Bilparkens storlek och sammansättning

1. Bilparkensstorlekochsammansättning AH2302 Transport Modelling SA

2. Bilparkens • Antal (bilparkensstorlek) • Viktigpåverkansfaktorförbiltrafiken • Sammansättning • Viktigenergi/miljöfaktor AH2302 Transport Modelling SA

3. Bilägande och inkomst26 länder1960 - 92 Dargay and Gately, Income’s effect on Car and Vehicle Ownership 1999 AH2302 Transport Modelling SA

4. Bilägandeochinkomst1997, 86% avvärldensbefolkningoch96% den totalafordonsflottan Dargay and Gately, Modelling global vehicle ownership 2001 AH2302 Transport Modelling SA

5. Bilinnehavet påverkar i Sampers Antalet bildisponerare (kan välja bil) Bilkonkurrensen (personer per bil) AH2302 Transport Modelling SA

6. Kravpåmodellförbilparkensstorlek • Beteendemässigt relevant • Modellstrukturenböravspeglavalsituationen • Individuelltvalellerhushållsbeslut? • Innehålla de viktigasteförklaringsfaktorerna • Inkomst • Kostnader • Nytta • Policy relevans • Innehållapolicy variabler AH2302 Transport Modelling SA

7. Modelltyper • Dynamisk • Hurförändrasbilinnehavetövertiden, givetvissavillkor? • T.ex VTI’s kohortmodell, tidsseriemodell • Statisk • Vilketblirdetframtidabilinnehavet, givetanpoassning till vissavillkor? • T.ex SJ’s logitmodel AH2302 Transport Modelling SA

8. VTIs bilinnehavsmodell – Ickebilägare Bilägare År2009 Kön, Ålder och områdesgrupp

9. VTIs bilinnehavsmodell Ickebilägare Sannolikheten att bli bilägare Sannolikheten för att sluta vara bilägare Bilägare År2009 För män/kvinnor och ålder

10. VTIs bilinnehavsmodell Ickebilägare Sannolikheten att bli bilägare Sannolikheten för att sluta vara bilägare Bilägare År2010 År2009 För män/kvinnor och ålder

11. Variableriinträdes/uträdesmodellen • a = sannolikhetenattblibilägare • b = sannolikhetenattslutavarabilägare • I Inkomstföreskatt • BP Bensinpris • TF Tidsfaktorårn • BNP BNP-ökning(%) • A Ålder • P Pensionärsdummy. P=1 omA≥65, annarsP=0. • LEAS Andelenleasadebilar Variabler Segmentspecifikakoefficienter – kommun, kön, ålder

12. Modelled and observed entry propensity in Stockholm 1995 by age, men AH2302 Transport Modelling SA

13. Modelled and observed exit propensity in Stockholm 1995 by age, men AH2302 Transport Modelling SA

14. För- ochnackdelar • Fördelar • Beskriver data bra, R2 ~ 0.9 • Fångardynamikenpåkort/medellångsikt • Nackdelar • Kommunnivå • Behöverdisaggregeras till zonnivå • Modellerarantaletbilägare • Flerbilägandemåstebeaktas • Svårtatthanterapåverkanfrånandrafärdsätt • Nyttanavbilägandetiförhållande till annaninfrastruktur • Svårtattmodelleraneffekter vi förändringarihushålletssammansättning • Gårinteattmodellernaeffekteravförändringaridrivmedelspolicies etc.

15. Statiskmodell • Multinomial logit • Ingenbil • En bilar • Tvåbilar… • Variabler • Inkomst • Parkeringskostnad (vid bostad) • Typavhushåll • Antalvuxna, barn sysselsatta • Tillgänglighetsvinst (logsum diff!) AH2302 Transport Modelling SA

16. Logit model • Logit model for car ownership connected to Sampers models AH2302 Transport Modelling SA

17. För- ochnackdelar • Kantillämpasdisaggregerat • Återspeglareffekteravinfrastruktur • Policy känslig • Hushållsorienterad • Fångarintedynamiken AH2302 Transport Modelling SA

18. Bilparkenssammansättning • Bestämmer • Drivmedelskonsumptionen • Emissioner • Körkostnaden • Körkostnaden -> bilanvändandet • Rebound effekter • Effektivaremotorer, lägrekörkostnader, meranvändning • ~ 25 – 30 procent

19. Bilparkens årliga förändring Bilparken Bilparken Skrotning Bilparken -skrotning Nytillskott

20. Modellsystem - bilparksmodellen3 delmodeller • Skrotningsmodell • Vilkabilarlämnarbilparken? • Bilinnehavsmodellen (bilparkensstorlek) • Hurmånganyabilartillkommer? • Modellförvalavbiltypvidnyinköp • Vilkabiltyperkommeratttillkomma?

21. Skrotningsmodellen – delmodell 1 • Andel av ett bilmärke med viss ålder som lämnar bilparken • En skrotningsandel för varje årgång och märke • Skrivs fram ett år i taget • Ca 40 år tillbaka och 23 märken • Andelarna är hämtade från bilregistret och uträknade för ett specifikt år (2004) • Andelen utskrotning per ålder och märke flyttas för varje år och är statisk med ålder.

22. VTIs bilinnehavsmodell Ickebilägare Sannolikheten att bli bilägare Sannolikheten för att sluta vara bilägare Bilägare År2009 För män/kvinnor och ålder

23. OK, vad har vi nu? Modell för val av bil vid nyinköp • Vi vet vilka bilar som lämnar bilparken varje år (skrotningsmodellen) • Vi vet hur många bilar som bilparken ska innehålla totalt (bilinnehavsmodellen) • Nu behöver vi vet med vilka bilar vi fyller på bilparken!

24. Modellsystem för bilparkens sammansättning Bilparken Skrotning Bilparken -skrotning Nytillskott Val av ny bil Bilinnehavsmodellen Totalt antal bilar i bilparken

25. Modellförvalavbiltypvidnyinköp – delmodell 3 • Behöverutgåfrånhurkonsumenternasbeteende • Diskretvalmodell • Beräknarsannolikhetenatt en konsumentväljer en vissbiltypur en alternativmängdavbilar • Baseraspåkonsumenternaspreferenseravattributkopplade till de olikaalternativen

26. Ingåendemodellvariablersombeskrivervarjebilalternativ • Pris/förmånsbeskattning • Storleksklass • Drivmedel • Tankvolym • Rostskyddsgaranti • Körkostnad (drivmedelochfordonsskatt) • Säkerhet (NCAP/Folksam) • Motorstyrka (hp) • Andeltankställen med alternativadrivmedel • Märke

27. Baseras på: • Bilregistret 2004 • Utbudsdata • Uppdelning • Privat • Organisation • Leasad • Ägd • Ingårej • Socio-ekonomiskavariabler • Valrestriktioner

28. Policyanalyser • Effekteravolikaekonomiskastyrmedel • Drivmedelsskatt • Förmånsskatt • Fordonsskatt • Effekteravexogenafaktorer • Bensinpris • Ekonomiskutveckling • Befolkningsutveckling • Effekteravintroduktionavnyabilmodeller • Heltnyteknikkaninteintroducerasutanomestimeringavmodellen

29. Fordonsflottan – en trögjätte! Nytillskott Utskrotning AH2302 Transport Modelling SA

30. Körkortsinnehav • Sampers: socioekonomiskmodell • SammakörkortsinnehaviRinkebyochDanderyd vid sammabefolkningsfördelning • Områdesgenomnitt • Påverkarsannolikhetenattväljabildirekt • Påverkarbilkonkurrensen • Vanligenirreveribelt • Cohort modell relevant AH2302 Transport Modelling SA