RAPPORT. Klimat 2030 Planeringsåtgärder för minskat bilresande. Åtgärdsomfattning för att klimatmålen ska nås. Analys & Strategi

RAPPORT Klimat 2030 Planeringsåtgärder för minskat bilresande i städer. Åtgärdsomfattning för att klimatmålen ska nås. Analys & Strategi

Analys & Strategi

Konsulter inom samhällsutveckling WSP Analys & Strategi är en konsultverksamhet inom samhällsutveckling. Vi arbetar på uppdrag av myndigheter, företag och organisationer för att bidra till ett samhälle anpassat för samtiden såväl som framtiden. Vi förstår de utmaningar som våra uppdragsgivare ställs inför, och bistår med kunskap som hjälper dem hantera det komplexa förhållandet mellan människor, natur och byggd miljö. Titel: Klimat 2030 Planeringsåtgärder för minskat bilresande i städer. - Krav på åtgärdsomfattning för uppnående av klimatmålen. Redaktör: Karin Brundell-Freij och Eva Ericsson WSP Sverige AB Besöksadress: Arenavägen 7 121 88 Stockholm-Globen Tel: 08-688 60 00, Fax: 08-688 69 99 Email: info@wspgroup.se Org nr: 556057-4880 Analys & Strategi Styrelsens säte: Stockholm www.wspgroup.se Foto:

Förord Klimatproblematiken är en ödesfråga och central för ett långsiktigt hållbart transportsystem. Enligt Målbild för ett transportsystem som uppfyller klimatmålen och vägen dit (2012) som Trafikverket tagit fram kommer man mycket långt med teknisk utveckling av fordon och bränslen men det räcker inte. För att transportapparaten ska ge sitt bidrag till klimatmålet för 2030 måste trafiken enligt målbilden minska med 40 procent jämfört med den prognos som föreligger. I underlaget för målbildsarbetet genomförde WSP en backcastingstudie som visade vad en sådan minskning av bilresandet för olika typer av ärenden i olika typer av regioner skulle innebära i relation till dagens resande. Vidare presenterades en bild av hur ett Sverige, där målbilden nåtts skulle kunna se ut och viktiga steg på vägen dit. Den senare frågan behandlades under en dags workshop med experter från olika delar av transportsektorn. Denna rapport, som beställts av Trafikverket, fokuserar på hur omfattande tätortsåtgärder som kommer att behöva vidtas om de uppsatta målen ska kunna nås. De åtgärder som behandlas är förtätning och funktionsblandning av bebyggelsen, förändrad utformning av gatunätet, förbättrad kollektivtrafiktillgänglighet och parkeringsåtgärder. På WSP har följande arbetat med uppdraget: Eva Ericsson (projektledare) och Karin Brundell-Freij har genomfört trafikanalyserna, Pia Sundberg, Lars Berglund och Ulf Rämme har bidragit med delunderlag. Arbetet har genomförts i nära samarbete med beställaren, Håkan Johansson. Han har bistått med underlag, kloka kommentarer och analysdiskussioner under arbetets gång. Stort tack. Stockholm i januari 2013 Fredrik Bergström Affärsområdeschef WSP Analys & Strategi Analys & Strategi

5

Innehåll 1 INLEDNING... 4 1.1 Bakgrund... 4 1.2 Syfte och förutsättningar... 7 2 METOD OCH GENOMFÖRANDE... 9 3 TEORETISKA ÖVERVÄGANDEN...10 3.1 Vad menar vi med BAU?...10 3.2 Hur påverkar planeringsåtgärder bilresandet?...12 3.3 Vad innebär litteraturens effektsamband egentligen?...12 4 BEBYGGELSETÄTHET...15 4.1 Olika täthetsfaktorers inverkan...15 4.2 Befolkning och bebyggelsetäthet nuläge, trend och BAU 2030...16 4.3 Biltransportarbete nuläge och BAU...20 4.4 Framtidsscenarier täthet...22 4.5 Ytterligare effekter av ökad centralitet...25 4.6 Hur ser förtätningstrenden ut på ortsnivå?...26 4.7 Går det att förtäta så mycket som krävs?...27 5 FUNKTIONSBLANDNING...35 5.1 Externa affärsetableringar nuläge och trend...35 5.2 Alternativa framtidsbilder: Effekter på biltrafik 2030...36 5.3 Självförsörjningsgrad: balans mellan arbetsplatser och antal boende på ortsnivå...37 6 GATUUTFORMNING UTIFRÅN GÅENDE OCH CYKLISTERS VILLKOR...39 6.1 Nuläge och trend...39 6.2 Framtidsbilder och effekter för förändrad gatunätsutformning på biltrafiken 2030...39 6.3 Förändrad gatunätsutformning 2030 som når målbilden 2030...40 7 FÖRBÄTTRAD TILLGÄNGLIGHET MED KOLLEKTIVTRAFIK I TÄTORT...42 7.1 Nuläge och trend...42 7.2 Hur kraftiga kollektivtrafikåtgärder behövs för att målen ska nås? 42 8 PARKERINGSÅTGÄRDER FÖR MINSKAD BILTRAFIK...45 8.1 Nuläge och trend för tillgång och pris på parkering i tätort...45 8.2 Framtidsbilder för parkering...46 Analys & Strategi

8.3 Effekter på biltrafiken 2030 om alternativa parkeringsåtgärder genomförts...46 8.4 Förändringar av tillgång och pris på parkering som når målbilden 48 9 SAMMANFATTANDE SLUTSATSER...50 9.1 Sammanfattning av arbetet...50 9.2 Är åtgärderna möjliga att implementera till 2030?...52 BILAGA 1/REFERENSER...54 Analys & Strategi

3

1 Inledning 1.1 Bakgrund WSP genomförde på uppdrag av trafikverket under 2011 en backcastingstudie med syfte att konkretisera ett scenario år 2030 där klimatmålen har uppnåtts 1. Studien hade sin utgångspunkt i två av trafikverket framtagna rapporer, Trafikslagsövergripande planeringsunderlag för begränsad klimatpåverkan och PM Fossiloberoende godstransporter på väg 2030. Enligt dessa kommer teknisk utveckling av fordon och bränslen ej att räcka för att transportsystemet ska ge sitt bidrag till klimatmålet för 2030. Personbilstrafiken hade bedömts behöva minska med 20 procent jämfört med i dag och inte öka med 33 procent som basprognosen visade. Vidare bedömdes att lastbilstranporterna behöver frysas på 2010 års nivå istället för att öka med 30 procent till 2030. De nämnda dokumenten presenterade också tänkbara åtgärdspaket med bedömd potential att uppnå klimatmålen för person respektive godstrafik. Grundförutsättningen för studien var att de av Trafikverket framtagna åtgärdsområdena genomförts och uppnått sina respektive övergripande utfall, i form av minskad bil och lastbilstrafik 2030. Biltrafikminskningen som skulle uppnås redovisas i enligt Tabell 1. Lastbilstrafiken skulle frysas vid 2010 års nivå. WSP:s uppdrag var att närmare analysera och beskriva effekterna av åtgärderna och genom detta ge en bild av ett Sverige där bilstrafiken minskat enligt de uppsatta målen. Var har trafikminskningarna huvudsakligen skett? Vilket slags resor har påverkats mest? I uppdraget ingick även att göra motsvarande beskrivning för godstrafik samt att söka besvara frågan: Hur kom vi dit? Detta utifrån ett back castingperspektiv och där en workshop med speciellt inbjudna experter skulle bidra. Det färdiga arbetet ligger som underlag för Trafikverkets underlagsrapport Målbild för ett transportsystem som uppfyller klimatmålen och vägen dit (2012). 1 WSP (2011a), Underlag för klimatscenario. Analys & Strategi 4

Tabell 1 Minskad biltrafiktillväxt av olika planeringsåtgärder som utreddes i tidigare uppdrag om Klimatbasscenarie (underlag till målbild) Ett av de åtgärdsområden som behandlads i back-casting studien och målbilden är stadsplanering för minskat bilresande, se Tabell 1. Trafikverket kontaktade i maj 2012 WSP för att diskutera möjligheterna att ytterligare konkretisera de åtgärder som gäller tätort med avseende på hur omfattande de skulle behöva vara för att den tidigare bedömda potentialen i målbilden för ett transportsystem som uppnår klimatmålen ska realiseras. De tätortsåtgärder som avsågs beskrivs i Tabell 2. I princip handlar denna studie om nedanstående åtgärder med respektive potentialer och delpotentialer 2 : Stadsplanering för minskat bilresande: -10%, varav: o Förtätning: -3% o Funktionsblandning: -2% o Utformning och hastighet på gator efter gående och cyklisters villkor: -1% o Koppling bebyggelse till kollektivtrafik: -4% Satsning på gc: -2% (totalt landsbygd och tätort, i detta fall antogs hela potentialen ges i tätort) Parkeringspolicy: -2% (den delpotential som förväntas av parkeringspolicy i tätort) En viktig förutsättning var att beställaren redan har bedrivit en del förberedande utredningsarbete, och därför har tillgång till ganska omfattande litteratur om de olika åtgärderna och deras effekter. Beställaren skulle bidra aktivt i projektet, bland annat genom att rekommendera lämplig litteratur och dela med sig av sina kontakter inom området. 2 Delpotentialerna har hämtats från den backcastingstudie som genomfördes inom ramen för WSP (2011a). 5

Tabell 2 Åtgärder för att minska bilberoendet i städer (Trafikverket 2012a) Analys & Strategi

1.2 Syfte och förutsättningar Trafikverket har i Målbild för ett transportsystem som uppfyller klimatmålen och vägen dit (Tabell 1) baserat på en litteraturinventering tagit fram hur mycket olika typer av åtgärder och styrmedel kan bidra till att begränsa trafikökningen (Trafikverket, 2012a). Tätortsåtgärderna i Tabell 2 har enligt Målbildspotentialerna en potential (och ett beting) att minska biltrafiken med cirka 14% jämfört med BAU 2030. Uppdraget syftar till att analysera tätortsåtgärderna i Tabell 2, och att ta fram en konkretiserad bild av hur omfattande åtgärderna skulle behöva vara för att i tillräcklig grad bidra till de i målbilden stipulerade biltrafikminskningarna. De åtgärder som studeras begränsas till olika typer av trafik och bebyggelseeffekter. Under arbetets gång har åtgärderna i Tabell 2 dock delvis omformulerats. I Tabell 2 är åtgärderna för gång och cykel respektive kollektivtrafik delvis kombinerade. Inom ramen för denna studie har vi valt att göra en indelning baserad på åtgärder som förbättrar tillgängligheten för kollektivtrafik och gång/cykel var för sig enligt Figur 1. Figur 1 Åtgärdsindelning i analysen och dess koppling till åtgärderna i Tabell 2 Totalt analyserades fem åtgärdskategorier, se Tabell 3. Varje åtgärd åsattes ett beting för uppnådd biltrafikminskning baserat på det totala nationella betingen i Målbilden (Tabell 1) och bedömningar av hur stor del av respektive potential som är kopplat till tätortsåtgärder 3. 7

