Peak Car. Anne Bastian, Maria Börjesson och Jonas Eliasson. Associate Professor Transport Systems Analysis, KTH. Director Centre for Transport Studies

Storlek: px

Starta visningen från sidan:

Download "Peak Car. Anne Bastian, Maria Börjesson och Jonas Eliasson. Associate Professor Transport Systems Analysis, KTH. Director Centre for Transport Studies"

Karl Mattsson
för 7 år sedan
Visningar:

1 Peak Car Anne Bastian, Maria Börjesson och Jonas Eliasson Associate Professor Transport Systems Analysis, KTH Director Centre for Transport Studies

2 Goodwin, Phil. "Peak travel, peak car and the future of mobility." (2012). GDP Car km driven in Sweden Souces: SIKA Transportarbete , incl. private and company cars; SCB for GDP

4 145% 140% 135% Total Sweden Rest of Sweden Urban Areas R-squared Estimate t stat Estimate t stat Estimate t stat Intercept log(gdp per capita) real 4.76 gas price log(gas price) % 125% index vs real GDP per adult index 120% 115% 110% elasticity model: -0.2 gas, 0.5 GDP per adult rest of Sweden, VKT per adult 105% 100% elasticity model: -0.3 gas, 0.5 GDP per adult 95% urban areas, VKT per adult 90% year VKT based on car inspection meter data from Trafikanalys Sweden

5 Individual level: National Travel Surveys Opposite trends by socio-demographic group 80% 70% share of adults who drive a car on an average day 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% age age age age age age Total age age age age age age Total age age age age age age Total age age age age age age Total MALE FEMALE MALE FEMALE nonurban areas Stockholm and Gothenburg urban areas 1978,

6 Individuals: National Travel Surveys Even high income urban men drive less over time 80.0% 70.0% share of adults who drive a car on a random day, by income 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% missing income data quartile 1 quartile 2 quartile 3 quartile 4 Total missing income data quartile 1 quartile 2 quartile 3 quartile 4 Total missing income data quartile 1 quartile 2 quartile 3 quartile 4 Total missing income data quartile 1 quartile 2 quartile 3 quartile 4 Total MALE FEMALE MALE FEMALE nonurban areas Stockholm and Gothenburg urban areas

7 Individual level: National Travel Surveys share of adults who drive a car on an average day distance driven per driver per day on trips under 100km 50% 40% 30% 20% 10% 0% commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips commuting trips non-commuting trips MALE FEMALE MALE FEMALE nonurban areas Stockholm and Gothenburg urban areas 1978, MALE FEMALE MALE FEMALE nonurban areas Stockholm and Gothenburg urban areas 1978, trend explained by the model trend not explained by the model

8 Municipality level study: car inspection data Nationella data: flera länder OLS: samma i alla länder ln VVVVVVVVVVpp tt = ββ 0 + ββ 1 ln ffffffffffffffffee tt + ββ 2 ln GGGGGGGGGGpp tt + εε tt

9 Låga bensinpriser Fallande BNP elasticitet Låga bensinpriselasticiteter före 1980 Hög korrelation för 1980

10 Lägre elasticiteter för åren Prisfall (imperfect price reversibility)

11 Lägre elasticiteter för åren Prisfall (imperfect price reversibility) and har nästan samma elasticiteter

12 Före 1980: låga bensinpriselasticiteter Hög korrelation BNP bensinpris

14 Tyskland

15 Summary The elasticities well in line with more advanced studies (even earlier than 2001). Declining GDP elasticity in all the countries (saturation of car use and ownership for highest incomes) Gasoline price elasticity increase with the price level (Goodwin et al. (2004) Evidence of imperfect price-reversibility (Dargay and Gately, 1997). Intercept log(gas price) log(gdp per capita) No Estimate t value Estimate t value Estimate t value obs. R 2 US ( ) France ( ) UK ( ) Sweden ( ) Australia ( ) Germany ( )

16 Slutsatser och rekommendationer 1 Ekonomi och styrmedel räcker långt som förklaring (United States, France, the United Kingdom, Sweden) Innebär att det som gör prognoserna osäkra är framför allt omvärldsfaktorer. Mättnad bland storstadsmän i de högsta inkomstklasserna Så blir allt viktigare att ta hänsyn till inkomstfördelning i prognoser Storstadsbefolkningen har högre elasticit Vet inte om SAMPERS reproducerar det? Elasticiteten varierar mellan kommuner, beroeden på täthet och befolkningssammansättning.

17 Slutsatser och rekommendationer 2 Även om det kan förklaras av ekonomi så kan det ändå vara livsstil, värderingar, urbanisering Det är olika upplösningar Längre ungdom/utbildning, ökad jämställdhet friskare och aktivare och rikare pensionärer, immigration förändrar givetvis resandet i olika grupper: åt olika håll! Goda alternativ ökar effekter av styrmedel: Jobba med kommunal planering Förtäta Och tillgänglighet med kollektivtrafik, gång och cykel Bygg inte externa köpcentrum!! Använd prognoserna rätt: rangordning Koncentrera på att lösa problem som redan finns Acceptera osäkerhet på lång sikt (prioritera flexibla alternativ)

Relevanta dokument

Tillväxt, miljö och regionplanering

Tillväxt, miljö och regionplanering Tillväxt, miljö och regionplanering Hur kommer vi att resa i framtiden? Gunilla Rosenqvist, TMR, Stockholms läns landsting RUFS Tillväxt, miljö och regionplanering