RAPPORT. Olika nivåer på resandet. Genomgång av de resandematriser som används av Järnvägsgruppen KTH och de som används i den nationella planeringen

RAPPORT Olika nivåer på resandet Genomgång av de resandematriser som används av Järnvägsgruppen KTH och de som används i den nationella planeringen 2009-12-17 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: Olika nivåer på resandet - Skillnad mellan resandematriser som används av Järnvägsgruppen KTH och de som används i den nationella planeringen Redaktör: WSP Sverige AB Besöksadress: Arenavägen 7 121 88 Stockholm-Globen Tel: 08-688 60 00, Fax: 08-688 69 99 Email: info@wspgroup.se Analys & Strategi Org nr: 556057-4880 Styrelsens säte: Stockholm www.wspgroup.se Foto: Joachim Lundgren Carl Swensson

Förord Nyligen avslutades den offentliga utredningen om höghastighetståg (SOU 2009:74 Höghastighetsbanor ett samhällsbygge för stärkt utveckling och konkurrenskraft). Som underlag till denna utredning gjorde Järnvägsgruppen på KTH prognoser med Samvips-systemet (ett system som är utvecklat och använt av Järnvägsgruppen på KTH). Dessa prognoser skiljer från de prognoser som används i den nationella planeringen och som tagits fram med prognossystemet Sampers. Som en del i ett större uppdrag att se på vad detta kan få för implikationer för bedömningen av lönsamheten av investeringar i höghastighetsbanor, har WSP på uppdrag av Banverket tittat på skillnader i resandet i utgångsläget i de två prognossystemen. Detta uppdrag redovisas i denna rapport som författats av Anna Johansson WSP. Uppdragsledare för det större uppdraget till Banverket har varit Christian Nilsson WSP. Stockholm i december 2009 Fredrik Bergström Affärsområdeschef WSP Analys & Strategi Analys & Strategi

Analys & Strategi

Innehåll SAMMANFATTNING... 1 1 BAKGRUND... 3 2 RESANDEMATRISER FÖR NULÄGE... 5 2.1 Sampers och åtgärdsplaneringen... 5 2.2 Samvips och utredning om höghastighetsbanor... 6 2.3 Skillnader mellan Sampers och Samvips resandematriser... 7 3 VAD SÄGER STATISTIKEN?... 9 4 HUR PÅVERKAS EN SAMHÄLLSEKONOMISK KALKYL?... 15 5 SLUTSATSER... 17 Analys & Strategi

Analys & Strategi

Sammanfattning WSP Analys & Strategi har på uppdrag av Banverket jämfört resandematriserna från de två prognossystemen Sampers respektive Samvips. Nyligen avslutades den offentliga utredningen om höghastighetståg (SOU 2009:74 Höghastighetsbanor - ett samhällsbygge för stärkt utveckling och kon-kurrenskraft). Som underlag till denna utredning gjorde Järnvägsgruppen på KTH prognoser med Samvips-systemet (ett system som är utvecklat och använt av Järnvägsgruppen på KTH). Dessa prognoser skiljer från de prognoser som används i den nationella planeringen och som tagits fram med prognossystemet Sampers. Sampers-modellen är skattad på data från de nationella resvaneundersökningarna Riks-RVU/RES 1994-2000. Modellen är sedan kalibrerad mot samma data, dvs. Riks-RVU/RES 1994-2000, samt mot järnvägs- och luftfartsstatistik från SJ och LFV. Samvips-prognoserna, vilka använts till utredningen om höghastighetsbanor, bygger också på resandematriserna från Sampers, framtagna med de förutsättningar som gäller för åtgärdsplaneringen. Eftersom Sampers nuläge och den jämförelseprognos som tagits fram med Sampers bedömts ligga för lågt har man i Samvips räknat upp framför allt det långväga resandet men även det kortväga. WSP Analys & Strategi har i detta uppdrag genomfört en analys av data från de nationella resvaneundersökningarna och därefter jämfört resultaten med resandenivåerna i Sampers respektive Samvips. Resvaneundersökningarna består av två delundersökningar, en för allt resande mätdagsinsamling, en för enbart långväga långväga datainsamling. Uppgifterna från den s.k. långväga datainsamlingen i resvaneundersökningarna, som ligger till grund för nivån på transportarbetet i Sampers, underskattar det långväga transportarbetet med bil. Detta på grund av glömskeeffekter som framför allt verkar drabba frekventa resor, ofta kortare långa resor, t.ex. arbetspendling och liknande. Däremot är underlaget kring längre långväga resor, speciellt resor med färdsätt som t.ex. flyg och i mindre vanliga ärenden, säkrare i den långväga datainsamlingen än om information kring långväga resor hämtas från den s.k. mätdagsinsamlingen. Således är nivån i Sampers kring långväga bil för låg, vilket kan motivera en uppskrivning. Det är dock svårt att säga vad den rätta nivån ska vara. Det är osäkert om den nivå som ges av mätdagsresedelen i de nationella resvaneundersökningarna är den som ska användas. Dessutom bör man se över metoden för uppskrivningar. Dels är uppräkningen inte gjord i förhållande till den prognos som används som jämförelseprognos i åtgärdsplaneringen utan mot en referensprognos som har ett högre resande än åtgärdsplaneringens jämförelseprognos. Analys & Strategi 1

