Elasticidad precio de la demanda y perfil de los usuarios de la parada "Pablo de Olavide" de metro de Sevilla

Hernández-Díaz, Alfredo G.; García Cobián, Emilio Carlos Article Elasticidad precio de la demanda y perfil de los usuarios de la parada "Pablo de Olavide" de metro de Sevilla Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Provided in Cooperation with: Universidad Pablo de Olavide, Sevilla Suggested Citation: Hernández-Díaz, Alfredo G.; García Cobián, Emilio Carlos (2014) : Elasticidad precio de la demanda y perfil de los usuarios de la parada "Pablo de Olavide" de metro de Sevilla, Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, ISSN 1886-516X, Universidad Pablo de Olavide, Sevilla, Vol. 17, pp. 80-100 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/113872 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/es/ REVISTA DE M´ ETODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOM´ IA Y LA EMPRESA (17). P´aginas 80–100. Junio de 2014. ISSN: 1886-516X. D.L: SE-2927-06. URL: http://www.upo.es/RevMetCuant/art.php?id=90 Elasticidad precio de la demanda y perfil de los usuarios de la parada “Pablo de Olavide” de Metro de Sevilla Hern´ andez-D´ ıaz, Alfredo G. Departamento de Econom´ıa, M´etodos Cuantitativos e Historia Econ´omica Universidad Pablo de Olavide (Sevilla, Espa˜na) Correo electr´onico: [email protected] Garc´ ıa Cobi´ an, Emilio Carlos Universidad Pablo de Olavide (Sevilla, Espa˜na) Correo electr´onico: [email protected] RESUMEN En el presente trabajo mostramos los resultados m´as relevantes obtenidos en un proceso de encuestaci´on a 300 usuarios de la estaci´on “Pablo de Olavide” del metro de Sevilla. El objetivo del trabajo es doble: por un lado, analizar el perfil del usuario (motivaciones por las que usan el metro, intermodalidad y flujos); mientras que, por otro lado, a partir de las disposiciones a pagar con respecto a posibles incrementos en el precio del servicio, estimamos parcialmente la elasticidad precio de la demanda para esta poblaci´on objetivo tan concreta. El perfil tan espec´ıfico de los usuarios de dicha parada as´ı como las caracter´ısticas propias del metro de Sevilla explican algunos de los resultados obtenidos esperando ayuden a los gestores y administradores de Metro de Sevilla en la toma de decisiones. Palabras clave: elasticidad precio de la demanda; metro de Sevilla; an´alisis perfil usuario; disposici´on a pagar. Clasificaci´on JEL: B21; D12; R41. MSC2010: 91B42; 62P20; 90B06. Art´ıculo recibido el 7 de noviembre de 2013 y aceptado el 22 de mayo de 2014. 80 Price Elasticity of Demand and Profile of “Pablo de Olavide” Metro Stop’s Users of Seville Metro ABSTRACT In this paper the most relevant results obtained in a survey conducted by 300 users of the “Pablo de Olavide” Seville metro stop are presented. The aim of the paper is twofold. On the one hand, the user profile is analysed: motivations for using the subway, intermodality and flows, whereas, on the other hand, the price elasticity of demand is partially computed by means of the willingness to pay for that specific user profile. In fact, both the particular user profile and Seville metro’s characteristics explain some of the obtained results that hopefully will help managers of Seville Metro in making decisions. Keywords: price elasticity of demand; Seville metro; user profile analysis; willingness to pay. JEL classification: B21; D12; R41. MSC2010: 91B42; 62P20; 90B06. 