Effecten van belonen Spitsmijden

Effecten van belonen

Spitsmijden

Foto voorzijde: installatie van de EVI-bakens op de A12

Effecten van belonen Spitsmijden

‘HET WORDT NU EEN SPORT, HÈ. NORMAAL GESPROKEN RIJD IK OM 08.10 UUR BIJ ZOETERMEER DE WEG OP, OM TWINTIG MINUTEN LATER ALS IK GELUK HEB AAN TE KOMEN OP MIJN WERK IN NOOTDORP. VOOR DE DUUR VAN HET PROJECT HEB IK MET MIJN BAAS ANDERE WERKTIJDEN KUNNEN REGELEN.’

‘DE SMARTPHONE WAS HET WAARD OM TE PROBEREN DE SPITS TE MIJDEN. EN HET SPITS MIJDEN: IK HEB NIET ALLEEN EEN MOOI CADEAU, HET SCHEELT OOK IN REISTIJD, BENZINE- EN PARKEERKOSTEN. VOOR MIJ IS DE PROEF ZEER GESLAAGD.’ ‘IK VOND HET LEUK OM MEE TE DOEN. HET GELD DAT IK ERMEE VERDIEND HEB, BESTEED IK AAN IETS LEUKS VOOR DE KINDEREN, ZODAT ZE WETEN DAT WE MET DE PROEF NIET ALLEEN DE FILES HEBBEN TERUGGEDRONGEN MAAR ER OOK NOG EEN BELONING AAN HEBBEN OVERGEHOUDEN.’

INLEIDING Is de automobilist te verleiden om de spits te mijden? Deze vraag stelden wetenschappers, bedrijfsleven en overheden zichzelf bij de proef Spitsmijden. De Nederlandse snelwegen worden steeds drukker. Dit zorgt voor congestie, bereikbaarheidsproblemen en onbetrouwbare reistijden. Naast mogelijke maatregelen op de lange en middellange termijn, zoals uitbreiding en aanpassing van de wegen OV-infrastructuur, wordt er gezocht naar oplossingen op korte termijn. Korte termijnmaatregelen zijn onder andere benuttingsmaatregelen, reis- en route-informatie en mobiliteitsmanagement door overheid en werkgevers. Publiek-privaat initiatief

Een aantal bedrijven, universiteiten en overheidsinstellingen heeft het initiatief genomen om gezamenlijk een korte termijnoplossing te onderzoeken voor één van de drukste trajecten in Nederland: de A12. Op het traject van Zoetermeer richting Den Haag is gekeken of efficiënter van de bestaande infrastructuur wordt gebruikgemaakt als automobilisten een beloning krijgen wanneer zij de spits mijden. Er was vóór deze proef nog weinig bekend over het effect van zo’n positieve prikkel op het gedrag van automobilisten. Waar eerst alleen voorspellingen konden worden gedaan, gebaseerd op enquêtes en modellen, is nu dus voor het eerst in de praktijk ervaring opgedaan. Ook zijn verschillende technieken en beloningsvarianten voor het eerst in één proef met elkaar gecombineerd. 340 automobilisten uit Zoetermeer deden 50 werkdagen mee aan de proef Spitsmijden in de periode van oktober tot december 2006, waarbij daadwerkelijk financiële of materiële beloningen verdiend konden worden door de spits te mij-

den. Deze proef heeft waardevolle informatie opgeleverd over de te verwachten effecten van belonen. Doelstelling

De proef Spitsmijden kent twee doelstellingen: een projectdoelstelling en een algemene bovenliggende doelstelling. De algemene doelstelling is: ‘het uitbreiden van het repertoire van sturingsinstrumenten ten aanzien van weggebruik tijdens de spits’. De resultaten dragen naar verwachting ook bij aan het realiseren van de transitie naar duurzame mobiliteit in Nederland - schoner, veiliger en leefbaarder - zonder dat dit de economische functie schaadt. De doelstelling van de proef zelf luidt: ‘het verkrijgen van inzicht in het verplaatsingsgedrag van forensen wanneer positieve prikkels worden gegeven om niet tijdens de spitstijden te rijden’.

Rapportages Spitsmijden

De proef Spitsmijden bestaat uit twee tranches. Ter afronding van tranche 1 zijn drie verschillende rapportages verschenen: 1. Effecten van belonen Dit rapport geeft de meest relevante resultaten van de proef weer. 2. Experimental Design and Modelling De verschillende toegepaste technieken en wetenschappelijke aspecten van Spitsmijden worden in deze rapportage uitgebreid beschreven en verantwoord.

3. Leerervaringen Hierin zijn de leerervaringen opgenomen van de verschillende personen en organisaties die direct bij de uitvoering van de proef betrokken waren. Voor tranche 2 wordt een plan van aanpak opgesteld. Naar verwachting zal hierin een nieuwe praktijkproef worden opgenomen. Zeker is dat op basis van de beschikbare data van de praktijkproef uit tranche 1 nadere wetenschappelijke analyses worden verricht. Parallel aan tranche 1 en 2 wordt transitieonderzoek verricht. Hierin staat de vraag centraal op welke wijze projecten als Spitsmijden kunnen bijdragen aan een transitie naar duurzame mobiliteit (zie ook hoofdstuk 7). Eind 2009 verschijnt de transitierapportage. Inhoud rapport

Dit rapport geeft een overzicht van de opzet, organisatie en belangrijkste resultaten van de proef Spitsmijden. In hoofdstuk 1 wordt de opzet en organisatie van de proef beschreven, inclusief de werving van deelnemers, organisatie van de gegevens en de technische organisatie van de proef. Hoofdstuk 2 beschrijft de proefdeelnemers aan de hand van relevante persoons-

kenmerken, motivatie voor deelname en gebruik van verkeersinformatie. Het effect van belonen op de verdeling over tijden en vervoerswijzen in de ochtendspits wordt beschreven in hoofdstuk 3. Hoofdstuk 4 kijkt in meer detail naar gedragsveranderingen van individuen, met als doel meer inzicht te krijgen in de dynamiek van gedragsaanpassingen. In hoofdstuk 5 worden gedragsveranderingen van verschillende doelgroepen besproken met als doel inzicht te verkrijgen in de meest kansrijke groepen en condities voor de effecten van belonen. Hoofdstuk 6 gaat in op de mogelijke effecten van een grootschaliger toepassing van de proef. Daarbij spelen zowel de representativiteit van de deelnemers aan de proef als de effecten op doorstroming op het wegennet een rol. Hoofdstuk 7 beschrijft de rol van transitieonderzoek in de proef Spitsmijden. In hoofdstuk 8, ten slotte, worden conclusies getrokken uit de proef en worden aandachtspunten voor vervolgstappen gegeven.

INHOUDSOPGAVE

1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 2 2.1 2.2 2.3

2.4 2.5 3 3.1 3.2 3.3 3.4 4 4.1 4.2 4.3 5 5.1 5.2 6 6.1 6.2 6.3 7 8 8.1 8.2

Inleiding Inhoudsopgave De proef in detail .................................................................................................................................................................................................................................6 Locatie en tijd .............................................................................................................................................................................................................................................6 Spelregels..........................................................................................................................................................................................................................................................6 Beloningsvarianten ..........................................................................................................................................................................................................................6 Techniek............................................................................................................................................................................................................................................................... 8 Werving deelnemers ...................................................................................................................................................................................................................10 Data en meetgegevens ...........................................................................................................................................................................................................10 Meetperiode en bijzondere omstandigheden .................................................................................................................................... 11 De deelnemers ....................................................................................................................................................................................................................................... 13 Kenmerken deelnemers .......................................................................................................................................................................................................... 13 Motieven voor deelname..................................................................................................................................................................................................... 14 De dagelijkse woon-werkrit ............................................................................................................................................................................................ 14

Organisatie huishouden en werk ............................................................................................................................................................................ 15 Gebruik verkeersinformatie ............................................................................................................................................................................................ 16 Effecten van belonen op de verkeersvraag ............................................................................................................................................ 17 Belonen met geld .............................................................................................................................................................................................................................. 17 Belonen met de Yeti ..................................................................................................................................................................................................................... 18 Verdeling verkeersaanbod ................................................................................................................................................................................................20 Conclusie .......................................................................................................................................................................................................................................................... 21 Effecten op individueel niveau ..................................................................................................................................................................................22 Gedragsverandering geldvariant............................................................................................................................................................................22 Gedragsverandering Yeti-variant ........................................................................................................................................................................... 23 Ervaringen met spits mijden ......................................................................................................................................................................................... 24 Doelgroepanalyse ........................................................................................................................................................................................................................... 26 Doelgroepen geldvariant ..................................................................................................................................................................................................... 27 Doelgroepen Yeti-variant ................................................................................................................................................................................................... 28 Naar een grootschaliger toepassing? ............................................................................................................................................................. 30 Representativiteit ........................................................................................................................................................................................................................... 30 Effecten op het verkeer .......................................................................................................................................................................................................... 33 Conclusie ........................................................................................................................................................................................................................................................ 36 Spitsmijden en transitie ......................................................................................................................................................................................................... 37 Conclusies en aandachtspunten ............................................................................................................................................................................. 38 Conclusies..................................................................................................................................................................................................................................................... 38 Aandachtspunten vervolgstappen .................................................................................................................................................................... 40

1 DE PROEF IN DETAIL De proef Spitsmijden ging op 2 oktober 2006 van start. In dit hoofdstuk wordt de proefopzet beschreven. Aan bod komen: de locatie en tijd, de belangrijkste spelregels, de beloningsvarianten, de gebruikte techniek en de wijze waarop deelnemers zijn geworven. 1.1 Locatie en tijd

Als proefgebied voor het project Spitsmijden is gekozen voor de A12, van Zoetermeer richting Den Haag. Op dit traject zijn de verkeersproblemen met betrekking tot de fileproblematiek groot. Het feit dat er weinig open afritten en routealternatieven zijn op de route maakte de proef relatief eenvoudig beheersbaar. Voor de proef was de periode 07.30 – 09.30 uur als ochtendspits gedefinieerd, omdat uit verkeerstellingen en snelheidsmetingen het zwaartepunt van de spits op dit baanvak in deze periode valt. In principe konden deelnemers een beloning verdienen als ze niet in deze periode met de auto van Zoetermeer richting Den Haag reisden.

