Estimación econométrica del impacto de la modificación de los

Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA DEL IMPACTO DE LA MODIFICACIÓN DE
LOS LÍMITES DE VELOCIDAD
Proyecto Financiado por la D.G.T. Nº Exp.: 0100DGT21354
AUTORES
José I. Castillo Manzano (jignacio@us.es).
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Sevilla
Mercedes Castro Nuño (mercas@us.es).
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Sevilla
Diego J. Pedregal (diego.pedregal@uclm.es).
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad Castilla-La Mancha
DIRECCIÓN DE CONTACTO
José I. Castillo Manzano
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
University of Seville
Avda. Ramón y Cajal, 1
41018 Seville
Spain
Tel: +34 954 556727
FAX: +34 954 557629
RESUMEN
Los límites de velocidad son el instrumento fundamental en la Política de Gestión de la
Velocidad, importante causa de muertes en la carretera en todo el mundo. Mediante la
aplicación de Modelos de series temporales de Componentes no Observables, el presente
estudio investiga los efectos de la reducción coyuntural de los límites de velocidad máximos,
implementada en España durante la primavera de 2011 (dentro del Plan Nacional de Ahorro y
Eficiencia Energética). Nuestro análisis demuestra que dicha medida causó un limitado efecto
positivo, próximo al 1,5%, aunque de escasa significatividad estadística, sobre la principal
variable en la que se pretendía incidir, el consumo de gasolina. Además provocó una
reducción del 8%, en la siniestralidad en carreteras (que se reduce al 6,5% si se tiene en
cuenta la siniestralidad total tanto en carretera como en vías urbanas). Estos resultados, en
primer lugar, discrepan con las previsiones mucho más optimistas tanto del Gobierno Español
como las estimaciones ofrecidas por la IRTAD. En segundo lugar y tras estudiar los costes de
la medida, nuestros resultados cuestionan la idoneidad de estos cambios transitorios en los
límites de velocidad.
PALABRAS CLAVE: Seguridad vial, Política de Gestión de la Velocidad, Límites legales
de velocidad, Ahorro energético, Espacio de los Estados, Modelos de Componentes no
Observables.
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Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
1. INTRODUCCIÓN.
Durante los últimos 50 años, los ciudadanos de los países motorizados se han beneficiado de
la producción de vehículos capaces de alcanzar cada vez velocidades mayores (ECMT, 2006).
De este modo, la velocidad en el transporte por carretera ha contribuido al desarrollo
económico de los países y ha mejorado el bienestar y la calidad de vida, como consecuencia
fundamentalmente del tiempo ahorrado en los desplazamientos (GRSP, 2008); lo que según
Metz (2008) generaría sustanciales ganancias de productividad y reduciría los costes de
oportunidad en términos de tiempo para los usuarios.
Sin embargo, la velocidad en la conducción también puede tener impactos bastante adversos
en forma de consumo de energía, contaminación ambiental y acústica, crecimiento urbano
descontrolado y, sobre todo, accidentes de tráfico con consecuencias negativas relacionadas
con mortalidad, morbilidad y daños económicos, tal como apuntan ECMT (2006) y Peden et
al. (2004). En la actualidad, la velocidad excesiva y la velocidad inapropiada1 representan
uno de los problemas más relevantes de la seguridad vial, junto a la conducción bajo los
efectos del alcohol o sin utilizar los cinturones de seguridad obligatorios (Elvik, 2010b;
Wegman y Aarts, 2006), tanto en países ricos y altamente motorizados (Elvik, 2010a) como
en países en vías de desarrollo (Afukaar, 2003). No obstante, a pesar de que la problemática
de la velocidad está ampliamente extendida y todo el mundo parece convencido del hecho de
que “la velocidad mata” (GRSP, 2008), se trata de un fenómeno habitual, altamente tolerado
por la opinión pública y “uno de los problemas de seguridad vial más resistentes al cambio”,
en palabras de Elvik (2010a).
Mientras que organizaciones internacionales como ERSO (2006), IRTAD (2012) y SWOV
(2012), no dudan en atribuir a la velocidad un papel crucial como factor causal en los
accidentes de tráfico mortales e innegable elemento agravante de la severidad de todas las
categorías de accidentes, una proporción considerable de conductores continúa incumpliendo
reiteradamente los límites de velocidad en todos los países2 (Evans, 1991; Ritchey y
Nicholson-Crotty, 2011). De forma que, conseguir el objetivo de reducir adecuadamente la
velocidad de los usuarios dentro de los límites legales, se ha convertido en un verdadero
dilema social (Elvik, 2010a, 2012). En realidad, se trata de una relación de intercambio, un
conflicto entre “ahorrar tiempo y salvar vidas” (Dee y Sela, 2003), porque la velocidad de
1
De acuerdo con la terminología de ECMT (2006), podemos definir la velocidad excesiva como aquella
velocidad de circulación que supera los límites legales máximos, y la velocidad inapropiada como aquella
velocidad que, aun estando dentro de los límites máximos legales, se considera demasiado elevada en relación
con el estado de la vía, las condiciones climáticas y la congestión del tráfico. El denominado exceso de velocidad
engloba a ambos conceptos, tanto velocidad excesiva como velocidad inapropiada.
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En este sentido, las estadísticas recopiladas por ETSC (2010) relativas a la Unión Europea, muestran que,
aproximadamente, el 50% de las infracciones de tráfico cometidas se deben a una velocidad excesiva por encima
de los límites máximos.
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circulación elegida por el conductor (la que subjetivamente minimiza los costes de tiempo de
los desplazamientos, Redelmeier y Bayoumi, 2010) no se corresponde con la velocidad de
circulación óptima desde una perspectiva social (Elvik, 2010b), teniendo en cuenta, sobre
todo, las negativas consecuencias que el exceso de velocidad tiene en términos de accidentes
de tráfico.
Como consecuencia, la mayoría de los gobiernos no dudan en otorgar al exceso de velocidad
un papel prioritario en sus políticas de seguridad vial preventivas, en el contexto de
estrategias internacionales como la Vision Zero de Suecia, la Sustainable Safety de Holanda y
el Safe System de Australia. Para ello, se aplican diversos instrumentos que aspiran a
optimizar la efectividad de la política de Gestión de la Velocidad (GRSP, 2008): elementos
especiales de ingeniería para adaptar las vías, como badenes, aceras elevadas, bandas sonoras,
estrechamiento de carreteras y diseño específico de señales de tráfico (ver Feng Ng y Small,
2012); instrumentos para cambiar el comportamiento de los usuarios a través del control y
detección mediante el uso de radares fijo/móviles, visibles/ocultos, radares y dispositivos
láser (efectividad analizada por ejemplo en Keall et al., 2001; Pérez et al., 2007; Pilkington y
Kinra, 2005; Tay, 2010; Wilson et al., 2006); instrumentos para cambiar actitudes de los
usuarios mediante la información a través de campañas de sensibilización y educación pública
(Tay, 2004); incentivos económicos para fomentar el cumplimiento de los límites a través de
bonificaciones en los seguros de los vehículos (Bolderdijk et al., 2011); control policial
mediante patrullas móviles o puntos fijos de detección (Afukaar, 2003; Holland y Conner,
1996; Vaa, 1997); sanciones económicas y legales para los infractores en forma de multas,
suspensión de permisos de conducir, detracción de puntos y confiscación de vehículos
(Cooper, 1997; Graves et al., 1989; Ryeng, 2012); utilización reciente de los denominados
Sistema de Transporte Inteligente (Intelligent Transport Systems, ITS), bien integrados en las
infraestructuras de la carretera, bien instalados en los propios vehículos, como los sistemas de
Adaptación Inteligente de la Velocidad (Intelligent Speed Adaptation,ISA) (ver por ejemplo,
Lai y Carsten, 2012; Jiménez et al., 2008; Várhelyi, 2002); y sobre todo, el establecimiento de
límites legales de velocidad máxima (Elvik y Vaa, 2004).
Puesto que no existe una solución simple al problema de la velocidad excesiva o inapropiada,
es necesario aplicar una apropiada combinación de todas estas estrategias (Elvik, 2012). Sin
embargo, entre estas estrategias, el instrumento fundamental para la gestión de la velocidad, el
que más amplio desarrollo ha alcanzado en la literatura durante décadas, son los límites de
velocidad (Ritchey y Nicholson-Crotty, 2011).Cierto es que existen vías en algunos países
motorizados sin límites legales propiamente dichos (recomendados, como en las Autobahns
alemanas). Sin embargo, la necesidad de aplicar límites legales de velocidad en todos los tipos
de vías (zonas urbanas, carreteras secundarias y convencionales, autovías y autopistas), está
ampliamente reconocida y comúnmente legitimada, por el hecho de que la elección subjetiva
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de velocidad realizada por el conductor, puede no ser siempre perfectamente racional desde
una perspectiva social (en Elvik, 2012), al estar fuertemente influida por la rapidez con la que
conducen el resto de conductores (Haglund y Åberg, 2000). Por tanto, la aplicación y control
de los límites de velocidad, son medidas de seguridad vial fundamentales, si bien la
determinación de cuáles son los límites óptimos, es una cuestión que entraña bastante
complejidad (Elvik, 2010b; Jondrow et al., 1983).
Siguiendo a ERSO (2006) y SWOV (2010), los límites de velocidad deben ser seguros y
creíbles, reflejando las características de diseño de la vía, las condiciones ambientales y la
composición del tráfico en cada momento. En este sentido, recientemente se están realizando
diferentes investigaciones acerca de la implementación y efectividad de los denominados
Límites de Velocidad Variables o Dinámicos (Variable Speed Limits, VSL), ampliamente
utilizados en Estados Unidos y en países europeos pioneros en seguridad vial, como Alemania
