Mer om tidsvärden …

1. Meromtidsvärden… Staffan Algers / Jonas Eliasson CTS Stockholm 27 november 2009, 1

2. Innehåll • Tidsvärden och beteende • Konsistens – i vilket avseende? • SP och RP • Tid i olika situationer • Kostnadsdifferentiering • Är en krona en krona? • Ickelinjära funktionsformer i utvärderingen

3. Tidsvärden och beteende • Våra resbeslut – att resa, varthän, färdsätt, rutt och tidpunkt - beror (bl.a) av de olika alternativens tidsåtgång t och kostnad c. • Resbesluten påverkas också av hur vi värderar tidsåtgång och kostnad • Dessa värderingar (dvs våra tidsvärden), beror av socioekonomiska förhållanden (inkomst), situationsspecifika faktorer (hade bråttom) samt alternativspecifika faktorer (bekvämlighet) • De är således högst varierande, och kan beskrivas som en fördelning

4. Tidsvärden och beteende • Vår modelleringsuppgift kan alltså beskrivas på följande sätt: • Fördela en population med en viss fördelning av tidsvärden på olika alternativ med givna restider och reskostnader. • Om det finns systematiska skillnader mellan grupper av alternativ map tidsåtgång och kostnader (tåg/flyg) kommer populationens val av alternativ att leda till olika genomsnittliga tidsvärden för dessa alternativ (självselektion).

5. Illustration från SP tåg/flyg

6. Illustration från SP tåg/flyg

7. Excel-exempel

8. Slutsatser • Tillämpning: • Tidsvärdena har en påtaglig spridning • Viktigt att ta hänsyn till spridningen • Också i utbudsgenereringen • Skattning: • Svårt att veta vilket utbud som hör till vilken observation! • Svårt att få med alla dimensioner i fördelningen – kräver komplicerade skattningsmetoder.

9. Förenklingar krävs! • Beakta systematiska VoT-skillnader (t.ex inkomst) klassvis för färdsätt och destinationsval • Ger olika VoT-genomsnitt på olika färdsätt och OD • Generera utbud med värderingar som motsvarar respektive klass • Görs nu i den regionala modellen för bilruttvalet (multiclass) • Men feedbacken från ruttvalet bara från en klass!

10. Konsistens – i vilket avseende? • Konsistens mellan värderingar och beteende: • => olika värderingar i färdmedels/destinations-steg och ruttval!! • Inte bara åktid och kostnad, även andra restidskomponenter! • Men har vi de skillnader vi borde ha? • Tveksamt. Värderingarna i ruttvalet snarast historiska antaganden… • Ibland svårt att hantera vissa komponenter (t.ex. turtäthet och bytestid) i nätverksprogrammen • Konsistens mellan utvärdering och beteende • => logsummevärdering med modellparametrar

11. Olika tidsvärden i prognos och utvärdering • Politiskt val! • Om det blir skillnad mellan RoH med ASEK-värden och beteendekonsistent utvärdering är detta per definition önskat!! • T.ex en dyr satsning på flyg som kan räknas hem med VoT i höginkomstklasser, men inte med genomsnittsvärden. • Eller en stor satsning på ökad turtäthet som värderas olika i • Ytterligare skäl: • Beteende-VoT kan korrigeras såväl fördelningsmässigt som nivåmässigt • Felaktiga kostnadsantaganden kan ge felaktiga tidsvärden • Kanske bättre att skala in ”sannare” VoT (t.ex. från SP) i modellen

12. Värderingsproblem när jämförelsealternativ saknas • Schablonbussen • Excel-illustration

13. Slutsatser • Kanske kan schablonbussproblemet (men även inkonsistensproblemet beteende - värdering) minskas genom inskalning av SP-tidsvärden • Ett annat sätt att göra fel – men kanske mindre - kan vara att tillämpa logsumvärdering med ASEK-baserade parametrar (hugskott!)

14. Värdering av restidskomponenter • Vänte- och anslutningstider • I tidsvärdesstudierna, pekar på stabila resultat • Bytestider och bytes”tillägg” • Svårt att samskatta med restid, därför inte med i tidsvärdesstudien (resursskäl) • Signifikanta RP-resultat från inköpsresemodellen • Stationsutformning (bytespunkters komfort) • Kan göras, kräver egen studie • Kan vara svårt att generalisera

15. Turintervall (tidsvärdesstudien 2007/2008)

16. Inköpsresemodellerna • Skattade på RES0506 • Utökad beskrivning av målpunkter (HUI Research) • Separata modeller för sällanköp och dagligvaruinköp

17. Scheduling /försening • Jonas!

18. RP/SP i tidsvärderingen • RP - verkliga val, men ger ofta skattningstekniska problem • Vi måste ofta anta eller beräkna värden på förklaringsvariablerna (t.ex. kostnader, tider) • Svårt att få fram betydelsen av korrelerade faktorer • Baserade på verkliga val (hänsyn till alla restriktioner) • SP - skattningstekniskt effektivt, men hypotetiska val • - risker för policysvar, designpåverkan, mm • Överskattar ofta elasticiteter (verkliga restriktioner beaktas inte fullt ut) • Avvägningar effektivt skattade när respondenterna ”spelar spelet” • SP föredras för värderingsstudier • Kan kombineras med RP för att förbättra valmodellerna • Men fortfarande problem med antagna eller beräknade värden på förklaringsvariablerna!

19. Differentierade biljettpriser • Förekommer i allt större omfattning • Återspeglar prisdiskriminering map socioekonomisk kategori och planeringshorisont, flexibilitet, restidpunkt och efterfrågesituation • I Samperssammanhang används två(tre) taxor • Problem: • Vid modellskattning: • Implicerar mätfel, och därmed en större osäkerhet. Kan också ge systematiska fel (bias). • Ansätts för höga värden blir kostnadsparametern lägre, vilket ger högre tidsvärden o vice versa

20. Exempel från SP-studie tåg/flyg

21. Exempel från SP-studie tåg/flyg

22. Hur göra? • Behöver analyseras mer • Olika tågoperatörer • Ansätt någon form av biljettvalsmodell • Sampers realtidsmodell • SAS bokningsprocessmodell • Förutsätter specifika biljettyper

23. BiljettypsvalSampersrealtidsmodell

24. Bilkörkostnader • Även bilkörkostnaderna kan variera kraftigt. • Potentiellt större problem med ökad andel elbilar • Fråga om bilnummer i RES!

25. Hur stora är problemen? • Svårt att säga. • Simuleringsstudier kan ge en uppfattning

26. Är en krona en krona?Vilka problem innebär ickelinjära funktionsformer? • Jonas