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Economías Colaborativas:

Cambios recientes en las preferencias de los usuarios de taxidesde la llegada de Uber a Bogotá*

David Arturo Porras Castro†

Resumen

Los taxis convencionales han dejado de ser la forma predeterminada de lagente para transportarse de sus hogares al trabajo, o simplemente para ir deun lugar a otro con urgencia. Recientemente, han llegado al país distintasplataformas tecnológicas, no solamente para solicitar servicios de transporte,sino también, para intercambiar productos y/o servicios remotamente. Ubery Cabify hacen parte de estás nuevas plataformas que buscan modernizar laforma en que se transportan los ciudadanos. La puntuación del demandantey el oferente es valor característico de las economías colaborativas que rigenestas tecnologías. Este trabajo se centra en las preferencias de los usuarios detaxi convencional y servicios de lujo. Para este trabajo se recurrió al modelobinario Logit, al ser el más indicado para la variable dependiente cualitativa yasí, mediante el signo de los coeficientes, pronosticar el servicio que usaría elusuario. Luego, se hace un análisis exhaustivo de las variables aceptadas másrelevantes dentro del modelo para litigar la influencia de algunos factores en lapreferencia de los usuarios de transporte individual. Por último, se muestra enlas conclusiones las características propias de cada servicio y su convergenciacon las elecciones de los usuarios. Además, se expresan varias recomendacionespara la interpretación de estas conclusiones para trabajos futuros.

Código JEL: L1,L86,R41

Palabras claves: Transporte, servicios por demanda, tecnología, consumo colaborativo

*Documento presentado como trabajo de grado para optar por el título de economista. Tutor: Daniel Felipe ParraCarreño.

†Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas - Universidad Católica de Colombia, Bogotá (Colombia). CorreoElectrónico daporras03@ucatolica.edu.co.

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Recent changes on taxi user´s preferences sinceUber´s arrival to Bogota

Abstract

Regular taxi cabs are no longer the default way for commuting or just trav-eling from one place to another one with urgency. Recently, new technologicplatforms have arrived to our country, not only for asking for a ride, but forexchanging products and services remotely. Uber and Cabify make part ofthese new platforms, which focus in modernizing the way people ask for rideswith the possibility of scoring your driver o user. This is characteristic of newSharing Economies, also known as, Gig Economies.

This paper focuses interest in conventional and luxury service user´s pref-erences through the following 3 categories: User´s profile, trip description anduser´s perception of both conventional and luxury services. For this paper, aBinary Logit Model was used because is the most accurate when using qualita-tive variables and so, through the coefficient sign, a forecast about the user´spreference was conducted. Afterwards, an exhaustive analysis was made totalk about the factors that lead the use of one or other service.

Lastly, conclusions are shown along with the own characteristics from bothservices and different recommendations are describe to understand the resultsof this paper for future investigations.

JEL code: L1,L86,R41

Keywords: Trust Economy, Collaborative Consumption, On-Demand economy, Peer-to-Peer Economy

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1 Introducción

Durante los últimos años se ha incrementado el uso de las redes sociales para impulsar el consumo debienes y servicios en una forma alternativa, a lo cual se le ha llamado: “Economías Colaborativas”. Latecnología ha permitido a los usuarios de Internet solicitar productos y servicios basados en su ubicacióny sus intereses, sólo es necesario un dispositivo móvil con acceso a Internet. En este nuevo sistema sepriorizan diferentes necesidades no económicas tanto de los consumidores como de los productores y lastransacciones en efectivo dejan de ser las más relevantes porque como su nombre lo indica, se trata deun consumo colaborativo, como, por ejemplo, arrendar una habitación a cambio de unas clases de ingléso llevar personas que se dirijan cerca de mi destino a cambio de una mínima tarifa. Estos ejemplos deeconomías colaborativas son muy interesantes porque cada una de ellas tiene varias ventajas como lainclusión de consumidores en un mercado particular, el ahorro y aprovechamiento máximo de recursos,la protección del medio ambiente como una de sus prioridades y sobretodo la posibilidad de hacerparte de esta forma de economía global.

A lo largo de este trabajo se mostrarán y explicarán las diferentes variables que afectan el consumocolaborativo. Particularmente, se mostrarán detalles de los cambios en las preferencias de los consu-midores del servicio particular de taxis desde la llegada de la empresa Uber a Bogotá, por medio delanálisis de distintas variables. Esta es una situación cotidiana en la que muchos capitalinos se en-cuentran involucrados, los cuales buscan la mejor elección que satisfaga sus necesidades y sus alcanceseconómicos al mismo tiempo. Por otro lado, se tiene como hipótesis que el servicio de Uber disminuye elnúmero de usuarios disponibles de taxi y por esta razón existen varias controversias sobre la legalidadde estas nuevas plataformas.

Esta investigación es importante para todas las personas interesadas en conocer más sobre las econo-mías colaborativas y sus aplicaciones locales, además de comprender la situación actual de la ciudad deBogotá en materia de transporte privado. Los aportes que se brindan están limitados por la poca infor-mación local existente sobre el tema “Economías Colaborativas”, en especial con Uber que lleva 3 añosen la ciudad y por tal razón, se deja al lector y a los interesados este trabajo para la complementaciónde datos para futuras investigaciones.

El interés de determinar los porqués de las personas al solicitar un servicio u otro y la relación con elaumento de conductores socios de Uber en Bogotá hizo factible comenzar a investigar sobre el tema anivel mundial porque a nivel local solo tenía disponible algunos datos de la página oficial de Uber. Comomotivación a este trabajo está el cambio drástico que ha tomado el gremio de los taxistas, en especial,con sus servicios porque ya casi no se ven esos taxis viejos con taxímetros adulterados, con músicapopular a todo volumen y en algunos casos con un olor hediondo. Esta serie de observaciones dan aentender que algo nuevo estaba pasando en la ciudad, lo cual podría ser producto de una manifestaciónde las nuevas tecnologías hacia el servicio tradicional de transporte individual, taxi. Por tal razón, seenfatizó la investigación en este fenómeno cultural, social y económico. Al mismo tiempo, el tutor deesta tesis sugirió abordar el tema desde el punto de vista de los transeúntes, usuarios de estos servicios.