Sedan är det lämpligare att räkna upp långväga bil för sig istället för att göra en generell uppräkning av långväga resande såsom det gjorts i Samvips. Vidare är det mer korrekt att räkna upp olika reslängdssegment av det långväga resandet med olika mycket då de längsta resorna inte bör räknas upp med lika mycket som de kortare. Det är klart att det högre resandet i Samvips ger högre nyttor i en samhällsekonomisk kalkyl än vad Sampers resande ger. Storleken på effekten på kalkylen är osäker, men dels ger den högre nivån i sig ökade nyttor, dels ger uppviktningen av de längsta långväga resorna en överskattning av överflyttningen från bil till tåg och därmed nyttan av detta. Underlaget pekar vidare på att det krävs ytterligare analys- och utvecklingsarbete när det gäller insamlade data och existerande statistik för att hitta rätt nivå på det transportarbete som används i modellerna, men det väcker också metodfrågor som bör studeras närmare inför framtida resvaneundersökningar. 2 Analys & Strategi

1 Bakgrund Nyligen avslutades den offentliga utredningen om höghastighetståg (SOU 2009:74 Höghastighetsbanor - ett samhällsbygge för stärkt utveckling och konkurrenskraft). Som underlag till denna utredning gjorde Järnvägsgruppen på KTH prognoser med Samvips-systemet (ett system som är utvecklat och använt av Järnvägsgruppen på KTH). Utifrån dessa prognoser gjorde WSP samhällsekonomiska kalkyler enligt den metodik som ASEK rekommenderar med en kalkylmodell särskilt uppbyggd för ändamålet. 1 På uppdrag av Banverket utreder WSP nu: 1. Skillnaden mellan Järnvägsgruppens resandematriser och de som används i den nationella planeringen. 2. Vilket resultat Sampers (den nationella prognosmodellen) skulle ge för Europakorridoren. 3. Hur resultatet skiljer sig mellan kalkyler med Samvips och kalkyler enligt ASEK. Den första punkten rör alltså nivån på resandet i utgångsläget, den andra hur resandet förändras på grund av höghastighetstågsinvesteringarna och den tredje hur effekterna ska hanteras och värderas i den samhällsekonomiska kalkylen. I denna rapport redovisas utredningen om punkt 1. Punkterna 2 och 3 redovisas i separata rapporter. 1 Den samhällsekonomiska kalkylen redovisas i WSP Rapport 2009:20 Samhällsekonomisk bedömning av Höghastighetsbanor i Sverige. Analys & Strategi 3