81 82 1. INTRODUCCIÓN Una de las mayores preocupaciones de los gobiernos actuales concierne a la gestión de los sistemas de transporte público, los cuales se esperan que sean de calidad, eficientes, sostenibles y asequibles para los ciudadanos, más aún para intentar atraer viajeros que usan vehículos privados. Las necesidades de traslación son cada vez mayores debido al gran crecimiento urbano y a la expansión de los núcleos residenciales, comerciales, de ocio, etc. En este contexto de movilidad, medios de transporte públicos que nos ayuden a acortar las distancias y los tiempos de llegada y que supongan ahorros en costes o en contaminación con respecto al uso del vehículo privado, son cada vez más demandados. Hoy en día, dichos sistemas de transporte son analizados desde diferentes puntos de vista para tratar de conocer cómo funcionan, por qué evolucionan en el tiempo de cierta manera y qué otros factores, tanto internos como externos, afectan en su desarrollo (Litman, 2012 y 2013). Mientras mayor sea el conocimiento de éste, más fácilmente podrán tomar decisiones sus gestores. Uno de los factores fundamentales es la tarifa por trayecto, puesto que de ésta dependen la mayor fuente de ingresos de los medios de transporte. En general, si las tarifas se incrementan, la demanda disminuirá aunque los ingresos aumentarán o no dependiendo de la relación existente entre precio y demanda, generalmente representadas por una curva de demanda (Mankiw, 2002). Normalmente, esta relación es expresada a través del concepto elasticidad (o elasticidad precio, o elasticidad precio de la demanda), esto es, el porcentaje de variación de la demanda por cada punto porcentual de variación en las tarifas. El estudio de la elasticidad precio de la demanda ha sido y es un tema de investigación actual, pues ayuda enormemente a los gestores de las empresas a tomar decisiones sobre las tarifas de sus productos y las repercusiones esperadas en el cambio de éstas. En especial, en aquellos bienes de mayor relevancia para la economía doméstica: precio de la energía, de los combustibles, de las bebidas,… Más concretamente, la elasticidad precio en el sector transporte varía significativamente dependiendo de múltiples factores: modo de transporte, periodo del tiempo, políticas tarifarias, perfil del usuario, longitud del viaje, etc. A modo de ejemplo, para abordar el problema del transporte en grandes ciudades altamente congestionadas, los gobiernos locales y centrales de éstas recurren a diferentes políticas tarifarias. Como se comenta en Miao y Gao (2013), los gestores de la ciudad china de Beijing recurren a políticas de bajo coste para el metro y así incentivar su uso y descongestionar el tráfico por carretera. Obviamente, este tipo de políticas requiere de subsidios, ayudas o primas elevadas que garanticen el correcto funcionamiento y la supervivencia de este medio de transporte. Se podría decir que el estudio de las elasticidades se puede abordar desde dos enfoques distintos:  83   Series temporales y modelos econométricos. Cuando se conocen datos históricos sobre los precios y las demandas en el pasado es posible predecir la demanda mediante modelos econométricos a partir de un conjunto de variables predictoras. Hay que tener en cuenta que la elasticidad precio de la demanda varía significativamente a lo largo del tiempo, lo que le confiere un carácter dinámico. Muchos investigadores distinguen entre valores de elasticidad a corto, medio o largo plazo según se estimen valores de elasticidad para 1-2 años, 5-7 años o 12-15 años, respectivamente. Para ello resulta fundamental poseer suficientes datos que le confieran fiabilidad al estudio.  Preferencias reveladas y disposición a pagar (DAP). En aquellos casos, como el nuestro, donde no es posible conocer suficientes datos para inferir modelos econométricos, es posible recurrir a un proceso de encuestación y preguntar sobre la disposición a pagar (DAP) por el mismo u otro servicio relacionado. El proceso de encuestación y la metodología empleada deben ser cuidadosamente diseñados para mitigar en la medida de lo posible la subjetividad de los usuarios o simplemente el rechazo directo ante cualquier incremento en los precios. No obstante, la DAP ha sido utilizada exitosamente en otros campos de la Economía (véase, a modo de ejemplo, la valoración contingente en Riera et al., 2008 o Kriström y Riera, 1997). Con respecto a estas dos metodologías, como