A análise dos estudos sobre o tema tem como ponto de partida o guia prático de Balcombe et al. (2004) para direcionamento das principais variáveis estudadas ao longo dos anos e a definição dos valores relevantes das elasticidades de alguns desses parâmetros já mundialmente estudados. Esse texto é resultado da atualização das informações existentes e dos objetivos de estudo sobre o controle da flutuação da demanda por transporte público no mundo, mas principalmente para melhoria dos sistemas ingleses.
A origem desse guia são as publicações de Webster e Bly (1981; 1982) que exploraram os efeitos dos principais fatores que influenciavam a demanda por transporte público no mundo. A motivação para este primeiro estudo foi o cenário de decadência do transporte público na Inglaterra, no qual a estratégia de aumentar as tarifas e reduzir a qualidade para se obter mais lucro para os empresários não estava mais dando resultado.
A partir destas três referências, o primeiro passo foi agrupar em torno delas mais dez publicações com relevância no tema, que abrangessem as variáveis explicativas mais utilizadas e que têm representação na função de regressão e nos modelos econométricos que melhor se aplicam às funções de demanda. A Tabela 6 apresenta as onze publicações pesquisadas e analisadas na primeira etapa. Com a compilação dos resultados desses estudos, a busca por outras pesquisas foi feita através do direcionamento dessas referências e pesquisas na base de dados Scopus, a fim de aumentar o alcance das referências da pesquisa e buscar pesquisas mais recentes publicadas ao longo deste estudo.
Tabela 6 Publicações relevantes no tema
Nº Autores 1 Bresson et al. (2003) 2 Paulley et al. (2006) 3 Holmgren (2007) 4 Hensher (2008) 5 Souche (2010) 6 De Grange et al. (2013) 7 Holmgren (2013) 8 Tsai et al. (2014) 9 Cordera et al. (2015) 10 Daldoul et al. (2016) 11 Rahman e Balijepalli (2016) Fonte: a autora, 2018.
A segunda parte da pesquisa bibliográfica foi buscar publicações e autores referências no tema, relacionados com os doze textos iniciais para alicerçar os parâmetros e as
elasticidades discutidas nos textos. Em adição, os modelos de regressão, funções e testes de hipóteses também foram extraídos dos textos, como apresentado na seção 2.4, para embasar as decisões tomadas referentes ao modelo estudado. A busca por estudos publicados ao longo da pesquisa também fez parte desta etapa, visto que a análise da demanda por transporte público em países em desenvolvimento é um tema discutido atualmente, o que gera consequentemente publicações recentes relevantes para esta pesquisa.
Em suma, o objetivo desta etapa foi extrair os conceitos das principais variáveis presentes nos estudos, compilar as elasticidades estudadas e compará-las de acordo com o cenário brasileiro. Além disso, o intuito é buscar os modelos econométricos, funções de regressão e testes de hipóteses utilizados nas análises de demanda por transporte público e analisar as consequências dos valores obtidos em cada estudo e os possíveis fatores relevantes para o cenário brasileiro.
4.2 CARACTERIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS
A caracterização das variáveis foi desenvolvida com base em três aspectos. Primeiro, as variáveis foram determinadas de acordo com as publicações estudadas. Em segundo ponto, a teoria econômica da demanda também tem potencial de direcionar quais as principais variáveis da regressão. O terceiro aspecto é relativo à disponibilidade e características dos dados, visto que o resultado da regressão também é relacionado pelo tipo de dado inserido no modelo, gerando restrições ou variações na função de regressão resultante.
Através das publicações analisadas, as variáveis descritas são extraídas e avaliadas a partir da quantidade de vezes que cada uma está sendo estudada e a importância que elas têm em influenciar na variação da demanda. Além disso, os estudos também trazem informações sobre a utilização de cada variável em decorrência do tipo de dado disponível, pois como evidencia Wardman (2014), a qualidade dos dados e da análise influencia diretamente na precisão da estimativa. Desta forma, é importante extrair das referências às elasticidades, entendendo os tipos de dados que foram usados e as análises que foram feitas.
Quanto ao segundo aspecto, a função de demanda é resultado do comportamento da curva de demanda que relaciona o preço de um bem com a quantidade que as pessoas estão dispostas a consumir dele. Assim, os consumidores tendem a comprar mais à medida que o preço diminui, também surgindo novos consumidores quando existe este comportamento do preço. Porém, outros fatores também podem induzir a disposição das pessoas em comprar. A renda é, então, um exemplo especialmente importante que afeta a demanda de maneira que o
aumento dela, mesmo com preço mantido, gera uma tendência de maior gasto das pessoas (PINDYCK; RUBINFELD, 2015). Sendo assim, este aspecto torna indispensável à inserção do preço, ou seja, da tarifa e da renda na função de regressão do modelo, definindo assim, as duas primeiras variáveis teóricas do modelo.
Por último, o terceiro aspecto refere-se à disponibilidade e às características dos dados. Esse aspecto é o último por ser determinante na caracterização das variáveis, pois mesmo existindo diversos estudos para um tipo de variável importante, a não existência dos dados disponíveis para o grau de agregação, período e indivíduos do estudo acarretará na exclusão dessa variável. Ao mesmo tempo, algumas variáveis mesmo existentes, podem não apresentar as tendências semelhantes aos estudos na regressão pela razão das características dos dados obtidos. Este é um motivo para a exclusão de várias variáveis ditas relevantes na função de regressão da demanda por transporte público.
O único parâmetro que não se encaixa nos três aspectos elencados é a variável Uber. Uber é um aplicativo de smartphone que presta um serviço de transporte privado por meio da intermediação entre os passageiros que buscam se locomover e os motoristas cadastrados no sistema. Como este é um serviço relativamente barato, comparado ao táxi, e com a vantagem de um trajeto direto entre o local de partida e o destino final, este está sendo um meio de transporte que cresce rapidamente no Brasil, atualmente operando em todas as nove metrópoles estudadas. Com isso, esperou-se com a utilização desta variável verificar se este meio de transporte pode ser considerado substituto do sistema de transporte público, ou seja, se os passageiros estão escolhendo o Uber ao invés do transporte público convencional. Como não existem dados disponível dos passageiros transportados no Uber ou da frota de motoristas operantes em cada uma das cidades, a solução foi criar uma variável dummy que indica a operação ou não do Uber em cada cidade no determinado ano, como pode ser constatado no Apêndice A.