1

INTÄKTSMODELL VÄSTTRAFIK

Viktor Hultgren Sweco Karin Brundell-Freij WSP

2

Bakgrund och syfte• Västra Götalandsregionen och Västtrafik arbetar för närvarande med att ta

fram ett nytt prissystem för kollektivtrafiken.

• Fördjupning av två prismodeller med olika zonstrukturer: o Personliga/flexibla zonero Fasta cirkulära zoner

Personliga/flexibla zoner Fasta/cirkulära zoner

3

Bakgrund och syfte• I prismodellen ingår även nytt sortiment, så kallade flexikort. Syftar till att

nå en ny målgrupp resenärer som kan tänka sig nyttja kollektivtrafiken då

och då.

• Ramar: Västtrafik ska få in lika mycket intäkter som med nuvarande

prismodell och sortiment

4

Bakgrund och syfte• Uppdraget: Ta fram en beräkningsmodell för beräkning av intäktsnivåer vid

nya prisstrukturer

• Beräkningsmodellen ska kunna hantera:• Införandet av nya korttyper• Två nya geografiska zonindelningar

• Beräkningsmodellen ska kunna användas för att simulera vilka priser som

krävs på olika korttyper/färdbevis för att få samma totalintäkter som idag.

• Beräkningsmodellen ska även vara flexibel så att det finns möjlighet att

ändra priser, biljettslag och zonstorlekar.

5

Intäktsmodellen bygger på 2 typer av dataResMATRIS enligt RUS 2006-2008

+ Hållplats-till-hållplats

+ Åldersgrupper

- Gamla data (uppskrivna)

- Enstaka dag

Resbeteende enligt stämplingsstatistik- Ej relationer

+ Följer individer: Hur många dagar per månad?

+ Aktuella data: Hur attraktiva är olika färdbevis sinsemellan

med dagens priser?

6

Intäktsmodellen har 3 byggstenar1. Segmentering

Olika ”typer” av resenärer – Hur många resdagar per månad?

2. Kortvalsmodell Vilka färdbevis används – fördelning!

3. ElasticitetsberäkningHur påverkas resandet av nya (genomsnittliga) priser

7

Tre delar i modellen

Resmatris enligt RUS

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Basmatris per

SEGMENTResmatris

per SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Basmatris per segment

för visst FÄRDBEVIS

Resmatris per

SEGMENT

Basmatris per segment

för visst FÄRDBEVIS

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

Resmatris per

SEGMENT

NYmatris per

segment

Kortvalsmodell

Elasticitetsmodell

Segmentering(resfrekvens)

8

Segmentering”Varjedags-resenärer” och sällanresenärer: deras respektive andel av resandet

9

Kortvalsmodellen

Logitmodell

Parametrar: • Pris per resa• Färdbevis-specifika Konstanter

(”Benägenhet vid lika pris”)

Förköp är attraktivt!

Exempel Borås:Periodkort ”lönar sig” ända upp till 15 resdagar per månadMen redan med 13 resdagar köper hälften månadskort

Scenario-input:Pris-strukturScenario-input:

Pris-strukturScenario-input:

Pris per relation och korttyp

Fix input Antal resor per segment och relation

idag

Mellan-resultat:Pris per resa

med månadskort för

varje segment, o relation

Mellan-resultat:Pris per resa

med enkelbiljett för varje

segment, o relation

Mellan-resultat:Pris per resa

med 5dagarskort för

varje segment, o relation

Mellan-resultat:

MånadskortAntal resor

Mellan-resultat:

EnkelbiljettAntal resor

Mellan-resultat:

5-dagarskortAntal resor

Kortvals-modell

Fördelar resandet i varje relation

och segment på olika färdbevis

11

Kortvalsbeteendet är inte ”deterministiskt”!Men det kan förutses!Modellen stämmer bra för Skattningsdata (Borås)

12

Kalibreringar• Kalibreringsmål från Västtrafik

• Resultat av den första beta-modelleno För höga beräknade intäkter o För liten andel av resorna beräknas ske periodkorto För liten andel av intäkterna beräknas komma från periodkortsresandet

