LA RED DE FERROCARRILES EN EL LABORATORIOvariables resultado (estructura competitiva derivada de la subasta de los derechos de uso de la red, deman-da final, conectividad de la red,

LA RED DE FERROCARRILES EN EL LABORATORIO

AURORA GARCÍA-GALLEGO (*)

Laboratorio de Economía Experimentaly Departamento de Economía

Universitat Jaume I

NIKOLAOS GEORGANTZÍS

Laboratorio de Economía Experimental-UJIy School of Agriculture, Policy and Development

University of Reading, UK

GERARDO SABATER-GRANDE

Laboratorio de Economía Experimentaly Departamento de Economía

Universitat Jaume I

Las redes de transporte se construyen en espacios definidos y limitados por especificidades geo-gráficas y límites geopolíticos. En consecuencia, dichas redes acaban asumiendo asimetríasinevitables, contrarias a los enfoques teóricos y experimentales tradicionales, definidos sobre es-pacios abstractos y, por tanto, ideales. Motivados por la necesidad de soluciones a un problema

real más que por la mencionada crítica a la literaturapublicada sobre redes de transporte, centramos nues-tra atención en una red de transporte de ferrocarril exis-tente. Concretamente, usamos información del mun-do real sobre las características de la demanda detransporte de viajeros y la infraestructura de la red fe-rroviaria en España para construir un entorno experi-mental complejo, con el fin de testar la eficiencia dediferentes obligaciones alternativas de provisión de ser-vicios impuestas a los operadores ferroviarios.

El objetivo del experimento que proponemos es anali-zar la influencia que determinadas restricciones sobreservicios mínimos puede tener en las tarifas y en la pro-gramación de servicios escogidos por los operadoresde la red ferroviaria. Se proponen tres tratamientos: untratamiento sin servicios mínimos y dos tratamientoscon requerimientos mínimos alternativos. Dichos reque-rimientos mínimos son diseñados con el objetivo demaximizar el bienestar social siguiendo la solución delmodelo teórico propuesto. Adicionalmente, estamosinteresados en analizar la influencia de los procesos deaprendizaje por parte de los operadores de la red enpresencia de competencia real por los derechos so-

bre rutas y conexiones ferroviarias. Se propone una redexperimental sencilla que captura a su vez las carac-terísticas intrínsecas de la red ferroviaria española y nospermite centrarnos en cuestiones de complementarie-dad entre estaciones y sustituibilidad entre surcos hora-rios. Adicionalmente, prestamos especial atención aasimetrías en costes y demanda permitiendo un gra-do de dificultad considerable en el proceso de tomade decisiones.

Aunque existe un cuerpo de literatura creciente que haanalizado cuestiones similares en redes de distribuciónadoptando un largo espectro de metodologías, nues-tro diseño experimental es el primero en tratar asime-trías en la red ferroviaria. Por ejemplo, Grether, Isaac yPlott (1981, 1989) analizan la asignación de surcos ho-rarios en aeropuertos de EEUU, mientras McCabe,Rassenti y Smith (1994) estudian la asignación de la redde distribución de gas natural. Más recientemente,Murphy et al. (2000, 2006) y García-Gallego et al. (2012)estudiaron la administración de la red de distribuciónde agua, mientras que Rassenti, Smith y Wilson (2001,2002, 2003) y Ramírez-Escobar et al. (2011) se centra-ron en mercados eléctricos.

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A. GARCÍA-GALLEGO / N. GEORGANTZÍS / G. SABATER-GRANDE

En cuanto a la privatización de la red ferroviaria, Brewery Plott (1996) confirman que una subasta de segundoprecio es un mecanismo de vaciado de mercadoapropiado para conseguir un grado de eficiencia cer-cano al 100%. Posteriormente, Nilsson (1999) demostróque una subasta Vickrey podría ser también un méto-do satisfactorio para asignar derechos de propiedadde uso de la red ferroviaria. Issacson y Nilsson (2003)compararon los dos mecanismos, encontrando dife-rencias insignificantes entre ellos. Nilsson (2002) ofreceuna optimización matemática alternativa tomando encuenta los requerimientos administrativos bajo las alter-nativas estudiadas. De forma paralela a la metodolo-gía experimental, algunos investigadores han emplea-do simulaciones, como las presentadas por Parkes yUngar (2001), proponiendo subastas más adecuadaspara ser utilizadas en un mercado ferroviario liberaliza-do. En dicho entorno, el ministro de educación e inves-tigación alemán financió un estudio sobre mecanis-mos de subasta para ser usados en la asignación efi-ciente de surcos horarios en la red. Borndörfer et al.(2005) presentan una subasta combinatoria como so-lución al problema en el caso alemán objeto de estu-dio. El problema principal resuelto hace referencia aposibles efectos cruzados entre un cuello de botella lo-cal y el resto de partes de la red, incluyendo aquellasde menor demanda.

En referencia al entorno de competencia deseable, lasautoridades alemanas financiaron el estudio realizadopor Cox et al. (2002) cuyos resultados guiaron la reco-mendación del ministro de transporte alemán al par-lamento. Dicha recomendación fue escoger la com-petencia por el mercado en vez de la competenciaen el mercado para conseguir la provisión de serviciosde mayor calidad a la tarifa más baja posible, sujetaa restricciones de servicios mínimos.