y Reino Unido, con el objetivo de avisar a los conductores (mediante paneles variables) para
que ajusten su velocidad a las circunstancias concretas de la vía y la meteorología. Las
evaluaciones realizadas, por ejemplo por Abdel-Aty et al. (2006), Long et al. (2012), Nissan y
Koutsopoulos (2011), sugieren que, a pesar de la insatisfacción y resistencia inicialmente
mostrada por los usuarios ante la implantación del sistema, los VSL pueden aportar beneficios
a la seguridad vial, además de ahorros de tiempo en los desplazamientos, siempre que los
límites variables establecidos sean obligatorios y no recomendados o aconsejados.
Desde su generalización a comienzos de los 70 (Elvik y Vaa, 2004), las estrategias basadas
en el establecimiento y modificación de límites legales de velocidad, aparecen ligadas no
solamente a objetivos de seguridad en el tráfico para controlar la velocidad de conducción y
evitar accidentes, sino que, con mucha frecuencia, se insertan en políticas más amplias con
propósitos medioambientales, económicos o relacionados con la salud. Como reducir el
consumo de carburante en épocas de subidas de precios del petróleo para minimizar la
dependencia energética, reducir las emisiones de gases contaminantes y paliar sus costes en
términos de salud. Los estudios empíricos realizados en todo el mundo, demuestran que los
límites de velocidad parecen no tener un efecto claro sobre las emisiones de polución
(Blomquist, 1984; Cascetta et al., 2010; Panis et al., 2006; Van Mierlo et al., 2004; Tonkelaar,
1994). Investigaciones en el campo de la ingeniería, como las realizadas por Litman y
Doherty (2009), muestran que la velocidad de los vehículos y los gases contaminantes
emitidos a la atmósfera, mantienen una relación no lineal en forma de “U” invertida: a
velocidades bajas, las emisiones por milla recorrida y la tasa de consumo de combustible son
elevadas; a velocidades moderadas (30-50 mph; 60-70 km/h), el consumo de combustible y
las emisiones por milla alcanzan un mínimo; a velocidades elevadas, las emisiones
contaminantes por milla recorrida se incrementan rápidamente y desproporcionadamente con
respecto al consumo de combustible.
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Tampoco parece existir un acuerdo acerca de los mecanismos por los cuales los precios de la
gasolina afectan al cumplimiento de los límites de velocidad por parte de los conductores.
Inicialmente, los resultados obtenidos por autores como Blomquist (1984), Dahl (1979),
Goodwin et al. (2004) o Peltzman (1975), revelan que la velocidad de circulación se reduce
cuando los precios de los combustibles se elevan. Sin embargo, recientemente, Burger y
Kaffine (2009) y Wolff (2012), han descubierto la relación opuesta, rechazando esa hipótesis.
No existen muchos estudios empíricos acerca de cómo pueden afectar los límites de velocidad
a la salud (independientemente de los daños causados por los accidentes de tráfico), aunque
algunos estudios, a partir de resultados indirectos, sugieren que elevar los límites máximos
permitidos podría causar efectos adversos sobre la salud (Currie y Walker, 2011). En este
sentido, Chay y Greenstone (2003) encuentran, acerca de la salud infantil, que una reducción
del 1% en el total de partículas contaminantes en suspensión (asociada a una reducción de los
límites de velocidad máximos), lleva a un descenso del 0,35% en la tasa de mortalidad
infantil.
Tras consultar las investigaciones precedentes sobre el tema (véanse por ejemplo, las
revisiones sistemáticas y los meta-análisis realizados por Aarts y Van Schagen, 2006; Elvik,
et al., 2004; Finch et al., 1994; McCarthy, 2001; Wilmot y Khanal, 1999), podemos concluir
que, inicialmente, los gobiernos suelen utilizar las leyes de límites de velocidad con
motivaciones de índole económica para ahorrar consumo de carburantes, mientras que la
seguridad vial, aparece como un objetivo secundario. Sin embargo, la relación entre límites de
velocidad y seguridad vial es un tema ampliamente abordado por investigadores de todo el
mundo. Especialmente en los Estados Unidos, para evaluar la Ley del Límite de Velocidad
Máximo de 55 millas por hora establecido en 1974, como consecuencia de las restricciones de
petróleo sufridas a nivel internacional en 1973 (Forester et al., 1984; Lave, 1985), la posterior
modificación de esta Ley Federal en 1987 (Dee y Sela, 2003; Friedman et al., 2009) y,
finalmente, la descentralización de los límites de velocidad en todos los Estados en (Albalate
y Bel, 2012; Retting y Teoh, 2008). También pueden encontrarse estudios de esta índole para
países europeos (entre otros, Finlandia, Peltola, 2000; Israel, Richter et al., 2004; Suecia,
Johansson, 1996; Reino Unido, Burns et al., 2001), para Australia (Sliogeris, 1992) y más
recientemente, para Asia (He et al., 2012; Wong et al., 2005) y África (Afukaar, 2003).
En general, partiendo de las estimaciones iniciales obtenidas por Solomon (1964), existe
cierto consenso en cuanto al hecho de que la velocidad tiene un efecto relevante en la
seguridad vial (incluso con cierta causalidad, de acuerdo con Elvik, 2012), de forma que,
tanto es previsible que, tanto la incidencia de los accidentes como su severidad, se
incrementen a medida que se elevan los límites de velocidad máximos permitidos
(Ashenfelter y Greenstone, 2004). Sin embargo, “….a pesar de años de investigación, todavía
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no existe un consenso claro en la literatura sobre el impacto que los límites legales de
velocidad, tienen sobre la siniestralidad vial”, como apuntan Ritchey y Nicholson-Crotty
(2011), ya que este efecto está influido por múltiples factores, como la dinámica y seguridad
del vehículo, el estado de la vía, el comportamiento del conductor, la interacción entre
vehículos y la severidad del accidente (SWOV, 2012).
Resulta lógico por ello, que la influencia de los cambios en los límites de velocidad sobre las
velocidades reales de circulación, así como la estimación consiguiente de efectos sobre los
accidentes de tráfico, hayan sido abordados desde múltiples enfoques por parte de los
investigadores: influencia de la velocidad individual elegida por el conductor sobre el riesgo
de accidente (bien conocidos son, tanto el Modelo Potencial3 de Nilsson, 1982, 2004, como
sus posteriores evaluaciones llevadas a cabo por Elvik et al., 2004; Elvik, 2009; Hauer y
Boneson, 2008); influencia la diferencia de velocidad4 sobre el riesgo de accidente (con los
estudios iniciales realizados por Solomon, 1964 y Cirillo, 1968, y sus modernas
reformulaciones por Lave, 1985 y Kloeden et al., 2001). En general, la evidencia parece
confirmar el impacto negativo/positivo que elevar/reducir los límites de velocidad provoca
sobre la velocidad de circulación media y, consecuentemente, sobre los accidentes de tráfico.
Estudios como los realizados por Elvik et al. (2004) y GRSP (2008) apuntan que, en las vías
afectadas por el cambio de límites, la velocidad media varía en el mismo sentido que el
cambio aplicado a los límites, aunque la magnitud es, aproximadamente, un 25% menor. Si
bien, los cambios en los límites de velocidad pueden tener efectos que vayan más allá de las
vías afectadas, como una generalización de velocidades (Richter et al., 2004) o trasvases de
tráfico y control policial a otras vías (Lave y Elias, 1994). Estas circunstancias, en opinión de
estos autores, podrían ocasionar que, un aumento de los límites de velocidad máximos, tenga
un efecto neutro, o incluso positivo, sobre la siniestralidad vial de toda la red.
Teniendo en cuenta las consideraciones precedentes, entendemos que nuestro trabajo
contribuye a aportar luz a esta controversia. Concretamente, analizamos un reciente cambio
coyuntural de los límites de velocidad máximos permitidos en autovías y autopistas, aplicado
en España entre marzo y junio de 2011, establecido con el objetivo prioritario de ahorrar en
3
El Modelo Potencial introducido originalmente por Nilsson (1982), explica la relación entre velocidad y tasa de
accidentalidad como una función potencial: la tasa de accidentes aumenta más rápidamente de lo que lo hace la
velocidad and viceversa. Por ejemplo, un descenso del 5% en la velocidad media provocado por una reducción
de los límites de velocidad, supondría una reducción del 20% en los accidentes mortales y del 10% en los
accidentes con heridos. Las validaciones posteriores de este modelo, mostraron que el efecto es
significativamente más elevado en carreteras que en zonas urbanas (SWOV, 2012).
4
De acuerdo con este enfoque, las diferencias amplias entre las velocidades de los vehículos (varianza de la
velocidad) elevan peligrosamente las posibilidades de que ocurra un accidente. Por tanto, los conductores que
circulan mucho más rápido que la media, contraen un riesgo de siniestro mucho más elevado (“la varianza
mata” como afirman Dee y Sela, 2003). Sin embargo, no existe evidencia sólida acerca de si ocurre lo mismo en
el caso de conductores más lentos que la media, ni tampoco se ha establecido, todavía, ninguna relación clara
para cuantificar el efecto de las diferencias de velocidades sobre la tasa de siniestralidad (ERSO, 2006).
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consumo de combustible. Esta reducción en los límites de velocidad, fue la medida más
llamativa dentro del denominado Plan de Ahorro y Eficiencia Energética5, aprobado por el
Gobierno Español, para contrarrestar los efectos adversos de los elevados precios del petróleo
en esos momentos, sobre una debilitada economía española.
La idoneidad de este análisis se debe, en primer lugar, a que, aunque España cuenta con
límites legales de velocidad desde mediados de los años 70, todavía no existe ninguna
evaluación de sus efectos, ni sobre la velocidad de circulación real, sin sobre la seguridad del
tráfico, ni en términos de consumo de combustible o de impacto ambiental.