Tabell 3 Tätortsåtgärder med åsatt biltrafikminskning per åtgärd till 2030 enligt tolkning av Målbild för ett transportsystem som uppnår klimatmålen och vägen dit (Trafikverket 2012a) 3 Åtgärd Betting för biltrafikändring jämfört med BAU 2030 Tätare och grönare städer -3% Funktionsblandning särskilt handel -2% Utformning och hastighet efter gående och cyklisters villkor -3% Förbättrad tillgänglighet till och med kollektivtrafik -4% Tillgång till och pris på parkering -2% Summa 14% Arbetet gjordes i nära samarbete med beställaren Håkan Johansson, Trafikverket, och tog bland annat utgångspunkt i litteraturstudier kring effektsamband som genomförts i samband med framtagningen av målbilden. 3 Jämfört med målbilden i Tabell 1innebär denna tabell (i) en delvis annorlunda indelning av åtgärderna (ii) en avgränsning av varje åtgärds effekter till enbart tätortsresande (i vissa fall med tätortsresande definierat som allt resande i reslängdsintervallet 0-30 km) (iii) exkludering av vissa åtgärders effekter (höjt bensinpris, trängselskatt, bilpool, resfritt och e-handel och lägre skyltad hastighet) Analys & Strategi

2 Metod och genomförande En kvantitativt inriktad studie som bygger vidare på metodiken i WSPs tidigare studie från 2011. Följande steg har ingått i analyserna: Problematisering, teoretiska överväganden och litteraturstudier avseende effektsamband mellan de ingående tätortsåtgärderna och biltrafikutvecklingen. Val av effektsamband. Datainsamling avseende nuläge, trender och BAU 2030 för de valda effektsambandens förklaringsfaktorer för biltrafikutvecklingen. Datainsamlingen avser svenska förhållanden. Analys i form av beräkningar (back casting och forecasting) och känslighetsanalyser avseende åtgärdsomfattning (bredd och djup) för att nå biltrafikminskningar 2030 enligt Klimatbasscenariet (WSP, 2011). Tolkning av resultatet för att ge perspektiv på åtgärdsomfattningen. Överslagsmässiga analyser av vad en sådan åtgärdsomfattning innebär i praktiken Kontinuerliga möten för avstämning och diskussion med beställaren 9

3 Teoretiska överväganden 3.1 Vad menar vi med BAU? Dagens Sampers-prognoser för 2030 har använts som en realistiskt BAU -utgångspunkt när Klimatbasscenariot definierats i termer av nödvändiga procentuella minskningar jämfört med BAU. Att Sampers ger större biltrafikmängder för 2030 än för 2010 beror på ett flertal indata-faktorer, och de inbyggda effektsambanden. Det gäller t. ex. utvecklingen av: Befolkningens storlek Förväntad lokalisering av befolkning och aktiviteter 4 Trafiknätens standard Ekonomisk utveckling När vi i våra förenklade analyser i avsnitt 4 skapat ett BAU-scenario, som utgångspunkt har vi tagit hänsyn till: Befolkningens storlek Lokalisering av befolkning med förväntad förtätning enligt trend 5 Däremot har vi inte tagit hänsyn till att biltrafikarbetet per person kan komma att öka/minska också av andra anledningar, t ex de som ingår som indata till Sampers enligt ovan. Det betyder att de beräknade effekter som presenteras i avsnitt 4 inte relaterar till exakt samma BAU som de ursprungliga åtagandena i Tabell 2. I andra avsnitt i denna rapport utgår vi normalt ifrån att BAU innebär en ökning av trafiken med 33% från 2010 års nivå, det vill säga i enlighet med Sampers basprognos. Avvikelserna mellan Sampers basprognos för 2030, och det BAU-scenario som vi valt som utgångspunkt för våra analyser i avsnitt 4 har vi i princip inte analyserat vidare. Ett undantag finns dock: I avsnitt 4.2 studerar vi vad Sampers markanvändningsscenario för 2030 innebär när det gäller förtätning/utglesning av bebyggelsen, jämfört med den trendmässiga förtätning som vi använt som utgångspunkt för BAU-scenariot i avsnitt 4. 4 Indata till SamPers är ett framtida lokaliseringsmönster som skapats av en kombination av schabloniserade antaganden och kommunernas egna utbyggnadsplaner. Se vidare avsnitt 4.2 5 Se vidare avsnitt 4.2 Analys & Strategi

Figur 2 Principiellt förhållande mellan biltrafiken 2010 och två olika framtidsbilder för 2030: BAU 2030 enligt SamPers basprognos respektive Målbilden. I Stapeln för BAU finns också en markering för vilken del av ökningen som kan hänföras till förväntad utveckling till följd av befolkningstillväxt och befolkningslokalisering enligt trend. 11

3.2 Hur påverkar planeringsåtgärder bilresandet? I Figur 3 ges en förenklad bild av hur de analyserade åtgärderna påverkar trafikarbetet med bil via ändrade resvanor. Figuren indikerar att åtgärder påverkar på flera sätt och att olika åtgärder samverkar/motverkar varandra. Notera särskilt att begreppet förtätning påverkar/hänger samman med flera av de andra åtgärderna. Effekterna av förtätning kontra dessa åtgärder kan därför vara svåra att separera. Figur 3 Effektkedjor för de studerade åtgärderna (turkosa tjockare ramar) mot målen (röda ramar). 3.3 Vad innebär litteraturens effektsamband egentligen? Empiriska samband som bygger på jämförelser mellan olika städer innebär att den faktor man analyserar inte är renodlad utan hänger samman med ett antal andra faktorer. Städer som uppvisar högre täthet i har också sannolikt även i någon grad bättre funktionsblandning. Det är naturligt, eftersom det lokala underlaget för butiker och tjänster blir bättre i en tätare struktur. Av liknande skäl kan man också förvänta sig att finna bättre kollektivtrafik och bättre förutsättningar för gång och cykel för flera typer av resor där strukturen är tät, se Figur 3. De effektsamband man hittar i litteraturen är ofta identifierade genom aggregerade jämförelser mellan olika områden eller städer, som klassificerats efter skillnader i en enda dimension (till exempel olika täthet). Därmed fångar sambandet ofta en kombination av faktorer. Den studerade variabeln - exempelvis täthet - blir en indikator för flera olika variabler so samvarierar naturligt i datamaterialet. Detta bör man hålla i minnet när resultaten av analyserna tolkas. För att undvika de problem med så kallad ekologisk samvariation som beskrivs ovan har man i vissa studier ambitionen att göra en mer rättvisande jämförelse allt-annat-lika genom att göra en flerdimensionell jämförelse som konstanthåller för inverkan av andra samvarierande variabler. En sådan konstanthållning blir emellertid aldrig fullständig det är till sist an bedömningsfråga vilka egenskaper som skall anses ingå i begreppet täthet (till exempel kortare genomsnittligt avstånd till närmaste Analys & Strategi

hus?), och vilka som man väljer att hålla utanför jämförelseen (till exempel avstånd till närmaste butik?). När man studerar betydelsen av olika stadsbyggnadsfaktorer allt-annat-lika uppstår också ett särskilt problem genom att befolkningssammansättningen varierar mellan områden i olika typ: barnfamiljer bor framförallt i vissa typer av områden och ensamstående pensionärer i områden med andra egenskaper. En jämförelse mellan resbeteendet i olika typer av områden kommer därmed naturligt att spegla också skillnader som speglar de boendes olika livsbetingelser i övrigt. Analyser med hänsyn till flera faktorer ( allt-annat-lika ) kan alltså vara olika ambitiösa när det gäller vilka faktorer man försöker hålla konstanta i analysen. En indelning som föreslås av Litman (2012) är följande fyra nivåer: Studier som bara analyserar av en markanvändningsvariabel i taget (se ovan) Studier som samtidigt studerar inverkan av flera olika markanvändningsfaktorer. Därmed korrigerar man för sambandet mellan dessa faktorer, men inte för att befolkningen varierar mellan olika typer av områden. Studier som samtidigt tar hänsyn till både markanvändningsvariabler och socio-ekonomiska variabler. Därmed korrigerar man för att befolkningens socio-ekonomiska sammansätning varierar mellan olika typer av områden, men tar inte hänsyn till att det finns variation också inom en viss socioekonomisk grupp: personer som är bilorienterade respektive gångorienterade väljer att bosätta sig i olika typer av områden Studier som korrigerar för samvariation inte bara när det gäller markanvändningsvariabler och socioekonomiska variabler utan också de boendes grundläggande preferenser för olika typer av mobilitet Det är egentligen bara studier på den sista av dessa nivåer (med hänsyn även till preferensernas betydelse) som ger underlag för att förutsäga hur resmönstren kommer att variera mellan två hypotetiska situationer där samma befolkning placeras i två olika typer av bebyggelse, det vill säga vilken effekten av ett förändrat markanvändningsmönster blir. I en stor studie av Cao och Handy (2009) av detta analysproblem konstaterar man sammanfattningsvis att problemet med självselektion av befolkning till olika typer av områden visserligen finns, men att det ändå finns tydliga effekter av markanvändningen i sig även när man tar hänsyn till både socioekonomiska variabler och individuella preferenser: At the same time, environments vary in the degree to which they support different modes: it is easier, safer and nicer to walk in some environments than others. Once a walking-oriented person moves to a walking-oriented environment, we would expect her to walk more. But it is also good to know, from a policy standpoint, that when an autooriented person moves to a walking-oriented environment, we can expect her to walk somewhat more as well I diskussionen ovan kan det verka som om det självklart önskvärda är att konstanthålla för så många störande faktorer som möjligt, så att vi kan garantera att vi studerat en specifik isolerad faktor i taget. Så är det dock inte. Ett liknande, men omvänt, problem uppstår nämligen när vi skall tillämpa resultaten i verkligheten. Antag att vi genomfört en studie allt-annat-lika, och där dragit slutsatsen att faktorn X påverkar resandet på ett gynnsamt sätt. Om det då visar sig omöjligt att i praktiken genom- 13

föra X utan att samtidigt påverka faktorn Y, så är det ju den sammantagna effekten av X och Y som kommer att avgöra vilken effekt vår åtgärd får på resandet totalt. Ytterligare ett exempel på hur olika studier kan skilja sig i detta avseende är frågan om den indirekta effekt som en åtgärd kan ha på bilägandet kan anses ingå eller ej i de effektsamband som fångas. I vissa studier, där man jämför boende i olika typer av områden, får denna effekt nog anses ingå, genom att personer som bosatt sig i områden där man har begränsad nytta av att äga bil, eller högre kostnad för att äga bil, också därmed anpassar sitt bilägande. Den skillnad i beteende som uppmäts mellan olika områden innefattar därmed också den indirekta effekten av att lägre bilägande i sin tur sedan leder till mindre bilanvändning. I vissa studier kan man dock ha varit så angelägen om att konstanthålla för befolkningens varierande sammansättning i olika områden, att man valt att jämföra beteendet hos individer med samma nivå på biltillgång mellan olika områden. I detta fall har man därmed dolt betydelsen av att biltillgången kan bli lägre just därför att bilägandet är mindre attraktivt under vissa omständigheter. Sammanfattningsvis är det alltså inte helt lätt att översätta resultat från empiriska studier av hur resandet varierar, till rekommendationer för hur lokalisering och bebyggelse bör utformas. Det är också svårt att göra säkra förutsägelser av hur resandet kommer att förändras på basis av sådana studier, eftersom frågor om systemavgränsningar, kausalitet och samvariation kommer att få betydelse för resultatens överförbarhet. Analys & Strategi