En un contexto de liberalización de servicios ferrovia-rios, nuestra finalidad es analizar cómo la asignaciónde los derechos de uso de la red podría verse afecta-da por requerimientos de servicios. En particular, seanaliza el efecto de servicios mínimos obligatorios so-bre los operadores en la programación de sus rutas ysus correspondientes tarifas. Dichos mínimos son dise-ñados con el objetivo de maximizar el bienestar socialy son calculados usando el modelo teórico en el ca-so de que la red sea administrada por un único y be-nevolente operador. Nuestras sesiones produjeron evi-dencias sin precedentes en la administración de la redde transporte. En concreto, nuestros resultados indicanque la imposición de mínimos en las rutas menos ren-tables conlleva un aumento no sólo del bienestar socialsino también de los beneficios de los operadores encomparación con un régimen descentralizado. La cau-sa de ello es que se genera un tráfico más denso queincrementa la conectividad de la red que afecta sig-nificativamente a la demanda total.

METODOLOGÍA - HIPÓTESIS A TESTAR

Con el objetivo planteado, se implementa un experi-mento en el laboratorio que utiliza un entorno estiliza-do a escala reducida de la red ferroviaria española co-

mo banco de pruebas para diseñar servicios mínimossocialmente deseables para ser cumplidos por los ope-radores ferroviarios que compiten por los derechos deuso de la red en una subasta. Para ello, en primer lu-gar, programamos un algoritmo de optimización quecalcula las soluciones ideales (rutas y tarifas) para ca-da uno de los siguientes casos: a) Maximización delbienestar social,(b) Maximización del bienestar socialsujeto a la restricción de beneficios no negativos paralos operadores, c) Maximización de los beneficios pa-ra un único proveedor del servicio en toda la red. Estetipo de experimentos permite a los economistas y a loslegisladores testar y refinar las reglas de mercado sin in-currir en los riesgos y gastos intrínsecos a efectuar prue-bas en el mundo real. Son especialmente recomen-dables para estudiar mecanismos institucionales comola desregularización, la privatización o la provisión debienes públicos. Dichos mecanismos generalmenteson tan complejos que la teoría económica existenteno ofrece predicciones precisas. En este sentido, el la-boratorio constituye un banco de pruebas para exami-nar el comportamiento de nuevas instituciones pro-puestas y, dependiendo de los resultados, modificar susreglas e implementación. Esta metodología puedeofrecer respuestas para cuestiones tales como la asig-nación de surcos horarios en el transporte aéreo, la su-basta de licencias en el mercado de las comunica-ciones, la regulación de mercados, etc.

En este caso concreto se analiza el efecto de la impo-sición de mínimos en la provisión del servicio que ma-ximicen el bienestar social, sobre: a) la programaciónde rutas ferroviarias por parte de los operadores, b) lastarifas cargadas en el proceso de subasta, c) el exce-dente de los consumidores, d) el excedente de los ope-radores, y e) el bienestar social. Estamos interesados enestudiar si un regulador puede ser beneficioso no solopara los pasajeros, sino también para los proveedoresdel servicio. Ello es así, en tanto en cuanto el reguladorpuede tener en cuenta el potencial de la red ferrovia-ria al completo, superando una posible visión miopeque los operadores pudieran tener de los diferentes de-rechos de uso de la red.

A continuación, dividimos nuestro análisis en dos gran-des secciones: aquella referida a las variables estraté-gicas del modelo (tarifas y rutas programadas por losproveedores del servicio) y aquella que concierne a lasvariables resultado (estructura competitiva derivada dela subasta de los derechos de uso de la red, deman-da final, conectividad de la red, beneficio de los ope-radores, excedente de los consumidores y bienestar so-cial). Se analizan las variables de decisión de los parti-cipantes en el experimento: las tarifas con las que losaspirantes a proveedor del servicio pujan por los dere-chos de uso de las diferentes partes de la red ferrovia-ria, y las rutas que ofrecerían una vez los derechos deuso han sido asignados a los proveedores, en funciónde los resultados de la subasta.

Se tratan las siguientes cuestiones relevantes de política:

Cuestión 1: ¿Permite el aprendizaje sobre el uso de lared incrementar la competencia en la subasta queconlleva un descenso en las tarifas?

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Cuestión 2: ¿Internalizan los operadores del servicio losservicios mínimos incrementando de manera sistemá-tica y significativa las tarifas en las rutas menos renta-bles?

Cuestión 3: ¿Permite el aprendizaje sobre el uso de lared modificar la programación de rutas cuando no sonrentables para los operadores?

Cuestión 4: ¿Son efectivos los servicios mínimos para in-crementar el número de servicios en las rutas menosrentables?

Cuestión 5: ¿Afecta el aprendizaje sobre el uso de lared a la estructura competitiva generada en la subas-ta?

Cuestión 6: ¿Afectan los servicios mínimos a la estruc-tura competitiva generada en la subasta?

Cuestión 7: ¿Afecta el aprendizaje sobre el uso de lared al número de pasajeros transportados dependien-do de la rentabilidad de la ruta?

Cuestión 8: ¿Afectan los servicios mínimos al númerode pasajeros transportados dependiendo de la renta-bilidad de la ruta?

Cuestión 9: ¿Generan los servicios mínimos una mayorconectividad originando un incremento de la deman-da total? ¿Podría este efecto ser explotado por los ope-radores del servicio para establecer una mayor fre-cuencia en la provisión del servicio aumentando la de-manda total?

Cuestión 10: ¿Afecta el aprendizaje sobre el uso de lared a los beneficios de los operadores?

Cuestión 11: ¿Afectan los servicios mínimos a los bene-ficios de los operadores?

Cuestión 12: ¿Afectan los servicios mínimos al exceden-te del consumidor dependiendo de la rentabilidad decada ruta?

Cuestión 13: ¿Afectan los servicios mínimos al bienes-tar social?