1.2 Spelregels

De belangrijkste spelregels voor de deelnemer waren, dat hij/zij: • voor zijn/haar werk minstens drie keer per week op werkdagen van Zoetermeer richting Den Haag reisde; • de beschikking had over een e-mailadres en internet; • de enquêtes en het digitale logboek bijtijds en volledig invulde; • deelnam op basis van vrijwilligheid. Er werd wel met elke deelnemer een deelnamecontract met rechten en plichten getekend; • alleen een beloning ontving voor het aantal spitsmijdingen. Hierbij werd gekeken naar het extra aantal keren dat de deelnemer niet in de ochtendspits reed ten opzichte van zijn normale reisgedrag (zie ook paragraaf 1.3); • de beloning verdiende door te rijden op een ander tijdstip of gebruikmaakte van alternatieven (zoals het openbaar vervoer, carpoolen of thuiswerken); • de Yeti-smartphone aanzette tijdens elke verplaatsing met de auto, wanneer hij/zij met de Yeti deelnam; • in de auto reed waarin de OBU zit ingebouwd.

1.3 Beloningsvarianten

Deelnemers aan de proef konden kiezen uit twee beloningsvarianten: geld of een smartphone genaamd ‘Yeti’. 232 deelnemers kozen voor geld, 108 voor de Yeti.

Yeti-smartphone

Met de Yeti-smartphone kan onder andere worden ge-e-maild, een agenda worden beheerd, getelefoneerd en het biedt toegang tot internet. Waar en wanneer dit gewenst is. Wat de Yeti in het kader van deze proef bijzonder maakte, was dat de deelnemers live de actuele situatie op de weg konden bekijken op het toestel. Tijdens de proef konden de deelnemers met de Yeti uitsluitend bellen naar het projectbureau en via internet alleen de website van de proef bekijken. 108 deelnemers kozen voor de Yeti als beloning. Zij kregen bij aanvang van de proef de Yeti in bruikleen. Tijdens de proef werden twee beloningsvarianten afwisselend gehanteerd om zo het effect van verschillende beloningen te kunnen onderzoeken. Deelnemers kregen met beide varianten te maken (telkens voor vijf weken), maar de volgorde varieerde tussen alle deelnemers. De varianten waren: • de deelnemers konden gedurende vijf weken sparen om de Yeti te mogen

6

Effecten van belonen | Spitsmijden

behouden. Bovendien ontving men in deze periode verkeersinformatie op de Yeti; • de deelnemers ontvingen gedurende de tweede periode van vijf weken uitsluitend verkeersinformatie. Ze konden niet sparen voor de Yeti. Geld

Ook bij de beloning in geld werd gevarieerd met de hoogte van de beloning om op die manier te onderzoeken of de hoogte van invloed was op het gedrag. De deelnemer kreeg met elke variant te maken (gemiddeld 5 euro per spitsmijding), maar de volgorde verschilde per deelnemer. De drie varianten: • niet geregistreerd tussen 07.30 en 09.30 uur » 7 euro • niet geregistreerd tussen 07.30 en 09.30 uur » 3 euro • variabele beloning: - niet geregistreerd tussen 07.30 en 09.30 uur » 7 euro - wel geregistreerd tussen 07.30 en 08.00 uur » 3 euro - wel geregistreerd tussen 09.00 en 09.30 uur » 3 euro De eerste twee varianten duurden ieder drie weken, de derde variant vier weken. Bij de geldvariant werd de beloning, in tegenstelling tot de Yeti-variant, per dag bepaald. Voor iedere dag dat de spits werd gemeden, werd dus een beloning toegekend.

Beloningscategorieën

De proef Spitsmijden had als doel te onderzoeken of automobilisten te verleiden zijn om de spits te gaan mijden. Kern was dus aanpassing van het normale reisgedrag. De dagen dat een deelnemer al de gewoonte had om op andere tijden te rijden dan in de voor Spitsmijden geldende spitsperiode (07.30-09.30 uur), of om met een ander vervoermiddel te reizen, waren voor dit onderzoek niet relevant en werden ook niet beloond. Het normale reisgedrag is berekend aan de hand van de aanmelding, de eerste enquête, het kentekenonderzoek voor de werving en het logboek in de twee testweken. In totaal waren er vier categorieën waarin de deelnemers konden worden ingedeeld: 1. Tijdens de proef ontving de deelnemer een beloning voor elke dag (maandag tot en met vrijdag) dat hij niet met de auto in de ochtendspits van Zoetermeer richting Den Haag reisde. 2. Een dag per week, dat de deelnemer de ochtendspits meed, telde niet mee voor de beloning. 3. Drie dagen per week, dat de deelnemer de ochtendspits meed, telden niet mee voor de beloning. 4. Vier dagen per week, dat de deelnemer de ochtendspits meed, telden niet mee voor de beloning. De consequentie van deze indeling in een bepaalde categorie was dat voor een bepaalde dag wellicht geen beloning behaald kon worden. In feite werd op basis van de beloningscategorie een maximum te behalen weekbudget vastgesteld (bijvoorbeeld drie keer 3 euro). Voor iedere rit in de spits verviel er dan één keer 3 euro. In de analyses die in dit rapport beschreven worden, zijn alleen de werkdagen waarop een beloning gerealiseerd kon worden meegenomen.

Spitsmijden | Effecten van belonen

7

1.4 Techniek

Om de beloningen al dan niet toe te kennen was het van belang om te kunnen waarnemen of deelnemers al dan niet in de spits met de auto van Zoetermeer richting Den Haag reisden. Voor de bepaling hiervan is gebruikgemaakt van verschillende technieken. Naast de nieuwe EVI-techniek (EVI= Electronische Voertuig Identificatie) zijn er voor de registratie en handhaving ook bestaande technieken zoals camera’s met kentekenherkenning en het loggen van GPS-posities toegepast. Nog niet eerder werden de technieken op deze wijze gecombineerd. De meerwaarde van deze combinatie zit in het zeer nauwkeurig kunnen bepalen van tijden positiegegevens van de deelnemers.

EVI

De EVI-techniek, die uitstekend werkte, werd voor het eerst op deze manier in Nederland ingezet. On Board Unit De deelnemers kregen in hun auto een On Board Unit (OBU) ingebouwd. Dit is een zendkastje waarin speciaal voor de proef het kenteken als identificerend gegeven was opgeslagen. EVI-bakens Langs alle hoofduitvalswegen van Zoetermeer naar Den Haag zijn speciaal voor de proef EVI-bakens geplaatst. Het kaartje geeft de locaties weer.

De EVI-bakens zijn aan portalen boven of aan palen naast de rijbanen geplaatst. Per rijbaan werd één EVI-baken ingezet.

Signalering Bij passage van een EVI-baken door een deelnemend voertuig werd tussen de OBU en het EVI-baken gecommuniceerd via radiofrequentie (dedicated short range communication). Daarbij werden de identificerende gegevens van de OBU overgedragen aan het EVI-baken. De gegevens van de passage – zoals datum, tijd en identificerende gegevens – werden gedurende de proef direct draadloos via GPRS/UMTS doorgezonden naar de centrale EVI-database. Van daaruit werden ze dagelijks elektronisch aangeboden aan het projectbureau Spitsmijden. Kwaliteit EVI heeft uitstekend gefunctioneerd. Tijdens de proef zijn in totaal 31.585 EVI-metingen (voertuigpassages) verricht. De meetresultaten van de EVI stonden centraal in het wetenschappelijk onderzoek van de proef Spitsmijden. Het was dan ook erg belangrijk dat deze meetresultaten 100% correct waren.

8


Om dit te kunnen garanderen is een aantal maatregelen getroffen. Zo was de OBU met speciale lijm bevestigd aan de voorruit waardoor ongemerkt verwijderen onmogelijk was (temper-proof), werd de plaatsing en verwijdering van de OBU uitsluitend door RDW-medewerkers gedaan en werd er een signaal gegeven bij de eerstvolgende passage van een EVI-baken indien de OBU van de houder was losgekoppeld. Dit is overigens gedurende de proef niet waargenomen. Met betrekking tot de EVI-bakens werden de volgende maatregelen getroffen: • externe, directe toegang tot het systeem voor de leverancier Kapsch, zodat een storing snel kon worden verholpen; • naast elk baken stond een camera om eventueel mislukte registraties met EVI op te vangen; • er was een reservebaken beschikbaar, zodat kapotte onderdelen dezelfde dag nog vervangen konden worden. Het systeem was voorafgaand aan de proef uitvoerig getest. Hiervoor was een EVI-locatie opgezet op de parkeerplaats van de RDW in Zoetermeer. Bredere toepasbaarheid EVI De proef leverde ook bruikbare resultaten op voor andere toepassingen van de EVI-techniek in Nederland. De EVI is als het ware een elektronisch kenteken, waarbij de meerwaarde bijvoorbeeld zit in de traceerbaar-

heid in geval van diefstal en fraude met kentekens kan worden tegen gegaan. Camera’s met kentekenherkenning

Op zeven locaties zijn camera’s met kentekenherkenning geplaatst. De camera’s stonden bij elk EVI-baken, maar daarnaast ook nog op andere uitvalswegen. De camera’s zijn voor diverse doeleinden in de proef ingezet: Deelnemerswerving Automobilisten, waarvan gedetecteerd werd dat zij regelmatig over de A12 richting Den Haag reden, zijn uitgenodigd om mee te doen aan de proef (zie ook paragraaf 1.5). Bepalen reisgedrag Voorafgaand aan de proef is met behulp van de cameraregistratie het ‘normale’ reisgedrag vastsgesteld (hoe vaak per week rijdt men in de ochtendspits van Zoetermeer richting Den Haag). Controles De cameraregistraties zijn tijdens de proef gebruikt om, net als de EVIbakens, passages te registreren. Hierdoor kon de kwaliteit van de EVI-metingen worden gecontroleerd. Tevens werd gecontroleerd of de deelnemers, die voor de Yeti-smartphone als beloning hadden gekozen, deze wel gebruikten (zoals afgesproken) door de registraties te vergelijken met de gelogde GPS-posities. De cameraregistraties zijn voorts gebruikt om te controleren of de deelnemers de tweede auto van het gezin gebruikten in de spits. De videobeelden van de camera’s met kentekenherkenning werden continu ter plekke geanalyseerd en de gelezen kentekens met het tijdstip via GPRS naar het projectbureau gestuurd. Daar werd vastgesteld of het een kenteken van een deelnemer, van een tweede auto van een deelnemer of van een niet-deelnemer was. Veranderingen verkeersintensiteit De camera’s met kentekenherkenning maten al het verkeer, niet alleen de deelnemers. Daardoor maten zij ook veranderingen in de totale intensiteit van het verkeer.


