Hur har de långsiktiga persontrafikprognoserna stämt med utfallet? Föredrag 2016-03-24 Matts Andersson
Om projektet Finansierat av Trafikverket Ett delprojekt om personprognoser, ett om godsprognoser. Denna presentation gäller person-delen. Deltagare från WSP (Matts, Karin BF, Christer A, Stehn S, Frida A, Christian N, Qian W, Rickard H), KTH (Jonas E), TPmod (Staffan A) och Urbanet (Janne H, Göran T) Två frågor: 1. Har de svenska longitudinella prognoserna träffat rätt? 2. Vad har orsakat eventuella fel? - Ett sätt att formulera frågorna är funkar tvärsnittsmodeller för longitudinella prognoser? - Skilj på referensprognoser och policyprognoser! Finns mycket artiklar om uppföljning av objektprognoser: resandet på vägobjekt underskattas generellt något, resandet på järnvägsobjekt överskattas.
Prognoser vi följt upp (Kommunikationsdepartementet 1975) Transportrådet 1980 Olika källor sammanvägs Transportrådet 1990 Nästlade logitmodeller, delvis från utlandet VTI 1992 Bara biltrafik (bilinnehavsmodell, körsträckemodell) Samplan 1996 Samma struktur som TPR 1990 (en modell för regionala resor, en för inter-reg), helsvenskt. Samplan 1999 - Sampers SIKA 2005 - Sampers BV VV 2009 - Sampers (Trafikverket 2012) - Sampers (Trafikverket 2015) - Sampers
1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 Tågprognoserna är ok på totalen Follow up km travelled rail 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 Trp arb tåg Komdep 1975 hög Komdep 1975 låg TPR 1980:3 Samplan 1996 Samplan 1999 BV VV 2009 Trv 2015 BV VV 2009 without EET 0.00
Den stora ökningen sker i regionaltrafiken 14.00 Metro 12.00 10.00 Tram Commercial + commuter trains Commuter trains Commercial trains 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00
Men prognoserna förutspådde att fjärrtrafiken skulle öka mest Svårt att jämföra prognos och statistik: - Definitionen är olika - En del prognoser separerar inte mellan regional/fjärr - En del prognoser separerar inte mellan regional buss/tåg Men vi kan se i Samplan 1999 och SIKA 2005 att man överskattade fjärr men underskattade regional. Förklaringsfaktorer för regionaltågrestillväxten: - Att regionaltågsutbudet ökat kraftigt (fkm har dubblats 1990-2013) - Att bensinpriskorselasticiteten är större för regionaltåg. - Dock så har priserna på regionaltrafiken har ökat kraftigt (85 % realt 1985-2013), medan de legat ganska still för fjärrtrafiken.
1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 Follow up km travelled domestic air 10.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 Trp arb flyg Komdep 1975 låg Komdep 1975 hög TPR 1980 Samplan 1996 Samplan 1999 Trv 2015 TPR 1990 2.00 1.00 0.00
1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 Follow up km travelled bus 18.00 16.00 14.00 12.00 10.00 8.00 6.00 4.00 Trp arb buss Komdep 1975 hög Komdep 1975 låg TPR 1980 Samplan 1996 Samplan 1999 BV VV 2009 Trv 2015 BV VV 2009 without EET Trv 2012 2.00 0.00
1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Biltrafiken har överskattats de senaste decennierna Follow up km travelled car 180.00 160.00 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 Actual km travelled TPR 1980 Komdep 1975 high Komdep 1975 low VTI 1992 Samplan 1996 Samplan 1999 SIKA 2005 LU SIKA 2005 existing pol BV VV 2009 BV VV no EET Trv 2015 TPR 1990 Trv 2012 0.00
Vad kan förklara avvikelsen för bil? Grovt sett kan det finnas två orsaker: 1. Fel antaganden 2. Fel på modellen Inputs GDP, population, infrastructure, public transport supply, ticket prices, costs for driving etc. Grey area Car ownership, geographical breakdown of GDP and population etc. Model Output Number of trips, kilometers travelled, route choice, mode choice, car occupancy
Hur mycket förklarar respektive felaktigt antagande? 10.0% 8.0% 6.0% 4.0% 2.0% 0.0% -2.0% -4.0% TPR 1980:3 TPR 1990:10 VTI 1992 Samplan 1996 Samplan 1999 SIKA 2005 LU BV VV 2009 BV VV 2009 no EET Cost of Driving Income Urbanisation Total Population Car Ownership D License In Car HH -6.0% -8.0% -10.0%
Hur mycket av prognosfelen förklaras av felaktiga antaganden? 15.0% 10.0% 5.0% 0.0% -5.0% TPR 1980:3 TPR 1990:10 VTI 1992 Samplan 1996Samplan 1999 SIKA 2005 LU BV VV 2009 BV VV 2009 no EET Forecast error Error caused by inputs -10.0% -15.0% -20.0% -25.0%
Jämförelse med tidsserieanalys Vi skattade OLS för perioden 1980-2013 med fkm som beroende variabel och bnp/capita och bensinpris som oberoende. Fuel price Income (GDP/cap) Car ownership Time series -0.22 0.5 n/a Sampers, current version -0.22 0.42 0.40 Sampers, 2005 version -0.21 Unknown Unknown VTI 1992 model -0.13 Unknown Unknown TPR 1990 model -0.28 Unknown Unknown
Prognoserna slår trendframskrivningar
Slutsatser och rekommendationer Prognoserna för buss och inrikesflyg rätt ok. Tågtrafiken ok på totalen, men för hög för långväga tåg och för låg för regionaltrafik Biltrafiken överskattas systematiskt från 1990 och framåt. Det mesta av felslaget för nästlade logit-erans biltrafikprognoser verkar bero på felaktiga antaganden. Bränslekostnad, körkortsinnehav i bilhushåll och befolkning viktiga systematiska fel. Elasticiteterna verkar vara ok. Rekommendationer: - Redovisa vad som antogs tydligt och på ett sätt som är jämförbart med statistiken. - Korrigera gärna för trafikutvecklingen efter basåret. - Gör relevanta och inte så mesiga känslighetsanalyser. - Relatera prognoserna till tidigare trender.