1. No category

Nasjonal reisevaneundersøkelse 2013/14
Presentasjon av tilleggsundersøkelser og
dybdeanalyser, RVU 2013/14
Samferdselsdepartementet
22.08.16
Nasjonal transportplan 2018-2029
Program
Nasjonal transportplan 2018-2029
Program
09:00-09:05 Velkommen (Oskar Kleven NTP RVU gruppe)
Tilleggsundersøkelsene:
09:05-09:40 Barns og barnefamiliers daglige reiser 2013/14 (Susanne Nordbakke, TØI)
09:40-10:00 Parkering som virkemiddel - Trafikantenes vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner (Ingun Opheim Ellis, Urbanet
analyse)
10:00-10:20 Parkering i store norske byer - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk (Petter Christiansen TØI)
10:20-11:10 Spørsmål og pause
Dybdeanalysene
11:10-11:30 Inntekt og bilbruk (Einar Bowitz, Norconsult)
11:30-11:50 Betydning av topografi og sykkeltiltak for sykling (Einar Bowitz, Norconsult)
11:50-12:00 Spørsmål
12:05-12:45 Lunsj (blir servert utenfor møterommet, og spises der eller i møterommet)
12:45-13:05 Bystruktur og transport - en studie av utviklingstrekk innenfor arealbruk og reisemønster, samt muligheter for
reduksjon av bilbruk (Petter Christiansen, TØI)
13:05-13:25 Spørsmål/pause
13:25-13:45 Reisekjedens struktur og betydning for valg av transportmiddel (Berit Grue, TØI)
13:45-14:05 Effekter av førerkortutviklingen blant ungdom (Susanne Nordbakke, TØI)
14:05-14:25 Potensial for endring av arbeidsreiser (Frants Gundersen, TØI)
14:25-14:45 Spørsmål/pause
14:45-14:55 RVU 2016-2019 – status/informasjon om neste RVU og opplegget med løpende reisevaneundersøkelse
(Oskar Kleven NTP RVU gruppe)
14:55-15:00 Avslutning
Nasjonal transportplan 2018-2029
Deltakere
Nasjonal transportplan 2018-2029
1. Velkommen
(Oskar Kleven, NTP RVU gruppe)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonal reisevaneundersøkelse 2013/14
Velkommen
Oslo, 22.08.16
Oskar Kleven
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
Viktigste
kunnskapskilde for vårt
reisemønster
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonal transportplan
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
Oppdragsgivere:
Samferdselsdepartementet
Statens vegvesen
Jernbaneverket
Kystverket
Avinor
Nasjonal transportplan 2018-2029
RVU’er i Norge
RVU 1985
RVU 1992
RVU 1997
RVU 2001
RVU 2005
RVU 2009
RVU 2013/14
Reisevaneundersøkelser i Norge
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
Hva har en leveranse tilknyttet Nasjonal reisevaneundersøkelse
bestått av?
•
•
•
•
Nasjonalt utvalg på 10 000
Tilleggsundersøkelser
Faktaark
Dybdeanalyser
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
RVU 2013/14 hadde i overkant av 60 000 respondenter
Nasjonal transportplan 2018-2029
Program
09:00-09:05 Velkommen (Oskar Kleven NTP RVU gruppe)
Tilleggsundersøkelsene:
09:05-09:40 Barns og barnefamiliers daglige reiser 2013/14 (Susanne Nordbakke, TØI)
09:40-10:00 Parkering som virkemiddel - Trafikantenes vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner (Ingun Opheim Ellis, Urbanet
analyse)
10:00-10:20 Parkering i store norske byer - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk (Petter Christiansen TØI)
10:20-11:10 Spørsmål og pause
Dybdeanalysene
11:10-11:30 Inntekt og bilbruk (Einar Bowitz, Norconsult)
11:30-11:50 Betydning av topografi og sykkeltiltak for sykling (Einar Bowitz, Norconsult)
11:50-12:00 Spørsmål
12:05-12:45 Lunsj (blir servert utenfor møterommet, og spises der eller i møterommet)
12:45-13:05 Bystruktur og transport - en studie av utviklingstrekk innenfor arealbruk og reisemønster, samt muligheter for
reduksjon av bilbruk (Petter Christiansen, TØI)
13:05-13:25 Spørsmål/pause
13:25-13:45 Reisekjedens struktur og betydning for valg av transportmiddel (Berit Grue, TØI)
13:45-14:05 Effekter av førerkortutviklingen blant ungdom (Susanne Nordbakke, TØI)
14:05-14:25 Potensial for endring av arbeidsreiser (Frants Gundersen, TØI)
14:25-14:45 Spørsmål/pause
14:45-14:55 RVU 2016-2019 – status/informasjon om neste RVU og opplegget med løpende reisevaneundersøkelse
(Oskar Kleven NTP RVU gruppe)
14:55-15:00 Avslutning
Nasjonal transportplan 2018-2029
Foto: Tommy Johansen
Rapporter kan lastes ned her www.ntp.dep.no
Nasjonal transportplan 2018-2029
2. Barns og barnefamiliers daglige reiser
2013/14
(Susanne Nordbakke, TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Barns reiser og aktiviteter
Seminar for transportetatene 22. august 2016.
Av Susanne Nordbakke (TØI), [email protected]
Spørsmål
 Hvordan reiser barn til skole og fritidsaktiviteter i dag? Har
det vært endringer over tid?
 Hvordan leker barn i dag? Har det vært endringer over
tid?
 Hva betyr trafikkforholdene for transport og lek utendørs?
Er det andre faktorer som spiller inn?
Side 17
Datainnsamling og svarprosent
 Rekruttering fra RVU 2013/14 – respondenter som hadde
barn i alderen 6-12 år
 Tilleggsundersøkelsen om barns reiser og aktiviteter.
 Web-basert
 57 prosent svarte ja til å delta: 33 prosent av disse svarte
på undersøkelsen (N=1500)
 Landsrepresentativ
 Samme metodiske opplegg i 2005 (N=1800), men den
gang papirundersøkelse
Side 18
Reisemåte til skolen 2005 og 2013/14
Varierer med:
- Alder
- Distanse
- Bosted
Side 19
Grunner til at barnet kjøres til skolen
(prosent)
 Skolen ligger på veien til mors/fars arbeid 51
 Trafikken gjør det farlig å gå eller sykle 34
 Raskeste og enkleste måten 31
 Sparer tid for de voksne 28
 Det er for langt å gå eller sykle 22
 Søsken blir kjørt 22
 Sparer tid for barnet 22
 Har mye å bære på 14
 Barnet ønsker å bli kjørt 13
 Skoleveien er utrygg av andre forhold enn trafikk 6
 Sykdom eller funksjonshemming gjør det vanskelig å gå eller
sykle 5
 Venner/kamerater blir kjørt 4
Side 20
Opplever du at skoleveien er usikker når det
gjelder trafikkforhold? Blir kjørt/blir ikke kjørt til
skolen. N=1505
60%
56%
50%
49%
44%
40%
36%
30%
20%
10%
8%
7%
0%
Ja, den er usikker
Nei, den er sikker
Blir kjørt
Vet ikke
Andre transportmidler
Side 21
Reisemåte til fritidsaktiviteter i 2005 og
i 2013/14
100
1
1
0
0
0
0
48
45
0
1
90
80
70
55
62
67
68
73
60
78
0
0
50
15
2
30
18
4
40
10
10
2
2
16
16
2
20
10
25
40
9
4
4
16
13
Andre org
2005
(N=345)
Andre org
2013/14
(N=257)
34
30
15
14
Sport 2005
(N=1395)
Sport
2013/14
(N=1247
0
Musikk 2005
(N=419)
Musikk
2013/14
(N=321)
Til fots
Sykkel
Fritidsklubb
2005
(N=186)
Kollektivt
Bil
Fritidsklubb
2013/14
(N=68)
Annet
Side 22
Endringer i barns lek og fritidsliv utenfor
hjemmet i perioden 2005 til 2013/14?
 Deltakelse i organiserte aktiviteter
 Grad av daglig lek utendørs uten tilsyn
 Hvor ofte man er på besøk hos venner
Side 23
Andel barn som deltar i ulike
organiserte fritidsaktiviteter (prosent)
90
83
77
80
+ Økning i intensiteten,
dvs. hvor ofte barn
deltar i organiserte
aktivitet i løpet av én
uke
70
60
50
40
30
23
21
19
20
17
10
Eksempel: 53 mot 66
prosent av 10-12
åringene deltok 3+/uka i
hhv 2005 og 2013/14
5
10
0
Kor, korps,
musikkn.s.
Sport, trening**
2005 (N=1800)
Fritidsklubb**
Andre
foreningern.s.
2013/14 (N=1505)
6-7 år
Antall
2005 (469)
8-9 år
2013/14 (425)
2005 (523)
10-12 år
2013/14 (457)
2005 (772)
2013/14 (623)
Kor, korps, musikk
12
13
24
19
30
29
Sport, trening
70
81**
79
84*
81
84
4
4
7
2**
16
7**
12
19
22
11
21
20
Fritidsklubb
Andre foreninger
** p<0,001, *p<0,005, n.s.=ikke signifikant (tosidig test)
Side 24
Flere deltar i organiserte aktiviteter, men færre
leker utendørs og går på besøk til venner
Prosent
Besøk hos venner 4 +/uka 2005
44
Besøk hos venner 4 +/uka 2013/14*
24
Leker ute hver dag 2005
52
Leker ute hver dag 2013/14*
36
0
10
20
30
Side 25
40
50
60
Forklaringer på nedgang i utendørs lek
(siden 60-/70-tallet)
 Kvinners inntog på arbeidsmarkedet – institusjonaliseringen av
barns lek
 Barns «naturlige» områder for lek er blitt redusert (Gaster
1991, Aitken 1994)
 Økning i trafikken
 Urbanisering/fortetting
 Økt bekymring blant foreldre for å la barna være utendørs
alene (Hillman et al. 1990, Cahill 1990, Valentine 1997)
 Ny teknologi (internett, elektroniske spill mm) (Clements 2004)
 «Modernitetsprosjektet» – institusjonalisert lek blir ansett som
mer «meningsfylt» – lek som «læring» (Jensen et al. 2004,
Mattson 2002, Griffin 1993, Adler and Adler 1994)
Side 26
Oslo skiller seg ut med lavere andel
som leker ute
Side 27
Hvor barn sier de vanligvis leker utendørs utenom
skoletid/AKS etter alder. Flere svar kunne oppgis. RVU
2013/14. Prosent. N=1505.
N=
Egen hage***
Venners hage*
Ballplass, idrettsplass***
Grøntområde, skogholt og
andre friluftsområder**
Lekeplass***
Bakgård, fellesareal, felles
tun**
Akebakke**
Gate, vei, fortaun.s.
