The average travel time on public transport would be 100% higher than the travel time by car (41 minutes). Men estimate that the travel time on public transport is lower than women, both in Oslo and in Nord-Jæren.
Bakgrunn og problemstilling
Bakgrunn og nytte
De fleste studier har vært analyser av kvaliteten på transporttjenester målt i forhold til pålitelighet, effektivitet, bekvemmelighet, sikkerhet og tilgjengelighet. Resultatene presenteres oftest i form av indekser som viser hvordan den undersøkte befolkningen oppfatter nivået av komfort, pålitelighet mv. Disse metodene lider av tre svakheter: i) undersøkelser er tidkrevende og kostbare; ii) data fra slike undersøkelser kan ikke kalibreres mot en eksisterende standard og; iii) hvis den samme undersøkelsen ikke gjennomføres i to land innenfor samme tidsramme, er resultatene ikke sammenlignbare.
RVU-data om kollektivtrafikkfrekvens og estimert reisetid unngår disse svakhetene da de gir informasjon om hvordan kollektivtransport ved a. Estimatene i RVU kan kalibreres mot det objektive datasettet, hentet fra rutenettet, og avvikene mellom. Tidligere forskning viser at reiseavstander innenfor samme yrkeskategori varierer mellom ulike befolkningsgrupper; for eksempel har kvinner i gjennomsnitt kortere reiseavstander enn menn (Hjorthol og Vågane 2013).
Samtidig er det viktig å undersøke endringspotensialet og hvordan dette potensialet kan knyttes til relevante virkemidler.
Data
Reisevaneundersøkelsen 2013/14 (RVU 2013/14)
Med tanke på at forretningsreiser er en av de mest «forutsigbare» reisene, blir et mobilitetsskifte fra bil til kollektivtransport et realistisk mål å jobbe mot. 2016 understreker, er det derfor spesielt viktig å forstå bedre hvilke faktorer som bidrar til utvikling av arbeidsreiser I RVU-metodikken defineres reise som enhver bevegelse utenfor eget hjem, skole, arbeidsplass eller fritidsbolig . uavhengig av arten av bevegelsens lengde, varighet, formål eller hvilket transportmiddel som benyttes.
For eksempel er en tur til butikken en handletur, en tur på jobb er en. Siden denne rapporten fokuserer på oppfatninger av kollektivtilbudet, fokuseres det på spørsmål knyttet til beregnet kollektivreisetid og -frekvens.
Dokumentasjon av kollektivinformasjon
I vurderingen av kollektivtilbudet er det grønne RVU-punktet knyttet til punkt D da det er nærmest i luftlinje. Vi antar at dette er en indikasjon på tilbudet av kollektivtilbud på dette RVU-punktet. For reisetiden i kollektivnettet kan vi i figur 2 anta at vi går fra RVU-punktet til punkt A.
Deretter måler vi rett linjeavstand/ og langs veinettet til D fra RVU-punktet og regner ut hvor lang tid denne avstanden tar. I denne studien var vi hovedsakelig interessert i å undersøke passasjerenes oppfatning av hyppigheten og varigheten av kollektivreiser. For eksempel fant Kenyon og Lyons (2003) at de fleste reisende sjelden vurderer alternative transportmidler.
Kropman og Katteler (1990) fant i sin studie av hovedruter at selv om 83 prosent av et utvalg morgenrushsjåfører hadde muligheten til å velge.
Oppfatninger om reisetid med kollektivtransport
Van Knippenberg og van Knippenberg (1988) observerte at midlertidig atferdsendring, som et resultat av enhver omstendighet, kan føre til justering av oppfatninger, påfølgende holdningsendringer og muligens innføring av nye reisemønstre. Van Exel og Rietveld (2001) fant også indikasjoner på at en positiv opplevelse med en alternativ reisemåte kan påvirke påfølgende reisevalg.