4 Analys & Strategi

2 Resandematriser för nuläge I detta kapitel redovisas de nulägesmatriser som används av Sampers-modellen i åtgärdsplaneringen 2008/2009 och de nulägesmatriser som använts av Samvips-systemet i den statliga utredningen om höghastighetsbanor som genomfördes under 2009. Förutom nulägen redovisas också de jämförelseprognoser för 2020 som tagits fram för av de två modellsystemen. Detta för att korrigeringar mellan Sampers och Samvips har gjorts på denna prognos. Beskrivningen avgränsas till inrikes transportarbete. Utrikes resor ingår inte alls, dvs. inte heller inrikesdelen av utrikes resor är inkluderad. Detta för att underlätta efterföljande jämförelser med datauttag från de nationella resvaneundersökningarna, Riks-RVU och RES. 2.1 Sampers och åtgärdsplaneringen Sampers-modellen är skattad på data från de nationella resvaneundersökningarna Riks-RVU/RES 1994-2000. Modellen är sedan kalibrerad mot samma data, dvs. Riks-RVU/RES 1994-2000, samt mot järnvägs- och luftfartsstatistik från SJ och LFV. Nedanstående siffror är de som använts för basåret 2006 (nuläge) i åtgärdsplaneringen 2008/09. I tabellen presenteras också siffror för prognosåret 2020. Det som presenteras för 2020 är det som använts som jämförelsealternativ (JA) i åtgärdsplaneringen 2008/09, det s.k. EET-scenariot. 2 2 EET-strategin, som står för Strategin för effektivare energianvändning och transporter, är framtagen av Banverket, Energimyndigheten, Luftfartsstyrelsen, Naturvårdsverket, Sjöfartsverket och Vägverket på uppdrag av regeringen. Strategin föreslår styrmedelsförändringar med syfte att begränsa transport- och energisektorernas miljöpåverkan. I det prognosscenario som bygger på EET-strategin antas t.ex. en ökad körkostnad mellan 2006 och 2020 med 0,7 procent. De höjda bensin- och dieselskatter som antas motverkas i scenariot av bränsleeffektivisering i bilparken. Taxorna i kollektivtrafiken antas oförändrade undantaget flyg vars priser antas öka med 1,5 procent till 2020. Analys & Strategi

Tabell 1. Persontransportprognos åtgärdsplanering 2008, Miljoner personkilometer per år Nuläge 2006 JA (EET) 2020 Ökn i % Långväga bil 13,8 15,0 8% Långväga tåg 5,2 7,2 38% Långväga buss 1,8 1,9 10% Inrikes flyg 3,1 3,2 4% Summa långväga 23,8 27,3 14% Regional bil 66,3 74,8 13% Regional tåg 4,3 6,5 48% Regional övrig spår 5,0 6,2 23% Regional buss 8,2 8,2 0% Gång och cykel 3,8 4,2 11% Summa regionalt 87,7 99,8 14% Totalt inrikes 111,5 127,1 14% Ovanstående siffror visar en ökning av det totala inrikes transportarbetet som uppgår till 14 procent från 2006 till 2020. Såväl det långväga som det kortväga transportarbetet ökar också med 14 procent. Alla färdsätt ökar resandet, men tåg ökar klart mest med mellan 38 och 48 procent. 2.2 Samvips och utredning om höghastighetsbanor Som underlag för Samvips-prognoserna har matriser från Sampers, framtagna av Banverket med utgångspunkt i de förutsättningar som gäller för åtgärdsplaneringen, använts. 3 Det nuläge och den prognos som tagits fram med Sampers har av Järnvägsgruppen på KTH bedömts ligga alldeles för långt jämfört med uppgifter om dagens (2007) transportarbete från Banverket. 4 Järnvägsgruppen har därför räknat upp den långväga matrisen med 30 procent och den kortväga med 5 procent. Underlaget är inte helt tydligt på denna punkt, men som WSP tolkar beskrivningarna är uppräkningen gjord med utgångspunkt i en referensprognos som också tagits fram i åtgärdsplaneringen och inte i åtgärdsplaneringens JA. 5 Denna referensprognos har ett högre resande än det JA som används i åtgärdsplaneringen vilket gör att nivåskillnaderna mellan Samvips JA och Sampers JA blir ännu större än de angivna 30 respektive 5 procenten. 3 Se Prognoser och samhällsekonomiska kalkyler med Samvips för Götalandsbanan Underlagsmaterial till Banverket, KTH, 2009-04-27. 4 Se Marknadsanalys av godstransporterna och persontrafiken för år 2008, Jacob Wajsman, Banverket, 2009.05.03. 5 Som nämnts tidigare ligger EET-scenariot till grund för det JA som används i åtgärdsplaneringen och detta JA ger ett lägre transportarbete än referensprognosen. 6 Analys & Strategi