Gang- og sykkelveiern.s.
Andre stedern.s.
Skøytebane*
Parker**
6-7 år
(425)
84
63
15
8-9 år
(457)
81
71
32
10-12 år
(622)
73
68
60
Alle
(1504)
79
67
39
33
37
39
40
43
27
39
34
21
11
12
11
6
5
5
20
18
16
12
7
6
2
15
18
17
15
9
9
6
18
16
15
13
8
7
5
*p<0,050, **p<0,010, ***p<0,001, n.s=ikke signifikant. Kji-kvadrattest.
Side 28
Lavest andel som leker ute i
blokk/bygårder
Andel som leker ute hver dag etter type bolig i %
45
42
40
36
36
34
35
30
25
20
16
15
15
10
5
0
Enebolig,
våningshus/gård
Rekke-/kjedehus
To-/firemannsbolig
Frittliggende blokk
Side 29
Bygård/sammenbygd
blokk
Alle
Lek utendørs etter type trafikkmiljø
Andel som leker utendørs uten tilsyn av voksne: 36 prosent (N=1517)
Side 30
Andel barn som sier de leker ute hver dag etter om foreldre
oppfatter trafikken som en begrensning. 2013/14. Prosent
Side 31
De som deltar i organiserte aktiviteter er oftere ute
og leker uten tilsyn (eks. sport)
Andel som er ute og leker hver dag etter hvor ofte de deltar i sportsaktiviteter.
Prosent. 2013/14
60
50
50
47
40
30
27
28
Aldri
En g/uke
20
10
0
To g/uke
Side 32
Tre eller flere
ganger/uke
Konklusjoner
 Barns reisemåter til skole og fritid:
 Lite endringer i transportmiddelbruk til skole og fritid i perioden 2005
til 2013/14
 Barn blir kjørt til skolen (24 %) fordi det er bekvemt og tidseffektivt
 Vet lite om hvorfor så mange barn blir kjørt til fritidsaktiviteter (opp
mot 70 prosent)
 Kjøring til fritidsaktiviteter øker i omfang både fordi andelen som
deltar i slike aktiviteter og intensiteten i slike aktiviteter har økt
 Kjøring til skole- og fritidsaktiviteter kan ha en rekke negative
effekter:
 Sosialisering til bilbruk
 Helse generelt og overvekt
 Men også noen positive:
 Bilen som et «sosialt rom» i en hektisk hverdag
Side 33
Konklusjoner
 Lek og aktiviteter utendørs
 Lek og aktiviteter utendørs uten tilsyn av voksne har blitt redusert
 Trafikkforhold kan trolig forklare noe av hvorfor noen er mer ute
og leker enn andre, men ikke alt:
 Utfoldelsesmuligheter i nabolaget spiller trolig også inn.
 Trenger mer kunnskap om hva som påvirker graden av lek og
aktiviteter utendørs og hvorfor det er en nedgang i slike
aktiviteter de siste ti årene
Side 34
Konklusjoner
 Endringer i barns fritidsliv utenfor hjemmet
 Flere deltar i organiserte aktiviteter, de starter i yngre alder og de
deltar oftere enn før
 Færre er ute og leker uten tilsyn enn tidligere
 Færre er på besøk hos venner enn tidligere
 Barn er blitt mer institusjonalisert og leken er blitt mer
profesjonalisert
 Positive aspekter ved organiserte aktiviteter:
 Organiserte aktiviteter blir en plattform for vennskap
 Bekymringer:
 De som ikke deltar blir igjen alene i «gata» (noen steder er til og med
fotball blir dyrt)
 Integreringen blir vanskeligere: Innvandrerbarn deltar i mindre grad i
organiserte aktiviteter (Friberg 2005)
 «Profesjonaliseringen av lek» (mindre selvinitiert lek) – hva er
langtidskonsekvensene? Stress? Kreativitet?
Side 35
Takk for meg!
Hjorthol, R. og Nordbakke, S. 2015. Barns aktiviteter og daglige
reiser i 2013/14. TØI-rapport 1413/2015. Transportøkonomisk
institutt
https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=40755
Side 36
Mobilitet blant barnefamilier
i storbyområder
Sammenhenger mellom mobilitetsmønstre
og velferd?
Formål og utgangspunkt
 Formål:
 Identifisere et «mobiltetsrom» som illustrerer og fanger opp
forskjeller i mobilitet blant barnefamilier
 Undersøke om disse forskjellene har sammenheng med ulike
muligheter (velferd)
 Utgangspunkt:
 Deltakelse på ulike arenaer skaper velferd
 Samtidig kan lang og komplisert reisetid bidra til redusert velferd
 Avgrensninger:
 Personer med barn i alderen 0-18 år
 Storbyområder (de fire største byene + omegnskommuner)
 Personer som har foretatt en arbeidsreise
Side 38
Metode
 Data
 RVU 2013/14
 N=4725
 Representativt for foreldre (barn 0-18 år) i storbyområder som
har foretatt en arbeidsreise på registreringsdagen
 Korrespondanseanalyse
 Induktiv metode, utforske sammenhenger/underliggende
dimensjoner i et datasett
 Variabelverdier blir behandlet som nominelle variabler (0/1)
Side 39
Variabler som er inkludert i analysen
 Antall reiser/type arenaer





Antall arbeidsreiser
Antall fritidsreiser
Antall omsorgsreiser
Antall handlereiser
Besøksreiser/ikke besøksreiser
 Transportmiddelbruk





Antall reiser til fots
Antall reiser med bil som fører
Antall reiser med kollektivtransport
Vært/ikke vært passasjer
Har syklet/ikke syklet
 Reisetid totalt i løpet av dagen – gruppert (9 kategorier)
 Totalt:
 11 variabler
 41 kategorier
Side 40
Fotballbanen som metafor:
Hvordan respondentene sprer seg langs aksene i rommet
(N=890)
(N=1200)
(N=1370)
(N=1265)
Total N=4725
Side 41
Kategorier som beskriver den største forskjellen i
datamaterialet (jf. Akse 1, 51 prosent av variansen)
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Side 42
Kategorier som beskriver den nest største forskjellen i
datasettet (jf. Akse 2, 30 prosent av variansen)
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Side 43
Hoveddimensjoner i mobilitet blant
barnefamilier i storbyområder
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Få pliktreiser (arbeid)
Lav bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
Side 44
Bakgrunnsvariabler
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Side 45
Bakgrunnsvariabler (forstørret)
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
= «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse 2
Side 46
Utdanning – en viss sammenheng
Koordinater
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
= «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse
Side 2
47
Kollektivtilbudet – ingen sammenheng
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Side 48
Tilgang til bil –sammenheng med akse 2
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Kun bil
Kort reisetid per dag
= «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse 2
Side 49
Personlig inntekt – ingen sammenheng
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Kun bil
Kort reisetid per dag
Side 50
Husholdningens samlede inntekt –
ingen sammenheng
Alternativer til bil
Lang reisetid per dag
Få pliktreiser
Lav bilbruk
Flere pliktreiser
Høy bilbruk
Koordinater:
Akse 1: -1,5/+1,5
Akse 2: -0,75/+1,5
Kun bil
Kort reisetid per dag
Side 51
Det er små eller ingen forskjeller i
«mobilitetsrommet» hva gjelder:
 Familiestatus
 Inntekt (husholdningsinntekt og personlig inntekt)
 Kollektivtilbud
Side 52
Konklusjon
 De viktigste forskjellene i mobilitetsmønstre som vi finner
blant barnefamilier skyldes trolig først og fremst egne valg
snarere enn forskjeller i muligheter (individuelle og
kontekstuelle)
Side 53
3. Parkering som virkemiddel - Trafikantenes
vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner
(Ingun Opheim Ellis, Urbanet analyse)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Parkering som
virkemiddel
Trafikantenes verdsetting av
ulike parkeringsrestriksjoner
Bakgrunn for prosjektet
• Nullvekstmålet og bymiljøavtaler
– Reduserte bilandelen og øke andelen
kollektivreiser, gange og sykkelturer
– Parkering et sentralt virkemiddel, men lite kunnskap om
effekten av ulike parkeringsrestriksjoner
• Utforme en parkeringspolitikk som gir ønsket effekt
• Tilleggsundersøkelse i forbindelse med RVU 2013/14
Problemstilling og metode
• Hvilke virkemidler innen parkeringspolitikken har størst
innvirkning på reisemiddelvalget?
• Metode: Verdsettingsundersøkelse (Stated Preference)
–
–
–
–
–
Høsten 2014
Internettbasert undersøkelse
4 800 respondenter i de ti største byområdene i Norge
Målgruppe: personer med førerkort og bil
Tre ulike reiseformål:
Arbeidsreiser, fritidsreiser til sentrum, handlesenter
– P-egenskaper som er kartlagt:
P-avgifter, type parkering (gate, p-plass, p-hus), gangavstand, usikkerhet
om å finne ledig plass, letetid
PARKERINGSFORHOLD
I BYOMRÅDENE
God tilgjengelighet til parkering i
norske byområder
Tilgjengelighet til parkering.
Kilde: parkeringsundersøkelsen
94%
94%
89%
84% 85%
• Et stort flertall parkerer gratis
på arbeidsreiser og
handlesenterreiser
87%
76%
65%
44%
• De aller fleste finner p-plass
med en gang
• Et stort flertall parkerer like i
nærheten av dit de skal
Gratis parkering
Arbeidsreise
Måtte ikke lete etter p- Gangtid på 3 minutter
plass
eller mindre
Reise til handlesenter
Sentrumsreise
• Lavere tilgjengelighet til
parkering i sentrum enn på
arbeidsreiser og handlesenterreiser
Dårligere p-tilgjengelighet i store
enn i små byområder, særlig i sentrum
Sentrumsreisen:
Prosentandel som måtte lete etter ledig
p-plass. Kilde: parkeringsundersøkelsen
28%
20%
18%
Osloområdet
Byområdene
Bergen, NordJæren, Trondheim
Seks mindre
byområder
• Flere må lete etter p-plass
på private reiser til
sentrum av Oslo enn i
andre byområder
– Letetiden er lengre:
9 minutter vs 6 minutter
– P-avgiften er høyere
• Mindre forskjell i
tilgjengelighet for
reiseformålene arbeidsreise
og reise til handlesenter
Sterk sammenheng mellom tilgang til parkering
og transportmiddelvalg på arbeidsreisen
Sammenheng mellom tilgang til parkering og transportmiddelvalg på
arbeidsreisen. 10 største byområder. Kilde: RVU 2013/14
64%
52%
45%
44%
27%
22%
16%
Gratis p-plass hos
arbeidsgiver
14%
Avgiftsbelagt p-plass hos
arbeidsgiver
Parkering i vei/p-hus mm
Kollektivtransport (eks drosje og fly)
Bilfører
Ingen p-muligheter ved
arbeid
Kollektivtransport er et alternativ til bil for mange
- særlig på arbeidsreiser i Osloområdet
Andelen som alternativt ville har reist med
kollektivtransport. Kilde: parkeringsundersøkelsen
64%
51%
39%
– I de seks mindre
byområdene er andelen på
35 %
42%
35%
34%
30%
23%
16%
Arbeidsreise
Sentrumsreise
Reise til handlesenter
Osloområdet
Byområdene Bergen, Nord-Jæren, Trondheim
Øvrige byområder
• På arbeidsreisen ville 64 %
alternativt ha reist med
kollektivtransport i
Osloområdet
• Selv på reiser til
handlesenter ville 30 %
alternativt ha reist med
kollektivtransport i
Osloområdet
VERDSETTING AV KONKRETE
PARKERINGSTILTAK
Hva er verdsettingsundersøkelser?