4 Bebyggelsetäthet 4.1 Olika täthetsfaktorers inverkan Litteraturen visar att de viktigaste faktorerna är: Regional lokalisering: Monocentrisk lokalisering (d.v.s. i huvudorten) enl WSP (2011b) är i huvudorten bättre än i litet stationssamhälle (sämst är utspridd lokalisering) Lokalisering på ortsnivå Avstånd till ortscentrum Täthet på ortsnivå 6 Lokalisering på grannskapsnivå (mindre viktigt än tätortsnivå) Täthet i grannskapet Funktionsblandning, framförallt utbud av lågspecialiserade arbetsplatser och service. Täthet på ortsnivå - påverkansmekanismer Befolkningen ökar fram till 2030, och ny bebyggelse tillkommer. Detta ger potential att öka tätheten om denna nya bebyggelse/befolkning lokaliseras i befintliga tätorter. Ökat täthet ger effekt på hela befolkningen (både befintlig och ny). Om ny befolkning i tätorten dessutom lokaliseras nära ortscentrum ger det ytterligare effekt i form av minskad bilanvändning för den nya befolkningen jämfört med en mer perifer lokalisering. Figur 4 Ökad täthet på ortsnivå påverkar transportbeteendet för både befintlig och "ny" befolkning (högra pilarna). Påverkan per person är inte så hög men eftersom det är många som påverkas blir effekten stor. Ökad centralitet för ny bebyggelse påverkar ny befolknings bilkm/person mycket men de är inte så många därför blir total effekt mindre (vänstra pilarna). 6 Befolkning/ytenhet inom tätortspolygon 15

4.2 Befolkning och bebyggelsetäthet nuläge, trend och BAU 2030 Nulägesbild bygger på SCBs statistik över befolkning i kommuner respektive tätorterna i kommunerna. Förväntad befolkningsutveckling över kommuner har hämtats från underlag för Trafikverkets basprognos 2010-2030 7. Vi har aggregerat beskrivningen över kommunerna och tätorterna i tre regiontyper: storstadsregioner, mellanbyggd och glesbygd. Befolkningsutvecklingen tar utgångspunkt i: Befolkningsutvecklingen historiskt i tätorter enligt SCB samt SCBs befolkningsprognos fram till 2030 Befolkningsutvecklingens fördelning över kommuner enligt SamPers basprognos för 2030. Trender för bebyggelsetäthet Täthet idag Trenden för täthet baserat på täthetsutvecklingen i tätort 1990-2000 samt 2000-2010 (se Figur 7) Trend avseende täthet i städer från 1990 och framåt har studerats med hjälp av SCBs statistik avseende befolkning och landareal i tätort. I Figur 5 redovisas täthetsutveckling i svenska tätorter 1990-2000 samt 2000-2010 i aggregerad form. Figuren visar att trenden har gått mot ökad förtätning i städer sedan 1990. Denna trend har använts för att prognosticera täthetsutvecklingen i tätorter till 2030 enligt BAU. Figur 5 Procentuell täthetsökning som funktion av procentuell folkmängdsökning, i de tre regiontyperna 1990-2000 resp 2000-2010. Trendlinje. 7 natt_o_dag_bef_2010_2030_kommun_v03.pdf Analys & Strategi

Tabell 4 Befolkning och täthet på ortsnivå 2010 respektive för BAU 2030. BAU baseras på befolkningsutveckling över kommuner enligt SamPers basprognos samt täthetsutveckling i tätort enligt trend 1990-2010. andel i tätort 2010 vårt BAU 2030 befolkning i Sverige t. inv befolkning Sverige t. inv tätortstäthet tätortstäthet enl trend befolkningsutveckling 2010-2030 Storstad 96% 3 170 25 3 753 28 +583 18% Mellanbygd 83% 4 673 14 5 067 14 +394 8% Glesbygd 70% 1 572 8 1 523 8-49 -3% Riket totalt 9 416 10 342 +926 10% Enligt TrVs befolkningsprognoser (som stämmer med SCBs nationella prognos men är nedbruten på kommun) så kommer befolkningen i tätorter i Storstadsregioner att öka med 18%, i Mellanbygd öka med 8% medan befolkningen i Glesbygdskommuner minskar med 3%. Figur 6 Täthetsutveckling och befolkningsutveckling 2000-2050 i tätort i olika OECD-länder. Figur 1.6 ur Compact City policies OECD (2012). Vi kan alltså konstatera att SCBs data över tätortsytor och tätortsbefolkning tyder på att det skett en successiv förtätning av de svenska tätorterna sedan 1990, och att den trenden förstärkts under de gångna två decennierna. Observationen stärks också av att den framförts som en officiell slutsats av SCBs undersökningar 8. Det finns dock uppgifter i litteraturen som går i motsatt riktning. I OECDrapporten Compact city policies (2012) presenteras i figur 1.6 (se Figur 6) uppgifter om den prognosticerade utvecklingen för hela perioden 2000-2050 i olika OECDländer. Här anges att den svenska be- 8 Stefan Svanström, SCB: Presenttion Almedalsveckan 2011: http://www.scb.se/grupp/produkter_tjanster/kurser/_dokument/almedalen_2011/handelsomr%c3%a5den_a lmedalen.pdf 17

folkningen förväntas öka med ca 0,3% årligen under perioden, medan den bebyggda ytan i landet förväntas växa mer: ca 0,5% årligen. De historiska siffror som presenteras i Figur 8och Figur 5 indikerar snarare att motsvarande siffror under de senaste decennierna varit de omvända: ca 0,3% årlig ökning av tätortsytan, och ca 0,5% årlig ökning av befolkningen. Skillnaden mellan de två uppgifterna skulle kunna bero på: Skillnad i tidsperiod (där OECD rapporten täcker en längre period inklusive en prognos) Skillnad i definition: o OECD hänvisar till bebyggd yta, medan SCB utgår från tätorts yta (enligt SCBs tätortsdefinition) o OECD anger den totala befolkningen medan SCBs beräkningar omfattar tätortsbefolkningen Skillnad i metod: där OECDs siffror bygger på deras egna analyser av satellitbilder, medan SCB har tillgång till egna historiska data Det har inte varit möjligt att avgöra vilken av dessa förklaringar som är den viktigaste, men det förefaller rimligt att SCBs uppgifter ger den mest korrekta beskrivningen av de pågående trenderna i Sverige just nu. Det är också intressant att konstatera att OECDs analys visar att av de studerade länderna, är Sverige ett av de med minst utglesning enligt den använda definitionen. Vilka antaganden används i Trafikverkets officiella prognoser för 2030 Speglar Sampers den pågående förtätningstrenden? Vi har jämfört de markanvändningsdata som använts för Sampersprognoser för år 2010 respektive 2030, setabell 5. Av tabellen framgår att Sampers prognoser bygger på antagandet att ungefär hälften av befolkningstillskottet fram till 2030 kommer att hamna inom dagens tätortsgränser. Den andelen är betydligt större (ca 70%) i storstadsregion än i mellanbygd och glesbygd (mindre än en tredjedel). Tabell 5 skiljer på de kommuner som själva lämnat underlag till Sampers markanvändningsscenarier för 2030, och de kommuner som fått dessa beräknade med schabloniserad metod. Schabloniserad beräkningsmetod har tillämpats för de kommuner som beräknats få ett litet befolkningstillskott (till dessa har ingen enkät sänts ut), och de kommuner som inte svarat på den utsända enkäten, se Trafikverket (2011) PM 2011/7312. Tabellen visar att i både Storstadsregion och Mellanbygd (där befolkningsökningen sker) indikerar kommunernas egna planer en större koncentration till tätort, än vad den schabloniserade beräkningsmetoden innebär. Figur 8 och Figur 5 visar att de senaste decenniernas utveckling av Sveriges tätorter inneburit en förtätning av bebyggelsen. Innebär de planer som tillämpas i Samper (och presenteras i Tabell 5) en fortsatt förtätning eller en utglesning av bebyggelsen fram till 2030? Det är inte möjligt att avgöra fullt ut, eftersom utbyggnad utanför dagens tätorter kan betyda att tätortsytan växer (eller att utbyggnad sker helt utanför tätort). Om tätortsytan växer mindre procentuellt än det totala befolkningstillskottet innebär det en relativ förtätning. Sampers markanvändningsscenarier medger inte att den framtida tätortsytan beräknas. Man kan dock konstatera att enligt Sampersdata kommer befolkningstillväxten att ske helt inom tätort i 21 av landets kommuner. Under de senaste två decennierna är det 8 kommuner där tätortsbefolkningen ökat utan att tätortsytan ökat. Analys & Strategi

Tabell 5 Skillnaden mellan Sampers prognosunderlag 2010 respektive 2030, antal boende i olika typer av områden 9. Egen bedömning: Sampersdata 2030 bygger på underlag från kommunen. Schablon: Sampersdata 2030 har beräknats med schabloniserade metod Region typ Hur har täthetsprognosen tagits fram? Total befolkningsförändring 2010-2030 Inom dagens tätorter Utanför dagens tätorter personer % personer % Glesbygd Schablon -23339 43% -30720 57% Egen bedömning 2662 19% 11639 81% Mellanbygd Schablon 27113 22% 94748 78% Egen bedömning 73964 30% 173467 70% Storstadsregion Schablon 16592 41% 24283 59% Egen bedömning 362359 69% 159493 31% I landet 459351 51% 432910 49% 9 Överensstämmelsen mellan Sampers zonindelning och dagens tätortsgränser är inte perfekt. Tabellen bygger på antagandet att befolkning i Samsområden som till mer än halva ytan ligger inom dagens tätortsgränser, bor i tätort. 19

4.3 Biltransportarbete nuläge och BAU Befolkningen kommer således enligt BAU (SCB och SamPers basprognos) att öka med ca 10%, mest i storstadsregionerna där också tätheten kommer att öka enligt trenden. Biltransportarbete per person är lägst i storstadsområdena och högst i glesbygd. Exempel på effektsamband mellan täthet och biltrafik: Effektsamband från TØI, enligt Engebretsen (2011). Detta ger: o För stora tätorter > 100000, (regionala resor <10o km) o 15-20 inv/ha: 20 km bil o 20-25 invha: 15 km bil o 25- inv/ha 12 km bil o Tolkning: + 5 inv/ha = - 25% av bilkörandet => + 1 inv/ha=-5% av bilkörandet per person o För mellanstora tätorter 50-100000 o 10-15 inv/ha: 19 km bil o 15-20 inv/ha: 22 km bil o 20-25 invha: 15 km bil o Tolkning: + 10 inv/ha = - 25% av bilkörandet => + 1 inv/ha = -2,5% av bilkörandet per person o I mindre tätorter inget samband med täthet, dvs i glesbygd inget samband med täthet. Effektsamband för några svenska städer enligt TRV (2012a) Effektsamband enligt Figur 7 (sid 21) från Håkan Johansson (orter med liten utpendling): o o o o o o o Förutsättningar: Linjärt samband Vi antar att GJ är proportionellt mot fordonskilometer Hög täthet 20inv/ha: 16.7 GJ/pers och år bilrelaterad energianvändning Låg täthet: 10 inv/ha: 21.2 GJ/pers o år Tolkning: 1 ny inv/ha =>-0.45% GJ/pers år (oavsett täthet) Detta blir lite olika många % beroende på ursprungstäthet o Effektsamband 10 : o Täthet 10 inv/ha: +1 inv/ha =>-2% på resandet o Täthet 20 inv/ha: +1 inv/ha =>-3% på resandet o Täthet 30 inv/ha: + inv/ha => -4% på resandet I Tabell 6 och Tabell 7 redovisas resultatet av beräknad biltrafikförändring till följd av befolkningsutvecklingen och trenden för dennas lokalisering 2030. Resultatet av effektsamband enligt Engebretsen och Trafikverket jämförs. Den 10% befolkningsökningen mellan 2010 och 2020 kommer med effektsamband enligt Engebretsen att ge upphov till 4,8% biltrafikökning respektive en 5,8% ökning med TRVs effektsamband. Engebretsen ger framförallt större reduktion än TRVs i storstadsområden där han har ett starkare samband med täthet för städer över 100000 inv. 10 Vi räknar med detta effektsamband generellt, trots att det troligen blir en överskattning (sambandet lär egentligen vara svagare i utpendlingsorter) Analys & Strategi

