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

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Siqueira, Eduardo Henrique
• Orientador(a): Larrañaga Uriarte, Ana Margarita
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Transporte de passageiro; Compartilhamento de serviços; Aplicativos móveis; Comportamento do consumidor; São Paulo (SP)
• Palavras-chave em Inglês: Ridesourcing; Factor analysis; Sequential hybrid discrete choice models
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/221671

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.