Letetid etter p-plass og gangtid fra p-plass er
langt mer belastende enn selve reisetiden
Verdsetting av letetid etter p-plass
Relativt til verdsetting av reisetid
7,5
4,9
3,6
Arbeidsreise
Sentrumsreise
Reise til
handlesenter
• Betydelig motstand mot
å bruke tid på å lete etter
p-plass
• Særlig på reiser til
handlesentre utenfor
sentrum
– Arbeidsreiser:
letetid er nesten 4 ganger så
belastende som reisetid
– Sentrumsreiser:
letetid er nesten 5 ganger så
belastende som reisetid
– Reiser til handlesenter:
letetid er over 7 ganger så
belastende som reisetid
Letetid etter p-plass og gangtid fra p-plass er
langt mer belastende enn selve reisetiden
Relativt til verdsetting av reisetid
Verdsetting av gangtid fra p-plass
til bestemmelsesstedet
3,8
2,8
2,3
Arbeidsreise
Sentrumsreise
Reise til
handlesenter
• Også motstand mot å
bruke tid på å gå fra pplass
• Særlig på reiser til
handlesentre utenfor
sentrum
– Arbeidsreiser:
gangtid er over 2 ganger så
belastende som reisetid
– Sentrumsreiser:
gangtid er nesten 3 ganger så
belastende som reisetid
– Reiser til handlesenter:
gangtid er nesten 4 ganger så
belastende som reisetid
Størst potensial for overgang fra bil til
kollektivtransport på arbeidsreiser
Beregnet sannsynlighet for å velge bil framfor kollektivtransport, gitt ulike
egenskaper ved reisen
88%
84%
80%
64%
59%
41%
Arbeidsreise
Sentrumsreise
Handlesenterreise
Den typiske bil- og kollektivreisen (slik den ble kartlagt i undersøkelsen)
P-avgift lik kollektivtakst og gangtid fra p-plass lik gangtid fra holdeplass
Dagens situasjon:
Bil:
P-avgift 0 kr, reisetid 15 min, gangtid 2 min
Kollektivt: Takst 20 kr, reisetid 25 min, gangtid 5 min
Ny situasjon:
Bil:
P-avgift 20 kr, reisetid 15 min, gangtid 5 min
Kollektivt: Takst 20 kr, reisetid 25 min, gangtid 5 min
EKSEMPLER PÅ KONKRET BRUK AV
VERDSETTINGER FOR P-TILTAK
Parkering utgjør en vesentlig del av
reisebelastningen for en bilreiser til sentrum
• Generaliserte
reisekostnader (GK):
102
– den totale belastningen
knyttet til reisen, både pris
og reisetidskostnader
54%
GK = 68
54 %
24%
24 %
GK = 44
32%
76%
46%
68%
Arbeidsreise
Handlesenterreise
Parkeringsrelaterte reisekostnader
Reisetid+øvirge reisekostnader
Sentrumsreise
• Parkeringsrelaterte
reisekostnader utgjør
– ¼ av GK for arbeidsreiser
– 1/3 av GK for reiser til et
handlesenter utenfor
sentrum
– over halvparten av GK for
private sentrumsreiser
Eksempel 1:
P-restriksjoner i Oslo sentrum bidrar til å gjøre
kollektivtransporten attraktiv
-9%
GK = 139
+32%
GK = 126
GK = 107
75
GK = 81
33
64
GK bil Oslo
sentrum i dag
48
GK koll Oslo
sentrum
Parkeringsrelaterte kostnader
Reisetid+kostnad
GK kollektivtransport
GK bil
Kristiansand
sentrum i dag
GK koll
Kristiansand
sentrum
Eksempel 1:
En mer restriktiv p-politikk i Kristiansand vil bidra
til å gjøre kollektivtransporten attraktiv
-9%
GK=139
GK=126
+2%
GK=105
GK=107
75
GK=81
57
33
64
GK bil Oslo
sentrum i dag
GK koll Oslo
sentrum
Parkeringsrelaterte kostnader
Reisetid+kostnad
GK kollektivtransport
48
48
GK bil
Kristiansand
sentrum i dag
GK bil
Kristiansand
sentrum, Oslos
p-politikk
GK koll
Kristiansand
sentrum
Eksempel 2:
Med dagens transporttilbud er bil det mest
attraktive alternativet på arbeidsreiser til Fornebu
+43%
GK=60
GK=42
4
38
GK bil i dag
GK koll i dag
Parkeringsrelaterte kostnader
Reisetid+kostnad
GK kollektivtransport
Eksempel 2:
Færre biler på Fornebu med p-tiltak og baneløsning
0%
GK=60
GK=49
GK=52
GK=42
4
11
14
38
38
38
GK bil i dag
GK bil - redusert
p-tilgjengelighet
GK bil - 10
kr i p-avgift
Parkeringsrelaterte kostnader
Reisetid+kostnad
GK=52
GK koll i dag
GK kollektivtransport
GK koll
Fornebubane
Oppsummering
• Generelt god tilgang til parkering i norske byområder
• Gangtid fra og letetid etter P-plass oppleves langt mer
belastende enn kjøretid
• Redusert tilgang til parkeringsplasser vil dermed gjøre
bilreisen vesentlig mindre attraktiv enn i dag
• P-tiltak kan gi stor overgang til kollektivt blant potensielle
kollektivtrafikanter, spesielt på arbeidsreiser
• P-tiltak i Oslo bidrar til at kollektivt konkurransedyktig på
sentrumsreiser, mye å gå på i mindre byer
• Moderate P-tiltak og Fornebubane kan utligne
konkurranseforholdet mellom bil og kollektivt til Fornebu
Takk for
oppmerksomheten
UA-rapport 64/2015
www.urbanet.no
[email protected]
4. Parkering i store norske byer parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk
(Petter Christiansen TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Parkering parkeringstilbudets effekt på
bilhold og bilbruk
Petter Christiansen
Samferdselsdepartementet 22.august
Hva parkeringspolitikken kan påvirke
Side 79
Hvorfor parkering?
 Egen tilleggsundersøkelse om parkering ved bolig
 Ny og bedre RVU (parkeringsspørsmål ved bolig og arbeidsplass)
 Få studier av hvordan boligparkering påvirker reisemønster og bilhold
 Eksempler på kommuner som tenker nytt mtp lokalisering av
parkering
 Få studier av hvordan parkeringstilbudet ved bolig og arbeidsplass
varierer i ulike byer og bydeler
 Byene blir også målt på parkering i «helhetlige bymiljøavtaler»
 Jevnlig diskusjon om gratis parkering skal skattlegges
Side 80
Indikatorer
 Tetthet (samlet gulvareal i bolig- og næringsbygg i forhold til
grunnarealet i 250*250 meters ruter)
 Konsentrasjon av bosetting (bosatte per 250x250 meters rute i
2015)
 Konsentrasjon av næringsvirksomhet (Antall arbeidsplasser (i
tusen) innenfor 500 meter fra hvert reisepunkt. Antall
arbeidsplasser (i tusen) innenfor 1 km.)
 Konsentrasjon av servicetilbud (Antall arbeidsplasser (i tusen) i
detaljhandel innenfor 500 m fra hvert reisepunkt. Antall
arbeidsplasser (i tusen) i detaljhandel innenfor 1 km)
Side 81
Indikatorer (2)
 Bosatte i tettstedet
 Tettstedets areal
 Befolkningstetthet i tettstedet
 Sentrumsavstand
 Bomringen i Oslo
Side 82
Indikatorer (3)
 Parkeringstilbud
- etablert 200 meter buffersoner rundt de RVU-punktene
der det er angitt parkeringshindre ved boliger eller
arbeidssteder
- informasjon fra kommunene om boligsoneparkering og
soner med avgift på gateparkering (lagt inn på GIS)
- SSBs sentrumssoner
Side 83
Side 84
De fleste har et godt p-tilbud ved bolig
Side 85
Parkeringstilbud ved boligen
Side 86
Avstand til parkering ved bolig
Side 87
Akseptabel gangavstand
Side 88
Når er det vanskeligst å finne ledig
plass
Side 89
Andel som mener de unngår bil til ulike
formål
Side 90
Påvirkning på transportmiddelfordeling
De som har dårligere parkeringstilgang foretar heller ikke færre
reiser
Størst effekt på handle- og fritidsreiser
Side 91
Boligparkering - oppsummert
 De fleste har et godt parkeringstilbud
 Manglende parkeringstilgjengelighet kan ha konsekvenser for
reisemål og reisemåte
 Å ikke ha sikker parkering reduserer i stor grad
sannsynligheten for å bruke bil
 Det er reisemåten og til en viss grad også reisemålet, som
påvirkes av parkering
 Økt avstand til parkeringsplass kan redusere sannsynligheten
for å bruke bil
Side 92
Side 93
Har parkeringstilbud
Side 94
Andel uten p-plass etter avstand til
sentrum
Side 95
Parkeringstilbud ved arbeid
Side 96
Effekt på arbeidsreiser
Side 97
Uavhengig variabler
B
Kjønn (0=kvinne, 1=mann)
-,453
,068
,000
,636
,009
,003
,003
1,009
-,144
,042
,001
,866
Inntekt
,122
,025
,000
1,130
Kollektivtilbud
,144
,039
,000
1,155
Reiselengde
,009
,003
,002
1,009
Bosatte i tettstedet (bosted)
-,003
,001
,014
,997
Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt bostedet
-,015
,002
,000
,985
Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt arbeidsplass
-,006
,001
,000
,994
Avstand til sentrum (bosted)
,016
,010
,128
1,016
Avstand til sentrum (arbeidssted)
,039
,010
,000
1,040
Lett å parkere og gratis (ref.kat. ingen p-mulighet)
1,415
,104
,000
4,118
Lett å parkere og avgift (ref.kat. ingen p-mulighet)
1,301
,140
,000
3,674
Vanskelig å parkere og gratis (ref.kat. ingen p-mulighet)
,593
,154
,000
1,809
Vanskelig å parkere og avgift (ref.kat. ingen p-mulighet)
,242
,224
,280
1,274
Parkeringsbegrensninger i området rundt arbeidssted
-,225
,088
,011
,798
Konstant
-,612
,266
,022
,542
Alder
Utdanning (1=grunnskole, 4=minst 5 år universitet)
Side 98
S.E.