destacan Flores y Carson (1997) en su trabajo sobre la elasticidad renta de la demanda (income elasticity of demand), existe una alta correlación entre la elasticidad renta ordinaria y la elasticidad renta según la DAP de los usuarios, aunque resulta imposible determinar una a partir del conocimiento de la otra debido a otros factores externos no observados. De igual modo, la elasticidad precio que estimamos en este trabajo a partir de las DAP no coincide necesariamente con la real. Más aún, en el trabajo que presentamos no son considerados otros factores externos (variaciones de precios de los transportes substitutivos, mejoras de calidad del servicio, tarifas combinadas, calidad del servicio…) a la hora de estimar la reducción de usuarios ante incrementos de precios. Por ello, los resultados que mostramos posteriormente hay que situarlos en este contexto. En el caso de nuestro estudio, es de especial relevancia constatar la juventud del metro de Sevilla, puesto en marcha en abril de 2009. Eso nos imposibilita hacer estudios de series temporales a corto, medio o largo plazo. Por ello, nos centramos en el estudio de la elasticidad precio de la demanda para un caso muy particular: disposición a pagar de, principalmente, los estudiantes de la Universidad Pablo de Olavide como usuarios de la parada situada en el campus universitario. La literatura actual relacionada con estudios de la elasticidad en los medios de transporte es muy extensa y hacer una revisión exhaustiva de ésta sería una tarea casi  84  inabordable. Por ello, a continuación presentamos algunos de los trabajos relacionados con los objetivos de este trabajo desde los dos principales puntos de vista comentados anteriormente: modelos econométricos y estudios sobre la disposición a pagar. En De Rus (1990), el autor realiza un estudio para el transporte urbano en 11 ciudades españolas usando modelos econométricos basados en datos para el periodo 1980-1988. La inclusión de la variable tiempo así como de otros factores relevantes le permite obtener elasticidades a medio y largo plazo, elasticidades en función del nivel de servicio así como elasticidades condicionadas. En Gilbert y Jalilian (1991), los autores usan métodos econométricos para analizar los efectos de la introducción de billetes combinados para metro y autobús (travelcard) en mayo de 1983 en la ciudad de Londres. Así, por un lado estiman el impacto de dicha tarjeta de viaje obteniendo elasticidades precio de -0,839 para el autobús y de -0,355 para el metro; mientras que, por otro lado, obtienen valores de elasticidad precio a largo plazo de -1,318 para el autobús y -0,688 para el metro. Los valores obtenidos en este estudio no son comparables al nuestro. Como se verá posteriormente, tanto la población objetivo (estudiantes en su mayoría) y la escasa cobertura del metro en Sevilla explican que la mayoría de los encuestados usen el mismo tipo de billete (bonometro). En 1999, Bruce Schaller realizó un estudio relativo al efecto en la demanda de los taxis de Nueva York en función de los precios, la disponibilidad del servicio y la cadena de servicio (Schaller, 1999). En lo que concierne a la elasticidad precio de la demanda concluyen un valor de -0,22 a partir de las series temporales conocidas sobre ingresos, ofertas y demandas. Posteriormente, en Matas (2004), la autora obtiene valores tanto de elasticidad como elasticidad cruzada para el metro y el autobús en Madrid (España). Entre otros resultados, los más relevantes para este trabajo conciernen a los valores de elasticidad obtenidos tanto para el autobús (-0,21) como para el metro de Madrid (-0,37), en la línea de los trabajos publicados anteriormente. Varios factores diferencian este trabajo del realizado en Sevilla. Por un lado está la metodología: en Matas (2004) se disponen de datos de diversas variables del metro y del autobús para el periodo 1979-2001, permitiendo inferir modelos de demanda