Urban rail public transport systems have been recognized as a strategic mode of transportation for achieving sustainable mobility. Therefore, this study aims to explain how rolling stock, fixed capital, operational capacity, annual demand volume, and indirect annual greenhouse gas (GHG) emissions determine technical efficiency and sustainable technical efficiency in urban rail public transport systems in Mexico during the period 2023–2024. To this end, Data Envelopment Analysis (DEA) models were applied under two approaches: one measuring technical efficiency without environmental variables, and another assessing sustainable technical efficiency incorporating an environmental variable. In both approaches, an output-oriented perspective was adopted, including models with constant returns to scale (CRS), variable returns to scale (VRS), and scale efficiency estimation. The decision-making units (DMUs) selected were the 12 lines of the Mexico City Metro system, the 3 lines of the Guadalajara Urban Electric Train System, and lines 1 and 2–3 of the Monterrey Metro system (Metrorrey). The inputs considered were fleet capacity, number of stations, and planned weekly service frequencies. The desirable output was the number of passengers transported, while the undesirable environmental output consisted of indirect GHG emissions derived from electricity consumption. The results reveal heterogeneous performance across and within the analyzed systems. The lines with the best overall performance were Line 2 of the Mexico City Metro and Line 3 of the Guadalajara Urban Electric Train System.
Los sistemas de transporte público ferroviario urbano han sido reconocidos como una modalidad de transporte estratégica para alcanzar la movilidad sostenible. Por lo tanto, la presente investigación tiene como objetivo explicar cómo el capital móvil, el capital fijo, la capacidad operativa, el volumen anual de demanda y las emisiones indirectas de Gases de Efecto Invernadero (GEI) anuales, determinaron la eficiencia técnica y la eficiencia técnica sostenible de los sistemas de transporte público ferroviario urbano en México, 2023- 2024. Para ello, se realizaron modelos de Data Envelopment Analysis (DEA) con dos enfoques, uno de eficiencia técnica sin considerar variables ambientales, y otro de eficiencia técnica sostenible considerando una variable ambiental. En ambos enfoques, se contempló una orientación hacia los productos, se efectuaron modelos con rendimientos constantes CRS, rendimientos variables a escala VRS y se calculó la eficiencia a escala. Las Unidades de Toma de Decisión seleccionadas fueron las 12 líneas del Sistema de Transporte Colectivo Metro de la Ciudad de México, las 3 líneas del Sistema de Tren Eléctrico Urbano de la ciudad de Guadalajara, y las líneas 1 y 2-3 del Sistema de Transporte Colectivo Metrorrey de la ciudad de Monterrey. Los insumos seleccionados fueron capacidad de la flota, número de estaciones, frecuencias semanales planificadas. El producto consistió en el número de pasajeros transportados y el producto no deseado ambiental consistió en las emisiones indirectas de Gases de Efecto Invernadero por consumo eléctrico. Los resultados de los modelos revelan un comportamiento heterogéneo entre los sistemas analizados, así como de manera interna. Las líneas que mantuvieron el mejor desempeño integral fueron la línea 2 del Sistema de Transporte Colectivo Metro de la Ciudad de México y la línea 3 del Sistema de Tren Eléctrico Urbano de la ciudad de Guadalajara.
