer lugar, Suecia, Países Bajos, Finlandia, Irlanda, Dinamarca y Croacia son los que mejor comportamiento presentan como media durante el periodo; experimentando cifras tanto de accidentes como de fallecidos per cápita por debajo de la media del conjunto. • Por otra parte, Portugal, Bélgica, Eslovenia, Italia o Austria presentaron en cambio los peores datos (situándose por encima de la media en mortalidad y siniestralidad). • También son reseñables algunos casos con alta mortalidad, aunque baja siniestralidad reportada. En este caso, destacamos Letonia o Lituania (que sufren una evolución favorable al final del periodo) o Rumanía y Bulgaria (que presentan –con diferencialos peores datos de mortalidad al final del periodo de estudio con una siniestralidad reportada muy baja en cambio). Se remarca el campo de siniestralidad ‘reportada’, ya que probablemente los bajos valores se deban al sistema de registro usado en el país. • Finalmente, destacamos el caso de Alemania y Malta (principalmente, el del primer país, por su importancia en población y términos económicos), que es uno de los que peor comportamiento muestra en datos de siniestralidad y, sin embargo, siempre se mantiene por debajo de la media en mortalidad vial. Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 20 Figura 3. Accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes frente a fallecidos en accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes. Promedio en el periodo 1995-2019 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de UNECE y Eurostat Figura 4. Accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes frente a fallecidos en accidentes de tráfico por cada 100.000 habitantes en el año 2019 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de UNECE y Eurostat Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 21 Entre los factores que podrían explicar la diferencia en los resultados de seguridad vial descritos en los párrafos anteriores entre los países de la UE-27 + Reino Unido, podemos citar, por ejemplo, la propia evolución de la movilidad (por ser una variable proxy de la exposición al riesgo) y que suele medirse por el número de pasajerosvehículo-km en vías interurbanas. Por disponibilidad de datos, esta variable se analiza para el periodo 1995 a 2015. En la Figura 5 mostramos la variable pasajeros-vehículokm para el conjunto de los países europeos como media de este periodo. Figura 5. Movilidad por carretera (pasajeros-vehículo-km) para los países de la UE27 + Reino Unido. Promedio en el periodo 1995-2015 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Eurostat Con una media de 158 pasajeros-vehículo-km, los países del UE-27+ Reino Unido muestran de nuevo un comportamiento muy heterogéneo en este sentido. Destacan los casos de Alemania, Francia, Italia o Reino Unido. Por otro lado, también se puede sugerir como variable explicativa de las diferencias entre países, la heterogeneidad presente en las principales políticas de seguridad vial aplicadas en ellos, como así lo muestra la Tabla 5. Por políticas implementadas, en primer lugar, los únicos países sin aplicación de un sistema de carnet por puntos son Bélgica, Estonia, Portugal, Eslovaquia y Suecia. Es llamativo observar que esta política está sumamente extendida, pese a que en algunos casos la evidencia científica pone de manifiesto que sus efectos se diluyen 70.1104.0 37.2 22.6 4.8 65.2 51.1 8.7 60.0 693.2 864.8 79.4 49.7 42.3 672.3 11.8 28.8 6.1 2.0 142.9158.1 77.0 62.7 24.4 22.5 313.3 104.0 651.5 0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 800.0 900.0 1000.0 AT BE BG HR CY CZ DK EE FI FR DE EL HU IE IT LV LT LU MT NL PL PT RO SK SI ES SE UK Pasajeros-vehículo-km Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 22 progresivamente en el tiempo (Castillo-Manzano et al., 2010) o influyen más en la gravedad que en el número de accidentes (Rodríguez-López et al., 2016). Por otro lado, el límite de velocidad oscila entre los 80 km/h de Malta y los 130 km/h de distintos países: Austria, Bulgaria, Croacia, República Checa, Dinamarca, Francia, Alemania, Grecia, Hungría, Lituania, Luxemburgo, Países Bajos, Polonia, Rumanía, Eslovaquia y Eslovenia. Finalmente, también se observan diferencias a la hora de establecer el límite en la tasa máxima de alcohol en sangre permitida durante la conducción. Para un conductor estándar (se excluyen del análisis noveles o profesionales) hay una diferencia significativa entre países muy restrictivos, como República Checa o Hungría (con 0,0 g/l permitidos) y Malta (con 0,8 g/l permitidos), estando la mayoría de países en la tasa de 0,5 g/l permitidos, como es el caso de España y su entorno (Francia y Portugal). Tabla 5. Resumen de políticas de seguridad vial para los países de UE-27+Reino Unido en 2019 País Carnet por puntos (Sí/No) Límite de velocidad (km/h) Límite de alcoholemia para conductor estándar (g/l) Alemania Sí 130 0,5 Austria Sí 130 0,5 Bélgica No 120 0,5 Bulgaria Sí 130 0,5 Chipre Sí 100 0,5 Croacia Sí 130 0,0 Dinamarca Sí 130 0,5 Eslovaquia No 130 0,0 Eslovenia Sí 130 0,5 España Sí 120 0,5 Estonia No 100 0,2 Finlandia Sí 120 0,5 Francia Sí 130 0,5 Grecia Sí 130 0,5 Hungría Sí 130 0,0 Irlanda Sí 120 0,5 Italia Sí 130 0,5 Letonia Sí 90 0,5 Lituania Sí 130 0,5 Luxemburgo Sí 130 0,5 Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 23 Malta Sí 80 0,8 Países Bajos Sí 130 0,5 Polonia Sí 130 0,2 Portugal No 120 0,5 Reino Unido Sí 112 0,8 República Checa Sí 130 0,0 Rumanía Sí 130 0,0 Suecia No 110 0,2 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Comisión Europea (https://ec.europa.eu/transport/road_safety/going_abroad/index_en.htm) 1.2. Evolución de la seguridad vial en el caso de España Como se ha observado en el Capítulo anterior, España representa un interesante caso de estudio dentro del conjunto de países de la UE27, ya que partió de uno de los peores comportamientos hace 25 años y ha logrado posicionarse entre los países con mejor desempeño en la materia (por ejemplo, es el país con menos mortalidad del segundo cuartil en 2019 (pre-COVID)). De este modo, a partir del máximo alcanzado por la siniestralidad vial en 1989, con 9.344 fallecidos en accidentes de tráfico, España ha mostrado un comportamiento favorable en sus cifras de seguridad vial durante las últimas décadas (Pérez, 2009). Esta favorable progresión ha sido posible gracias a la combinación de la política de seguridad vial implementada con una serie de factores políticos, económicos, sociales y tecnológicos (Izquierdo et al., 2013). Por ejemplo, la longitud de la red de vías de alta capacidad como autopistas y dobles calzadas, aumentó de 4.693 kilómetros en 1990 a 15.583 kilómetros en 2018. También ha habido mejoras en el sistema de gestión del tráfico, con el despliegue masivo de cámaras de tráfico, detectores de vehículos y señales de mensajes variables. Esto ha contribuido no sólo a mejoras en la seguridad, sino también a la reducción de la congestión y los tiempos de viaje, implicando la consiguiente mejora en términos de sostenibilidad ambiental. Desde el punto de vista de las políticas implementadas en los periodos más recientes, en la Tabla 6 se incluyen los principales hitos de seguridad vial desarrollados en España desde el inicio de la etapa democrática. Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 24 Tabla 6. Principales hitos en la estrategia española de seguridad vial Año Hito 1976 Creación del Consejo Superior de Tráfico y Seguridad de la Circulación Vial 1979 Remodelación del Consejo Superior de Tráfico y Seguridad de la Circulación Vial 1981 Primer Programa Nacional de Seguridad Vial (81-83) 1984 Plan Trienal Nacional de Seguridad Vial 1985 Plan Cuatrienal Nacional de Seguridad Vial (85-88) 1987 Incorporación de los programas de Seguridad Vial de las distintas Comunidades Autónomas al Plan Nacional 1989 Plan de Seguridad Vial Anual (hasta el año 2005) 1992 Plan Estratégico de Seguridad Vial 1992-1999 1997 Creación de la Comisión Interministerial de Seguridad Vial 2001 La Comisión Europea marca como objetivo a 2010 reducir un 50% el número de víctimas. Los países miembros de la UE adoptan un modelo de planificación basado en objetivos cuantitativos 2004 Incorporación de los programas de Seguridad Vial de los distintos Ayuntamientos al Plan Nacional. Plan Estratégico de Seguridad Vial (2005-2008) Adopción de Medidas Especiales de Seguridad Vial (2004-2005) 2005 Plan de Acciones Estratégicas Clave de Seguridad Vial (2005-2008) 2011 Estrategia de Seguridad Vial 2011-2020 2022 Estrategia de Seguridad Vial 2030 Fuente: Elaboración propia a partir de datos del Ministerio del Interior Centrando el análisis en el periodo de estudio abordado en la segunda investigación incluida en esta Tesis Doctoral, nos enfocamos en un primer momento en el Plan de Acciones Estratégicas Clave para 2005-2008. Este plan tenía como principal objetivo la reducción de las víctimas mortales en accidentes de tráfico en un 40%, tomando como referencia el año 2003 (para alinearse con el objetivo de la UE-27+ Reino Unido de reducción de un 50% de fallecidos entre 2001 y 2010). Tras la implementación de una serie de medidas organizadas en diferentes áreas estratégicas: educación y Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 25 formación vial, concienciación, vigilancia y control, seguridad de los vehículos, infraestructuras, seguridad vial laboral, atención a las víctimas e investigación y análisis; el Plan logró su objetivo principal, ya que permitió que los fallecidos anuales en accidente de tráfico se redujeran desde la cifra de 5.344 en 2003 a 2.418 en 2010, significando esto una reducción del 55%, 15 puntos porcentuales por encima del objetivo marcado. Una de las acciones más relevantes desarrolladas dentro de este Plan fue la implantación del carnet de conducir por puntos, que entró en vigor en 2006 (Castillo-Manzano et al., 2010). Recientemente, España ha cerrado también su Estrategia de Seguridad Vial para el periodo 2011-2020, en la que se establecían una serie de objetivos cuantificables que se detallan a continuación (Ministerio del Interior, 2021): reducción de la mortalidad per cápita por debajo de los 3,7 por cada 100.000 habitantes; reducción del número de heridos graves en un 35%; cero niños fallecidos sin sistema de retención infantil; 25% menos de conductores de 18 a 24 años fallecidos y heridos graves en fin de semana; 10% menos de conductores fallecidos mayores de 64 años; 30% de reducción de fallecidos por atropello; 1.000.000 de ciclistas más sin que se incremente su tasa de mortalidad; cero fallecidos en turismos en zona urbana; 20% menos de fallecidos y heridos graves usuarios de motocicletas; 30% menos de fallecidos por salida de la vía en carretera convencional; 30% menos de fallecidos en accidente in itinere; reducción al 1% de los positivos de alcoholemia registrados en los controles preventivos aleatorios; y reducción de un 50% del porcentaje de vehículos ligeros que superan el límite de velocidad en más de 20 km/h. Para alcanzar estos objetivos, esta estrategia se acompañó de una serie de medidas (172 acciones programadas en total) en diversas áreas de actuación: educación y formación, comunicación, normativa, seguridad en los vehículos, zona urbana, empresa y transporte profesional, víctimas, investigación y gestión y coordinación. Desde el punto de vista de los resultados logrados, esta estrategia ha culminado de forma satisfactoria, ya que se han cumplido los dos objetivos principales (reducción de la tasa de mortalidad y de heridos graves). Asimismo, el número de conductores de 18 a 24 años fallecidos y heridos graves se redujo en un 55% (frente al 25% de objetivo) y el número de fallecidos por salida de vía en carretera convencional se redujo en un 50% (frente al 30% de objetivo), superando de forma clara los umbrales requeridos. Entre las Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 26 políticas implementadas con más éxito en el control de las infracciones y efectos perjudiciales sobre la seguridad vial, destaca el endurecimiento del Código Penal en materia de seguridad vial que entró en vigor en diciembre de 2007 (Castillo-Manzano et al., 2011). Más recientemente, en 2022, ha entrado en vigor la Estrategia de Seguridad Vial 2030, implementada con el objetivo de dar continuidad a los esfuerzos y los logros alcanzados por la anterior Estrategia de Seguridad Vial 2011-2020. Además, en una época en la que la movilidad y la tecnología están inmersas en un proceso de cambios continuos, se requiere una estrategia flexible, capaz de adaptarse a ellos, por lo que los dos principales objetivos que se marca para el año 2030 son: reducir el número de personas fallecidas en un 50% respecto al valor base de 2019 (1.755), y reducir el número de personas gravemente heridas en un 50% respecto al valor base. Para alcanzar estos objetivos, este programa de actuación define una serie de temas estratégicos para los que se identifican los indicadores listados a continuación, y que encajan con los principales factores de riesgo encontrados en la literatura científica sobre seguridad vial (DGT, 2022): • Indicador 1: Porcentaje de vehículos que circulan dentro del límite de velocidad. • Indicador 2: Porcentaje de ocupantes de vehículos que utilizan correctamente el cinturón de seguridad y los sistemas de retención infantil. • Indicador 3: Porcentaje de usuarios de vehículos de motor de dos ruedas y de bicicletas que utilizan correctamente el casco. • Indicador 4: Porcentaje de conductores que circulan dentro del límite legal de tasa de alcohol en sangre. • Indicador 5: Porcentaje de conductores que no utilizan, sosteniéndolo en la mano, el teléfono móvil (u otros dispositivos móviles portátiles). • Indicador 6: Porcentaje de turismos nuevos con una calificación de seguridad de EuroNCAP (programa de seguridad europeo que valora la seguridad de los vehículos disponibles en el mercado), igual o superior a un umbral predefinido. • Indicador 7: Porcentaje de distancia recorrida en carreteras con una calificación de seguridad superior a un umbral predefinido. Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 27 • Indicador 8: Tiempo transcurrido, en minutos y segundos, entre la llamada de emergencia tras un accidente en el que se hayan producido heridos y la llegada de los servicios de emergencia al lugar del accidente. Con el propósito de realizar un análisis cuantitativo del resultado de estos planes estratégicos, se introducen las Figuras 6 y 7. La Figura 6 recoge el número de fallecidos causados por accidente de tráfico en España en el periodo analizado (1995 a 2019) y la magnitud equivalente per cápita, mientras que la Figura 7 considera el número de accidentes tanto en términos absolutos como per cápita para España en el mismo periodo. En ambos casos se han detenido las series en el año 2019, al igual que se hizo para el caso de lo conjunto de la UE27 + Reino Unido, con objeto de que los efectos causados por la pandemia de COVID-19 sobre la movilidad y el tráfico no la distorsionen. En primer lugar, se observa una mejora significativa en la mortalidad, pasando de más de 5.000 muertes anuales en el entorno del año 2000 a menos de 2.000 al final del periodo de estudio. No obstante, el mínimo no aparece en el ejercicio final, sino en el año 2013, produciéndose a partir de ahí un repunte en la mortalidad vial, que –a priorise asocia principalmente al incremento de la siniestralidad en esos años (ver Figura 7), vinculado también a una mejora de la actividad económica durante esos periodos, adelantando un comportamiento procíclico entre seguridad vial y actividad económica en el que se profundizará más adelante en este texto. En lo que se refiere a las cifras de siniestralidad vial, no se observa la evolución positiva citada en el párrafo anterior (con lo que la mejora de la mortalidad parece achacable a mejoras en la seguridad activa de los vehículos y en la atención sanitaria post accidente) y de nuevo se pone de manifiesto la importante magnitud del problema, con entre 80.000 y 100.000 accidentes de tráfico anuales. Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 28 Figura 6. Evolución de fallecidos (eje izquierdo) y fallecidos por 100.000 habitantes (eje derecho) en accidentes de tráfico en España en el periodo 1995-2019 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de DGT e INE Figura 7. Evolución de accidentes (eje izquierdo) y accidentes por 100.000 habitantes (eje derecho) en España en el periodo 1995-2019 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de DGT e INE Volviendo al mínimo en mortalidad vial per cápita alcanzado en 2013, la Tabla 7 presenta datos de siniestralidad y mortalidad tanto por vehículo como por número de 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 Fallecidos Fallecidos per cápita 0 50 100 150 200 250 300 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 Accidentes Accidentes per cápita Capítulo I. Introducción Jesús Boby Alcaide 35 resultados obtenidos. Como principal resultado de la investigación, se tuvo que, para este caso, aquellas provincias con policía de tráfico gestionada a nivel nacional muestran un mejor comportamiento en las variables de seguridad vial que aquellas en las que esta labor está delegada a las policías regionales. Tras la presentación de las dos investigaciones realizadas, esta Memoria de Tesis continúa con el Capítulo IV que incluye unas conclusiones conjuntas para profundizar en las implicaciones de los resultados obtenidos, la interpretación de los mismos y las líneas de trabajo futuras que pueden plantearse para ampliar el conocimiento en el campo de la seguridad vial y, particularmente, su relación con el desarrollo económico y las políticas públicas. Finalmente, esta Memoria se cierra con la Bibliografía utilizada a lo largo de todo el documento. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 36 CAPÍTULO II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea 2.1. La influencia del ciclo económico en la seguridad vial En la bibliografía académica dedicada al análisis de la relación entre variables de seguridad vial y variables económicas, se distinguen en general dos líneas de investigación: por un lado, se encuentran los estudios centrados en analizar la dinámica a largo plazo de la relación entre ambos grupos de variables; mientras que, por otro lado, se han desarrollado otros estudios que consideran esa relación en un contexto de corto plazo. En el primer bloque de estudios (a largo plazo), se encuentran trabajos que se centran fundamentalmente en factores estructurales y en los que predomina el análisis de series temporales, con las que poder analizar la evolución de una zona geográfica, o transversales, con las que poder comparar la situación de distintas zonas con diferentes niveles de desarrollo económico. En cuanto al segundo tipo de estudios (a corto plazo), se trata de trabajos que suelen centrarse en factores coyunturales relativos a variaciones en las variables macroeconómicas de un país o estado, así como en el efecto de dichas variaciones sobre los indicadores de seguridad vial. Priman, en este caso, los estudios mediante el uso de datos de panel. En los epígrafes siguientes se abordan con mayor detalle ambos enfoques, presentando referencias bibliográficas para cada uno de ellos y particularizando –para el caso de la relación a corto plazoen el impacto de las crisis económicas y financieras en las variables de seguridad vial. 2.1.1. Dinámica a largo plazo Múltiples investigaciones relacionan la tasa de mortalidad vial con el PIB per cápita u otras variables de desarrollo económico, encontrando que se presenta una curva de forma de U-invertida, también conocida como curva de Kuznets. Este concepto fue introducido en Kuznets (1955) para la relación entre desigualdad de ingresos y renta per cápita, y posteriormente se popularizó ampliamente para medir la relación entre impacto ambiental y nivel de desarrollo de una sociedad. De este modo, la curva de Kuznets ambiental modela de una forma muy acertada el mecanismo observado en la relación Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 37 entre variables económicas y variables ambientales. Para un ejemplo de la popular curva de Kuznets ambiental, puede consultarse el estudio que demuestra dicha relación para el crecimiento económico y las emisiones de CO2 en diferentes regiones y el periodo que abarca entre 2000 y 2018 en Bibi y Jamil (2018). Para el caso de la seguridad vial, se pone también de manifiesto esta dinámica. De este modo, para bajos niveles de desarrollo, un incremento en el nivel de renta per cápita (u otro indicador de desarrollo económico) potenciaría más el tráfico rodado generando que –con un nivel tecnológico y social similarlos accidentes y los fallecimientos se incrementen; no obstante, llegado un nivel de desarrollo determinado, la sociedad empieza a alcanzar el acceso a unos medios más avanzados y una mayor concienciación que impacta también en el uso de tecnología, provocando que la mortalidad comience a descender (aunque no siempre se infiere el mismo efecto en la siniestralidad). Este comportamiento ha sido profusamente demostrado en la literatura científica previa. Por ejemplo, recientemente Sirajudeen et al. (2021) han demostrado que se cumple esta relación en forma de U-invertida para el PIB per cápita y las muertes por accidente, para un conjunto de datos de 63 países y más de 50 años. Law et al. (2011) llegan a la misma conclusión para la relación entre PIB per cápita y muertes en accidente de tráfico, usando un panel de datos para más de 60 países y 30 años. Por su parte, Bester (2000) utilizó el Índice de Desarrollo Humano (IDH) y el número de vehículos como variables explicativas de la tasa de mortalidad vial, llegando a la conclusión de que la tasa de mortalidad vial y el nivel de desarrollo (medido con el IDH) siguen una relación cuadrática con signo negativo (U-invertida). Un resultado similar es el que obtienen Kopits y Cropper (2005), contrastando el modelo de curva de Kuznets mediante el uso de un panel de datos entre 1963 y 1999 en 88 países. En este estudio, se muestra que la mortalidad vial (medida en fallecimientos per cápita) crece con el nivel de desarrollo económico (medido a través del PIB per cápita) hasta un determinado nivel, a partir del que empieza a bajar. Además de confirmar esta relación, Kopits y Cropper (2005) cuantifican el punto máximo en la curva de Kuznets de seguridad vial (a partir del que la mortalidad vial comienza a descender) en 8.600 $ (en precios de 1985), correspondiendo este nivel de desarrollo económico al de Bélgica, Reino Unido o Austria a comienzos de la década de 1970. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 38 La explicación para este comportamiento parece encontrarse en el hecho de que, para bajos niveles de desarrollo, el crecimiento económico causa externalidades negativas en la seguridad vial (principalmente debidas a la mayor exposición al riesgo) tal y como se expresa en UNDP (2013), mientras que, a partir de cierto nivel de desarrollo económico, se manifiestan externalidades positivas. Bishai et al. (2006) clasifican estas externalidades positivas en cuatro grupos: i) la mejora en las condiciones en la atención hospitalaria, ii) las condiciones en el parque automovilístico, iii) las externalidades derivadas de la actuación de la Administración (entendidas como una administración más efectiva) y iv) el cambio de preferencias de inversión por parte de la Administración (en economías con bajo nivel de desarrollo, se primarán más inversiones con un retorno mayor desde el punto de vista epidemiológico que la seguridad vial, como pueden ser los programas para evitar el contagio de algunas enfermedades infecciosas). Estos últimos autores llegan a estos hallazgos a partir del análisis de un conjunto de 41 países, relacionando fallecimientos per cápita y PIB per cápita, lo que les permite concluir la existencia de una curva en forma de U-invertida, cuyo máximo se situaría en 8.600 $. Para otros autores, dicho valor varía, aunque siempre se sitúa en un orden de magnitud similar (3.000$ según Kazuyuki (2010) -para el caso chinoo 11.454 $ según Anbarci et al. (2006) para un conjunto de 77 países). Kazuyuki (2010) infiere la misma relación (U-invertida) para distintas provincias chinas -en su caso, tanto para mortalidad como para heridos-. Anwaar et al. (2012), Garg y Hyder (2006) o Law et al. (2011) también demuestran de forma empírica la curva de Kuznets de seguridad vial, mediante regresiones entre fallecimientos per cápita y PIB per cápita, utilizando como variables de control: población, volumen del parque automovilístico, características de la legislación en seguridad vial, situación geográfica, o hábitos de consumo de bebidas alcohólicas de la población. Por su parte, Borsos (2011) establece una detallada relación entre las variables, mediante la siguiente fórmula, para lo que utiliza métodos econométricos partiendo de datos de 26 países diferentes entre 1965 y 2009: D/P = a∙N/P∙e-b∙N/P (1), donde D es el número anual de muertes en accidente de tráfico, N es la cantidad de vehículos y P es la población; la segunda parte de la formula incluye las externalidades Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 39 positivas generadas con el desarrollo económico (mayor educación y seguridad jurídica, mejores infraestructuras y vehículos, mejor atención médica). Los parámetros a y b se usan para ajustar la curva, variando para los distintos países; mientras que a modela la parte izquierda de la curva de Kuznets, b modela la parte derecha (a partir del máximo de mortalidad). Pese a haber numerosos estudios científicos que demuestran la aparición de estas externalidades positivas en la seguridad vial con el desarrollo económico, no parece haber consenso en cuanto al mecanismo por el que se desarrollan las mismas, especialmente en aquellas relacionadas con la actuación de la Administración. Por ejemplo, en lo referente a la regulación para el uso del cinturón de seguridad, hay estudios (Jessie y Yuan, 1998; Traynor, 2009) que determinan dicha regulación tiene un nulo impacto en la mortalidad vial, mientras que ambos establecen que otras medidas como los controles de alcoholemia o la formación vial sí reducen significativamente la mortalidad en economías desarrolladas (Singapur y EE.UU.). Por otro lado, otros autores como Young y Likens (2000) postulan relaciones contrarias, demostrando que, en otra situación análoga (para el caso de EE.UU.), el fomento del cinturón de seguridad sí tiene impacto reduciendo la siniestralidad y las políticas contra el consumo de alcohol tienen un efecto despreciable. Un efecto similar sucede con la inversión en infraestructura. Mientras que Noland (2003) encuentra que no existe relación entre inversión en infraestructura y mortalidad vial, Nguyen-Hoang y Yeung (2014) llegan a una conclusión completamente contraria, incluso fijando la inversión como el principal factor para reducir la mortalidad en accidentes de tráfico. 2.1.2. Dinámica a corto plazo El caso de la dinámica a corto plazo también ha sido extensamente analizado en la literatura científica; en la Tabla 9 se presentan los principales artículos que cubren este enfoque. La mayoría de ellos analizan la relación entre el cambio en el PIB per cápita o la tasa de desempleo y la mortalidad o la siniestralidad. En general, en estos estudios, la mortalidad en accidentes de tráfico se muestra pro-cíclica a la actividad económica (al contrario que para el largo plazo en los casos de alto desarrollo económico). Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 40 Como se observa en la Tabla 9, son varios los factores que explican esta relación pro-cíclica. Entre ellos destacan: i) exposición, mayor actividad económica implica un mayor tráfico tanto de vehículos de particulares como de vehículos de mercancías; ii) riesgo, mayor actividad económica implica una conducta más temeraria al volante. Asimismo, los periodos de crisis limitan el acceso de los jóvenes conductores a la carretera, quienes generalmente presentan unas tasas más altas de siniestralidad. Por ejemplo, Joksch (1984) analizó la influencia en la mortalidad vial del Índice de Producción Industrial, utilizando datos para EE.UU. en el periodo 1930-1982, estableciendo que las oscilaciones anuales en el citado índice están fuertemente relacionadas con cambios en la mortalidad, y permitiendo el uso de esta variable económica como proxy de las variables de seguridad vial en el corto plazo. De manera similar, Farmer (1997) demuestra la relación significativa a corto plazo entre nivel de desempleo y mortalidad vial; de este modo, como se indica la Tabla 9, confronta los diferentes comportamientos para la dinámica a corto y largo plazo de estas variables: por un lado, se observa una mejora de los datos de seguridad vial en EE.UU. en el largo plazo, pero se producen oscilaciones puntuales en el corto plazo originadas por las variaciones económicas. Adicionalmente, se destacan los hallazgos de Scuffham y Langley (2002), que demuestran de forma empírica que la tasa de desempleo y el PIB per cápita son las mejores variables para explicar la siniestralidad vial en el corto plazo, tal y como se expone también en la Tabla 9. Esta misma relación pro-cíclica entre PIB per cápita y mortalidad vial, se demuestra en Tanaboriboon (2005), donde se pone de manifiesto la fuerte relación en el número de accidentes de tráfico y la coyuntura económica para distintos periodos en Tailandia. En García-Ferrer et al. (2007) se analiza de nuevo la relación entre variables económicas y de seguridad vial, en este caso para España, entre los años 1997 y 2007. Para ello, se recurre al uso de series temporales y se concluye que –en primer lugarla actividad económica está fuertemente correlacionada con el número de vehículos y su uso y –en segundo lugarel número de accidentes está también correlacionado con la movilidad. Cabe destacar que García-Ferrer et al. (2007) utiliza el Índice de Producción Industrial como indicador de la actividad económica, tal y como hacía Joksch (1984). No Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 41 obstante, Commandeur et al. (2013), establece que éste no es siempre un buen proxy de actividad económica para este tipo de análisis (por ejemplo, en el caso de Francia) utilizando -para un análisis similarel nivel de desempleo. En cualquier caso, la conclusión a la que llegan es equivalente: el desempleo muestra una relación significativa de signo negativo con la mortalidad vial. Chen (2014) refrenda de forma empírica este hecho, usando un panel de datos para el conjunto de los países de la OCDE, que abarca desde 1970 hasta 2010 y que, por tanto, incluye periodos tanto de crecimiento como de decrecimiento económico. De este modo, se pone de manifiesto el efecto positivo (de mejora de cifras) que las bajadas de la actividad económica tienen en la mortalidad por accidentes de tráfico. Especialmente significativo a efectos de los objetivos del presente trabajo, resulta el estudio de Yannis et al. (2014), donde se analizan los países de la UE-27 entre los años 1975 y 2011, llegando a la misma conclusión: mortalidad vial y PIB per cápita presentan una relación significativa positiva (incrementos en el PIB per cápita implican incrementos en la mortalidad vial). Este estudio analiza las series temporales de dichos datos, aunque carece de más variables de estudio que puedan controlar otros factores. Respecto a otras variables económicas, como la libertad económica, hay estudios que determinan que no influye de forma significativa en la mortalidad vial; Welki y Zlatoper (2004) la representan mediante el Índice de Libertad Económica de la ‘Heritage Foundation’, concluyendo que no tiene un efecto significativo en este campo. Finalmente, se reseña que hay algunas investigaciones científicas, donde se analizan de forma conjunta las dos dinámicas descritas anteriormente. Por ejemplo, Aparicio-Izquierdo et al. (2013) presenta un estudio sobre el caso de una economía desarrollada como España, confirmando las dos dinámicas: por un lado, a corto plazo la exposición (por mayor o menor tráfico) influye de forma significativa en la mortalidad vial, mientras que, a largo plazo, otros factores como el nivel de desarrollo tecnológico o la capacidad de las vías influye en la mortalidad en el sentido favorable (disminuyendo). La Tabla 9 a continuación agrega los principales estudios en este campo, detallando las principales conclusiones junto al periodo y región de estudio. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 42 Tabla 9. Revisión bibliográfica de relación a corto plazo entre siniestralidad vial y actividad económica Autor (es)/ Año Región de Estudio Periodo de Estudio Principales ideas y relación con el estudio Aparicio-Izquierdo et al. (2013) España 1990-2004 Factores como la falta de experiencia de los conductores o la edad elevada del parque de vehículos, tienen un efecto negativo en la seguridad vial. Factores como la vigilancia en carreteras, la densidad de autovías o autopistas y los vehículos tienen un efecto positivo. La exposición al riesgo derivada de la movilidad (ligada a la actividad económica) también influye, confirmando que siniestralidad y exposición son pro-cíclicas. Lloyd et al. (2015) Gran Bretaña 2007-2010 Se produjo una reducción muy significativa de la mortalidad vial en Gran Bretaña entre 2007 y 2010. La causa que lo explica es la inestabilidad económica, que parece haber tenido un efecto en los patrones de conducción (menor tráfico) y el comportamiento de los conductores: a) conducc ión más económica (reducción de velocidad) y b) reducción de consumo de alcohol al volante. Commandeur et al. (2013) Francia, Grecia, España, Portugal e Italia 2001-2012 Aplicación del modelo de la curva de Kuznets vial para estos países europeos, observando que -para todos los casosel máximo de mortalidad se produce para un nivel similar de desarrollo. Posteriormente, analizan la dinámica de corto plazo para estos países, confirmando la relación pro-cíclica entre desempleo y mortalidad vial (aunque no en todos los casos con el Índice de Producción Industrial). Farmer (1997) EE.UU. 1975-1995 Mientras que la dinámica a largo plazo sigue siendo de reducción de la mortalidad vial, la dinámica a corto plazo muestra una relación significativa entre el número de personas desempleadas y la mortalidad vial. French y Gumus (2014) EE.UU. 1988-2010 El estudio se centra en la seguridad vial con motocicletas en EEUU. Durante la crisis económico-financiera de 2008. Se muestra una elasticidad positiva (y mayor que 1) entre la mortalidad vial y los ingresos per cápita, confirmando la dinámica pro-cíclica a corto plazo. García-Ferrer et al. (2007) España 1975-2003 Se observa una relación significativa entre la actividad económica y la siniestralidad vial en España para un periodo de 30 años. Por un lado, se demuestra que el número de accidentes depende del volumen del parque automovilístico; por otro lado, que el nivel de ingresos impacta en dicho stock así como en su grado de utilización. He (2016) EE.UU. 2003-2013 Se demuestra que existe una relación a corto plazo entre la variación de la mortalidad vial y del desempleo (con elasticidad de 2,9). Asimismo, demuestra que dicha relación es principalmente debida al riesgo, más que a la exposición. Joksch (1984) EE.UU. 1930-1982 Se encuentra relación significativa entre cambios en el Índice de Producción Industrial y mortalidad vial. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 43 Kweon (2015) Virginia (EE.UU.) 1951-2008 En 2008, los accidentes de tráfico se redujeron en un 20%. Las principales variables que incidieron en la reducción de la siniestralidad y la mortalidad vial fueron el nivel de precios (medido con el IPC) y la actividad económica (medida con la tasa de desempleo). Estas variables demostraron tener una relación con una significatividad muy alta. Law y Radin Umar (2005) Malasia 1971-1998 Se analiza el impacto de un programa de seguridad vial cuyo impacto fue significativo, llegando también a la conclusión de que los otros factores influyendo en la mortalidad vial fueron los cambios en la población, el volumen del parque automovilístico y la actividad económica. Se confirma, por tanto, que actividad económica y mortalidad vial son pro-cíclicas. Noland y Zhou (2017) EE.UU. 1984-2014 Determina que la crisis económico-financiera de 2008 ha impactado en la mortalidad vial en EEUU. reduciéndola. Dicha reducción viene a confirmar la relación existente entre las crisis económicas y los fallecimientos en accidente de tráfico. Noble et al. (2015) Gran Bretaña 2007-2010 En el periodo y la región de estudio hubo una reducción en la exposición (medida en vehículos·kilómetro) de un 3,5%, mientras que la mortalidad vial se redujo en un 37%. Esto indica que no solo la exposición desempeña un papel importante en esta reducción, sino otros factores como los hábitos de conducción (conducción bajo los efectos del alcohol o conducción de jóvenes, principalmente). Page (2001) Países de la OCDE 1980-1994 Se utilizan distintas variables para explicar la mortalidad vial, encontrando que población, densidad de vehículos por habitante, ratio de autobuses en parque automovilístico, ratio de jóvenes, ratio de población urbana, consumo de alcohol y ratio de población empleada son significativas. Se confirma la relación directa entre empleo y mortalidad vial (siendo esta una de las más significativas). Rodríguez-López et al. (2016) España 2006-2016 Determina que los accidentes son pro-cíclicos a la actividad económica, introduciendo otras variables que también tienen una influencia significativa: por un lado, el carnet por puntos (que determinan que ha influido en reducir la gravedad de los accidentes, pero no su número) y el nivel tecnológico (que contribuye a una reducción de los accidentes). Rojo et al. (2016) España 2008-2016 Analiza el impacto en el corto plazo de la inversión (especialmente, de la reducción de la inversión) en infraestructuras viales en España durante la crisis económico-financiera de 2008. Si bien, la mortalidad vial baja, la siniestralidad y los heridos suben, estando correlacionados con el nivel de inversión en infraestructuras y especialmente el mantenimiento de las mismas. Scuffham y Langley (2002) Nueva Zelanda 1970-1994 La tasa de desempleo y el PIB per cápita (junto al consumo de alcohol) son los factores más significativos e importantes para prever la siniestralidad vial en el corto plazo. Toffolutti y Suhrcke (2014) UE-27+ Reino Unido (excluyendo Croacia, Chipre, Luxemburgo, Malta y República Checa) 2000-2010 La crisis económico-financiera de 2008 ha tenido un impacto positivo en la salud a nivel general, reduciéndose las pautas de comportamiento nocivos para la salud, como por ejemplo el consumo abusivo de alcohol. También ha tenido un efecto positivo (de reducción) en los fallecimientos por accidente de tráfico. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 44 Török (2015) Hungría 2001-2012 Se analiza el impacto de la crisis económico-financiera de 2008 en la seguridad vial, concluyendo que la reducción de la actividad económica ha conllevado una reducción en el tráfico rodado y en la siniestralidad. Traynor (2008) Ohio (EE.UU.) 1999-2003 Se aborda la relación entre ingresos per cápita y mortalidad por accidentes de tráfico. Se infiere que existe correlación de signo positivo entre ambas variables. Asimismo, se establece que dicha correlación es más fuerte cuando el volumen de tráfico en autovías es mayor (frente a otras vías). Vandoros et al. (2014) Grecia 2010-2011 Utilizando como variables de control el nivel de actividad económica, el anuncio de medidas de recorte por parte de la Administración se relaciona de forma significativa con una mayor siniestralidad. Wagenaar (1984) EEUU 1972-1983 El incremento de desempleo en una economía lleva a una reducción de los fallecimientos por un doble efecto: por un lado, influye de forma positiva al incrementar el estrés de los conductores, aunque por otro lado (efecto más importante), reduce el número de desplazamientos impactando en la probabilidad de accidentes. Fuente: elaboración propia a partir de los estudios citados. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 51 Tabla 10. Variación del PIB per cápita (euros) y del PIB (millones de euros) para los países de la UE-27+Reino Unido entre 2008 y 2013 País PIBpc 2008 PIBpc 2013 Var. (%) PIB 2008 PIB 2013 Var. (%) Grecia 31.590 23.529 -26% 349.954 258.002 -26% Chipre 33.871 28.109 -17% 26.644 24.228 -9% Eslovenia 31.406 27.882 -11% 63.501 57.424 -10% Croacia 21.339 18.990 -11% 92.029 80.851 -12% España 31.866 28.649 -10% 1.465.295 1.334.836 -9% Italia 32.516 29.323 -10% 1.926.301 1.778.318 -8% Finlandia 38.140 35.321 -7% 202.654 192.113 -5% Portugal 25.189 23.422 -7% 265.949 244.927 -8% Irlanda 37.787 35.929 -5% 169.890 165.337 -3% Luxemburgo 85.931 82.154 -4% 42.040 44.801 7% Países Bajos 43.926 42.113 -4% 722.151 707.493 -2% Dinamarca 39.618 38.503 -3% 217.622 216.116 -1% República Checa 27.202 26.458 -3% 283.706 278.097 -2% Hungría 22.306 21.765 -2% 223.912 215.325 -4% Reino Unido 41.003 40.410 -1% 2.534.977 2.590.540 2% Bélgica 37.773 37.231 -1% 404.439 413.448 2% Francia 34.000 33.768 -1% 2.187.021 2.226.213 2% Rumanía 19.815 19.763 0% 406.954 395.045 -3% Austria 40.734 40.661 0% 338.974 344.695 2% Suecia 40.510 40.519 0% 373.487 388.997 4% Estonia 25.119 25.275 1% 33.620 33.369 -1% Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 52 Letonia 23.259 23.551 1% 50.652 47.404 -6% Alemania 37.515 38.633 3% 3.029.850 3.115.567 3% Bulgaria 17.052 17.665 4% 127.763 128.339 0% Eslovaquia 22.233 23.400 5% 120.189 126.664 5% Malta 28.127 29.858 6% 11.514 12.641 10% Lituania 23.509 25.086 7% 75.186 74.198 -1% Polonia 19.043 21.728 14% 725.861 836.565 15% NOTA: PIB a PPA calculado a precios de 2010 Fuente: elaboración propia a partir de datos de Eurostat Tabla 11. Intervención financiera en distintos países de la UE-27+Reino Unido País Periodo de intervención Observaciones Chipre 2013-2016 Chipre recibió un programa de apoyo financiero (‘programa de ajuste económico’) que comenzó en 2013 y supuso 10 millardos de € en total. El programa se extendió hasta marzo de 2016, tras comprobar la Comisión Europea, con sus mecanismos de seguimiento, qu e las finanzas públicas de este Estado habían mejorado y volvía a un crecimiento económico sostenible. Actualmente, Chipre continúa bajo la vigilancia post-programa, que se prevé mantener hasta que devuelva el 75% del préstamo recibido (estimado para el año 2029). Grecia 2010-actualidad Grecia recibió el principal paquete de apoyo financiero por parte de la Troika. En total, se apoyó a este país con cerca de 300 millardos de €, con dos primeras fases (2010 y 2014) y con una continuidad posterior con el Mecanismo Europeo de Estabilidad. El programa sigue aún en vigor, estando en seguimiento de las medidas implementadas como respuesta al mismo. En febrero de 2022, la Comisión Europea lanzó el 13er informe de seguimiento como resultado de su colaboración con el gobierno griego y el resto de integrantes de la Troika, cuya principal conclusión es que Grecia va en senda de recuperación aunque con una alta incertidumbre (influenciada también por la pandemia de COVID-19). Irlanda 2010-2013 Irlanda recibió (tras Grecia) el segundo mayor programa de apoyo financiero por parte de la Troika. En total, recibió ayudas por un total de 85 millardos de € y el programa estuvo activo entre los ejercicios 2010 y 2013. Irlanda cumplió con creces los objetivos planteados y, de hecho, tras la finalización del programa ha mostrado uno de los mejores comportamientos económicos de la UE-27+Reino Unido con un crecimiento del PIB del 85% desde el mínimo alcanzado en 2012. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 53 No obstante, continúa bajo la vigilancia post-programa hasta que devuelva el 75% del préstamo recibido, que se espera para el año 2031. Portugal 2011-2014 Con 75 millardos de € recibidos, Portugal supuso tras Grecia e Irlanda el tercer mayor rescate financiero ejecutado por la Troika. El programa contenía diversas medidas est ructurales orientadas a acelerar el crecimiento potencial, crear empleos y mejorar la productividad; una estrategia de consolidación fiscal para reducir el déficit y la ratio deuda/PIB; y una reestructuración del sector bancario. Tras darse por alcanzados los objetivos marcados en 2014, pasó a la vigilancia post-programa hasta la devolución del 75% de los préstamos recibidos (esperada para 2035). España 2012-2015 España no estaba incluida dentro del programa de apoyo financiero de la Troika. No obstante, era el país más extenso, en población y relevancia económica, de los que recibieron apoyo financiero bajo el programa de intervención financiera de la Comisión Europea (sin participación del resto de actores de la Troika) y por ello se incluye en el análisis. Dicho programa hizo uso de aproximadamente 39 millardos de euros de los 100 millardos que la Comisión Europea designó para recapitalización bancaria. Entre las medidas, se incluía una reorganización del sistema bancario español y el lanzamiento de diversas políticas para fortalecer la regulación bancaria, mejorar la gestión de la banca comercial e incrementar la protección de los clientes. En 2015, el programa de apoyo se dio por finalizado y se lanzó la vigilancia post-programa. Fuente: Elaboración propia a partir de datos de European Commission (2018b) Una consecuencia de la intervención financiera fue la implementación de políticas de austeridad de diversa índole (austericidio para algunos de sus críticos) en las finanzas públicas (European Commission, 2018b; Sapir et al., 2014) de cara a evitar el crecimiento descontrolado del déficit público. 2.3. Objetivos de investigación del Capítulo II Como se ha introducido anteriormente, el objetivo de investigación de este Capítulo es determinar econométricamente si se puede trazar una tendencia general entre actividad/desarrollo económico y seguridad vial para la UE-27 + Reino Unido, y particularmente si los programas de apoyo financiero liderados por la Troika tuvieron algún impacto en este sentido. Como se ha comentado, hay que tener en cuenta el posible doble efecto en la seguridad vial vinculado con la intervención económica de un país. Por un lado, existe una reducción sustancial de la actividad económica y del efecto exposición, impactando positivamente en la seguridad; aunque, por otro lado, existe un aumento de las medidas de austeridad y reducción de presupuestos, junto a un deterioro generalizado de la salud mental de la población. Además, también hay que considerar que Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 54 existen distintos ritmos de convergencia económica entre los Estados miembros de la UE (véase Castillo-Manzano et al., 2014b), así como también los diferentes países mostraron una alta heterogeneidad a la hora de consolidar la recuperación de la crisis económica de 2008 y, por último, no todos ellos participaron en un programa de soporte financiero con las consiguientes medidas exigidas. Nuestra hipótesis plantea que, a priori, las medidas de intervención y austeridad impuestas por la Troika podrían haber tenido un claro efecto negativo en los países intervenidos, concretamente al incrementar el número de accidentes de tráfico en sus carreteras, hacerlos más graves y deteriorar la asistencia sanitaria. Como se ha adelantado en el epígrafe 2.1.3, los principales factores detrás de este posible deterioro son una reducción del presupuesto asignado a políticas de seguridad; una peor atención sanitaria post accidente de tráfico vinculada a recortes presupuestarios en los servicios públicos de atención a la salud; el envejecimiento y deterioro del parque automovilístico, influenciado por un menor poder adquisitivo de la población y un cambio en la preferencia en los gastos (la renovación y mantenimiento de los vehículos deja de ser prioritaria para el ciudadano) así como por la retirada por parte de la administración de incentivos a la compra de vehículos nuevos; e incluso efectos psicológicos negativos como consecuencia del deterioro en las expectativas personales y profesionales de las personas. Este efecto sería independiente y debería compensar, al menos en parte, la menor tasa de accidentes de tráfico provocada simplemente por una menor exposición al riesgo en estos países debido a la mayor caída del PIB. Teóricamente, todos estos factores podrían afectar la evolución de la siniestralidad vial de los países intervenidos durante la crisis económica y la forma de la curva de Kuznets antes descrita. Esta investigación, por tanto, tiene como objetivo dar respuesta a las siguientes preguntas de investigación:  ¿La intervención financiera tuvo un impacto negativo en la seguridad vial de los países bajo la misma? Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 55  ¿La intervención financiera atenuó o intensificó los efectos que la crisis per se habría tenido sobre la seguridad?  ¿La intervención financiera afecta el comportamiento a largo plazo predicho por la hipótesis de la curva de Kuznets? 2.4. Metodología y datos del Capítulo II Para realizar este estudio, se han aplicado modelos econométricos a un panel de datos construido originalmente para el conjunto de los 27 Estados miembros de la UE + Reino Unido durante el periodo 1995-2015, donde se estudia la relación entre variables de seguridad vial y una serie de atributos económicos, demográficos, de movilidad y de políticas de seguridad vial implementadas por cada país. Hemos utilizado los datos de la UE-27+Reino Unido, desde 1995 hasta 2015, siendo la unidad de observación el par países-años. Se elige 2015 como final del periodo de análisis al ser este el año en el que se superó el nivel de PIB en la UE-27+Reino Unido de 2008 tras la crisis. Para tratar el panel de datos construido, se han estimado varios modelos. Las características diferenciales de cada uno de los modelos respecto al resto se muestran en la Tabla 15 junto al resultado de las estimaciones, y los modelos tienen la siguiente forma para el país i durante el periodo t: Ln (E [Yit ] )= α + (βk+ β’kintit)Xit + γkZit + νtAñot + δiPaísit + ζintit ν + εit, (2) Como se mencionó anteriormente, el objetivo principal de esta investigación es evaluar el impacto de las intervenciones financieras de la Troika en la seguridad vial. Nótese que la ecuación (2) se convierte en (3) cuando un país no ha recibido ninguna intervención financiera y (4) cuando sí la ha recibido. E [Yit_nointerv]= exp [α + βkXit + γkZit + νtAñot + δiPaísit + εit] (3) E [Yit_interv]= exp [α + (βk+ β’k)Xit + γkZit + νtAñot + δiPaísit + ζ + εit] (4) Así, el cambio total en el comportamiento de un país que ha recibido apoyo financiero se expresa en la ecuación (5). Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 56 E [Yit_interv] = E [Yit_nointerv]·exp[β’kXit + ζ] (5) A continuación, se definen las variables endógenas y de control consideradas, la cuales se basan en factores tradicionalmente analizados en estudios previos de seguridad vial de países de la UE-27+Reino Unido (Albalate y Bel, 2012; Castillo-Manzano et al., 2014a, 2014b, 2015, 2016; Dee, 1999; y Tolón-Becerra et al., 2013). La Tabla 12 incluye la descripción de las variables usadas en el estudio, junto a las fuentes de información utilizadas, mientras que la Tabla 13 presenta los principales estadísticos descriptivos de las mismas. a) Yit es la variable endógena de los modelos. Se ha utilizado tanto el número total de accidentes de tráfico como el número total de víctimas mortales (dentro de los 30 días siguientes al accidente, siguiendo la Convención de Viena). Como es habitual en la literatura, se eligen variables de conteo en lugar de variables per cápita y la población se utiliza como variable de exposición en el modelo. Pese a que, como se muestra en la Tabla 12, los datos de accidentes se toman de una sola fuente (UNECE), esta fuente es alimentada a su vez por distintas bases de datos, como CARE EU o bases de datos nacionales en algunos casos; por lo que, como reconoce directamente la Comisión Europea en European Commission (2018c), existe heterogeneidad entre los datos de accidentes de diferentes países, hecho que puede influir en los resultados y su interpretación. Esta es la razón por la que también hemos analizado los fallecimientos, para los que existe una definición más homogénea y comparable entre países. b) Xit contiene el vector de atributos económicos de cada país (medido por el PIB per cápita y el PIB per cápita al cuadrado). El PIB per cápita se utiliza para probar una posible relación entre el desarrollo económico y la seguridad vial. Como se mencionó en la Introducción, la relación entre el desarrollo económico y la seguridad del tráfico suele ser positiva y lineal (Kopits y Cropper, 2005). Sin embargo, una vez que se ha alcanzado un cierto nivel de ingresos, esta relación puede reducirse o incluso revertirse (Bishai et al, 2006). En este análisis, tanto el PIB per cápita como el PIB per cápita al cuadrado se consideran variables exógenas para modelar cualquier posible cambio en la dinámica después de un nivel específico de desarrollo. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 57 c) Zit son variables de control que miden: c.1) políticas de seguridad vial (límites de consumo de alcohol, implementación de un sistema de permiso de conducir basado en puntos, límite de velocidad y una variable ficticia para modelar el cambio de medidas en Rumanía con la inauguración de una nueva oficina de Seguridad Vial en 2005). c.2) parámetros demográficos (edad mediana de la población, densidad de población). Con respecto a la población, se incluye una variable para la edad mediana de la población en cada uno de los países para modelar el efecto que tienen las diferencias en los comportamientos de conducción de las distintas franjas de edad. Según la literatura científica existente (como Kanaan et al., 2009; Keall et al., 2004; Prat et al., 2015; Wegman et al., 2017), los conductores más jóvenes presentan comportamientos de mayor riesgo y mayor consumo de drogas y alcohol y, por tanto, pueden contribuir al aumento de la probabilidad y gravedad de los accidentes. Así, se ha demostrado que la población de más edad tiene una influencia positiva en la seguridad vial (según Albalate et al., 2013); sin embargo, se espera que la mortalidad sea mayor con los conductores de edad avanzada ya que este colectivo es más vulnerable al ser más frágiles en caso de accidente (Koppel et al., 2011; Li et al., 2003). c.3) movilidad (vehículos·km y densidad de vías de alta capacidad). La variable vehículos·km (o millas) es una variable que se ha utilizado para modelar la exposición en numerosos trabajos de investigación anteriores (Farmer, 1997; Kweon, 2015), mientras que la densidad de vías de alta capacidad o de carreteras también se ha utilizado en varios artículos (Anwaar, 2012; Bester, 2000); Jacobs y Cutting, 1986). Siguiendo estudios previos (Albalate y Bel, 2012; Castillo-Manzano et al., 2015; Kopits y Cropper, 2005), inicialmente se incluyó una variable de tasa de motorización; sin embargo, se ha omitido del modelo final por presentar una correlación muy alta con el PIB per cápita. La relación que debería esperarse para la movilidad no está muy clara. Obviamente, mayores niveles de movilidad implican mayor exposición a accidentes de tráfico; no obstante (principalmente, en países desarrollados), otros parámetros como mejor infraestructura y mejores vehículos, así como políticas y actitudes sociales más orientadas hacia la seguridad vial previsiblemente anularán el efecto. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 58 d) Añot es el año en que se mide cada dato. Esto equivale a introducir una tendencia de tiempo lineal. e) País: son efectos fijos por país. Los efectos país se incluyen en el modelo para cuantificar todas las características geográficas y socioeconómicas específicas de los países, que no se miden de forma explícita con las otras variables. El propósito de estas variables es considerar aspectos intrínsecos a cada país como las condiciones climáticas, las características culturales (Haustein y Nielsen, 2016) y las variables geográficas. Los efectos de país normalmente se incluyen cuando se trabaja con datos de panel en análisis de siniestralidad vial en carretera (Toffolutti y Suhrcke, 2014). f) intit es la variable de Intervención Financiera (usada en cada modelo según lo indicado en la Tabla 12). Como se comentó en la Introducción, el aporte más novedoso de este Capítulo radica en la inclusión de variables para analizar los efectos específicos que la Intervención Financiera brindada a un país tiene sobre la seguridad vial. La variable Intervención Financiera se incluye en el modelo de dos formas diferentes: primero, se incluye una variable de Intervención Financiera como independiente en el modelo (efecto directo), vinculada a la notificación e implementación del programa de apoyo financiero en el país. En teoría, esto debería capturar todos los efectos directos e inmediatos, como recortes en los presupuestos de las correspondientes agencias nacionales de seguridad vial y la policía de tráfico. En segundo lugar, la variable Intervención Financiera multiplica la variable o variables económicas (efecto indirecto) ya que representa la influencia que tiene el apoyo financiero en la relación a largo plazo entre la seguridad vial y el desarrollo económico que muestra la curva de Kuznets. El efecto de la Intervención Financiera puede, por tanto, dividirse en dos partes (directa e indirecta): f.1) Efecto directo del apoyo financiero, con elasticidad ζ y modelado a través de la variable Intervención Financiera (intit). f.2) efecto indirecto del apoyo financiero, con elasticidad β’1 (PIB per cápita)it + β’2 (PIB per cápita al cuadrado)it. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 59 El efecto total del apoyo financiero se muestra en la Ecuación (6). Efecto_de_asistencia_financiera_total = exp [β’kXit + ζ] (6) g) εit es el error aleatorio con media cero. Tabla 12. Descripción de las variables del modelo del Capítulo II Variables Descripción Fuente Accidentes Número total de accidentes de tráfico registrados en el país y periodo Base de datos de la división de Transporte de UNECE Fallecidos Número total de fallecidos en accidentes de tráfico dentro de los 30 días desde el accidente (según la Convención de Viena) registrados en el país y periodo Base de datos de la división de Transporte de UNECE PIB per cápita Producto Interior Bruto per cápita (en miles de euros) a precios de mercado Eurostat Tasa de alcoholemia Tasa máxima de alcohol en sangre (g/l) permitida (para conductor ‘estándar’) Página web de seguridad vial de la Comisión Europea y Organización Mundial de la Salud Carnet por puntos Implantación del carnet por puntos (0=no, 1=sí) SWOV (2008) Límite de velocidad Límite legal de velocidad en las vías de alta velocidad del país (NOTA: para Alemania es recomendación) Página web de seguridad vial de la Comisión Europea Cambio Rumanía Dummy que modela la creación de una nueva Oficina de Seguridad Vial en Rumanía en el año 2005 y que llevó a un cambio en la contabilización. 1 para Rumanía a partir de 2005; 0 en el resto de casos. Tomescu y Casapu (2009) Edad mediana Mediana de la edad de la población en número de años Eurostat Densidad de población Número de habitantes por km2 Eurostat Densidad de vías de alta capacidad Longitud de autovías y autopistas dividido entre superficie del país (medido en km/km2) Base de datos de la división de Transporte de UNECE Vehículos-km Movilidad medida en vehículos de pasajeros por distancia recorrida (en km) Informe estadístico de movilidad y transporte de la Comisión Europea Intervención Financiera Variable dummy que toma el valor 1 si el país ha recibido Intervención Financiera durante al menos un año; 0 en cualquier otro caso European Commission (2018b); Sapir et al. (2014) Población Número de habitantes según el censo oficial a fecha 1 de enero en el país Eurostat Fuente: elaboración propia Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 60 Tabla 13. Estadísticos descriptivos de las variables del modelo del Capítulo II Variable Nº Observaciones Mediana Desviación Estándar Mínimo Máximo Accidentes 583 46.927,17 79.055,22 577 395.689 Fallecidos 585 1.600,23 1.995,79 9 9.454 PIB per cápita 574 29.061,07 12.858,55 9.020 88.590 Tasa de alcoholemia 588 0,40 0,23 0 0,80 Carnet por puntos 588 0,57 0,50 0 1 Límite de velocidad 588 121,50 13,51 80 130 Cambio Rumanía 588 0,02 0,14 0 1 Edad mediana 582 38,76 2,66 30,80 45,90 Densidad de población 573 168,74 237,46 16,80 1.369,50 Densidad de vías de alta capacidad 534 0,018 0,019 0 0,221 Vehículos·km 588 158,23 240,37 1,70 926,90 Intervención Financiera 588 0,046 0,21 0 1 Población 588 17.679.662 22.317.659 376.433 82.536.680 Fuente: elaboración propia Basándonos en la naturaleza de los datos de panel de la muestra (datos de conteo con alta dispersión), se utiliza una distribución binomial negativa para modelar la variable exógena en la ecuación (2), mediante un método ‘population averaged’ y un ‘link’ logarítmico. Se trata de un modelo que parece ser muy efectivo para casos en los que la variable explicada es una magnitud medida en números naturales y cuando la varianza es mucho mayor que la media para dichas variables -es decir, son muy dispersas-, como se puede observar que es el caso del presente estudio, según se desprende de la Tabla 13. La regresión binomial negativa ha sido ampliamente utilizada anteriormente por la literatura científica dedicada al estudio de la siniestralidad vial (Castillo-Manzano et al., 2015; Albalate et al., 2013; Johansson, 1996). Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 67 Por otro lado, el efecto directo del apoyo financiero (evaluado con la variable ‘Intervención financiera’) es negativo para la mayoría de los casos. Este hecho, paradójico inicialmente, indica que aquellos países bajo intervención financiera presentan mejores cifras de siniestralidad y mortalidad por accidentes de tráfico que países con características similares y mismo impacto económico de la crisis. Por tanto, a pesar de su efecto en la reducción de los presupuestos de las políticas de seguridad vial (policía de tráfico, infraestructura vial, campañas publicitarias de seguridad, entre otros), la intervención financiera y las medidas de austeridad derivadas evidencian un efecto positivo en la seguridad vial; es decir, podrían incluso haber reducido la cantidad de accidentes y fallecidos en los países en los que se aplicaron. No obstante, aunque este posible efecto positivo sea una conclusión directa del análisis empírico realizado, hay que prestar suma atención a las causas reales de esta mejoría, evitando atribuirla a una solución ‘mágica’ que combina el ahorro en presupuestos con la reducción de la siniestralidad vial. Esta paradoja podría, no obstante, deberse a que las medidas de austeridad conducen a una reducción (incluso) mayor de la movilidad, ya que impactan de forma muy importante en la actividad económica. Adicionalmente, contribuyen a un cambio en los comportamientos de conducción, hecho que sí parece estar relacionado con una reducción de accidentes y muertes mediante un mecanismo más plausible. Una vez analizado el ciclo económico y la intervención financiera, a continuación, se comentan los resultados del resto de variables utilizadas en el modelo. En primer lugar, el límite de alcohol en sangre no parece tener ninguna influencia en los accidentes mientras que, sorprendentemente, se relaciona negativamente con los fallecimientos. Además, destacamos que, como muestran Castillo-Manzano et al. (2017), el efecto de los límites de alcohol en sangre podría verse distorsionado por los países de Europa del Este, que tienen tasas de mortalidad más altas a pesar de tener estos límites de alcoholemia muy bajos. Esto se debe, entre otras cosas, a las altas tasas de consumo de alcohol en estos países, en oposición a las bajas tasas permitidas, lo que afectaría la relación negativa encontrada aquí. Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 68 En cuanto a la implementación de carnet de conducir por puntos, los modelos utilizados no proporcionan ninguna evidencia empírica sobre la influencia en la seguridad vial. Este hallazgo está en línea con Castillo-Manzano et al. (2010), quienes demostraron, para el caso español, que la implementación de un sistema de penalización por puntos tiene un impacto positivo en la seguridad vial, pero que el efecto desaparece tras un período de transición. El límite de velocidad sí presenta una relación positiva y significativa tanto con accidentes como con fallecidos. La elasticidad es mayor para las muertes por accidentes de tráfico; es decir, los límites de velocidad más altos y, por lo tanto, la velocidad más alta, aumentan la probabilidad de accidentes, y no solo eso, sino que también ejercen una importante influencia en la gravedad y las consecuencias de estos accidentes (Chen et al., 2012; Dadashova et al., 2016). Según nuestros resultados, no se ha encontrado una relación significativa entre la seguridad vial y la edad mediana de la población. Este hecho no quiere decir que no exista un efecto negativo por la mayor presencia de jóvenes en el parque de conductores, sino que posiblemente sea debido a la heterogeneidad de los países de estudio y al hecho de que la mediana de la edad de la población no muestra de una forma completa la distribución por edades de los conductores. Por su parte, como se puede ver en los resultados, la densidad de población tiene un impacto negativo en la seguridad vial (ya que aumenta el número de accidentes, ver Nghiem y Connelly, 2015). Centrándonos en las variables relacionadas con la movilidad, se observa que la densidad de vías de alta capacidad influye positivamente en la seguridad vial al reducir el número de accidentes. Este hallazgo está en línea con los resultados de estudios previos (Anwaar et al., 2012; Bester, 2000). En otros aspectos, la distancia recorrida (modelada con la variable vehículos por km) tiene un impacto negativo (incrementando) en los accidentes de tráfico, ya que es un indicador claro de la exposición al riesgo. Sin embargo, no hay impacto en las muertes, ya que están más influenciadas por otras variables (relacionadas con la gravedad del accidente y la atención médica posterior al accidente) Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 69 que anulan el efecto negativo del factor de exposición al accidente para las muertes, como se muestra en Farmer (1997). También es necesario destacar que la tendencia temporal es negativa. Esto significa que tanto los accidentes como las muertes se están reduciendo con el tiempo, en línea con estudios previos de Castillo-Manzano et al. (2014b). Es decir, más allá de los cambios coyunturales, existe una tendencia de mejora de las cifras de seguridad vial. Finalmente, la inauguración de una nueva oficina de seguridad vial en Rumanía también tiene un impacto significativo. Esto simplemente muestra el aumento en el número de accidentes y muertes registrados debido a un cambio en el método de registro en el país, como cabría esperar de antemano. 2.6. Conclusiones del Capítulo II El impacto generado por la crisis económica y financiera que tuvo su origen en 2008 llevó al rescate de algunos Estados europeos por parte del grupo formado por la Comisión Europea, el Fondo Monetario Internacional y el Banco Central Europea (grupo popularmente conocido como Troika). Estas intervenciones financieras dieron lugar a medidas de austeridad y reducciones en los presupuestos públicos en general, con una diferencia geográfica entre los países de la periferia, que en general recibieron paquetes de ayuda financiera con posteriores planes de intervención; y los de Europa Central y del Norte, que no recibieron ese tipo de apoyo ni –por consiguientesufrieron planes de intervención financiera con medidas de austeridad. En este contexto, la investigación presentada en este Capítulo hace uso de herramientas econométricas para probar si estos programas de apoyo financiero e intervención económica tuvieron un impacto en la seguridad vial, así como si ese hipotético impacto fue positivo o negativo. Para ello, se elabora ad hoc un conjunto de datos de panel para los países de la UE-27+Reino Unido para el período 1995-2015. Si nos basamos en los resultados empíricos presentados en el epígrafe 2.4, podemos deducir que las medidas de austeridad que fueron implementadas por los países de la periferia de la UE-27+ Reino Unido no tuvieron absolutamente ningún impacto negativo en la seguridad vial (vía incremento de accidentes o de fatalidad vial), ya sea de Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 70 forma directa o indirecta. De hecho, de existir tal relación entre variables de seguridad vial e intervención, este hubiera sido favorable, especialmente en el caso de los accidentes de tráfico, ya que dichos países de la periferia geográfica que han sido objeto de Planes de Intervención Financiera han presentado en términos de seguridad vial un comportamiento que ha sido, en promedio, mejor durante los años de la intervención que el resto de países con características similares. Una explicación plausible para este efecto observado es que la mayor gravedad de la crisis económica vivida en estos países y la austeridad económica se asocian a una mayor reducción de la movilidad y que la mayor conciencia sobre la situación económica provocada por los programas de intervención favorece un cambio superior en el comportamiento de los conductores, siendo por tanto la población más cuidadosa en su conducción de cara a evitar posibles sanciones viales. Esta combinación genera una especie de ‘tormenta perfecta’ que amplifica el efecto procíclico positivo en la relación entre seguridad vial y variables económicas. Por otro lado, es también reseñable la relación cuadrática inversa entre el desarrollo económico (medido por el PIB per cápita) y las variables de seguridad vial (no solo para las víctimas mortales, sino también accidentes de tráfico) que se ha demostrado de forma empírica. Este resultado se ha conseguido en un grupo heterogéneo de países como la UE-27+ Reino Unido a lo largo de un período de 21 años (con distintos grados de convergencia económica). Por consiguiente, el hallazgo contribuye a reforzar la prolífica literatura científica sobre el comportamiento en forma de curva de Kuznets de la mortalidad vial. Además, supone una novedad al demostrar empíricamente que esta relación cuadrática inversa es también aplicable al caso de accidentes de tráfico. Por tanto, hemos puesto de manifiesto que el desarrollo económico aporta una serie de externalidades positivas que redundan en una mejora de la seguridad vial, concretamente afectando positivamente (reduciendo) la siniestralidad y letalidad de los accidentes de tráfico rodado. No obstante, en el periodo de recuperación económica que se produjo entre la crisis económico objeto de estudio y la actual crisis económica derivada de la pandemia de SARS-CoV-2 (European Commsission, 2018b; Salmon, 2017; Pezzuto, 2017), se produjo un mayor número de accidentes viales debido al aumento de la movilidad Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 71 derivado de una mayor actividad económica, lo que podría explicar el histórico repunte en accidentes que han estado experimentando algunos de estos países. En este escenario, también deberíamos tener en cuenta la influencia actual en la seguridad vial de los recortes en salud y mantenimiento vial durante la intervención financiera. Por ejemplo, según el Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana de España (Ministerio de Fomento, 2016), la inversión media en carreteras españolas se redujo de 41.000 euros por km durante el período 2004-2008 a 23.000 euros por km durante el período 2012-2016. También se encontró que la densidad de población tiene un impacto negativo en la seguridad vial. En concreto, una mayor densidad de población conduce a una mayor mortalidad. De este modo, se pone de manifiesto que aquellas regiones más densamente pobladas, deben invertir en los factores que contribuyen de forma favorable a la mortalidad vial, como es la atención sanitaria, las infraestructuras viales (especialmente, la densidad de autovías), o las redes de transporte comunitario. Por otro lado, esta investigación también muestra evidencia del impacto positivo de los límites de velocidad en la seguridad vial, lo cual está en línea con múltiples estudios científicos