Figur 7 Samband mellan bilrelaterad energianvändning och täthet (Trafikverket 2012a) Tabell 6 Biltrafikarbete vid BAU 2030 11 (tusen pkm/dag) med olika effektsamband för täthet på ortsnivå Typ av region Totalt biltranstransportarbete 2010 Totalt biltransportarbete per person idag Effektsamband enligt Engbretsen Totalt biltransportarbete 2030 BAU Effekt på biltransportarbetet jämfört med 2010 Effektsamband enligt TRV Totalt biltransportarbete 2030 BAU Effekt på biltransportarbetet jämfört med 2010 Storstadsregion 21 298 6,7 22 410 5,2% 23 251 9,2% Mellanbygd 45 680 9,8 49 176 7,7% 49 027 7,3% Glesbygd 17 092 10,9 16 551-3,2% 16 655-2,6% Totalt i landet 4,8% 5,8% Trafikverkets effektsamband är dock framtaget baserat på empiri från mindre och medelstora orter. Om man använder Engebretsens effektsamband för storstadsregioner och trafikverkets effektsamband för mellanbygd och glesbygd blir trafikökningen enligt BAU något lägre än i beräkningen med enbart Engebretsens effektsamband. 11 De absoluta nivåerna i denna tabell refererar till ett BAU där enbart effekten av befolkningsökningen, och den trendmässiga förtätningen inverkat. Se avsnitt 3.1. 21

Tabell 7 Biltrafikarbete vid BAU 2030 11 (tusen pkm/dag) om effektsamband enligt Engebretsen används för städer >100000 inv och effektsamband enligt TRV för städer <100000 inv. Regiontyp Totalt biltransportarbete 2030 BAU Effekt på biltransportarbetet jämfört med 2010 Storstadsregion 22 410 5,2% Mellanbygd 48 962 7,2% Glesbygd 16 539-3,2% Totalt i landet 87 911 4,6% 4.4 Framtidsscenarier täthet Alternativa utvecklingar av tätheten på ortsnivå samt med ytterligare regional förtätning Vi har studerat två alternativa förtätningsalternativ: Förtätning på tätortsnivå: All tillkommande bebyggelse fram till 2030 förläggs inom nuvarande tätortsgränser Regional förtätning: All tillkommande bebyggelse inom tätorterna i Storstadsregionerna Hur mycket ökar tätheten? I nedanstående tabell redovisas täthet på ortsnivå (invånare/ha) för olika alternativa utvecklingar fram till 2030. Det kan konstateras att mellanbyggd och glesbyggd påverkas i låg grad till följd av litet prognosticerat befolkningstillskott (i glesbyggd t o m befolkningsminskning). Därmed begränsas den genomsnittliga förtätningspotentialen i dessa regioner. Tabell 8 Täthet på ortsnivå (inv/ha) för alternativa utvecklingar fram till 2030. Boendetäthet i tätort idag inv/ha Boendetäthet i tätorter 2030 BAU inv/ha Boendetäthet i tätorter 2030 Allt i tätort inv/ha Boendetäthet i tätorter 2030 Allt i storstad inv/ha Storstadsregion 25 28 30 33 Mellanbygd 14 14 15 14 Glesbygd 8 8 8 8 Valda effektsamband för täthet mot biltrafikarbete Vi väljer att använda Engebretsons effektsamband för storstäder och Trafikverkets effektsamband för städer i mellanbygd och glesbygd (på samma sätt som i Tabell 7). Analys & Strategi

Resultat effekt på biltrafik Om all tillkommande befolkning fram till 2030 lokaliseras inom dagens tätortsgränser skulle biltrafiken reduceras ca 4% jämfört med BAU 2030. Detta skulle i stort sett balansera ut den trafikökning (+5%) som skulle bli effekten av befolkningsökningen och den pågående förtätningstrenden enligt vårt BAU 2030. Tabell 9 Effekter på biltransportarbetet 12 av alternativet allt i tätort 2010 BAU Allt i tätort Totalt biltransportarbete idag pkm Totalt biltransportarbete 2030 BAU pkm Totalt biltransportarbete 2030 "Allt i tätort" Effekt på totalt biltransportarbete jfrt med idag Effekt på totalt biltransportarbete jfrt med BAU Storstadsregion 21 298 22 410 19 098-10% -15% Mellanbygd 45 680 48 962 48 273 6% -1% Glesbygd 17 092 16 539 16 670-2% 1% Totalt i landet 84 069 87 911 84 040 0% -4% I Tabell 10 redovisas hur biltrafikarbetet skulle förväntas förändras om all tillkommande befolkning skulle lokaliseras till storstad 13. Tabellen visar att om all tillkommande befolkning fram till 2030 skulle lokaliseras inom befintliga tätortsers gränser i storstadsregion skulle biltrafiken kunna reduceras med ca 9% jämfört med BAU. Då skulle vi således uppnå en nettotrafikminskning jämfört med vårt BAU 2030. Tabell 10 Effekter 12 av alternativet allt till storstad 2010 BAU 2030 Allt i storstad 2030 Totalt biltransportarbete t.pkm Totalt biltransportarbete t.pkm Totalt biltransportarbete t. pkm Effekt på biltransportarbete jfrt med idag Effekt på biltransportarbete jfrt med BAU Storstadsregion 21 298 22 410 16 909-21% -25% Mellanbygd 45 680 48 962 45 680 0% -7% Glesbygd 17 092 16 539 17 092 0% 3% Totalt i landet 84 069 87 911 79 680-5% -9% 12 De absoluta nivåerna i denna tabell redovisar ett BAU som enbart reflekterar det förändrade biltrafikarbetet till följd av befolkningsökning och trendmässig förtätning (se avsnitt 3.1). Vi antar emellertid att samma relativa effekter av ytterligare förtätning kan uppnås också vid en annan nivå på BAU, till exempel enligt Sam,pers basprognos. 13 som ett ytterlighetsalternativ 23

Effekter enligt andra aggregerade effektsamband I studien Bebyggelselokaliseringens betydelse för koldioxidutsläpp och tillgänglighet, WSP (2011) har man gjort en nylokalisering av ett 15% befolkningstillskott mellan 2009 och 2050 i två olika regioner: Skåne och Stockholm, och beräknat effekterna vad gäller transorternas CO2-utsläpp av olika lokaliseringsstrategier. Befolkningstillskottet har lokaliserats enligt tre alternativ: Utspritt Huvudsakligen i småorter med låg täthet. Samma genomsnittliga täthet som idag. Cykelavstånd till koll Stationssamhällen Hög bebyggelstäthet inom tätorterna i en flerkärning tätortsstruktur. Ökad täthet jämfört med idag Monocentriskt Huvudsakligen lokaliseras befolkningstillskottet i de centrala delarna av regionen Det handlar alltså inte om tre helt extrema alternativ. Spännvidden när det gäller CO2-utsläpp mellan de tre markanvändningsalternativen presenteras i Tabell 11. Tabell 11 Olika lokaliseringsalternativ - effekt på CO2 i två regioner. WSP (2011) Skåne Stockholm Utspritt: 100 (index) 100 (index) Monocentriskt: 85 88 Stationssamhällen: 91 97 Enligt studien kan alltså smartare lokalisering av 15% av befolkningen ge en minskning av CO2 med 10-15%. Notera dock att detta gäller inom dessa regioner. I våra räkneexempel ovan späds detta ut på nationell nivå genom andra regioner där inget befolkningstillskott, och därmed ingen förtätning kan ske. En annan skillnad är att analysen i WSP (2011) gjordes för tidsperioden fram till 2050 medan vår analys har 2030 som målår. Effektsambanden tycks ändå ligga i samma storleksordning. Analys & Strategi

4.5 Ytterligare effekter av ökad centralitet Enligt litteraturen finns ett starkt effektsamband mellan minskat bilresande och bostadens avstånd till ortscentrum. I vårt förtätningsalternativ på ortsnivå antar vi att den tillkommande bebyggelsen förläggs inom befintliga tätortsgränser och enligt samma mönster för avstånd till centrum som är typiskt för regiontypen. Om man dessutom pressar ny bebyggelse närmare centrum skulle det innebära att man kan vinna ytterligare effekt på biltrafiken. Effektsambandet för avstånd till centrum påverkar bara dem som nylokaliseras (dvs i vårt modell bara befolkningstillskottet i resp region). Den äldre bebyggelsens avstånd till centrum påverkas inte av dessa nytillskott. Därför blir den totala effekten av sådana lokaliseringsbeslut mindre än effekten av den ökade tätheten på ortsnivå, trots att effektsambandet i sig är starkare (när man jämför boende som bor olika centralt). Det är alltså bara de vänstra pilarna i Figur 2 som påverkas. Vi har använt effektsamband från Naess, som sammanställt olika undersökningar: Köpenhamn: 1 km närmare centrum minskar antalet motoriserade km med ca 6% Oslo: 1km närmare centrum minskar antalet motoriserade km med ca 6% Fredrikshavn: 1 km närmare centrum minskar antalet motoriserade km med 8% Vi använder Köpenhamns-sambandet i Storstad och Fredrikshavnssambandet i mellanbygd och glesbygd. Ett räkneexempel på hur mycket ytterligare reduktion (utöver täthetseffekten) som kan uppnås om befolkningstillskottet inte bara lokaliseras inom tätort utan också ytterligare närmare centrum än vad som är typiskt för regiontypen 14. Vi har här antagit att tillskotten kan centraliseras med 2 km i storstad, 1 km i mellanbygd och 0,5 km i glesbygd jämfört med vad som är typiskt i regiontypen idag. Tabell 12 Ytterligare effekt om befolkningstillskottet lokaliseras mer centralt än i alternativ "Allt i tätort". Hur mkt närmare centrum än "default" kan befolkningen lokaliseras? Hur mycket minskar bilresandet för den tillkommande befolkningen av en sådan "central" lokalisering? Minskat bilresande i tätorter i resp region Andel minskat resande(av total) till följd av mer central lokalisering inom tätorterna Storstadsregion 2 12% 417 561-2% Mellanbygd 1 8% 305 522-1% Glesbygd 0,5 4% -21 624 0% Totalt i landet 701 459-1% 14 Vi utgår från tidigare beräkningar baserade på TrVs effektsamband för täthet och fördelning mellan regiontyperna baserad på framskrivning av tidigare bebyggelsetillskott. 25