9

Kwaliteit

Metingen zijn uitgevoerd om de kwaliteit van de detectie met deze camera’s vast te stellen door registraties te vergelijken met handmatige tellingen. De detectierate varieerde tussen de 93 en 97% voor het totale verkeer.

Loggen van GPS-posities door de Yeti-smartphone

De deelnemer, die voor de Yeti als beloning koos, gebruikte deze tijdens de proef om verkeersinformatie zowel thuis, op het werk als in het voertuig te ontvangen. De Yeti-smartphone logde iedere seconde de GPS-positie en zond deze ieder uur via GPRS naar het projectbureau Spitsmijden. Met de gelogde GPS-posities werd gecontroleerd of de Yeti-smartphone wel daadwerkelijk werd gebruikt (een voorwaarde voor deelname aan de proef).

1.5 Werving deelnemers

Om de doelstelling van de proef te behalen was vooraf een groep van 500 deelnemers als gewenst gedefinieerd. Vereiste: de automobilist rijdt minstens drie keer per week in de ochtendspits van Zoetermeer richting Den Haag. Om deze deelnemers te werven zijn verschillende acties ondernomen.

Werving in april 2006

Op basis van een kentekenonderzoek met camera’s en door de RDW geregistreerde gegevens bij deze kentekens (die voldeden aan de vereisten) zijn op 15 april 2.300 brieven aan potentiële deelnemers gestuurd. Deze groep bestond naast particulieren uit bedrijfsauto’s en leaserijders.

Werving in juni 2006

Op 16 juni is een tweede groep particulieren (1.670) aangeschreven.

Werving in juli en augustus 2006

De eerste twee wervingsacties leverde 283 deelnemers op. Ook al voldeed dit niet aan de wens van 500, het was al wel genoeg voor steekhoudende resultaten. Om het aantal nog enigszins te verhogen zijn echter nog enkele acties ondernomen, zoals: • Werving via ‘member get member’ principe. Via het internet konden deelnemers nieuwe deelnemers aanmelden. Onder deze aanmelders zijn twee Yeti-smartphones verloot. • Opnieuw benaderen van de eerder geselecteerde automobilisten die een uitnodiging hadden ontvangen, maar (nog) niet hadden gereageerd. Uiteindelijk hebben 340 deelnemers aan de proef deelgenomen. De kenmerken van de deelnemers worden behandeld in hoofdstuk 2. Op de representativiteit van de deelnemers wordt ingegaan in hoofdstuk 6.

1.6 Data en meetgegevens

De doelstelling van de proef was om te onderzoeken hoe belonen van spitsrijders hun gedrag beïnvloedt. Om dit te kunnen doen is het van belang om verschillende soorten gegevens te verzamelen: • Gegevens over het gedrag tijdens, vóór en na de proef. • Gegevens over factoren die de reactie op de beloning kunnen beïnvloeden, zoals: - socio-demografische kenmerken; - organisatie van werk en gezin; - gebruik van telecommunicatiemiddelen; - motivatie voor deelname. Om deze gegevens te verzamelen is op een aantal manieren data verzameld: • Bij aanmelding voor de proef via de Spitsmijden website is door deelnemers een

10


korte enquête ingevuld over onder andere woon- en werklocatie en reisfrequentie. • Na aanmelding voor deelname is door de deelnemers een uitgebreide enquête ingevuld met gedetailleerde vragen over persoonskenmerken, samenstelling van het huishouden en factoren die de reactie op het belonen kunnen beïnvloeden, zoals flexibiliteit van werktijden, gezinsverplichtingen en beschikbaarheid van vervoerswijzen. • Een stated preference onderzoek voorafgaand aan de proef, waarbij deelnemers voor hypothetische situaties van beloningen en congestieniveaus aangaven hoe vaak ze de spits zouden mijden. Deze enquête is met name gebruikt om elasticiteiten te bepalen voor de verkeersmodellen (zie hoofdstuk 6). • EVI-meetgegevens. Zoals eerder toegelicht omvat deze dataset alle passages van deelnemers op relevante trajecten van Zoetermeer richting Den Haag. Deze gegevens zijn bekend voor: - de vóórmeting (de twee weken voorafgaand aan de eigenlijke proef); - de proefperiode (2 oktober t/m 18 december); - de nameting (de week na afloop van de proef). • Cameragegevens (zie paragraaf 1.4). • Digitaal logboek. Gedurende vóórmeting, proef en nameting, hielden deelne-

mers via internet een logboek bij waarin ze per dag aangaven of er sprake was van een woon-werkrit, waarom er eventueel geen woon-werkrit was gemaakt, en op welke manier (vervoermiddel en tijd) de reis gemaakt was. Deze informatie is gebruikt om inzicht te krijgen in situaties waarin de deelnemer niet met de EVI is gesignaleerd. In dat geval is het van belang om te weten of op een andere wijze is gereisd (OV, fiets) of dat er geen sprake is geweest van een woon-werkrit wegens bijvoorbeeld vakantie of ziekte.

• Evaluatie-enquête. In de evaluatie-enquête zijn vragen opgenomen over ervaringen van deelnemers met het deelnemen aan de proef. Enerzijds ging dit om de ervaringen met gedragsaanpassingen (was het eenvoudig/moeilijk om het gedrag aan te passen en wat waren de belangrijkste factoren). Anderzijds ging het om ervaringen met de organisatie van de proef (informatieverstrekking, functioneren projectbureau). De informatie uit bovenstaande enquêtes en registraties is op persoonsniveau gekoppeld, zodat voor iedere deelnemer al deze informatie in een bestand beschikbaar was. Naast bovengenoemde gegevens is in februari 2007 een aanvullend onderzoek gehouden onder inwoners van Zoetermeer die geregeld in de spits met de auto richting Den Haag reizen. Dit was om na te gaan of de deelnemers aan de proef representatief zijn voor de totale populatie van spitsrijders van Zoetermeer richting Den Haag. Aan de respondenten zijn vergelijkbare vragen gesteld als aan de deelnemers met betrekking tot persoonskenmerken, samenstelling van het huishouden en factoren die de reactie op het belonen kunnen beïnvloeden, zoals flexibiliteit van werktijden, gezinsverplichtingen, beschikbaarheid van vervoerswijzen et cetera.


11

1.7 Meetperiode en bijzondere omstandigheden

Tijdens de proef speelden twee factoren die het gedrag van de deelnemers beïnvloed kunnen hebben.

RandstadRail

Een externe factor die het gedrag van deelnemers mogelijk kan hebben beïnvloed was de vertraging rondom de ingebruikname van RandstadRail. Volgens de oorspronkelijke planning zou RandstadRail voor aanvang van de proef operationeel zijn, zodat deelnemers tijdens de proef RandstadRail als alternatief voor de autorit in de spits zouden kunnen gebruiken. Uiteindelijk is RandstadRail tussen Zoetermeer en Den Haag op 29 oktober 2006 in gebruik genomen, maar is vanaf 29 november 2006 buiten bedrijf geweest wegens storingen. De vraag is in hoeverre dit het gedrag van deelnemers heeft beïnvloed. Hierover is een vraag opgenomen in de evaluatie-enquête (tabel 1.1). Hieruit blijkt dat voor de meerderheid van de deelnemers de vertraging van RandstadRail geen invloed heeft gehad op hun verplaatsingsgedrag. Voor 19% was hun aantal ritten in de spits echter minder geweest als RandstadRail eerder operationeel was geweest. Tabel 1.1: Beïnvloeding van de reactie op de beloningen door vertraging RandstadRail

Reactie In het geheel niet

Jaargetijde

12

Percentage 71%

Als RandstadRail eerder van start was gegaan, had ik vaker met het OV gereisd en minder vaak met de auto in de spits

19%

Als RandstadRail eerder van start was gegaan, had ik vaker met het OV gereisd maar was het aantal ritten met de auto in de spits hetzelfde

3%

Anders

9%

Een andere externe factor vormde het jaargetijde. De proef heeft gelopen van oktober tot december 2006. Tijdens deze periode werd het alternatief ‘fiets’ steeds onaantrekkelijker vanwege de dalende temperatuur. In de metingen was dit te zien in het verschil tussen fietsgebruik tijdens de vóórmeting en de nameting. Dit betekent dat het fietsgebruik tijdens de proef niet alleen door de beloningen werd beïnvloed maar ook door de steeds onaantrekkelijker fietsomstandigheden. De waargenomen trend (een afname van het fietsen tijdens de beloningsperiode) was dus een gevolg van beide factoren. Bij uitvoeren van de proef in een andere periode zou het effect van belonen op het fietsgebruik anders kunnen zijn.