Características de la oferta y la demanda

Nuestro objetivo es proponer una red experimental quesea lo más simple posible, pero que a su vez logre cap-turar las características intrínsecas de la red ferroviariaespañola. La red debe permitirnos distinguir entre regio-nes, estaciones y rutas entre ellas. Definiremos una es-tación como un lugar donde los pasajeros pueden em-barcar y desembarcar. Una ruta es una conexión en-tre estaciones y una región un conjunto de estacionesdonde existe una concentración de pasajeros relevan-te. La red es de doble sentido por lo que es imposiblehacer correr más de un tren en cada sentido en cual-quier ruta en cualquier franja horaria. Viajar de una es-tación a otra dentro de una región requiere una dura-ción de una franja horaria. Viajar entre estaciones ad-yacentes de diferentes regiones tiene la misma dura-ción.

Suponemos que dicha red está definida a partir de lossiguientes supuestos:

1) Considerando como un bien de mercado cadacombinación de una ruta y una franja horaria, asumi-mos la existencia de complementariedades entre es-taciones y sustituibilidades entre franjas horarias para di-cho bien. La sustituibilidad entre franjas implica que lademanda para cualquier ruta entre dos estaciones enun horario determinado es menor si existen otros trenesen la misma ruta en franjas horarias adyacentes. Lacomplementariedad entre estaciones implica que lademanda para cualquier ruta entre dos estaciones enun horario determinado es mayor si existen trenes deconexión en franjas horarias adyacentes. De esta ma-nera asumimos que la demanda de transporte: (a) es-tá negativamente relacionada con el precio del trans-porte; (b) está negativamente relacionada con el tiem-po de viaje; (c) es mayor si existen conexiones entre tre-nes (complementariedad entre estaciones); (d) es me-nor si existen otros trenes en la misma ruta en franjashorarias adyacentes; (e) es mayor en algunas franjashorarias (punta) que en otros (franjas horarias valle).

2) La estructura de costes está conformada por unoscostes fijos –que reflejan el coste de amortización deltren en cuestión– y unos costes variables ligados a laactividad y que incluyen tasas por el uso de la infraes-tructura. Por simplicidad asumimos costes marginalespor pasajero adicional nulos, es decir, suponemos queno existen restricciones de capacidad. Dicha estructu-ra de costes dependerá del tipo de tren establecidoque ofrece el servicio en una ruta determinada.

La red propuesta consiste en dos zonas geográficas,MCA (Madrid-Cuenca-Albacete) y VAlA (Valencia-Ali-cante-Albacete) y dos conexiones MV (Madrid-Valencia)y CAl (Cuenca-Alicante). Hay una ruta de doble senti-do entre cada par de estaciones adyacentes. Ademásde estas rutas entre estaciones adyacentes, en ambasregiones hay una ruta directa de doble sentido entreMadrid y Albacete y entre Valencia y Albacete. Ello per-mite a un tren rápido viajar de Madrid (Valencia) aAlbacete, lo que impediría hacer marchar en la mis-ma franja horaria un tren local de Madrid (Valencia) aCuenca (Alicante) o de Cuenca (Alicante) a Albacete.Esta información (1) se resume en la figura 1, en la pá-gina siguiente.

El uso de un tren en diferentes franjas horarias está limi-tado por restricciones de carácter puramente físico. Encualquier estación y franja horaria, un nuevo tren pue-de ser utilizado (asumiendo los costes fijos y variablescorrespondientes). Un tren que ha sido usado en unafranja horaria anterior puede ser empleado otra vez(asumiendo los costes variables correspondientes) si es-tá disponible en la estación de la que debe partir. Parasimplificar, suponemos que existen cinco franjas hora-rias, dos de ellas (la 1 y la 5) consideradas punta por sumayor tráfico de pasajeros y el resto (2, 3 y 4) conside-radas como franjas horarias valle por su menor tráfico.Debemos recordar que asumimos que no existen limi-taciones de capacidad en cualquier ruta, lo que im-

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plica que los costes marginales para un pasajero adi-cional son nulos para cualquier cantidad.

En el experimento, los sujetos adoptan el rol de prove-edores de servicios de pasajeros. La demanda paraestos servicios se simula por parte del software a pro-gramar y se da a conocer a los sujetos experimenta-les. Para determinar la demanda en cualquier ruta to-maremos como referencia una demanda básica quevaría entre rutas, pero que es común a las franjas ho-rarias no consideradas como horarios punta.

Los únicos decisores estratégicos son los proveedoresde servicios de transporte ferroviarios. La demanda pa-ra el servicio es simulada por el programa y dada aconocer a los participantes. De esta manera, la de-manda Dt

ij para una ruta ij, donde i, j{Ma, Val, Cu, Alb,Al; i≠j} en un surco horario t {1, 2, …,.5} es:

donde Dtij es la demanda básica correspondiente a la

ruta ij en el surco horario t (diferente para cada ruta),Pt

ij es la tarifa cargada para esa ruta concreta, C cons-tituye el conjunto formado por todas las rutas en la mis-ma dirección que ij llegando hasta i o partiendo de j.Por último, β∈(0,1) denota el grado de sustituibilidadentre surcos horarios adyacentes (en nuestro caso, hasido calibrado para tomar el valor de 0,2) y δ denotael grado de complementariedad entre estaciones (ennuestro caso, toma el valor de 0,2). De esta manera,se observa que la demanda para una ruta determina-da disminuirá con un aumento de la tarifa cargada ycon la existencia de trenes programados en surcos ho-rarios adyacentes para dicha ruta. Por el contrario, lademanda aumentará si hay trenes que ofrezcan unaconexión desde otras rutas en surcos horarios adyacen-tes. Para determinar el excedente del consumidor enuna determinada ruta y surco horario, simplemente hayque restar la tarifa pagada por el transporte contrata-

D DB P D D

D D( )

tij

tij

tij

tij

tij

ki ÎCijt

ki jt ÎCijt

jt

1 1

1 1

( )= − − β + +

δ ∑ + ∑

− +

− +

do del precio de reserva determinado por la funciónde demanda.

