Evaluación del Subsidio de Transporte en el Comportamiento de Demanda de Transmilenio

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Evaluación del Subsidio de Transporte en el Comportamiento de Demanda de Transmilenio

1. Contexto

El acceso al transporte público es un factor importante para el desarrollo del bienestar de los individuos pertenecientes a una sociedad. Esto se debe a que la movilidad es un requisito para obtener otro tipo de servicios fundamentales como la educación, salud, empleo y recreación (Godard, 2011). Actualmente es indispensable que las grandes ciudades cuenten con sistemas de transporte públicos que faciliten la movilidad y sean accesibles para todos los individuos. En cuanto a este último punto, los organismos gubernamentales reconocen que hay ciertas personas que tienen más posibilidades de desplazamiento que otras y hay quienes se pueden movilizar en más direcciones y más rápido. Por lo tanto, es indispensable que se desarrollen estrategias, que fomenten el bienestar de las personas que más lo necesitan a través de mejoras al acceso al transporte, mediante la contribución de fondos públicos, es decir, subsidios (Hernández, 2017).

Los subsidios para la movilización en el transporte público normalmente se distribuyen para grupos específicos como estudiantes, ancianos, personas con movilidad reducida y personas de bajos ingresos (Guzman & Oviedo, 2018). Además, se pueden clasificar en siete categorías según la Asociación Argentina de Presupuesto (2014). La primera categoría son aquellos subsidios con transferencias monetarias directas, las cuales otorgan recursos directamente a los usuarios con menores ingresos. La segunda categoría son las tarifas diferenciales, las cuales segmentan las tarifas de acuerdo con categorías generales. La siguiente categoría, los vales de transporte, son un tipo de subsidio que otorgan las empresas a sus trabajadores como parte de su salario. La cuarta categoría son los subsidios cruzados, este tipo se puede implementar cuando coexisten servicios públicos de distinta calidad, en donde las personas que usan el mejor servicio de transporte pagan un precio más alto para subsidiar la tarifa del servicio regular. La quinta categoría, la tarifa plana, es un tipo de subsidio donde las personas que recorren una distancia corta pagan una tarifa plena y el excedente subsidia a aquellas personas que recorren distancias largas. La sexta categoría, es el subsidio condicionado a la oferta, en donde el gobierno asume parte de los costos de acuerdo con la productividad o estándares de desempeño alcanzados por las empresas de transporte público, y la última categoría, el subsidio no condicionado a la oferta, es similar al anterior subsidio, pero sin estar condicionado a estándares de desempeño.

A partir de estas definiciones, es posible identificar los subsidios empleados en el caso de Bogotá, los cuales son de transferencia monetaria directa para las personas con condición de discapacidad y de tarifas diferenciales para los adultos mayores y personas con menor capacidad de pago (Veeduría Distrital, 2018). A partir de estas definiciones, el presente estudio se centra en evaluar los efectos del subsidio de las personas con menor capacidad de pago sobre la demanda del Sistema de Transporte Público (SITP) en cada uno de los meses evaluados para entender el alcance y la efectividad de las políticas públicas que intentan promover el acceso a este servicio esencial en la vida de los individuos. Antes de realizar esta evaluación, se hará una breve descripción de cómo funciona el SITP de Bogotá, para luego explicar cómo funciona cada

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uno de los tipos de subsidios haciendo énfasis en el subsidio para las personas con menor capacidad de pago. Luego de esto, se hará una breve descripción de la base de datos utilizada y posteriormente nos centraremos en realizar una breve caracterización de los datos, junto con la aplicación de una regresión discontinua para evaluar el efecto del subsidio. Por último, se presentan otras regresiones controladas por algunas variables, para evaluar con mayor precisión los efectos, y posteriormente presentar las conclusiones de los resultados.

2. Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)

De acuerdo con la encuesta de movilidad de 2019, en Bogotá se realizan 13’359.728 viajes diarios, de los cuales el 29,1% se realizan en el Sistema Integrado de Transporte Público de Bogotá (Troncal y Zonal), 23,9% caminando, 14,9% en auto, 6,7% en SITP provisional, 6,6% en bicicleta y el restante en otros medios de transporte como moto, taxi, intermunicipal, entre otros. (Secretaría de Movilidad de Bogotá, 2019).

De esta forma, se evidencia que el Sistema Integrado de Transporte Público de Bogotá (SITP) representa el medio de transporte más utilizado por los bogotanos, resaltando que el 18% de los viajes diarios se realizan en Transmilenio y el 11,1% en SITP urbano.

En pro de dar una mayor claridad de la estructura del SITP, es importante mencionar que este se compone de rutas troncales y zonales en las que se encuentra las rutas urbanas, alimentadoras, complementarias y especiales, acompañadas de un esquema de integración tarifaria y complementariedad entre los servicios. El servicio troncal (rojo) conecta las estaciones y los portales del Sistema Transmilenio, transita por un carril exclusivo y, actualmente, utiliza vehículos articulados y biarticulados (Transmilenio, 2019a). La implementación de Transmilenio se ha realizado en tres fases y cuenta con las siguientes troncales: Av. Caracas, Autopista Norte, Av. Suba, Calle 80, NQS Central, Av. Américas, NQS Sur, Av. Caracas Sur, Eje Ambiental, Calle 26 y Carrera 10 (SITP, 2016)

En cuanto a las rutas zonales, el servicio alimentador (verde) transita desde y hacia las zonas cercanas a los portales y estaciones intermedias del Sistema Transmilenio, sus vehículos son carentes de articulación y, en promedio, tienen una capacidad de 90 personas (Transmilenio, 2019b). El servicio urbano (azul) transita por las principales vías de la ciudad, conecta paraderos mediante rutas establecidas y transita por carriles mixtos; actualmente, cuenta con vehículos de 80, 50, 40 y 19 pasajeros (Transmilenio, 2019c).

Por su parte, el servicio complementario (naranja) transita desde y hacia las zonas aledañas a los accesos peatonales de algunas estaciones del Sistema Transmilenio y cuenta con buses de 80 y 50 pasajeros (Transmilenio, 2019d). Finalmente, el servicio especial (Vinotinto) transita desde y hacia las zonas periféricas de la ciudad y utiliza microbuses para el cubrimiento de sus rutas (Transmilenio, 2019e).