Sig.
Exp(B)
Bilandel etter lengde på arbeidsreise
Side 99
Har betalingsordning noe å si for
effekten?
100 %
90 %
20
80 %
2
70 %
60 %
42
45
11
16
10
50 %
5
11
40 %
24
10
30 %
51
20 %
13
27
10 %
11
0%
Måned
Dag
Bilfører
Sykkel
Til fots
Bilpassasjer
Time
Kollektivt
Side 100
Annet
Side 101
Side 102
Side 103
Side 104
Spørsmål?
Side 105
5. Inntekt og bilbruk
(Einar Bowitz, Norconsult)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Sammenhengen mellom inntekt og bilbruk
Analysert med data fra norske reisevaneundersøkelser
Einar Bowitz og Linda Stokke
107
Bakgrunn
●
●
Transportmodellene RTM og NTM brukes til å framskrive bilkjøring i
fravær av tiltak
Framskrevet trafikk er sterkt styrende for hvilke virkemidler som
trengs for å nå mål om
•
•
●
●
‘nullvekst i biltrafikken i byområdene’
reduksjon i klimagassutslipp
Skal vi tro på modellene eller skal vi overstyre dem?
I KVU-Oslonavet: I modellberegningene ble lagt til grunn å sjalte ut
effekten av inntektsøkningen per innbygger i NULL-alternativet fram
til 2040
•
•
Det førte til at biltrafikken bare økte i takt med befolkningen slik at behovet
for tiltak ble mindre enn det ellers ville vært
Basert på vurderinger av aggregerte tidsserier som viste utflating av
biltrafikken i Oslo og Akershus, samtidig som inntekt og folketall fortsatte å
øke.
108
Bakgrunn (2)
●
Modellberegninger 2010-40 med befolkningsvekst MMMM:
•
•
•
•
●
●
Inntekt per innbygger: +70%
Biltrafikk +40 %.
Biltrafikk uten inntektsvekst: +30%
 Avledet inntektselastisitet (10/70)= ca 0,15.
Vårt spørsmål: Er dette rimelig å legge til grunn?
Kan vi bare bruke inntektselastisiteten i RTM eller bør vi korrigere?
•
Hva kan RVU si oss om inntektselastisiteten?
109
RVU: Ulike måter å behandle datamaterialet på
●
●
Analysevariabel = Bilkilometer per person på undersøkelsesdagen
Regresjonsanalyse på individdata for hver RVU i isolasjon
•
●
Kombinert tverrsnitts-tidsserieanalyse (panel)
•
●
Tverrsnittsanalyse (bare 2013, bare 2009)
Dette er helt ulike analyser
Forklaringsvariabler
•
•
•
•
•
•
Inntekt per forbruksenhet (RVU- bearbeidet)
Indikator for kollektivtilgang fra RVU (1,2,3,4 osv)
Tid til jobb kollektiv (timer)
Tid til jobb med bil (timer)
Tilgang til parkering på jobb (ja/nei)
Befolkningstetthet i bostedsgrunnkretsen (SSB)
110
Nøkkeldata 2013: Bilkjøring
35
490
32,6
481
30
476
27,1
28
28,4
27,9
480
28,6
28
470
25
460
455
20
450
440
15
440
434
433
430
429
9,1
10
7,8
420
5,8
5,4
5,5
5,8
5,4
5
410
0
400
Norge
Oslo og Akershus
Bilkilometer i alt
Bergen og omegn
Trondheim og
omegn
Bilkilometer arbeidsreise
111
Stavanger-regionen Kr. sand og omegn
Tromsø
Inntekt/forbruksenhet, 1000 2013-kr, median
Mange runder med estimeringer
●
Inntekt har en ikkelineær effekt på bilkjøring
● Loglineær modell fungerer best :
•
Bilkilometer = a * ln(inntekt)+…
●
Opphopning av 0-observasjoner gjør standard estimering lite hensiktsmessig
● «Tobitmodellen» (sensurert regresjonsmodell) tar hensyn til at individet
potensielt står ovenfor to valg:
1.
2.
Prob (kjøre bil)
Hvis kjøre bil: Hvor mange bilkilometer (trunkert regresjon)
112
<alle observasjoner>
<bare de som kjører bil>
Tverrsnitt 2013: Metode: Tobit
Effekter på ln(bilkilometer) ved økning i…
Norge
Ln(inntekt)
Oslo og
Akershus
Bergen og
omegn
Trondheim
og omegn
Stavangerregionen
Kr. sand og
omegn
0,17**
0,17**
0,28**
0,26**
0,22**
0,20
Tid til jobb med bil,
timer
-0,05**
-0,07**
-0,04*
-0,02
-0,04*
0,03
«Svært god»
kollektivtilgang
-0,23**
-0,29**
-0,20*
-0,36**
-0,22**
-0,45*
Tilgang til parkering
jobb
0,64**
0,81**
0,50**
0,45**
0,58**
0,81**
Barn under 10 år i
familien
0,15**
0,11
0,20
-0,05
0,14
-0,07
Befolkningstetthet
-0,00019**
-0,00015**
-0,00020**
-0,00016**
-0,00002
-0,00021
Befolkningstetthet2
3,90e-09**
2,88e-09**
4,93e-09**
3,67e-09
-9,50e-09
6,41e-09
0,028
0,050
0,030
0,026
0,012
0,020
25 811
5 683
1 728
1 799
1 629
596
Pseudo R2
Antall observasjoner
113
Tverrsnitt 2013: Arbeidsreiser
Norge
Ln(Inntekt)
Oslo og
Akershus
Bergen og
omegn
Trondheim
og omegn
Stavangerregionen
Kr. sand
og omegn
0,16**
0,16**
0,27**
0,26**
0,21**
0,20
Reisetid til jobb med bil,
timer
-0,05**
-0,08**
-0,04*
-0,02
-0,04
0,03
Svært god kollektivtilgang
-0,23**
-0,28**
-0,20
-0,36**
-0,22**
-0,45*
Tilgang til parkering jobb
0,64**
0,81**
0,51**
0,45**
0,59**
0,80**
Befolkningstetthet
-0,0002**
-0,0001**
-0,0002**
-0,0002**
-0,0002
-0,0002
Befolkningstetthet2
3,89e-09**
2,88e-09**
5,06e-09**
3,74e-09
-9,95e-09
6,64e-08
0,027
0,050
0,029
0,025
0,012
0,019
25 811
5 683
1 728
1 799
1 629
596
R2
Antall obs
114
Metode: Kombinert tverrsnitts- og tidsseriedata
●
Vi kan ikke uten videre tolke estimerte effekter av inntekt mellom
personer på et gitt tidspunkt som effekten av at alle over tid får økt
inntekt.
•
●
●
●
Vi ønsker å utnytte informasjonen fra RVU både over forskjeller
mellom individer på et gitt tidspunkt, men også benytte informasjonen
om endringer over tid i bilkjøring, inntekt og andre potensielle
forklaringsfaktorer.
Vi lager et datasett som består av gjennomsnittsverdier for
geografiske enheter i hver av RVU’ene, og gjør deretter en statistisk
analyse med dem som observasjonsenheter
Trenger tilstrekkelig mange observasjoner til å beregne et
gjennomsnitt.
•
•
•
●
Potensiell feilkilde bare å bruke tverrsnittsdata
Vi velger å benytte kommuner/bydeler der gjennomsnittet er basert på minst 70
respondenter i RVU
I 2013 er det ganske mange som tilfredsstiller kravene, noe færre i 2009 og enda færre i
2005.
kontrollerer for enheters uobserverbare vedvarende egenskaper som påvirker bilkjøring
Vi benytter en såkalt «tilfeldig effekt» modell (random effects)
115
RVU 2005, 2009 og 2013/14
Venstresidevariabel: Den naturlige logaritmen av gjennomsnittlig antall bilkilometer
per person i kommune/bydel
Metode: Random effects
Estimat
Koeffisient
Konstant
2,40**
Ln(Inntekt)
0,26**
Svært god kollektivtilgang
-0,50**
Tilgang til parkering jobb
-0,30
Barn under 10 år
-0,84*
Befolkningstetthet
-0,00006**
R2
0,528
Antall obs. (bydeler og
kommuner)
206
116
RVU 2005, 2009 og 2013/14
Venstresidevariabel: Den naturlige logaritmen av gjennomsnittlig antall bilkilometer
per person i kommune/bydel
Metode: Random effects
Med
tidsdummyer
Uten
tidsdummyer
Konstant
3,04**
2,40**
Ln(inntekt)
0,15
0,26**
Svært god kollektivtilgang
-0,47**
-0,50**
Tilgang til parkering jobb
-0,33
-0,30
Barn under 10 år
-0,75*
-0,84*
Befolkningstetthet
-0,00006**
-0,00006**
2009-dummy
0,02
2013-dummy
0,09
R2
0,527
0,528
Antall obs. (bydeler og
kommuner)
206
206
Koeffisient
117
Hva har vi lært?
●
Kontrollvariabler slår ut som forventet, men ikke for alle verdier
• Bare ‘svært god’ kollektivtilgang
• Parkering viktig
• Folketetthet viktig
●
●
Samlet sett gir analysene støtte til at økt inntekt gir mer bilkjøring
Panleestimeringene gir estimat mellom signifikant 0,26 og ikkesignifikant 0,15
•
•
•
Det er noe høyere enn i tverrsnittsanalysen for 2013 (som hadde 0,17)
Men i panelmodellen med ikkesignifikant 0,15 er heller ikke tidsdummiene
signifikante
Så da står vi igjen med 0,26 (modellen uten tidsdummier)
●
RTM sier ca 0,15
●
Konklusjon: Å bruke modellens estimerte sammenhenger mellom
inntekt og bilbruk er kanskje det beste i praktiske analyser.
•
Konsekvenser for reestimeringen av RTM?
118
Takk
6. Betydning av topografi og sykkeltiltak for
sykling
(Einar Bowitz, Norconsult)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Sykkelbruk og sykkeltiltak i Oslo
Analyse av data fra RVU 2013/14
Einar Bowitz og Linda Stokke
121
Bakgrunn
●
●
●
●
Det satses kraftig på sykkel
Oslos sykkelstrategi: fra 8% i 2014 til minst 16 % innen 2025
Mer kunnskap om effekt av ulike tiltak
Statistiske analyser kan bidra
•
●
inkludere i transportmodeller eller etablere nye modeller?