Diseño experimental

Con el objetivo de analizar la influencia de la imposi-ción de servicios mínimos sobre la programación esta-blecida por los operadores y las tarifas cargadas sobreel servicio, se presentan tres tratamientos.

Cada sesión experimental consta de 5 rondas, cadauna de ellas con dos partes. En la primera parte (parteA) de cada ronda se asignan mediante subasta los de-rechos de uso en cada corredor de la red. En la segun-da parte (parte B) los operadores deciden qué rutas pro-gramar atendiendo a los requerimientos mínimos esta-blecidos en el tratamiento y las tarifas comprometidasen la parte A. El programa de rutas programado por lossujetos se realiza con la asistencia de un programa in-formático que evita la colisión de trenes en cualquieresquema de rutas y horarios programado por el sujeto.

En todas las rondas los mercados estarán constituidos porcuatro operadores, uno por cada derecho de uso o fran-quicia disponible en la red experimental presentada.

Asignación de los derechos de uso de la red. Todoslos operadores potenciales tienen idéntico acceso alos derechos de uso de los corredores. La asignaciónde los derechos de uso se lleva a cabo mediante su-basta en cada ronda en la que los operadores pujanproponiendo tarifas para cada ruta. Los sujetos debenpujar por los derechos de uso de las dos regiones y lasdos conexiones anteriormente descritas. Los ganado-res deberán hacer correr trenes según las concesionesganadas en la parte anterior de la ronda, pero ocasio-nalmente (en t1 y t2, no así en t0) deberán cumplir unrequisito de servicios mínimos sobre determinadas ru-tas y franjas horarias.

Cada ronda se abre un proceso de subasta (parte Ade la ronda) como la que se describe a continuación.

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FIGURA 1

RED FERROVIARIA

FUENTE: Elaboración propia.


La subasta tiene lugar durante un máximo de 5 perio-dos de puja. Durante cada periodo de puja cada ope-rador puede realizar hasta 4 pujas (una puja por re-gión/conexión) pero se establece un máximo de 12pujas (3 pujas por región/conexión) por operador, pa-ra los 5 periodos que comprenden el proceso de su-basta. Al final de cada periodo de subasta, las mejo-res pujas se hacen públicas a todos los operadores. Lamejor puja para obtener el derecho de uso sobre unaregión o una conexión de la red es aquella que fija elprecio medio más bajo para dicho segmento. Por lotanto, cada operador conoce, en cada periodo depuja, si posee la mejor puja para una zona determina-da hasta el momento. Aunque posea la mejor puja sele permite realizar una nueva puja en el siguiente pe-riodo, siempre que ésta sea inferior a la actual. Si unoperador posee la mejor puja en un periodo, ésta se-guirá siendo la mejor mientras no sea mejorada en unperiodo posterior. En tal caso, la nueva puja reempla-zará a la antigua como mejor puja. Las pujas ganado-ras son las establecidas en el último periodo de puja.Dicho último periodo es el 5, con una excepción. Laexcepción se refiere a la inclusión de la regla siguien-te: a partir del periodo 3 de subasta no comienza unnuevo periodo de subasta si no se mejora la puja pa-ra alguno de los segmentos de la red cuyos derechosde uso se subastan. En consecuencia, si la mejora co-mentada no se produce en el periodo, dicho periodoserá el último periodo de subasta y, por tanto, el quedetermina las pujas ganadoras.

Los derechos de uso son subastados 5 veces (una vezcada ronda) a lo largo de cada sesión experimental.De esta manera, los operadores pueden aprender alo largo de la sesión qué precios les resulta rentable pro-poner para cada conexión en función de los benefi-cios obtenidos en rondas anteriores.

Programación de rutas y precios. Una vez asignadoslos derechos de uso en la parte A de la ronda, dichosderechos permanecen fijos durante la parte B de esaronda. Dicha parte B consta de 5 periodos, donde losoperadores programan sus rutas atendiendo a los re-querimientos mínimos del tratamiento experimental co-rrespondiente (en t1 y t2, pero ninguno en t0). De estamanera, en t1 y t2 los sujetos pueden fijar una progra-mación que esté por encima del mínimo establecido,pero respetando para todas las rutas y franjas horariaslos precios comprometidos en el proceso de puja (par-te A).

Cada periodo, los operadores programan sus trenes sinconocer las decisiones del resto de operadores de lared. Una vez se han llevado a cabo todas las progra-maciones del periodo, la demanda de cada opera-dor es simulada por el sistema (siguiendo la estructurade la función de demanda presentada anteriormen-te) y ello determina sus ganancias del periodo. Nuestroexperimento se ejecuta bajo la condición de informa-ción imperfecta. Los jugadores no conocen ni la for-ma ni el tamaño de la función de demanda de mer-cado. La única información disponible que tienen losoperadores hace referencia a la programación de ru-tas establecida por cada operador rival y sus precios.

A la luz de esta información, los operadores puedenvolver a escoger nuevas programaciones en el perio-do siguiente . Una vez terminado este proceso de 5 pe-riodos de programación, comienza una nueva rondadonde se vuelven a asignar los derechos de uso de lared mediante subasta.

Dada la complejidad del experimento, antes de co-menzar es necesario proceder a entrenar a los sujetosparticipantes en dos materias: (1) la programación detrenes en una red experimental y la fijación de sus pre-cios en función de la competencia y (2) el proceso desubasta de asignación de derechos de uso sobre lared. Dicho entrenamiento nos permite descartar a lossujetos que arrojen unos resultados deficientes en lacomprensión de los conceptos anteriormente mencio-nados. Este proceso de entrenamiento es remuneradocon una cantidad fija de 10€ que responde al tiempoempleado por parte de los sujetos participantes y esabonada en efectivo el día de la sesión experimental.De esta manera, los sujetos participantes en el experi-mento cobran un fijo por el entrenamiento y un varia-ble en función de las decisiones tomadas en la sesiónexperimental propiamente dicha.