Interaksjoner mellom ventetid og app-teknologi
I sin tidligere forskning på virkningen av slike mobile verktøy, identifiserte Watkins og Ferris to andre implikasjoner som har blitt stadig mer relevante og utbredte: reisende som brukte OneBusAway oppfattet ikke bare ventetiden deres som kortere, de ventet faktisk kortere, fordi appen gjorde det mulig å planlegge turene sine bedre. I undersøkelser av disse tidligste OneBusAway-brukerne rapporterte 92 prosent å være mer fornøyd med offentlig transport som et direkte resultat av å bruke appen. Her er det viktig å påpeke at det regionale kollektivetaten – King Count Metro, ikke trengte å senke prisene, investere i nye busser eller øke tjenestefrekvensen.
Resultatene tyder på at det i noen tilfeller lønner seg mer å informere folk om når bussene kommer enn å sette opp flere ruter. Slike tiltak gir de reisende inntrykk av at tilbudet er bedre, uten at kollektivtransporten i seg selv blir forbedret.
Veien framover
Utvalgsområdet
Tilgang til bil og parkering
Bygder som spenner over flere kommuner (gjelder f.eks. tettstedet Oslo) har dermed flere hovedområder (ett for hver kommune). Ved å bruke denne metoden får vi en indikasjon på andelen områder med begrenset parkering og dermed en proxy for begrenset bilbruk. Det er interessant å merke seg at parkeringsrestriksjonen er likt fordelt mellom arbeidsplasser og boliger i Stavanger kommune.
Tilgang til kollektivtransport
En mer detaljert analyse viser at 67 % av befolkningen på Nord-Jæren bor innenfor 500 m fra et kollektivholdeplass, og 46 % bor i nærheten av kollektivtransport med minst fire avganger i timen. 2-3 avganger i timen og mindre enn 1 km til holdeplassen eller minst 4 avganger i timen og 1-1,5 km til holdeplassen 3) Middels god adkomst. Avgang annenhver time eller sjeldnere og mindre enn 1 km til holdeplassen eller 1 avgang i timen og 1-1,5 km til holdeplassen.
Ingen offentlig transport innenfor 1,5 km fra huset, eller avgang sjeldnere enn annenhver time og 1-1,5 km til holdeplassen.
Transportmiddelbruk og reiselengder
Mens kollektivbruken er oppe i 42 % i Oslo kommune, synker den til 12 % i Stavanger kommune og 10 % på Nord-Jæren. Mens den fortsatt er høyest på Nord-Jæren – med 62 % av arbeidsreisene foretatt av bilførere, synker den til 29 % i Oslo kommune. En analyse av trenden fra 1998 til 2013/14 viser også at kollektiv bruk til arbeid/skole har vært stabil de siste 16 årene – med en gjennomsnittlig prosentandel på 14 % for Nord-Jæren og 15 % for Stavanger kommune.
Generelt har Oslo kommune en daglig mobilitet som i hovedsak består av bærekraftige transportformer – kollektivtransport, gange og sykkel. Det samme kan ikke sies om Stavanger og Nord-Jæren, hvor nesten 60 % av de daglige reisene foretas med bil, enten som sjåfør eller passasjer. I et tilstøtende prosjekt utført i regi av TØI ble disse kulturvariasjonene mellom Oslo og Stavanger kommune undersøkt (Hjorthol, 2016).
Resultatene presenteres i neste avsnitt for å synliggjøre forskjellene mellom Oslo kommune og Stavanger basert på individuell oppfatning og kultur for bilbruk.
Identitet og transportmiddelbruk
Som i forrige analyse er det også forskjeller mellom de to byene når det gjelder de normative forklaringene. De indikerer at de liker å kjøre bil og sier at bilkjøring er «typisk meg». Når det gjelder sykling er det ingen forskjell på hvor godt de liker det, men en høyere prosentandel av de spurte i Stavanger er helt enig i påstanden om at «sykling er typisk for meg».
Både fra RVU-analysen og undersøkelsen av holdninger til transportmidler kan det konkluderes med at det er betydelige forskjeller mellom Oslo kommune og Stavanger (hhv. Nord-Jæren) når det gjelder reisevaner og bilbrukspreferanser. respondenter i Stavanger har sterkere «bilidentitet» og bilbruksvaner enn folk i Oslo. transport identitet og reisevaner mer knyttet til kollektivtransport. Kan du anslå hvor lang tid det vil ta å kjøre direkte fra hjemmet til møtestedet på det tidspunktet du vanligvis reiser på jobb? Avvik mellom innmeldte og faktiske kollektivstopp vil gi avvik mellom innrapportert frekvens og frekvens i ruteboka, men avvikene vil i hovedsak oppstå blant befolkningen som har tilgang til flere ulike kollektivtilbud.
