Fatores que influenciam a adoção de serviço de ridesourcing : estudo de caso da cidade de São Paulo

Abstract

A expansão dos serviços emergentes de transportes, dentre eles o ridesourcing, vem provocando impactos significativos no comportamento de viagens dos indivíduos. No entanto, o surgimento ainda recente desses serviços faz com que o entendimento e a quantificação desses impactos sejam desafios para gestores públicos e pesquisadores. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a influência de diversos aspectos como, fatores socioeconômicos, atitudinais, percepção dos indivíduos sobre atributos dos modos de transporte, características do estilo de vida e opções de deslocamento, na adoção de serviços de ridesourcing na cidade de São Paulo. Para isso foram utilizados dados de uma pesquisa estruturada pelo WRI Brasil, em parceria com a UC Davis, e aplicada na cidade de São Paulo. Primeiro, foram seguidos os passos da análise fatorial para extração de variáveis latentes. Um construto foi identificado para explorar a representação de atitudes e preferências individuais através de uma variável latente: pró-tecnologia e economia compartilhada. Outros três construtos foram identificados para explorar a representação da percepção sobre atributos do modo de transporte que podem influenciar a escolha modal: condições operacionais, segurança pública e viária e praticidade e facilidade durante deslocamento. Foram também utilizados modelos de múltiplos indicadores e múltiplas causas para avaliar como outras variáveis observadas afetam as variáveis latentes que estão sendo formadas. A variável observada de gênero apresentou relação de causa com as latentes de segurança pública e viária e pró-tecnologia e economia compartilhada, e renda como causa de condições operacionais e pró-tecnologia e economia compartilhada. Após isso, para modelar a adoção dos serviços de ridesourcing foram utilizados modelos híbrido de escolha discreta, estimados pelo método sequencial. Como resultados, os fatores que influenciaram na adoção foram: gênero (feminino), escolaridade alta (ensino superior ou mais), idade ou faixa etária jovem (entre 18 e 29 anos), quantidade de carros por pessoa, renda de até 10 salários mínimos (R$ 9.540), posse de smartphone e a variável latente pró-tecnologia e economia compartilhada. Apesar das demais variáveis latentes não apresentarem significância nas estimativas, elas impactaram a formação da variável pró-tecnologia e economia compartilhada. Com isso, pode-se concluir que essas variáveis, que buscam medir a percepção dos indivíduos em relação a atributos relativos aos modos de transporte, influenciam indiretamente a adoção de ridesourcing. Com uma maior clareza sobre esses fatores, espera-se contribuir para a construção de regulamentações que fomentem um sistema de transporte urbano acessível, eficiente e integrado.

The expansion of emerging transport services, including ridesourcing, has been causing significant impacts on individuals' travel behavior. However, the still recent emergence of these services makes understanding and quantifying these impacts a challenge for public managers and researchers. Thus, this study aimed to evaluate the influence of several aspects, such as socioeconomic, attitudinal factors, the perception of individuals on attributes of modes of transport, lifestyle characteristics and travel options, in the adoption of ridesourcing services in the city of São Paulo. Paulo. For this, data were used from a research developed by WRI Brasil, in partnership with UC Davis, and applied in the city of São Paulo. First, the steps of factor analysis were followed for extracting latent variables. A construct was identified to explore the representation of individual attitudes and preferences through a latent variable: pro-technology and shared economy. Another three constructs were identified to explore the representation of the perception of attributes of the mode of transport that can influence the modal choice: operational conditions, road safety and security and practicality and ease during commuting. Models of multiple indicators and multiple causes were also used to assess how other observed variables affect the latent variables that are being formed. The observed variable gender showed a cause relationship with the latent road safety and security and pro-technology and shared economy, and income as a cause of operational conditions and pro-technology and shared economy. After that, to model the adoption of ridesourcing services, sequential hybrid models of discrete choice were used. As a result, the factors that influenced adoption were: gender (female), high education (higher education or more), young age group (between 18 and 29 years), number of cars per person, income up to 10 minimum wages (R$ 9.540), possession of smartphone and the latent variable protechnology and shared economy. Although the other latent variables are not significant in the estimates, they present an impact in the pro-technology variable and shared economy. Thus, it can be concluded that these variables, which seek to measure the perception of individuals in relation to attributes related to modes of transport, indirectly influence the adoption of ridesourcing. With greater clarity on these factors, it is expected to contribute to the construction of regulations that foster an accessible, efficient and integrated urban transport system.