El experimento consta de tres tratamientos experimen-tales, con 80 participantes cada uno y 25 periodos dedecisión. Cada tratamiento se llevó a cabo en dos se-siones experimentales. En cada sesión participaron 240sujetos voluntarios reclutados entre los cursos de ADEM,Economía y Finanzas y Contabilidad mediante el ser-vidor informático ORSEE del LEE (Laboratorio de Econo-mía Experimental) de la Universitat Jaume I, formando60 mercados de 4 sujetos (20 mercados para cadatratamiento). Este número de sujetos por tratamientonos permite contar con un número suficiente de ob-servaciones independientes para poder realizar ade-cuadamente el posterior análisis estadístico-economé-trico. En el cuadro 1 se presenta el número de sujetosparticipantes en cada tratamiento, descontandoaquellos eliminados en el entrenamiento por sus ma-los resultados.

Las Figuras 2 a 5, en la página siguiente, incluyen cap-turas de pantalla del software programado en JAVA uti-lizado para recoger las estrategias de los participantesy el feedback informativo para recordárselas (2).

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CUADRO 1RESUMEN DE LOS TRATAMIENTOS EXPERIMENTALES

Tratamiento Servicio mínimo Periodos Sesiones Sujetos

t0 NO 25 2 72

t1 SI (M1) 25 2 80

t2 SI (M2) 25 2 76

Las rutas y tarifas óptimas calculadas por el algoritmo ylas restricciones resultantes impuestas sobre los opera-dores en el experimento pueden consultarse en García-Gallego, Georgantzis y Sabater-Grande (2012) (3).



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FIGURA 2PANTALLA DE DECISIÓN PARA EL PROCESO DE SUBASTA

FUENTE:Elaboración propia.

FIGURA 3PANTALLA DE INFORMACION PARA EL PROCESO DE SUBASTA


FIGURA 4PANTALLA DE DECISIÓN PARA LA PROGRAMACÓN DE RUTAS



Con respecto a la oferta, suponemos que los opera-dores incurren en un coste fijo (CF) de alquiler del trenque cubre los costes de circulación correspondientes,y en un coste variable (CV) asociado al volumen depasajeros. En el cuadro 2 se presentan los valores ex-perimentales de dichos costes.

RESULTADOS

Variables estratégicas

En esta sección analizamos las variables sobre las quedeciden los sujetos experimentales a lo largo de la se-sión: los precios mediante los que pujan por los dere-chos de uso en los que se divide la red ferroviaria y lasrutas que deciden fijar una vez dichos derechos han si-do asignados mediante subasta.

Precios. Existe una tendencia clara en todas las cone-xiones: un decrecimiento de los precios medios a me-dida que avanzan las rondas de las que consta cadasesión experimental. A continuación se comparan losprecios medios generados a) entre rondas dentro deun mismo tratamiento y b) entre tratamientos de unamisma ronda.

a) Diferencias entre rondas. Nuestro primer objetivo secentra en estudiar si los precios fijados por los opera-dores cambian significativamente a medida que avan-

za la sesión experimental. Dado que el experimentoconsta de 5 rondas, los sujetos participan en 5 proce-sos de subasta mediante los que se asignan los dere-chos de uso. Los sujetos inician un proceso de apren-dizaje a medida que se hacen con derechos, que ex-plotan a lo largo de 5 periodos, programando trenessobre las conexiones ganadas en la subasta. Dichoproceso permite a los operadores conocer con mayorprecisión cuál es el rendimiento que pueden obtenerpara cada derecho adquirido, dependiendo de losprecios comprometidos en la subasta.

La Figura 6, en la página siguiente, presenta los preciosmedios por ronda para cada una de las franquicias: lazona Madrid-Valencia, la zona Madrid-Alicante, la cone-xión Cuenca-Albacete y la conexión Valencia-Alicante.Como podemos observar, los precios decrecen de for-ma acusada ronda tras ronda en todas las conexionescon la excepción de la conexión menos rentable, Cuen-ca-Albacete, donde el decrecimiento es más suave.

Seguidamente, utilizamos un test de Wilcoxon paraanalizar si existen diferencias significativas entre los pre-cios generados en cada ronda dentro de cada trata-miento (ver detalles en García-Gallego, Georgantzis ySabater-Grande, 2012). En consecuencia, podemosconcluir que:

Resultado 1: El proceso de aprendizaje en la gestiónde la red refuerza la competencia, originando un des-censo de los precios.

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FIGURA 5PANTALLA DE INFORMACION PARA EL PROCESO DE SUBASTA


CUADRO 2COSTES FIJOS Y VARIABLES (CF, CV), EN MILES DE ECUS, POR RUTA UTILIZADA EN EL EXPERIMENTO

Ruta 1-2 1-3 1-4 2-3 2-4 3-4 3-5

CF 4.995 7.239 5.574 4.995 4.578 2.053 4.578

CV 1.011 1.466 1.129 1.011 927 475 927



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FIGURA 6PRECIOS MEDIOS POR RONDA Y TRATAMIENTO EN LAS DISTINTAS CONEXIONES