Esto motivó, aún más, en la realización de una encuesta que aportara datos estadísticos al dilema actual.Desde un principio, esta problemática entre taxis y Uber, ha originado un conocimiento profundo sobre

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los impactos sociales y económicos de Uber en el el país y en mundo. Dado que este fenómeno se estadando en todo el mundo por todos los que buscan ser sus propios jefes, las autoridades han tenidoque regular la forma en que los emprendedores buscan una nueva fuente de ingreso y, de esta forma,también se ha investigado sobre lo que se ha hecho hasta el momento para regularlo o para permitirsus operaciones bajo ciertas limitaciones. Esta indiferencia entre taxistas y socios conductores de Uber,tiene sus raíces en la microecnomía porque en ambos casos se habla de una o varias falla del mercadoque afectan directamente las preferencias de los consumidores de estos servicios de transporte: elmonopolio.

Uber es una de las principales plataformas tecnológicas modernas para el intercambio de productosy servicios entre usuarios de Internet que ha llegado a esta ciudad desde el 2014 y no ha tenidouna excelente acogida por el gremio de los taxistas. La particularidad de estas plataformas virtualeses la facilidad con la que pueden operar debido a la omisión de uno o varios obstáculos legales ypresupuestales para su operación, como es el cupo, en el caso de los taxistas.

Adicionalmente, los usuarios de taxi en la ciudad buscan una alternativa para encontrar un servicio quelos recoja exactamente donde estén y los lleve a donde ellos quieran a cambio de una tarifa justa. Una delas causas por las cuales se omiten estos obstáculos, es el hecho de que Uber está consolidada como unaempresa tecnológica que ofrece una plataforma virtual, en la cual sus socios conductores se conectanfácilmente con los usuarios que buscan viajes y viceversa. Uber, no está consolidada legalmente comouna empresa de transporte que cuenta con vehículos fijos para sus operaciones Uber (2015), como esel caso de las cooperativas de taxis en la ciudad.

Toda la literatura relacionada sobre este tema se encuentra a continuación de esta introducción. Pos-teriormente, en la metodología, se hará una encuesta local a 300 personas de diferentes estratos en laciudad de Bogotá sobre sus preferencias de consumo a la hora de usar un servicio de transporte parti-cular y así mismo, se indagará sobre la descripción de sus recorridos para encontrar una relación conla elección de su servicio de transporte inmediato. Se recurrió a datos primarios porque no se cuentancon datos oficiales de ambos agentes a estudiar (Cooperativas de Taxis y Centros de Información alsocio de Uber) que permitan realizar un análisis en cuanto al consumo del servicio tanto de taxi comode Uber. Luego de la metodología, se determinarán las principales causas de las preferencias de losusuarios de Taxi y de Uber en los resultados de la encuesta. Allí, se harán varios análisis estadísticosde las variables significativas dentro del modelo que permiten de cierta forma, pronosticar el servicioque el usuario elegiría inmediatamente.

Una de estas causas podría ser la insatisfacción de los usuarios al encontrar un servicio que los lleverealmente a donde ellos desean y más aún, la disponibilidad de servicio en su ubicación exacta. Latarifa del trayecto podría ser otra causa que afecta la decisión de tomar un servicio u otro, pues,en algunos casos, las tarifas no son necesariamente justas dadas las circunstancias de la hora y laubicación. Sumado a los resultados de la encuesta, se nombrarán, mostrarán y explicarán por mediode gráficos y tablas estadísticas otras posibles causas que tengan un gran impacto en las decisiones delos consumidores para usar los servicios de transporte particular como son la influencia de viajar enmejores carros, más seguros y cómodos Wallsten (2015). Las conclusiones y sugerencias se mostraránal final de este trabajo.

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2 Literatura Relacionada

Recientemente, se ha vuelto más cotidiano la posibilidad de adquirir u ofrecer bienes y servicios pormedio de plataformas virtuales que facilitan las transacciones, ahorran tiempo y permiten la inclusiónde diferentes grupos económicos dentro de un mercado, a lo cual, se le ha llamado: “economías cola-borativas” o “Sharing Economies”. El uso de las redes sociales ha servido como puente entre oferentesy demandantes, causando una actitud predadora entre los consumidores de mediana edad, tambiénconocidos como “millenials”, debido a que son ellos los que mandan en esta nueva economía Bothunet al. (2015).

Actualmente, se sigue buscando una definición clara de lo que son estas economías colaborativas porquesegún como sean definidas, así mismo, serían juzgadas por los legisladores para atender las demandasde los opositores a estas nuevas formas de intercambio. Muchos afirman que estas economías surgencomo respuesta a la reciente recesión económica mundial del 2008, y por ello, la constante necesidadde buscar algo que otro ya no necesita Cohen y Kietzmann (2014). El Parlamento Europeo ha tomadouna definición muy acercada a la realidad: “El uso de plataformas digitales o portales para reducir laescala en posibles transacciones de contratación o posible participación en mercados de contratación,y por tanto se reduce el exceso donde los bienes están siendo inutilizados” Goudin (2016).

En otras palabras, lo que se pretende es aprovechar al máximo cualquier posibilidad de ofrecer oadquirir un bien o un servicio que se esté desperdiciando parcialmente. Es claro que el término noestá limitado solamente a un tipo de transacción, sino que, se pueden apreciar diferentes modos deintercambio como lo son: la renta, el préstamo, la suscripción, la reventa, la donación, etcétera Bothun etal. (2015). Algunos ejemplos de estas plataformas tecnológicas van desde el alquiler de un apartamentoo una habitación (Airbnb) o prestar un servicio de transporte compartido (Uber), hasta la posibilidadde ofrecer el arreglo de un jardín (TaskARabbit). En una reciente encuesta realizada por la firma PriceWaterhouse Coopers y el Parlamento Europeo, se evidenciaron diferentes sectores populares entre elcontinente americano y el europeo.