2 DE DEELNEMERS 2.1 Kenmerken deelnemers

De deelnemersleeftijdsverdeling aan de proef bestaan voor 64,7% uit mannen en 35,3% uit vrouwen. deelnemers De helft van de deelnemers is tussen de 35 en 49 jaar (figuur 2.1). Een kwart is jonger dan 35 en een kwart is ouder dan 49 jaar. Figuur 2.1: Leeftijdsverdeling deelnemers leeftijdsverdeling deelnemers

<25 jaar

<25 jaar >49 jaar

25-34 jaar

35-49 jaar

leeftijdsverdeling deelnemers

>49 jaar

25-34 jaar <25 jaar

25-34 jaar

35-49 jaar

>49 <25jaar jaar 25-34 jaar 35-49 jaar

35-49 jaar

>49 jaar

opleidingsniveau deelnemers

De deelnemers hebben in meerderheid een opleiding op HBO/WO niveau (figuur 2.2). opleidingsniveau deelnemers

Figuur 2.2: Opleidingsniveau deelnemers opleidingsniveau deelnemers VMBO/HAVO LBO

VMBO/HAVO

VMBO/HAVO

LBO

LBO

MBO VMBO/HAVO HBO/WO

HBO/ WO

MBO

MBO

HBO/WO

LBO MBO HBO/WO

De meeste deelnemers zijn getrouwd/samenwonend, meestal met kinderen (figuur 2.3). Deelnemers naar huishoudenssamenstelling

Deelnemers naar huishoudenssamenstelling Alleenstaand

Deelnemers naar huishoudenssamenstelling Getrouwd/samenwonenn zonder kinderen Alleenstaand Figuur 2.3: Deelnemers naar huishoudensamenstelling

5% 2%

13%

Getrouwd/samenwonend met kinderen Getrouwd/samenwonenn

Alleenstaand

zonder kinderen Alleenstaande ouder

Getrouwd/samenwonend met kinderen Overig Getrouwd/samenwonenn Alleenstaande ouder zonder

56%

Frequentie woon-werk rit

24% 13% Overig 24% 56% 5% 2%

kinderen Alleenstaand Getrouwd/samenwonend met kinderen Getrouwd/samenwonend zonder kinderen

Getrouwd/samenwonend met kinderen Alleenstaande ouder Alleenstaande ouder Overig Overig

Frequentie woon-werk rit

98% van de deelnemers woont in Zoetermeer, de rest in omliggende plaatsen als keer/week Benthuizen, Berkel en Rodenrijs en 3Bleiswijk (tabel 2.1). De werklocaties van de 4 keer/week deelnemers bevinden zich overwegend inkeer/week Den Haag, maar ook de werklocaties 5 of meer 3 keer/week Delft, Leidschendam, Rijswijk, Voorburg komen geregeld voor. 4rit keer/week Frequentie woon-werk 5 of meer keer/week

Spitsmijden | Effecten van belonen 3 keer/week

4 keer/week

5 of meer keer/week

13

<25 jaar 25-34 jaar 35-49 jaar >49 jaar

Tabel 2.1: Werkplaats deelnemers

Werkplaats Aantal Den Haag 192 Delft 29 Leidschendam 10 Rijswijk 42 Voorburg 10 opleidingsniveau deelnemers Overig 57 Totaal 340

2.2 Motieven voor deelname

Percentage 56% 9% 3% 12% 3% 17%

De motieven voor deelname zijn weergegeven in tabel 2.2. Hieruit blijkt dat de VMBO/HAVO beloning weliswaar de belangrijkste reden voorLBO deelname is, maar dat de meerderheid een andere motivatie heeft. Zowel het bijdragen MBO aan inzicht in en vermindeHBO/WO ring van de fileproblematiek, als het experimenteren met alternatieve reisopties, zijn van belang. Tabel 2.2: Motieven van deelnemers

Motivatie voor deelname Beloning (geld of Yeti)

Percentage 38%

Een bijdrage leveren aan de kennis over het weggebruik in de spits Deelnemers naar huishoudenssamenstelling

16%

Een bijdrage leveren aan vermindering van de fileproblematiek Alleenstaand

18%

Experimenteren met mogelijkheden om het Getrouwd/samenwonenn zonder kinderen eigen gedrag aan te passen 21% Getrouwd/samenwonend

2.3 De dagelijkse woon-werkrit

met kinderen Het opdoen van ervaring met de Yeti-smartphone Alleenstaande ouder en het gebruik van verkeersinformatie

3%

Anders

4%

Overig

62% van de deelnemers reist vijf keer per week (of vaker) via de A12 naar het werk. Voor 26% bedraagt dit vier keer per week (figuur 2.4). Figuur 2.4: Frequentie woon-werkrit Frequentie woon-werk rit

12%

62%

3 keer/week

26%

4 keer/week

12% 26% 62%

5 of meer keer/week 3 keer/week 4 keer/week 5 of meer/week

84% van de deelnemers reist uitsluitend met de auto naar het werk. Dit zijn zowel autoritten in de spits zoals gedefinieerd in deze proef (07.30-09.30 uur) als in de 14


periodes vóór en na de spits. De overige 16% maakt naast de auto gebruik van Park&Ride (6,4% van de deelnemers), motor (2,4%), trein (4,7%), bus (1,8%) of fiets (6,2%). 34% beschouwt het openbaar vervoer als een serieus alternatief, terwijl 18% de fiets als een serieus alternatief beschouwt. De gemiddelde reistijd met de auto, inclusief files, is volgens de deelnemers 36 minuten. Zonder files zou dit 20 minuten zijn, wat een gemiddelde vertraging door files inhoudt van 16 minuten. Een ruime meerderheid van 90% van de deelnemers komt normaal gesproken tussen 07.30 en 09.30 uur (de definitie van de ochtendspits in deze proef) op het werk aan (tabel 2.3).

Tabel 2.3: Begintijden werk

Begintijd werk vóór 06.30 uur 06.30-07.30 uur 07.30-08.30 uur 08.30-09.30 uur na 09.30 uur Onbekend Totaal

2.4 Organisatie huishouden en werk

Aantal 6 15 192 115 11 1 340

Percentage 2% 4% 56% 34% 3% 0%

57% van de deelnemers kan, indien gewenst, later op zijn werk aankomen dan de huidige starttijd (tabel 2.4). In de meeste gevallen kan men tot 60 minuten later beginnen. Tabel 2.4: Mogelijkheden om later te beginnen met werken

Mogelijkheid om later te beginnen met werken Ik kan niet later beginnen Ik kan max. 30 minuten later beginnen Ik kan 30-60 minuten later beginnen Ik kan 60-120 minuten later beginnen Ik kan meer dan 120 minuten later beginnen Totaal

Aantal 146 43 86 54 11 340

Percentage 43% 13% 25% 16% 3%

Indien men vroeger op de werkplek aankomt, kan de meerderheid van de deelnemers (79%) al beginnen met zijn werk (tabel 2.5). 9% kan in dat geval al voorbereidingen treffen. Het verplaatsen van de woon-werkrit naar een vroeger tijdstip zal dus voor de meeste deelnemers een haalbare optie zijn.


15

Tabel 2.5: Situatie bij vroegere aankomst op de werkplek

Situatie bij vroegere aankomst op werkplek Ik kan direct aan mijn werk beginnen

Aantal 268

Percentage 79%

Ik kan nog niet echt beginnen, maar wel alvast voorbereidingen treffen voor mijn werk

32

9%

Ik moet echt wachten op een bepaald tijdstip, voordat ik mijn werk kan beginnen (bijv. ploegendienst)

11

3%

Ik moet wachten op collega’s voordat ik met mijn werk kan beginnen

7

2%

Ik kan het (kantoor)gebouw niet in

8

2%

14

4%

Anders Totaal

340

Behalve de flexibiliteit van de werkorganisatie, speelt ook de organisatie van het huishouden een rol bij de mogelijkheden om het gedrag aan te passen. In totaal blijkt 54% van de deelnemers belemmeringen te ondervinden om eerder of later van huis te vertrekken in verband met de gezinssituatie. Uit tabel 2.6 blijkt dat met name het zorgen voor en afzetten van kinderen op school een belemmering vormt om eerder of later dan nu van huis te gaan. Tabel 2.6: Beperkingen aan vertrektijd naar het werk (meer antwoorden mogelijk)

Beperking aan vertrektijd naar werk Zorg voor kinderen Samen ontbijten Kinderen naar school brengen Afzetten partner Carpoolafspraken Afspraak elders Anders Geen 2.5 Gebruik verkeersinformatie

16

Percentage 29% 10% 19% 6% 2% 11% 8% 46%

41% van de deelnemers gebruikt minstens één keer per week verkeersinformatie over de situatie op het wegennet. Dit percentage verschilt niet wezenlijk tussen deelnemers aan de geldvariant (40%) en aan de Yeti-variant 43%. Slechts 3% gebruikt minstens één keer per week informatie over het openbaar vervoer.


3 EFFECTEN VAN BELONEN OP DE VERKEERSVRAAG Tijdens de proef konden deelnemers een beloning verdienen door niet tijdens de spits met de auto te rijden. De deelnemers aan de geldvariant werden tijdens de proef geconfronteerd met drie verschillende beloningsvarianten (3 euro, 7 euro, variabele beloning). De deelnemers aan de Yeti-variant konden door de spits te mijden sparen voor het behouden van de Yeti aan het eind van de proef, en tijdens een andere periode kon alleen van de verkeersinformatie van de Yeti gebruikgemaakt worden. In dit hoofdstuk worden de effecten van de verschillende beloningsvarianten gepresenteerd. Dit gebeurt door de verdeling over tijden en vervoerswijzen in verschillende beloningsvarianten te vergelijken met de vóór- en de nameting, waarin geen beloning verdiend kon worden en geen verkeersinformatie via de Yeti beschikbaar was. 3.1 Belonen met geld

In tabel 3.1 is voor de vóórmeting, de drie beloningsvarianten en de nameting de verdeling over vervoerswijzen en tijden weergegeven. Het betreft de verdeling van alle woon-werkritten (of thuiswerkdagen) die in de betreffende periode of variant zijn gemaakt. In de periodes zonder beloning (vóór- en nameting) reist 47-50% van de deelne-

mers met de auto in de spits. Ook zonder beloning reist dus al een aanzienlijk gedeelte van de deelnemers buiten de spits. Deels komt dit doordat tijdens de werving een iets ruimere definitie van de ochtendspits is gehanteerd. Daarnaast is gebleken dat een kwart van de deelnemers tijdens de nulmeting geoefend heeft met het aanpassen van het gedrag. Bij belonen daalt dit aantal tot 26% (bij 3 euro) en 19% (7 euro en variabele beloning). Het effect van belonen op het reizen per auto in de spits is dus zeer significant.