En segundo lugar, a pesar de su corta vigencia, sólo tres meses y medio, esta limitación
reabrió un intenso debate en España en la opinión pública, mantenido entre asociaciones
ecologistas, asociaciones de víctimas de accidentes, fabricantes de vehículos y en todos los
medios de comunicación, sobre la pertinencia y efectividad real de los límites de velocidad.
La pregunta central que delimitó este debate, y que este trabajo intenta responder, es si merece
la pena cambiar de forma temporal los límites de velocidad de un país, con los importantes
costes que ello conlleva, para poder ahorrar combustible. Entre los costes de esta medida cabe
destacar, el cambiar dos veces la señalización de los límites de velocidad de todas las autovías
y autopistas del país, una al inicio del periodo y otra al final, aunque también existen otros
muchos más difíciles de cuantificar, como la reprogramación de todos los radares, la
adaptación del cuadro de sanciones y multas, o las pérdidas de eficiencia en la economía, al
ralentizarse los desplazamientos en España.
Para aportar luz a este debate, este estudio analiza el impacto de los cambios en los límites de
velocidad de circulación en España, medidos en términos de mortalidad vial y consumo de
combustible. Con el objetivo de aislar el impacto alcanzado por la reducción provisional de
los límites de velocidad, utilizamos una metodología basada en modelos avanzados de series
temporales, de tipo de función de transferencia de tiempo lineal discreto, con múltiples
variables explicativas (precio de la gasolina, actividad económica, número de días laborables,
eventos especiales sobre el tráfico en esas fechas, como Semana Santa, intervenciones
anteriores como la reforma del Código Penal en 2007 o el establecimiento del carnet por
5
La reducción del límite de velocidad analizada en este trabajo, fue una de las 20 medidas desarrolladas dentro
del Plan de intensificación de Ahorro y Eficiencia Energética para el periodo 2008-2011, aplicables en materia
de transporte y movilidad, edificación, iluminación y consumo energético. Entre ellas, se puede señalar
subvenciones económicas de 20 € para el cambio de neumáticos más eficientes, la instalación de sistemas de
iluminación eficientes en los semáforos mediante tecnología LED, la introducción obligatoria de biodiesel en los
carburantes hasta un 7% o la reducción de los precios de los billetes de ferrocarril de RENFE para promover el
uso del transporte público, la limitación de la temperatura en el interior de los edificios públicos climatizados de
uso no residencial y otros espacios públicos (Planes de Ahorro y Eficiencia Energética en la website
www.IDAE.es).
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puntos en 2006), y que incluye la detección automática de atípicos (mal tiempo o huelgas,
entre otras causas). Esta metodología, usada por otros estudios precedentes como los
realizados por Balkin y Ord (2001) en U.S. y Johansson (1996) en Suecia, da respuesta a la
necesidad planteada por Dee y Sela (2003) y Shafi y Gentilello (2007), de desarrollar
resultados que controlen posibles factores de confusión y eliminen los sesgos que puedan
deberse a aspectos no observados o específicos de la seguridad vial, como la aplicación
simultánea de otras políticas.
En tercer lugar, dado que no existen antecedentes de esta evaluación en España, los resultados
obtenidos permitirán orientar la política de Gestión de la Velocidad, así como futuras
intervenciones de tipo estructural actualmente en estudio (como la aplicación de distintas
velocidades en función de las circunstancias y factores de riesgo a los que se exponen los
usuarios mediante VSL o la ampliación de la denominada “zona 30” en zonas urbanas).
El trabajo se estructura de la siguiente forma: tras esta introducción, el apartado 2 aborda el
problema de la velocidad en España, en relación con los países del entorno; el apartado 3,
explica los datos, variables y metodología empleados; los resultados obtenidos y su discusión
se incluyen en el apartado 4 y las conclusiones derivadas de ellos, se analizan en el apartado
5. Finalmente, incluimos tablas y referencias bibliográficas.
2. LA VELOCIDAD EN ESPAÑA.
Al igual que ocurre en todos los países motorizados, el exceso de velocidad también
representa uno de los principales problemas de seguridad vial en España, a pesar de que,
como afirman Montoro-González et al., (2010): “…los conductores españoles perciben que
se trata de una infracción importante pero menos peligrosa que otras causas de
siniestralidad”. Sin embargo, las estadísticas disponibles hablan por sí solas de la magnitud
del problema. Según datos del Ministerio de Fomento español (2011), la velocidad
inadecuada fue la responsable del 23% de los accidentes mortales en 2010. Según esta misma
fuente, la velocidad inadecuada fue el principal factor concurrente en el 21,3% de los
accidentes ocurridos en autopistas de peaje, del 12,1% en los de autopistas libres y el 13,7%
de los acaecidos en autovías, así como del 16,2% en carreteras convencionales.
En términos de velocidad media en autopista, España se sitúa a la cabeza de Europa con 122,5
km/h, superando incluso a países con límite máximo superior, y más de 850.000 conductores
fueron denunciados y sancionados en 2011 por superar los límites establecidos (DGT, 2012).
En este sentido, un estudio realizado por Montoro et al. (2008), concluye que en cuanto a los
vehículos ligeros, el 12,3% superan los límites máximos en autopista, el 6,9% en autovía y el
16,4% en carretera convencional.
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Las Tablas 1 y 2 permiten hacerse una idea del tema de la velocidad en España. La Tabla 1
muestra la situación de España en relación con el entorno europeo. Actualmente, España está
en la novena posición del ranking de mortalidad vial en la UE-27, aunque parece evidenciarse
que los países con menores tasas de mortalidad, presentan límites de velocidad similares e
incluso menos restrictivos (Dinamarca y Alemania), a excepción del Reino Unido e Irlanda.
[INSERTAR TABLA 1]
Centrándonos en el caso español, la Tabla 2, muestra las principales características de la
siniestralidad relacionada con la velocidad en las carreteras españolas. Apreciándose una
reducción considerable en el porcentaje de accidentes y en las infracciones registradas como
consecuencia del exceso de velocidad.
[INSERTAR TABLA 2]
El problema de la velocidad también se ha reflejado en las políticas activas of seguridad vial
desarrolladas durante los últimos años en España. Por ejemplo, conducir sobrepasando los
límites de velocidad se considera una infracción muy grave con consecuencias penales
previstas en las sucesivas reformas del Código Penal realizadas en diciembre de 2007 y junio
de 2010 (con sanciones económicas, penas de cárcel, retirada del carnet de conducir o trabajos
en favor de la comunidad); el permiso de conducción basado en el Sistema de Penalización
por Puntos, que entró en vigor en 2006, resta 2-6 puntos según el exceso de velocidad; el Plan
Estratégico de Seguridad Vial (2005-2008), contemplaba la aplicación del Plan de Radares
Fijos (2005-2007); el Plan Estratégico de Seguridad Vial (2011-2020), establece como
indicador clave la reducción en un 50% del porcentaje de vehículos ligeros que superan el
límite de velocidad en más de 20 km/h.
Aunque la estrategia más polémica, puede que haya sido la reducción de los límites de
velocidad máximos permitidos en autovías y autopistas, que pasó de 120 km/h a 110 km/h
desde el 7 de marzo al 30 de junio de 20116 para turismos y motocicletas. Dicha medida se
tomó en un contexto de fuerte inestabilidad política en los países productores de petróleo
durante el primer trimestre de 2011, por lo que se ha venido en denominar como “Primavera
Árabe”, y que conllevó una elevación importante del precio del crudo (en torno a los USD
125 por barril). Por ello, en un contexto local de grave crisis económica en España, y con el
6
Esta medida fue aprobada por el Real Decreto 303/2011, de 4 de marzo, reduciendo el límite genérico de
velocidad para turismos y motocicletas en autopistas y autovías.
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objetivo de reducir el consumo de combustible, el Gobierno Español adoptó un paquete de
medidas excepcionales, desarrolladas dentro del Plan de Intensificación de Ahorro y
Eficiencia Energética (2008-2011), entre las que se encontraba esta decisión.
En un principio, esta medida estaba diseñada para reducir el consumo de carburante (según
los datos que difundió el gobierno a la prensa, se pretendía reducir un 15% de gasolina y un
11% de gasóleo, con un ahorro de 1.400 millones de euros). Aunque al poco tiempo el
gobierno empezó a defender otras supuestas ventajas derivadas, como una mayor recaudación
por multas, menores emisiones contaminantes7 y, sobre todo, una previsible disminución de la
siniestralidad, cuya cuantificación representa nuestro objetivo.
Esta medida no resulta del todo novedosa en España con anterioridad a 2011, puesto que las
reducciones de velocidad de circulación, ya se contemplaban entre las medidas recomendadas
por la Agencia Internacional de la Energía (AIE) ante posibles situaciones de emergencia
energética por problemas de suministro. Asimismo, la Ley de Hidrocarburos 34/1998, en su
artículo 49.2.a), prevé limitaciones de la velocidad máxima para el tráfico rodado, ante
situaciones de escasez de suministro (www.IDAE.es).
Los primeros límites de velocidad españoles en vías interurbanas, se establecieron por
primera vez en 19748, siendo objeto de modificaciones posteriores en 1976, 1981 y 1992
(Villalbí y Pérez, 2006). Sin embargo, las evaluaciones realizadas por la literatura académica
son escasas y dedicadas a aspectos parciales: Jiménez et al. (2008) relativo al diseño de
sistemas inteligentes de control de la velocidad para vehículos y Pérez et al. (2007) sobre la
efectividad de las cámaras para controlar la velocidad. Especialmente destacable es el estudio
