[pt] O estudo faz uso de modelos reconhecidos e aplicados em estudos internacionais para o cálculo da elasticidade da demanda de passageiros, como: Log-Log, Modelo de Ajuste Parcial (PAM) e técnicas de Cointegração conjugadas com o Modelo de Correção de Erros (ECM). Para o cálculo da elasticidade da demanda de passageiros pagantes por ônibus na cidade do Rio de Janeiro no período de 2004 a 2014 foi utilizado o modelo Log-Log. A fim de distinguir a elasticidade de curto e longo prazo foram empregados e comparados os resultados dos seguintes modelos: Modelo de Ajuste Parcial (PAM) e técnicas de Cointegração conjugadas com o Modelo de Correção de Erros (ECM). O estudo sugere que os fatores mais influentes na demanda de passageiros por ônibus na cidade do Rio de Janeiro são: Produto Interno Bruto, Tarifa e Número de Viagens realizadas pela frota. Como conclusão pode-se afirmar que há pouca distinção em termos de resultados quando se compara os modelos aplicados, exceto no caso do PIB, que apresentou demanda elástica e relação positiva no curto prazo para o modelo de ajuste parcial (PAM) e demanda inelástica e relação positiva usando o modelo de correção de erros (ECM). Tarifa apontou relação negativa para ambos os períodos, embora demanda inelástica para o curto prazo e elástica para o longo prazo. Por fim, Viagens realizadas pela frota exibiu relação positiva e inelástica para o curto e para o longo prazo. / [en] This study uses acknowledged models and which were applicable in international researches to figure up passenger demand elasticity, such as: Double Log, Partial Adjustment Model (PAM) and Cointegration techniques with Error Correction Model. In order to calculate the passenger demand elasticity by bus in the Rio de Janeiro s city from 2004 to 2014 was used Double Log. So as to distinguish short and long run elasticity was employed and compared the results of such models: Partial Adjustment Model (PAM) and Cointegration techniques with Error Correction Model (ECM). This study suggests that the most influential factors of passenger demand by bus in the Rio de Janeiro s city are: gross domestic product, bus fare and number of trips conducted by the fleet. As conclusion, we can claim that there is little distinction in terms of results when compares applied models, except for gross domestic product factor, which presented elastic demand and positive relation using Partial Adjustment Model (PAM) and inelastic demand and positive relation using Error Correction Model (ECM). Bus fare pointed a negative relation for both periods, although an inelastic demand for short run and an elastic demand for long run. Finally, number of trips conducted by the fleet exhibited positive relation and inelastic demand for short and long run.

[pt] Esta dissertação estima os efeitos agregados e distributivos da recente expansão da infraestrutura de transporte no Rio de Janeiro (Brasil), desencadeada pela Copa do Mundo de 2014 e pelos Jogos Olímpicos de 2016. Em preparação para os eventos esportivos, a cidade investiu mais de 4,5 bilhões de dólares em seu sistema de transporte público, que incluiu a extensão de uma linha de metrô, a construção de um VLT e dois corredores de BRT que se estendem por aproximadamente 108 quilômetros. O Capítulo 1 fornece uma descrição da nova infraestrutura de transporte e seus potenciais efeitos nos tempos de deslocamento. Os tempos de deslocamento (na ausência dos investimentos) são calculados usando metodologia de regressão random forest e dados de tempos de deslocamento de 2011 e 2018. As estimativas sugerem que a nova infraestrutura reduziu significativamente os tempos de viagem. Os capítulos restantes exploram duas metodologias diferentes para estimar os impactos dos investimentos em transporte. O Capítulo 2 utiliza as datas de anúncio e inauguração das novas estações de BRT e metrô na cidade do Rio de Janeiro para investigar os efeitos da expansão da infraestrutura de transportes no crescimento e reorganização da atividade econômica. Os endereços das empresas foram georeferenciados para construir um painel com informações sobre número de empresas e empregos por célula de 100 metros quadrados de 2006 a 2016. Aplicando uma metodologia de diferenças em diferenças, eu estimo os efeitos heterogêneos da expansão do transporte de acordo com as características dos trabalhadores e da indústria. Todos os efeitos são obtidos para oito diferentes anéis de distância de 250m a 2km. O Capítulo 3 tem como objetivo medir os efeitos da infraestrutura de transporte sobre os salários, a produtividade e o bem-estar da cidade, investigando impactos heterogêneos para trabalhadores com alto e baixo nível de qualificação. Para responder a essas perguntas, eu construo um extensa base de dados para a Região Metropolitana do Rio de Janeiro, que combina informações sobre residência e emprego para cada grupo de trabalhadores dentro de cada área de ponderação do Censo 2010. Para medir os efeitos de equilíbrio geral, eu desenvolvo um modelo de estrutura interna de cidade que possui trabalhadores heterogêneos e diferentes externalidades de produção para cada grupo de trabalhador. Eu estimo os parâmetros estruturais usando o método de momentos. Por fim, realizo exercícios contrafactuais para avaliar os impactos da recente expansão da infraestrutura de transporte no Rio de Janeiro usando os tempos de viagem de 2018 coletados do API do Google Maps e os tempos de viagem na ausência dos investimentos (computados no primeiro capítulo). Resultados mostram que os investimentos de transporte levaram a menor concentração residencial e maior concentração de empregos. Melhores serviços de transporte permitem que os cidadãos trabalhem em locais de alta produtividade e morem em locais de alta amenidade, o que aumenta o bem-estar de todos os trabalhadores. Entretanto, os benefícios não são divididos igualmente. Os trabalhadores altamente qualificados se beneficiam duplamente, uma vez que têm maiores benefícios de economias de aglomeração e, consequentemente, são capazes de pagar por custos mais altos de moradia. Ademais, as áreas no entorno das novas estações tiveram um aumento na atividade econômica. A maior parte do impacto é caracterizada por pequenas empresas, dos setores de comércio e serviços. Além