En el continente americano, por ejemplo, el grupo consultor Price Waterhouse Coopers realizó unaencuesta con datos muy interesantes sobre las preferencias de consumo en las economías colaborativas,encontrando así que los 4 sectores más populares son: Entretenimiento y Medios (Spotify, Dezzer);Transporte y Automóviles (Uber, Lyft; Zipcar); Hospitalidad (Airbnb, Couchsurfing); y finalmente, elsector de bienes al por menor (Amazon, eBay, Aliexpress). Igualmente, se ha encontrado la popularidaddel uso de plataformas mayormente entre jóvenes de 18 a 34 años, con ingresos anuales entre 50 y 75mil dólares anuales y, por último, en familias con hijos menores de 18 años (Bothun et al., 2015).

En Europa, el top 5 de los sectores más populares son los siguientes: Alojamiento, Transporte, Bienesduraderos, Capital Humano y de Trabajo y finalmente, la Propiedad Intelectual Goudin (2016). Paralos dos continentes hay una clara tendencia del sector Alojamiento y Hospedaje, pero existe una grandiscrepancia en el uso que los usuarios le dan a las redes sociales.

Lo más importante de las economías colaborativas es la confianza, pues sin ella no tendrían famaestas plataformas virtuales porque simplemente no serían conocidas en las redes sociales y muy pocaspersonas las habrán compartido y difundido. En el estudio hecho por Price Waterhouse Coopers, el

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69% de los encuestados estaba de acuerdo en que no confiarían en las economías colaborativas, a noser que haya sido recomendada por alguien que conocieran porque ellos buscan más una experienciaque el consumo de bienes materiales y servicios en masa Bothun et al. (2015). Además de la confianza,también existen otros aspectos o mejor, escenarios donde las economías colaborativas se desarrollanmejor: un estudio hecho en la ciudad de Londres por Quattrone et al. (2016), muestra con mapasde calor las habitaciones y apartamentos disponibles tanto para la plataforma Airbnb, como para lascadenas hoteleras de ese lugar y se demuestra la intensidad de estas plataformas cerca a los lugares deinterés, que a su vez son muy concurridos, lo cual es característico de las economías colaborativas.

Figura 1: Mapas de calor del número de hoteles, casas Airbnb y habitaciones Airbnb en cada secciónde Londres

Fuente: Tomado de Quattrone et al. (2016)

No sería el mismo escenario en un alejado municipio de la ciudad capital y donde probablemente existanmuy pocas presentaciones importantes o los sitios de interés no son famosos. De hecho, así fue comonació Airbnb hace ya 10 años en San Francisco, California. Los fundadores de Airbnb tenían disponiblesalgunas habitaciones para los presentadores de una conferencia y ellos decidieron convertir esos espaciosen habitaciones rentadas a bajo costo, posteriormente, crearon un sitio web que proveyera habitacionesa los participantes de las conferencias aledañas y fueron creciendo paulatinamente Cusumano (2014).

2.1 Economía Colaborativa y Transporte

Ahora bien, la singularidad de las plataformas tecnológicas en el caso del transporte es la reduccióndel tiempo de llegada al trabajo u otro destino. Para ello, Cohen y Kietzmann (2014) se enfocaron enencontrar la congestión óptima de su ciudad de origen y no en encontrar su minimización o eliminaciónporque esto convergería con altos índices de obesidad entre otras situaciones negativas para el bienestarde la sociedad. Debe haber, pues, un equilibrio óptimo entre los objetivos de los proveedores de serviciopúblico de transporte e infraestructura (agentes) y las autoridades locales (Principales). En este sentido,las nuevas plataformas tecnológicas no representan solo un nicho del mercado moderno, sino unacorriente que está transformando la forma en que las compañías lanzan sus propuestas de valor y lagente llena sus necesidades Botsman y Rogers (2010).

Las economías colaborativas conquistan los mercados locales, puesto que se anulan los costos de tran-sacción y de mantenimiento para atender picos de demanda en tiempos muy cortos, acertando en

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la mayoría de los casos con las necesidades de los consumidores. El estudio hecho por Zervas et al.(2016) muestra el impacto de Airbnb en la ciudad de Londres, donde los costos marginales para estaorganización son cero, es decir, una nueva habitación puede ser agregada o removida de la plataformaAirbnb con un impacto insignificante que, a su vez, satisface la demanda en poco tiempo.

Adicionalmente, existen otras causas por los cuales la gente está usando estas plataformas masivamente,pues los recientes desastres naturales han puesto a reflexionar a la sociedad sobre dónde deshecha susresiduos, los bienes que consume y la huella que se está dejando en el planeta. Por ello, han buscadoalternativas que frenen estos costos ambientales, en algunos casos, irreparables. Al mismo tiempo, laspersonas están pensando especialmente en cómo solucionar problemas socio-económicos, por lo cual,ven en estas plataformas algo más que una novedad Schor (2014).

Sin embargo, y a pesar de la noble causa, los empresarios tradicionales han manifestado su inconformis-mo con las nuevas tecnologías y están empezando a buscar soluciones a la reducción de sus productos.Es preciso reiterar el trabajo de Cohen y Kietzmann (2014) que busca regular el uso de estas pla-taformas para obtener una movilidad sostenible en la ciudad, a partir de la mejor relación entre lostaxistas tradicionales, socios conductores de Uber y las autoridades locales, nuevamente, basándose enla teoría del Agente y el Principal. Estas relaciones deben cumplir tanto con las prioridades del sectorpúblico, así como, con la maximización de las utilidades del sector privado sin que se vea afectadoexcesivamente el bienestar económico de los ciudadanos, especialmente, de aquellos que se desplazandiariamente de su trabajo a la casa.