de Robusté et al. (2003), que determina positivos efectos derivados de un hipotético
incremento de los límites máximos a 140 km/h en Cataluña.
También en Cataluña, podemos encontrar un precedente similar a la reducción transitoria de
límites de velocidad analizada por este trabajo a nivel estatal. Concretamente, se trata de la
limitación de la velocidad máxima a 80 km/h en las autovías del área metropolitana de
Barcelona, que estuvo en vigor desde 2008 a 2011. Desde un punto de vista medioambiental,
Bel y Rosel (2012) no aprecian una reducción significativa en las emisiones que pueda ser
atribuible al cambio en los límites de velocidad, (sino más bien a la ralentización de la
actividad económica), aunque algunos medios de comunicación locales llegaron a hablar de
7
En ausencia de documentos oficiales que lo cuantifiquen, la prensa de difusión general ha estimado en 250.000
euros el coste de las pegatinas que se utilizaron para cambiar las 6.000 señales de limitación de velocidad
afectadas por esta medida transitoria.
8
La introducción de este límite de velocidad en 1974, como respuesta a la primera crisis del petróleo, supuso una
reducción del 47% del gasto en combustible según los medios de comunicación. Y, aunque sin cuantificación,
Villalbí y Pérez (2006) encuentran un impacto favorable en términos de reducción de mortalidad por accidente.
10
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modificación de los límites de velocidad
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una reducción del 50% en las víctimas mortales de accidentes de tráfico como consecuencia
de esta medida.
3. DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS, VARIABLES Y METODOLOGÍA.
Las series temporales utilizadas para medir el efecto del cambio en los límites de velocidad,
se pueden dividir en dos grupos:
A) Variables endógenas: se trata de dos variables, víctimas mortales en accidentes de
carretera (VÍCTIMAS en la tabla de resultados) y consumo de gasolina y gasoil tipo A para
transporte (CONSUMO). Con el fin de usar series consistentes, se han utilizado las series de
víctimas mortales que consideran muertes de tráfico las que suceden dentro de las 24 horas
siguientes a los accidentes, en lugar de la definición de la Convención de Viena (que utiliza
los 30 días después). Las series utilizadas, se extienden desde enero de 1995 hasta agosto de
2012 (fuente: DGT).
B) Variables artificiales exógenas: se utilizan un amplio abanico de variables, con el fin de
tener en cuenta todo tipo de atípicos y particularidades de los datos. En particular:
b.1) VELOCIDAD: Tiene en cuenta el cambio de los límites de velocidad en autovías
(desde el 7 de marzo al 30 de junio de 2011). Se han utilizado varias versiones, de
las cuales la más conveniente es considerar que el efecto del primer mes fue un
25% menos importante, dado que la medida se implemento desde la segunda
semana de marzo.
b.2) PASCUA: Es bien conocido el efecto Pascua en todos los temas relacionados con
el tráfico, debido a la gran cantidad de desplazamientos que se producen en tan
reducido espacio de tiempo. La variable artificial utilizada se define mediante pesos
máximos en los días que se espera tráfico más denso, de forma que la suma de los
pesos sea la unidad. En este caso, los pesos máximos se asignan al Viernes Santo,
Domingo de Ramos, Miércoles Santo y Domingo de Pascua. Se asignan pesos
medios al sábado anterior al Domingo de Ramos y al Jueves Santo. Para el resto de
días se asignan pesos nulos.
b.3) LABORABLE: Número de días laborables por mes en proporción a los días de fin
de semana, asumiendo que cada semana tiene cinco días laborables y le
corresponden dos días de fin de semana. La variable se define como el número de
días laborables menos 2,5 veces los días de fin de semana.
b.4) BISIESTO: Variable que toma valor 1 en todos los febreros de 29 días.
11
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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b.5) Cambios legales: En primer lugar, la introducción del carnet por puntos en 2006
(PPS; Castillo-Manzano et al., 2010) que se introduce como un cambio transitorio
según indican Butler et al. (2006), De Paola et al. (2012) y Farchi et al. (2007) para
los casos de Irlanda e Italia, respectivamente. En segundo lugar, la reforma del
Código Penal español en 2007. Aunque la reforma entró en vigor en diciembre
(variable DIC07), sus efectos se empezaron a notar ya en noviembre (NOV07), por
el gran impacto que tuvo a través de los medios de comunicación (CastilloManzano et al., 2011).
b.6) Hay otra serie de valores atípicos, a menudo relacionados con malas condiciones
atmosféricas (en enero de 2006, ENE06) y otras causas que se han detectado
mediante herramientas estadísticas (en septiembre y octubre de 2000, SEP00 y
OCT00). Estos últimos más que previsiblemente debidos a la huelga de camioneros
y de comercio minorista que se produjo en octubre del 2000. El procedimiento para
la detección de atípicos consistió en seleccionar los residuos superiores a cuatro
veces la desviación típica e incluyéndolos como candidatos potenciales en los
modelos bajo diferentes especificaciones (cambios de nivel, cambios transitorios o
cambios puntuales). Los atípicos se incluyen en modelos finales, en los que los
atípicos se estiman de forma conjunta con el resto del modelo.
C) Otras variables exógenas: Asumimos que el consumo de gasolina y gasóleo para
transporte, además de las víctimas mortales en los accidentes responden a causas comunes, de
las cuales las más importantes son los precios del carburante y el nivel de actividad
económico (o ciclo económico, ver p.ej. Castillo-Manzano et al., 2010 y García-Ferrer et al.,
2007). El precio del combustible se aproxima por el precio del barril Brent medido en euros
(variable PRECIO). Utilizamos esta aproximación en lugar de los precios, porque las series
temporales disponibles son más largas y, como muestra el panel inferior de la Figura 1, la
aproximación es muy buena. El nivel de actividad se aproxima por el Índice Sintético de
Actividad (ISA) para la economía española que estima el Ministerio de Economía y
Competitividad (http://serviciosweb.meh.es/apps/dgpe/default.aspx).
El perfil de las variables se puede apreciar en la Figura 1, donde las líneas verticales continuas
indican el período de tiempo en el que el límite de velocidad tuvo lugar, además de las
medidas legales más significativas. Dado que el ISA está disponible desde enero de 1995, el
periodo muestral comenzará en dicha fecha, a pesar de que existen estadísticas anteriores para
las demás variables. No obstante, esta restricción no afecta a la estimación el efecto del límite
de velocidad, puesto que éste se produce muy al final de la muestra.
12
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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La Figura 1 muestra que el consumo de combustible depende principalmente del ISA, puesto
que las caídas se dan precisamente en las crisis de 1993 y 2008. Además, los precios se
mantuvieron constantes en la década de los 90 y crecieron considerablemente en la primera
del siglo XXI, como consecuencia del crecimiento económico. Cuando el crecimiento se
ralentizó con la crisis de 2008, el efecto de los precios aparece más evidente. Resulta
llamativo además que el perfil de la serie se encuentra algo distorsionada justo en los años
anteriores a la entrada en vigor del límite de velocidad. Así, 2008 muestra una caída
importante en el consumo de combustible, y la subida típica en marzo-abril debida al efecto
Pascua, no se ve en 2009, mientras que sí se aprecia claramente en 2010, justo el año anterior
a la medida. Un hecho interesante, es que el consumo continuó cayendo después de que la
reducción de los límites de velocidad se eliminara.
La Figura 1 también muestra la reducción importante en el nivel de muertes en las carreteras
españolas durante las tres últimas décadas, además de una reducción de su volatilidad. La
gravedad de la crisis económica puede verse claramente en la Figura 1, donde el ASI sufrió
una importante caída durante 2008, que se recuperó algo después, pero que acabó plano al
final de la muestra.
[INSERTAR FIGURA 1]
La Figura 2 muestra otro hecho importante sobre la gravedad de los accidentes en España, es
decir, su reducción, puesto que las muertes por accidentes se ven reducidas desde un nivel de
1,2 muertes por accidente a menos de 1,1.
[INSERTAR FIGURA 2]
Los modelos usados son del tipo de Modelos de Componentes no Observables (UC por las
siglas en inglés), que permiten la descomposición de una serie temporal en sus componentes
con sentido económico, aunque son no observados, ver ecuación (1). Otras aplicaciones de
este tipo de modelos en ámbitos de la economía se pueden ver en Chen y Mills (2012) y
Algieri (2012).
zt  Tt  St  DIt  vt
(1)
zt , Tt , S t y vt denotan la variable endógena, la tendencia, el componente estacional y el
irregular, respectivamente. DIt mide los efectos de otras variables exógenas acumuladas en
columnas en la matriz I t mediante un modelo típico de regresión lineal.
13
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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La forma de Espacio de los Estados (EE) representa un esquema en el que los modelos UC se
acomodan de forma natural. El sistema dinámico se divide en dos tipos de ecuaciones, de
estado y observación. Las ecuaciones de estado reflejan toda la dinámica del sistema
relacionando el valor actual de los estados del sistema con su valor futuro además de con
variables exógenas de tipo estocástico o determinista. La ecuación de observación define
cómo las variables de estado se relacionan con los datos observados (en realidad la ecuación
(1) es la ecuación de observación para el modelo UC, ver más abajo). Existen muchas
formulaciones EE, de las cuales la que utilizamos aquí se corresponde con el sistema (2).
State Equations
xt 1  Φxt  ΓIt  w t :