FIGURA 7COMPARACIÓN DE PRECIOS ENTRE CONEXIONES PARA CADA TRATAMIENTO EN LA RONDA 1




b) Diferencias entre tratamientos. A continuación, nosocupamos de los efectos tratamiento sobre los precios.En concreto analizamos posibles diferencias entre pre-cios provocadas por la imposición de un mínimo en laprovisión de servicios de transporte. Las Figuras 7, 8 y 9presentan los precios medios para los tres tratamientosa lo largo de las rondas 1, 4 y 5, respectivamente. Seobserva una clara tendencia: en las conexiones Madrid-Cuenca y Cuenca-Valencia las diferencias entre los pre-

cios obtenidos en t0 y los obtenidos en t1 o t2 son, engeneral, crecientes con respecto al tiempo. En conse-cuencia, los sujetos parecen aprender sobre la rentabi-lidad de cada mercado a medida que la sesión avan-za. Sin embargo, ello no parece posible en t1 y t2, enlos que existe una restricción sobre la provisión del servi-cio. Basándonos en esta observación y en los resultadosestadísticos podemos afirmar que:

Resultado 2: Los operadores repercuten el coste extraque se les impone debido a la restricción en la provisióndel servicio motivando un incremento en los precioscuando se ven obligados a prestar unos mínimos servi-cios en las rutas menos rentables. Sin embargo, la impo-sición de mínimos en las rutas más rentables no afectaa los precios.

A continuación, nos centramos en la frecuencia conla que cada posible estructura de mercado emergeen nuestro experimento a través del proceso de subas-ta de los derechos de uso. Esta información se presen-ta en los cuadros 3 a 5. Se observa que el monopolioy el tetrapolio son las estructuras menos frecuentes. Sepodría afirmar que los grados intermedios de compe-tencia son los que se alcanzan el mayor número deveces.

Las Figuras 10 a 12, en páginas posteriores, presentan, res-pectivamente, esta información para los tratamientost0, t1 y t2. Podemos resumir nuestros hallazgos en el si-guiente resultado:

Resultado 3a: El proceso de aprendizaje no provocadiferencias en la estructura de mercado generada enla subasta.

Resultado 3b: La imposición de mínimos en la provi-sión del servicio no afecta a la estructura de mercado.

Las Figuras 13 a 16, en páginas posteriores, muestranlos precios medios para cada tratamiento, por ruta. Siobservamos los precios fijados en relación a cada es-tructura de mercado, podemos decir que los preciosde mercado más bajos no se generan necesariamen-te en las estructuras de mercado más competitivas.

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CUADRO 3FRECUENCIA CON LA QUE CADA ESTRUCTURA

DE MERCADO EMERGE EN T0 POR RONDA

t0 Monopolio Duopolio Triopolio Tetrapolio

Ronda 1 6% 56% 39% 0%Ronda 2 0% 44% 56% 0%Rronda 3 6% 33% 50% 11%Ronda 4 11% 39% 44% 6%Ronda 5 11% 44% 44% 0%




Ronda 1 11% 63% 26% 0%Ronda 2 0% 65% 35% 0%Ronda 3 16% 47% 32% 5%Ronda 4 0% 50% 45% 5%Ronda 5 15% 50% 35% 0%FUENTE: Elaboración propia.





Ronda 1 11% 63% 16% 11%

Ronda 2 6% 56% 39% 0%

Ronda 3 0% 42% 58% 0%

Ronda 4 11% 42% 47% 0%

Ronda 5 5% 63% 32% 0%





Con respecto a la ruta Madrid-Cuenca-Valencia, laFigura 13 muestra que los precios tienden a aumentarbajo la imposición de mínimos. Algunos surcos horariosno pueden ser atendidos por los operadores someti-dos a una restricción, lo que provoca un incrementoen los precios. En cuanto a la ruta Madrid-Albacete-Alicante, la Figura 14 muestra que la imposición de unmínimo en la provisión del servicio no tiene un efectoclaro en aquellas rutas más rentables. En relación a laruta Cuenca-Albacete, se puede observar en la Figura15 que la imposición de mínimos no tiene un efectosignificativo sobre los precios. Finalmente, no se obser-va ningún efecto en la ruta Valencia-Alicante según semuestra en la Figura 16. Los resultados de la estadísti-ca no paramétrica demuestran la significatividad deestas pautas, lo que nos permite afirmar que:

Resultado 4: Para un nivel de competencia dado (es-tructura de mercado), los operadores repercuten elcoste extra impuesto a través de la imposición de mí-nimos (que les obliga a no poder atender rutas más

rentables en favor de rutas menos rentables) sobre elprecio de las rutas menos rentables.

Rutas. En esta subsección se presenta la evidencia em-pírica obtenida en las rutas programadas por los ope-radores a través de la subasta de los derechos de uso.Para ello, calculamos el porcentaje de rutas programa-das para cada conexión con respecto al número má-ximo posible de rutas a programar.

En general, los datos muestran que el porcentaje delas conexiones Madrid-Cuenca y Cuenca-Valencia de-crecen a niveles cercanos a cero en el tratamiento t0.Ello es debido al hecho de que en t0 los operadoresno tienen un mínimo que cubrir y, por tanto, el apren-dizaje en la gestión de la red lleva a los sujetos a aban-donar las rutas menos rentables en favor de aquellasmás rentables (Madrid-Valencia). Para los tratamientosen los que un mínimo se impone sobre los operado-res, se observa que el porcentaje de rutas incrementapara las conexiones en el área Madrid-Albacete-Alicante.