Adicional a los servicios anteriormente descritos, en diciembre del año 2018 se inauguró el Transmicable, este sistema funciona como una extensión del servicio troncal y cuenta con un recorrido total de 3,34 km. Este medio de transporte está compuesto por 4 estaciones: Portal del Tunal, Juan Pablo II, Manitas y Mirador del Paraíso (Transmilenio, 2021)

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El acceso a cualquiera de los servicios del SITP se realiza, de forma exclusiva, por medio de la tarjeta Tullave; esta tarjeta funciona como un monedero virtual en el que los usuarios recargan un saldo que van consumiendo a medida que utilizan los distintos servicios del SITP.

Actualmente, existen los siguientes tipos de tarjeta:

Tarjeta Básica: esta tarjeta no cuenta con los datos personales del usuario, puede ser adquirida en cualquier estación de Transmilenio y puntos de personalización, tiene un costo de $5.000 y no cuenta con beneficios descuento por transbordos, viaje a crédito y recuperación de saldo.

Tarjeta Plus: tarjeta personalizada con el nombre e identificación del usuario, tiene un costo de

$5.000, puede ser adquirida en cualquier punto de personalización y cuenta con beneficios cómo descuentos por transbordo, viaje a crédito y recuperación de saldo.

Tarjeta Plus Especial: tarjeta tipificada con nombre, identificación y foto del usuario, dirigida a poblaciones específicas y cuenta con los mismos beneficios de la tarjeta plus y con descuentos adicionales dirigidos a estas poblaciones (SITP, 2022).

3. Subsidios en el Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) de Bogotá.

3.1 Subsidios de Personas Discapacitadas

Con el fin de eliminar las barreras de acceso relacionadas el desplazamiento de las personas con discapacidad permanente, el Distrito Capital determinó otorgar un subsidio de transporte de tipo transferencia monetaria para permitirles acceso al sistema. A partir del artículo 2 del Acuerdo 484 de 2011 se determinó que este subsidio de transporte, de tipo transferencia directa, será un otorgamiento a los usuarios del 15% de descuento sobre la tarifa establecida, el cual se irá incrementando en cinco puntos porcentuales por año, hasta llegar al 40%, con una asignación de hasta 50 viajes mensuales. A partir de los cambios decretados por el Decreto Distrital 131 del 2017, se decidió reducir la cantidad de viajes subsidiados a 25 al mes (Transmilenio, 2022a).

3.2 Subsidios para Adultos Mayores de 62 años

El Distrito Capital al entender las condiciones de salud y sociales de los adultos mayores, considera a este grupo poblacional vulnerable al vivir potencialmente en situaciones de riesgo dada la falta de recursos económicos, de algún tipo de atención familiar o comunitaria y de acceso a políticas de protección por parte del estado (Guerrero & Yépez, 2015). Debido a esto, se decidió otorgarle a este grupo poblacional una tarifa inferior a la ordinaria, la cual a partir del 2017 quedo modificada como el 90% de una tarifa normal, con un límite de 30 viajes subsidiados (Transmilenio, 2022b).

3.3 Subsidios para Personas con Menor Capacidad de Pago

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Con el propósito de incentivar el acceso al sistema de transporte público de las personas con menor capacidad de pago, el distrito, a través del decreto 603 del 2013, decidió implementar una estrategia integral que permita establecer un descuento permanente del 40% sobre la tarifa, con una asignación máxima de 21 viajes mensuales. Antes de explicar los criterios necesarios para obtener este tipo de subsidios, es importante aclarar qué es el SISBÉN.

El SISBÉN o el Sistema de Identificación de Potenciales Beneficiarios de Programas Sociales, permite clasificar la población de acuerdo con sus condiciones de vida e ingresos. Esta clasificación se utiliza para focalizar la inversión social y garantizar que sea asignada a quienes más lo necesitan, midiendo por medio de encuestas y entrevistas el nivel socioeconómico en el cual se encuentran las personas. Esta medición multidimensional de la pobreza generada por la Dirección Nacional de Planeación (DNP), asigna un puntaje de 0 a 100 a las personas evaluadas, donde 0 es próximo a personas en condiciones de pobreza extrema y 100 es a personas con mayor calidad de vida. Es importante aclarar que esta versión del SISBÉN que asigna un puntaje es catalogada como SISBEN III, dado que la última versión categoriza de una manera diferente a las personas inscritas. (SISBEN, 2021)

Dada la explicación anterior, a continuación, se exponen las condiciones para el otorgamiento de este subsidio. Así, las personas interesadas deben contar con los siguientes criterios:

• Estar inscrito en el sistema SISBÉN.

• Tener un puntaje entre 0 y 40 puntos en el sistema SISBÉN.

• Ser mayor de 16 años.

• No ser beneficiario de otro incentivo del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)

• No haber hecho un mal uso del beneficio del Sistema.

A partir de los cambios estipulados en el decreto 131 de 2017, el puntaje estipulado para ser beneficiario de este subsidio paso a ser de 0 a 30.56, y el número de viajes subsidiados paso a ser 30. La justificación principal según el decreto mencionado radica en que la empresa Transmilenio S.A, la cual se encarga de prestar el servicio de transporte público en la ciudad, veía inviable financieramente mantener el antiguo régimen, por lo tanto, cambio los parámetros estipulados, los cuales se encuentran vigentes hasta la fecha (Transmilenio, 2022c).

4. Descripción de los Datos

A partir de las definiciones mencionadas anteriormente, esta sección describirá detalladamente la construcción de la base de datos definitiva que fue utilizada. Es importante esclarecer en primera instancia el intervalo de tiempo en el cual se enfocó el presente estudio. Como se mencionó anteriormente, en marzo del 2017 el distrito capital decidió realizar un cambio estructural en los criterios de elegibilidad con el puntaje SISBÉN, de 40 puntos a 30.56 puntos. A partir de esta decisión, se estableció caracterizar el comportamiento de la demanda desde el mes que fue aprobado el decreto hasta febrero del 2020, último mes con comportamiento normal dada la pandemia del COVID-19, para

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establecer los diferentes cambios que se han venido desarrollando y el efecto que ha tenido el subsidio en la demanda. A continuación, se describirá como fue el proceso de construcción de la base de datos utilizada en el presente estudio, las variables que la componen, para posteriormente hacer una caracterización de los usuarios y presentar los resultados de la regresión discontinua, utilizada para establecer los efectos del subsidio.

