Incidències a Rodalies: quantificació i possibles conseqüències

En aquesta entrada, els economistes Roger Medina i Marc Riudavets quantifiquen les incidències a Rodalies mitjançantl’anàlisi de text de tuits del compte de @rodalies. Conclouen que les crítiques cap a Renfe estan justificades i suggereixen que la incertesa del servei pot tenir un efecte sobre la congestió de les carreteres.

Lectures 626
Temps de lectura6 minuts

Des de fa temps, és habitual veure com els usuaris de Rodalies es queixen per diversos mitjans, com per exemple les xarxes socials, de les deficiències del servei, que els obliguen a conviure amb una incertesa diària sobre si el tren que els ha de portar a la feina, a una cita, una reunió o bé tornar-los a casa serà puntual i lliure d’incidències. Tot i que segons dades de la mateixa Renfe el 95% dels trens de Rodalies arriben a la seva destinació a l’hora establerta, en aquest article intentarem demostrar que les crítiques i la desconfiança de la majoria de passatgers envers Rodalies estan plenament justificades i que això té conseqüències directes sobre el trànsit i la congestió i, per tant, també sobre les emissions de CO2.

A partir d’un dels paquets que ofereix el programa d’anàlisi estadística RStudio, combinat amb l’API de Twitter, és possible extreure els tuits i retuits del compte de Twitter de @rodalies per efectuar una anàlisi del contingut publicat de forma diària. Això ens permet dur a terme una anàlisi de text per veure quines paraules es fan servir amb més freqüència cada dia i com es relacionen entre elles. Disposem d’un total de 3.250 tuits que van des del 3 d’octubre del 2022 fins al 3 de febrer del 2023, i que inclouen elements com ara el contingut, si es tracta d’una resposta, a quin usuari s’adreça, el nombre de retuits i m’agrades, etc.

En primer lloc, som plenament conscients que es tracta d’un mètode imperfecte sobre l’abast real de les incidències per una infranotificació per part de Rodalies, fenomen també habitual. Tampoc és possible identificar si diversos anuncis fan referència a les mateixes o a diferents afectacions. Tot i això, considerem que, com veurem al llarg dels paràgrafs següents, la major presència de paraules clau en un mateix dia sí que pot obeir al fet que l’afectació tingui un impacte més gran o s’estengui durant un període de temps més llarg.

Aquestes són les principals lliçons i fets estilitzats que hem pogut extreure:

  1. Les paraules més habituals que es fan servir per notificar disfuncions del servei són “incidència”, “afectació” i “demora” (paraules clau, i les seves variacions en plural, castellà, etc.). Al gràfic 1 podem veure com, efectivament, cada dia laborable es publiquen múltiples tuits que anuncien una alteració del funcionament normal del servei. Per tant, a primera vista és evident que, malgrat el fet que dins d’un mateix dia una gran part dels trens puguin funcionar segons els horaris establerts, sempre hi ha algun grup de passatgers que ha d’internalitzar el cost d’un servei que, en moltes ocasions, és deficient. Els dies en què no es registren aquestes paraules són els caps de setmana i, lluny d’indicar l’absència d’incidències, s’expliquen per manca d’activitat del compte, que no fa publicacions de cap mena.
  2. En general, el compte de Rodalies segueix una estructura determinada per anunciar la gravetat de les anomalies a partir dels minuts que s’espera que durin i quines són les línies afectades. De nou, pràcticament cada dia es reporten minuts de demora com a conseqüència de la presència d’alguna de les paraules clau (incidència, afectació i demora). Els gràfics següents mostren com la majoria d’incidències reportades —més del 52% de les registrades en el període estudiat— comporten retards d’entre 15 i 30 minuts (vegeu gràfic 2). Si ens fixem en la distribució per les diferents línies del servei de Rodalies, són les línies R4 i R1 les que solen acumular la majoria d’incidències. De fet, les línies R4 i R1 acumulen de manera conjunta més del 55% de totes les incidències que hi va haver en el període analitzat, essent la R4 la que més en va registrar amb un terç de les totals (vegeu gràfics 3 i 4).