Kombinere «Sykkelindekser» for ulike områders sykkelvennlighet
med RVU-data om faktisk sykling:
•
•
ER det mer sykling der indeksene sier det er sykkelvennlig?
Kontrollere for andre faktorer som påvirker
122
Hva vi gjøre
●
●
Regresjonsanalyse av betydningen av ulike faktorer for omfang av
faktisk syklig blant RVU-respondentene i Oslo (2013)
På registreringsdagen…
•
•
●
Forklaringsvariabler i RVU:
•
●
●
Syklet eller ikke
Sykkelkilometer
Inntekt, alder, kollektivtilgang, parkering på jobb, utdanning, alder.
Forklaringsvariabler Sykkelindekser
Vi fokuserer på «sykling/ikke sykling»
123
Verdier for bosatte i hele Oslo og i hver av bydelene
Område
Antall obs
Andel sykkel
Sykkel-kilometer (alle)
Sykkel-km. (bare de som sykler)
Oslo kommune
4106
0,07
0,76
10,4 (298 observasjoner)
Gamle Oslo
324
0,07
0,72
10,6 (22)
Grünerløkka
418
0,09
0,65
7,5 (36)
Sagene
372
0,08
0,61
7,5 (30)
St. Hanshaugen
373
0,09
0,82
8,8 (35)
Frogner
494
0,09
0,80
8,7 (45)
Ullern
181
0,10
1,08
10,8 (18)
Vestre Aker
243
0,09
0,88
9,8 (22)
Nordre Aker
330
0,09
1,51
17,2 (29)
Bjerke
131
0,05
0,28
6,1 (6)
Grorud
99
0,05
1,11
22,0 (5)
Stovner
125
0,01
0,12
15,0 (1)
Alna
225
0,03
0,21
7,7 (6)
Østensjø
274
0,07
0,87
12,5 (19)
Nordstrand
318
0,05
0,66
12,3 (17)
Søndre Nordstrand
152
0,04
0,61
12,3 (17)
Sentrum
10
0,00
0,00
0 (0)
Marka
11
0,09
1,36
15,0 (1)
124
Sykkelindeksene
125
Hva sier sykkelindeksene?
126
Sterk samvariasjon mellom indeksene
Korrelasjons- Befolkning Destinasjons Funksjonsstetthet
-mangfold
blanding
koeffisient
Befolkningstetthet
Tetthet i
sykkelnettet
Krysstetthet
Sammenhengende
veinett
Tilgang til
grønne
strekning
Liten
høydeforskjell
Liten
Trafikalt
motstand i trygghets
kryss
nivå
1
Destinasjonsmangfold
0,89
1
Funksjonsblanding
0,73
0,63
1
Tetthet i
sykkelnettet
0,92
0,86
0,65
1
Krysstetthet
0,83
0,76
0,66
0,82
1
Sammenheng
ende veinett
0,89
0,82
0,64
0,90
0,88
1
Tilgang til
grønne
strekninger
0,40
0,36
0,28
0,41
0,40
0,36
1
Liten
høydeforskjel
l
0,17
0,24
0,18
0,14
0,72
0,16
0,06
1
Liten
motstand i
kryss
-0,34
-0,66
-0,44
-0,59
-0,41
-0,64
0,03
-0,17
1
Trafikalt
trygghetsnivå
-0,68
-0,68
-0,56
-0,56
-0,53
-0,55
-0,09
-0,23
0,74
127
1
Regresjonsanalyse
●
Estimerer sannsynligheten for at et individ sykler: Logit
●
Den marginale effekten:
●
Alle marginaleffekter presenteres her for gjennomsnittsverdier i
utvalget.
●
Tolkning av marginaleffekt: En enhets økning i X øker
sannsynligheten for å sykle med bx prosent.
●
Dummyvariabler for sykkelindeksene (0 eller 1).
●
Ingen meningsfulle resultater i modeller for hvor langt man syklet, gitt
at man faktisk syklet.
128
Marginale effekter for sykling i Oslo kommune.
Venstresidevariabel: Sykkeldummy.
Metode: Logit (marginale effekter beregnet for gjennomsnittsverdier)
Forklaringsvariabel
Alle reiser
Utenom vintersesong
Ukedager og utenom
vintersesong
Sammenhengende veinett 6
0,02
0,03
0,02
Sammenhengende veinett 7
0,02*
0,04*
0,05*
Sammenhengende veinett 8
0,04**
0,07**
0,07**
Sammenhengende veinett 9
0,03**
0,06**
0,07**
Sammenhengende veinett 10
0,04**
0,07**
0,07**
Over 60 år
-0,03**
-0,04*
-0,04
Yrkesaktiv
0,02**
0,03*
0,04*
Utdanning: 3 års høyere grad
0,02**
0,04**
0,05**
Utdanning: 5 års høyere grad
0,04**
0,08**
0,08**
Utenom vintersesong
0,07**
Ukedag
0,03**
0,04**
R2
0,0983
0,0549
0,0517
Antall obs
4 028
2 184
1 651
Note: * Signifikant på < 5 % nivå. ** Signifikant på < 1 % nivå.
129
Marginale effekter for sykling i Oslo kommune.
Venstresidevariabel: Sykkeldummy for reiser på hverdag vår, sommer og høst.
Metode: Logit (marginale effekter beregnet for gjennomsnittsverdier)
Sentrumsbydeler
Bydeler utenfor sentrum
Forklaringsvariabel
Krysstetthet verdi 9-10
0,06*
Sammenhengende veinett 6
0,04
0,07*
Sammenhengende veinett 7
0,04*
0,06
Sammenhengende veinett 8
0,07**
0,11**
Trafikalt trygghetsnivå verdi 8-10
0,23**
Over 60 år
Yrkesaktiv
-0,05**
0,06**
Parkering på jobb
-0,04*
Utdanning: 3 års høyere grad
0,06*
0,03
Utdanning: 5 års høyere grad
0,08*
0,07**
0,06**
Barn under 10 år
0,04
0,02
0,04
R2
0,0389
0,0614
0,0725
Antall obs
1 008
1 176
643
Note: * Signifikant på < 5 % nivå. ** Signifikant på < 1 % nivå.
130
Konklusjoner
●
●
●
●
●
●
Sammenhengende veinett er viktig utenfor sentrumsbydelene.
Trafikal trygghet og høy krysstetthet er viktig i sentrumsbydelene, men
bare på de høyeste nivåene.
Trafikal trygghet er mindre viktig utenfor sentrum
Parkering på jobb har negativ effekt for sykling for de som bor utenfor
sentrum. Ingen effekt for de som bor i sentrum.
Sykkelandelen faller ikke med alder før ved 60 år.
Forbedringer i sykkelvennlighet fra lave til middels indeksverdier har
generelt ingen effekt på omfanget av sykling.
131
Takk for meg!
7. Bystruktur og transport - en studie av
utviklingstrekk innenfor arealbruk og
reisemønster, samt muligheter for reduksjon
av bilbruk
(Petter Christiansen, TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Bystruktur og transport
Petter Christiansen
22. August Samferdselsdepartementet
Page 135
Indikator for arbeidsplasslokalisering
Monosentrisk konsentrasjon
GINI-koeffisienten
Verdi mellom 0 og 1
Arbeidsplassene knyttet til soner ut fra sentrum
Antall grunnkretser i hver sone brukt som standardiseringsfaktor
Vi tar ikke med grunnkretser med mindre enn én arbeidsplass per kvadratkm
Vi får dermed en standardisert skjevhetsindikator for arbeidsplassene i hver kommune.
Denne kan sammenlignes mellom byer og over tid
Page 136
Monosentrisk skjevhetsindikator for
arbeidsplassfordelingen ut fra sentrum
1,0
Den relative tettheten på arbeidsplassene har økt mer
for områder utenfor sentrum enn for sentrum
2009
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
Page 137
2014
Monosentrisk skjevhetsindikatorer for
fordeling av kompetansearbeidsplasser
1,0
0,9
2009
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
-0,1
-0,2
Page 138
2014
Monosentrisk skjevhetsindikator for
fordelingen av offentlige og private
arbeidsplasser
1,00
0,90
Offentlig sysselsetting
Privat sysselsetting
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
Page 139
Monosentrisk skjevhetsindikator for
bosatte ut fra sentrum
Page 140
Tetthet per kvadratkilometer
Antall bosatte og sysselsatte per km2
etter avstand fra sentrum i Oslo
50000
45000
40000
35000
Bosatte
Sysselsatte
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,010,511,011,512,012,513,013,514,014,515,015,516,016,517,5
Avstand fra sentrum (kilometer)
Page 141
Page 142
Bilandel, tettstedsstørrelse og tetthet
Page 143
Uavhengige variabler
Kjønn (0=kvinne, 1=mann)
B
S.E.
Sig.
Exp(B)
-,552
,029
,000
,576
,002
,001
,040
1,002
-,042
,018
,016
,958
Inntekt
,152
,010
,000
1,164
Kollektivtilbud
,122
,017
,000
1,129
Reiselengde
,000
,000
,430
1,000
Bosatte i tettstedet (bosted)
-,004
,001
,000
,996
Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt bostedet
-,015
,001
,000
,985
Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt endepunkt
-,005
,001
,000
,995
Avstand til sentrum (bosted)
-,002
,006
,792
,998
,039
,006
,000
1,039
Ingen egen parkeringsplass (ref.kat. plass på tomt)
-,802
,067
,000
,449
Må gå til parkering (ref.kat. plass på tomt)
-,109
,041
,009
,897
Parkeringsbegrensninger i området rundt endepunkt
,042
,035
,228
1,043
Konstant
,306
,103
,003
1,357
Alder
Utdanning (1=grunnskole, 4=minst 5 år universitet)
Avstand til sentrum (endepunkt)
Page 144
Utvikling i reisevaner
Page 145
Andel reiser som starter i egen bolig og
ender i eget tettsted
Page 146
Gjennomsnittlig reiselengde etter
tettstedsstørrelse
Page 147
Andel reiser som ikke starter og ender i
samme tettsted etter formål og
tettstedsstørrelse
Page 148
Relativ reisetid mellom bil og
kollektivtransport til arbeid
Page 149
Oppsummert
 Utvikling av et mål for arealbruken for næring og bosetting
i og mellom byer
 Et første spadetak
Page 150
Takk for oppmerksomheten!