Het mijden van de spits wordt met name gerealiseerd door met de auto buiten de spits te gaan rijden. Het aantal autoritten vóór 07.30 uur neemt toe van 20% tot 33-39%. Het aantal autoritten na 09.30 uur neemt toe van 10% tot 15,1-16%. Het totale autogebruik (over alle tijdsperioden) neemt af van 80% tot 73-75%. Het autogebruik in de spits keert na het ophouden van de beloning vrijwel terug naar het niveau van de vóórmeting. Mogelijke verklaringen hiervoor zijn dat de alternatieven niet aantrekkelijk genoeg zijn of dat de gemaakte afspraken met werkgevers of andere gezinsleden tijdelijk, voor de duur van de proef, waren. De afname van het autogebruik wordt vooral bereikt door een toename van OVgebruik (van 4% in de vóórmeting tot 9,5-12% bij belonen). Opvallend is dat het OV-gebruik tijdens de nameting iets hoger is dan tijdens de vóórmeting. Verder kan vastgesteld worden dat de fiets geen alternatief is voor de auto op het traject Zoetermeer-Den Haag. Zoals eerder besproken speelt de afnemende aantrekkelijkheid van het weer gedurende de proef mogelijk een rol. Wel neemt het aantal thuiswerkers tijdens de proef licht toe. Vergelijking van de verschillende beloningsvarianten leert dat het grootste effect (een reductie van het spitsverkeer van 50% tot 26%) al met een beloning van 3 euro gerealiseerd wordt. De variabele beloning en de beloning met 7 euro zorgen Spitsmijden | Effecten van belonen

17

voor een extra reductie tot 19%. Opvallend is dat de variabele beloning leidt tot een nagenoeg identieke verdeling over vervoerswijzen en tijden als de beloning van 7 euro. Blijkbaar reageren de deelnemers primair op de maximale beloning in de variabele variant die ook gelijk is aan 7 euro.

Tabel 3.1: Verdeling van woon-werkritten over tijden en vervoerswijzen in verschillende beloningsvarianten (geld)

Met auto vóór 07.30 uur Met auto 07.30-08.00 uur Met auto 08.00-09.00 uur Met auto 09.00-09.30 uur Met auto na 09.30 uur Andere auto uit gezin Andere auto buiten gezin Passagier in carpool OV Fiets Andere vervoerswijze Thuiswerken Andere werklocatie

Vóórmeting

3 euro

Variabele beloning

7 euro

Nameting

20,1% 17,8% 27,4% 4,8% 10,3% 1,0% 0,1% 0,8% 3,9% 5,2% 2,8% 2,6% 3,2%

33,0% 8,9% 15,1% 2,4% 16,0% 0,7% 0,6% 1,9% 9,5% 4,1% 2,1% 3,1% 2,7%

37,8% 7,4% 9,9% 2,4% 15,9% 0,4% 0,1% 1,8% 12,0% 3,2% 3,2% 3,2% 2,8%

38,5% 6,0% 10,9% 2,2% 15,1% 0,4% 0,2% 2,2% 11,4% 3,5% 2,2% 3,9% 3,4%

20,7% 19,1% 24,3% 3,8% 12,0% 1,0% 0,5% 1,4% 6,1% 1,6% 2,0% 2,5% 4,8%

Effect van beloning met geld beloningsvarianten (geld) Figuur 3.1: Verdeling van woon-werkritten over tijden en vervoerwijzen in verschillende 45,00%45% 40,00%40% 35,00%35% 30,00%30% 25,00%25% 20,00%20% 15,00%15% 10,00%10% 5,00% 5% 0,00% 0%

A B C D

Met auto Met auto voor vóór 07.30 7.30

A B C D

Met auto Met auto 07.30-08.00 7.30-8.00

3.2 Belonen met de Yeti 35,00% 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% Met auto voor 7.30

18

Met auto 7.30-8.00

Met auto Met auto 08.00-09.00 8.00-9.00

Met auto Met auto 09.00-09.30 9.00-9.30

Met auto Met na naauto 09.30 9.30

Passagier Passagier

OV OV

Fiets Fiets

Vóórmeting 3 Euro Variabele beloning 7 euro

Thuiswerken Thuiswerken

In de Yeti-variant zijn gedurende de proef drie situaties te onderscheiden: Effecten beloning Yeti-credits 1. Er kan gespaard worden voor het behouden van de Yeti aan het einde van de proef. Er wordt ook verkeersinformatie verstrekt via de Yeti. 2. Er kan gespaard worden voor het behouden van de Yeti, maar dit is niet meer relevant. Er is al voldoende gespaard om de Yeti te kunnen behouden of het aantal spitsen dat gemeden kan worden is niet meer voldoende om de Yeti te kunnen behouden. Er wordt verkeersinformatie verstrekt via de Yeti. 3. Er kan niet gespaard worden voor het behouden van de Yeti, maar er wordt wel verkeersinformatie verstrekt via de Yeti. De verdeling van alle woon-werkritten in verschillende periodes en in verschillende beloningsvarianten zijn weergegeven inOV tabel 3.2 enFiets figuur 3.2. Bij beloning Thuiswerken Met auto Met auto Met auto na Passagier met de Yeti daalt het aantal 8.00-9.00 9.00-9.30 9.30 autoritten in de spitsperiode van 43% tot 15%. Deze


voormeting Credits relevant Credits niet relevant Geen credits

afname is vergelijkbaar met de reductie die wordt bereikt in de geldvariant met een variabele beloning of beloning met 7 euro. Net als bij de geldvariant wordt deze reductie met name bereikt door een toename van ritten vóór 07.30 uur (van 21 naar 31%) en ná 09.30 uur (van 17% naar 25%). Het totale autogebruik (over alle periodes) daalt van 81% tot 71%. Net als bij de geldvarianten wordt deze daling bereikt door een toename van het OV-gebruik (van 6 tot 13%), en speelt de fiets geen rol van betekenis. Opvallend is dat de thuiswerkoptie iets meer wordt toegepast dan in de geldvarianten. Evenals in de geldvariant blijkt dat in de nameting het aandeel van autoritten in de spits weer op nagenoeg hetzelfde niveau terugkeert als in de vóórmeting. Een opvallend verschijnsel bij het belonen met de Yeti treedt op wanneer er wel verkeersinformatie via de Yeti wordt aangeboden, maar er geen beloning te verdienen is. Dit kan gebeuren als de beloning niet meer relevant is (de Yeti is al verdiend of kan niet meer gehaald worden), of er niet beloond wordt. In deze gevallen is het aantal autoritten in de spits nog steeds aanzienlijk lager dan tijdens de vóór- en nameting. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de verkeersinformatie de deelnemers in staat stelt om de spits te mijden indien er sprake is van zware congestie tijdens de spits. De spitsrit kan dan worden uitgesteld of vervroegd, of er kan een andere vervoerswijze gekozen worden. Er moet overigens ook worden gewezen op de mo-

gelijkheid dat deelnemers niet volledig op de hoogte zijn van de relevantie van het mijden van de spits op hun beloning en daardoor hun gedrag aanpassen terwijl dit niet strikt nodig is. Een derde mogelijke verklaring is dat deelnemers voor de proef langer durende afspraken gemaakt hebben en hun gedrag structureel gewijzigd hebben, waardoor ze niet direct reageren op het wegvallen van de beloning.

Tabel 3.2: Verdeling van woon-werkritten over tijden en vervoerswijzen in verschillende beloningsvarianten (Yeti)

Vóórmeting

Met auto vóór 07.30 uur Met auto 07.30-08.00 uur Met auto 08.00-09.00 uur Met auto 09.00-09.30 uur Met auto na 09.30 uur Andere auto uit gezin Andere auto buiten gezin Passagier OV Fiets Andere vervoerswijze Thuiswerken Andere werklocatie

21,0% 11,6% 20,8% 10,4% 17,1% 1,5% 0,4% 1,1% 5,8% 2,2% 1,9% 2,6% 3,6%

Beloning relevant 30,9% 4,8% 6,9% 3,3% 25,3% 0,4% 0,1% 3,0% 13,2% 0,8% 2,5% 5,1% 3,7%

Beloning Alleen verkeersniet relevant informatie 24,9% 8,9% 16,3% 4,4% 20,1% 0,2% 0,6% 2,4% 12,9% 0,8% 2,0% 4,0% 2,4%

21,9% 10,0% 16,6% 5,8% 21,3% 1,4% 0,1% 2,2% 9,0% 1,7% 2,5% 3,8% 3,8%

Nameting

21,3% 10,4% 24,2% 7,0% 17,2% 0,2% 0,5% 2,0% 6,6% 0,7% 2,5% 2,9% 4,5%


19

15,00% 10,00% 5,00% 0,00% Met auto voor 7.30

Met auto 7.30-8.00

Met auto 8.00-9.00

Met auto 9.00-9.30

Met auto na 9.30

Passagier

OV

Fiets

Thuiswerken

Effecten beloning Yeti-credits

Figuur 3.2: Verdeling van woon-werkritten over tijden en vervoerswijzen in verschillende beloningsvarianten (Yeti) 35,00% 30,00%30%

A B C D A B C D

25,00%25% 20,00%20%

Vóórmeting Beloning relevant Beloning niet relevant Alleen verkeersinformatie

voormeting Credits relevant

15,00% 15%

Credits niet relevan

10,00%10%

Geen credits

5,00% 5% 0,00% 0%

Met auto vóór Met 07.30 auto

Met auto 07.30-08.00 Met auto

voor 7.30

7.30-8.00

3.3 Verdeling verkeersaanbod

Met auto Met auto Met auto 08.00-09.00 09.00-09.30 naauto 09.30na Met auto Met auto Met

8.00-9.00

9.00-9.30

Passagier

OV

Fiets

Thuiswerken

Passagier

OV

Fiets

Thuiswerken

9.30

In het voorgaande is al genoemd dat er een verschuiving optreedt van de spitsperiode naar de perioden vóór en na de spits. Voor de verkeersafwikkeling is het van belang om de verdeling van autoritten in de tijd iets meer in detail te bekijken. In de onderstaande tabellen is de verdeling van autoritten over intervallen van tien minuten weergegeven, als aandeel van het totaal aantal autoritten.

