I hovedsak er det tre typer analyser som kan gjennomføres hvis vi skal observere i markedet:
1. Tellinger
2. Billettsalgsanalyser 3. Reisevaneanalyser
3.2.1 Tellinger
Tellinger/passasjerstatistikk er ofte det man først tenker på når det gjelder å observere markedet, og det har tidligere vært mye benyttet for å kartlegge effekten av nye tiltak.
Dette kan enten være tellinger som foretas med jevne mellomrom (gjennomføres for eksempel av sjåførene) eller enkeltstående før/etter-tellinger foretatt av et eget tellekorps.
Tellinger alene kan ikke gi svar på de problemstillinger som den lokale evalueringen skulle belyse. Hovedgrunnen til dette er at vi ikke vet noe om hvem de nye passasjerene er. Er de forhenværende bilister, gående, syklister, bilpassasjerer, ikke-reisende3, eller kommer de fra andre kollektive transportmidler?
Tellinger kan imidlertid være et viktig supplement og korreksjon til andre analyser fordi de er en test på om ulike tilnærmingsmåter gir sammenfallende resultater. Men dette forutsetter at en har god kontroll på andre faktorer som kan påvirke disse tellingene og at de effektene en ønsker å måle står i relasjon til det generelle usikkerhetsintervallet ved tellingene.
Konkret må det følgende forutsetninger være oppfylt for at tellinger skal kunne benyttes:
• Forventet effekt må være større enn måleusikkerheten ved tellingene. I måleusikkerheten inngår tilfeldige variasjoner og usikkerhet ved tellingene
(registreringsfeil). Samtidig bør det understrekes at usikkerhetsintervallet øker ved en sammenligning av to usikre tellinger før og etter innføring av et nytt tiltak.
• Det må kontrolleres for forskjeller i før- og ettersituasjonen når det gjelder været og andre forhold som kan påvirke tellingene.
• Alle strekninger som berøres av tiltaket må telles.
Dette betyr at en ved tellinger står overfor to klassiske dilemmaer:
• Det kan være ønskelig å foreta mange tellinger før og etter innføring av det nye tiltaket for å redusere usikkerheten. Under forutsetning av at målefeilene ikke er systematiske vil flere målinger redusere de tilfeldige utslagene. Samtidig vil flere tellinger før og etter innebære at undersøkelsene strekkes ut over tid. Dette vil kunne føre til at flere andre faktorer av betydning er endret i samme periode, slik at det blir vanskeligere å rendyrke effekten av tiltakspakkene fra disse endringene.
• Det er viktig at alle strekninger som berøres er med i tellingene. Samtidig vil det være vanskeligere å registrere effekter på de mest marginale strekningene, og en bredt anlagt telling vil bidra til å svekke signifikanskravet for tellingene. For eksempel vil et tiltak sentralt i Trondheim kunne berøre nesten alle kollektivtrafikanter i byen. En telling blant alle kundene vil gjøre det vanskeligere å få målbare resultater og kunne føre til konklusjonen at tiltaket ”ikke har effekt”.
Mange av de måleproblemene som er knyttet til tellinger vil reduseres hvis en benytter kontinuerlige tellinger eller data fra elektronisk billettering. Dette er særlig viktig når vi skal måle marginale effekter, både marginale kollektivstrekninger og ikke minst effekten på alternative transportmidler.
Kort oppsummert betyr dette at tellinger ikke kan brukes alene for å belyse problem- stillingene innenfor tiltakspakkene. Samtidig vil den usikkerheten som ligger i slike tellinger føre til at vi ikke kan få kartlagt marginale effekter for eksempel når det gjelder alternative transportmidler og ruter.
3 Personer som ikke ville ha reist hvis det nye tilbudet ikke hadde eksistert.
3.2.2 Billettsalgsanalyser
Alternativet til å benytte tellinger vil være å bruke data fra billettsalgsstatistikken for å kartlegge endringer i kollektivetterspørselen. Det er gjennomført en rekke slike analyser, både for å kartlegge effekten av takstendringer (Johansson et al (udatert), Tegnér 1994, Norheim 1990, Hammer og Norheim 1994) og for å kartlegge andre faktorer som på- virker etterspørselen (Norheim og Sælensminde 1991, Tegnér 1994).
Ved manuell billettering er det imidlertid store problemer knyttet til å bruke billettsalgs- tall på rutenivå, både på grunn av lite billettsalg ombord på transportmidlene og fordi billettsalget som regel følger sjåføren og ikke transportmiddelet.
Ved elektronisk billettering vil det være lettere å benytte billettsalgstall på rutenivå, og mange av de måleproblemene som er knyttet til tellinger vil trolig reduseres. Dette forut- setter imidlertid at alle billettslag registreres ved påstigning. Data fra elektronisk billet- tering vil derfor kunne være et godt alternativ til tellinger. Men data fra elektronisk billettering vil ha mange av de samme svakhetene som tellinger, både ved at vi ikke kjenner til hvem de nye passasjerene er og ved problemer knyttet til identifisering av signifikante endringer.
Fordelen ved billettsalgstall er at de gir en totalregistrering og at de ofte gir data for en lengre tidsperiode. Dette gir et godt grunnlag for å estimere etterspørselseffekten av ulike takstendringer og andre faktorer som kan påvirke kollektivetterspørselen og dermed billettsalget. Analyser av billettsalgstall gir dermed et godt grunnlag for å beregne de rendyrkede effektene av for eksempel reduserte takster, korrigert for kryssprisvirkninger og andre faktorer.