Figura 1. Nombre de paraules amb incidències reportades

Figura 2. Nombre de minuts de demora per incidències reportades

Figura 3. Nombre de paraules amb incidències reportades – per línia

Figura 4. Total d’incidències – per línia

El que queda palès d’aquesta anàlisi és que Renfe reporta de forma diària diverses incidències greus que afecten sobretot la R1, que va des de Maçanet, passant pel Maresme, fins a l’Hospitalet o Molins de Rei travessant Barcelona, i la R4, que és l’encarregada de connectar Manresa, el Vallès Occidental, el Baix Llobregat i l’Alt i el Baix Penedès amb Barcelona. Per tant, un gruix important de la gent que cada dia entra i surt de Barcelona per qüestions sobretot relacionades amb la feina pateix de manera directa les anomalies del servei ferroviari. Així doncs, quines són les conseqüències que té per a l’economia catalana aquesta deficiència estructural que ofereix el servei de Renfe Rodalies a Catalunya?

En ple debat sobre com frenar el canvi climàtic, garantir una transició energètica justa i adoptar modes de vida més sostenibles, les deficiències estructurals que presenta el servei de Rodalies poden tenir un impacte directe sobre l’ús del cotxe, la congestió i les emissions de CO2. Cal tenir present que quan una persona ha de desplaçar-se d’un punt A a un punt B, aquesta valora totes les alternatives de transport que li permeten completar aquest recorregut a l’hora de prendre la decisió òptima. En la presa de decisions entren en joc variables com ara el temps que es triga a completar el recorregut o el cost monetari, però un altre element clau és la certesa que el recorregut es completarà segons el temps previst. Una certesa que, per desgràcia, la xarxa de Rodalies no ofereix actualment, ja que el component d’imprevisibilitat és present en un gran nombre dels desplaçaments.

Per tant, les constants incidències que presenta diàriament el servei de Rodalies en algun punt de les seves línies pot fer que hi hagi usuaris que decideixin desplaçar-se amb mitjans de transport alternatius, incloent-hi els privats com ara el cotxe o la moto. Per exemple, Anderson (2014) utilitzant els retards i el cessament del servei de transport públic de Los Angeles arran d’una vaga, troba que els dies en què es produeix la vaga augmenta la congestió del trànsit a les autopistes de forma significativa, al voltant d’un 47%. D’una altra banda, Muliac i Rouwendal (2020) analitzen com afecten les inversions destinades a millorar la xarxa de transport públic en la probabilitat que la gent tingui cotxe a l’Àrea Metropolitana de Copenhaguen i troben que una extensió de la línia de metro va reduir la tinença de cotxes entre un 2 i un 3%.

Per tant, hi ha una relació clara entre la certesa que proveeix la xarxa de transport públic a l’hora de completar els trajectes preestablerts i la congestió a les carreteres. És per aquest motiu que reduir les emissions de CO2 i millorar la qualitat de l’aire mitjançant la reducció de la congestió i de l’ús del cotxe no passa sols per establir zones de baixes emissions, prohibir certs tipus de vehicles o incentivar la renovació del parc automobilístic, sinó que també és necessari proporcionar una xarxa de transport públic segura i eficient per a la gent que cada dia ha de desplaçar-se.

Addicionalment, i com a element de cloenda, un estudi recent posa de manifest que hi ha una externalitat de xarxa entre el mitjà de transport que les persones decideixen utilitzar i el que utilitzen les persones del seu cercle. En concret, l’estudi troba que quan els companys de feina decideixen fer servir mitjans de transport més sostenibles, com podria ser agafar el tren, la bici o caminar en comptes del cotxe, és més probable que es produeixin modificacions de la conducta per part dels individus. Per tant, trobant-nos en el cas contrari, la crispació que genera el servei de Rodalies a Catalunya per la incertesa del servei podria fer que s’estengués la decisió d’agafar el cotxe en detriment del tren. Per exemple, a través del fet que companys i companyes de feina es coordinin per compartir un cotxe.

About Post Author

Roger Medina i Marc Riudavets

ROGER MEDINA és economista per la Universitat Pompeu Fabra (UPF) amb menció en Mètodes Quantitatius Avançats (MQA) i màster en Competència i Regulació de Mercats per la Barcelona School of Economics (BSE), facultat on exerceix de professor assistent. Ha treballat en l'àmbit de la recerca i l'anàlisi de dades en el sector de la consultoria i és autor de publicacions i articles sobre l'impacte de les institucions en el creixement econòmic, economia laboral, fiscalitat, competència i regulació dels mercats. És també analista econòmic del programa de televisió Més 324. MARC RIUDAVETS @MarcRiudavets_ és doctorand en economia a la Helsinki Graduated School of Economics. La seva recerca gira entorn a l'economia de l'educació i el mercat de treball. Membre d'Espai 08.
Subscriure'm als comentaris
Avisa'm de
guest
0 Comentaris
Inline Feedbacks
Veure tots els comentaris