disso, a maior parte da força de trabalho empregada por essas empresas é pouco qualificada. / [en] This dissertation assesses the aggregate and distributional effects of the recent transport infrastructure expansion in Rio de Janeiro (Brazil) triggered by 2014 Football World Cup and 2016 Olympic Games. In preparation for the sports events, the city invested more than 4.5 billion dollars in its public transport system, which included the extension of a subway line, the construction of a light-rail system and two BRT corridors that stretch approximately 108 kilometers. Chapter 1 provides a description of new transport infrastructure and estimates its potential effects on commuting times. I compute travel times in the absence of the investments using random forest regression methodology and data from 2011 and 2018 travel times. Estimates suggest that the new infrastructure significantly reduced travel times. The remaining chapters explore two different methodologies to account for the impacts of the transport investments. Chapter 2 explores the timing of announcement and inauguration of new BRT and subway stations in Rio de Janeiro City to investigate the effects of the expansion of transport infrastructure on growth and reorganization of economic activity. Firm s addresses were geocoded to construct a panel data set that contains information on number of firms and jobs per 100 meter s grid cell from 2006 to 2016. Applying a difference-in-differences methodology on this novel data set, I estimate the heterogeneous effects of the transport expansion according to workers characteristics and industry. All effects are obtained for eight different distance rings ranging from 250m to 2km. Chapter 3 aims to measure the effects of transportation infrastructure on the city s wages, productivity and welfare, investigating heterogeneous impacts for high and low skilled workers. To answer these questions, I construct an extensive database for the Rio de Janeiro Metropolitan Area that combines information on residence and employment for each skill group inside each city block. In order to measure general equilibrium effects, I develop a model of internal city structure that features heterogeneous workers and production externalities across worker s skill levels. I estimate structural parameters using generalized method of moments. Finally, I perform contrafactual exercises to assess the impacts of the recent transport infrastructure expansion in Rio de Janeiro using 2018 travel times collected from Google Maps API and travel times computed in the first chapter. Results show that connecting new areas to the central business district results in lower residential concentration and higher employment concentration. The improvement of transportation services allows citizens to work in high productivity locations and live in high amenity locations, which leads to higher overall welfare. Nevertheless, benefits are not evenly split. High-skilled workers benefit twice since they have higher benefits from agglomeration and, consequently, they are able to pay for higher residential prices from lower commuting costs. Moreover, areas in the vicinity of the new transport stations saw an increase in economic activity. The bulk of the impact is characterized by small firms, from the commerce and service sectors. Additionally, most of the workforce employed by these firms are low-skilled.

[pt] O setor de transporte é importante ator nas emissões de poluentes e gases de efeito estufa. Por isso, estimar as emissões deste setor é essencial para planejar medidas de redução destes poluentes e consequentemente mitigar os efeitos das mudanças climáticas. Neste contexto, na presente dissertação propomos uma metodologia de estimativa de inventário de emissão de gases de efeito estufa para a região metropolitana do Rio de Janeiro e fazemos uma projeção para os próximos anos do aumento da frota e de sua respectiva emissão de poluentes. Desta forma, espera-se que os fazedores de política e de planejamento urbano considerem alternativas menos poluentes, bem como investimento em outros modais para suprir o aumento da demanda para a mobilidade nesta região. / [en] Now a day the environmental quality is generating discussions around the world. In this context, the main subject is the global warming and the greenhouse emissions. According to the Intergovernmental Panel on Climate Change studies, the world is experiencing an increase on its average temperature due to anthropogenic emissions that come mainly from burning fossil fuels (primary cause of the increased concentration of CO2 in the atmosphere) causing the greenhouse effect. It is well known that the atmosphere is composed of various gases, however, some of them act like a blanket in the terrestrial coverage (and therefore are commonly called greenhouse gases) due to the fact allow the ultraviolet rays and solar radiation penetrating into the earth s atmosphere and retain infrared radiation, they are: water vapor, carbon dioxide, methane, nitrous oxide and chlorofluorocarbons. Scientists believe that global warming was being intensified due to human activities, especially the beginning of the industrial revolution that have intensified the amount of burning fossil fuels and the forest degradation. According to Stern (2007), the earth s temperature increased about 0.7 Celsius degrees since 1900, for that reason, it is believed that global warming has a close relationship with the increase of the greenhouse gas emissions, especially carbon dioxide (CO2) and methane ( CH4- commonly measured in terms of equivalent CO2). Despite the uncertainty of the consequences of the CO2 emission, especially in the long run, it is expected that there is a relationship between the increase of this gas and the occurrence of climatic disasters in the world, since unlike most pollutants it s externality occur globally and not locally (IPCC, 2007). According to Schipper and Pelling (2006), climate change resulting from increased greenhouse gas emissions should lead to an increase in global average temperature, which will result in changes in rainfall regime in the coming decades and changes in the frequency and magnitude of risks such as floods and tropical cyclones, for example.