Page 151
8. Reisekjedens struktur og betydning for valg
av transportmiddel (Berit Grue, TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Reisekjeder
Struktur og betydning for valg av
transportmiddel
Seminar om nasjonal reisevaneundersøkelse 22.08.2016
Berit Grue, TØI
Datagrunnlaget: RVU
(Nasjonale ReisevaneUndersøkelser)
I dette tilfellet: RVU 2013/2014
1.
Persondata
Personer bosatt i Norge, 13 år eller eldre
Alder, kjønn, bosted, utdanning, inntekt,
husstandstype
Førerkort? Bil? ….
Bakgrunnsdata for analysene av reisekjedene
RVU 2013/2014: Nesten 61.000 personer intervjuet
2.
Daglige reiser
Alle reiser som er utført på en angitt dato (registreringsdagen)
Formål, transportmiddel, avreise- og bestemmelsessted, reisetid,
distanse….
Byggesteinene i reisekjedene
RVU 2013/2014: Nesten 200.000 daglige reiser er registrert
3.
Lange reiser
Reiser utført en måned forut for registreringsdagen
Reiser over 100 km i Norge
Alle reiser til/fra utland
Ikke med i analysen av reisekjedene
Side 154
Slik registreres de daglige reisene i RVU
Den tradisjonelle definisjonen for reisene. Eksempel
Reise nr
Formål
1
Følge/omsorg
2
Arbeid
3
Innkjøp
4
Innkjøp
5
Besøk
6
Besøk
Side 155
Det samme eksempelet
med en ny analyseenhet: reisekjeder
Reisekjede nr
Antall Formål
ledd
1
4
Følge –
arbeidinnkjøp
2
2
Besøk
Side 156
Hvordan defineres reisekjedene?
Vanligste
definisjon:
En reisekjede
består av to eller
flere enkeltreiser
(ledd) hvor den
første starter i
eget hjem.
Reisekjeden
avsluttes med en
reise som ender
samme sted
(hjemme)
Side 157
De fleste RVU-reiser inngår i en kjede
som passer til vår definisjon
75 % av enkeltreisene inngår i en kjede som
starter og ender i hjemmet og som har to eller flere ledd
Opptrer alle dager, men vanligst på hverdager
Typisk hverdagslige reiseformål: arbeid, handle/service,
følge/omsorg
Høy andel bilførere
Ledd pr kjede:
Km pr ledd:
Km pr kjede:
Gj.snitt Median
2,4
9,8
4,0
24,0
10,0
Men det oppstår også andre varianter av kjeder….
Side 158
Noen enkeltreiser både starter og
ender hjemme
 7 % av enkeltreisene starter og ender hjemme, og har
ikke noe definert bestemmelsessted
 Har bare ett ledd og passer dårlig til betegnelsen «kjede»
 Typisk reiseformål: Fritid
 Typisk transportmåte: Til fots
 Opptrer alle dager, men vanligst på søndager
Ledd pr kjede:
Km pr ledd:
Km pr kjede:
Side 159
Gj.snitt
1,0
11,0
11,0
Median
3,0
3,0
«Åpne» kjeder : De som ikke har
startpunkt og/eller endepunkt hjemme
 19 % av enkeltreisene i RVU inngår i kjeder som mangler leddet
for avreise og/eller ankomst hjem
 De fleste er del av en fullstendig hjem-hjem-reisekjede som har
varighet utover angitt reisedato
 Typisk: Avreise eller ankomst for langtur, pendling, tjenestereise
eller nattarbeid
 Noe høyere andel bilpassasjer og kollektivtransport
(men bilfører er vanligst)
 Opptrer alle dager, men noe mer fredag
Ledd pr kjede:
Km pr ledd:
Km pr kjede:
Side 160
Gj.snitt
1,8
29,8
53,1
Median
5,0
10,0
Hjem-hjem-reisekjedene med flere ledd
Hva er interessant med dem ?
Høy bilførerandel
TIL FOTS
SYKKEL
MC / MOPED
BIL
FØRER
Hjem-hjem (men bare ett ledd)
67
5
0
21
3
Hjem-hjem med minst to ledd
18
5
1
58
Åpen reisekjede
Alle enkeltreiser
20
22
3
5
1
1
52
54
HANDLE /
SERVICE
13
FØLGE /
OMSORG
6
Hverdagslige reiseformål
ARBEID
SKOLE
TJENESTE
BIL
KOLLEKTIV
PASSASJER
ANNET
SUM
2
1
100
8
10
0
100
11
9
13
10
1
1
100
100
BESØK
ANNET
FRITID
SUM
4
1
0
67
5
4
100
Hjem-hjem med minst to ledd
21
4
3
30
12
15
11
5
100
Åpen reisekjede
Alle enkeltreiser
17
19
7
5
6
3
21
27
8
10
20
19
13
11
7
5
100
100
TIRSDAG
14
ONSDAG
14
Hjem-hjem (men bare ett ledd)
… og vanligst på hverdager
Hjem-hjem (men bare ett ledd)
MANDAG
13
TORSDAG
13
FREDAG
14
LØRDAG
14
SØNDAG
18
SUM
100
Hjem-hjem med minst to ledd
16
16
16
15
15
13
8
100
Åpen reisekjede
Alle enkeltreiser
14
15
12
15
15
15
14
15
18
16
15
13
12
10
100
100
Side 161
Hjem-hjem-reisekjedene med 2 ledd
(tall i gule bobler gir %-fordelingen for leddet)
Side 162
Hjem-hjem-reisekjedene med 3 ledd
(tall i gule bobler gir %-fordelingen for leddet)
Side 163
De fleste reisekjeder er enkle
(målt i antall ledd)
Side 164
På de fleste hjem-hjem-kjeder brukes
samme transportmåte på alle ledd
Side 165
Befolkningens reisemønster
Side 166
Kjørte distanser med bil
Reisekjeder med 2 ledd
Gjennomsnitt
FORMÅL
Km pr kjede Km pr ledd
Innkjøp
Arbeid
Følge
Fritid
Besøk
Annet
13
32
17
20
31
31
7
16
9
10
15
15
Reisekjeder med 3 ledd
Gjennomsnitt
FORMÅL
Km pr kjede Km pr ledd
Arbeid-Innkjøp
2 x Innkjøp
Følge-Innkjøp
Innkjøp-Besøk
Arbeid-Følge
Besøk-Innkjøp
Fritid-Innkjøp
30
23
21
23
44
29
16
10
8
7
8
15
10
5
Median
Km pr kjede Km pr ledd
6
20
8
10
13
10
3
10
4
5
7
5
Median
Km pr kjede Km pr ledd
20
13
12
11
27
19
11
7
4
4
4
9
6
4
Side 167
Oppsummering:
Nytten av å analysere med reisekjeder
 Ny analyseenhet for de daglige reisene
 Økt kunnskap om folks reisemønster
 Sammensetningen av reiseformålene
 Transportmiddelvalget
 Potensialet for overføring mellom transportmåter
 Kan også brukes som utgangspunkt for å forbedre selve
datagrunnlaget
Side 168
9. Effekter av førerkortutviklingen blant
ungdom (Susanne Nordbakke, TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Slutt på lidenskapen – mot et
mer pragmatisk forhold til bil?
Endringer i førerkortandel og bilbruk blant
ungdom
Presentasjon for transportetatene. Seminar 22. august 2016.
Susanne Nordbakke, TØI
Problemstillinger
 Har ungdoms forhold til førerkort og bil endret seg siden
tidlig 90-tallet?
 Kan vi si noe om fremtidig bilbruk basert på det vi vet om
førerkortutviklingen og endringer i bilbruk blant unge?
Side 171
Litteratur og datagrunnlag
 Bakgrunnsmateriale
 «Førerkort og bilbruk blant ungdom på 90-tallet. Tegn på
endringer i ungdoms reisevaner?» (Nordbakke 2002)
 «Ungdom og transportmiddelbruk. En sammenfatning av
undersøkelser i Norden.» (Nordbakke og Ruud 2005)
 «Developments in driver’s licence holding among young people»
(Aretun og Nordbakke 2014)
 “Decreasing popularity of the car? Changes in driving licence
and access to a car among young adults over a 25-year period in
Norway” (Hjorthol 2015)
 Nye resultater
 «Slutt på lidenskapen? Endringer i førerkortandel og bilbruk blant
ungdom» (Nordbakke, Sagberg og Gregersen 2016)
Side 172
Hva forklarer førerkortinnehav blant
ungdom?
Inspirert av:
- Andersson og Warmark 1999
- Jon Elster 1989
Kultur
Verdier, holdninger og
interesser
Nei
Behov
Struktur
Bosted, lokalisering
av viktige aktiviteter,
transportmuligheter
Ønske om å
ta førerkort
Ja
Individuelle
ressurser
(personlig inntekt,
familiens inntekt,
tilgang til bil)
Omgivelsesfaktorer
(tilgang til førerskole,
vanskelighetsgrad på
opplæring, tilgang til noen
å øvelseskjøre med)
(Mulighetsrommet)
Side 173
Hva forklarer endringer i førerkortinnehav
(blant ungdom)?
Generelle sosiologiske forklaringer på endringer:
 Kulturelle forklaringer – endringer i verdier, holdninger,
interesser og levemåte
 Strukturelle forklaringer – endringer i individers
mulighetsrom på et aggregert nivå (økonomiske
konjunkturer, endringer i bebyggelsesstruktur og
transportsystemer)
Side 174
Empiriske funn i Norge og internasjonalt –
positive sammenhenger
Førerkortandel etter fødeland. Prosent.
Førerkortregisteret/befolkningsstatistikk
(2006)
Mann
Inntekt (+)
Fødeland
Utdanning
(+)
Norge
Ikke-vestlige
land
Vestlige land
Bo med
foreldre/gift
/samboer
Har
barn
Menn
Kvinner
80
67
68
Førerkortinnehav
95
34
Totalt
Født74
i
Norge/gitt
50
land
82
Spredtbygde
strøk
175
89
Førerkortinnhav i Norge – en multivariat
analyse (RVU 2009)
 Mann: (+)
 Yrkesaktivitet: (ikke signifikant)
 Høyere utdanning: (+)
 Storby: (-)
 Veldig god tilgang på kollektivtransport: ikke signifikant
 Flere biler i husholdningen: (+)
 Gift/samboer: (+)
 Kilde: Hjorthol 2015
Side 176
Førerkortutviklingen blant ungdom
90
84
83
83
83
80
76
70
75
75
75
83
74
81
72
80
71
78
69
77
68
75
75
74
73
72
73
64
65
69
66
66
65
65
60
62
67
60
66
66
65
65
65
58
58
58
58
59
66
66
60
61
50
40
30
20
10
0
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
18-24 år totalt
18-24 år menn
18-24 år kvinner
Side 177
Nedgang i førerkortandelen blant
ungdom – forklaringer i Norge
 ”Forlenget ungdomstid”
 Flere studerer
 Flere studerer lenger
 Flere etablerer seg og får barn senere (gjennomsnittsalder
førstegangsfødende: 25,1 år i 1985 til 30,4 2012 år)
 Urbanisering
 Flere studerer, studiesteder ofte lokalisert i større byer
 Flere bor i by, mindre behov for førerkort
 Dårligere råd (flere studerer)
 I Sverige ble nedgangen på 90-tallet forklart med økonomiske
nedgangstider. I Norge fortsatte nedgangen selv etter at økonomien tok seg
opp igjen.