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FIGURA 10ESTRUCTURAS DE MERCADO GENERADAS EN T0, POR RONDA






Gris oscuro: Monopolio; Gris claro: Duopolio; Gris claro: Triopolio; Negro: tetrapoliio




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FIGURA 13PRECIOS MEDIOS EN LA CONEXIÓN MA-CU-VAL


Negro: Monopolio; Gris claro: Duopolio; Gris oscuro: Triopolio

FIGURA 14PRECIOS MEDIOS EN LA CONEXIÓN MA-ALB-AL


Gris oscuro: Monopolio; Gris claro: Duopolio; Gris: Triopolio

FIGURA 15PRECIOS MEDIOS EN LA CONEXIÓN CU-ALB



La Figura 17, en la página siguiente, presenta, paracada tratamiento, el porcentaje de rutas programa-das por ronda media. Las diferencias entre t0 y t1/t2en las conexiones Madrid-Cuenca y Cuenca-Valencia son evidentes: las rutas menos rentables sonsustituidas en favor de la ruta más rentable, Madrid-

Valencia. Adicionalmente, aunque rentable, la pro-gramación de rutas en el área Madrid-Albacete-Alicante se ve positivamente afectada por el míni-mo impuesto. Estas observaciones, apoyadas portest no paramétricos, se resumen en el siguiente re-sultado:


Resultado 5a: Una mayor experiencia en la gestión dela red no modifica la programación de las rutas si és-tas son rentables. Por el contrario las rutas no rentablescomo Madrid-Cuenca y Cuenca-Valencia son sustitui-das en favor de rutas más rentables como la ruta Ma-drid-Valencia cuando los operadores programan libre-mente sus rutas.

Resultado 5b: La imposición de mínimos es particular-mente efectiva en incrementar significativamente elnúmero de rutas programadas en aquellas conexionesmenos rentables. Sin embargo, dicha imposición noafecta a las rutas más rentables.

Variables resultado

En esta sección analizamos las siguientes variables re-sultado: (a) demanda final (representada por el núme-ro de viajeros para cada ruta), (b) conectividad gene-rada en la red como componente básico de la de-manda final, (c) excedente del viajero, (d) beneficiosde los operadores ferroviarios y, (e) bienestar social.

Demanda final. Teniendo en cuenta la demanda finalde viajeros para cada conexión por ronda y tratamien-to así como la evolución de la demanda media para

cada conexión a medida que avanza la sesión expe-rimental (5), se observa un descenso en t0 de la can-tidad media de pasajeros en las rutas menos rentables(Madrid-Cuenca y Cuenca-Valencia) en favor de la ru-ta más rentable (Madrid-Valencia). Por el contrario,cuando se impone un mínimo sobre la provisión delservicio, las rutas menos rentables mantienen una pau-ta estable de viajeros a lo largo de la sesión a causade la mencionada restricción.

En cuanto al área Madrid-Albacete-Alicante, al contra-rio que en el caso anterior, los datos muestran una de-manda final estable en t0 poniendo de manifiesto surentabilidad, percibida por los operadores. Por otro la-do, la imposición de un mínimo en la provisión del ser-vicio causa un incremento en el número de pasajeros.

Asimismo, el mínimo en la provisión afecta a la cone-xión Cuenca-Albacete, de rentabilidad marginal, incre-mentando así el número de viajeros. Lo contrario se ob-serva en la conexión Valencia-Alicante, que no se veafectada por la imposición.

En la Figura 18, en la página siguiente, se muestran losefectos positivos de los servicios mínimos impuestos enla demanda final de la red ferroviaria global. El siguien-te resultado resume las pautas observadas.

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FIGURA 16PRECIOS MEDIOS EN LA CONEXIÓN VAL-AL



FIGURA 17PORCENTAJE DE RUTAS PROGRAMADAS POR RONDA EN CADA CONEXIÓN Y TRATAMIENTO



Resultado 6a: La experiencia en la gestión de la redno afecta al número de viajeros en las rutas más ren-tables. Sin embargo, en las rutas menos rentables, di-cha experiencia acentúa la diferencia entre el núme-ro de viajeros con y sin mínimo impuesto sobre la pro-visión del servicio.

Resultado 6b: La imposición de servicios mínimos in-crementa significativamente el número de pasajerospara las rutas menos rentables. Sin embargo, dicha im-posición no afecta al resto de las rutas.

Conectividad. En esta sección nos centramos en ana-lizar uno de los componentes críticos de la demandafinal: la conectividad generada en la red ferroviaria. Laconectividad no es conocida en su totalidad por eloperador en el momento de programar sus rutas a me-nos que sea un monopolista. Ello es así ya que la co-nectividad depende de rutas programadas por variosoperadores que compiten entre ellos.

Como se muestra en la Figura 19, la conectividad ge-nerada en la red es mayor cuando los operadores seven obligados a prestar unos servicios mínimos. Hayque llamar la atención sobre el hecho de que en to-dos los tratamientos los operadores desconocen, en el

momento de decidir sus rutas, las rutas programadaspor el resto de operadores con los que compiten. Sinembargo, en t1 y t2 son conscientes de los correspon-dientes mínimos impuestos sobre la provisión del servi-cio. Dicha información es muy útil para los operadoresa la hora de calcular de manera más precisa su posi-ble demanda final. En este sentido, el mínimo impues-to dota de una masa crítica de tráfico que alimenta laconectividad de la red incrementando la demandapotencial y final. Esto nos lleva al siguiente resultado:

Resultado 7: La imposición de mínimos provoca unamayor conectividad en la red, incrementando la de-manda total. Para satisfacer este incremento de de-manda, los operadores programan un tráfico más den-so que, a su vez, genera mayor conectividad, lo queafecta positivamente a la demanda total.

Beneficios. La figura 20, en la página siguiente, mues-tra los beneficios medios de los operadores por rondaen cada tratamiento implementado. Se puede obser-var un descenso acusado de dichos beneficios a me-dida que la sesión avanza, causado por un descensoen los precios generados en el proceso de subasta.Contra toda intuición, podemos ver que la imposición

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FIGURA 18DEMANDA TOTAL MEDIA PARA LA RED


FIGURA 19CONECTIVIDAD MEDIA POR RONDA GENERADA EN CADA TRATAMIENTO

FUENTE: FUENTE: Elaboración propia.


de mínimos no disminuye los beneficios obtenidos porlos operadores a pesar de obligarles a programar tre-nes sobre las rutas menos rentables. Ello es así ya quedicha obligación incrementa la demanda total graciasa la generación de una mayor conectividad en la red,más que compensando las pérdidas originadas por eldescenso de precios. Podemos concluir que:

Resultado 8a: La tendencia negativa en los preciosprovocada por una mayor experiencia en la gestiónde la red tiene un efecto negativo y significativo en losbeneficios de los operadores.