När det gäller nuläget (2007) så är Samvips-systemet kalibrerat så att det återger ovanstående nämnda statistik från Banverket kring transportarbetet 2007. Tabell 2. Persontransportprognos Samvips, Miljoner personkilometer per år Nuläge 2007 JA 2020 Ökn i % 2006 2020 Långväga bil 23,5 25,1 7% Långväga tåg 5,6 7,4 32% Långväga buss 1,7 1,3-24% Inrikes flyg 2,7 3 11% Summa långväga 6 33,5 36,8 10% Regional bil 75,3 83,3 11% Regional tåg 4,4 7,3 66% Lokal kollektiv 12,6 15,2 21% Gång och cykel 5,4 5,8 7% Summa regionalt 97,7 111,6 14% Totalt inrikes 131,2 148,4 13% Ovanstående siffror visar en ökning av det totala inrikes transportarbetet som uppgår till 13 procent från 2007 till 2020, dvs. ökningen är i samma storleksordning som vad Sampers ger. Det långväga transportarbetet ökar med 10 procent medan det kortväga ökar med 14 procent, också det i samma storleksordning som vad Sampers ger, även om förhållandet nu är att långväga ökar långsammare än kortväga. Även enligt Samvips ökar tågresandet mest, men nu minskar dessutom långväga buss (även om långväga buss står för en liten del av det totala inrikes transportarbetet). 2.3 Skillnader mellan Sampers och Samvips resandematriser Som nämnt ovan är skillnaderna mellan nuläge/jämförelseprognos i Sampers å ena sidan och Samvips å den andra inte så stora när det gäller ökningstakter. Detta är en naturligt följd av att underlaget i båda fallen kommer från Sampers. Till följd av uppräkningen är däremot skillnaden stor när det gäller nivån på resandet. Dessutom, i och med att den uppskrivning som gjorts i första hand 6 Färjetrafik är exkluderad eftersom den inte ingår i Sampersprognosen ovan. Detta är dock en mycket liten post. Analys & Strategi

gäller långväga bil 7 så är andelen långväga resor, och då specifikt långväga bil, högre i Samvips än i Sampers. Samvips ger ett totalt resande i utgångsläget som är 18 procent över det som Sampers har som nuläge 8. Det långväga resandet är 41 procent högre och det regionala 11 procent högre. Dessa nivåskillnader återfinns i princip även i prognosen för jämförelsealternativet år 2020 eftersom uppräkningen ursprungligen gjorts utifrån prognosresultaten. Uppräkningen i Samvips har dock gjorts i förhållande till Sampers referensprognos och inte utifrån den prognos med EET-antaganden som använts som järmföreslealternativ i åtgärdsplaneringen, vilket gör att Samvips ger ett totalt resande som är 17 procent högre i förhållande till Sampers och åtgärdsplaneringen. Långväga resande 2020 är 35 procent högre i Samvips än Sampers och kortväga resande 12 procent högre. Tabell 3. Nivåskillnad Samvips i förhållande till Sampers, procent. Redovisat för nuläge respektive prognos 2020 (först jämfört med JA i åtgärdsplaneringen därefter jämfört med referensprognos i åtgärdsplaneringen) Samvips i förhållande till Sampers Nuläge JA (EET) JA (referens) Totalt persontransportarbete +18% +17% +10% Långväga persontransportarbete +41% +35% +35% Kortväga persontransportarbete +11% +12% +4% Som nämnts ovan är det framför allt långväga bil som nivåmässigt ligger högre i Samvips än i Sampers. Såväl i nuläge som i prognosen för 2020 ligger persontransportarbetet med bil enligt Samvips ca 70 procent över det i Sampers. 7 Allt långväga transportarbete är visserligen uppskrivet men sedan är nivåerna kalibrerade till vad som gäller enligt Banverkets statistik där nivåerna för flyg och tåg är ungefär desamma som i nuläget för Sampers. Det innebär att i princip hela den uppräkning som långväga transportarbete genererar hamnar på långväga bil. 8 Observera att nulägen gäller två olika år, 2006 respektive 2007, men detta förklarar i storleksordningen några procent av skillnaden. 8 Analys & Strategi