 Vet lite om endringer i holdninger og interesser for førerkort og bil (og
dermed prioriteringer)
 Nedgang også i spredtbygde strøk – kan indikerer endret forhold til
førerkort og bil
Side 178
Nedgang i førerkortandelen – andre
mulige forklaringer i Norge
 Bedre kollektivtilbud?
 E-kommunikasjon erstatter fysisk mobilitet? (men dette
gjelder jo eventuelt for alle reiser)
 Føreropplæringen har blitt dyrere?
 Føreropplæringen har blitt mer komplisert?
 Dårligere tilgang til noen å øvelseskjøre med?
 Økt innvandring?
Side 179
Fremtidig bilbruk:
Tar ungdom førerkort på et senere tidspunkt?
100
Førerkort per 100 innbyggere
90
80
70
83,9
79,5
74,3
69,0
87,2
83,4
87,4
81,0
74,1
68,4
72,5
88,0
86,4
79,8
60
50
40
30
20
10
0
20-24
25-29
30-34
35-39
40-44
Aldersgruppe
1969-73
1974-78
1979-83
1984-88
1989-93
Data: Førerkortstatistikk (VD) og befolkningsstatistikk (SSB)
Side 180
Befolkningsantall i ulike aldersgrupper i
perioden 2000-2015
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
0
0-9 år
10-19 år
20-29 år
2000
30-39 år
2010
2012
40-49 år
2015
Data: Befolkningsstatistikk (SSB)
Side 181
50-59 år
60+
Den observerte nedgangen i førerkortandelen i gitte alderskohorter kan
forklares med økning i antall innvandrere i befolkningen (som i mindre
grad har førerkort)
100000
92738
90000
80000
68594
70000
68529
60000
50000
41878
39109
40000
32737
29061
30000
19482
20000
12804
10000
25040
23684
10255
7591
6870
0
0-9 år
10-19 år
20-29 år
2000
30-39 år
2010
2012
40-49 år
50-59 år
2015
Antall personer med innvandrerbakgrunn i ulike aldersgrupper i
2000, 2010, 2012 og 2015. Befolkningsstatistikk (SSB)
Side 182
60+
Data fra RVU: Tar ungdom førerkort på
et senere tidspunkt? JA …
Andel med førerkort i gitte kohorter i 2001 og 2009 (åtte år senere).
Prosent. Kilde: Hjorthol 2015
Side 183
Fremtidig bilbruk:
Endringer i bilbruk blant ungdom siden 90-tallet? JA
3,00
2,79
2,50
2,00
2,38
2,35
2,37
2,10
2,50
2,27
2,70
2,55
2,35
2,25
2,13
2,09
1,81
0,50
2,10
2,09
1,71
1,78
1,50
1,00
2,09
1,62
• Uavhengig av kjønn
• Uavhengig av bosted
(mer eller mindre)
0,00
1992
2001
18-24 ÅR
2005
25-34 ÅR
2009
35-44 ÅR
2013/14
Total
Gjennomsnittlig antall turer som bilfører per dag i ulike aldersgrupper med
førerkort (18-24 år, 25-34 år, 35-44 år og totalt (18 år eller eldre). Kun de med førerkort.
Fremtidig bilbruk:
Endringer i bilbruk blant eldre siden 90-tallet? JA
2,50
2,25
2,00
2,13
2,09
2,10
1,88
2,09
1,74
1,67
1,50
1,34
1,50
1,31
1,36
1,19
1,05
1,00
1,01
0,50
0,00
1992
2001
45-54 ÅR
2005
55-66 ÅR
67-74 ÅR
2009
2013/14
75 ÅR OG ELDRE (18-99 år)
Total
Gjennomsnittlig antall turer som bilfører per dag i ulike aldersgrupper (45-54 år, 5566 år, 67-74 år, 75 år og eldre og totalt (18 år eller eldre). Kun de med førerkort.
Fremtidig bilbruk:
Bruker man bilen mindre om man tar førerkort på
et senere tidspunkt? JA
For hvert år man
utsetter å ta førerkort,
faller gjennomsnittlig
kjørelengde med 0,77
km per dag
Antall turer med bil som sjåfør per
dag reduseres også:
18-20 år: 2,5 tur per dag
21-30 år: 2,1 tur per dag
30 år +: 1,8 tur per dag
Side 186
Konklusjoner
 Slutt på lidenskapen for førerkort og bil? Ungdom blitt mer
pragmatiske enn på 80-/90-tallet?
 Ingen eksplisitter studier av betydningen av hhv kulturelle
forklaringer (endringer i levemåte/behov og holdninger og verdier)
og strukturelle forklaringer på nedgangen i førerkortandelen blant
ungdom
 Trendanalyser tyder imidlertid på endringer i behov for førerkort og
bil:
 Urbanisering
 «Forlenget ungdomstid»/senere familieetablering
 Men er dette i endring?




Tegn på økning i førerkortandelen og bilbruk blant ungdom?
«Generasjon prestasjon»
Bil ikke nødvendigvis vurdert som «miljøsynder» i dag? El-biler …
Ungdom i dag «sosialisert» til bilbruk?
Side 187
Konklusjoner
 Likevel, resultatene tyder på at bilbruken generelt i befolkning i
fremtiden vil være noe lavere enn i dag:
 Førerkortandelen blant unge i dag er fremdeles langt lavere enn på
80-/90-tallet
 Generasjonsskifte: De lidenskapelige bilistene (de eldre) – dør ut
 Unge bruker bilen i mindre grad enn tidligere (legger seg til andre
vaner)
 De som tar førerkort på et senere tidspunkt, kjører mindre og
kortere enn de som tar førerkort på et tidlig tidspunkt i livet
 Men fremtidig bilbruk vil også avhenge av(blant annet):
 Lokaliseringsmønstre/urbaniseringsgrad og utviklingen av
transportsystemet
 Innvandring
 Ny teknologi og deleøkonomi (ikke sikkert det bidrar til mindre
bilbruk)
 Tidspunkt for familieetablering
Side 188
Takk for oppmerksomheten!
Side 189
Referanser
 «Førerkort og bilbruk blant ungdom på 90-tallet. Tegn på endringer i
ungdoms reisevaner?» (Nordbakke 2002)
https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=41992
 «Ungdom og transportmiddelbruk. En sammenfatning av undersøkelser i
Norden.» (Nordbakke og Ruud
2005)https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=768
 «Developments in driver’s licence holding among young people» (Aretun og
Nordbakke 2014) http://www.vti.se/en/publications/developments-in-driverslicence-holding-among-young-people-potential-explanations-implicationsand-trends/
 “Decreasing popularity of the car? Changes in driving licence and access to
a car among young adults over a 25-year period in Norway” (Hjorthol 2015)
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966692315002409
 «Slutt på lidenskapen? Endringer i førerkortandel og bilbruk blant ungdom».
TØI-rapport (Nordbakke, Sagberg og Gregersen 2016).
Side 190
10. Potensial for endring av arbeidsreiser
(Frants Gundersen, TØI)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Boområder og bilkjøring –
områdetypologier for miljøvennlige
arbeidsreiser
Randi Hjorthol
Frants Gundersen
RVU-seminar 22.8.2016
Rapport 1458/2015 på TØI hjemmeside (www.toi.no)
Ulike innfallsvinkler for å forklare
reisemiddelvalg for arbeidsreisen
 Kjennetegn ved den reisende (kjønn, alder, tilgang på bil, sosioøkonomisk status osv)
 Kjennetegn ved selve reisen (været, reiselengde, topografi osv)
 Kjennetegn ved arbeidsstedet (parkeringsmuligheter,
sentralitet/knutepunkt, næringstype, kollektivtilbud osv)
 Kjennetegn ved bostedet (parkeringsmulighet, kollektivtilbud, nærhet
til tjeneste/tilbud osv)
Vil eksistensen av en tjeneste eller et tilbud i nærområdet påvirke
reisemiddelvalget (redusere bilbruken) for arbeidsreisen?
Side 193
Utvalg og studieområde
De tre største byene pluss omlandskommunene. Arbeidsreiser i RVUen
Antall respondenter, yrkesaktive og arbeidsreiser i utvalget. RVU 2013/14. Antall og prosent. Uvektede tall
Bosatte i utvalget
Bosted
Oslo
Bergen
Trondheim
Omegn Oslo
Omegn Bergen
Omegn Trondheim
Sum
Antall
Prosent
4073
2898
3225
8348
1028
922
20533
20
14
16
41
5
4
100
Yrkesaktive bosatte i
utvalget
Antall
Prosent
2556
1693
1880
4984
640
538
12291
21
14
15
41
5
4
100
Arbeidsreiser i
utvalget
Antall
Prosent
3203
1991
2408
5962
774
623
14961
22
13
16
40
5
4
100
Transportmiddelfordeling på arbeidsreisen etter bosted. RVU 2013/14. Prosent.
Bosted
Oslo
Bergen
Trondheim
Omegn Oslo
Omegn Bergen
Omegn Trondheim
Alle
Til fots Sykkel MC/moped Bilfører Bilpassasjer Kollektivt/ Sum
annet
16
9
31
2
42 100
15
8
1
46
5
25 100
17
17
1
44
4
18 100
7
3
1
61
3
25 100
5
2
0
76
4
13 100
5
3
1
75
3
13 100
12
7
48
3
30 100
Side 194
Datakilder
 RVU 2013/2014
 Det sentrale bedrifts- og foretaksregisteret (BoF).
Inneholder alle enheter i Norge med økonomisk aktivitet
med plassering på grunnkretsnivå, dvs vi vet hvor alle
tjenester (butikker, skoler, barnehager, leger, kinoer osv)
er lokalisert.