Para este dilema social no existe un único culpable. Por un lado, los conductores de taxi trabajanbajo un modelo oligopólico, donde presuntamente el dueño del taxi le arrienda vehículos a personasque se ofrecen a conducir un vehículo durante una larga jornada para ganarse el sustento del día y,por otro lado, están las autoridades locales, donde existe una gran barrera en la gestión que impideel correcto funcionamiento de las mismas, provocando así fallas en el mercado al haber insatisfacciónentre los consumidores de estos servicios en la atención de sus demandas. Koopman et al. (2015) afirma:muchas regulaciones se hacen con la esperanza de servirle al interés público, cuando en realidad es queprobablemente nunca se corrigen algunas de las fallas del mercado identificadas. De esta forma, es másprobable que los oferentes de servicios influyan en las decisiones de las autoridades locales para losintereses de particulares.

En los trabajos de Quattrone et al. (2016) y Zervas et al. (2016) se demuestra con cifras las repercusionesde Airbnb y Uber en las economías locales, “De hecho, el aspecto predador de esta economía ya havisto sus primeras víctimas: después que Uber entró en el mercado de Nueva York, el precio del cupocayó un 25, 3% y los autores de muestran el impacto negativo de los ingresos hoteleros en el estadode Texas” Quattrone et al. (2016) (p. 1385). Por cada incremento adicional del 10% en la talla delmercado de Airbnb, resultaba un decrecimiento del 0.39% en el ingreso por habitación de los hotelesZervas et al. (2016) (p. 4). Pero todo no puede ser positivo para las economías colaborativas, pues enel caso de Uber, las tarifas cambian en relación a la demanda y pueden llegar a ser más altos que losde un taxi. Además, los conductores asociados a Uber también pueden calificar a sus usuarios paraproveer o no sus servicios. En el trabajo empírico de Wallsten (2015) se muestra cómo la cantidadde quejas al servicio de taxis reportados en la ciudad de Nueva york venía reduciendo la cantidad de

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recorridos diarios de los taxistas, puesto que hay una relación inversa entre la cantidad de quejas y elaumento de la competencia de Uber a través de la solicitud de servicios.

Figura 2: Número de Recorridos diarios en Taxi en la ciudad de Nueva York, antes y después de lallegada de Uber (2009-2014) y Quejas de Usuarios de Taxi enviadas al NYCTLC (2007-2015), antes ydespués de la llegada de Uber.

Fuente: Tomado de Wallsten (2015)

Las ventajas de las economías colaborativas incluyen la reducción de los costos marginales por partede los proveedores, la posibilidad de tener un bien o un servicio que antes era inalcanzable por sucosto para los consumidores, la reducción del impacto medioambiental, entre otras. Incluso, aquellosusuarios de Uber han beneficiado en parte a los usuarios taxis indirectamente, de forma que estosprestadores de servicios de transporte individual se han visto amenazados por la competencia de Ubery para contrarrestar las continuas objeciones de los usuarios, han mejorado su servicio paulatinamenteWallsten (2015). En un trabajo de Dillahunt et al. (2016), los autores definen los retos para el pioneroen esta economía moderna, entre esos, el diseño de las tecnologías peer-to-peer para la equidad y lacreación de plataformas como “empleadores silenciosos”. No obstante, el Parlamento Europeo sugiereque, las transacciones sólo se deberían llevar a cabo mediante el sistema consumidor-a-consumidor yno negocio-a-consumidor porque entonces se haría la transferencia de un bien permanentemente y noun acceso temporal que, a propósito, debería ser sólo un bien tangible Goudin (2016).

En consecuencia, Samuel (2015) plantea como salida a estos problemas, la evolución de las empresastradicionales centradas en la producción hacia una empresa centrada en las experiencias de las econo-mías colaborativas como fue el caso de Walmart al re-vender los vídeo juegos usados para reducir elcosto de propiedad para sus clientes. En el caso de los taxistas, se debe tener en cuenta que los conti-nuos reclamos de los ciudadanos en cuanto a la calidad del servicio de taxi han permitido que estos seincentiven más en prestar servicios de calidad con mejores vehículos y brindando especial atención a losrequerimientos de los usuarios porque de otra forma, los usuarios, al tener alternativas para solicitarun servicio de transporte, pueden preferir Uber Wallsten (2015). Por ello, se debe garantizar al usuarioun servicio más fiable, consistente, amplio y seguro como lo afirma Cusumano (2014). Así mismo, lasentidades autorregularías y legislativas deben acomodarse a la nueva era y moverse al ritmo de estanueva economía centrada en el consumidor1.

1La lectura más apropiada sobre la legislación de estas plataformas virtuales se basa en lo que Miller (2015) llama:

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3 Metodología

Para este trabajo se revisaron varias tesis y trabajos relacionados con las economías colaborativas deotros países en revistas indexadas porque actualmente, existen muy pocos estudios a nivel nacionalque aporten los datos necesarios para la revisión literaria de esta investigación. Además, se hizo elregistro de datos específicos en la Universidad Nacional de Colombia (Sección Académica de Vías yTransporte), en el departamento de Economía de la Universidad Javeriana y en la Secretaría Distritalde Movilidad de Bogotá, con la cual se construirán tablas con datos informativos y comparativos quebuscan distinguir las diferentes causas porque los usuarios de transporte público individual en la ciudadeligen Taxi o Uber.