4.1 Base de Datos

Para evaluar el efecto del subsidio de las personas con menor capacidad de pago sobre el comportamiento de la demanda del SITP, se creó una base de datos utilizando tres fuentes distintas. La primera fuente de datos proviene de la Secretaría Distrital de Planeación (SDP), la cual recopila información de 2,201,654 usuarios del sistema de transporte acerca de la actividad económica que desempeña, la clasificación del usuario, el puntaje SISBÉN, el número de identificación y el número de tarjeta del sistema de transporte. La segunda fuente de datos proviene de Transmilenio S.A., la cual permitió contabilizar la cantidad de validaciones realizadas por los usuarios desde marzo del 2017 hasta febrero del 2020, durante todos los días del mes y los fines de semana. Por último, la última fuente de datos proviene nuevamente la Secretaría Distrital de Planeación (SDP), la cual recopiló datos de aquellas personas que pertenecen o no a otro programa social llamado “Familias en Acción”.

4.2 Construcción de las Variables

Para la construcción de las variables se tomó como base fundamental los datos proporcionados por la Secretaría de Planeación Distrital (SDP), la cual tiene las siguientes variables:

• Tarjeta: registra el número de tarjeta de cada uno de los usuarios.

• Valor del Documento: número de documento de los usuarios.

• Actividad Económica: variable categórica que representa el tipo de actividad que realiza el usuario.

• Puntaje Sisbén 3: registro del puntaje SISBÉN de cada usuario.

A partir de esta información se construyeron otras variables:

• Puntaje Sisbén Estandarizado: es el puntaje registrado de cada usuario estandarizado, tomando como base el puntaje de 30.56.

• Subsidio Sisbén Elegible: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario tiene un puntaje SISBÉN por debajo de 30.56, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 0: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario no realiza ninguna actividad, 0 de lo contrario.

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• Actividad Económica 1: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario trabaja, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 2: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario está buscando trabajo, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 3: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario estudia, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 4: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario realiza oficios del hogar, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 5: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario es rentista, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 6: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario es jubilado, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 7: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario tiene incapacidad permanente, 0 de lo contrario.

• Actividad Económica 9: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario no registro su actividad, 0 de lo contrario.

Tomando como base esta información se anexo los datos de aquellos usuarios que pertenecen o no a otro programa social denominado “Familias en Acción”. Para esto se creó la siguiente variable:

• Familias en Acción: variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario está inscrito en el programa social “Familias en Acción”, 0 de lo contrario.

Por último, utilizando la base de datos provista por Transmilenio S.A., se realizaron las contabilizaciones mensuales del número de validaciones realizadas todos los días y aquellas validaciones que se realizaron solo los fines de semana y días festivos. Para entender la codificación de las variables, los primeros cuatro dígitos son el año y los siguientes dos son el mes como se ve a continuación:

• n_201703: corresponde a la cantidad de validaciones realizadas todos los días en marzo del 2017.

• n_201703_fds: corresponde a la cantidad de validaciones realizadas en los fines de semana y días festivos en marzo del 2017.

Además, se agregó el tipo de usuario y una variable que representa si la persona recibe o no el subsidio por menor capacidad de pago:

• Tipo Usuario: Variable categórica que representa el tipo de usuario. La clasificación de usuarios se divide en: Adulto, Adulto Mayor, Estudiantil, Discapacidad, Apoyo Ciudadano y Anonymous o Sin Registro.

• Recibe Subsidio Sisbén: Variable dummy que toma el valor de 1 si el usuario recibe el subsidio por menor capacidad de pago, 0 de lo contrario.

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5. Caracterización de los Usuarios

En esta sección se describirán algunas de las principales características de los usuarios registrados en la base de datos. En total, la muestra consiste en alrededor de 2,201,654 usuarios del sistema que están registrados en el sistema de clasificación SISBÉN. En la primera parte se hará una descripción de la demanda de los usuarios durante el periodo de estudio. En la segunda parte se caracterizará otras variables de interés de los usuarios como puntaje SISBÉN, actividad económica, porcentaje de participación el subsidio de transporte y otros programas sociales.

5.1 Comportamiento de la Demanda

En primer lugar, antes de realizar una descripción detallada de los usuarios del sistema de transporte público, es importante entender el comportamiento de la demanda durante los años evaluados en el presente estudio. Según los datos provistos por Transmilenio S.A. el total de validaciones realizadas desde enero del 2017 hasta febrero del 2020 son las siguientes:

Tabla 1. Comportamiento Anual de Validaciones Fuente: Transmilenio S.A.

Mes 2017 2018 2019 2020

Ene 87,801,039 84,463,794 84,592,849 82,140,902 Feb 103,444,967 96,704,155 96,331,972 94,736,733 Mar 111,721,272 93,178,532 101,470,832 -

Abr 91,678,623 97,864,381 93,349,189 - May 103,574,964 99,336,564 103,975,054 - Jun 92,620,088 87,614,605 87,418,955 - Jul 93,887,532 90,928,688 97,146,956 - Ago 105,459,389 100,353,224 98,965,935 - Sep 103,124,570 98,333,074 99,622,246 - Oct 103,119,878 102,390,744 102,196,020 - Nov 99,827,007 94,875,410 85,358,971 - Dic 89,577,615 88,105,709 87,074,836 - Total 1,185,836,944 1,134,148,880 1,137,503,815 - Promedio 98,819,745 94,512,407 94,791,985 -

Compartamiento Anual de Validaciones

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Gráfica 1. Comportamiento Anual de Validaciones Fuente: Transmilenio S.A.

Como se evidencia en la Gráfica 1 y en la Tabla 1, el comportamiento de la demanda es estacional, por lo tanto, en los meses de diciembre, enero, junio y julio, se registra un valor menor de validaciones dado que son aquellos meses donde se frecuentan las vacaciones de universidades y colegios. Por otra parte, el promedio mensual de validaciones presento su mayor valor registrado en el año 2017, con un valor aproximado de 98,8 millones de registros, para luego tener un descenso considerable en el año 2018 con 94,5 millones de registros, y finalmente en 2019 tener un pequeño acenso, con un total de 94,7 millones de registros, aunque esto evidencia un decrecimiento de la demanda en el uso del sistema de transporte público.