Figuur 3.3: Verdeling autoritten deelnemers over ochtendspits (geldvariant) 0.3

Vóórmeting

aandeel ochtendspits

0.25

3 euro

Variabel

0.2

7 euro

Nameting 0.15 0.1 0.05 0 06.00 06.20 06.40 07.00 07.20

07.40

08.00 08.20 08.40 09.00 09.20 09.40 10.00

passagetijd

passagetijd

Uit de figuren 3.3 en 3.4 blijkt dat in de vóór- en nameting het zwaartepunt van de autoritten ligt tussen de 07.10 en 07.40 uur. Ook zonder beloningen vindt dus 0.2 al een aanzienlijk deel van de ritten plaats vóór 07.30 uur. Vóórmeting Bij belonen is duidelijk 0.18 Beloning, relevant zichtbaar dat er twee nieuwe pieken optreden. De grootste piek, met 20-25% van 0.16 vindt plaats op 07.20 uur, dus net vóór het kritische Beloning, niet relevant de ritten, tijdstip 07.30 uur. Een Alleen verkeersinformatie tweede grens van 09.30 uur. 0.14 piek treedt op om 09.40 uur, dus net na de kritische Nameting

0.12 0.1 0.08 0.06 20

0.04 Effecten van belonen | Spitsmijden 0.02 0 06.00 06.20 06.40 07.00 07.20

07.40

08.00 08.20 08.40 09.00 09.20 09.40 10.00

0 06.00 06.20 06.40 07.00 07.20

07.40

08.00 08.20 08.40 09.00 09.20 09.40 10.00

passagetijd

Figuur 3.4: Verdeling autoritten deelnemers over ochtendspits (Yeti-variant) 0.2

Vóórmeting

0.18

Beloning, relevant

aandeel ochtendspits

0.16

Beloning, niet relevant Alleen verkeersinformatie

0.14

Nameting

0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 06.00 06.20 06.40 07.00 07.20

07.40

08.00 08.20 08.40 09.00 09.20 09.40 10.00

passagetijd

passagetijd

Het verloop van de pieken bij belonen in verschillende varianten, maar ook bij alleen het aanbieden van verkeersinformatie, is steeds hetzelfde, hoewel de hoogte van de pieken (dus de mate van reactie) verschilt tussen varianten, zoals eerder aangegeven. In de Yeti-variant is de tweede piek (rond 09.40 uur) relatief groter dan in de geldvariant. 3.4 Conclusie

Een eerste conclusie die getrokken kan worden, is dat het belonen leidt tot een substantiële afname van het aantal autoritten in de spits. Dit geldt zowel bij een beloning met geld als bij een beloning met de Yeti. In beide varianten treedt een halvering op. Een belangrijke constatering is dat bij financiële beloning het grootste effect al bij een beloning van 3 euro per spitsmijding bereikt wordt. De meerwaarde van verdere beloning is relatief gering. Bij de Yeti-variant is het opvallend dat ook als er geen beloning plaatsvindt, er sprake is van spitsmijding. Dit effect is mogelijk toe te schrijven aan het verstrekken van verkeersinformatie, maar misinterpretatie van deelnemers omtrent de beloning mag niet geheel worden uitgesloten. De reductie in spitsritten wordt grotendeels gerealiseerd door het vervroegen of uitstellen van de woon-werkrit naar vóór of na de spits. Daarnaast is er een toename van verplaatsingen met het OV te zien.


21

4 EFFECTEN OP INDIVIDUEEL NIVEAU In het vorige hoofdstuk zijn de effecten van de beloningsvarianten op de totale verdeling van verplaatsingsopties besproken. Deze totale effecten zijn de optelsom van individuele gedragsaanpassingen. In dit hoofdstuk worden deze individuele aanpassingen meer in detail besproken. Er wordt met name ingegaan op de verschillen tussen de vóórmeting en de verschillende beloningvarianten. Hierbij wordt gekeken of het gebruik van een bepaalde verplaatsingsoptie is toe- of afgenomen. 4.1 Gedragsverandering geldvariant

In tabel 4.1. staan per beloningvariant de gedragsveranderingen ten opzichte van de vóórmeting weergegeven. De uitkomsten bevestigen het beeld uit het vorige hoofdstuk. De meerderheid van de deelnemers is minder met de auto in de spits gaan reizen. Veel deelnemers zijn meer vóór de spits en na de spits gaan reizen. Een kleinere groep is meer per OV gaan reizen of meer gaan thuiswerken.

Tabel 4.1: Verdeling van deelnemers over mogelijke gedragsaanpassingen (geld)

3 euro Toename Zelfde Afname Autoritten spits 17% 16% 67% Auto vóór de spits 47% 37% 16% Auto na de spits 38% 43% 19% OV 21% 73% 5% Thuiswerken 12% 79% 9%

Variabele beloning Toename Zelfde Afname 11% 18% 71% 51% 34% 15% 38% 42% 20% 21% 73% 6% 13% 76% 10%

7 euro Toename Zelfde Afname 13% 15% 71% 52% 29% 19% 42% 39% 19% 26% 71% 4% 16% 75% 9%

Opvallend is echter ook dat in iedere variant ongeveer 30% van de deelnemers de spits niet meer (en soms zelfs minder) is gaan mijden. Dit geeft aan dat het algemene beeld, zoals dat uit het vorige hoofdstuk naar voren komt, zeker niet uniform geldt voor alle deelnemers. Voor dit verschijnsel zijn meerdere verklaringen aan te voeren: • Ten eerste kunnen er gedurende de vóórmeting of de beloningsperiode onverwachte omstandigheden zijn (bijvoorbeeld verplichtingen op het werk of binnen het gezin), die het nodig maken om per auto in de spits te reizen. Hierdoor is de reactie op de beloning op individueel niveau tegen-intuïtief. Gezien de relatief korte periodes per beloning (drie tot vier weken) kan dit een behoorlijke invloed hebben. • Daarnaast is het mogelijk dat structurele omstandigheden met betrekking tot gezin, werk of mobiliteitsopties de aanpassing van het gedrag bemoeilijken, waardoor een voorgenomen gedragsverandering (we mogen er van uitgaan dat deelnemers aan de proef het voornemen hebben om hun gedrag aan te passen) niet uitvoerbaar blijkt. Het is voor het inzicht in het effect van belonen van belang om dergelijke factoren in kaart te brengen. Dit gebeurt dan ook in het volgende hoofdstuk. • Een laatste, meer theoretische optie, zou zijn dat een afname van het verkeer in de spits het voor bepaalde groepen juist aantrekkelijk maakt om in de spits te blijven rijden, of juist meer te gaan rijden. Het beperkte aantal deelnemers aan de proef maakt het echter onmogelijk dat een substantieel effect op de doorstroming en rijsnelheid optreedt. Deze optie kan daarom in feite als uitgesloten beschouwd worden.

22


Een ander interessant punt betreft de vraag of deelnemers slechts op één manier hun gedrag aanpassen of meerdere strategieën combineren (bijvoorbeeld meer vóór de spits, maar ook meer per OV reizen). Als gekeken wordt naar het aantal gedragsveranderingen (tabel 4.2) valt op dat van de mensen die hun gedrag aanpassen de meerderheid maar één gedragsverandering gebruikt (bijvoorbeeld alleen een toename van ritten vóór de spits). Blijkbaar wordt op basis van de persoonlijke omstandigheden de beste gedragsoptie bepaald, die vervolgens wordt toegepast. Een grote groep past daarnaast twee gedragsopties toe. Een trend is zichtbaar dat bij een toenemende beloning (en een groter aantal spitsmijdingen) combinaties van reacties vaker voorkomen. Tabel 4.2: Verdeling deelnemers over aantal gedragsveranderingen (geld)

Aantal opties 0 1 2 3 4

4.2 Gedragsverandering Yeti-variant

3 euro 20% 44% 31% 4% 0%

Variabele beloning 19% 44% 30% 6% 1%

7 euro 16% 40% 35% 9% 0%

Bij de Yeti-variant doet zich een vergelijkbaar beeld voor als bij de geldvariant (tabel 4.3). Een meerderheid van de deelnemers gaat minder vaak in de spits rijden. Dit geldt zowel bij de variant met beloning en informatie als bij de variant met alleen verkeersinformatie. In beide varianten gaan veel deelnemers meer vóór en na de spits autorijden. Kleinere aantallen deelnemers gaan meer met het OV of gaan meer thuiswerken. Ook hier is zichtbaar dat sommige deelnemers niet minder (en zelfs meer) in de spits gaan rijden. Dit onderschrijft dus het eerder geschetste beeld dat specifieke omstandigheden op individueel niveau de gedragsreactie kunnen beïnvloeden en dat het van belang is om deze invloeden nader te onderzoeken. Tabel 4.3: Verdeling van deelnemers over mogelijke gedragsaanpassingen (Yeti)

Beloning (relevant) Toename Zelfde Afname Autoritten spits 11% 17% 72% Auto vóór de spits 45% 40% 14% Auto na de spits 43% 33% 24% OV 21% 71% 8% Thuiswerken 20% 73% 7%

Alleen verkeersinformatie Toename Zelfde Afname 15% 15% 70% 28% 53% 18% 30% 48% 23% 20% 76% 3% 10% 80% 10%

Ook het aantal gedragsopties dat wordt toegepast weerspiegelt het beeld van de geldvariant (tabel 4.4). In de beloningssituatie past, van degenen die hun gedrag aanpassen, de helft één reactiestrategie toe. Daarnaast is bij een grote groep twee reacties zichtbaar. Indien alleen verkeersinformatie wordt aangeboden verandert het beeld. De meerderheid van de veranderaars past dan slechts één reactie toe.