Adicionalmente, y de manera empírica, se realizó una encuesta aleatoria a 300 habitantes de todos losestratos socio-económicos en los centros comerciales más concurridos en Bogotá D.C. para la recolecciónde los datos que permitirán interpretarlos en los resultados de este trabajo. Para completar el númerode encuestas apropiadas de esta investigación, se recurrieron a datos de la Secretaría Distrital dePlaneación porque de allí se reúnen los porcentajes en los que están divididos los diferentes estratosde la ciudad (estrato 2: 44.26%, estrato 3: 40.19%, estrato 4: 10.64%, estrato 5: 2.95%, estrato 6:1.96%). El estrato 1 no se tomó en cuenta porque las probabilidades de usar un servicio de taxi oUber son demasiado bajas. Adicionalmente, se encontró que la proporción de hombres y mujeres es de48% y 52%, respectivamente, lo cual estableció unos límites a la hora de reunir las muestras. Para losresultados de esta investigación, se llevarán a cabo unos análisis estadísticos con gráficas descriptivasque le permitan al lector identificar y comparar fácilmente la información actual sobre las preferenciasde los usuarios de taxi y Uber en la ciudad de Bogotá.

Las preguntas de la encuesta se clasificaron de la siguiente forma: por un lado, se le solicita a los en-cuestados información personal para determinar su perfil (sexo, edad, ingresos, nivel educativo, estrato,tiempo de residencia en la ciudad). Luego, se solicita al encuestado una descripción de su recorrido(al trabajo o espontáneo y duración). Con estas preguntas se desea saber cuántos viajes requieren demucho tiempo, más de 30 minutos, y cuáles no porque así los encuestados indican presuntamente sien realidad es necesario o no tomar un taxi. Asimismo, se determinaría la probabilidad de elegir unservicio u otro, teniendo en cuenta la tarifa del trayecto.

Después de estas preguntas, se desea contrastar las respuestas de los encuestados a la hora de usar losservicios de transporte de lujo o los taxis convencionales en temas específicos como la conveniencia delservicio, es decir, la posibilidad de salir a la calle y encontrar el transporte justo ahí; la economía, esdecir, la importancia que los encuestados le dan a lo barato que le pueda salir el servicio teniendo encuenta factores como la distancia y el tiempo; y finalmente, la seguridad, es decir, la importancia queel encuestado le da a la seguridad vial que uno u otro servicio de transporte le pueda brindar, teniendoen cuenta situaciones como los conocidos, paseos millonarios o accidentes en las vías.

Por último, se pregunta a los encuestados sobre la preferencia de usar servicios de lujo o el taxitradicional de diferentes formas: si tuviera que elegir un servicio de transporte ahora miso, ¿cuálelegiría?; ¿Ha usado servicios de lujo como Uber o Cabify recientemente? y finalmente, si hay alguienlos derechos de uso compartido transferibles.

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en la casa que trabaje como conductor de alguno de los dos tipos de servicio, convencional o de lujo.Estas preguntas van al final de la encuesta porque se afrontan resultados rezagados y así ellos no sabránla intención final de la encuesta, la cual, es determinar su preferencia de usar un servicio de lujo o detaxi convencional.

Las observaciones de cada una de las variables se pueden ver en el Cuadro 1.

Para la interpretación de los datos obtenidos a través de la encuesta, se muestran diferentes gráficas ytablas para la estadística descriptiva. Posteriormente, se tuvo que modificar el tipo de las variables detal forma que se pudiera realizar un modelo Logit o Probit con los resultados de la encuesta, es decir,pasar de variables cualitativas a variables Dummi. Teniendo en cuenta, que la variable dependientees cualitativa, es decir, tomaremos s respuestas posibles: 1, si usa servicios de lujo o 0, si usa taxiconvencional. Para lo cual se escogió el modelo binario Logit porque de esta forma, evitaremos unerror en la especificación del modelo y porque se tienen variables dicótomas en las cuales se haceun pronostica la probabilidad de usar un servicio u otro, teniendo en cuenta las demás variablesexplicativas aceptadas. Una vez se realizada la regresión con este modelo base, se procedió a hacer elanálisis de los resultados con las variables significativas dentro del modelo, también acompañadas consus respectivas gráficas. Luego, para determinar las variables que explican a la variable dependienteTAXI_O_UBER, se hace uso del estadístico “z”. Finalmente, se procederá al análisis del modelo engeneral y se discutirán los efectos de cada una de las variables restantes en las preferencias de losusuarios de transporte particular en la ciudad.

4 Resultados

Luego de eliminar las encuestas incompletas, se obtuvo un total de 260 encuestas listas para usar en elanálisis, donde hay 138 hombres y 122 mujeres. La mayoría de los encuestados no superó los 75 añosde edad. El promedio de edades fue de 32 años y 29 años de residencia en la ciudad. En cuanto a laeducación, 7.69% de los encuestados cuentan con un posgrado, el 49.62% de los encuestados tiene niveluniversitario, 25.77% son técnicos profesionales, 15.38% son bachilleres y el 1.54% apenas completaronsu primaria. Referente a los 3 principales intervalos de ingresos mensuales de los encuestados están:el 66.53% que gana entre $500.000 y $2´000.000, el 17.30% que gana entre $2´000.000 y $3´500.000,por último, el 5% de los encuestados recibe $3´500.000 y $5´000.000. De los encuestados, el 36.53%pertenece al estrato 2, 31.15% al estrato 3, 18.46% al estrato 4, 12.30% al estrato 5 y 1.53% al estrato6. La figura 3, muestra los histogramas referentes al perfil de los encuestados.

En los resultados de la segunda categoría de la encuesta, es decir, aquellas preguntas referentes al tipo derecorrido: el 30.76% de los encuestados prefiere pedir taxi en las calles de la ciudad, 23.84% por teléfonoy un 45.76% por medio de alguna plataforma virtual. 3 de cada 10 encuestados usa estos servicios deltrabajo a la casa o viceversa y 7 de cada 10 lo hace espontáneamente. Sólo un 8.85% completa surecorrido en menos de 20 minutos, mientras la mayoría de los encuestados requiere entre 25 y 60minutos para completar su recorrido. En promedio, los encuestados indican que tanto la convenienciadel servicio, su economía y la seguridad que les pueda brindar son Sumamente Importantes, teniendo encuenta la siguiente escala: 1-No lo tiene en cuenta, 2-Poco Importante, 3-Medianamente Importante,

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Cuadro 1: Definición y Observaciones de las variables

Variable Definición ObservacionesX1 EDAD Edad del encuestado, unidad: años.X2 SEXO Género del encuestado: 0-hombre,

1-mujerX3 INGRESOS Ingresos del encuestado, unidad: pesos

por mes.X4 EDUCACION Nivel educativo del encuestado:

1-primaria, 2-bachillerato, 3-técnicoindustrial, 4-pregrado, 5-posgrado.