Para entender mejor el comportamiento de la demanda en el sistema de transporte público de Bogotá, con la información recopilada en la base de datos creada, se realizó una descripción detallada de aproximadamente 2,2 millones de usuarios sobre varias variables de interés. En primer lugar, desde la Tabla 2 a la Tabla 9, se presentan las estadísticas descriptivas del promedio de viajes o validaciones realizadas por los usuarios desde marzo del 2017 hasta febrero del 2020, realizadas durante todos los días del mes, o realizadas exclusivamente los fines de semana y festivos. Cada una de estas tablas muestra por mes el número de usuarios totales, el promedio de validaciones, la desviación estándar, el valor mínimo y máximo registrado, y los percentiles de la muestra.

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Tabla 2. Validaciones Totales Por Mes Año 2017 Fuente: Elaboración Propia.

Tabla 3. Validaciones en Fines de Semana Por Mes Año 2017 Fuente: Elaboración Propia.

N mean sd min max p1 p25 p50 p75 p99

Marzo 747,678 21.62 17.82 1 329 1 6 17 36 65

Abril 769,544 18.09 15.58 1 390 1 5 13 28 60

Mayo 790,131 19.20 16.88 1 518 1 5 13 31 62

Junio 800,455 17.72 15.75 1 445 1 5 12 28 59

Julio 830,455 17.72 15.64 1 410 1 5 12 28 59

Agosto 863,928 19.54 16.89 1 414 1 5 14 31 63

Septiembre 890,059 19.74 17.16 1 431 1 5 14 32 63

Octubre 918,604 19.54 17.04 1 397 1 5 14 32 63

Noviembre 981,015 19.13 16.75 1 429 1 5 14 31 62

Diciembre 1,051,057 17.90 15.73 1 383 1 5 13 28 61

Validaciones Totales Por Mes Año 2017

Marzo 525,019 5.292 4.039 1 63 1 2 4 8 18

Abril 598,185 6.632 5.829 1 240 1 2 5 9 26

Mayo 602,335 5.575 4.393 1 130 1 2 4 8 19

Junio 555,118 5.068 4.132 1 83 1 2 4 7 19

Julio 718,111 7.823 6.197 1 179 1 3 6 12 25

Agosto 610,511 5.219 4.194 1 96 1 2 4 7 19

Septiembre 625,669 5.064 3.983 1 82 1 2 4 7 17

Octubre 399,664 3.585 3.163 1 123 1 1 2 5 15

Noviembre 687,984 5.301 4.293 1 87 1 2 4 7 19

Diciembre 789,157 5.747 4.876 1 90 1 2 4 8 22

Validaciones en Fines de Semana Por Mes Año 2017

Enero 1,054,529 17.62 15.75 1 422 1 5 12 27 60

Febrero 1,094,262 18.86 16.20 1 393 1 5 14 31 60

Marzo 1,117,052 18.89 16.18 1 610 1 5 14 30 61

Abril 1,139,121 21.16 18.43 1 605 1 6 15 34 70

Mayo 1,173,153 19.93 17.19 1 453 1 6 14 32 64

Junio 1,170,177 16.43 14.32 1 291 1 5 12 25 55

Julio 1,220,344 21.74 19.35 1 319 1 6 15 34 75

Agosto 1,276,660 20.28 17.54 1 403 1 6 15 32 64

Septiembre 1,300,046 19.31 16.51 1 596 1 5 14 31 62

Octubre 1,347,688 20.72 17.73 1 660 1 6 15 33 66

Noviembre 1,370,273 19.19 16.32 1 475 1 6 14 30 61

Diciembre 1,436,530 18.23 15.73 1 547 1 5 13 28 62

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Enero 735,632 4.728 3.828 1 86 1 2 4 7 17

Febrero 746,545 4.785 3.703 1 100 1 2 4 7 16

Marzo 823,374 5.638 4.718 1 127 1 2 4 8 21

Abril 791,738 5.261 4.381 1 142 1 2 4 7 20

Mayo 835,091 5.111 4.138 1 132 1 2 4 7 19

Junio 856,644 5.288 4.378 1 127 1 2 4 7 20

Julio 840,179 4.870 4.016 1 69 1 2 4 7 18

Agosto 908,959 5.260 4.293 1 116 1 2 4 7 19

Septiembre 937,167 5.113 4.073 1 99 1 2 4 7 18

Octubre 942,166 5.006 3.958 1 112 1 2 4 7 18

Noviembre 981,846 5.267 4.266 1 93 1 2 4 7 19

Diciembre 1,085,916 5.544 4.608 1 115 1 2 4 8 21

Enero 1,456,420 17.00 15.05 1 490 1 5 12 26 58

Febrero 380,801 16.57 15.59 1 200 1 4 11 26 59

Marzo 497,692 18.97 18.03 1 331 1 4 12 30 69

Abril 1,482,637 18.44 15.74 1 612 1 5 13 29 59

Mayo 1,491,219 20.28 17.60 1 1,495 1 6 15 32 65

Junio 1,465,278 17.65 15.26 1 758 1 5 13 27 58

Julio 1,447,788 16.87 14.66 1 585 1 5 12 26 55

Agosto 1,527,230 18.78 16.69 1 763 1 5 13 29 64

Septiembre 1,475,911 19.79 16.88 1 355 1 6 14 31 63

Octubre 1,476,124 19.88 17.12 1 563 1 6 14 31 64

Noviembre 1,433,385 17.33 14.77 1 499 1 5 13 27 56

Diciembre 1,449,873 17.68 15.44 1 383 1 5 13 27 60

Enero 974,478 4.577 3.694 1 87 1 2 3 6 17

Febrero 1,026,962 4.654 3.610 1 84 1 2 4 7 16

Marzo 1,120,695 5.633 4.656 1 115 1 2 4 8 21

Abril 1,015,852 4.808 3.908 1 161 1 2 4 7 18

Mayo 1,037,305 4.948 3.957 1 371 1 2 4 7 17

Junio 1,095,839 5.704 4.829 1 202 1 2 4 8 22

Julio 964,093 4.336 3.498 1 90 1 2 3 6 16

Agosto 1,088,946 5.606 4.623 1 82 1 2 4 8 21

Septiembre 1,022,906 4.886 3.876 1 68 1 2 4 7 18

Octubre 1,021,637 4.880 3.850 1 111 1 2 4 7 17

Noviembre 996,870 4.882 3.961 1 147 1 2 4 7 18

Diciembre 1,048,655 5.087 4.141 1 143 1 2 4 7 19

(11)

En la Tabla 10 y la Gráfica 2 se muestra un resumen de la información mostrada anteriormente del promedio de validaciones por mes. Con estos valores se confirma que la demanda del sistema de transporte público presenta es estacional. Por otro lado, en resumen, una persona realiza en promedio 19 viajes al mes, el valor promedio mínimo que se registro es de 14.46 en el mes de enero del 2020 y el máximo registrado es de 21.62 en marzo del 2017.

