Análisis de correlaciones entre el número de pasajeros del subte de Buenos Aires y variables socioeconómicas

Abstract

Este estudio ofrece un análisis integrado de series temporales de la demanda de pasajeros del sistema de metro de Buenos Aires (Subte), centrándose en el drástico cambio en los patrones de uso antes y después de la pandemia de COVID-19. Empleamos un método estadístico clásico, como la función de autocorrelación (ACF) la estructura inherente a las series de demanda en estos distintos períodos. El núcleo de nuestra investigación cuantifica la influencia de variables económicas y urbanas externas clave. Nuestros hallazgos revelan que la demanda está impulsada de manera significativa por variables que reflejan la elasticidad y la actividad urbana, concretamente la relación entre los precios relativos de los billetes de autobús y metro (que mide la competencia) y la relación entre el salario mínimo vital y móvil y el precio del billete de metro (que mide la asequibilidad). Además, cuantificamos el impacto de la densidad urbana a través de variables como la tasa de desocupación de oficinas en el Microcentro. Al realizar un análisis comparativo entre los regímenes previos y posteriores a la pandemia, identificamos cambios críticos en la sensibilidad del número de pasajeros a estos factores externos, lo que proporciona modelos sólidos para pronosticar el flujo de pasajeros y ofrece información vital para los responsables políticos que desean comprender y optimizar la resiliencia del transporte público en un entorno urbano posterior a la crisis.