Kollektivtrafikens konkurrenskraftModellverktyg för beskrivning och analys

2012-01-12

Modellverktyget

Modellverktyget är Excel-baserat

Modell för regionala resor

Indata (mata in siffror här)

Tomma celler (fylls inte i)

Resultat (beräknas av modellen)

Fyll i antingen restid tåg eller restid buss (den andra cellen ska vara tom)

För turtäthet gäller antal turer per timme i den aktuella relationen (både buss och tåg om båda alternativen finns)

Indata parametrar Indata enheter

Arbete regionalt

Övrigt regionalt

Arbete regionalt

Övrigt regionalt

Arbete regionalt

Övrigt regionalt

Antal kilometer med bil km

Pris månadskort kollektivtrafik SEK

Jojo-pris kollektivtrafik SEK

Bil (dummy-variabel) 1 för resor till Malmö, Helsingborg och Lund; 0 för övriga

Restid med bil minuter

Restid om tågresa minuter

Restid om bussresa minuter

Gångtid till och från hållplats minuter

Bytestid minuter

Turtäthet alla avgångar (tåg + buss) antal turer per timme

Andel kollektivtrafik

Indata alt 1 Indata alt 2 Indata alt 3

1 2 3

Separata modeller för arbets- och övrigtresor

Indata parametrar

Arbete regionalt

Övrigt regionalt

Arbete regionalt

Övrigt regionalt

Antal kilometer med bil

Pris månadskort kollektivtrafik

Jojo-pris kollektivtrafik

Bil (dummy-variabel)

Restid med bil

Restid om tågresa

Restid om bussresa

Gångtid till och från hållplats

Bytestid

Turtäthet alla avgångar (tåg + buss)

Andel kollektivtrafik

Indata alt 1 Indata alt 2

Vilka parametrar kan man ändra på?

Indata parametrar

Antal kilometer med bil

Pris månadskort kollektivtrafik

Jojo-pris kollektivtrafik

Bil (dummy-variabel)

Restid med bil

Restid om tågresa

Restid om bussresa

Gångtid till och från hållplats

Bytestid

Turtäthet alla avgångar (tåg + buss)

Pris

Restid

Övriga kollektivtrafik

Övriga bil

Exempel ”Motorvägspåfart för buss i Lomma”

Arbete regionalt

Före

förändring Efter

förändring

Antal kilometer med bil 12 12

Pris månadskort kollektivtrafik 530 530

Jojo-pris kollektivtrafik

Bil (dummy-variabel) 1 1

Restid med bil 18 18

Restid om tågresa

Restid om bussresa 22 17

Gångtid till och från hållplats 20 20

Bytestid 10 10

Turtäthet alla avgångar (tåg + buss) 3,0 3,0

Andel kollektivtrafik 11,8% 14,4%

Kortare restid

Exempel ”Pågatåg Lomma-Malmö”

Arbete regionalt

Före

förändring Efter

förändring

Antal kilometer med bil 13 13

Pris månadskort kollektivtrafik 530 530

Jojo-pris kollektivtrafik

Bil (dummy-variabel) 1 1

Restid med bil 18 18

Restid om tågresa 9

Restid om bussresa 25

Gångtid till och från hållplats 15 23

Bytestid 0 0

Turtäthet alla avgångar (tåg + buss) 1,5 1,3

Andel kollektivtrafik 23,3% 32,0%

Byte från buss till tåg

Längre gångtid

Något sämre turtäthet

Konkurrensmarknaden – vad är det?

a = har åkt bil och har även koll-alternativ b = har åkt koll och har även bil-alternativ c = har åkt bil men saknar koll-alternativ d = har åkt koll men saknar bil-alternativ

a

b d f

ce

g = övriga färdmedel

e + f = resa < 2,5 km

konkurrensmarknaden = a + b utgör 54% av hela markanden

Modellerna har skattats för resor med start- och målpunkt på adressnivå Anslutningsresan till hållplats har stor påverkan på valet av färdmedel Därför svårt att modellera marknadsandelen för resandet mellan två städer Det är klokt att testa flera adresser i varje tillämpning

Exempel: Tre varianter av arbetsresor i relationen Lomma-Malmö:

Lomma Busstation – Malmö C Lomma Busstation – Dockplatsen 1 Lomma Blåmesvägen 1 – Dockplatsen 1 21%

Valet av start- och målpunkt ger stor effekt

62%

25%

Utveckling av modellverktyget

Vad är en (logit)modell?

En modell ÄR En modell är INTE

Ett systematiskt sätt att beskriva övergripande samband

Det mest effektiva sättet att utnyttja informationsinnehållet i data

Ett smart sätt att kombinera förförståelse och data

Ett sätt att skapa överblick över kaos

Enda chansen att göra kvantifierade förutsägelser

En beskrivning av naturlagar

EN sanning

En ”sanning”

Färdmedelsval

RestidTurtäthetBytestidKostnad

RestidTurtäthetBytestidKostnad

Handlingsalternativ

Egenskaper

Hur väljer man vilka faktorer som skall ingå?

Vilka egenskaper skall vara med? Alla de egenskaper som vi vill förstå betydelsen av (manipulera) Alla de andra faktorer som också spelar roll för valet, och som kan störa analysen

Ju fler variabler desto osäkrare resultat Tror vi att variabeln spelar roll? Tror vi att effekten skiljer sig mellan färdmedel, resärenden, kön…? Räcker noggrannheten?

”Rätt” tecken? ”Signifikans”<0,05?

Vilket datamaterial har vi använt?

Slumpvis utvalda observationer från de skånska resvaneundersökningarna Resvanor Syd (RVS, 2007) Malmöbornas resvanor och attityder till trafik och miljö (MRVU, 2008)

Totalt innehåller databasen ca 90 000 resor Vi har ”bara” använt 350 observationer per delmaterial

Databasen saknar information om resstandard för det valda alternativet Databasen saknar information om det ”andra” alternativet

Kodning av resstandard med hjälp av Skånetrafikens reseplanerare Biltrafikalternativets egenskaper har tagits fram med Google maps Resorna har kodats genom geokodning på adressnivå

Avslutning och frågor

Att tänka på vid modelltillämpning

Valet av start- och målpunkt ger stor effekt Tolkning av modellresultat för extrema resor bör göras med försiktighet,

gäller till exempel för Skåne långa avstånd och resor med många byten Vid avstämning av modellresultat mot verkliga resanderäkningar är det

viktigt att ta hänsyn till den allmänna resandeutvecklingen Det går inte rakt av att jämföra den modellberäknade marknadsandelen med

”vanliga” marknadsandelar, eftersom modellerna bara beskriver konkurrensmarknaden för bil och kollektivtrafik

En liten ökning av markandsandelen (procentenheter) kan motsvara en stor relativ ökning (procent)

Vad har vi mer gjort?

Modell för lokala resor Fler tillämpningar av förändringar i

utvalda stråk Tillämpning med kontroll mot faktisk

förändring Analyserat brytpunker för t ex restid

och turtäthet Deskriptiv analys av reskedjor Analys av reskedjor med hjälp av

de framtagna modellerna

Tack för mig!

Emma Strömblad

040-35 43 59

emma.stromblad@wspgroup.se