Tabla 10. Resumen del Promedio Mensual de Validaciones Fuente: Elaboración Propia.

Mes 2017 2018 2019 2020

Ene - 17.62 17 14.46

Feb - 18.86 16.57 18.46

Mar 21.62 18.89 18.97 -

Abr 18.09 21.16 18.44 -

May 19.2 19.93 20.28 -

Jun 17.72 16.43 17.65 -

Jul 17.72 21.74 16.87 -

Ago 19.54 20.28 18.78 -

Sep 19.74 19.31 19.79 -

Oct 19.54 20.72 19.88 -

Nov 19.13 19.19 17.33 -

Dic 17.9 18.23 17.68 -

Promedio Mensual de Validaciones

Enero 81,663 14.46 14.24 1 207 1 4 9 21 56

Febrero 1,353,937 18.46 15.94 1 448 1 5 13 29 59

Enero 919,337 4.641 3.805 1 53 1 2 3 6 18

Febrero 830,433 4.584 3.336 1 61 1 2 4 6 15

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Gráfica 2. Promedio Mensual de Validaciones Fuente: Elaboración Propia.

En la Tabla 11 y la Gráfica 3 se muestra un resumen de la información mostrada sobre el promedio de validaciones realizadas los fines de semana y festivos por mes. Esta estimación nos permite evaluar los viajes destinados por los usuarios durante sus tiempos libres o de ocio, los cuales pueden contribuir a su bienestar. En promedio los usuarios realizan 5 viajes los fines de semana o festivos durante cada mes, el valor promedio mínimo registrado es 3.585 en octubre del 2017 y el valor máximo registrado es 7.823 en el mes de julio del 2017.

Tabla 11. Resumen del Promedio Mensual de Validaciones en Fines de Semana Fuente: Elaboración Propia.

Mes 2017 2018 2019 2020

Ene - 4.728 4.577 4.641

Feb - 4.785 4.654 4.584

Mar 5.292 5.638 5.633 -

Abr 6.632 5.261 4.808 -

May 5.575 5.111 4.948 -

Jun 5.068 5.288 5.704 -

Jul 7.823 4.87 4.336 -

Ago 5.219 5.26 5.606 -

Sep 5.064 5.113 4.886 -

Oct 3.585 5.006 4.88 -

Nov 5.301 5.267 4.882 -

Dic 5.747 5.544 5.087 -

Promedio Mensual de Validaciones en Fines de Semana

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Gráfica 3. Promedio Mensual de Validaciones en Fines de Semana Fuente: Elaboración Propia.

Con estos resultados se pueden realizar dos grandes conclusiones, en primer lugar, la demanda del sistema de transporte de público es estacional y los valores fluctúan de acuerdo con los meses. En segundo lugar, la demanda total y promedio de validaciones realizadas por mes se han venido reduciendo progresivamente, una señal que evidencia el cambio en las preferencias de los ciudadanos al momento de movilizarse en la ciudad de Bogotá.

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5.2 Caracterización de otras Variables

En cuanto al puntaje SISBÉN de los usuarios, como se evidencia en la Tabla 12, en promedio un usuario registra 47.50 puntos SISBÉN, la desviación de la muestra es de 19.32, el valor mínimo registrado es de 0.89 y el valor máximo es de 92.43 puntos, la mitad de la muestra tiene un puntaje igual o menor a 48.55 puntos, y el 75% tiene un puntaje igual o menor a 64.05 puntos.

Tabla 12. Resumen del Puntaje Sisbén Fuente: Elaboración Propia.

En cuanto a la distribución del puntaje, como se evidencia en la Gráfica 4, el histograma del puntaje SISBÉN nos permite establecer que no hay una distribución uniforme del puntaje, existe una concentración alta de usuarios entre 20 y 30 puntos, y otra concentración relevante entre 40 y 60 puntos. Este comportamiento atípico de la muestra se debe a que la mayoría de los programas sociales presentan un puntaje límite para el acceso de ciertos beneficios. Este límite, como lo es en el caso del subsidio SISBÉN o Familias en Acción, es de 30.56 puntos, por lo tanto, los usuarios se concentran por debajo de este puntaje para poder acceder a los beneficios de los programas sociales. Esta concentración tan cercana al límite puede deberse a algunas fallas en la clasificación de los organismos encargados del cálculo del puntaje.

N 2,201,654

mean 47.5

sd 19.32

min 0.89

max 92.43

p1 11.05

p25 29.91

p50 48.55

p75 64.05

p99 80.72

Puntaje Sisben 3

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Gráfica 4. Histograma Puntaje SISBÉN 3.

Fuente: Elaboración Propia.

A partir de esta explicación es importante determinar la cantidad de personas que son elegibles para el subsidio, es decir, que tienen un puntaje menor a 30.56, y aquellas personas que actualmente reciben el subsidio de transporte por menor capacidad de pago (SISBÉN). Como se muestra en la Tabla 13, el 17.65% de la muestra recibe el subsidio por menor capacidad de pago, es decir, 388,691 usuarios. Por otro lado, el 26,10% de la muestra, o 574,613 personas cumplen con los criterios establecidos para recibir el subsidio.

Por otra parte, la tabla muestra que 87,425 personas reciben este beneficio, aunque su puntaje sea superior a 30.56, lo cual demuestra algunas fallas en la focalización del sistema, aunque estas personas representen el 3.97% total de la muestra. Por último, el 83.61% se encuentra correctamente focalizado en la muestra, es decir, que aquellas personas que cumplen con los criterios están recibiendo el subsidio, y por otro lado los usuarios que tienen un puntaje superior a 30.56 no reciben este beneficio.