 z  Hx  DI  v : Observation Equations
t
t
t
 t
(2)
donde x t es el vector estocástico de estados del sistema de dimensión n; I t es una matriz de
k columnas, siendo cada una de ellas una variable exógena; w t y vt son vectores de
dimensión n y escalar de ruidos blancos gaussianos, es decir, ruidos con media cero, sin
correlación serial y con matriz de covarianzas Q y R e independientes entre sí; y Φ , Γ , H
y D son las matrices del sistema, en las que algunos elementos son conocidos y otros deberán
ser estimados por algún procedimiento.
Dado el modelo (1), el conocido Filtro de Kalman (FK, Kalman, 1960) proporciona las
estaciones óptimas de los primeros y segundos momentos (media y covarianza) del vector de
estados, condicionadas a la información hasta el momento actual en el sentido de minimizar el
error cuadrático medio. Un algoritmo que se usa en paralelo con el FK, pero que no es tan
conocido en determinados contextos es el algoritmo de suavizado fijo, que permite una
operación similar a la del FK, pero con la información de toda la muestra.
La estimación de los parámetros desconocidos de las matrices del sistema , Γ, H, D, Q y R
se pueden realizar mediante distintos procedimientos, de los que máxima verosimilitud es el
más extendido por sus buenas propiedades teóricas. Bajo el supuesto de gaussianidad, la
función de verosimilitud se puede calcular usando el FK por la descomposición del error de
predicción (ver p.ej. Harvey, 1989; Pedregal y Young, 2002).
Los componentes no observados del modelo en la ecuación (1) se ajustan de forma natural al
sistema EE en la ecuación (2), puesto que la ecuación de observación muestra la
descomposición de la serie temporal en sus componentes habituales, y la ecuación de estados
especifica la dinámica de los componentes. Una descripción del sistema completo de EE
14
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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completo para un caso simplificado con una variable exógena se muestra en la ecuación (3)
(ver Harvey, 1989; Pedregal y Young, 2002).
T 
1
F 
0
 