4.6 Hur ser förtätningstrenden ut på ortsnivå? Utöver den aggregerade bild av den pågående förtätningstrenden som redovisas i Figur 5 kan det vara intressant att studera variansen över olika tätorter. För att ge en bild av förtätningstrenden på ortsnivå har vi i figur Figur 8 plottat förändring i tätortsareal mot folkmängsdförändring i svenska tätorter med över 10 000 invånare mellan åren 2000-2010. Den diagonala linjen i figuren motsvarar en utveckling där tätheten förblir konstant, punkter under linjen innebär att befolkningen i tätort har ökat mer än landarealen det vill säga att en förtätning har skett. På motsvarande sätt motsvarar punkter över linjen tätorter där utglesning skett. Man kan konstatera att de flesta tätorterna ligger under linjen, detta gäller särskilt större städer, med mer än 50 000 invånare men även de flesta av städer med 20 000 50 000 invånare. Bland de orterna med mindre än 20 000 invånare, är det något större andel som glesnat de senaste åren. Figur 8 Utveckling av befolkning och tätortsyta i svenska tätorter (>5000 invånare) år 2000-2010 I Tabell 13 redovisas en analys av tätorter i Sverige som gått mot tätnande respektive glesnande struktur de senaste åren. Tabellen visar att 60% av alla tätorter har gått mot en utglesning men då detta framförallt är mindre orter innebär det ändå att endast en fjärdedel av tätortsbefolkningen bor i utglesnande orter. Tabell 13 Andel av befolkningen som bor i tätorter som tätnat respektive glesnat 2000-2010. FOLKMÄNGD T. INV LANDAREAL GENOMSNITTLIG TÄTHET INV/HA ANTAL GENOMSNITTLIG FOLKMÄNGD glesnand e tätorteteteteter tätnande tätorter glesnand e tätor- tätnande tätorter glesnand e tätor- tätnande tätorter glesnand e tätor- tätnande tätorter glesnand e tätor- tätnande tätorter 2 061 5920 221 310 9 19 1 117 735 1 845 8 055 26% 74% 42% 58% 60% 40% Analys & Strategi

4.7 Går det att förtäta så mycket som krävs? I avsnitt 4.4 redovisas olika framtidsscenarier kring förtätning. Scenarierna är långtgående, t ex all ny befolkning fram till 2030 lokaliseras inom dagens tätortsgränser. Det är naturligt att ställa frågor kring om huruvida detta är möjligt och vad det skulle innebära. Vilka ytor finns att ta i anspråk för utökad bebyggelse i dagens tätorter? Räcker dessa ytor? Behöver grönytor tas i anspråk? Vilken exploateringsgrad skulle det innebära för den nytillkommande bebyggelsen? Hur tätt skulle det bli i framtidens städer? Nedan görs ett försök att analysera dessa frågor. Vilka lediga ytor finns inom tätort idag? Normalt sett vill man i första hand förtäta på så kallad brunyta dvs mark som kan klassas som impediment det vill säga ytor som inte används för t ex rekreation. Vi har studerat SCBs tabeller över Grönytor och markanvändning Sveriges 112 tätorter över 10000 inv (2005). I denna statistik finns begreppet icke bebyggd mark utan vegetation vilket kan tolkas som brunytor. Detta är i själva verket olika former av belagd mark (som ej ligger inom 50 m från bebyggelse). Förutom att denna yta till viss del kan bestå av mark möjlig att förädla/bebygga består den till stor del av parkeringsytor, cykelvägar, gångvägar etc. Det är troligt att en del av dessa ytor skulle kunna utnyttjas för ny bebyggelse i framtiden t ex om mindre ytor för parkering behövs. Begreppet grönyta i statistiken (som utgör betydligt större andel av totala ytan än icke bebyggd mark utan vegetation ) innefattar all mark som har någon vegetation t ex gräsbevuxna ytor. En viss andel av dessa grönytor utgörs av det som kan klassas som impedimentyta. Men denna andel särredovisas inte i SCB (2005). Därför använde vi som komplement mer högupplöst markanvändningsstatistik från SCB (2000) ur vilken man kan utläsa vilken andel av grönytan som utgörs av impediment. Den senare statistiken är inte heltäckande utan bygger på ett urval av tätorter över 10000 inv. Analyserna kretsar kring möjligheter till att lokalisera hela befolkningstillskottet innanför dagens tätortsgränser. Data avseende ytor/markanvändning är från 2005, men vi har använt befolkningsdata för 2010 samt prognos för 2030 i respektive tätort med hjälp av SamPers befolkningsprognos per kommun. Vi antar att tillskottet sker jämt över alla tätorter i kommunerna. Nedan redovisas översiktlig analys över de 112 orterna. Vi valde att studera hur stor del av befolkningstillskottet i respektive ort som kan rymmas på ett uppskattat mått på halva impedimentsytan per tätort (från 2005) om man bygger där med exploateringstal motsvarande 60 inv/ha (alternativt motsvarande dagens täthet i tätortens befintliga bebyggelse om denna är högre än 60 inv/ha). I Tabell 14 redovisas exploateringstal och täthet vid olika typer av som vi tagit fram baserat på en tabell från Stockholm (Regionplanekontoret SLL (2009). Enligt tabellen kan en täthet på 60 inv/ha uppnås till exempel genom kombination av låg tät bebyggelse med medelhög öppen bebyggelse. 27

Tabell 14 Täthet vid olika typer av bebyggelse. Baserat på Regionplanekontoret SLL (2009) e- tal m2/boende inv/ha Gles småhus 0,1 40 25 Tät småhus 0,2 40 50 Medelhög öppen 0,3 35 86 Hög öppen 0,6 35 171 Låg sluten 0,2 35 57 Medelhög sluten 0,5 30 167 Hög sluten 1,2 30 400 I SCBs tabell över Grönytor och markanvändning som innefattar alla tätorter över 10 000 invånare redovisas disaggregerade data över markanvändningen i tätorterna. Normalt sett vill man skilja på Grönyta och Brunyta (eller impedimentyta). I SCBs tabeller över Grönytor och markanvändning inkluderas dock det som brukar kategoriseras som impedimentsyta i kategorin Grönyta. Därmed finns tyvärr inte information per tätort om hur stor andel av grönyta som i själva verket är är impedimentsyta. Den uppgiften finns däremot angiven i aggregerad form över alla orter i SCBs markavändningsstatistik från 2000. Genom att kombinera dessa datakällor uppskattades att i i genomsnitt 32% 15 av tätorternas obebyggda grönytor utgörs av impediment. Vi antog vidare att 50 procent av denna yta kan användas för förtätning. Värdena i Tabell 15 bygger på dessa antaganden. Analysen delas upp på tätorter där halva impedimentsytan inom dagens tätortsgräns räcker för att ta hand om den tillkommande befolkningen fram till 2030 och de tätorter där ytterligare förtätning behöver göras i befintlig bebyggelse det vill säga där inte halva impedimentsytan räcker för att rymma tillkommande bebyggelse. Tabell 15 visar att, om all tillkommande befolkning fram till 2030 ska lokaliseras inom dagens tätortsgränser, skulle de allra flesta tätorterna i storstadsregion komma att behöva göra ytterligare förtätning i befintlig bebyggelse utöver att ta halva impedimentsytan i anspråk för bebyggelse. I genomsnitt kommer tätheten i dessa orter att öka från 53 inv/ha till 58 inv/ha. I mellanregion klarar sig de flesta orter om man kan bygga på halva impedimentsytan medan och detsamma gäller alla orter i glesbygd (med ett undantag, se fotnot 18). De flesta tätorter i Mellanregion skulle enligt denna övergripande analys ha tillräckliga markytor inom dagens tätortsgränser för att rymma tillkommande befolkning fram till 2030. Samtidigt konstaderades i Tabell 5, att för de kommuner i Mellandbyggd som gjort en egen bedömning om framtida bebyggelseutveckling 16 angavs att totalt sett endast 30% av tillkommande befolkning planerades att lokaliseras 15 I SCB (2005) undersökning finns andel obebyggd grönyta angiven per kommun. En okänd andel av grönytan utgörs av s k impediment. I en annan undersökning, SCB (2000) finns en mer detaljerad kategorisering av grönyta, dock enbart som genomsnitt över flera tätorter. Från den senare beräknades att i genomsnitt 32% av grönytan i tätort var s k impedimentsyta. Denna siffra varierar naturligtvis över olika tätorter men den användes som schablon för beräkning av impedimentsyta per tätort. Vi antog att 50 procent av den uppskattade impedimentsytan i varje ort skulle kunna användas för ny bostadsbebyggelse. 16 i samband med Sampersprognosen för 2030 Analys & Strategi

inom dagens tätortsgränser. De båda analyserna är inte helt kompatibla eftersom ledig mark inte varit möjlig att ta fram på ortsnivå 17. Generellt kan man anta att det för många tätorter i Mellanbygd och Glesbygd kanske inte främst är tillgång till central byggbar mark som utgör drivkraften för att locka ny befolkning till orten. Många tätorter konkurrerar om ny befolkning genom att kunna erbjuda naturnära lägen och möjlighet till stora tomter. Detta är sannolikt ett av hindren för en medveten satsning på förtätning i dessa orter. För storstadsregionerna kan man, enligt Tabell 5, notera att det finns större drivkrafter mot ökad förtätning enligt planerna. Här anges att 69% av tillkommande befolkning förväntas lokaliseras inom dagens tätortsyta. Enligt analysen i Tabell 15 kommer halva impedimentsytan i Storstadsregion räcka i ännu mindre grad än i Mellanbygd. Ändå planeras en högre grad av koncentration till befintliga tätorter i storstad. Se vidare resonemang i avsnitt Vad styr förtätningspotentialen?. Tabell 15 Uppskattning av framtida ianspråktagande av impediment samt behov av ytterligare förtätning i befintlig bebyggelse i svenska tätorter >10 000 inv. Vidare redovisas dagens respektive framtida täthet på bebyggda ytor. Förutsättning: all tillkommande befolkning fram till 2030 lokaliseras inom dagens tätorter. Tätorter där tillskottsytor enligt halva impedimentsytan räcker Tätorter där förtätning på befintlig bebyggelse behövs Tätorter i Storstadsregion Antal tätorter > 10000 inv 2 20 Befolkning 2010 48 416 2 580 675 Befolkning 2030 49 598 3 004 585 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta idag 29 53 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta 2030 28 58 Tätorter i Mellanregion Antal tätorter > 10000 inv 38 25 Befolkning 2010 1 354 798 1 130 638 Befokljning 2030 1 442 271 1 329 341 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta idag 32 41 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta 2030 32 45 Tätorter i Glesbygd Antal tätorter > 10000 inv 26 1 18 Befolkning 2010 407 064 17 275 Befolkning 2030 408 456 24 974 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta idag 23 37 Genomsnittlig boendetäthet på bebyggd yta 2030 21 51 1 17 vidare överlappar samsområden och tätortspolygonerna varandra. I analysen i avsnitt 4.2 antogs att framtida befolkning i samsområden som till mer än 50% låg innanför dagens tätortspolygoner hamnade inom tätort medan befolkning i övriga samsområden räknades till utanför tätort. Det finns en risk att mindre tätorter har högre frekvens av samsområden som ligger delvis i och delvis utanför tätorten och där mer än 50% ligger utanför tätortspolygonen. Därmed finns ev en risk att överskatta andelen utanför tätort. 18 Norrtälje, enda tätort i glesbygd där inte halva impedimentsökningen räcker enligt räkneexemplet. Ev borde denna ort snarare räknas till mellanregion (Kommunklass: 6 Turism och besöksnäringskommuner, har klassats som glesbyggd eftersom de flesta orterna i gruppen ligger i typiska glesbyggsområden) 29