anteriores en la materia (Lloyd et al., 2015). Por tanto, se recomienda a las autoridades tener este factor en cuenta de cara a la legislación correspondiente. No obstante, esta no puede ser una herramienta aislada para la mejora de la seguridad vial, por su limitación y su impacto en otros ámbitos diferentes de la sociedad. Sin embargo, en los resultados del estudio, se encuentra una relación negativa entre los límites de alcohol en sangre y las muertes por accidentes de tráfico, posiblemente debido a las características heterogéneas de los países evaluados. Esto es especialmente cierto en el caso de los países de Europa del Este, donde las altas tasas de accidentes son comunes a pesar de sus bajas tasas límites de alcohol en sangre. Por ello, este resultado se considera sesgado y no se extraen conclusiones que aplicar en la práctica. Por su parte, no se encuentran efectos de los sistemas de carnet por puntos de penalización, como también lo demostraron proyectos de investigación anteriores (después de un período de transición, el efecto desaparece), como Castillo-Manzano et al. (2010). Esto quiere decir que, si bien los sistemas de penalización son eficaces al comienzo de su implantación (por el efecto novedoso que ejerce en el censo de Capítulo II. Análisis del efecto de la intervención económica en la seguridad vial: el caso de la Unión Europea Jesús Boby Alcaide 72 conductores), estos beneficios no son mantenidos en el tiempo y, por tanto, las administraciones deberían priorizar otras políticas frente a esta. Se pueden desarrollar nuevas líneas de investigación futura en base a los principales resultados aquí mostrados. En primer lugar, dada la libertad que tenían los países intervenidos para realizar los recortes presupuestarios que consideraran más adecuados una vez que la Troika había fijado las metas de déficit, tendría sentido realizar análisis individuales de cada uno de los países. Esto nos permitiría determinar los tipos de recortes (desde un menor gasto en campañas de publicidad vial hasta una reducción en las partidas presupuestarias destinadas al mantenimiento de las carreteras) que son menos perjudiciales para la seguridad vial. Además, en relación con la metodología, se aconseja un estudio de investigación alternativo que utilice análisis de macropanel para abordar las pendientes temporales heterogéneas que muestran las variables de país entre los paneles para complementar los resultados aquí encontrados. Sin embargo, este enfoque tendría más sentido si el período de tiempo fuera mayor que el período que hemos podido utilizar en este análisis (ver Antoniou et al, 2016, sobre la idoneidad de estos modelos para periodos mayores a 30). Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 73 CAPÍTULO III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España 3.1. La eficacia de los distintos niveles de descentralización de la función pública y su influencia en la seguridad vial 3.1.1. Eficacia de la descentralización en la gestión pública La descentralización y la gestión multinivel de la Administración Pública es una tendencia creciente en la mayoría de los países desarrollados (Koprić et al., 2017; Steiner et al., 2018). Según el Banco Mundial en su informe World Bank (1999), la descentralización se puede definir como la delegación de poderes políticos, fiscales y administrativos a niveles subnacionales. La investigación científica sobre la descentralización se popularizó en la segunda mitad del siglo XX con el Teorema de Descentralización de Oates (Oates, 1972), que delineó un marco para identificar la distribución adecuada de los servicios públicos nacionales, regionales y locales. Como consecuencia, la literatura académica ha abordado el impacto de la descentralización de los servicios públicos, explorando enfoques, modelos y su efectividad. Sin embargo, el debate sigue abierto, ya que hay resultados que apoyan tanto la centralización como la descentralización dependiendo del área de política específica (Kuhlmann y Wayenberg, 2016), ya que cada uno ofrece ventajas y desventajas potenciales. En primer lugar, la descentralización puede ser justificada por la Teoría del Federalismo Fiscal, que asume que el gobierno descentralizado responde mejor a las preferencias de los ciudadanos y, por lo tanto, es más efectivo para resolver problemas públicos (Oates, 1972). De hecho, existe una gran cantidad de evidencia que muestra que la descentralización permite brindar un servicio más eficiente a los ciudadanos, así como una mayor participación pública y rendición de cuentas (Kuhlmann y Wayenberg, 2016) tanto en los países en vías de desarrollo como en los desarrollados. En este contexto, incluso se ha demostrado que la descentralización puede conducir a una reducción de las desigualdades entre regiones (Ezcurra y Rodríguez-Pose, 2013; Kyriacou et al., 2017). Se supone que la eficacia aumentará debido a la capacidad de los gobiernos regionales y locales de adaptarse mejor a las necesidades locales específicas (Balaguer-Coll et al., 2010) y responder más rápidamente a las demandas debido a su menor tamaño y cercanía al ciudadano. Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 74 Sin embargo, también hay evidencia empírica de lo contrario. Para ciertos autores, la descentralización puede derivar en la prestación de servicios más deficientes debido al acceso a personal con niveles de competencia más bajos y experiencia reducida, así como la disponibilidad de menor cantidad de instrumentos de seguimiento y control (Segal, 1997), lo que, por tanto, reduce la eficacia y calidad de los servicios públicos ofrecidos. En este sentido, una administración centralizada podría generar economías de escala en las que los costes fijos no se repitan, mientras que pueden existir múltiples costes fijos cuando la administración está descentralizada (Steiner et al., 2018). Además, la aparición de una competencia entre los gobiernos regionales y locales puede conducir a otros riesgos como la corrupción o el control por parte de las élites políticas locales (Cai y Treisman, 2004; Segal, 1997), especialmente en los países en desarrollo, donde incluso este impacto puede llevar a un desarrollo económico más lento (Davoodi y Zou, 1998). Por tanto, el debate sobre el nivel más adecuado de distribución de las competencias de la Administración pública es objeto de estudio en el área de los servicios públicos (Aslim y Neyapti, 2017). Por su parte, algunos ejemplos de servicios públicos frecuentemente descentralizados son Educación (Mwinjuma et al., 2015), Salud (Jiménez-Rubio y García-Gómez, 2017) o Justicia y Seguridad (McCluskey et al., 2014). 3.1.2. Efectos de la gestión policial en la seguridad vial Al igual que otros servicios públicos, los servicios policiales también pueden delegarse en diferentes niveles de gobierno para lograr los mejores resultados (Lowatcharin y Stallmann, 2019). En particular, la vigilación de la aplicación de la normativa vial está descentralizada en varios países europeos como Bélgica, Alemania, Reino Unido, Suecia y los Países Bajos. En éstos, siempre con particularidades, el enfoque general es la descentralización en la política de tráfico con el deber de implementar objetivos y estrategias compartidos entre las autoridades centrales y regionales (SafetyNet, 2009). Por otro lado, en términos generales, se ha demostrado empíricamente que la normativa vial es una de las estrategias más efectivas para cambiar el comportamiento del conductor (Adler et al. 2012), especialmente en lo que respecta al exceso de velocidad (Aarts y Van Schagen, 2006), el control del uso de cinturones de seguridad (Acosta- Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 75 Rodríguez et al., 2020), y la conducción bajo los efectos de las drogas (Penning et al., 2010) y el alcohol (Stringer, 2019). De esta manera, junto con los avances tecnológicos y la educación de la población, se ha demostrado que la vigilancia policial es un enfoque adecuado para lograr reducciones en los accidentes de tráfico (Stanojević et al., 2013), al alentar a los usuarios de la vía a cumplir con las regulaciones básicas de tráfico y disuadir un comportamiento infractor (Feng et al., 2020). Este efecto beneficioso también se ha demostrado previamente en la literatura académica para el caso de estudio del presente Capítulo: por un lado, el hecho de que la vigilancia policial impacta positivamente en la seguridad vial para el caso de España se muestra en Castillo-Manzano et al., (2019), y el hecho de que esta vigilancia tiene efecto en vías interurbanas (las aquí analizadas) se expone en Delavary Foroutaghe et al., (2020). En cualquier caso, es aún una pregunta abierta cómo afecta la descentralización de la policía de tráfico a la seguridad vial para el caso de España. A partir de la literatura previa que aborda la descentralización de las políticas públicas (Kuhlmann y Wayenberg, 2016), se puede argumentar que esta influencia podría ser –a prioripositiva o negativa. Como se mencionó anteriormente, el menor tamaño de una fuerza policial regional y su mayor proximidad a los ciudadanos, que le permite adaptarse mejor a la cultura específica, los comportamientos y la geografía de la zona, permitiría una mayor agilidad en la vigilancia de la normativa de tráfico (Lowatcharin y Stallmann, 2019). Sin embargo, el enfoque nacional podría dar a la policía de tráfico acceso a mayores activos y recursos y un mayor nivel de experiencia, así como permitirles una mejor gestión, entre otras cosas (McCluskey et al., 2014). 3.2. La descentralización de la supervisión policial de tráfico en España y la seguridad vial Territorialmente, España está organizada en 17 Comunidades Autónomas o regiones NUTS-2 Eurostat, dando lugar al denominado "Estado de Autonomías" (Moreno, 2002), junto a dos ciudades norteafricanas (Ceuta y Melilla), a las que también se les ha otorgado la condición de territorios autónomos como Ciudades Autónomas. Cada región NUTS-2 está, a su vez, formada por una o varias regiones NUTS-3 Eurostat (que se conocen como provincias en España), con un total de 50. Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 76 Administrativamente, España no es una federación sino un estado unitario descentralizado (Colomer, 1998), con una devolución de la gobernanza a los gobiernos regionales a lo largo del actual régimen democrático, desde la entrada en vigor de la Constitución de 1978 (Balaguer-Coll et al., 2010), hasta alcanzar la situación actual en la que aproximadamente el 80% del presupuesto público es gestionado directamente por las administraciones autonómicas y locales. Este proceso de descentralización no ha sido homogéneo (Martí-Costa et al., 2017), pues algunas regiones tienen niveles más altos de descentralización en muchos servicios y, asimismo, no todos los servicios públicos han seguido el mismo grado de delegación. Por ejemplo, en la actualidad, asuntos como el bienestar social o la sanidad se encuentran descentralizados prácticamente al 100% en España (Costa-Font y Rico, 2006; Costa-Font y Turati, 2018), siendo los Ministerios correspondientes meros coordinadores. Similar caso sucede con la educación (Alegre, 2010; Salinas y Solé-Ollé, 2018), donde el gobierno central tiene prácticamente nulo poder ejecutivo y éste se encuentra prácticamente delegado en su totalidad a las administraciones regionales. Por su parte, la gestión del tráfico y la seguridad vial han seguido un modelo y un ritmo de descentralización diferente. Al respecto, la Constitución española de 1978 estableció que el Estado se reserva algunas funciones legales y ejecutivas exclusivas en materia de tráfico y circulación de vehículos de motor, lo que ha hecho que, de lejos, no se llegue al nivel de descentralización introducido para las políticas anteriores. Sin embargo, en base a algunos antecedentes históricos, se ha producido un proceso por el que, a través de legislación posterior, se reconoció expresamente que las regiones del País Vasco (1982) y Cataluña (1997) debían ejercer plenas competencias ejecutivas para la supervisión y control de la normativa nacional de tráfico en las vías interurbanas de sus respectivos territorios. Como consecuencia, la gestión de la policía de tráfico presenta una situación asimétrica, estando centralizada en la mayoría de las regiones españolas y descentralizada mediante autogobierno autonómico solo en unas pocas. En concreto, existen tres niveles de descentralización: Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 83 c) Xit son variables de control que miden: c.1) Aspectos económicos y sanitarios, más concretamente la tasa de paro y la densidad hospitalaria, respectivamente. La literatura anterior demuestra ampliamente un comportamiento procíclico entre la situación económica y la seguridad vial, por lo que se espera que la tasa de desempleo muestre un signo negativo con los resultados de la seguridad vial (como en Scuffham y Langley, 2002). La densidad hospitalaria se incluye en el modelo como una aproximación de la capacidad del sistema de atención de salud. Por lo tanto, se estima a priori que la densidad hospitalaria y las muertes por accidentes de tráfico mostrarán una correlación negativa, siguiendo estudios anteriores como Truong et al. (2016). c.2) Aspectos demográficos relacionados con la edad media de la población y la relación entre la población de la capital y la población regional total. La variable de edad media tiene como objetivo modelar la diferencia en los comportamientos de conducción para diferentes edades. Según la literatura científica existente (Prat et al., 2015), los conductores más jóvenes presentan conductas de conducción más imprudentes con un consumo más frecuente de drogas y alcohol durante la conducción, lo que puede contribuir a incrementar la probabilidad y gravedad de los accidentes. Sin embargo, los conductores de edad avanzada normalmente presentan capacidades físicas y cognitivas deterioradas que pueden conducir a un aumento tanto de los accidentes como de la mortalidad (Li et al., 2003). La relación entre la población de la capital y la población total es una aproximación de la concentración de la población. No existe consenso sobre la influencia de esta variable en la seguridad vial: en algunos casos, se espera que una mayor concentración poblacional conduzca a un aumento de accidentes (Castro-Nuño et al., 2018), lo que puede explicarse por un aumento de viajar desde áreas metropolitanas para acceder a servicios esenciales ubicados principalmente en la capital; pero también se ha encontrado