X5 ESTRATO Estrato del encuestado: 1, 2, 3, 4, 5, 6.X6 PERMANENCIA_EN_LA_CIUDAD Tiempo de residencia en la ciudad del

encuestado, unidad: años.X7 COMO_PIDE_UN_SERVICIO 0: Calle, 1: Teléfono, 2: AplicaciónX8 TIPO_DE_VIAJE Recorrido hacia el trabajo: 1 o

espontáneo: 0.X9 DURACION Duración de ese recorrido, unidad:

minutosX10 ECONOMIA Importancia de la economía del

servicio: 1: no lo tiene en cuenta, 2:poco importante, 3: medianamenteimportante, 4: sumamente importante,5: indispensable.

X11 SEGURIDAD Importancia en la protección delservicio: 1: no lo tiene en cuenta, 2:poco importante, 3: medianamenteimportante, 4: sumamente importante,5: indispensable.

X12 ACCESIBILIDAD Importancia en el fácil acceso delservicio: 1: no lo tiene en cuenta, 2:poco importante, 3: medianamenteimportante, 4: sumamente importante,5: indispensable.

X13 HA_USADO_SERVICIOS_DE_LUJO 1: Uber, 2: Cabify o 0:Ninguna de lasanteriores.

X14 ALGUN_CONDUCTOR_EN_CASA Relación de alguien en la casa comosocio conductor de una PlataformaVirtual de Transporte. 0: Taxi, 1:Uber, 2: Cabify, 3: No Aplica

X15 PUNTAJE_DEL_TAXI Calificación que merece el servicio detaxi por el encuestado: 1: es muy malo,10: es excelente.

X16 CUAL_SERVICIO_ES_MAS_ECONOMICO Unidades: 1: servicios de lujo o 0: taxiconvencional.

Y1 TAXI_O_UBER Servicio que el encuestado elegiríainmediatamente. 0: Taxi, 1: Serviciosde Lujo

Fuente: Elaboración Propia.

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Figura 3: Perfil de los encuestados: sexo, edad, ingresos, nivel educativo, estrato, tiempo de residenciaen la ciudad.

Fuente: Elaboración Propia.

4- Sumamente Importante, 5-Indispensable. Los promedios fueron: 3.8, 3.85 y 4, respectivamente.La mayoría de los encuestados, 66.93%, no viven con algún familiar que maneje taxi (14.23%), Uber(14.23%) o Cabify (4.62%). La figura 4, muestra los histogramas referentes a la descripción del recorrido.

Figura 4: Descripción del recorrido

Fuente: Elaboración Propia.

Los resultados de la última categoría de la encuesta indican que, un 65% de los encuestados sí ha usadoplataformas virtuales para solicitar servicios de transporte, mientras el resto, 34.62%, no lo ha hecho.79 de los 260 encuestados preferirían usar inmediatamente un taxi en vez de usar Uber o Cabify. Almismo tiempo, más del 70% de los encuestados calificaron el servicio de taxi en la ciudad por debajo

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de 5. El 63.07% de los encuestados usaría servicios de lujo, a usar taxi, el 36.93%. La figura 5 muestralos histogramas referentes a la preferencia de los usuarios.

Figura 5: Preferencia de los usuarios

Fuente: Elaboración Propia.

4.1 Estimación del Modelo

Estimación de los Coeficientes

Basándose en los resultados del modelo binario Logit, se tomarán en cuenta dos medios de transportepúblico individual: el servicio tradicional de taxi o el servicio de lujo, como es Uber y Cabify. Se propusocomo hipótesis, que existen una o más variables que afectan las decisiones de los usuarios, a la horade elegir un servicio, las cuales se pueden ver en el Cuadro 1. Por este motivo, se adecuará un nuevomodelo, que incluya aquellas variables que se consideren significativas y se descartaran aquellas queno lo son. Figura 6.

Con las variables restantes se procede a realizar una nueva regresión. Los nuevos valores se muestranen la Figura 7. Estos valores nos indican que, a mayor puntuación, en la escala de importancia de laEconomía del Servicio, mayor es la probabilidad de preferir Uber o Cabify como servicio de transporte.Así mismo, influyen las respuestas de las preguntas: ¿Ha usado servicios de lujo como Uber, Cabify,u otro?, ¿Cómo pide el servicio de transporte? y ¿Cuál servicio cree que es más económico el taxiconvencional o servicios de lujo como Uber o Cabify?. Sin embargo, el puntaje que el encuestado le daal servicio de taxi en la ciudad influye indirectamente en la elección de Uber como servicio.

Una vez se tienen las variables significativas dentro del modelo, es muy importante fijarse en los signosde los coeficientes para el análisis de las variables en el modelo. Luego, procede a realizar un diagnósticoal valor R cuadrado de McFadden y el estadístico de razón de verosimilitud (LR Statistic). El pseudoR, descrito como McFadden R-squared, representa la bondad de ajuste del modelo (0.4455). Este valortiene una baja importancia para los modelos Logit y Probit Gujarati (2009). La probabilidad de la

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Figura 6: Estimación de los coeficientes para las variables explicativas.

Fuente: Elaboración Propia en eViews.

razón de verosimilitud dio 0.0000, permitiendo así asegurar, incluso al 99%, que todos los coeficientesde pendiente son simultáneamente igual a cero, figura 6.