23

Tabel 4.4: Verdeling deelnemers over aantal gedragsveranderingen (Yeti)

Aantal opties Beloning 0 16% 1 42% 2 30% 3 12% 4 0% 4.3 Ervaringen met spits mijden

Alleen verkeersinformatie 23% 64% 12% 1% 0%

Naast de omvang van de gedragsverandering, zoals die is geschetst in hoofdstuk 3 en de voorgaande paragrafen, is het interessant om na te gaan hoe deelnemers het aanpassen van hun gedrag ervaren hebben. Hebben ze er veel moeite voor moeten doen en welke maatregelen zijn genomen om de gedragsverandering mogelijk te maken? Deze vragen komen in deze paragraaf aan de orde. Zoals blijkt uit tabel 4.5 heeft 43% erg veel tot redelijk veel moeite moeten doen om het gedrag aan te passen. 42% was van mening dat men redelijk weinig moeite hoefde te doen. Weinig deelnemers vonden het extreem moeilijk of eenvoudig om hun gedrag aan te passen. Tabel 4.5: Benodigde moeite voor gedragsaanpassing

Erg veel Redelijk veel Redelijk weinig Nauwelijks Onbekend

Aantal 27 130 153 52 2

Percentage 7,4% 35,7% 42,0% 14,3% 0,5%

Als oorzaken voor het moeilijk aan kunnen passen van het huidige verplaatsingsgedrag worden verplichtingen op het werk en in het gezin het meest genoemd. Het gebrek aan alternatieve vervoerswijzen wordt door 5% van de deelnemers genoemd. 7% noemt de vertraging van RandstadRail als reden voor het moeilijk kunnen aanpassen van het gedrag. Tabel 4.6: Redenen waarom het moeilijk was het gedrag aan te passen

Reden Percentage Afspraken op het werk (werktijden, vergaderingen/ afspraken) 12,6% Verplichtingen binnen het gezin 8,0% Beschikbaarheid van alternatieve vervoermiddelen 4,9% De weersomstandigheden 3,3% Het later beschikbaar komen van RandstadRail 6,6% Anders 3,8%

Om een gedragsverandering mogelijk te maken zijn in bepaalde gevallen ondersteunende maatregelen nodig. De belangrijkste maatregel die deelnemers hebben getroffen om hun gedrag aan te passen (tabel 4.7) is het maken van

24


afspraken met de werkgever over werktijden of thuiswerken. Daarnaast is het maken van afspraken met collega’s en gezinsleden voor veel deelnemers van belang. Opvallend is dat ruim een kwart van de deelnemers in de weken vóór de proef zegt te hebben geoefend met het aanpassen van het gedrag. Dit houdt overigens in dat het verschil tussen de vóórmeting en de beloningsperiode een onderschatting van het werkelijke effect is. Voor slechts een kleinere groep deelnemers speelt het zoeken van informatie over OV en de aanschaf van een OV-abonnement een rol.

Tabel 4.7: Ondersteunende maatregelen genomen door deelnemers

Ondersteunende maatregel Percentage Afspraken met mijn werkgever over werktijden of thuiswerken 40% Afspraken met collega’s over werktijden 25% Afspraken met gezinsleden over tijdschema 30% Afspraken met gezinsleden over taakverdeling 15% Afspraken met kennissen/collega’s over carpoolen 8% Aanschaf van een OV-abonnement 6% Aanschaf van een fiets en/of regenkleding 3% Aanschaf van PC/ laptop/breedband internet 1% Zoeken van informatie over OV-verbindingen tussen woning en werk 13% Zoeken van informatie over fietsroutes tussen woning en werk 4% Oefenen met het aanpassen van gedrag in de weken vóór de beloningperiode Anders

27% 25%

Ruim een kwart van de deelnemers aan de proef geeft aan vaker dan vóór de proef verkeersinformatie te raadplegen. Voor bijna tweederde heeft het meedoen aan de proef geen invloed op het wel of niet raadplegen van verkeersinformatie. Opvallend is het grote verschil tussen gelddeelnemers en Yeti-deelnemers. De Yeti-deelnemers zijn in meerderheid meer verkeersinformatie gaan gebruiken, als gevolg van de beschikbaarheid van de Yeti. Tabel 4.8: Raadplegen verkeersinformatie tijdens proef

Yeti Vaker dan vóór de proef 66% Even vaak als vóór de proef 30% Minder vaak dan vóór de proef 4%

Geld 13% 78% 9%

Totaal 29% 64% 7%

Wat betreft het draagvlak gaf 58% van de deelnemers aan het een goed idee te vinden als beloningsmaatregelen ingezet worden om bij wegwerkzaamheden mensen te stimuleren de spits te mijden. 14% vond dit een slecht idee. Wat betreft beleving gaf 86% aan de volgende keer weer aan dergelijke proef mee te willen doen. Slechts 5% gaf aan dan niet mee te zullen doen.


25

5 DOELGROEPENANALYSE Uit het vorige hoofdstuk werd duidelijk dat de gedragseffecten van belonen van individu tot individu sterk kunnen verschillen. Voor de implementatie van beloningsstrategieën is het van belang om na te gaan of verschillen in reacties systematisch samenhangen met kenmerken van deelnemers, zoals hun gezins- of werksituatie of hun mobiliteitsopties. Om dit verder te onderzoeken is in dit hoofdstuk nagegaan of verschillende groepen deelnemers verschillen in de mate van gedragsverandering. De groepen zijn onderscheiden op basis van de volgende criteria: • autobezit • geslacht • alleenstaande ouder • beschikbaarheid van openbaar vervoer • eerder kunnen beginnen met werken • later kunnen beginnen met werken • eerder van huis weg kunnen vanwege gezinsomstandigheden • regelmatig gebruik van verkeersinformatie vóór de proef • opleidingsniveau • inkomen • leeftijd

De doelgroepenanalyse is uitgevoerd door voor mogelijke gedragsreacties (minder in de spits, meer vóór de spits, meer na de spits, meer per OV, meer thuiswerken) een logistisch regressiemodel te schatten. Een dergelijk model geeft de kans op een bepaalde gedragsreactie weer als functie van de hierboven genoemde kenmerken. Het logistisch regressiemodel kan in formule worden weergegeven als:

Preactie =

1 1+exp[-(+jjXj )]

In deze formule is Preactie de kans dat een deelnemer een bepaalde gedragsreactie vertoont. Xj vertegenwoordigt kenmerken van de deelnemer die de kans op de gedragsreactie kunnen beïnvloeden, zoals hierboven genoemd, en ßj geeft het gewicht van ieder kenmerk weer. Door de gedragsreactie te koppelen aan de kenmerken van de deelnemer kan op basis van de waargenomen gegevens het gewicht van de parameters ßj worden bepaald. Naast de kenmerken van de deelnemers wordt in deze analyse ook het effect van verschillende beloningsvarianten getest. In dit hoofdstuk worden deze parameters gepresenteerd als exp( ßj ). Deze waarde geeft aan hoeveel waarschijnlijker een bepaalde reactie is wanneer kenmerk Xj geldt. Bijvoorbeeld: een waarde van 1,92 voor exp( ßj ) voor het kenmerk ‘beschikbaarheid van OV’ (zie tabel 5.1) wil zeggen dat de beschikbaarheid van een OV-alternatief leidt tot een 1,92 maal zo grote kans om de spits te mijden.

26


5.1 Doelgroepen geldvariant

De groepen waarvoor statistisch significante verschillen in gedragsreacties zijn gevonden zijn weergegeven in tabel 5.1. Uit de tabel blijkt dat autobezit een effect heeft op de manier waarop deelnemers op een geldelijke beloning reageren. Indien er twee of meer auto’s in het huishouden aanwezig zijn, blijkt dat minder vaak te leiden tot een afname van het aantal autoritten in de spits (-45%). Een mogelijke verklaring is dat de aanwezigheid van twee auto’s duidt op een grotere autoafhankelijkheid of een grotere voorkeur voor autogebruik, waardoor de beloningen minder effect hebben. Opvallend is dat bij het bezit van twee of meer auto’s er veel minder vóór (-41%) en na (-29%) de spits gereden wordt. Thuiswerken komt echter bijna tweemaal zo vaak voor. De beschikbaarheid van een OV-alternatief heeft een duidelijk effect op de reacties van deelnemers. Indien een OV-alternatief beschikbaar is, is het percentage dat meer met het OV gaat reizen 5,3 keer groter. De kans om de spits te mijden is bijna twee keer zo groot. Flexibiliteit van werktijden blijkt een duidelijk effect te hebben op de gevonden reacties. Eerder kunnen beginnen leidt tot een groter aantal spitsmijders (2,8 keer zoveel), maar niet duidelijk tot een groter aantal mensen dat vóór de spits rijdt. Eerder van huis kunnen vertrekken (dus de afwezigheid van gezinsverplichtingen) leidt echter wel tot een groter aantal mensen dat vóór de spits gaat rijden (1,7 keer zoveel). Later kunnen beginnen met werken leidt duidelijk tot een groter aantal mensen dat na de spits naar het werk reist (2,3 keer zoveel). Ten slotte blijkt dat deelnemers, die gezien hun gezinssituatie later dan nu van huis zouden kunnen vertrekken, meer geneigd zijn om thuis te werken (1,7 keer zo vaak). Uit de analyses blijkt verder dat alleenstaande ouders het vervroegen van de woon-werkrit nauwelijks als alternatief zien (-79%). Wel kiezen ze er 3,7 keer zo vaak voor om meer na de spits te gaan reizen. Dit is te verklaren uit de zorg voor kinderen, die het niet mogelijk maakt om eerder van huis te vertrekken, maar de optie voor later vertrekken wel open houdt. Hoogopgeleide deelnemers kiezen er 2,6 keer zo vaak voor om meer thuis te werken. Deelnemers met een hogere opleiding (HBO+) zijn 2 keer zo vaak geneigd om met het openbaar vervoer te reizen. Oudere deelnemers (51 jaar en ouder) zijn daarentegen minder geneigd om vaker met het OV te gaan reizen. Ten slotte wordt gevonden dat deelnemers die vaker verkeersinformatie gebrui-

ken, vaker een afname van het aantal spitsritten vertonen. Waarschijnlijk stelt het gebruik van verkeersinformatie deelnemers in staat om de spits te mijden in reactie op files. Mogelijk is deze groep ook flexibeler in het aanpassen van het gedrag. Opvallend is dat volgens deze analyses de hoogte van de beloning geen invloed heeft op de kans om een bepaalde reactie te vertonen. Het effect van de hoogte van de beloning ligt hoogstwaarschijnlijk meer in de frequentie van de gedragsverandering.


