La evasión es un problema en muchos sistemas de transporte público alrededor del mundo. Las estrategias para reducirla están generalmente enfocadas en aumentar la inspección y las multas. En esta tesis, se analizan otras variables para explicar los altos niveles de evasión en Santiago, con el propósito de orientar las políticas públicas en esta materia. Usando información de corte transversal recolectada por el Programa Nacional de Fiscalización del Ministerio de Transporte y Telecomunicaciones para medir la tasa de evasión mensual en Transantiago, el fenómeno es explicado usando modelos de regresión. Después de estimar varias clases de modelos de regresión y aplicar diferentes test estadísticos, se determinó que el modelo de regresión binomial negativa era la mejor especificación. En base a este modelo, se encontró que las tasas de evasión en los buses aumentan a medida que: más gente entra (o sale) por una puerta, más pasajeros entran por las puertas traseras, los buses tienen niveles más altos de ocupación (y más puertas) y mayores intervalos entre pasadas (headway). Además, controlando por estas variables (ceteris paribus), los resultados indican que la evasión es mayor durante la tarde y la noche (aunque no es claro que la evasión sea mayor durante el horario punta).En cuanto a las variables socioeconómicas, se encontró que la evasión en paraderos ubicados en áreas de ingreso alto es significativamente menor que en áreas de ingreso bajo. Finalmente, en base a los resultados obtenidos se identificaron cinco métodos para enfrentar la evasión como alternativas a incrementar la inspección y las multas; (i) Aumento de la flota de buses; ii) Mejora de la regularidad del headway en la ruta; iii) Implementación de zonas pagas; iv) Cambio del sistema de pago en el bus; v) Modificación del diseño del bus (número de puertas y la cantidad de pasajeros por bus). El enfoque econométrico de este trabajo provee una herramienta poderosa para predecir el cambio en la evasión debido a la implementación de este tipo de estrategias operacionales. Esta metodología también tiene el potencial para ser aplicada en otros sistemas de transporte público en el mundo.