una mejor seguridad vial en otros casos (Tolón-Becerra et al., 2013) como resultado de una reducción de los desplazamientos en las regiones con mayor concentración poblacional. c.3) Variables de movilidad e infraestructura, específicamente, la tasa de motorización y la densidad de carreteras en todas las vías. La tasa de motorización se Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 84 utiliza como proxy del factor de riesgo de exposición; por lo tanto, inicialmente se espera que un mayor stock de vehículos y un mayor uso de los mismos puedan conducir a mayores tasas de accidentes y fatalidades (Noble et al., 2015). También se espera inicialmente una relación negativa entre el índice de accidentes y fatalidades y la calidad de las carreteras, ya que se muestra que una mejor infraestructura mejora la seguridad vial (Aparicio-Izquierdo et al., 2013; Sánchez-González et al., 2018). Finalmente, el número total de turistas que visitan la región se incluye como un indicador de exposición y conductas de riesgo. Anteriormente se ha demostrado que el turismo aumenta la congestión del tráfico y se asocia con un aumento en el consumo de alcohol y otros comportamientos imprudentes, por lo que inicialmente se espera que contribuya a un deterioro de la seguridad vial (Castillo-Manzano et al., 2020a). c.4) Variables meteorológicas: volumen de lluvia anual. Existe evidencia empírica que indica que las condiciones climáticas afectan la seguridad vial; específicamente, esperamos un impacto desfavorable de las lluvias en las variables de seguridad vial (Usman et al., 2011). d) Para capturar la evolución a lo largo del tiempo, se utiliza una tendencia temporal. En la Tabla 22 se incluye, como prueba de robustez, una nueva especificación con efectos fijos en el tiempo. e) NUTS-3i son efectos fijos por región, que se introducen una vez aplicado el test de Hausman. Los efectos fijos regionales se incluyen en el modelo para cuantificar todas las características específicas de cada región NUTS-3 no medidas por las variables restantes. La inclusión de efectos fijos regionales es un enfoque común cuando se trabaja con datos de panel en análisis de siniestralidad vial (Toffolutti y Suhrcke, 2014). f) εit es el error aleatorio con media cero. Para el tratamiento de los datos se usa el modelo ‘population averaged’. En la Tabla 18 se describen las variables consideradas y las fuentes de las que se han extraído. Por su parte, la Tabla 19 muestra las unidades y los estadísticos descriptivos. Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 85 Tabla 18. Descripción de las variables del modelo del Capítulo III Variables Descripción Fuente Accidentes de tráfico en vías interurbanas Accidentes de tráfico ocurridos en vías interurbanas para cada región NUTS-3 Anuario de la Dirección General de Tráfico (DGT) Fallecidos en accidentes en vías interurbanas Fallecidos por accidente de tráfico dentro de los 30 días posteriores al accidente en vías interurbanas para cada región NUTS-3 Anuario de la Dirección General de Tráfico (DGT) Descentralización Variable ‘dummy’ igual a 1 si la policía de tráfico está (to tal o parcialmente) descentralizada en la región NUTS-3 y 0 en el caso contrario Ministerio del Interior. Gobierno de España Tasa de desempleo Tasa de desempleo durante el 4º trimestre del año para cada región NUTS-3 Instituto Nacional de Estadística (INE) Densidad hospitalaria Número de hospitales por cada 1.000 km2 en cada región NUTS-3 Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social, Gobierno de España Edad media Edad media de la población viviendo en cada región NUTS-3 a día 1 de enero del año Instituto Nacional de Estadística (INE) Ratio de la población en la capital Ratio de la población que vive en la principal ciudad de la región NUTS-3 comparada con la pobla ción total de región NUTS-3 Instituto Nacional de Estadística (INE) Tasa de motorización Número de vehículos a motor por cada 1.000 habitantes en cada región NUTS3 Instituto Nacional de Estadística (INE) Ratio de autovías Ratio entre la longitud total de autovías (y autopistas) y la longitud total de carreteras para cada región NUTS-3 Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana. Gobierno de España Turistas Número total (en millones) de turistas residentes en España, que pernoctaron al menos una noche para cada región NUTS-3 Instituto Nacional de Estadística (INE) Precipitaciones Precipitación mensual media (en mm/100) para cada región NUTS-3 Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) PIB per cápita Producto Interior Bruto per cápita para cada región NUTS-3 en EUR constantes con base 2010 Instituto Nacional de Estadística (INE) Densidad de población Millón de habitantes por superficie (en km 2 ) para cada región NUTS-3 Eurostat Censo de conductores (variable de exposición) Licencias de conducir en vigor para cada región NUTS-3 Anuario de la Dirección General de Tráfico (DGT) Fuente: elaboración propia Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 86 Tabla 19. Estadísticos descriptivos de las variables del modelo del Capítulo III Variable Núm. Obs. Mediana Desv. Est. Mín. Máx. Accidentes en vías interurbanas 800 808,79 772,35 83,00 5.622,00 Fallecidos en accidentes en vías interurbanas 800 44,56 34,19 4,00 241,00 Descentralización 800 0,16 0,37 0,00 1,00 Tasa de desempleo 800 16,49 7,96 2,87 42,34 Densidad hospitalaria 800 0,059 0,264 0,000 2,186 Edad media 800 42,61 2,85 36,29 50,49 Ratio de la población en la capital 800 0,32 0,13 0,09 0,76 Tasa de motorización 800 0,678 0,080 0,072 0,957 Ratio de autovías 800 0,07 0,08 0,004 0,911 Turistas 800 0,905 0,868 0,121 6,560 Precipitaciones 800 486,50 305,16 4,00 1.867,90 PIB per cápita 800 20.243,91 4.898,90 10.111,00 37.675,00 Densidad de población 800 131,62 173,49 8,58 842,89 Censo de conductores (variable de exposición) 800 506.112,40 589.328,10 50.172,00 3.520.477,00 Año 800 2.010,50 4,61 2.003,00 2.018,00 Fuente: elaboración propia Dada la naturaleza de los datos de panel, hemos utilizado un modelo de Poisson de efectos fijos para nuestras estimaciones. Se han calculado las pruebas de chi-cuadrado de bondad de ajuste de Pearson para los modelos individuales de cada región NUTS-3. La hipótesis nula de sobredispersión a nivel de región NUTS-3 en ambas variables endógenas (accidentes y fallecidos) se rechaza en todos los casos, por lo que el Poisson encaja bien. Además, la desviación estándar es menor que la media en el nivel de la región NUTS-3 para ambas variables endógenas. La única sobredispersión posible proviene de las diferencias entre las regiones NUTS-3 y se ha controlado mediante el uso de errores estándar robustos agrupados por provincia, similar a la técnica realizada en Wu et al. (2014). Se ha realizado una prueba de normalidad (Shapiro-Wilk) sobre las variables endógenas. No se puede inferir que las variables endógenas sigan una distribución normal, representando este hecho una evidencia adicional para elegir una distribución de datos de conteo (Poisson) para las dos variables endógenas. También se ha realizado la Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 87 prueba de Wald modificada para heterocedasticidad, cuyos resultados se muestran en la Tabla 21. Dado que para ambos casos tenemos alta significatividad (realizada para las estimaciones sin correcciones), se indica que es necesario el uso de modelos robustos a heterocedasticidad, como así se ha hecho. Por otro lado, también se realiza sobre ambas variables endógenas la prueba de Levin-Lin-Chu de raíces unitarias para datos de panel. Los resultados de esta prueba apoyan la selección de un modelo estacionario (Levin et al., 2002). 3.5. Resultados y discusión del Capítulo III La Tabla 20 muestra la matriz de correlación de las variables utilizadas en el análisis. Como se puede observar, no existen altas correlaciones entre las variables exógenas utilizadas. Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 88 Tabla 20. Matriz de correlación de las variables exógenas del modelo del Capítulo III Descentralización Tasa de desempleo Densidad hospitalaria Edad media Ratio de la población en la capital Tasa de motorización Ratio de autovías Turistas Precipitaciones Año PIB per cápita Densidad de población Descentralización 1,0000 Tasa de desempleo -0,2248 1,0000 Densidad hospitalaria -0,0033 0,1090 1,0000 Edad media -0,0738 -0,2201 -0,1986 1,0000 Ratio de la población en la capital -0,0179 -0,2226 0,0426 0,1180 1,0000 Tasa de motorización -0,0009 0,0337 0,0120 0,2111 -0,2206 1,0000 Ratio de autovías -0,0762 0,1634 -0,0143 -0,1360 0,0273 -0,0514 1,0000 Turistas 0,0769 0,0698 0,0958 -0,3337 -0,0139 -0,0101 0,2673 1,0000 Precipitaciones 0,2981 -0,1603 -0,1473 0,2679 -0,1084 -0,0497 -0,0886 -0,0354 1,0000 Año 0,0000 0,4528 0,0177 0,3188 -0,0196 0,3923 0,0781 0,0648 0,1014 1,0000 PIB per cápita 0,0615 -0,0812 -0,0034 -0,0408 0,2702 0,0155 -0,0521 -0,0866 0,004 -0,0601 1,0000 Densidad de población 0,2175 0,0474 -0,2964 -0,0662 0,0584 0,2220 0,4235 0,7997 0,0406 0,0301 -0,0293 1,0000 Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 89 El mayor valor de correlación se presenta entre la densidad de población y el número de turistas, que es cercano a 0,8. Este hecho hace indicar que aquellas provincias más densamente pobladas serán las que más turistas reciban y que ambos efectos estarán muy relacionados. También destaca, con una correlación superior a 0,4, la relación entre la densidad de población y la densidad de autovías; mostrando que –como se puede suponer de forma intuitivaaquellas regiones con más habitantes por km2 también requerirán más infraestructuras y viceversa. Por su parte, el año y la tasa de desempleo también presentan una correlación positiva de 0,45; indicando que el periodo analizado finaliza con una crisis económica de gran impacto que hizo crecer el desempleo súbitamente. La Tabla 21 a continuación muestra los resultados de la estimación para el modelo propuesto. Previamente a analizar la influencia de cada una de las variables, remarcamos que el modelo es significativo al 1% en su conjunto, como muestra el estadístico Wald chi-cuadrado. Tabla 21. Resultados de las estimaciones del Capítulo III Variables (I) Fallecidos en vías interurbanas (II) Accidentes en vías interurbanas Descentralización 0,01277** (0,0063) 0,05010*** (0,0192) Tasa de desempleo -0,02462*** (0,0022) -0,00798*** (0,0019) Densidad hospitalaria -0,2194*** (0,0591) -0,1484*** (0,0356) Edad media 0,05492*** (0,0198) 0,04624 (0,0532) Ratio de la población en la capital 2,1736** (0,9587) -0,6156* (0,3615) Tasa de motorización -0,4431** (0,2075) -0,0650 (0,1697) Ratio de autovías -0,1157** (0,0589) -0,00485 (0,0165) Turistas -0,0595* (0,0317) 0,1503* (0,0797) Precipitaciones 0,0972** (0,0391) 0,0193 (0,0212) Año -0,0994*** (0,00543) -0,0539*** (0,0213) Efectos fijos de tiempo No No Efectos fijos de región Sí Sí AR(1) Sí Sí Test de Wald modificado para heterocedasticidad de grupo 629,86*** 4903,23*** Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 90 Test de Hausman - Chi2 26,39*** 88,29*** Test de Levin-Liu - t* ajustado -1,5752* -2,7598*** Test de normalidad de ShapiroWilk 0,8277*** 0,6848*** Test de significatividad conjunta - Wald Chi 2 7462,85*** 15.883,73*** Nota 1: se muestran los errores estándar entre paréntesis Nota 2: modelo robusto a heterocedasticidad y agrupado por provincias. Las regresiones especifican un estructura de correlación AR(1) dentro de las provincias. Se usa el censo de conductores como variable de exposición. Nota 3: Significatividad estadística al 1% (***), 5% (**), 10% (*), respectivamente. De cara a completar y reforzar los resultados mostrados en la Tabla 21, la Tabla 22 introduce una serie de variaciones a los modelos incluidos en la misma. Dichas variaciones son útiles a modo de pruebas de robustez: a) Los modelos III y IV introducen efectos fijos de tiempo en la especificación original, de cara a validar si la introducción de una tendencia tiene algún efecto en los resultados. b) Los modelos V y VI eliminan la provincia (Navarra) donde la supervisión de la ley de tráfico está parcialmente descentralizada, para probar si esta situación especial conduce a algún sesgo en los resultados. c) Los modelos VII y VIII introducen nuevas variables en el modelo como sustitutos de exposición y actividad para analizar la influencia que puedan tener. d) Los modelos IX y X añaden pendientes diferenciadas para cada provincia, con el objetivo de determinar si estas tendencias individuales deben agregarse al modelo original. e) Los modelos XI y XII introducen una especificación de mínimos cuadrados ordinarios pooled. Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 91 Tabla 22. Resultados de las estimaciones para las pruebas de robustez del Capítulo III Variable endógena (III) Fallecidos en vías interurbana s (IV) Accidentes en vías interurbanas (V) Fallecidos en vías interurbanas (VI) Accidentes en vías interurbanas (VII) Fallecidos en vías interurbanas (VIII) Accidentes en vías interurbanas (IX) Fallecidos en vías interurbanas (X) Accidentes en vías interurbanas (XI) Fallecidos en vías interurbanas (XII) Accidentes en vías interurbanas Características del modelo Misma especificación que (I) y (II), pero con efectos fijos de tiempo Misma especificación que (I) y (II), pero quitando Navarra (provincia con descentralización parcial) del panel de datos Misma especificación que (I) y (II) con variables adicionales para confirmar su influencia Misma especificación que (I) y (II), introduciendo una forma específica de tendencia para cada provincia Modelo Pooled OLS y efectos fijos Tendencia de descentralización 0,01147*** (0,0054) 0,04372*** (0,0187) 0,01330** (0,00675) 0,05133*** (0,01948) 0,0156*** (0,0060) 0,0586*** (0,0145) 0,0032 (0,0052) 0,0357*** (0,0043) Descentralización 76,4525*** (9,8749) 16,0488 (12,3883) Tasa de desempleo -0,0144*** (0,0034) 0,0003 (0,0025) -0,0248*** (0,0022) -0,0809*** (0,0019) -0,0241*** (0,0021) -0,0113*** (0,0019) -0,0234*** (0,0025) -0,0095*** (0,0020) -0,0285*** (0,0018) -0,0121*** (0,0015) Densidad hospitalaria -0,1174*** (0,0286) -0,0540** (0,0259) -0,2198*** (0,0600) -0,1498*** (0,0367) -,02205*** (0,0503) -0,1378*** (0,0347) -0,2355*** (0,0746) -0,2457*** (0,0605) -0,2114 (0,1554) -0,0128 (0,1242) Edad media -0,01649 (0,0268) -0,04175 (0,0717) 0,0535*** (0,0197) 0,0470 (0,0535) 0,04965** (0,0221) 0,1011** (0,0507) 0,1537*** (0,0400) -0,0287 (0,0641) 0,0526** (0,0239) 0,0613*** (0,0198) Ratio de la población en la capital 1,458** (0,6490) -0,8192** (0,4037) 2,1153** (0,9530) -0,6178* (0,3647) 2,4755*** (0,9493) -1,2318 (1,1087) 0,4944 (0,7457) 0,3791* (0,2301) 2,2673*** (0,6931) -2,6391*** (0,5725) Tasa de motorización 0,1981 (0,2070) 0,0123 (0,1250) -0,4263** (0,2054) -0,0609 (0,1682) -0,4286 (0,2872) -0,1370 (0,1918) -0,2584 (0,3051) -0,0249 (0,1448) -0,2389 (0,2045) -0,4279** (0,1689) Ratio de autovías -0,0501 (0,0744) 0,0316 (0,0206) -0,1144** (0,0584) -0,04721 (0,0117) -0,0753* (0,0419) -0,0059 (0,0196) -0,1310** (0,0643) 0,0106 (11,3653) -0,1851 (0,1195) 0,0116 (0,0897) Turistas -0,0282 (0,0210) 0,1304* (0,0675) -0,0612* (0,0321) 0,0150* (0,0079) -0,0353 (0,0643) 0,1520* (0,0825) -0,0789 (0,0561) 0,0117** (0,0046) Precipitaciones 0,0590 (0,0387) -0,0604** (0,0300) 0,0926** (0,0396) 0,0186 (0,0213) 0,0750* (0,0420) 0,0173 (0,0269) 0,1243*** (0,0418) 0,0252 (0,0257) 0,0571 (0,0553) -0,0765* (0,0457) Año -0,0946*** (0,0057) -0,0539*** (0,0112) -0,0928*** (0,0064) -0,0661*** (0,0112) -0,1502*** (0,0095) -0,0463*** (0,0132) -0,0865*** (0,0064) -0,0178*** (0,0053) Capítulo III. Análisis del efecto de la descentralización de la supervisión policial del tráfico en la seguridad vial: el caso de España Jesús Boby Alcaide 92 PIB per cápita (·10^6) 0,5260 (2,150) 0,1250 (0,2460) Densidad de población -0,0274** (0,0112) 0,0776** (0,0317) Efectos fijos de tiempo Sí Sí No No No No No No No No Efectos fijos regionales Sí Sí Sí Sí Sí Sí No No Sí Sí Distribución específica para provincias No No No No No No Sí Sí No No AR(1) Sí Sí Sí Sí Sí Sí No No No No Nota 1: se muestran los errores estándar entre paréntesis Nota 2: modelo robusto a heterocedasticidad y agrupado por provincias. Las regresiones especifican un estructura de correlación AR(1) dentro de las provincias. Se usa el censo de conductores como variable de exposición. Nota 3: Significatividad estadística al 1% (***), 5% (**), 10% (*), respectivamente. Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 99 sociedad para hacerse corresponsable de la gobernanza más allá del tradicional modelo de gestión del tráfico planificada, como ocurre para el caso de Suecia con la aplicación del concepto de ‘responsabilización’ (Hysing, 2019). En resumen, los responsables políticos deben considerar estos resultados para definir futuras estrategias de descentralización/recentralización en el debate sobre la descentralización total de la policía de tráfico en Navarra (Calvo, 2018). En este sentido, hay que resaltar que, en el año 2023, el gobierno central de España se ha comprometido a ceder a Navarra la competencia exclusiva de Tráfico y Seguridad Vial, y ya se encuentran en marcha las acciones para esta transferencia de la ATGC a la Policía Foral de Navarra, siguiendo lo marcado en BOE (2023). Finalmente, y con independencia del grado de descentralización, sería deseable una mayor colaboración y uso compartido de algunos recursos específicos entre la Agrupación de Tráfico de la Guardia Civil, que opera en 43 de las 50 regiones NUTS-3 españolas, y las fuerzas policiales regionales, que operan en las regiones NUTS-3 de Cataluña, Navarra y País Vasco. Y, a nivel supranacional, también debería hacerse un esfuerzo para promover estas mismas estrategias sobre la base de una mayor colaboración y más recursos comunes entre los diferentes departamentos nacionales de policía de tráfico y a través de iniciativas como TISPOL (Red Europea de Policía de Tráfico). Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 100 CAPÍTULO IV. Conclusiones y consideraciones finales El presente documento de tesis doctoral se centra en el análisis del problema de la seguridad vial, que constituye uno de los principales retos a los que se enfrenta nuestra sociedad, y que conlleva un fuerte impacto e influencias en las áreas económica, política y tecnológica. En concreto, se ha estudiado de forma extensa este problema para el caso de Europa en su conjunto (a través de la UE-27 junto a Reino Unido) y de España en particular durante el final del siglo XX y el comienzo del siglo XXI, presentando las principales variables, políticas e hitos relacionados con el mismo. Particularmente, se ha profundizado en base a dos hechos singulares que permiten establecer sendos casos de estudio de sumo interés. En primer lugar, la crisis económico-financiera de 2008 y los posteriores programas de apoyo financiero (y las medidas de austeridad derivadas de los mismos), con su potencial impacto en las variables de seguridad vial. Y, en segundo lugar, el proceso de descentralización asimétrica (con regiones completamente descentralizadas o centralizadas e incluso híbridas como el caso de Navarra en el periodo analizado) en el ámbito de la policía de tráfico en España. Junto a las conclusiones concretas para cada uno de los estudios anteriores, las cuales han sido incluidas en los respectivos capítulos, a continuación, se recogen una serie de implicaciones derivadas de ambas investigaciones, con el fin de ofrecer algunas recomendaciones en materia de seguridad vial. En primer lugar, tanto en el ámbito europeo como en el caso de España, se ha demostrado empíricamente que existe una relación pro-cíclica entre seguridad vial y ciclo económico, que sigue una evolución cuadrática a largo plazo (tanto para accidentes como para fallecidos). Esta relación pro-cíclica se ha confirmado usando como proxies de actividad económica tanto el PIB per cápita como la tasa de desempleo, y está en línea con otros hallazgos similares que se presentan en la literatura científica para distintas geografías y periodos. Por un lado, hemos confirmado la influencia significativa que el ciclo económico tiene en la seguridad del tráfico rodado, para dos casos representativos en los que se cuenta con sistemas de gestión de la seguridad vial muy avanzados: el conjunto de los Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 101 países de la UE-27 más Reino Unido y el conjunto de provincias de España. En los dos entornos, pese a que durante décadas se han ido acumulando elementos que mejoran la seguridad del tráfico en términos de políticas avanzadas, mejoras en las vías, educación, o medios tecnológicos para la aplicación de la legislación, entre otros, se pone de manifiesto que la variación de la actividad económica –y, por ende, la exposiciónsigue siendo el principal predictor del comportamiento de la siniestralidad y mortalidad vial en el corto plazo. Por otro lado, los resultados nos muestran que también, para estos casos, tanto el PIB per cápita como la tasa de desempleo pueden utilizarse como variables de actividad económica, en concreto para el análisis de la relación con las variables de seguridad vial. Este hecho es de suma importancia y sería extrapolable, de cara a enriquecer los análisis científicos, al análisis de otros casos de estudio en los que la actividad económica genera externalidades de cualquier signo, como el impacto en el medio ambiente, o la seguridad ciudadana. Ahondado en este comportamiento pro-cíclico, especialmente en las mejoras observadas durante los periodos de retroceso económico, que se observa de forma muy clara con el resultado paradójico hallado en el Capítulo II (donde se ha comprobado de forma empírica que los países que sufrieron una mayor recesión en la crisis económica y financiera de 2008 presentaron mejores datos de seguridad vial), cabe destacar que en los periodos de recesión económica puede producirse un efecto ‘espejismo’ de mejora que lleve a los poderes públicos a relajar las medidas de prevención (reforzado por la necesidad de priorizar gastos e inversiones en otras áreas de políticas públicas). No obstante, no debe perderse de vista que esta reducción es sólo coyuntural y, como también se ha demostrado, la dinámica a largo plazo no varía. Por tanto, los poderes públicos deben tener en cuenta esta diferencia entre los comportamientos a corto y largo plazo para no recortar presupuestos en seguridad vial que puedan afectar a los factores estructurales del sistema, guiados por las mejoras en corto plazo vinculadas a las contracciones económicas. En cualquier caso, es reseñable también que –por el contrarioel incremento de la actividad económica genera externalidades negativas a corto plazo en la seguridad vial, que deben tenerse en cuenta a la hora de diseñar e implementar las políticas públicas y Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 102 gestionar los presupuestos públicos. De este modo, en épocas de crecimiento económico debe preverse un mayor riesgo de siniestralidad y fatalidad vial y dedicar partidas y recursos extraordinarios a la gestión del tráfico y la prevención vial. En segundo lugar, y junto a la influencia de la actividad económica, se ha encontrado también una relación significativa positiva entre movilidad (expresada en vehículos·km) y siniestralidad, si bien dicha relación no se observa cuando se usa el parque de automóviles como variable exógena, poniendo de manifiesto que la disponibilidad de un mayor número de vehículos en el parque automovilístico no implica de forma necesaria una mayor exposición al riesgo. En este sentido, se deduce que el incentivo a la compra de vehículos y el subsecuente incremento del stock total, lejos de suponer un problema para la seguridad vial, supone una palanca de mejora, ya que contribuye a la modernización del mismo. En tercer lugar, hemos demostrado, mediante modelos econométricos, el efecto negativo que tiene en la seguridad vial la densidad de población, tanto para España como para los países de su entorno. De este modo, se evidencia que una mayor densidad de población o una mayor concentración de la población de la región en un municipio conlleva más mortalidad vial, aunque no necesariamente más siniestralidad. Probablemente, esta mayor concentración de la población viene asociada a mayores desplazamientos y retenciones de tráfico que, además, dificultan el acceso de los equipos de asistencia sanitaria en caso de siniestro. Así, se recomienda a los poderes públicos intensificar las campañas de prevención en estas zonas, así como establecer mecanismos de mitigación (como facilitación del acceso de las asistencias sanitarias) en las zonas que presenten un tráfico denso. De manera adicional, se ha demostrado también que las características de las vías tienen un fuerte impacto en las variables de seguridad vial. En concreto, una mayor densidad de autovías se ha demostrado determinante para reducir la fatalidad en el conjunto de países de la UE27 + Reino Unido y, para el caso particular de España, concluimos que aquellas provincias con más densidad de autovías muestran una menor mortalidad vial, siendo complementarios ambos resultados. Por tanto, se pone de manifiesto el beneficio social (y económico) que tienen las inversiones en vías de alta Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 103 capacidad y el mantenimiento de las mismas en términos de reducción de siniestralidad y fatalidad vial. Finalmente, con los dos casos analizados de forma empírica, podemos concluir la importancia que las políticas públicas tienen en la seguridad vial, incluso en aquellos casos en que éstas no están directamente relacionadas con la seguridad vial. De este modo, hemos demostrado que la aplicación de medidas de austeridad en las finanzas públicas genera a corto plazo un impacto favorable en la seguridad vial, aunque se estima que dicho impacto a largo plazo será negativo. Por otro lado, hemos encontrado el efecto negativo que la descentralización de las políticas públicas (en este caso, la vigilancia del tráfico) puede tener en la sociedad (en concreto, en las variables de seguridad vial); debiendo remarcar, no obstante, que en múltiples casos (para otras regiones y/o políticas) dicha descentralización se ha demostrado beneficiosa. La primera derivada de este hecho es que se pone de manifiesto –como sucede de forma frecuente en la literatura científicaque las políticas públicas deben ser guiadas por la evidencia científica, así como adaptadas a cada caso particular con el objeto de considerar todas las características específicas del área. Por tanto, se recomienda a los poderes públicos que sean sumamente cautelosos y meticulosos a la hora de determinar el grado correcto de delegación de responsabilidades para las diferentes políticas, así como establezcan mecanismos de control para mejorar la eficacia cuando resulte necesario. En concreto, y atendiendo a la seguridad vial, se recomienda el refuerzo de los mecanismos de coordinación en la administración pública, por ejemplo, con la presencia de expertos en seguridad vial en comisiones interministeriales; o con la consideración de este perímetro en los grupos de trabajo del poder legislativo. En estos casos, estos expertos deben aportar las evidencias científicas existentes en la materia. También, e insistiendo en el campo de la coordinación, se consideran convenientes todas aquellas iniciativas que permitan el intercambio de buenas prácticas entre las distintas policías de tráfico, tanto a nivel autonómico y nacionales, como supranacionales, para de este modo, potenciar la eficacia y eficiencia de las estrategias de prevención de los accidentes de tráfico y aprovechar las economías de escala y el efecto red. Capítulo IV. Conclusiones y consideraciones finales Jesús Boby Alcaide 104 Adicionalmente, y como líneas de investigación futura, consideramos recomendable realizar un análisis más detallado de los mecanismos que están detrás de los comportamientos demostrados de forma empírica en las investigaciones realizadas en el seno de esta tesis doctoral. En concreto: ¿en qué variaron los presupuestos de seguridad vial entre los países con programas de intervención y los no intervenidos tras la crisis de 2008?, ¿hubo diferencias entre estos grupos de países en lo referente a las sanciones por infracciones viales?, ¿cuáles son los medios de los que dispone la ATGC frente a las policías regionales en España? También sería muy oportuno extender análisis similares a situaciones análogas, como la crisis causada por la pandemia de COVID-19, o estudiar el impacto de la descentralización en otras geografías, de cara a validar si los mecanismos aquí detectados también se presentan. Por último, se espera que los resultados de esta Tesis Doctoral y las líneas de investigación propuestas sirvan de base a futuros estudios que profundicen en la eficacia, así como en el diseño e implantación de nuevas estrategias en materia de seguridad vial y que contribuyan a la ansiada reducción de los accidentes de tráfico y de la mortalidad en las carreteras. 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