tanto agregados como desagregados. Por otro lado está la introducción de tarifas combinadas para varios medios de transporte así como de tarjetas de viajes que permiten utilizar los servicios tantas veces como se desee en un periodo de tiempo supuso un cambio de tendencia espectacular en la demanda de éstos. Este tipo de variables no son relevantes en nuestro estudio debido a la localización de la parada y el perfil de los usuarios objetivo. Unos años más tarde y en línea con el trabajo anterior, en García-Ferrer et al. (2006) se modela la demanda del metro y del transporte urbano en Madrid (España) haciendo especial  85  énfasis en las 6 tarjetas de viajes disponibles, concluyendo tanto elasticidades precio para ambos medios de transporte como elasticidades cruzadas. Aunque obtienen una elasticidad media de -1,1 para ambos medios de transporte, también se muestran valores altos (-2,17) para usuarios sensibles al pago del billete de 10 viajes. De nuevo, los resultados obtenidos en García-Ferrer et al. (2006) no son comparables al de este trabajo tanto por la metodología y la población de estudio como por las diferencias existentes entre el metro de Madrid y el de Sevilla. Así como en el de Madrid existe una red muy amplia de gran cobertura, en Sevilla solo hay una línea que tan solo conecta con una estación de trenes de cercanías. En Paulley et al. (2006) se abordan temas similares sin especificar los modelos econométricos utilizados para los transportes urbano, suburbano y metro en Reino Unido a partir de una extensa recopilación de estudios previos publicados. Más concretamente, se analiza la influencia de componentes como los tipos de tarifa, la calidad del servicio o el uso de vehículo propio en los tres medios de transporte mencionados recopilando información de diferentes trabajos publicados desde 1980. Los resultados obtenidos relacionados con la elasticidad precio de la demanda son -0,4, -0,56, -1,0 a corto, medio y largo plazo en el autobús, -0,3 y -0,6 a corto y largo plazo en el metro y -0,6 para el corto plazo en el suburbano. Estos valores difieren de los que mostraremos para Sevilla por motivos similares a los comentados en los trabajos anteriores. Trabajos que estiman diferentes elasticidades mediante la DAP en el tren de alta velocidad en España son Román et al. (2010) o Espino et al. (2007), además de inferir diferentes modelos econométricos para las conexiones Madrid-Zaragoza y Madrid-Barcelona usan la DAP para obtener elasticidades precio entre -0,72 y -0,55. En Asquith (2011) también se modela y analiza la red de trenes rápidos o de alta velocidad para las ciudades de Boston, Chicago, Philadelphia y Washington DC. Entre otros resultados, el autor obtiene un valor global para las cuatro ciudades de -1,377 en la elasticidad precio de los ingresos mediante modelos econométricos. También en 2011 Galarraga et al. se recurre a la DAP para estimar la elasticidad precio de la demanda de la energía. Cabe destacar también los excelentes trabajos realizados en los últimos años por Victoria Transport Policy Institute (Litman, 2012 y 2013) donde se analiza el comportamiento de diversos medios de transporte y las relaciones e interconexiones entre ellas a partir de variables como los ingresos, tipo de combustibles, el precio del estacionamiento, el tiempo de viaje, tipos de vuelos… Más recientemente, en Miao y Gao (2013) se analiza la elasticidad precio de la demanda para el metro de Beijing. En este caso, se proporcionan y comparan datos demográficos y económicos de la ciudad de Beijing desde 1978, obteniendo elasticidades para los tres grandes  86  periodos de crecimiento de la ciudad. Para el periodo 1991-1995 se comparan las tarifas con el volumen de usuarios, obteniendo una elasticidad de -0,8811. En el segundo y tercer periodo, 1996-2000 y 2001-2008, no se proporcionan valores de elasticidad debido a que otros factores externos, como el incremento en la población, dan