3 Vad säger statistiken? I föregående avsnitt konstaterades att nivån skiljer i utgångsläget, nuläget, mellan de två prognoser som tagits fram med Sampers respektive Samvips. I grund och botten bygger prognoserna på samma siffror, men en nivåjustering har alltså gjorts i Samvips som framför allt gör att nivån på transportarbetet med långväga bil ligger högre i såväl nuläge som i jämförelseprognosen för 2020. Det är således två olika nivåer på dagens långväga resande med bil som använts för avstämning mot de olika prognoserna. I båda fallen har dock uppgifterna sitt ursprung i de nationella resvaneundersökningarna som genomförts. När det gäller senare resvaneundersökningar, Riks-RVU 1994-1998 respektive RES 1999-2001 och RES2005/2006, så består dessa av två delundersökningar, en för mätdagens resande och en för långväga resande. Sampers nivåer på det långväga resandet kommer från delundersökningen om långväga resande. Samvips nivåer bygger istället på statistikserier 9 med utvecklingstakter som är beräknade utifrån flera källor nationella resvaneundersökningar, regionala resvaneundersökningar men också andra källor som t.ex. Bilprovningens körsträckemätningar och Vägverkets trafikmätningar. Dessa siffror är sedan avstämda mot uppgifter om mätdagens resande från den senaste nationella resvaneundersökningen, RES05/06. Det är således skillnader i skattningar av långväga transportarbete från de två delundersökningarna mätdagens resande respektive långväga resande som på var sitt håll rättfärdigar nivåerna i Sampers respektive Samvips. För att förklara att det kan bli olika resultat för samma sak från en och samma undersökning följer nedan en kort metodbeskrivning för RES som är relevant för frågeställningen. Nationella resvaneundersökningar har gjorts under flera tillfällen 1978, 1984/85, 1994-2001 och 2005/06. Sampers-modellen är, vilket nämnts tidigare, skattad och kalibrerad på data från 1994-2000, dvs. data från Riks-RVU 1994-1998 och RES 1999-2000. I resvaneundersökningen (i fortsättningen används beteckningen RES) samlas alla förflyttningar in som urvalspersonen (UP) gjort under en mätdag. Mätdagen 9 Det är inte helt klart hur dessa siffror är framtagna eftersom vi inte fått tillgång till beräkningsunderlaget. I den metodbeskrivning som finns i Marknadsanalys av godstransporterna och persontrafiken för år 2008, Banverket, 2009-05-03, beskrivs källorna men inte själva beräkningsgången. Analys & Strategi

är låst i förväg till respektive UP och alla årets dagar är mätdagar. För att få fler observationer på långväga resor, i RES definierade som resor som är minst 10 mil enkel resa eller 20 mil om det är en tur- och returresa, så samlas dessa in under en längre mätperiod. Denna period börjar dagen innan mätdagen och sträcker sig 30 dagar bakåt i tiden för resor som är minst 10 mil och 60 dagar bakåt i tiden för resor som är minst 30 mil. Dessutom, för att få en bättre bild av utrikes resande så samlas uppgifter om s.k. gränspassageresor, dvs. resor till våra grannländer som är kortare än 10 mil, in under en period om 30 dagar bakåt i tiden räknat från mätdagen. Som vi redan varit inne på går det således att hämta uppgifter om långväga transportarbete med bil dels från mätdagens resor, där alla förflyttningar ingår, dels från undersökningen om långväga resor. Det är något olika definitioner som gäller för de olika undersökningarna mätdag och långväga när det gäller begreppen huvudresa, delresa och reseelement. Definitioner mätdagens insamling: En huvudresa startar och slutar i en så kallad huvudresepunkt. Huvudresepunkter är bostaden, fritidsbostaden, arbetsplats/skola eller tillfällig övernattningsplats. En huvudresa kan bestå av en eller flera delresor. Varje gång man uträttar ett ärende så sker en delresa. Att enbart byta färdsätt räknas inte som ett ärende. Varje gång man byter färdmedel skapas ett reseelement. Definitionen långväga insamling: En långväga huvudresa startar och slutar i en så kallad huvudresepunkt. Huvudresepunkter är bostaden och fritidsbostaden. Detta innebär att arbete/skola och tillfällig övernattningsplats är inte längre huvudresepunkter. En huvudresa kan bestå av en eller flera delresor. Även i den långväga datainsamlingen definieras delresan utifrån att man stannar och uträttar ett ärende. Till skillnad från mätdagens datainsamling så ska dock ärendet här vara viktigt och styrande för hur man rest. I det flesta fall så utgår därför de långväga resorna från bostaden, går till en målpunkt (det huvudsakliga ärendet för resan) och sedan tillbaka igen. De flesta långväga huvudresor är således tur- och returresor. Dessa ska vara minst 20 mil för att ingå i undersökningen. Om huvudresan är en enkelresa från bostaden till fritidshuset så räcker det att den är 10 mil. Inga reseelement samlas in. Nedan följer siffror från RES05/06. Liknande skillnader mellan skattningen av långväga transportarbete från mätdagen respektive från de utökade långväga 10 Analys & Strategi