På Nord-Jæren og Stavanger har ikke trafikken denne valgfriheten, og derfor blir avvikene mye mindre.
Deskriptiv analyse
Resultatet tyder på at trafikantene på Nord-Jæren har større innsikt i kollektivtilbudet utenom rushtiden enn de som er på tjenesten i rushtiden. Ved å la estimert reisetid fra tidsplanen representere den objektive reisetiden, og respondentenes oppgitte reisetid representere den subjektive reisetiden, kan vi analysere om det er systematiske avvik mellom det subjektive og det objektive, og om avvikene i Nord -Jæren. skiller seg fra avvik i Oslo kommune. Det er interessant å merke seg at resultatene fra Nord-Jæren stort sett følger samme mønster som resultatene fra Oslo.
Som i Oslo vil derfor bilbrukere på Nord-Jæren tape mer på å bytte fra bil til kollektiv (28 minutter), enn kollektivbrukere vil tjene på å bytte fra kollektiv til bil (13 minutter). Resultatet betyr også at bilistene på Nord-Jæren vil tape mer på å bytte til kollektiv (28 minutter), enn bilistene i Oslo (21 minutter). Samtidig vil kollektivbrukerne på Nord-Jæren tjene mer på å bytte til bil (13 minutter) enn de i Oslo (10 minutter).
Nord-Jærens spesielle funn er at kollektivreisetiden regnet ut fra ruteboken er 7 minutter lengre enn reisetiden rapportert av RVU-respondentene.
Multivariat analyse
Utforming av analysen
Resultater
På Nord-Jæren har gruppen som bor i områder med høyere befolkningstetthet et gjennomsnittlig avvik som er mer enn 6 minutter lavere enn referansegruppen. En mulig forklaring på resultatet er at det er betydelig større forskjeller på Nord-Jæren enn det er i Oslo. Betydningen av tetthet er derfor større på Nord-Jæren da det er større variasjon i tilbudet av kollektivtilbud.
På Nord-Jæren har gruppen med førerkort et reisetidsavvik som er 6,43 minutter høyere enn referansegruppen (signifikans på 95 %). Når det gjelder de demografiske variablene (kjønn, alder), skiller resultatene fra Nord-Jæren seg fra Oslo-regionen. Anslaget for Nord-Jæren er derimot ikke statistisk signifikant, noe som tyder på større variasjon i Nord-Jærens database.
Både i Oslo og Nord-Jæren anslår menn reisetiden til å være lavere enn kvinner.
Planlegging av fremtidig arbeidsreiser
Jones, ed., Recent Advances in Travel Demand Analysis. 2012), Demand for public transport: a comparison of Germany and the USA. Cervero, Robert and Kara Kockelman (1997), Travel Demand and the 3Ds: Density, Diversity, and Design, Transportation Research Part D: Transport and Environment Estimation of Travel Time Values for Urban Public Transport Passengers Based on SP Survey, Journal of Transportation Systems Engineering and. Timmermans (2006), Responses to transit information among car drivers: Regret-based models and simulations. 2010), Perceptions and Realities of Personal Safety on Public Transport for Young People in Melbourne.
Paper delivered at the 33rd Australasian Transport Research Forum conference held in Canberra, September 29 - October 1 A message from psychologists to economists: Mere predictability doesn't matter as it should (without adding a good story), Journal of Economic Behavior &. 2007), Dynamic real-time information displays at public transit stops: effects on customers, Transportation Research Part A: Policy and Practice. Lyons (2003), The value of integrated multimodal information and its potential contribution to modal change, Transportation Research Part F 6:1–21. Copsey (2001), Traveling to Work: Will People Get Out of Their Cars? 2011), A study of the quality and convenience of public transport in Dublin from a newcomer's perspective, Journal of Public Transportation.
A community interest group perspective, Perceptions of sustainable development of public transport travel times and their effect on choices among car drivers, Journal of Transport and Land Use JTLU.