Tabla 13. Resumen de Personas Elegibles para Recibir el Subsidio en Comparación con Personas que Reciben el Subsidio SISBÉN

Sí No Total

Sí 301,266 (13.68%) 87,425 (3.97%) 388,691 (17.65%) No 273,347 (12.42%) 1,539,616 (69.93%) 1,812,963 (82.35%) Total 574,613 (26.10 %) 1,627,041 (73.90%) 2,201,654

¿Recibe el Subsidio por Menor Capacidad de

Pago (SISBÉN)?

¿Persona es Elegible para Recibir el Subsidio?

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Por otro lado, es importante determinar la cantidad de personas que además de estar suscritas en el subsidio SISBÉN, también lo están en Familias en Acción. Como se mencionó en la introducción del documento, Familias en Acción es otro programa social enfocado en la entrega, condicionada y periódica, de una transferencia monetaria directa para complementar el ingreso, con el objetivo de mejorar la salud y educación de menores de 18 años de las familias que se encuentren en condición de pobreza, y vulnerabilidad (Ministerio de Educación, 2012). Los criterios de elección del programa también están sujetos a que los individuos tengan un puntaje SISBÉN menor a 30.56, por lo tanto, es posible que una persona reciba al tiempo los dos subsidios y aumenten sus recursos económicos para transportarse en la ciudad con mayor facilidad. De esta manera es importante considerar esta variable en el presente estudio, dado que permite tener un mayor control en la muestra, lo cual repercute en la estimación del efecto del subsidio de transporte en el número de viajes realizados por los usuarios. Como se evidencia en la Tabla 14, 145,927 usuarios reciben el beneficio de Familias en Acción, pero solo 54,180 reciben ambos beneficios alrededor del 2.46% de la muestra total.

Tabla 14. Resumen de Personas que Pertenecen a Familias en Acción en Comparación con Personas que Reciben el Subsidio SISBÉN

Continuando con la descripción de los usuarios, la Tabla 15 describe el tipo de actividad económica que desarrollan. Como se muestra en la tabla, la principal actividad que realizan los usuarios es trabajar, con un 51.40% de representatividad. La segunda actividad que más agrupa personas son los oficios del hogar, con un 19.30% del total de la muestra. En tercer lugar, de importancia, se encuentran los estudiantes con un 8.70% de representatividad y por último el restante grupo poblacional se concentra en aquellas personas que no realizan ninguna actividad, se encuentran buscando trabajo, tienen capacidad permanente, es jubilado o rentista.

Sí No Total

Sí 54,180 (2.46%) 334,511 (15,19%) 388,691 (17.65%) No 91,747 (4.17%) 1,721,216 (78.18%) 1,812,963 (82.35%) Total 145,927 (6.63 %) 2,055,727 (9.90%) 2,201,654

¿Recibe el Subsidio por Menor Capacidad de

Pago (SISBÉN)?

¿Pertenece a Familias en Acción?

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Tabla 15. Tipo de Actividad Económica Fuente: Elaboración Propia.

Dada esta breve caracterización, la siguiente sección del documento describe el procedimiento por el cual se logró estimar el efecto del subsidio por menor capacidad de pago (SISBÉN) sobre el número de validaciones realizadas por los usuarios.

6. Efecto del Subsidio de Transporte de Personas con Menor Capacidad de Pago en el Comportamiento de la Demanda

A partir de las definiciones mencionadas anteriormente y la descripción detallada de la población evaluada en el presente estudio, esta sección se va a encargar de mostrar el efecto real que ha tenido el subsidio de transporte para las personas con menor capacidad de pago o personas SISBÉN, en la cantidad de viajes realizados al mes durante marzo de 2017 hasta febrero de 2020.

Antes de presentar los resultados y las estimaciones de los efectos del subsidio, es necesario, explicar el concepto de “evaluación de impacto social”, para así describir algunas metodologías que pueden ser utilizadas en este tipo de problemas para entender los resultados de estas políticas. Posteriormente, a partir de las conclusiones del apartado anterior, para el presente estudio, se describe la regresión discontinua como el mejor método de estimación del efecto del subsidio de transporte para personas con menor capacidad de pago, por último, se muestran los resultados de las regresiones realizadas.

Tipo de Actividad Económica que Desarrolla Frecuencia Percent 0. Sin Actividad 55,121 4.50%

1. Trabajando 630,981 51.40%

2. Buscando Trabajo 91,529 7.50%

3. Estudiando 106,965 8.70%

4. Oficios del Hogar 237,160 19.30%

5. Rentista 4,882 0.40%

6. Jubilado 65,694 5.30%

7. Incapacidad Permanente 32,999 2.70%

9. NA 2,866 0.20%

Total 1,228,197 100%

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6.1 Evaluación de Impacto Social

Una evaluación del impacto social es una metodología de investigación, planificación y manejo del cambio que surge de aquellas políticas, planes o proyectos implementados por los gobiernos nacionales (PNUMA, 2007). La evaluación del impacto social es necesaria para estimar el éxito de aquellas políticas implementadas por los gobiernos locales que intentan mejorar las condiciones de vida de los individuos de una sociedad. Por lo tanto, es necesario cuantificar o medir el efecto de la intervención en los resultados de interés de un programa social en específico, para ver su impacto, ya sea positivo o negativo, en la población evaluada.

Normalmente, para cuantificar el impacto de un programa se realiza una diferencia entre resultado del efecto de los individuos cuando son intervenidos y cuando no lo son. Pero esta estimación no es del todo acertada debido a que para un individuo solo se puede observar un resultado, ya sea si recibió o no el tratamiento. De esta manera, la otra parte de la estimación debe ser contrafactual, para así realizar una correcta estimación entre los individuos evaluados, y que el cálculo de los efectos sea correcto. En la ecuación 1 se muestra el cálculo de este efecto, donde la primera parte representa el resultado de un individuo bajo el tratamiento, mientas que el otro valor es la estimación contrafactual de ese individuo si no recibiera el tratamiento:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 = 𝐷̂ = 𝐸̂[𝑌_𝑖|𝑇] − 𝐸̂[𝑌_𝑖|𝐶]

Ecuación 1. Evaluación del Impacto Social

A partir de esto, es necesario encontrar un método que nos permita realizar una estimación correcta en primer lugar del valor contrafactual, y así mismo del efecto de la política a evaluar, que en este caso sería el subsidio de transporte por menor capacidad de pago. En la siguiente sección se van a mencionar varios modelos de estimación que pueden servir para calcular el efecto, presentando algunas ventajas y desventajas de su uso.