mätperioderna kan påvisas för alla de senaste resvaneundersökningarna som vi studerat (1994-2001 och 2005/06). Därför har vi här valt att endast titta på den senaste undersökningen. De uttag som är gjorda gäller dels långväga transportarbete med bil beräknat från mätdagens datainsamling, dels långväga transportarbete med bil beräknat från den långväga datainsamlingen. I båda fallen har endast resor som är helt inom Sverige tagits med. Tabell 4. Långväga inrikes transportarbete med bil, osäkerhetsintervall samt reslängd per långväga inrikes bilresa, Källa: RES05/06. Insamling mätdag Insamling långväga Transportarbete, miljarder km 25,2 18,2 Osäkerhetsmarginal*, +/- intervall 2,1 0,5 Osäkerhetsmarginal*, i procent +/- 8% 3% Genomsnittlig reslängd per resa, km 190 208 Osäkerhetsmarginal +/- 8 3 Osäkerhetsmarginal i procent 4% 2% *Osäkerhetsmarginalen är redovisad som halva det 95-procentiga konfidensintervall som är framräknat för skattningen. Som framgår av tabellen ovan är långväga inrikes transportarbete för bil skattat från mätdagsinsamlingen närmare 40 procent högre än motsvarande uppgift från den långväga datainsamlingen. Osäkerhetsmarginalen är betydligt större på skattningen från mätdagen eftersom denna siffra bygger på betydligt färre observationer än vad den långväga datainsamlingen har, drygt 1 100 jämfört med dryg 28 000. Just att få upp antalet observationer för långväga resor så att de kan specialstuderas är ett av skälen till att de samlas in i en extra undersökning. Även med hänsyn taget till osäkerhetsintervallet så är dock skattningen från mätdagen högre än skattningen från den långväga insamlingen. Tydligt är således att en del resor tappas bort i den långväga datainsamlingen, troligen till följd av glömskeeffekter men också till följd av trötthetseffekter då denna undersökning kommer efter mätdagsinsamlingen i en lång telefonintervju. Detta påverkar nivån på transportarbetet. Det har också framförts i andra sammanhang att det skulle finnas en minneseffekt som förlägger resan för den som svarar längre tillbaka i tiden är när den egentligen genomfördes, dvs. att respondenten inte tar med den under mätperioden. Detta är förvisso ett problem men forskning inom metoder för insamling av resvanedata har visat att det även finns en tendens att göra tvärtom, att i minnet förlägga resor senare i tiden är vad de egentligen genomfördes vilket medför att resor kommer med i datainsamlingen vilka egentligen inte infallit under mätperioden. Dessa minneseffekter verkar således åt motsatta håll. Analys & Strategi

Ett större problem verkar vara att respondenterna behandlar olika resor på olika sätt. Till exempel är det relativt tydligt att fler långa långväga resor samlas in i den långväga insamlingen medan fler korta långväga resor samlas in under mätdagen. I figuren nedan är det totala inrikes transportarbetet med bil skattat från mätdagen respektive från den långväga datainsamlingen uppdelat på reslängd. Upp till reslängder på 40 mil enkel resa så ligger mätdagssiffrorna klart över, medan transportarbetet från resor längre än så är mer lika från de två undersökningarna. Denna bild stöds också av att den genomsnittliga reslängden per resa är längre i den långväga insamlingen än i mätdagsinsamlingen vilket syntes i tabellen ovan. Denna tendens blir ännu tydligare då man också inkluderar utrikes resande. Då blir transportarbetet från resor över 40 mil enkel resa till och med betydligt högre om man tittar på långväga datainsamling jämfört med mätdagens datainsamling. Detta hänger samman med att långa resor görs mer sällan och för att få en rättvisande bild av riktigt långa resor som bör man titta på data från den långväga insamlingen. 10,0 9,0 8,0 Insamling mätdag Insamling långväga 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 100-149 km 150-199 km 200-399 km 400-799 km 800- km Figur 1. Långväga inrikes transportarbete med bil fördelat efter reslängd. Källa: RES05/06. Långa resor är också lättare för respondenten att komma ihåg i och med att de inte görs så ofta. Mer vanliga resor, som exempelvis regionalpendling omkring 10 mil, är däremot svårare att komma ihåg. Denna typ av resor verkar uppenbarligen därför vara underrepresenterade i den långväga datainsamlingen. Just den gräns som används för långväga resor i undersökningen, minst 10 mil enkel resa, verkar därför ställa till en del problem vid datainsamlingen i och med att det har blivit allt vanligare att exempelvis pendla 10 mil. Det går kanske 12 Analys & Strategi