En la figura 7, se pueden ver los resultados arrojados por las diferentes pruebas, indicando que el modelosí está bien estimado y las variables explicativas aceptadas pueden determinar, de manera aceptable,la elección de los usuarios por un servicio tradicional en la ciudad, como el taxi o un servicio de lujo,como es el de Uber o Cabify. Se obtuvieron los siguientes coeficientes tanto para el intercepto, comopara las variables significativas aceptadas, permitiendo plasmar la ecuación que describe la preferenciadel consumidor de estos servicios.

Se toma como base la ecuación básica de un Modelo de Probabilidad Lineal:

Pi = β0 + β1Xi

X, está representada por todas las variables explicativas mencionadas en el Cuadro 1. Pi = E(Yi =

1|Xi) significa que el usuario elige un servicio de lujo para transportarse. Ahora, para el modelo Logit,la ecuación se representa de la siguiente manera:

Li = ln(

Pi

1−Pi

)= Zi

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Figura 7: Estimación de los coeficientes para las variables explicativas aceptadas.

Fuente: Elaboración Propia en eViews.

= β0 + β1 +Xi

Pi/1−Pi, representa la razón de probabilidades en favor de usar un servicio de lujo en la ciudad. Esdecir, la razón de probabilidades de usar un servicio de lujo en la ciudad con respecto a usar el serviciode taxi tradicional. L, por tanto, representa el logaritmo de esas probabilidades que oscila entre 0 y 1Gujarati (2009).

Usando los coeficientes estimados en el modelo que corresponden a las variables COMO_PIDE_UN_SERVICIO,CUAL_SERVICIO_ES_MAS_ECONOMICO, HA_USADO_SERVICIOS_DE_LUJO y PUNTA-JE_DEL_TAXI, respectivamente, se obtiene la siguiente ecuación:

Y1 = 0.2586 + 0.3577X7 + 2.4240X16 + 1.4514X13 − 0.437X15 + ε

Como se puede ver, en la ecuación del modelo, la forma en que se pide el servicio de transporte,la decisión sobre cuál es el servicio más económico, y si ha usado servicios de lujo anterior influyenaltamente en la probabilidad de usar u servicio de lujo, dado los signos de los coeficientes son positivos.Ahora, el puntaje del servicio taxi, es una variable que influye indirectamente en el uso de plataformaspara transportarse. En los resultados de la regresión, se pudo apreciar igualmente, que el R CuadradoMcFadden es de 0.4455, aceptable para este modelo Logit. No obstante, el valor P para el estadísticoLR que nos afirma la significancia general de las variables del modelo, es de 0.000 y nos permiterechazar la hipótesis nula de No Significancia, incluso al 99%, que todos los coeficientes de pendienteson simultáneamente igual a cero.

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4.2 Discusión sobre la preferencia de los Usuarios

A continuación, se muestran las variables significativas del modelo y su debida justificación en cuanto alimpacto que genera en el usuario, a la hora de tomar un servicio de taxi convencional o de lujo. Se tomanespecialmente aquellas con coeficiente, tanto positivo, como negativo: HA_USADO_SERVICIOS_DE_LUJO,PUNTAJE_DEL_TAXI y CUAL_SERVICIO_ES_MAS_ECONOMICO.

¿Ha usado servicios de lujo?

Esta pregunta es clave para determinar, mediante el modelo y los resultados de la encuesta, si el usuariose inclinaría por viajar en Uber o viajar en un taxi. El 65.38% de los encuestados que prefieren tomarun servicio de transporte de lujo como Uber o Cabify, sí había hecho uso de plataformas virtualespara solicitar un servicio de transporte, en tanto, el 34.62% de los encuestados, no lo había hecho.Entonces, se puede pronosticar la elección del usuario a la hora de transportarse, según el tipo deservicio usado recientemente. En el caso de Uber, si ya conoció la aplicación, es muy factible que la sigautilizando porque una de las causas por las cuales la gente prefiere usarlo es, por ejemplo, el programade nuevos usuarios referidos. Tanto Usuarios de la plataforma, como Socios Conductores, recibenincentivos por promover el uso de estas aplicaciones. Esta, es una de las características principales delas economías colaborativas, la mayoría de la gente usa estas tecnologías por recomendación de otraspersonas conocidas Bothun et al. (2015).

Figura 8: Resultados de la pregunta: ¿Ha usado servicios de lujo?

Fuente: Elaboración Propia.

Puntaje del Servicio de Taxi en la Ciudad

Conforme a lo anterior, esta variable es muy relevante dentro del modelo porque categoriza la prefe-rencia del usuario, según el puntaje que le de al servicio de taxi en la ciudad. La variable arrojó uncoeficiente negativo, por lo tanto, entre más alto sea el puntaje que le merezca al usuario el servicio detaxis, más probable es que este usuario se incline por tomar un servicio inmediato de taxi. La mayoríade los encuestados (57, 78%), calificaron el servicio de taxi por debajo de 5 puntos en la escala de1 a 10 que se planteó, donde 1 significa que el servicio es muy mal y 10 significa que el servicio esexcelente. En las nuevas plataformas para el servicio de transporte en la ciudad, tanto los socios con-ductores de Uber, como los usuarios reciben una califican recíproca, asegurando la buena reputaciónde ambos agentes y en especial, la calidad del servicio. Los valores recibidos por cada agente afectanindirectamente en la probabilidad de tomar o no un servicio de Uber.

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Figura 9: Puntaje del servicio de taxi en la ciudad en una escala de 1 a 10.

(a) Diagrama de Cajas y Bigotes: Puntaje que los encuestados dieron al servicio de taxi en la ciudad: Es claro el sesgamientohacia un puntaje bajo en el servicio de taxi en la ciudad.

Fuente: Elaboración Propia.

Para Usted, ¿Cuál es el servicio más económico?

Otra de las variables aceptadas, con un alto coeficiente positivo, es la percepción que los encuestadostienen sobre la economía de un servicio de transporte individual en la ciudad. En muchos casos, laspersonas no respondieron a esta pregunta, al no tener la certeza de las tarifas en los servicios de lujo.Quizás, porque nunca los han utilizado.

