Desigualdades tarifarias en el sistema de transporte públicoen Costa Rica

espanolLos problemas en la equidad de las tarifas de transporte publico afectan el viaje diario de grupos especificos que dependen exclusivamente de este. Estudios anteriores mostraron que algunas rutas presentan caracteristicas operativas que incrementaron la tarifa cobrada a los usuarios. Para abordar este problema, se desarrolla una metodologia para identificar las rutas que tienen tarifas mucho mas altas de lo esperado, luego de considerar los parametros operativos. Este articulo presenta la metodologia implementada para evaluar las inequidades tarifarias en la red de transporte publico. El caso de estudio es la red de transporte publico de autobuses en Costa Rica. La evaluacion se realiza utilizando la tarifa por kilometro como variable independiente y variables operativas como la longitud de la ruta, el numero de pasajeros mensuales y la ocupacion de vehiculos, mediante el uso de analisis de conglomerados y modelos bayesianos multinivel. Los resultados indican que los modelos de coeficientes aleatorios funcionan mejor que los modelos independientes para datos agrupados. Ademas, las rutas con mayores diferencias entre las tarifas observadas y estimadas (es decir, esperadas) son las que deben abordarse primero en las auditorias individuales, porque estas son las rutas que cobran mayores costos operativos en la tarifa, aumentando la inequidad entre la poblacion EnglishProblems in transit fare equity affect the daily commute of specific groups that depend mostly on public transportation. Previous studies showed that some routes present operational characteristics that increased the price charged to the users. To address this issue, a methodology to identify the routes that have fares much higher than expected, after considering operational parameters, is developed. This paper presents a methodology implemented to evaluate fare inequities in public transport networks. The case study is the bus public transport network in Costa Rica. The evaluation is performed using fare per kilometer as independent variable and operational variables, such as route length, monthly ridership and vehicle occupancy by using cluster analysis and Bayesian multilevel modelling. The results indicate that random coefficients models perform better than independent models for clustered data. Furthermore, the routes with higher differences between observed and estimated (i.e., expected) fares are the ones to be addressed first in individual audits, because these are the routes who charge higher operational costs into the fare, increasing inequity among the population