LOGOWANIE
Zarejestruj sie

Problemy nieefektywności w transporcie miejskim

3.5.3. Prognozowanie efektów zmian w systemie opłat

Opisane zostanie teraz (już bardziej skrótowo) inne badanie przeprowadzone przez Bhata i Castelara w 2002 roku16 w celu przepowiedzenia efektów wprowadzenia opłat za podróżowanie w godzinach szczytu w rejonie Zatoki San Francisco. W tym przypadku autorzy musieli się posłużyć preferencjami zadeklarowanymi przez podróżujących w ankietach, w których respondenci deklarowali wybór jednej z kilku hipotetycznych alternatyw. Nie jest to tak solidne źródło jak faktyczne preferencje, na których można było oprzeć poprzednie badanie, bowiem deklarowany przez konsumenta wybór może odbiegać od rzeczywistego. Autorzy skorzystali jednak też z danych dotyczących faktycznych preferencji pochodzących z badania z roku 1996.

Bhat i Castelar postanowili uwzględnić możliwość występowania niemierzalnych cech wpływających na preferencję, w tym celu przyjęli mieszany model logitowy. Ta specyfikacja oraz dostęp zarówno do danych dotyczących deklarowanych preferencji, jak i danych dotyczących faktycznych preferencji pozwala też na zbadanie zależności od obecnego stanu, tzn. obecnie dokonywanego wyboru. Przyzwyczajenie i niechęć do ryzyka mogą powodować zależność pozytywną (czyli skłonność wśród badanych do deklarowania wyboru dokonywanego w rzeczywistości), podczas gdy szukanie odmiany oraz frustracja mogą powodować zależność negatywną. Zarówno znak, jak i rozmiar zależności mogą być zróżnicowane wśród podróżujących, a mieszany model logitowy pozwala to uwzględnić.

Ankiety sporządzone przez autorów badania przedstawiały respondentom pięć możliwości wyboru środka transportu: samodzielna podróż samochodem w godzinach szczytu, samodzielna podróż samochodem poza godzinami szczytu, wspólna z kimś podróż samochodem oraz dwa środki transportu publicznego. Wybór następował przy hipotetycznym wzroście ceny samodzielnej jazdy samochodem w godzinach szczytu o 4 USD (rozważano też scenariusz wzrostu owej ceny o 2 USD, ale ten pominiemy), co odpowiadało wzrostowi mediany kosztu tego środka transportu o 87%.

Tabela 3.3 przedstawia przewidywane procentowe zmiany dla udziału środków transportu po podwyższeniu ceny. Dla porównania mamy też wyniki uzyskane przy zastosowaniu modelu wielomianowego.

Tabela 3.3. Prognoza zmian procentowych udziałów środków transportu - Źródło: C. R. Bhat, S. Castelar, A Unified Mixed Logit Framework for Modeling Revealed and Stated preferences: Formulation and Application to Congestion Pricing Analysis in the San Francisco Bay Area, 2002, tabela 6, s. 43.


Oba modele przewidują spadek udziału samodzielnej jazdy samochodem w godzinach szczytu wśród środków transportu i wzrost udziału pozostałych środków, ale zakres przewidywanych zmian jest różny. Model wielomianowy trochę zawyża zakres redukcji udziału samodzielnej jazdy samochodem w godzinach szczytu. Z powodu niezależności prawdopodobieństw wyboru alternatyw od ich zbioru w tym modelu przewidywany procentowy wzrost udziału pozostałych alternatyw jest zbliżony. W związku z tym model wielomianowy zaniża przewidywany wzrost udziału wspólnej jazdy samochodem i zawyża wzrost udziału samodzielnej jazdy poza godzinami szczytu. Oznacza to, że przewidywane przez ten model odciążenie ruchu (w godzinach szczytu) jest zbyt duże – przecenia korzyści ze spadku ilości samodzielnych kierowców i nie docenia możliwego wzrostu ilości wspólnych podróży w godzinach szczytu.

Autorzy przedstawili też oszacowania VOT. Dla danych o faktycznych preferencjach wartość czasu wynosi około 20 USD na godzinę, natomiast dla danych o preferencjach deklarowanych – zaledwie około 11 USD na godzinę. Po części może to wynikać z relatywnie niewielkiej wariancji kosztów i czasu podróży w danych dotyczących preferencji faktycznych. Wariancja dla danych o preferencjach deklarowanych może być większa dzięki przedstawieniu hipotetycznych alternatyw. Drugim powodem jest zapewne tendencja do przesady w przewidywaniach zmian swoich zachowań przez respondentów ankiet. Wynikałby z niej przesadny wzrost mediany czasu podróży w odpowiedzi na wprowadzenie 4-dolarowej opłaty, z czym wiąże się zmniejszenie estymowanej wartości czasu.

16. C. R. Bhat, S. Castelar, A Unified Mixed Logit Framework for Modeling Revealed and Stated preferences: Formulation and Application to Congestion Pricing Analysis in the San Francisco Bay Area, 2002.
skomentuj
KOMENTARZE NA TEMAT GRY
więcej komentarzy dodaj komentarz