6.2 Metodologías

6.2.1 Comparación Antes y Después

Esta metodología es simplemente calcular la diferencia entre el valor después de implementar el tratamiento, y el valor antes del tratamiento. Esta metodología, aunque es sencilla presenta muchas desventajas. Al no controlar otros factores que inciden y varían con el tiempo, el valor real de la estimación de aquellos individuos que no recibieron el tratamiento no es acertado, y tomar un valor anterior provoca que el impacto real sea una sobreestimación o subestimación (Acevedo, 2015a)

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6.2.2 Autoselección

El método de autoselección permite calcular el efecto de la evaluación de impacto permitiendo que los individuos decidan a que grupo pertenecer. Este tipo de metodología incurre en un sesgo de autoselección, donde aquellos individuos que tienden a preferir estar el tratamiento van a alterar el efecto real del programa y provocan un acertado error de estimación (Acevedo, 2015b).

6.2.3 Aleatorización

La aleatorización es una metodología que permite tomar una muestra de la población y asignar de manera transparente que individuos reciben el tratamiento. De esta manera se puede estimar el impacto causal de la política de evaluación de impacto, excluyendo otro tipo diferencias que puedan existir entre los individuos. Es importante resaltar que no en todos los contextos es elegible este tipo de metodología, debido a que el diseño de políticas públicas, los cuales tienen implicaciones éticas, restringe una aleatorización para la asignación de beneficios sociales, debido a que no todos los individuos poseen las mismas necesidades (Lazcano et. al, 2004).

6.2.4 Diferencia en Diferencias

El método diferencia en diferencias en un método cuasiexperimental utilizado principalmente para evaluar el impacto de un programa público. Esta metodología se centra en aplicar una doble diferencia, es decir, busca comparar los cambios en el tiempo de la variable de interés entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. Para esta metodología no es necesario que los grupos de control y tratamiento sean similares entre sí, pero si deben seguir el supuesto de tendencias paralelas. Mediante este supuesto se asume que, bajo una ausencia del tratamiento, los dos grupos hubiesen seguido la misma trayectoria. Por último, es necesario tener información de los grupos antes de la aplicación del tratamiento para poder determinar su comportamiento y realizar las diferencias (CAF, 2020).

6.2.5 Regresión Discontinua

El método de regresión discontinua es un método cuasiexperimental utilizado para identificar efectos causales. Similar al método de diferencia en diferencias, es usado principalmente para evaluar el efecto de los programas sociales, donde la similitud entre los grupos de control y tratamiento no es necesaria (ITAM, n.d.). La principal característica de este método se basa en los cortes que surgen por la ley o el diseño y que implican una discontinuidad en alguna variable.

Además de esto, la regresión discontinua debe cumplir con tres requisitos, el primero es que el comportamiento de las otras variables no debe cambiar con el punto de corte, por lo tanto, lo único que debe cambiar es la probabilidad de ser tratado o la probabilidad de recibir el tratamiento. El segundo supuesto es que no debe existir ningún tipo de manipulación de la asignación al tratamiento alrededor del punto de corte, es así como se debe verificar que quién recibe el beneficio cumplen con los criterios para recibirlo. Por último, la probabilidad de recibir

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el tratamiento aumenta de manera drástica en el punto de corte. Las desventajas de este método radican en que es necesario tener tamaños de muestra grandes alrededor del punto de corte, además de la posibilidad de la contaminación del efecto por otros tratamientos similares los cuales pueden tener el mismo punto de corte (CAF, 2019).

A partir de estas explicaciones se pueden concluir varios aspectos. En primer lugar, dado que la evaluación del subsidio de transporte público sobre la población vulnerable en la ciudad de Bogotá es un experimento de evaluación de impacto, es necesario utilizar una metodología cuasiexperimental. Esto se debe a que permite tener una mejor estimación del efecto y además se evalúa la política dentro de la población correcta que se beneficia de este tipo de políticas.

Dado este punto, se descarta el uso de la aleatorización. En segundo lugar, dado que esta política se basa en una correcta focalización y presenta varios requerimientos es imposible seguir con el método de autoselección. En cuanto a usar una metodología como la de “Antes- Después”, se presentan varios inconvenientes para su ejecución. Como se mencionó previamente, para la evaluación de impacto social de un programa es necesario estimar aquellos valores cuando no se recibe el tratamiento para cada uno de los individuos. Al saber que es imposible determinar el comportamiento de un individuo en ambos casos, lo más cercano es comparar aquellos individuos en condiciones similares, aunque esto lleva a sobre estimar o subestimar el valor real y atener consecuencias erróneas para evaluar la política. En la sección posterior se piensa realizar una demostración con la prueba Wilcoxon, una prueba de diferencias, para evidenciar lo fatal que resulta utilizar este tipo de metodologías.

A partir de estas conclusiones, los métodos acertados son los cuasiexperimentales como el método Diferencia en Diferencias y la Regresión Discontinua. Cabe resaltar que, dado que no se dispone de información previa de los individuos antes la ejecución de la política y de que no se cumplen varios supuestos, el método Diferencia en Diferencias no es aplicable en este proyecto.

Por otro lado, la Regresión Discontinua se muestra como la más acorde de las metodologías dada las condiciones de la política de subsidios. A partir de esto en la siguiente sección se mostrará el uso de la prueba Wilcoxon como una pequeña aproximación para determinar la viabilidad del subsidio, aunque como se menciono previamente esta prueba no es del todo acorde al problema. Por lo tanto, en la siguiente sección se describe más a fondo la Regresión Discontinua y los resultados en cuanto al calculo del efecto del subsidio de transporte.