Resultado 8b: Dado que la demanda total de la redincrementa con la imposición de mínimos gracias alaumento de la conectividad generada, dicha restric-ción no afecta negativamente a los beneficios de losoperadores. Las pérdidas originadas por la obligaciónde prestar el servicio en rutas no rentables son más quecompensadas por las ganancias originadas por el ci-tado incremento de la demanda total.

Excedente del viajero. El excedente obtenido por losviajeros en cada ruta es mayor cuando los operado-

res se ven obligados a cumplir con los mínimos impues-tos que cuando programan sus rutas de manera libre.Estas diferencias son especialmente significativas en elcaso de rutas con una demanda base baja. En otro ti-po de rutas los viajeros también se ven favorecidos aldisfrutar de una red más densa e interconectada. Enla figura 21 se puede comprobar cómo el excedentemedio de los viajeros aumenta en toda la red cuandose impone un mínimo en la provisión del servicio.

Resultado 9: La imposición de mínimos en la provisióndel servicio incrementa el excedente de los viajeros,especialmente en aquellas rutas menos rentables. Losviajeros de rutas más rentables también se ven bene-ficiados, gracias a una red con mayor densidad.

Bienestar social. Por último, analizamos el bienestar so-cial como suma del excedente de los operadores y losviajeros. En García-Gallego, Georgantzis y Sabater-Grande (2012) se muestra el bienestar social medio ge-nerado en cada mercado por ronda, en función del tra-tamiento llevado a cabo. En este caso, el modelo te-órico es parametrizado otorgándole un mayor peso alexcedente de los viajeros que al beneficio de los ope-

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FIGURA 20BENEFICIOS MEDIOS DE LOS OPERADORES POR RONDA Y TRATAMIENTO


FIGURA 21EXCEDENYE MDIO DE LOS VIAJEROS, POR RONDA Y TRATAMIENTO



radores. Por tanto, los resultados obtenidos para el ex-cedente de los consumidores son generalmente repli-cados en esta sección.

Teniendo en cuenta los resultados obtenidos en el aná-lisis no paramétrico correspondientes a las compara-ciones entre tratamientos del bienestar social mediopor ronda, podemos inferir el siguiente resultado:

Resultado 10: La imposición de mínimos en la provi-sión del servicio consigue elevar el excedente de losviajeros y los beneficios de los operadores y, en conse-cuencia, el bienestar social. Ello es debido al incremen-to en la demanda total provocado por el aumento enla conectividad generado por dicha imposición.

CONCLUSIONES

En este trabajo se ha analizado experimentalmente elefecto de la imposición de servicios mínimos en el usode un cierto tramo de la red ferroviaria española y losprecios resultantes. El resultado más destacado es quedicha restricción no solo incrementa el bienestar social,sino que, sorprendentemente, también incrementa losbeneficios de los operadores. Ello es así ya que los ope-radores se ven obligados a constituir una red más den-sa, originando una demanda total mayor. Nuestros re-sultados apoyan el proceso de liberalización bajo elauspicio de un regulador que garantice la coberturadel servicio en las rutas menos rentables. De hecho, talregulador, además de una institución favorecedora delos consumidores, podría verse como un instrumentode preservación de los beneficios de todo el sector co-mo un todo.

Finalmente, la metodología empleada muestra cómoel uso de experimentos de laboratorio puede comple-mentar aproximaciones más tradicionales basadas endatos del mundo real, simulaciones y algoritmos de op-timización para ayudar en el proceso de toma de de-cisiones del legislador sobre la regulación de merca-dos de redes complejas, como el aquí estudiado.

(*) Esta investigación recibió apoyo financiero del NETInstitute (NY). El proyecto OPTIRED, financiado por el entoncesMinisterio de Ciencia e Innovación supuso el punto de parti-da de este trabajo. Todos los errores y opiniones son respon-sabilidad exclusiva de los autores.

NOTAS

[1] Hay que destacar el hecho de que las ciudades fueron co-dificadas con números en las sesiones experimentales paraevitar consideraciones geopolíticas por parte de los sujetos.Los códigos son 1 (Madrid), 2 (Cuenca), 3 (Valencia), 4(Albacete) y 5 (Alicante).

[2] Las instrucciones detalladas del experimento están disponi-bles bajo petición a los autores.

[3] Este documento de trabajo es una versión extensa del expe-rimento aquí presentado. En él se pueden consultar detallessobre datos específicos de precios medios, demanda, conec-tividad, beneficios y bienestar social, así como toda la esta-

dística no paramétrica en la que se basan nuestros resulta-dos.

[4] Un máximo de dos trenes pueden programarse para el ca-lendario de cada conexión. Por lo tanto, el máximo númerode trenes que se puede programar para cada periodo parauna determinada conexión es 10. Ello implica que, para ca-da ronda (5 periodos) ese máximo es 50. El número total detrenes por conexión dividido por 50 y multiplicado por 100constituye el porcentaje de trenes por ruta.

[5] Ver detalles de datos y figuras para tramos específicos enGarcía-Gallego, Georgantzis y Sabater-Grande (2012).

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Documents

LA RED DE FERROCARRILES EN EL LABORATORIOvariables resultado (estructura competitiva derivada de la subasta de los derechos de uso de la red, deman-da final, conectividad de la red,