 S1 
0
 *

x t 1   S1   0
S2 
0
 



f 

 1  t 1 0
1
0
0
0

1
0
0
0

sin 1
cos 1
0
0


0 cos 1
0  sin 1
cos 2 
0
0
0





0
0
0
0

0 
 0 
 w0 



 w* 
0 
 0 
 0
 0 
 w1 
0 



 
0  x t   0  I t   w1* 
 0 
 w2 
0 



 
 
  

 a b 
0 
 a1 
 1 1
 1 t
zt  Tt  St  f I t   vt  1 0 1 0 1 0  1x t  b1 I t  vt
(3)
La comparación de los sistemas (2) y (3) permite identificar las matrices del sistema. Aparte
de los elementos comentados anteriormente aparecen otros nuevos: Ft es la pendiente o la
tasa de crecimiento de la tendencia; S it ( i 1,2,, P / 2 ) son los armónicos estacionales en las
P/2
frecuencias i  2i P , de forma que St   i Sit , siendo P el período fundamental (12
observaciones por año en el caso de datos mensuales con estacional anual); Sit* ( i 1,2,,6 )
son estados adicionales necesarios para la definición de los subcomponentes estacionales.
La introducción de elementos tipo función de transferencia necesita comentarios adicionales.
Las funciones de transferencia que se usan aquí son de orden uno, para la corrección de
atípicos. La formulación general se muestra en la ecuación (4), donde ahora la variable I pt es
una variable artificial de ceros con un 1 en una observación concreta y B es el operador
retardo, de forma que B m xt  xt  m .
f pt 
bp
1  a B  I
(4)
pt
p
Para atípicos tipo cambio transitorio, a p  0 , es decir, el efecto desaparece después de un
tiempo. Los atípicos aditivos implican a p  0 , es decir, el efecto se observa justo en un mes
concreto. Finalmente, los cambios de nivel implican que a p  1 , es decir, el efecto es
permanente.
15
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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La extensión del sistema (4) para incluir más de una función de transferencia o términos de
regresión lineal es sencilla. Esta metodología está implementada en MATLABMR, en la
toolbox conocida como SSpace (Pedregal y Taylor, 2012), que se usará posteriormente para la
estimación de los modelos.
4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN.
Se han estimado dos modelos, que se muestran en la Tabla 3, con el fin de medir el efecto de
la reducción de los límites de velocidad, uno para cada variable endógena. En particular, para
las víctimas mortales en carretera (VÍCTIMAS en la tabla) y el consumo de gasolina y gasoil
para automoción (CONSUMO). El período de la muestra abarca de enero de 1995 hasta
agosto de 2012.
[INSERTAR TABLA 3]
Sobre la base de estos modelos, es posible reconstruir lo que hubiera sido la serie temporal en
caso de no haber existido el cambio legal de reducción de límites, de forma que se pueden
calcular las diferencias respecto a la situación real y saber cuánto combustible se ha ahorrado,
a la vez que se determina la reducción del número de víctimas mortales.
Las principales conclusiones que se extraen de la Tabla 3 son las siguientes:
 Existe significación estadística de la limitación de velocidad en las muertes por accidentes de
tráfico al 5% de significación. La significación en el caso del consumo de combustible es
menor (10%). Al margen de la cuestión de la significación estadística, la magnitud del efecto
a juzgar por el número de víctimas o combustible ahorrado no parece muy grande. De hecho,
las estimaciones puntuales indican una caída de 40 víctimas (8,2% menos en cuatro meses) y
148.374 toneladas métricas (1,55%9). Con los modelos de la Tabla 3 se puede simular además
cuál habría sido el resultado si la medida se hubiera mantenido durante todo un año: se
habrían ahorrado 137 víctimas y 500.245 toneladas métricas. Las diferencias entre los
porcentajes de caída entre una y otra variable, se explican porque en el caso de las víctimas, se
consideran únicamente las víctimas en carretera, mientras que el consumo de combustible es
el total, tanto en carretera como en zonas urbanas, donde el número de muertes es mucho
menor. El efecto se puede examinar visualmente en la Figura 3.
9
Dado que el modelo es log-lineal respecto a las variables artificiales, el porcentaje cuando dichas variables son
binarias (ceros y unos) se calcula como exp  coefficient   1 100% . En el caso del consumo de
combustible la reducción sería exp 0.017  1100%  1.69% . La diferencia con 1,55% de la Tabla 3 se
debe a que en el primer mes el valor de la variable artificial no es 1, sino 0,75.
16
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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 El precio del carburante tiene un efecto negativo y significativo, tanto en el consumo como en
los accidentes. El nivel de actividad económica tiene un efecto positivo. Su signo positivo y
su alto valor absoluto, en el caso de las víctimas mortales, indica que durante el período de
expansión económica, priman los efectos negativos derivados de mayores desplazamientos,
sobre los positivos (mejores carreteras, mejores vehículos o mejor mantenimiento de los
vehículos).
 Una cuestión que puede sorprender, es que el efecto Pascua no es significativo,
contradiciendo un resultado habitual en la bibliografía sobre el tema (p. ej. Castillo-Manzano
et al., 2010 y García-Ferrer et al., 2007). Modelos univariantes estimados con series más
largas10 de varios tipos, indican que con más datos, el efecto es significativo, aunque
desaparece para los datos más recientes. Esto implica que el efecto pierde fuerza en el tiempo,
mostrando un cambio de comportamiento en los viajes de Semana Santa, quizá debido a que
se utilizan más los viajes en avión de bajo coste.
 El efecto de los días laborables es positivo en el consumo y negativo para las víctimas, lo que
implica que la siniestralidad vial se concentra en los fines de semana, aunque el consumo de
combustible es menor, debido a que la conducción es más arriesgada (ver Kanaan et al.,
2009), porque ciertos grupos de riesgo utilizan más el coche en los desplazamientos.
 Los cambios legales considerados, la introducción del carnet por puntos en 2006 y la reforma
del Código Penal de 2007, fueron efectivos sólo en lo que respecta a las víctimas mortales, sin
producir ningún cambio apreciable en el consumo de carburante.
 Las dos variables endógenas muestran un perfil estacional muy estable (ver Figura 4).
 Desde un punto de vista estadístico, los modelos se pueden considerar adecuados, ya que las
innovaciones no muestran problemas de dependencia serial, gausianidad o
heteroscedasticidad.
.
[INSERTAR FIGURA 3]
En la Figura 4 se muestra la descomposición de la variable CONSUMO en sus componentes
no observables.
[INSERTAR FIGURA 4]
10
Disponibles si se solicita a los autores.
17
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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5. CONCLUSIONES.
Frente a un problema concreto, los elevados precios de los carburantes durante la primavera
de 2011, debido en gran parte a la inestabilidad política causada como consecuencia de la
llamada “primavera árabe”, el gobierno de España implementó una serie de medidas de