 ELVEG (database over alle veier med fartsgrense og
avstander), gir avstand til tjenester
Side 195
Velger ut «nærmiljøtilbud»
Antall grunnkretser innen 500, 1000 og 1500 meter fra bolig med ulike ressurser
Dagligvarebutikk
Kiosk
Grunnskole
Barnehage
Andre undervisningstilbud på
grunnskolenivå
Fritidsklubb for unge
SFO
Grønnsakshandel
Slakterforretning
Fiskehandler
Bakeriutsalg
Vinmonopol
Helsekostforretning
Annen butikk med næringsmidler
Idrettsforening
Treningssenter
Allmennlege
Frisør og annen skjønnhetspleie
Kroppspleie og fysisk velvære
Tannlege
Reparasjon av varer til personlig
bruk
Jernvare
500
1000 1500
meter meter meter
971 1608 2057
453
819
1185
652 1388 1950
1507 2152 2417
158
167
489
110
33
78
239
147
231
198
324
371
489
1235
556
420
367
415
1142
276
117
237
566
394
573
371
792
804
984
1903
989
863
684
696
1775
435
199
408
869
678
917
549
1295
1237
1455
2281
1445
1333
579
340
1084
755
1573
1197
Apotek
Bredt utvalg (Nille, Clas
Ohlson o.l.)
Blomsterhandel
Kjøkkenutstyr
Bokhandel
Sports- eller leketøysbutikk
Elektrobutikk
Klesbutikk
Skobutikk
Annen detaljhandel
Kino
Museum
Folkebibliotek
Musikktilbud
Teater
Annet kulturtilbud
Kafé eller restaurant
Gatekjøkken
Pub
≥ 2500 arbeidsplasser
≥ 5000 arbeidsplasser
≥ 10000 arbeidsplasser
Side 196
500
1000
1500
meter meter meter
407
849
1319
282
385
162
259
370
346
530
219
972
72
80
96
73
115
239
856
467
286
283
176
116
681
866
417
588
782
706
1011
514
1640
191
205
276
230
240
444
1422
831
501
584
407
265
1097
1312
701
924
1233
1050
1430
856
2048
323
362
508
419
377
646
1872
1178
716
928
647
470
Grunnskole innen 500 meter
Side 197
Grunnskole innen 1500 meter
Side 198
Reisemønstre og områdetyper
Bosted
Oslo
Bergen
Trondheim
Omegn Oslo
Omegn Bergen
Dagligvare innenfor 500 m
Grunnskole innenfor 500 m
Barnehage innenfor 500 m
Reiser til Reiser på
fots
sykkel
Reiser som
bilfører
Reiser Reiser på Reiser som
til fots sykkel
bilfører
+
+
+
+
-
Reiser til Reiser på Reiser
fots
sykkel som
bilfører
+
+
+
+
+
+
Omegn
Trondheim
+
-
Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som
fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell
Side 199
Reisemønstre og områdetyper
Bosted
Oslo
Bergen
Trondheim
Omegn Oslo
Omegn Bergen
Omegn
Trondheim
Dagligvare innenfor 1500 m
Grunnskole innenfor 1500 m
Barnehage innenfor 1500 m
Reiser til Reiser på
fots
sykkel
Reiser som
bilfører
Reiser Reiser på Reiser som
til fots sykkel
bilfører
+
+
+
+
-
+
+
+
+
Reiser til Reiser på Reiser
fots
sykkel som
bilfører
+
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
-
-
+
-
Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som
fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell
Side 200
Reisemønstre og områdetyper
Oslo
Bergen
Trondheim
Omegn Oslo
Omegn Bergen
Omegn
Trondheim
Minst 5000 arbeidsplasser
innenfor 500 m
Reiser til Reiser på Reiser som
fots
sykkel
bilfører
Minst 5000 arbeidsplasser
innenfor 1000 m
Reiser Reiser på Reiser som
til fots sykkel
bilfører
+
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
-
+
-
-
Minst 5000 arbeidsplasser
innenfor 1500 m
Reiser til Reiser på Reiser
fots
sykkel som
bilfører
+
+
+
+
+
+
+
+
-
Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som
fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell
Side 201
Generell tetthet?
Side 202
Grunnskole innen 1500 meter
Side 203
Reisemønstre og områdetyper
Prosent
22
Dagligvarebutikk
20
18
500 meter
16
1000 meter
14
1500 meter
12
10
8
6
4
2
0
Med
Uten
Oslo
Med
Uten
Bergen
Med
Uten
Trondheim
Med
Uten
Oslo omland
Med
Uten
Bergen
omland
Med
Uten
Trondheim
omland
Andelen som går til arbeid etter tilgang på dagligvarebutikk innen 500, 1000 og 1500
meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent
Side 204
Reisemønstre og områdetyper
Prosent
90
Dagligvarebutikk
80
500 meter
70
1500 meter
1000 meter
60
50
40
30
20
10
0
Med
Uten
Oslo
Med
Uten
Bergen
Med
Uten
Trondheim
Med
Uten
Oslo omland
Med
Uten
Bergen omland
Med
Uten
Trondheim omland
Andelen som kjører bil (som bilfører) til arbeid etter tilgang på dagligvarebutikk innen
500, 1000 og 1500 meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent
Side 205
Reisemønstre og områdetyper
Prosent
24
Treningstilbud
500 meter
20
1000 meter
1500 meter
16
12
8
4
0
Med
Uten
Oslo
Med
Uten
Bergen
Med
Uten
Trondheim
Med
Uten
Omegn Oslo
Med
Uten
Omegn
Bergen
Med
Uten
Omegn
Trondheim
Andelen som går til arbeid etter tilgang på treningstilbud innen 500, 1000 og 1500
meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent
Side 206
Reisemønstre og områdetyper
Barnehage
Prosent
18
16
500 meter
14
1000 meter
12
1500 meter
10
8
6
4
2
0
Med
Uten
Oslo
Med
Uten
Bergen
Med
Uten
Trondheim
Med
Uten
Oslo omland
Med
Uten
Bergen
omland
Med
Uten
Trondheim
omland
Andelen som sykler til arbeid etter tilgang på barnehage innen 500, 1000 og 1500 meter
fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent
Side 207
Logistisk regresjon-kjører bil til arbeid
Variabler i modellen
Hele
storbyområdet
Oslo, Bergen,
Trondheim
Oslo
Bergen
Trondheim
Dagligvarebutikk innen 500 m
-**
-**
-**
-**
Barnehage innen 500 m
+*
Grunnskole innen 500 m
5000 arbeidsplasser innen 1500 m
-**
-***
-***
-*
1
Kjønn (mann)
+***
+***
+***
+**
Yrkesstatus 2
Leder
+**
Akademiker, profesjonelle
-**
Høyskoleyrker
-*
Handel og kontor
Kollektivtilbud 3
Svært godt
-***
-**
-**
-*
Godt
-*
Middels godt
Familietype 4
Enslig
+*
Par u/barn
-***
-***
-***
Yngstebarn< 7 år
-***
-***
-***
Yngste barn 7-12
-***
-***
-***
Arbeidsreisens lengde (km)
-***
-**
Gratis parkering på jobb 5
+***
+***
+***
+***
+***
6
Antall biler En bil i husholdningen
-***
-***
-***
-***
-***
7
Personinntekt i 1000 NOK
< 300
+*
300-499
-*
+*
Multivariat analyse (logistisk regresjon). Sig= signifikant sammenheng *p<0.05, **p<0,01,p<0.001, +/- angir retning på
sammenhengen.
Referanseverdier: 1=Kvinne, 2=Manuelle yrker, 3=Dårlig/svært dårlig, 4=Yngste barn 13-17 år, 5=Ikke gratis parkering,
6=flere biler i husholdningen, 7=500 +
Side 208
Side 209
Side 210
Side 211
Oppsummering
• «Klassiske» kjennetegn betyr mye (kjønn,
parkering, antall biler, kollektivtilbud m.m.)
for andelen som kjører bil
• I tillegg har tilgang til ulike tjenester
betydning – utover disse som indikator for
tetthet
• Dagligvarebutikk har størst betydning for
bilbruk, men betyr noe først og fremst
sentralt i byene (størst betydning i Oslo)
• Tilgang på arbeidsplasser nær bolig senker
sannsynligheten for å kjøre bil (mer enn
dagligvarebutikk)
Side 212
11.RVU 2016-2019 – status/informasjon om
neste RVU og opplegget med løpende
reisevaneundersøkelse
(Oskar Kleven NTP-RVU gruppe)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonal reisevaneundersøkelse 2016-2019
Status og informasjon om kommende
reisevaneundersøkelse
Oslo, 22.08.16
Oskar Kleven
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
overgang til kontinuerlige
- Oppdrag fra Samferdselsdepartementet på å utrede mulighet for
overgang til kontinuerlig reisevaneundersøkelser
- Nordiske naboland hadde kontinuerlig undersøkelser
- Utvalgsstørrelsen tilsier at kontinuerlige undersøkelser er mer
kostnadseffektivt enn RVUer annethvert år.
- Kontinuerlige undersøkelsene gir større fleksibilitet; det blir mulig for
fylkeskommuner og kommer å melde seg på med større utvalg i
perioder etter behov
- Vi ser også at kjøpsprosessen vil kunne være enklere ved at det vil
være mulig å inngå mer langsiktige kontrakter
- Sikrer en fleksibilitet knyttet til bruk av reisevaneundersøkelser i
bymiljøavtalene
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
2016-2019
Ansvar og roller er tredelt
Tverretatlig arbeidsgruppe for reisevaneundersøkelser:
Anskaffelse, kontrakter, koordinering, fremdriftsansvar
Epinion:
Gjennomføre intervjuer på telefon og web
Presentere resultater
Utvalgskontroll og frafallsanalyse
Stedfesting
Transportøkonomisk institutt
Rådgiver til oppdragsgiver
Bistå med spørreskjema
Kvalitetssikre arbeidet til Epinion
(stedfesting, utvalgskontroll og frafallsanalysene)
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale
Reisevaneundersøkelser i Norge
2016-2019
Ramme for reisevaneundersøkelsen
To-delt skjema
- lange reiser
- korte reiser
Skjema for reisevaneundersøkelsene tilknyttet bymiljøavtalene
vil være det samme skjemaet som for «korte reiser» i Nasjonalt
utvalg.
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale Reisevaneundersøkelser
2016-2019 (1)
November-desember 2015:
Organisere prosjektet og jobbe med spørreskjema
Høringsmøter med bykommunene og andre interessenter
Informasjonsmøte angående over gang til kontinuerlige RVUer
Januar 2016:
Ferdigstille spørreskjema
Kode spørreskjema, forberede pilotundersøkelse
Februar-april:
Utarbeide spørreskjema, avklare, eventuell konsesjon på databehandling
Nasjonal transportplan 2018-2029
Nasjonale Reisevaneundersøkelser
2016-2019 (2)
Mai 2016:
Oppstart pilot
Juni-august 2016:
Evaluering av pilotundersøkelse, justering av spørreskjema
1.-15.september:
Oppstart hovedundersøkelse
Nasjonal transportplan 2018-2029
Foto: Tommy Johansen
Rapporter kan lastes ned her www.ntp.dep.no
Nasjonal transportplan 2018-2029