En la figura 10, se ve claramente los porcentajes de cada servicio de transporte, según la opinión de losencuestados acerca del servicio más barato. También, es clara la proporción de cada tipo de serviciodentro de su grupo, es decir, Servicio de Lujo o Taxi Convencional. Pues, dentro del primero, fueronpocos los que aún eligiendo servicios de lujo como transporte inmediato, piensan que con un taxi vana ahorrar más dinero. Mientras, en el segundo grupo, las proporciones son poco más equilibradas alhaber, presuntamente, un desconocimiento en las tarifas de los servicios de lujo. Esta variable entonces,refuta otra de las características propias de las economías colaborativas, pues, estas tecnologías y susservicios se concentran especialmente en lugares de interés dentro de una ciudad, tales como, CentrosComerciales, Discotecas, Ferias, etc. y por tanto, las demandas hacia, y en estos sitios concurridos,hace que el precio sea más alto de lo habitual Quattrone et al. (2016).

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Figura 10: ¿Cuál es el servicio más económico?

Fuente: Elaboración Propia.

5 Conclusiones

Este trabajo de investigación contrasta la elección del servicio de Uber o Cabify con las característicasdel usuario, su recorrido y la percepción que éste tenga sobre las nuevas tecnologías para el transportepúblico individual, basados en economías colaborativas. La información recolectada y analizada sellevó a cabo en diferentes puntos de concentración en la ciudad de Bogotá, especialmente, en CentrosComerciales. El modelo obtenido permitió ver en detalle las preguntas, transcritas en variables, quetenían mayor relevancia para la decisión de tomar un servicio convencional de taxi o uno de lujo comoUber o Cabify. Con los resultados obtenidos de este modelo binario, se discutieron y determinaronimpactos que estas nuevas tecnologías generarán a través de sus aplicaciones, a mencionar:

Los dos factores que más impactaron positivamente en preferir Uber en vez de un taxi convencionalfueron la percepción de una tarifa más baja en el servicio y el uso reciente de un servicio de lujopara transportarse. Curiosamente, la mayoría de los encuestados afirmaron, a priori, no darle mucharelevancia a la tarifa del trayecto, pero los resultados indican que este es un factor relevante para elegirUber o Cabify. Este factor también es refutable desde el punto de vista de las economías colaborativas,pues, la confianza es clave para esta nueva forma de intercambio. Si el usuario conoce con antelaciónel precio final que va a pagar por el recorrido, seguramente, decidirá con certeza cuál servicio le saldrámás económico. Asimismo, el usuario recibe una factura la cual le da los detalles de la tarifa.

Por otro lado, los encuestados también refutaron el hecho de no prestarle atención a la tarifa del trayectoporque sabían más o menos cuánto podían cobrar en taxi. El otro factor que afecta positivamente laelección de Uber o Cabify como plataforma de servicio de transporte, también tiene como fundamentola confianza, pues si ya usó la aplicación para pedir un servicio, seguramente, le habrá gustado quelo recojan en la puerta de la casa, que conozca los datos y la reputación conductor, entre otras cosas.Pero, si por el contrario, en algún momento le pareció al usuario que usar esta aplicación es máscomplicado que salir a la calle y llamar un taxi, pues, el servicio más indicado para este usuario sería eltaxi convencional. Además, hay que tener en cuenta los prerequisitos para el uso de estas plataformas,como el servicio de Internet móvil y una cuenta existente como usuario de Uber o Cabify.

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Para el caso contrario, el único factor que afecta indirectamente la elección de un servicio de transportede lujo es el puntaje que el servicio de taxi convencional en la ciudad merece por parte del usuario.Entre más alto sea este, más alta es la probabilidad de que el usuario se incline por usar este servicio.Para los resultados de la encuesta, la datos agrupados en un puntaje mayor a 5 fueron menores encomparación con los puntajes mayores a 5. Posiblemente, los usuarios de taxi en la ciudad atribuyeronestos puntajes bajos porque este servicio en la ciudad no los recoge o los deja en ciertos lugares, no sesienten cómodos con el servicio o simplemente, porque desean conocer previamente lo que van a pagar.Estas situaciones incómodas para los usuarios, hacen que servicios de lujo tengan una alta demanda.

Se desea que los descubrimientos encontrados en este trabajo sirvan para futuras investigaciones, yaque como se mencionó en la metodología, la información encontrada a nivel nacional fue mínima yse tuvo que investigar la misma situación en otros países. De igual forma, la mejor estrategia para elinteresado en las aplicaciones de servicio de transporte y sus implicaciones en la economía es, sin duda,la encuesta porque le brinda información en tiempo real. Se hubiera querido tener más informaciónlocal sobre el tema para así tener una mejor guía en la reproducción y análisis de los datos, como porejemplo, en el caso de la economía de los conductores de taxi y su afectación desde la llegada de Ubery Cabify al país. Infortunadamente, los datos sobre las ganancias mensuales de los conductores, losvehículos disponibles y la percepción que tienen sobre sus trabajos son especialmente confidencialesa nivel nacional. En el mismo sentido, las empresas Uber y Cabify, tampoco facilitan informaciónrespecto a las ganancias de sus socios.

El modelo obtenido es una aproximación al impacto que han tenido, tanto usuarios de taxi convencional,como de Uber y no necesariamente predice la elección de uno u otro servicio dado que el R cuadradoMcFadden obtenido, fue apenas suficiente para la solidez del modelo y, a pesar de hacer varios intentosy cambios de variables con los resultados de las encuestas, este fue el que más se destacó por su nivelde predicción para la variable dependiente. Para trabajos futuros, se recomienda fuertemente trabajaren otras preguntas que permitan acercarse más a la predicción del servicio de transporte públicoindividual, cuyos resultados arrojen un nivel de bondad de las variables más alto.

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