Kalibreringsmål Intäkter vardagar, andelarResande hela regionen,

andelarEnkel ~ 10 %

Ca 20 %Kontoladdning ~ 30 %

Period ~ 60 % Ca 80 %

Totala intäkter: 6,5 mkr    

13

Kalibreringar• Två justeringar av modellen gjordes:

o Ny kortvalsmodell – minskning av andel periodkort i låga segment och ökning

av andel periodkort i höga segment. M02 byttes mot M021.

o Justering av segmentsandelar – misstanke att resandet i Borås inte speglade

resandet i regionen som helhet och då framförallt Göteborg. Misstanke:

Göteborgare reser oftare. Färre andel resenärer i låga segment och större andel

resenärer i de högre segmenten.

14

OsäkerheterDe största osäkerheterna bedöms vara:

• Kunskaper om elasticiteter osäkra

Saknas kunskapsunderlag om vilka elasticiteter som ska användas. Både nya

geografiska zonindelningar och nytt kortsortiment. För vissa grupper av

resenärer innebär det stora prisförändringar i kombination med förändrat

produktsortiment.

• RUS från 2006-2008 har varit utgångspunkt för resandet

Hur fel är RUS i sig? Hur har resandet förändrats sedan RUS genomfördes?

15

Osäkerheter• Kortvalsmodellen är skattad utifrån resandemönster i Borås och Skövde

Oklart hur mycket detta avviker från resandemönsterna i regionen som helhet.

• Samma segmentering i alla relationer

I modellen har de som reser på en stombuss inom Göteborg samma resmönster som de

som reser på regionbuss ute i länet

• Alla inom ett segment har samma resfrekvens

Resfrekvensen för månadskortsresenärer är högre än för övriga resenärer.

16

KänslighetsanalyserKänslighetsanalyser som genomförts

• Resor/resdag – resfrekvensen ökas• Segmentsandelar – samma kundsegmentering som för Borås• Elasticiteter – mer priskänsliga respektive mindre priskänsliga resenärer• Förköpskonstanter i kortvalsmodellen – förköpskonstanterna i

kortvalsmodellen ändras• Uppskrivning av RUS – lägre resandeutveckling i Göteborg

Slutsatser från känslighetsanalyserna• Hur priskänsliga resenärerna är (antas vara) betyder mycket. (Gäller

både modell och verklighet!!!) • Resandeutvecklingen (uppskrivning av RUS) och segmentsandelarna har

viss påverkan på utfallet av modellen.• Övriga osäkerheter (t ex kortvalsbeteendet) påverkar utfallet i mindre

utsträckning.

17

Slutsatser• Dålig stämplingsbenägenhet medför stora osäkerheter, både avseende i

vilka relationer individer reser och hur resfrekvens och kortval ser ut.

• Därför har RUS från 2006-2008 samt resfrekvenser och kortval från Borås

fått fungera som grund för modellen.

• Vilka elasticiteter som ska tillämpas vid den här typen av förändringar är

ytterligare en osäkerhet.

• Känslighetsanalyser visar att förändringar av elasticiteter påverkar utfallet

av beräkningsmodellen i mycket hög utsträckning.

• Det är viktigt att öka kunskapen om priselasticitet vid taxeomläggningar

• Det är lämpligt att göra känslighetsanalyser med flera olika – rimliga –

nivåer på priskänsligheten

18

Frågan fortsatt intressant!Vi fortsätter samarbetet!• Jönköpings län planerar taxereform• Sweco + WSP analyserar intäktseffekter med motsvarande verktyg!

• SL är preliminärt intresserade av verktyg för att analysera intäktseffekter• WSP gör förstudie för att studera i vad mån VGR-verktyget kan vara

utgångspunkt!

• Trafikverket finansierar forskningsprojekt om hur kortvalsbeteendet kan

hanteras bättre i startegiska transportanalyser (SamPers). • I projektet: WSP, Sweco, KTH och TPMod (Staffan Algers)