lugar a constantes aumentos de la demanda a pesar de los incrementos en los precios. Resumimos en la Tabla 1 los trabajos anteriormente mencionados. Transporte Periodo Elasticidad Método* Referencia Urbano (España) 1980-1988 -0,44 a -0,16 ST De Rus (1990) Metro (Londres) 1972-1987 -0,688 ST Gilbert y Jalilian (1991) Taxi (Nueva York) 1990-1996 -0,22 ST Schaller (1999) Urbano (Madrid) 1979-2001 -0,21 ST Matas (2004) Metro (Madrid) 1979-2001 -0,37 ST Matas (2004) Urbano (Madrid) 1987-2000 -1,1 ST García-Ferrer et al. (2006) Metro (Reino Unido) 1980-2000 -0,3 (corto plazo) -0,6 (largo plazo) ST Paulley et al. (2006) Urbano (Reino Unido) 1980-2000 -0,4 (corto plazo) -1,0 (largo plazo) ST Paulley et al. (2006) Suburbano (Reino Unido) 1980-2000 -0,6 (corto plazo) ST Paulley et al. (2006) Tren Alta Velocidad (España) 2004 -0,72 a -0,55 ST-DAP Román et al. (2010) Tren Alta Velocidad (USA) 2000-2001 -1,377 ST Asquith (2011) Metro (Beijing) 1991-1995 -0,8811 ST Miao y Gao (2013) Tabla 1. Resumen de los trabajos mencionados. *ST = Series Temporales; DAP = Disposición a Pagar La estructura del trabajo es la siguiente. En la Sección 2 se incluye los datos más relevantes de la Universidad Pablo de Olavide, de Metro de Sevilla y de la metodología empleada. En la Sección 3 mostramos los principales resultados obtenidos relacionados con el análisis del perfil de usuario y la elasticidad precio de la demanda. Concluimos con un resumen de lo expuesto y algunas líneas de investigación futuras. 2. CONTEXTO Y METODOLOGÍA La Línea 1 de Metro de Sevilla, puesta en funcionamiento en abril de 2009, es el primer transporte de este tipo en Andalucía y se estima sirve a un total aproximado de 230.000 personas residentes a menos de 500 metros de una estación, todo ello en una de las cinco ciudades más pobladas de España con unos 700.000 habitantes en la capital y otros 300.000 en la periferia (véase la Figura 1). En el ámbito que nos concierne, el metro actúa notablemente conectando a multitud de personas con el campus de la Universidad Pablo de Olavide. Particularmente, la afluencia de estudiantes, profesores y resto de personal al campus de la Universidad Pablo de Olavide se ha visto tremendamente favorecida con el establecimiento de este servicio, que permite a mayor número de personas el acceso a la Universidad desde diversos puntos de la provincia con mayor facilidad.  87  Figura 1. Línea 1 de Metro de Sevilla y su parada “Pablo de Olavide” El metro de Sevilla, durante sus tres primeros años de servicio, ha sido un verdadero éxito, realizando más de 42 millones de viajes. Es destacable, a pesar de la crisis y el estancamiento sufrido por el resto de estaciones de Metro de Sevilla en lo que a demanda se refiere durante 2012, el crecimiento extraordinario que ha experimentado la parada de la Universidad Pablo de Olavide. Según las memorias anuales de Metro de Sevilla Sociedad Concesionaria de la Junta de Andalucía S.A., la demanda anual en dicha estación ha experimentado un crecimiento notable desde la puesta en servicio del metro: a modo de ejemplo, 29% en 2011 respecto a 2010 o 6,62% en 2012 respecto a 2011. No obstante, el metro de Sevilla sufre de grandes carencias que frenan su crecimiento: existencia de una sola línea o pocas conexiones con otros medios de transporte, entre otras. En lo que concierne a la Universidad Pablo de Olavide, desde sus inicios en 1997 ha incrementado el número de estudiantes, profesores y demás personal de administración hasta un total de aproximadamente 12.000 personas (OpenDataUPO, 2012). Actualmente oferta 31 grados y dobles grados, algunos de ellos con la posibilidad de cursarlos como bilingües y está plenamente adaptado al Espacio Europeo de Educación Superior. La Universidad Pablo de Olavide, gracias a su modelo de campus único, permite una mayor optimización de recursos, facilitando los movimientos y gestiones, como consecuencia de esta centralización en un