Exempel på täta städer och stadsdelar Bebyggelseutveckling kan ske på olika sätt. I Figur 9 redovisas exempel på två städer, Atlanta och Barcelona, med samma befolkningsstorlek men med markant olika bebyggelsetäthet. Befolkningstäthet per hektar är enligt figuren 12 inv/ha i Atlanta medan den är 330 i Barcelona. Det är osäkert om dessa täthetssiffror är helt jämförbara med siffrorna för svenska tätorter i Tabell 15, detta beror på hur tätort respektive tätortsbefolkning definierats i de båda studierna. Man kan konstatera att Atlantas täthet är ungefär hälften jämfört med tätorter i svensk glesbygd. Å andra sidan är tätheten i Barcelona flerdubbelt jämfört med genomsnittlig täthet i orter i storstadsregion. Figur 9 Atlanta och Barcelona, två städer med samma befolkningsstorlek men olika bebyggelsestruktur. OECD (Lefèvre, 2009) I Figur 10 redovisas, med hälp av SCBs statistik över grönytor och markanvändning i tätorter över 10000 invånare, de orter i Sverige som uppvisar störst täthet. Tätast enligt denna definition är Malmö, med över 70 inv/ha, följt av Stockholm, Göteborg, Uppsala, Lund och Märsta som alla har över 50 inv/ha. Det är naturligtvis skillnad på täthetsmått för hela tätorter kontra på områdesnivå. Men för att illustrera olika möjligheter att förtäta redovisas i Figur 11 exempel på förtätning i olika typbebyggelser. Exempelvis ökas tätheten i gles småhusbebyggelse med 30-100% vilket, enligt nyckeltalen i Tabell 14, innebär en ökning i inv/ha från ca 25 inv/ha till 33-50 inv/ha. Vidare exemplifieras med hur Medelhög öppen bebyggelse kompletteras från ca 86 inv/ha till 115-170 inv/ha. Analys & Strategi

Figur 10 Täthet (inv/ha) i de tätaste svenska orterna. Källa SCB 2005 med uppdatering 2010. 31

Figur 11 Exempel på stegvis förtätning genom olika grad av komplettering/omvandling av befintlig bebyggelse. Bebyggelsetyper som exemplifieras är Gles småhusbebyggelse (översta raden), Medelhög öppen bebyggelse (mittdaden) och Medelhög sluten bebyggelse (nedersta raden). Källa: Regionplanekontoret i Stockholm 2010. Analys & Strategi

Vad styr förtätningspotentialen? De redovisade exemplen visar att lokalisering av framtida befolkningstillskott inom dagens tätortsgränser sannolikt är fysiskt möjlig. Det finns i många tätorter mark som är möjlig att förtäta på. Vidare kan ofta befintlig bebyggelse kompletteras i olika grad till högre täthet. Om detta är politiskt, juridiskt eller ekonomiskt möjligt beror dock på många faktorer. Projektet Tätare Stockholm Tätare stadskärnor tydliggör att förtätning sker när flera faktorer samverkar. I projektet togs fram ett verktyg, förtätningsrosen, som kan användas för att illustrera förtätningspotentialen för olika stadsdelar. I verktyget identifieras och analyseras dimensionerna förtätningsbehov, förtätningstryck, förtätningsutrymme, och förtätningsfrihet. Ett exempel på ingående parametrar och hur värderingen kan se ut redovisas i Regionplanekontoret i Stockholm har använt strukturen i Figur 12 för att bedöma potentialen för förtätning i olika delar av Stockholm. Figur 12 Förtätningspotential för områden beskriven i dimensionerna drivkrafter, resurser, begränsningar och politik. Källa: Regionplanekontoret Stockholm (2010). 33

Figur 13 Exempel på redovisning av sammanlagd förtätningspotential enligt verktyget förtätningsrosen. Förtätningsrosens har 16 dimensioner, värdena har relativiserats från 0 100 procent. Höga värden (långt ut i cirkeln) innebär stor förtätningspotential. Källa: Regionplanekontoret (4:2011) Analys & Strategi

5 Funktionsblandning Flera studier pekar på att så kallad funktionsblandning där bostäder samlokaliseras med målpunkter i form av handel och arbetsplatser kan ha gynnsam inverkan på det motoriserade resandet. I denna rapport analyserar vi inverkan av funktionsblandning främst när det gäller handel, särskilt i form av bristande funktionsblandningnär det gäller resor till så kallade externa affärsetableringar. Etablerandet av s k Externa köpcentrum har länge hävdats vara ett hot mot lokal service och en källa till ökat bilresande. I det följande presenteras en bild av nuläget och trend för långa inköpsresor kopplat till utveckling av externhandeln i avsnitt 5.1. Vidare görs en backcastingstudie kring hur de långa inköpsresorna till externa köpcentrum skulle kunna reduceras enligt målbilden för 2030 i avsnitt 5.2. Dessutom diskuterar vi betydelsen av så kallad självförsörjningsgrad (utbudet av arbetsplatser i förhållande till antalet boende) på ortsnivå i avsnitt 5.3. 5.1 Externa affärsetableringar nuläge och trend Det finns ingen statistik över hur många inköpsresor som görs just till externa affärsetableringar 19, Ett sätt att närma sig frågan om hur många inköpsresor som sker till externa affärsetableringar är att titta på inköpsresor som: sker med bil (antingen som förare eller passagerare) är >10km (enkelresa) Enligt RVU 2011 sker det 317 miljoner sådana resor per år i landet. Av dessa sker 68% som bilförare, vilket betyder att beläggningen i de bilar som utnyttjas för sådana inköpsresor är 1,46 personer. 60% av resorna är kopplade till inköp av sällanköpsvaror. Denna definition av resor till externa affärsetableringar kan ifrågasättas, bland annat därför att långa inköpsresor med bil också kan göras för att handla i andra tätorters centrala delar. En helt annan metod för att uppskatta antalet resor ger emellertid resultat i samma storleksordning: Enligt en uppskattning av Ulf Rämme (expert på handelsfrågor vid WSP, tidigare HUI) är en rimlig uppskattning att externhandeln totalt sett står för 15-20% av den totala handeln i riket, vilket i absoluta tal skulle innebära en omsättning på 85-115 miljarder kronor årligen. Tillsammans med nyckeltal för omsättningen per besökare i sådana anläggningar (ca 300 kronor) skulle det motsvara ca 300 miljoner besökare årligen. Det råder ingen tvekan om att den rådande trenden är att handeln i externa affärsetableringar ökar, både som absoluta tal, och i jämförelse med handel som innebär kortare resor. I HUR (2009) studeras omsättningsdata från 36 utvalda kommuner. I dessa har externhandlens omsättning mellan år 1997 och 2007 ökat med 71%, medan cityhandeln i samma kommuner bara ökat med 15%. 19 Det finns inte heller någon självklar definition över vad som är en extern affärsetablering. SCB identifierar i en ny undersökning landets olika handelsområden, där också tätorternas centrala handelsområden ingår om de är tillräckligt stora. 35

Även de nationella resvaneundersökningarna visar samma tendens, om vi använder samma indikator som ovan: inköpsresor med bil som är längre än 10 km. Sådana bilresor har ökat mellan undersökningarna år 2005/2006 och år 2011, se Tabell 16. Tabell 16 Trend långa inköpsresor mellan de nationella resvaneundersökningarna 2005/2006 respektive 2011 Enbart bilresor Andel som är >10km Av alla inköpsresoköpsresorsor, Av alla in- Av alla inköpsre- sällan- dagligvaror köpsvaror 2005/2006 31% 23% 41% 2011 32% 22% 46% Tabell 16 visar att trenden mot längre inköpsresor syns tydligt bland sällanköpsvarorna, som också är de där långa inköpsresor är vanligast. Resorna för dagligvaruinköp visar ingen motsvarande utveckling däremot, och sett till utvecklingen av alla inköp som helhet, tycks utvecklingen mot allt längre resor med bil därför gå ganska långsamt. När det gäller den klimatpåverkan som resor till externa affärsetableringar orsakar så förstärks den problematiska trenden (allt fler långa inköpsresor med bil) ytterligare när man tar hänsyn till beläggningen vid sådana bilresor 20. Beläggningen har nämligen minskat över tid: Enligt RVU 05/06 var medelbeläggningen i de bilar som användes för resor till externa köpcentrum (dvs inköpsresor >10km med bil) 1,53 personer/bil, medan motsvarande nyckeltal 2011 sjunkit till 1,46. Det innebär att de uppskattningsvis ca 300 miljonerna årliga bilburna besökare till externa affärsetableringar tillsammans gör ca 200 miljoner bilfärder. 5.2 Alternativa framtidsbilder: Effekter på biltrafik 2030 I det tidigare uppdraget fanns ett samlat mål om att åtgärden funktionsblandning skulle bidra till 2% av det totala biltrafikarbetet i landet jämfört med BAU 2030. Åtgärden Minska resandet till externa affärsetableringar som diskuteras i detta kapitel, motsvarar bara en del av det som då avsågs med samlingsbegreppet funktionsblandning. Vi antar därför nu hypotetiskt att vi skulle vilja bromsa utvecklingen mot längre inköpsresor i en utsträckning så att den åtgärden i sig själv motsvarar en 1% minskning av det totala trafikarbetet med bil jämfört med BAU 2030. Enligt RVU 2005/2006 är dagens totala persontransportarbetet med bil 21 ca 62 miljarder fordonskilometer per år. Med en beräknad total trafiktillväxt om 33 % fram till 2030 skulle ett sådant åtagande behöva motsvara en minskning av biltrafikarbetet med 827 miljoner fordonskilometer årligen. 20 totalt antal resor i bil delat med antal resor som bilförare 21 För privata personresor Analys & Strategi