carácter coyuntural, dentro del Plan Nacional de Ahorro y Eficiencia Energética (2008-2011).
Entre todas ellas, sin duda la más llamativa y polémica fue la reducción de los límites de
velocidad máximos permitidos en autovías y autopistas, que pasaron de 120 km/h a 110 km/h
transitoriamente, desde el 7 de marzo de 2011 hasta el 30 de junio de 2011.
Nuestro análisis demuestra que dicha medida pudo tener un efecto positivo, aunque de escasa
significatividad estadística (al 10%), sobre la principal variable en la que se pretendía incidir:
el consumo de gasolina, con una reducción estimada del 1,55%. Además, esta estrategia de
ahorro energético, adoptada con carácter transitorio, logró una disminución del 8% sobre el
total de muertos en carreteras por accidentes de tráfico. Aunque dicho efecto se reduciría al
6,5% si lo calculamos sobre el total de muertos por accidentes de tráfico en dicho periodo,
tanto en carreteras como en zonas urbanas.
Nuestras estimaciones están muy lejos de las previsiones difundidas por el Gobierno Español
en los medios de comunicación. Según las cuales el gobierno esperaba una reducción del
consumo de gasolina del 15% para la gasolina y el 11% para el gasóleo. Nuestras
conclusiones también son muy diferentes de los resultados obtenidos por la IRTAD (2012)
que, mediante un análisis comparativo antes-después, estimó un 8,4% de ahorro de
combustible y una reducción del 30% en el número de víctimas mortales de accidentes. Gran
parte de estas discrepancias se pueden simplemente deber a que estas otras estimaciones han
atribuido de forma errónea parte de la reducción en el consumo de combustible y los
accidentes que experimentó España en ese periodo a la reducción del límite de velocidad.
Cuando se debían simplemente a los efectos de la reducción de la movilidad por la fuerte
crisis económica, que obviamente disminuyó el consumo de combustible y la mortalidad en
los accidentes, como así se han puesto de manifiesto Bel y Rosel (2012) en Cataluña, para el
caso de las emisiones contaminantes. De hecho, como se puede observar en la Figura 1, tanto
las víctimas mortales como el consumo de gasolina, siguieron reduciéndose después de que la
limitación de velocidad se eliminara en junio de 2011, cuando se observa que la actividad
económica no se mueve y los precios del combustible siguen subiendo.
Por otra parte, la fuerte reducción de la movilidad debida a la crisis puede ser la explicación
de que hayamos obtenido porcentajes inferiores a los encontrados en trabajos anteriores a
nivel internacional, como el de Elvik y Vaa (2004), quienes en su meta-análisis, determinan
18
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
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una reducción media del 15% en los accidentes mortales, derivada de una reducción de los
límites de velocidad máximos permitidos.
La Figura 5 muestra lo lejos que queda el objetivo del gobierno, así como lo exageradamente
optimistas que resultan que resultan las estimaciones del IRTAD.
[INSERTAR FIGURA 5]
Lo cierto es que si comparamos estos presuntos beneficios, con los costes reales de esta
medida, es difícil atribuir a la misma un balance claramente positivo. Entre los múltiples
costes se deben señalar los siguientes: los derivados de cambiar dos veces toda la señalización
de las carreteras (que, siguiendo las únicas estimaciones no oficiales disponibles en prensa,
ascienden a 250.000 euros por las pegatinas utilizadas en las 6.000 señales de limitación de
velocidad afectadas), la adaptación de todo el sistema de multas y sanciones de tráfico, los
gastos derivados de publicitar la medida o la pérdida de eficiencia económica al ralentizarse
los desplazamientos realizados por los usuarios.
A todo ello, debemos sumar la generación de situaciones absurdas por lo indiscriminado de la
medida, que se aplicó a todas las autopistas. Ya que, con la crisis económica, muchas
autopistas de pago, especialmente las más nuevas (como por ejemplo varias de las radiales de
Madrid), han visto como su uso se reducía drásticamente, llevando en ocasiones a la quiebra
de las empresas que las gestionan. De forma, que muchas veces se obligaba a circular a los
conductores a 110 km/h por espectaculares carreteras nuevas semivacías. Ello va en contra del
principio básico de que los límites de velocidad deben ser seguros pero también creíbles
(ERSO, 2006; SWOV, 2010), adaptándose a las condiciones de la vía, el entorno y el tráfico.
En este contexto, podría ser apropiado estudiar la implementación de los denominados
Límites de Velocidad Variables o Dinámicos, ampliamente extendidos en los Estados Unidos
y en otros países europeos líderes en prevención de accidentes.
En resumen, las enseñanzas del caso español parecen decirnos que no parece rentable aplicar
una medida de este tipo, tan agresiva, por un periodo tan corto, de forma que los costes fijos
de su aplicación acaben devorando sus beneficios, que son directamente proporcionales al
tiempo de duración de la medida. Por ello, desgraciadamente parece que son las medidas a
largo plazo, generalmente incompatibles con las prisas del ciclo político (para el caso español
se tomaron las decisiones pocos meses antes de las elecciones nacionales), las que realmente
deben ser la base de un verdadero Plan Nacional de Ahorro y Eficiencia Energética. Si lo que
se pretende es ahorrar combustible durante la conducción, disminuir la innata dependencia
energética española y racionalizar el consumo de energía, posiblemente resulte más eficiente
y productiva, la implementación de otras medidas alternativas que inciten a los usuarios de las
19
Evaluación econométrica del impacto de la
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vías a adoptar un verdadero cambio estructural en su conducta, como podrían ser estimular el
rejuvenecimiento del parque de vehículos y el correcto mantenimiento de los mismos, así
como incentivar el uso de vehículos eléctricos.
AGRADECIMIENTOS
Los autores desean expresar su gratitud a la Dirección General de Tráfico (DGT) por los
recursos económicos y humanos que nos han brindado para la realización de este estudio.
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FIGURAS
26
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
VÍCTIMAS
CONSUMO
2.8
2.6
2.4
2.2
2
1.8
1.6
Carnet por puntos
Código Penal
Límite velocidad
400
Carnet por puntos
300
Código Penal
Límite velocidad
200
100
100
ISA
90
80
PRECIO (€)
70
Brent
Gasolina
Gasóil
80
60
40
20
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
Figura 1. De arriba a abajo: consumo de combustible en España en millones de toneladas métricas, víctimas
mortales en autopistas, Índice de Actividad Sintético y precio del barril Brent en Euros. En el panel inferior, se
han añadido los precios de gasolina y diesel para facilitar la comparación. Las líneas verticales indican el período
en el que la limitación de velocidad estuvo vigente. Las demás indican los momentos en los que se introdujo el