därför inte längre går någon gräns mellan vardagsresande och långväga resande vid 10 mil utan snarare vid längre reslängder. Ett ytterligare problem med reslängdsgränsen är, vilket framgår om man studerar rapporterade resor mer i detalj, att respondenterna tenderar att avrunda reslängderna till jämnare siffror, exempelvis 10, 15 respektive 20 mil, istället för 11 och 14 mil osv. eftersom man är osäker på längden. På mätdagen, där inga gränser finns utan alla resor samlas in är detta inget problem. Men i den långväga datainsamlingen där man uttryckligen inte ska ta med resor som är kortare än 10 mil så verkar det vara så att flera respondenter låter bli att rapportera resor som man är osäker på och därmed i praktiken endast tar med resor som är klart över 10 mil. Det finns också skillnader i definitionerna mellan mätdag och långväga datainsamling som påverkar transportarbetet som samlas in. På mätdagen samlas som sagt alla resor in och alla detaljer kring dessa resor. När det gäller långväga resor så samlas dels inga förflyttningar som genomförts på målpunkten in utan bara resan dit och resan hem. Detta har ingen större effekt för den jämförelse som görs här i och med att sådana förflyttningar inte heller tagits med i mätdagssiffrorna. Något som kan spela större roll är att inga stopp på vägen tas med i den långväga datainsamlingen och att reslängderna i många fall kan vara bortglömda och därför ersatta med fågelavstånd eller liknande. Detta gör att den faktiska reslängden kan vara längre än den som noterats i insamlingen. Sammanfattningsvis så är det klart att den långväga datainsamlingen underskattar transportarbetet i och med glömskeeffekter som framför allt verkar drabba frekventa resor, ofta kortare långa resor, t.ex. arbetspendling och liknande, och göra att dessa tenderar att glömmas bort. Däremot är underlaget kring långa långväga resor, speciellt resor med färdsätt som t.ex. flyg och i mindre vanliga ärenden, säkrare i den långväga datainsamlingen än i mätdagsinsamlingen. Analys & Strategi

14 Analys & Strategi

4 Hur påverkas en samhällsekonomisk kalkyl? De skillnader som finns mellan Järnvägsgruppens resandematriser och de som används i den nationella planeringen påverkar utfallet av den samhällsekonomiska kalkylen. I utredningen om höghastighetståg användes Järnvägsgruppens matriser som vi konstaterat (Tabell 3 i avsnitt 2.3) ligger betydligt högre, 17 procent, än de som används i åtgärdsplaneringen. Hur skulle resultaten av den samhällsekonomiska kalkylen i höghastighetstågsutredningen påverkas av om den lägre resandeprognosen i Sampers hade använts? Vi har inte här haft möjlighet att göra några nya samhällsekonomiska kalkyler med skilda nivåer på transportarbetet för att på så sätt avgöra hur resultatet hade påverkats. KTH har dock genomfört och jämfört kalkyler med Samvips där i ena fallet en låg matris använd, i det andra fallet en hög matris. 10 Denna jämförelse visar att nyttosidan i kalkylen blir 22 procent högre med den höga matrisen jämfört med den låga. Skillnaden i resande mellan de två matriser som jämförts var i detta fall 10 procent. Ovanstående resultat indikerar att nyttorna ökar med i storleksordningen en faktor två i förhållande till ökningen i nivån på transportarbetet. Det skulle i så fall innebära att ovan nämnda skillnad på 17 procent mellan nivån på transportarbetet i Samvips och Sampers resulterar i att nyttosidan i den samhällsekonomiska kalkylen i uppdraget om höghastighetsbanor är ca 30-40 procent högre än vad den skulle ha varit om Sampers transportarbete hade använts. Det bör dock påpekas att faktorn är framtagen med en viss fördelning av resandet på olika färdsätt. En annan sammansättning kan ge andra resultat. Förutom ovanstående effekter av en nivåskillnad i det totala transportarbetet så har också uppskrivningen av det långväga resandet, såsom det är gjort i Samvips, effekter på kalkylen. Såväl korta som långa långväga resor är uppräknade med lika mycket, trots att överensstämmelsen för de längsta resorna var relativt god i utgångsläget. Detta innebär i förlängningen att överflyttningen till tåg sannolikt överskattas eftersom höghastighetsalternativet rimligtvis borde vara mer attraktivt för de med långa bilresor än de med korta bilresor. 10 Se Prognoser och samhällsekonomiska kalkyler med Samvips för Götalandsbanan Underlagsmaterial till Banverket, KTH, 2009-04-27. Analys & Strategi