Innenfor Forsøksordningen 1991-95, er det gjennomført en slik takstanalyse for
ungdomskortet og jubileumskortet i Kristiansand og husstandskortet, ungdomskortet og enkeltbillettrabatten i Trondheim (Norheim og Hammer 1994).
3.2.3 Reisevaneundersøkelser
Reisevaneundersøkelser innebærer at man for et utvalg kartlegger alle reiser som foretas i løpet av en dag, i tillegg til en del opplysninger om intervjupersonene og ramme-
betingelser for reisen. For analyser av etterspørselseffekter kan disse dataene benyttes på to ulike måter:
1. Tverrsnittsanalyser, hvor vi analyserer hvordan ulike rammebetingelser påvirker reisemiddelvalget på et gitt tidspunkt eller innenfor en periode.
2. Tidsserieanalyser, hvor det samme utvalget eller ulike utvalg analyseres på ulike tidspunkt, for eksempel før og etter en større endring i transporttilbudet.
Generelt vil begge metodene være for kostnadskrevende til at de kan være aktuelle for å kartlegge effekten av lokale kollektivtiltak fordi utvalgene må være store for å få med nok kollektivreiser. Men de er aktuelle som supplerende analyser der hvor en ønsker å gå mer i dybden og ikke minst der en ønsker å få vite noe om de som ikke reiser kollektivt eller har sluttet eller begynt å reise kollektivt.
Den viktigste fordelen ved å benytte reisevanedata er at vi får registrert faktisk reise- middelvalg for alle typer reiser. Det er imidlertid ikke uproblematisk å bruke slike data, og det er registrert en del utvalgsskjevheter avhengig av hvilken innsamlingsmetode som benyttes (Widlert 1993). Men det er i første rekke de korte reisene som ikke registreres, noe som ikke vil skape problemer for analyser av ulike kollektivtiltak.
1. Vurdering av tverrsnittsanalyser
I reisevaneundersøkelser tar en utgangspunkt i de faktiske reisene trafikantene har gjennomført og de ulike kjennetegnene (reisetid, pris mm) ved disse reisene. Samtidig blir intervjuobjektene ofte stilt spørsmål om hvilke alternative reisemåter de kunne benyttet på arbeidsreisen. Det er ofte et problem at trafikantene ikke har god nok
kjennskap til de alternative transportmidlene de kunne ha benyttet på reisene. Hvis vi spør bilister om hvor lang tid samme reise tar med kollektive transportmidler, sannsynligheten for å få sitteplass, muligheten for forsinkelser osv, viser erfaringene at bilistenes svar stemmer dårlig overens med virkeligheten. Det er en tendens til at bilistene undervurderer kvaliteten på kollektivtilbudet, de tror f eks at reisetiden med kollektive transportmidler er lenger enn den faktisk er (Brög 1991, Tretvik 1990). Dette vil gi skjevheter i de analysene som gjennomføres.
Denne skjevheten kan det korrigeres for ved å kople nettverksdata fra transportmodeller på reisevanedataene. Da får en objektive tilleggsopplysninger om reisetider, priser mm for de ulike transportalternativer. Størrelsen på sonene som benyttes avgjør hvor nøyaktig beskrivelsen blir.
Ved analyse av reisevanedata finner en gjerne en klar sammenheng mellom reisetid og reisekostnad. For eksempel bruker en både mindre bensin og mindre tid på korte bilreiser enn på lengre reiser. Dermed blir det vanskelig å skille betydningen mellom hver av faktorene reisetid og reisekostnad.
Kombinert med nettverksdata kan reisevaneanalyser gi god kunnskap om hvordan trafikantene vektlegger en del overordnete reisetidsfaktorer, samtidig som det gir god informasjon om hvilke rammebetingelser som påvirker valgene.
2. Vurdering av tidsserieanalyser
For analyser av effekten av konkrete forsøk/tiltak er det i første rekke aktuelt med panelundersøkelser av reisevaner før og etter innføringen av tiltaket som er aktuelle. Ved å følge samme person i før- og ettersituasjonen er det mulig å teste hvilke konsekvenser det nye tilbudet har hatt for reisemiddelvalget. Innenfor Forsøksordningen 1991-95 er det gjennomført en slik panelundersøkelse for å kartlegge effektene av nye rutetilbud i Kristiansand og Tromsø (Stangeby og Norheim 1993).
Erfaringene fra denne analysen viser at metoden:
• Gir god kontroll med endrede rammebetingelser for trafikanten (biltilgang, arbeidsplass, familiesituasjon med videre).
• Gir god kontroll for tilfeldige sesongvariasjoner ved bruk av kontrollområder.
• Avdekker store variasjoner i trafikantenes reisemiddelvalg og dermed en usikkerhet i én-dags før-/etterundersøkelser.
• Stiller store krav til kvaliteten på dataene på individnivå, fordi alle punchefeil blir
«akkumulert».
• Gir relativt sett lavere svarprosent fordi frafallet skjer i to omganger.
• Egner seg best til analyser av relativt store endringer i kollektivtilbudet (jfr signifikanskravet).
Totalt sett viser denne undersøkelsen at metodene er godt egnet til å analysere effekten av relativt sett store endringer i kollektivtilbudet eller andre rammebetingelser for
trafikantenes reisemiddelvalg. Hvis man i tillegg legger inn generelle spørsmål om reiseaktivitet med ulike typer transportmidler økes verdien av denne typen undersøkelser ved at man ikke bare ser på reiser foretatt på en spesiell dag, men får et bilde av den generelle transportmiddelbruken.