mismo  94  horas (usuarios que finalizan su jornada de tarde). Además, como cabía esperar, la caída de la demanda es enorme durante los meses de verano, si bien, durante finales de septiembre, con el inicio del curso, se alcanzan los puntos de mayor afluencia de pasajeros de todo el año. Por último, vamos a contrastar si las medias diarias de pasajeros que se suben y bajan habitualmente en la estación objeto de estudio pueden considerarse iguales. En primer lugar, se ha podido comprobar, tanto en las entradas como en las salidas, valores negativos en los coeficientes de asimetría (la mayoría de los datos se encontrarían distribuidos a la izquierda de la media) y de curtosis (mostrando una distribución platicúrtica). Estos valores en las citadas medidas de forma nos hacen pensar sobre el comportamiento no normal de los datos. En efecto, se han realizado contrastes de normalidad en las distribuciones mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk (véase la Tabla 5). El p-valor menor que 0,0005 nos indica el rechazo de la normalidad a cualquier nivel de significación habitual. Por tanto, tendremos que llevar a cabo un contraste no paramétrico de igualdad de medias para muestras pareadas. Pasajeros Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. que bajan en UPO 0,136 238 0,000 0,918 238 0,000 que suben en UPO 0,144 238 0,000 0,911 238 0,000 a. Corrección de la significación de Lilliefors Tabla 5. Pruebas de normalidad Fuente: elaboración propia con SPSS 21 Mediante un contraste de rangos-signos de Wilcoxon se ha contrastado (p-valor < 0,0005, según la Tabla 6) que existen diferencias significativas entre las medias. Es más, se ha comprobado la superioridad de la media de salidas frente a la media de entradas. Este efecto podría producirse por diferente motivos; bien porque muchos estudiantes van a la Universidad por la mañana/tarde en metro pero se vuelven con algún amigo o conocido al terminar su jornada; bien porque prefieren usar alguno de los autobuses urbanos o interurbanos; bien porque muchos usuarios no realizan viajes simétricos necesariamente (no regresan directamente al punto de inicio sino que realizan viajes intermedios). Pasajeros diarios que suben en UPO – Pasajeros diarios que bajan en UPO Z -7,326 Sig.Asintót. (bilateral) 0,000 Tabla 6. Estadísticos de contraste no paramétrico “rangos con signo de Wilcoxon” Fuente: elaboración propia con SPSS 21  95  3.5. Elasticidad precio de la demanda A partir de los datos obtenidos, las dos curvas de demanda con mejores coeficientes de determinación, R2, fueron:  Ajuste exponencial: la curva precio-demanda obtenida fue Q(p)337890e 8,73p con un coeficiente R20,984 . El valor de la elasticidad precio punto varía a lo largo de la curva: desde -7,1586 para el valor del billete actual (0,82 €) hasta -9,1363 para el valor extremo de 1,04 € por trayecto.  Ajuste potencial (constant elasticity of substitution): la curva precio-demanda obtenida es Q(p)54,38p8,1 con un coeficiente R 2 0,982 . El valor de la elasticidad precio en todos los puntos de la curva es en este caso de -8,11. Dicho ajuste suele ser utilizado para obtener elasticidades promedio a lo largo de la curva. A priori, los resultados obtenidos son demasiado altos, más aún si tenemos en cuenta que, como hemos expuesto anteriormente, en estudios sobre transporte rara vez se sobrepasa el -2,5 cuando hablamos de transporte urbano. Esto nos vendría a decir que los usuarios del metro en la Universidad Pablo de Olavide son muy sensibles al cambio en las tarifas. Nos preguntamos cuál o cuáles son los motivos de este tipo de elasticidad. En opinión de los autores, varios factores pueden determinar relación extremadamente elástica:  En primer lugar, la subjetividad de las respuestas de los encuestados (Hausman, 2012). Tengamos en cuenta que muchas personas contestan a los cuestionarios sin darle la suficiente importancia a los mismos o, por el contrario, con miedo a las consecuencias (muchos usuarios preguntaron al entrevistador si se iban a subir los precios). Esto podría producir sesgos y errores no deseables. Para evitarlo, los encuestadores proporcionaron suficiente información a los encuestados y aclararon posibles dudas.  