carnet por puntos y la reforma del Código Penal.
Fuente: Elaboración propia.
Víctimas por accidente
1.3
1.25
1.2
1.15
1.1
1.05
1996
1998
2000
2002
2004
Figura 2. Número de víctimas mortales por accidente.
Fuente: Elaboración propia.
27
2006
2008
2010
2012
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Mill. toneladas
Director: José Ignacio Castillo Manzano
2.6
Simulación
Consumo
2.4
2.2
180
2010
2010.5
2011
2011.5
2012
2010
2010.5
2011
2011.5
2012
2012.5
Simulación
Víctimas
Víctimas
160
140
120
100
2012.5
Millones de toneladas
Figura 3. Efecto de la restricción de velocidad en las variables tanto en CONSUMO (panel superior), como en
VICTIMAS (panel inferior).
Fuente: Elaboración propia.
2.8
2.6
2.4
2.2
2
1.8
1.6
Estacional
0.1
0
Irregular
-0.1
0.05
0
-0.05
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Figura 4. Componentes no observables del consumo de carburante con el modelo de la Tabla 3.
Fuente: Elaboración propia.
28
2012
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Mill. toneladas
Director: José Ignacio Castillo Manzano
2.4
2.2
180
Víctimas
Gobierno (11%)
IRTAD (8.4%)
Real
2.6
2010
2010.5
2011
2011.5
2010
2010.5
2011
2011.5
160
140
2012and Vaa (15%)
2012.5
Elvik
IRTAD (30%)
Real
120
100
2012
2012.5
Figura 5. Objetivos del gobierno y estimaciones alternativas tanto en CONSUMO (panel superior), como en
VICTIMAS (panel inferior).
Fuente: Elaboración propia.
TABLAS
29
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
PAÍSES DE LA
UE-27
Austria
Número de
víctimas mortales
en accidentes /
millón de
habitantes (2010)a
y
ORDENACIÓN
DE MENOR A
MAYOR
66 (14º)
º
LÍMITES DE VELOCIDAD MÁXIMOS LEGALES
(km/h) (2012)b
AUTOVÍAS Y
AUTOPISTAS
CARRETERAS
SECUNDARIAS
ÁREAS
URBANAS
130
100
50
Belgium
75 (19 )
120
120/90
50/30
Bulgaria
º
130
90
50
Cyprus
67 (15 )
100
80
50
Czech Republic
76 (20º)
130
90
50
46 (6 )
130
80
50
º
110
100/90
50
120/100
100/80
50/40
130
110/90
50
Denmark
Estonia
103 (24 )
º
º
59 (10 )
º
Finland
51 (8 )
France
º
Germany
64 (12 )
º
130 (recomendados)
100
50/30
Greece
º
111 (26 )
130
90
50
Hungary
74 (18º)
130
90
50
97
97
48
68 (17 )
130
110/90
50
º
Ireland
Italy
Latvia
Lithuania
Luxembourg
Malta
45 (5 )
º
47 (7 )
º
104 (25 )
110
90
50
º
130/110
90
50
º
91 (22 )
63 (11 )
130
90
50
rd
No disponible
80
50
º
36 (3 )
Netherlands
39 (4 )
120
100/80
70/50/30
Poland
102 (23º)
130
110/100/90
60/50
º
Portugal
88 (21 )
120
90
50
Romania
º
130
100/90
50
º
64 (12 )
130
90
50
º
130
100/90
50/30/10
º
54 (9 )
120
100/90
50
st
120
80
50/30
112/97
48/32
Slovakia
Slovenia
Spain
Sweden
111 (26 )
67 (16 )
29 (1 )
nd
United Kingdom
31 (2 )
112
Tabla 1. Límites de velocidad y accidentes de tráfico en la UE.
Fuente: Elaboración propia a partir de a IRTAD (2012) y UNECE website (Statistical Database), b European
Road Safety Observatory (ERSO) website (Traffic Rules).
30
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
TIPO DE INFRACCIÓN RELACIONADA CON LA VELOCIDAD
CARRETERAS
2001
2002
2003
2004
8.200
499.760 249.880 124.940
Velocidad inadecuada para las condiciones existentes
950
77.088
38.544
19. 272
Sobrepasar la velocidad establecida
65
6.624
3.312
1.656
Marcha lenta entorpeciendo la circulación
TOTAL DE INFRACCIONES POR CUALQUIER CAUSA
77.204
75.993
80. 303
73. 929
ZONAS URBANAS
2001
2002
2003
2004
5 .799
5 .459
4 .771
4 775
Velocidad inadecuada para las condiciones existentes
1. 875
1. 209
1 .134
1. 054
Sobrepasar la velocidad establecida
77
48
52
46
Marcha lenta entorpeciendo la circulación
TOTAL DE INFRACCIONES POR CUALQUIER CAUSA
97. 806
94. 302
92. 396
88. 075
EN LOS ACCIDENTES
2005
62.470
9. 636
828
71 .263
2006
31.235
4 .818
414
69. 846
2007
10.931
2. 116
143
85 .222
2008
9.756
1. 430
107
74.147
2009
2.348
322
99
82 .945
2010
8.200
950
65
65 .759
2005
4 .235
864
142
85. 233
2006
3 .990
734
146
88. 557
2007
3. 544
590
120
90. 191
2008
3 .086
433
133
86 .673
2009
2. 348
322
99
82. 945
2010
2. 204
352
96
80 .803
% DE ACCIDENTES OCURRIDOS EN CADA TIPO DE VÍA, DONDE LA VELOCIDAD INADECUADA ES EL FACTOR CONCURRENTE
TIPO DE VÍA
AUTOPISTAS DE PEAJE
AUTOVÍAS
CARRETERAS CONVENCIONALES
2001
16
19
24
2002
19
21
24
2003
17
19
24
2004
17
21
24
2005
16
20
26
2006
15
17
23
2007
14
16
21
2008
14
16
20
2009
14
18
20
2010
14
19
20
2006
23 .072
28. 965
5. 573
2007
22 .993
29. 302
5. 616
2008
21. 614
26. 778
5. 433
2009
20. 306
25. 871
5. 385
2010
19. 245
25. 217
4 .768
2009
2,66
12,84
33,59
35,20
13,55
2,16
2010
1,98
10,50
33,56
36,68
14,71
2,37
TRÁFICO (IMD*) EN LA RED DE CARRETERAS DEL ESTADO
TIPO DE VÍA
AUTOPISTAS DE PEAJE
AUTOVÍAS
CARRETERAS CONVENCIONALES
2001
21. 019
27. 641
5. 789
2002
20. 089
28. 395
5. 833
2003
22. 048
28. 749
5. 899
2004
21. 144
29. 375
5. 904
2005
21. 664
29. 863
5. 740
DISTRIBUCIÓN DE VELOCIDADES DE VEHÍCULOS LIGEROS EN LA RED DE CARRETERAS DEL ESTADO
2001
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
< 50 KM/H
51-80 KM/H
81-100 KM/H
101-120 KM/H
121-140 KM/H
> 140 KM/H
31
2002
**
15,38
24,95
30,97
20,08
8,61
2003
**
21,38
22,52
28,09
18,90
9,09
2004
**
26,13
18,97
27,79
19,10
6,06
2005
**
19,89
21,66
31,27
20,08
6,09
2006
15,91
9,98
24,52
29,97
15,81
3,87
2007
10,27
9,97
25,89
33,25
16,99
3,61
2008
2,65
11,85
31,72
34,86
16,02
2,90
Evaluación econométrica del impacto de la
modificación de los límites de velocidad
Director: José Ignacio Castillo Manzano
Tabla 2. El factor velocidad y la seguridad vial en España.
* IMD = Intensidad Media Diaria= Vehículos / día.
**De 2002 a 2005, los vehículos con velocidades < 50 km/h, están incluidos en el siguiente intervalo de la
distribución de velocidades (< 80 km/h).
N.D.: No Disponible.
Fuente: Elaboración propia a partir de DGT (2010), estadísticas de http://www.dgt.es/ y Ministerio de Fomento.
VELOCIDAD
PRECIO
ISA
PASCUA
LABORABLE
BISIESTO
PUNTOS
PUNTOS Denominador
NOV2007 (Penal Code)
DIC2007 (Penal Code)
ENE2006
SEP2000
OCT2000
Tendencia
Pendiente
Estacional
Irregular
Q(4)
Q(8)
Q(12)
Q(24)
Bera-Jarque
VÍCTIMAS
-0,091**
-0,053**
2,027***
0,018
-0,009***
CONSUMO
-0,017*
-0,029***
1,481***
0,008
0,006***
0,030***
-0,188***
-0,876***
-0,233***
-0,130***
0,158**
0,078***
-0,079***
1,16x10-5
1,17x10-10
-8
9,62x10
3,94x10-8
0
1,32x10-7
-3
5,51x10
2,23x10-4
6,073
4,075
12,698
6,635
14,734
9,455
20,390
16,290
0,238
1,257
(0,888)
(0,534)
H
0,761
0,982
(0,139)
(0,472)
REDUCCIÓN
40 víctimas
148.374 toneladas
8,24%
métricas
1,55%
Tabla 3. Resultados de estimación. Uno, dos y tres asteriscos indican significación de los parámetros al 10%,
5% y 1% de significación, respectivamente. Tendencia, Pendiente, Estacional e Irregular indican las varianzas de
los ruidos asociadas con cada componente. Q(p) es el test Q de Ljung y Box de autocorrelación para p retardos.
Bera-Jarque es un test de normalidad (los probabilidad en las colas se indica entre paréntesis). H es un test de
ratio de varianzas, se compara la varianza del primer tercio de la muestra con el último tercio.
Fuente: Elaboración propia.
32