Enligt TrV(2006) innebär varje extra inköpsresa med bil till externt köpcentrum ca 10 ytterligare fordonskilometer jämfört med det alternativa sättet att utföra samma inköp 22. Beräkningen är baserad på respondenternas eget uppgivna alternativ för hur inköpsresan skulle ersatts (ev med flera andra resor) om det ej varit möjligt att utnyttja det externa köpcentrumet. Reslängderna har baserats på ett antagande om att både resan till externt köpcentrum, och den (de) alternativa resan(resorna) skulle skett direkt tur-och-retur, utan samordningsvinster med annat resande. Denna metod innebär att indirekta effekter av ett minskat utbud av externa affärsetableringar, i form av lägre bilägande och ett större utbud av lokala affärer, inte ingår i de uppmätta effektsambanden. Om vi utgår från uppskattningen i TrV(2006) att varje besök på externt handelscentrum innebär 10 extra fordonskilometer, skulle det krävas att 83 miljoner av de långa inköpsresorna med bil i BAU 2030 skulle ersättas med sina alternativ 23 för att målet en minskning med 830 miljoner fordonskilometer - skulle uppnås. Enligt den rådande trenden mellan 2006 och 2011 tycks antalet långa inköpsresor med bil öka med knappt 1% årligen (se Tabell 16), vilket motsvarar ca 2,5 miljoner resor per år. Om vi antar att den trenden fortsätter i samma takt fram till 2030 skulle det betyda att dagens dryga 300 miljoner resor till externetableringar skulle ha ökat till ca 350 miljoner sådana resor till år 2030. Den förväntade trendmässiga ökningen under tiden fram till 2030 (+50 miljoner resor) är alltså mindre än den minskning av resandet (-83 miljoner resor) som skulle behövas för att uppnå målet. Ett 1% mål (jämfört med biltrafiken BAU 2030) för denna åtgärd innebär alltså att antalet långa inköpsresor med bil måste minska under dagens nivå. Jämfört med den beräknade situationen 2030 om trenden fortsätter som hittills (BAU) innebär målbilden ta en 23% minskning av antalet resor till externetableringar (83/350). Jämfört med antalet sådana resor idag skulle ett sådant åtagande innebära 26% minskning (83/300). Hur skall ett sådant mål kunna uppnås genom planerings- och regleringsåtgärder? Ett förenklat antagande kan vara att antalet besök vid externa affärsetableringar är direkt proportionellt mot det totala antalet sådana etableringar i landet. I så fall skulle målet ovan kunna uppnås om 1/4 av dagens etableringar avvecklades, och inga nya sådana etableringar tillkom under tiden fram till 2030. De effektsamband vi har använt för beräkningarna innefattar inte indirekta effekter på bilinnehav och utbud av lokal service. Därmed kan man eventuellt förvänta sig att den nödvändiga effekten kan uppnås redan med en något mindre påverkan på utbudet av externa affärsetableringar än vad som ges av våra beräkningar ovan. 5.3 Självförsörjningsgrad: balans mellan arbetsplatser och antal boende på ortsnivå Flera studier visar att funktionsblandade orter och områden har mindre bilresande per invånare. Betyder detta att en satsning på att funktionsblandning i alla orter ger totalt mindre bilresande? Detta kräver 22 Måttet varierade kraftigt mellan olika undersökta externetableringar: mellan 0,3km och 12,2 km. 23 Det totala trafikarbetet med bil (fordonskilometer) i 2005/2006 års RVU var drygt 62 miljarder fkm per år. 37

viss eftertanke. Holmberg och Brundell-Freij (2012) analyserar biltrafikarbetet i ett antal Skånska orter utifrån bland annat täthet, självförsörjningsgrad (arbetsplatser/boende), serviceutbud (dagligvaror), avstånd till regioncentrum, kollektivt turutbud och förekomst av tågstation. Resultatet visar att av dessa har parametrarna täthet och självförsörjningsgrad störst inverkan på de boendes resor. Håller resultaten även för allmän prediktion av betydelsen av självförsörjningsgrad (mätt som antal arbetsplatser/boende) och biltrafikarbete? Frågan berör diskussionen i avsnitt 3.3 om den inneboende skillnaden mellan analyser allt-annat-lika, och åtgärder i verkligheten där allt-annat aldrig är lika. Resultaten i Holmberg och Brundell-Freij (2012) bygger framförallt på att det finns ett antal småorter i deras datamaterial (t ex Bjuv och Osby) där det finns relativt stora industrier som erbjuder många arbetstillfällen. Med en grov generalisering: Ganska många som bor i dessa orter jobbar på den industrin, och har därmed korta pendlingsavstånd. Befolkningens genomsnittliga reslängd är därmed förvånande kort, med tanke på ortens övriga egenskaper, t ex avstånd till regioncentrum och utbud av kollektivtrafik. Därmed identifierar analysen ett samband, en positiv effekt av ökad självförsörjningsgrad som tycks minska antalet kilometer som befolkningen i dessa orter reser med bil (jämfört med vad man annars skulle förväntat sig) Men vad betyder det när det gäller hur man bör välja att lokalisera tillkommande befolkning och arbetsplatser? Betyder det att det är önskvärt att lägga stora arbetsplatser i byar med få arbetstillfällen för att öka självförsörjningsgraden där? Detta är tveksamt och beror på ortens regionala lokalisering. De anställda som bor i precis den ort där företaget lokaliseras får i genomsnitt korta arbetsresor 24. Men ett sådant företag kommer inte att anställa enbart personer från den ort där den lokaliserats. Många andra inpendlare till samma företag får längre arbetsresor med en lokalisering i ett perifert läge. Lägen i centrala större tätorter är därför säkert betydligt mer optimala sammantaget när det gäller att lokalisera företag med många arbetsplatser. En annan tolkning vore att resultaten innebär att det är önskvärt att planera för nya bostäder i de orter där stora industrier redan finns? Det kan vara rätt, men även detta beror på: ur ett klimatperspektiv är lägen i centrala tätorter med många arbetsplatser i utbudet är nog oftast en ännu bättre lokalisering när det planeras för ny bebyggelse. Däremot kan resultaten tolkas direkt i det (osannolika) fall att avvägningen verkligen står mellan olika lokaliseringar där allt-annat är lika. Det vill säga att om man har bestämt sig för att av andra skäl lokalisera nya bostäder till någon perifer ort, då är det ur klimatsynpunkt mest gynnsamt att välja en ort där det finns (eller kan tillskapas) ett rejält antal arbetsplatser. Resonemanget ansluter också till konstaterandet i avsnitt 4.1 om att den regionala lokaliseringen har avgörande betydelse för resvanorna och resandets klimatpåverkan. 24 Genomsnittet påverkas av den del av befolkningen som arbetar lokalt. Men de korta resavstånden gäller naturligtvis inte alla: många boende i dessa orter kommer ändå att pendla till arbeten på andra håll. Analys & Strategi

6 Gatuutformning utifrån gående och cyklisters villkor Denna åtgärd innebär att infrastrukturen utformas så att gående och cyklister på olika sätt ges företräde i förhållande till biltrafiken. Hastigheterna dämpas för ökad säkerhet, trottoarer och cykelbanor/fält ges ökat utrymme på bekostnad av körfält för biltrafik, ökat företräde för oskyddade trafikanter i korsningar mm. Åtgärderna innebär minskade barriärer att använda gång och cykel som färdmedel, snabbare restider för gående och cyklister medan biltrafikens hastighet och därmed relativa konkurrenskraft minskar. Effekten av ändrad gaturumsutformning borde vara störst i täta områden där det dessutom finns många målpunkter inom gång och cykel avstånd. Det bör påpekas här att analysen i detta kapitel i avsaknad av relevanta svenska data bygger på amerikanska effektsamband och grova antaganden om det nuvarande tillståndet i svenska tätorter. 6.1 Nuläge och trend Under de senaste decennierna har många planerare omfattat ett ideal där gång- och cykeltrafik (tillsammans med kollektivtrafik) bör prioriteras högt vid utformning av områden för ny bebyggelse. Trots detta är det inte ovanligt att biltrafiken prioriteras när det kommer till konkreta konflikter mellan trafikslagens framkomlighet och tillgänglighet. Det har inte varit möjligt att få fram hur stor del av bebyggelsen i dagens tätorter som redan är Gångoch cykelorienterade i den mening som avses i de effektsamband som vi använder för beräkningarna i avsnitt 6.2 och 6.3. För vårt räkneexempel har vi valt att anta att sådan gynnsam utformning redan tilllämpats i områden som berör en fjärdedel av dagens befolkning. Det är alltså bara för de återstående tre fjärdedelarna som vi räknar med att mer gång- och cykelvänlig utformning kan bidra till minskad biltrafik jämfört med BAU. 6.2 Framtidsbilder och effekter för förändrad gatunätsutformning på biltrafiken 2030 De effektsamband som presenteras i Tabell 2, är i huvudsak är en direkt översättning av Tabell 5.8 i IEA(2009). Dessa förefaller i stor utsträckning bygga på nordamerikanska erfarenheter sammanfattade av Litman (2008). När man tolkar resultaten behöver man därför hålla i minnet att i Nordamerika förekommer betydligt större variation mellan olika områdens gång- och cykelvänlighet än i Sverige, och att normalnivån både när det gäller gång- och cykelvänlighet, och när det gäller cyklandets omfattning troligen ligger betydligt lägre i Nordamerika. Den skillnad mellan bilanvändningen i GC-vänliga respektive icke-gcvänliga områden som man uppmätt i Nordamerika är därmed inte direkt överförbar till en potential i svenska bostadsområden. 39

I brist på relevanta svenska data genomför vi ändå ett räkneexmpel som i huvudsak baseras på de redovisade översiktliga effektsambanden i Litman (2008): att cykelresandet 25 är 2-4 gånger större, medan bilresandet är 5-15% lägre, i områden med gynnsamma förhållanden för gång- och cykeltrafik. 6.3 Förändrad gatunätsutformning 2030 som når målbilden 2030 Enligt Litman (2008) förväntas en GC-satsning alltså samtidigt ge upphov till Ungefär 10 procent minskning av biltrafiken (i intervallet < 30 km) Ungefär 200 procent ökning av cykeltrafiken (i samma reslängdsintervall) En storskalig illustration av effektsambanden Om man hypotetiskt antar att en sådan omfattande GC-satsning kunde göras i hela landet, skulle det motsvara (med hänsyn till uppgifterna i Tabell 17 om hur omfattande biltransportarbetet respektive cykeltransportarbetet i olika reslängdsintervall är idag), Ungefär 3 miljoner pkm minskning av biltransportarbetet Ungefär 10 miljoner pkm ökning av cykeltransportarbetet Sammantaget skulle detta innebära att det totala biltransportarbetet på nationell nivå skulle minska med 4% att cirka 30% av GC-ökningen förväntas komma från minskad biltrafik. Den senare uppgiften är något lägre än, men i samma storleksordning som, vad andra källor uppskattat (sammanfattade i Naturvårdsverket (2005), och utvärderingen av Cykelstaden Odense 26 ). Båda dessa referenser anger nämligen att när cykelorienterade åtgärder vidtas står överflyttning från bil för ungefär hälften av den observerade ökningen av cykeltrafiken. Jämförelsen stärker alltså därmed i viss mån att de aggregerade effektsambanden i Litman (2008) och IEA(2009) kan vara tillämpliga även i svenska tätorter. Tabell 17 Persontransportarbete med bil respektive GC i olika färdlängdsintervall. från RVU (2006) Bilresande (pkm) GC (pkm) 0-5 km 4 205 427 3 196 574 5-30 km 26 158 784 2 007 849 >30 km 53 704 886 194 974 25 Även i orginalreferensen är det oklart om dessa relativa förändringar avser antalet resor eller antalet personkilometer, och om de avser resandet i området eller resandet från området. Vi tillämpar dessa samband här som om de avsåg antalet personkilometer i reslängdsintervallet <30 kilometer, eftersom det förefaller helt osannolikt att förbättrade förhållanden för gång- och cykeltrafiken skulle kunna minska bilresandet på längre avstånd än så. 26 http://trafitec.dk/sites/default/files/evaluering%20af%20odense%20cykelby.pdf Analys & Strategi

Backcasting hur omfattande behöver åtgärderna vara för att nå målet? Enligt effektsambanden ovan skulle ovanstående räkneexempel alltså motsvara en satsning där alla bostadsområden i Sverige samtidigt överförs från bilorienterade till gång- och cykelorienterade, vilket enligt effektsambandet skulle ge en total minskning av biltrafikarbetet om 4%. Vi har istället förutsatt att (minst) en fjärdedel av bostadsområdena redan är GC-orienterade. Därmed krävs att samtliga övriga bostadsområden i svenska tätorter (omfattande tre fjärdedelar av befolkningen) får ett GC-orienterat trafiknät fram till 2030, för att minska biltrafiken så mycket (-3%) som åtagandet i Tabell 3 innebär. 41