16 Analys & Strategi

5 Slutsatser Skillnaderna mellan nuläge/jämförelseprognos i Sampers å ena sidan och Samvips å den andra är av naturliga skäl inte så stora när det gäller ökningstakter. Skillnaden är däremot stor när det gäller nivån på resandet för både nuläge och prognosår. Dessutom, i och med att den uppskrivning som gjorts i första hand gäller långväga bil så är andelen långväga resor och då långväga bil, betydligt högre i Samvips än i Sampers. En genomgång av data från den nationella resvaneundersökningen visar ganska tydligt att den långväga datainsamlingen i resvaneundersökningen underskattar transportarbetet i och med glömskeeffekter som framför allt verkar drabba frekventa resor. Dessa är ofta kortare långa resor, t.ex. arbetspendling och liknande, och i och med att de är vanliga tenderas de att glömmas bort. Däremot är underlaget kring långa långväga resor, speciellt resor med färdsätt som t.ex. flyg och i mindre vanliga ärenden, säkrare i den långväga datainsamlingen än i mätdagsinsamlingen. Således är nivån i Sampers kring långväga bil för låg. Det är dock svårt att säga vad den rätta nivån ska vara. Den skattning som fås om man selekterar ut enbart långväga resande ifrån mätdagsinsamlingen är behäftad med osäkerheter bland annat på grund av att den inte bygger på så många observationer. Därför är det inte självklart att det är denna nivå som Samperssiffrorna ska skalas upp emot såsom det är gjort i Samvipsmatriserna. Om en uppskrivning ska göras bör metoden för en sådan ses över. Det är lämpligare att göra uppräkningen färdsättsvis och inte generellt räkna upp allt långväga resande. Som det är nu ger Samvips ett betydligt högre bilresande än vad uppräkningsfaktorn i sig ger. Dessutom är det antagligen mer korrekt att räkna upp olika reslängdssegment av det långväga resandet med olika mycket, dvs. de längsta långväga resorna bör inte räknas upp lika mycket som de kortaste långväga resorna. Detta då överensstämmelsen för de längsta resorna var relativt god i utgångsläget, se figur 1. I och med att uppräkningen är gjord på allt långväga resande så leder det till en överskattning av nivån på transportarbetet i Samvipsprognosen. Det är klart att det högre resandet i Samvips ger högre nyttor i en samhällsekonomisk kalkyl än vad Sampers resande ger. Storleken på effekten på kalkylen är osäker, men dels ger den högre nivån i sig ökade nyttor, dels ger uppviktningen av de längsta långväga resorna en överskattning av överflyttningen från bil till tåg och därmed nyttan av detta. Analys & Strategi

Den korta genomgång som gjorts i denna rapport visar avslutningsvis på att det krävs ytterligare analys- och utvecklingsarbete när det gäller insamlade data och existerande statistik för att komma till rätta med frågan om rätt nivå på transportarbetet. Genomgången väcker också metodfrågor som bör studeras närmare inför framtida resvaneundersökningar. 18 Analys & Strategi

WSP Analys & Strategi Arenavägen 7 121 88 Stockholm-Globen Telefon 08-688 60 00 Fax 08-688 69 16 www.wspgroup.se