En segundo lugar, no se nos puede escapar la situación de crisis actual en la que nos encontramos inmersos, lo que se ha traducido en una mayor sensibilidad ante aumentos en los precios.  En tercer lugar, debemos recordar el alto perfil juvenil (aprox. 23 años de media) y estudiantil del encuestado (87,67% de la muestra). La sensibilidad al precio de este grupo es mucho más alta con respecto a otros grupos, pues se trata en su mayoría de usuarios sin ingresos propios, más aún con la incidencia del segundo factor.  En cuarto lugar, no hay que dejar pasar factores como la existencia de bienes sustitutivos, es decir, transportes alternativos como los autobuses y vehículos privados disponibles para la llegada al campus universitario. Recordemos que según nuestro  96  estudio un 76,67% de los usuarios utilizaban siempre el metro como medio de transporte habitual, mientras que un 23,33% no. Sin embargo, muchas de las personas en el momento de realizar la encuesta cuantificaban el incremento y decían que para una determinada subida de precio ya les salía más rentable el uso de otro vehículo. Entre estos, el vehículo privado podría ser el claro sustituto, pues la ausencia del mismo es el principal factor entre las motivaciones para hacer uso del metro (38,78%) y además la UPO dispone de un campus con grandes facilidades de aparcamiento (2400 plazas). Los encuestados asumen que no habrá incrementos de precios en dichos transportes alternativos y por este motivo se decantan fácilmente por ellos.  También, como se ha expuesto anteriormente, las características tan singulares de Metro de Sevilla (una sola línea, poca cobertura, pocas conexiones con otros transportes…) lo diferencia de otros metros nacionales e internacionales. 4. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO La reciente puesta en marcha de la Línea 1 de Metro de Sevilla en abril de 2009 y su paso por la Universidad Pablo de Olavide motivan este estudio con un doble objetivo: conocer el perfil del usuario de dicha línea en la parada situada en la Universidad y a su vez medir la elasticidad precio de la demanda para dichos usuarios. Los resultados derivados de un proceso de encuestación a pie de calle sobre la disposición a pagar de 300 usuarios (sobre una población potencial de 12.000 clientes) en diversos horarios y días de la semana concluyen con el perfil siguiente: estudiante, de entre 18 y 23 años, con altas motivaciones económicas para el uso del metroy que mayoritariamente no lo usa todos los días. Además, con respecto a la intermodalidad, aproximadamente la mitad de los encuestados requiere combinarlo con otros medios de transporte. Destaca también el hecho de que en gran medida no siempre lo usan en ambos sentidos. Con respecto al análisis de la elasticidad precio de la demanda, se concluye un valor medio de -8,11. Dicho valor difiere mucho de otros obtenidos en trabajos relacionados con el uso del metro en diversas ciudades tanto españolas como no españolas. Justificamos dicho valor por los siguientes motivos:  El perfil anteriormente descrito del usuario tipo en una situación económica de crisis que empuja al usuario a usar otros medios de transporte, a compartir vehículo en cuanto puede y muy sensibilizado con los problemas económicos.  97   La juventud de Metro de Sevilla imposibilita hacer estudios más profundos relacionados con el análisis de las series temporales de precios y demandas con modelos econométricos.  