6.3 Prueba Wilcoxon

En primera instancia al usar una prueba Wilcoxon se quiere evaluar si existe una diferencia de medias en grupo antes y después de recibir un tipo de tratamiento (Amat, 2016). En este caso el tratamiento es si recibe o no el subsidio. Como se menciono previamente dado que es imposible determinar el comportamiento de la demanda cada individuo antes y después de recibir el subsidio, se agruparon aquellos individuos que no reciben el subsidio y se clasificaron por niveles, es decir, se agruparon individuos con puntaje de 0 a 10 puntos, de 10 a 20 puntos y así sucesivamente. En cada uno de estos grupos se calculo el promedio de viajes realizados para cada uno de los periodos. De igual manera se realizó este proceso con las personas que si reciben el subsidio. A partir de estos datos recolectados se realizaron la prueba Wilcoxon, tanto en la diferencia de los viajes realizados en todos los días de un mes como, en los fines de semana

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y festivos. En las siguientes tablas se muestran los p values de los resultados, en caso de que sean menor a 0.05 significa que a partir de la prueba estadística la media de los viajes realizados son diferentes y el subsidio puede ser una de las razones de este cambio.

Tabla 16. Resultados Prueba Wilcoxon 2017 Fuente: Elaboración Propia

Periodo Todos los días Días Festivos

201703 0.3594 0.4258

201704 0.4258 0.8203

201705 0.5703 0.2031

201706 0.8203 0.1289

201707 0.8203 0.8203

201708 0.8203 0.1222

201709 0.8203 0.1289

201710 0.8203 0.003906*

201711 0.9102 0.09691

201712 0.8203 0.01953*

p-value

Periodo Todos los días Días Festivos 201801 0.3594 0.02826*

201802 0.1289 0.01953*

201803 0.1641 0.03906*

201804 0.1289 0.01953*

201805 0.09766 0.01953*

201806 0.09766 0.01953*

201807 0.5703 0.01953*

201808 0.09766 0.01953*

201809 0.07422 0.003906*

201810 0.07422 0.003906*

201811 0.07422 0.003906*

201812 0.05469 0.003906*

p-value

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A partir de los resultados presentados se evidencia que las pruebas evaluadas durante todos los días desde el 2017 hasta el 2020 muestran que no existe una diferencia entre medias. En caso contrario, cuando se evalúan los días festivos y fines de semana desde octubre del 2017 hasta la fecha se evidencia que existe una diferencia de medias. Aunque en primera instancia estos resultados nos puedan generar algunas conclusiones, es importante resaltar como se mencionó previamente que este método no está teniendo en cuenta la clasificación o el índice Sisbén de cada uno de los individuos evaluados y esta agrupando a las personas en varios niveles para realizar una comparación. Además, dada las implicaciones éticas y sociales de este tipo de políticas, es recomendable usar un método cuasiexperimental que tenga en cuenta la clasificación del índice de pobreza y también logre estimar de forma adecuada la diferencia de los viajes realizados cuando una persona o no recibe el tratamiento. Por otra parte, dado el cambio de reglamentación ejecutado en abril del 2017 se espera que exista una diferencia significativa y abrupta en este mes seleccionado, pero como se evidencia en los resultados en ninguna de las pruebas evaluadas muestra una diferencia. A partir de esto es necesario usar

201902 0.3008 0.009091*

201903 0.09766 0.007812*

201904 0.07422 0.003906*

201905 0.07422 0.003906*

201906 0.07422 0.01953*

201907 0.09766 0.009091*

201908 0.09766 0.01953*

201909 0.1289 0.003906*

201910 0.09766 0.009091*

201911 0.1289 0.01277*

201912 0.09766 0.003906*

p-value

202002 0.1289 0.01277*

p-value

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otro método, en este caso, la regresión discontinua. A continuación, en la siguiente sección se va a explicar el marco teórico de este método y luego los resultados que se obtuvieron.

6.4 Marco Teórico de la Regresión Discontinua

El diseño de la regresión discontinua ocurre cuando la probabilidad de participación en el tratamiento cambia discontinuamente a través de una variable continua Z (Bernal & Peña, 2011). En los programas sociales que tienen como objetivo ayudar a las poblaciones en condición de vulnerabilidad y pobreza, la variable Z es un indicador de pobreza o una puntuación, en el caso del presente estudio, el puntaje SISIBÉN. A partir de esto, la regresión discontinua es un método que permite estimar con éxito el impacto de un programa y así identificar el efecto promedio del tratamiento para los individuos evaluados (Arteaga, 2019), en este caso del efecto del subsidio de transporte sobre la cantidad de viajes realizados. Este efecto (ATE- Avarage Treatment Effect) se estima como la diferencia en los promedios de la variable de respuesta en los dos grupos, es decir, la diferencia entre el promedio de viajes que realizan aquellos individuos que reciben el subsidio, contra aquellos que no lo reciben. Esto se describe mejor en la Ecuación 1, donde la variable D, toma el valor de 1 si el individuo recibe el subsidio, 0 de lo contrario, además de que la variable Y representa el número de viajes realizados.

𝐴𝑇𝐸 = [𝑌(1)̂|𝐷 = 1] − [𝑌(0)̂|𝐷 = 0]

Ecuación 2. Avarage Treatment Effect .

En el caso del presente estudio, la regresión discontinua difusa se presenta como la más acorde para la estimación del efecto del subsidio. Esta elección se debe a que la probabilidad de participación cambia discontinuamente en el punto de corte definido por el programa, de esta forma se presentan registros del grupo de tratamiento y de control a los dos lados del punto de corte. Esto se puede ver en la Tabla 13, donde 87,425 usuarios reciben actualmente el subsidio, aunque no cumplen con los criterios de elegibilidad, y de 273,437 personas que cumplen con los criterios, pero no se ven beneficiados por el subsidio. Esto se ve claramente en la Gráfica 5, la cual representa la probabilidad de recibir el subsidio por menor capacidad de pago de acuerdo con el puntaje SISBÉN del usuario. En esta gráfica se detalla el punto de corte con una línea intermitente en 30.56 puntos, y se evidencia que las personas que están por debajo de este corte tienen una probabilidad aproximadamente del 55% de recibir el subsidio. Por otro lado, los usuarios que se encuentran por encima de este punto de corte tienen un comportamiento particular. Aquellos individuos que se encuentran entre 30.56 y 40 puntos, tienen un 25% de probabilidad de recibir el subsidio, pero aquellos individuos que están por encima de este corte llegan a tener una probabilidad del 0% de recibir el subsidio. Este cambio abrupto de acuerdo