7 Förbättrad tillgänglighet med kollektivtrafik i tätort 7.1 Nuläge och trend Denna del av analysen genomförs som en backastingövning där vi utifrån elasticiteter mellan kollektivtrafikutbud och kollektivresande samt vad forskningen visar om andel av det ökande kollektivresandet som kommer från bil. Vidare ger vi exempel på hur det ökade utbudet kan tolkas via generaliserade reskostnader kan Vi utgår från bil och kollektivresor enligt RVU 05/06 som användes i den tidigare studien då underlag för ett klimatscenario togs fram (WSP 2011). 7.2 Hur kraftiga kollektivtrafikåtgärder behövs för att målen ska nås? I det tidigare uppdraget fanns två olika åtgärder som berör kollektivtrafikförbättringar: Ökad närhet (inom åtgärdsområdet fysisk planering) och Förbättrat utbud. Särskilt den senare av dessa åtgärder antogs då ha påtagliga effekter på biltrafikarbetet i alla reslängdsintervall. Av åtgärdernas sammantagna effekt på biltrafikarbetet på nationell nivå kom något mindre än hälften (40%) från resande i reslängdsintervallet 0-30km. I detta arbete har vi antagit att samma relativa andel av det totala åtagandet för kollektivtrafikåtgärderna kvarstår som ett samlat mål för vad som behöver uppnås genom förbättrad kollektivtrafik i tätort. Det innebär då att sådana åtgärder behöver vara så kraftiga att de sammantaget minskar bilresandet med 4% på nationell nivå (se Tabell 3). Sådana förbättringar av kollektivtrafiken kan handla om kortare gångavstånd till hållplats, effektivare nätdragning (t ex fler direktlinjer till attraktiva målpunkter), ökat turutbud eller kortare restider i fordonen 27. Dessa olika typer av förbättringar kan översättas i varandra via den effekt de har på den så kallade generaliserade reskostnaden. När man förbättrar kollektivtrafiken kommer man att stimulera alla trafikanter att utnyttja det alternativ som nu gjorts mer attraktivt. Det är inte bara tidigare bilister som kommer att resa med en kraftigt förbättrad busstrafik: också tidigare bussresenärer kommer att göra fler och längre bussresor, och en del gång och cykeltrafikanter som kommer att välja att åka buss istället. 27 Det bör noteras att det minskade biltrafikarbete som förväntas bli följden av en ökad förtätning (se kapitel 0) delvis uppstår som en följd av att ökad täthet ger underlag för bättre tillgänglighet till och utbud av kollektivtrafik. De kollektivtrafikförbättringar som diskuteras i detta avsnitt är sådana som är utöver vad man skulle förvänta sig till följd av den planerade förtätningen. Se diskussion i avsnitt 3.3. Analys & Strategi

I en aktuell rapport från Svensk kollektivtrafik Kollektivtrafikens samhällsnytta (Eliasson 2011), anges som en rekommenderad tumregel att när en kollektivtrafiksatsning genomförs så utgörs 50-70% av tidigare bilister. Det innebär i så fall att biltrafikminskningen är drygt hälften av det ökade resande som man observerar när kollektivtrafiken förbättras. Detta betyder i sin tur att kollektivtrafiken behöver göras så attraktiv att resandeökningen i kollektivtrafiken blir dubbelt så stor som den önskade biltrafikminskningen. Tabell 18 Effekter av kollektivtrafikåtgärder i tätort för att åtagandet skall nås. Relativ effekt på resandet Bil < 30 km > 30 km Totalt Koll < 30 km Transportarbete 2010 Transportarbete BAU 2030 (antagit 33% ökning i alla intervall) Effekt på resandet av kollektivtrafikåtgärder i tätort 30 364 211 40 384 401-4 472 476-11% 53 704 886 71 427 499 Kommentar 84 069 097 111 811 899-4 472 476-4% Åtagande 5 947 084 7 909 622 8 944 952 113% Dubbelt så stor som biltrafikminskningen Beräkningar baserade på resmönster enligt RVU 2005/2006 och enkel framskrivning till BAU 2030 med hjälp av proportionell tillväxt i alla segment ger därmed att kollektivtrafikförbättringarna, för att uppnå det önskade målet, behöver ge 113% ökning av kollektivtrafikresandet i reslängdsintervallet 0-30 km jämfört med BAU. Hur mycket bättre behöver kollektivtrafiken bli när det gäller närhet, reshastighet och turtäthet för att ge en så stor resandeökning? För att få en uppfattning om detta utnyttjar vi ett erfarenhetsmässigt värde på den så kallade utbudselasticiteten. Tegnér (2012) anger värdet 0,46 28. Om vi skall kunna uppnå den nödvändiga kollektivtrafikförbättringen i tätort (0-30 km) genom enbart utbudsförbättringar så behöver utbudet därmed ökas med i genomsnitt 245% (=1,13/0,46). Vad en utbudsökning om 245% innebär i praktiken beror naturligtvis på vilken turtäthet som råder i utgångsläget. Vi har hypotetiskt antagit att ett genomsnittligt turintervall för de resor vi studerar här (reslängd <30 km) är en tur var 20:e minut, eller 3 turer per timme. I en sådan trafik innebär en 245% ökning av utbudet att antalet turer ökar till drygt 10 turer per timme, och turintervallen därmed sjunker från 20 minuter till knappt 6 minuter. Enligt de värderingar av turintervall (20 kr/tim) som rekommenderas av ASEK (Trafikverket 2012b) motsvarar en sådan förbättring en sänkning av den generaliserade reskostnaden på nästan 5 kronor (4,73 kr) för den genomsnittlige resenären (se Tabell 19). 28 I det tidigare arbetet användes värdet 0,4 baserat på en annan källa. 43

ASEK anger att alla komponenter i restiden dörr-till-dörr värderas lika högt, och dubbelt så högt som turintervallet 29. Därmed får en minskning av restiden dörr-till-dörr med 7 minuter samma positiva effekt på resandet som en minskning av turintervallet med 14 minuter (från 20 till 6 minuter). Det är orealistiskt att man skulle välja att utnyttja enbart utbudsökning som verktyg när kollektivtrafikresandet skall göras mer attraktivt. Ett hypotetiskt räkneexempel på hur en så stor förbättring av den generaliserade reskostnaden istället skulle kunna uppnås genom en kombination av tillgänglighetshöjande åtgärder, som tillsammans motsvarar en sänkning av restiden dörr till dörr visas också i Tabell 19. Tabellen visar att de hypotetiskt ansatta förbättringarna något överträffar den ökning av turutbudet som beräknats vara nödvändig för att nå en total minskning av biltransportarbetet med 4%. Tabell 19 Hypotetiskt räkneexempel som visar hur den nödvändiga tillgänglighetsförbättringen kan uppnås genom en kombination av tillgänglighetshöjande åtgärder. Värderingar från ASEK 5, Trafikverket (2012b) ANTAGANDEN Antaget turutbud idag 3 Motsvarande turintervall idag 20 minuter Nödvändig turutbudsökning 245 % Nytt turutbud (hypotetiskt) 10,35 turer per timme Nytt Turintervall (hypotetiskt) 6 minuter Värdering Turintervall enligt ASEK Tabell 7.8 20 kronor/timme Värdering av den hypotetiska förbättringen ovan Tillgänglighetsförbättringar genom kombination av åtgärder: Antagen förbättring minuter 4,73 kronor Värdering enl ASEK 29 Kr/tim Värdet av förbättringen (kr) Minskning av gångtid till och från hållplats 3 40 2,00 Kortare åktid 2 40 1,33 Ökat turutbud; från 3-> 4 turer/timme 5 20 1,67 Sammanlagd förbättring 5,00 29 ASEK anger olika tidsvärden för arbetsresor (53 kr/tim) respektive övriga resor (33 kr/tim). Vi har här räknat med 40 kr/tim som ett rimligt genomsnitt. Analys & Strategi

8 Parkeringsåtgärder för minskad biltrafik 8.1 Nuläge och trend för tillgång och pris på parkering i tätort De rikstäckande resvaneundersökningarna ställer frågan om hur parkeringen är arrangerad vid hemmet (frågan ställs till dem som har bil i hushållet, och analyseras på hushållsnivå) respektive vid arbetsplatsen (för dem som har tillgång till bil, arbetar och har körkort. Frågan analyseras på individnivå). Svaren på dessa frågor när det gället resvaneundersökningen 2011 sammanfattas i Tabell 20 och Tabell 21. Tabellerna visar att de allra flesta har tillgång till gratis parkering vid både bostad och arbetsplats, men att andelarna är lägre i storstadsregionen, och att den dagliga avgiften för parkering vid bostaden för dem som betalar också är betydligt högre i den regionen. Tabell 20 Tillgång till gratis parkering vid bostaden. RVU 2011. Parkering på egen tomt el motsv Gratis parkering ej på egen tomt Sammanlagt gratis parkering Storstadsregion 51% 14% 65% 16,36 Mellanbygd 70% 8% 78% 8,38 Glesbygd 81% 7% 88% 7,75 I riket 67% 9% 76% 11,69 Tabell 21 Andel av potentiella bilpendlare som har tillhandahållen parkering vid arbetsplatsen 30. RVU 2011 Genomsnittlig p-avgift (per dag) vid bostaden för dem som ej har gratis parkering Arbetsgivaren erbjuder parkering Storstadsregion 66% Mellanbygd 78% Glesbygd 85% I riket 76% 30 Fråga om P-avgiftens storlek ställs bara till respondenter med _egen reserverad_ p-plats vid arbetet. Vi har bedömt att denna uppgift inte är relevant för genomsnittliga parkeringskostnader för alla bilpendlare. Vi kan därför inte presentera uppgifter om hur många som har tillgång till gratis parkering vid arbetet. 45

8.2 Framtidsbilder för parkering Tabellerna ovan visar att många har god tillgång till parkering. Vid bostaden parkerar en stor majoritet helt utan kostnad. Det finns alltså utrymme att använda mer restriktiva parkeringspolicies, både när det gäller tillgång till, och pris på, parkeringar. Däremot kan det vara svårt för offentliga beslutsfattare att genomföra sådana policies, eftersom parkering i så hög grad sker på privat mark och genom arbetsgivarnas försorg. Detta är ett vanligt problem för genomförande av parkeringspolicies också i andra länder. Cost 342 (2005) uppskattade att ungefär 50% av alla parkeringsplatser i Helsingfors ligger på privat mark. För Oxford uppskattade man att 40-60% av de parkeringsplatser som inte var reserverade för boende låg på privat mark. I våra beräkningar nedan har vi inte tagit hänsyn till denna svårighet, utan förutsatt att tillgång och prissättning kan styras genom offentliga beslut. 8.3 Effekter på biltrafiken 2030 om alternativa parkeringsåtgärder genomförts Flera studier indikerar att tillgång och pris för parkering påverkar benägenheten att välja bil för sina resor. Figur 14 visar ett exempel på hur sambandet syns tydligt i en resvaneundersökning. Figur 14 Hur färdmedelsfördelning för arbetsresor beror av tillgång och pris på parkering. Trafikverket et al (2010) Analys & Strategi