Las características propias del metro de Sevilla: una sola línea, poca cobertura, poca variedad de tarifas o tarjetas de viajes que se adapten a los perfiles de los usuarios e insuficientes conexiones con otros medios de transporte (como estaciones de trenes, autobuses o el aeropuerto). Con respecto al trabajo futuro, los autores y Metro de Sevilla desean realizar otros estudios relacionados con la elasticidad precio de la demanda que incorporen nuevas variables al problema. Así, la elasticidad relacionada con cada uno de los billetes disponibles o elasticidades cruzadas con otros medios de transporte, en especial el transporte urbano y la bicicleta pública, son de gran interés. Más aún, un estudio sobre toda la Línea 1 de Metro de Sevilla para un mayor conocimiento de las elasticidades precio en función de los perfiles de usuario podría ser también de gran interés para los gestores. AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen a Metro de Sevilla el interés mostrado por los resultados derivados de este trabajo para el cual nos facilitaron gran parte de los datos necesarios para su conclusión. También desean agradecer a los dos revisores anónimos sus comentarios y sugerencias que han ayudado a mejorar notablemente su presentación. REFERENCIAS Asquith B.J. (2011) Income Elasticity of Demand for Large, Modern Rapid Transit Rail Networks, Undergraduate Economic Review 7 (1), article 20. De Rus G. 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Lugar de residencia habitual: Código Postal Si no lo conoce, Calle/Barrio: 4. ¿Hacia qué parada se dirige? (En caso de que el punto de partida NO sea la Universidad Pablo de Olavide, ¿En qué parada se ha subido?). Señale sobre el círculo que corresponda con una cruz: 5. ¿Complementa el uso del M etro para venir a la UPO con algún otro transporte? Sí No En caso afirmativo ¿Cuál/es? Tranvía/Metro centro… Bicicleta……………... Autobús……………… Cercanías “Renfe”… Coche………………… 6. ¿Por qué motivo/os utiliza esta parada de Metro? Estudia en la UPO…….. Estudia en la US………. Trabaja en la UPO…….. Trabaja en la US………. Trabaja/Estudia cerca... Como “parada frontera” (Ahorrar y evitar saltos de tramo)…. Otro (Biblioteca, Gimnasio,…)…. 7. Si estudia, ¿a qué facultad está ligada su titulación? F. de Ciencias Empresariales….. F. de Ciencias Experimentales… F. de Ciencias Sociales………. .. F. del Deporte………………….. F. de Derecho…………………... F. de Humanidades……………. Esc. Politécnica Superior………. Esc. de Ingeniería Agronómica… 8. Concretamente, ¿qué grado/ licenciatura/máster estudia? 9. ¿Acude siempre en Metro a la UPO? Sí No 10. Si su respuesta es negativa, ¿qué otro medio/os de transporte utiliza? (puede indicar varias) Coche……………………… Moto………………………. Bicicleta…………………… A pie………………………. Autobús Tussam línea 38… Autobús Casal M130……… Autobús Casal M123……… Autobús Los Amarillos L-5.. 11. M otivo/s por los cuales usa el M etro:(marque los que considere) Económicos………………. Medioambientales………… No tengo vehículo privado.. Ausencia de atascos……… Ahorro de tiempo………… Otros:  100  ENCUESTA(RELACIÓN(UPO/METRO( 2" " 12. ¿Qué tipo de título de metro utiliza para viajar? a) Bono-metr o/Consor cio de tr anspor tes (0,82/1,17/1,37 euros/viaje) ¿Cuánto pagaría COMO MÁXI MO por seguir usándolo en las mismas condiciones? Del 0,82 euros actual a: 0,82 0,86 0,90 0,94 0,98 1,03 1,07 Del 1,17 euros actual a: 1,17 1,23 1,29 1,35 1,40 1,46 1,52 Del 1,37 euros actual a: 1,37 1,44 1,51 1,58 1,64 1,80 1,87 b) Billete sencillo/Ida y vuelta (1,35/1,60/1,80 euros/viaje) ¿Cuánto pagaría COMO MÁXI MO por seguir usándolo en las mismas condiciones? Del 1,35 euros actual a: 1,35 1,42 1,49 1,55 1,62 1,69 1,85 Del 1,60 euros actual a: 1,60 1,68 1,76 1,84 1,92 2,00 2,08 Del 1,80 euros actual a: 1,80 1,89 1,98 2,07 2,16 2,25 2,34 c) Bono-plus 45 (0,66/0,94/1,10 euros/viaje) ¿Cuánto pagaría COMO MÁXIMO por seguir usándolo en las mismas condiciones? Del 0,66 euros actual a: 0,66 0,69 0,73 0,76 0,79 0,83 0,86 Del 0,94 euros actual a: 0,94 0,99 1,03 1,08 1,13 1,18 1,22 Del 1,10 euros actual a: 1,10 1,16 1,21 1,27 1,32 1,36 1,43 d) Consor cio de T ranspor te par a familias numer osas (-20%) e) Bono de un día (4,50 euros/día)