27

Tabel 5.1.: Effecten op keuze gedragsreacties (geld) op basis van logistische regressiemodel (exp( ß))

Twee of meer auto’s Beschikbaarheid OV Kan eerder beginnen met werken Kan later beginnen met werken Kan eerder van huis weggaan Kan later van huis weggaan Inkomen > € 4.500 Alleenstaande ouder HBO+ Leeftijd 51+ Gebruikt wekelijks verkeersinformatie wegennet

5.2 Doelgroepen Yeti-variant

Minder spitsritten 0,55 1,92 2,83

Meer vóór de spits rijden 0,59

1,72

0,21

Meer na de spits rijden 0,71

Meer per OV reizen 5,27

Meer thuiswerken 1,91

2,3

2,03

0,52

1,68

2,6

1,61

Voor de Yeti-variant worden in deze analyse twee beloningscondities onderscheiden: • Yeti-smartphone: deelnemers konden door de spits te mijden sparen voor het behouden van de Yeti aan het eind van de proef. Er werd ook verkeersinformatie verstrekt via de Yeti. • Verkeersinformatie: er werd verkeersinformatie verstrekt via de Yeti, deelnemers konden niet sparen voor het behoud van de Yeti. Voor de deelnemers aan de Yeti-variant zijn deels vergelijkbare verschillen tussen verschillende groepen te zien als in de geldvariant. Deelnemers die een OV-alter-

natief hebben, reizen logischerwijs vaker (5,1 keer) met het OV, maar dit leidt niet vaker tot een vermindering van het aantal spitsritten. Werknemers die later kunnen beginnen met werken, blijken 2,3 keer vaker bereid om na de spits te gaan reizen. Dit onderstreept het belang van de werkorganisatie voor de reactie op beloningsarrangementen. Wel reizen ze minder per OV (-55%) en zijn ze meer geneigd thuiswerken als een optie te zien (3 keer zo vaak). Deelnemers die eerder kunnen beginnen met werken kiezen minder vaak voor de thuiswerkoptie (-81%). Deelnemers die later van huis weg kunnen gaan in verband met gezinsomstandigheden zijn 2,2 keer zo vaak geneigd om voor thuiswerken te kiezen. Verder is te zien dat deelnemers met een hoge opleiding 1,9 keer meer geneigd zijn de spits te mijden, en twee keer meer geneigd zijn om vóór de spits te reizen. Dit wordt mede mogelijk gemaakt door een grotere flexibiliteit in de organisatie van het werk. Hetzelfde geldt bij benadering voor deelnemers met een hoog inkomen. Deelnemers met een hoog inkomen hebben daarnaast een duidelijk kleinere neiging (-87%) tot OV gebruik. Deelnemers jonger dan 25 jaar zien het reizen vóór de spits nauwelijks als optie, terwijl deelnemers tussen 36 en 50 jaar drie keer zo vaak geneigd zijn tot thuiswerken. Mannen lijken meer geneigd om de spits te mijden, 2,7 keer vaker dan vrouwen.

28


Opvallend is dat deelnemers die regelmatig verkeersinformatie gebruiken – en dit ook al vóór de proef deden – meer geneigd zijn (2,6 keer) om vóór de spits te gaan reizen. Blijkbaar maken deelnemers met een positieve houding ten opzichte van verkeersinformatie effectiever gebruik van de Yeti om hun rit aan te passen bij zware congestie. Ten slotte blijkt dat als de beloning met de Yeti niet meer relevant is, dit leidt tot minder reizen na de spits en minder thuiswerken. Als er helemaal geen beloning te behalen is, neemt het aantal spitsmijders sterk af (-46%).

Tabel 5.2: Effecten op keuze gedragsreacties (Yeti) op basis van logistische regressiemodel (exp( ß))

Beschikbaarheid OV Kan eerder beginnen met werken Kan later beginnen met werken Kan later van huis weggaan Inkomen > € 4.500 HBO+ Leeftijd < 25 Leeftijd 36-50 Man Gebruikt wekelijks verkeersinformatie wegennet Beloning (niet relevant) en verkeersinformatie Alleen verkeersinformatie

Minder spitsritten

1,93 1,98

Meer vóór de spits rijden

Meer na de spits rijden

Meer per OV reizen 5,08

2,32

0,45

2,48 2,07 0,00

0,26

Meer thuiswerken 0,19 3,03 2,17 2,89 3,00

2,72 2,61

0,54

0,56

0,37


29

6 NAAR EEN GROOTSCHALIGER TOEPASSING? 6.1 Representativiteit

De proef Spitsmijden geeft een indicatie van het mogelijke effect van beloningsmaatregelen. De vraag is of het beeld, dat uit deze proef naar voren komt, representatief is. Met andere woorden: mogen de uitkomsten van de proef naar een grote groep verkeersdeelnemers vertaald worden? Hierbij spelen twee vragen een rol: 1. Hoeveel weggebruikers zouden bij grootschalige uitvoering van de proef ook hieraan deelnemen? 2. Zijn de deelnemers in dat geval vergelijkbaar met de huidige deelnemers aan de proef? Om deze vragen te beantwoorden is een aanvullend onderzoek gehouden onder regelmatige Zoetermeerse gebruikers van de A12 die niet deelnamen aan de proef. Deze steekproef is naar verwachting representatief voor de gebruikers van de A12 vanuit Zoetermeer richting Den Haag. Aan hen is gevraagd naar hun bereidheid om aan een beloningsmaatregel mee te doen, naar socio-demografische kenmerken en kenmerken als flexibiliteit. De resultaten worden in dit hoofdstuk beschreven.

Deelname aan een beloningsmaatregel

Op de vraag of men mee zou werken aan een beloningsexperiment, gaf 29,4% aan zeker wel of waarschijnlijk mee te zullen doen (figuur 6.1). 11,5% zegt misschien mee te zullen doen. Dit impliceert dat bij een grootschalige opzet van een beloningsproef, waarbij alle regelmatige gebruikers van de A12 benaderd worden, maximaal ongeveer 40% hieraan zou meedoen. De belangrijkste redenen om niet mee te doen zijn: • het niet kunnen mijden van de spits vanwege werktijden (genoemd door 65%); • het niet kunnen mijden van de spits vanwege gezinsomstandigheden (genoemd door 7%); • weerstand om het gewoontegedrag aan te passen (10%). bereidheid tot deelname aan beloningsproef van De hoogte van de beloning wordt nauwelijks als reden genoemd. A12 gebruikers

Figuur 6.1: Bereidheid tot deelname aan beloningsproef van A12-gebruikers 1%

43%

16% (a)

zeker wel 13%

11% 16%(b)

Vergelijkbaarheid deelnemers/niet-deelnemers

30

16%(a) 13% 11% 16%(b) 43% 1%

waarschijnlijk wel

zeker wel misschien waarschijnlijk wel misschienwaarschijnlijk niet waarschijnlijk niet zeker niet zeker niet weetniet niet/w.n.z. weet niet/wil zeggen

Van de deelnemers beschouwt 34% het OV als een alternatief. Voor de regelmatige gebruikers van de A12 is dit percentage 22%, zowel voor degenen die waarschijnlijk aan een dergelijke proef zouden meewerken als voor degenen die aangeven dat niet te doen. Onder de deelnemers is dus een hoger percentage dat het OV als alternatief beschouwt. Aangezien beschikbaarheid van OV bijdraagt aan het mijden van de spits, kan het resultaat van de proef op dit punt een overschatting inhouden van wat verwacht mag worden bij een grootschalige toepassing.


Van de deelnemers aan de proef kan 57% één of meer dagen per week later beginnen met werken. Voor de regelmatige A12-gebruikers is dit 56% voor potentiële deelnemers en 24% voor niet-deelnemers. Enerzijds spreekt hier duidelijk uit dat flexibele werktijden een belangrijke voorwaarde is om aan een beloningsexperiment deel te nemen. Anderzijds blijkt uit deze cijfers dat de deelnemers aan de proef op dit punt representatief zijn voor potentiële deelnemers onder de regelmatige A12-gebruikers. Uit de onderstaande tabel blijkt dat de deelnemers aan de proef iets vaker direct kunnen beginnen met werken bij een vroege aankomst op het werk dan de reguliere gebruikers van de A12 (zowel potentiële deelnemers als niet-deelnemers). Aangezien het eerder kunnen beginnen met werk positief bijdraagt aan de mate van spitsmijden, zou dit kunnen duiden op een geringe mate van overschatting van het effect van de proef Spitsmijden. Tabel 6.1: Situatie bij vroegere aankomst op de werkplek voor deelnemers en A12-gebruikers

Situatie bij vroegere aankomst op werkplek Ik kan direct aan mijn werk beginnen

A12-geen deelname 66%

A12-potentieel 70%

Deelnemers 79%

Ik kan nog niet echt beginnen, maar wel alvast voorbereidingen treffen voor mijn werk

13%

9%

9%

Ik moet echt wachten op een bepaald tijdstip, voordat ik mijn werk kan beginnen (bijv. ploegendienst)

12%

5%

3%

Ik moet wachten op collega’s voordat ik met mijn werk kan beginnen

1%

4%

2%

Ik kan het (kantoor)gebouw niet in

4%

4%

2%

Anders

4%

8%

4%

Totaal

100% Uit tabel 6.2 blijkt dat onder de deelnemers aan de proef de zorg voor kinderen en het naar school brengen van kinderen iets vaker een belemmering is om eerder of later van huis weg te gaan dan in de controlegroep van A12-gebruikers. Dit zou impliceren dat de proef op dit punt leidt tot een onderschatting van het effect.

Tabel 6.2: Beperkingen vertrektijden naar het werk van deelnemers en A12-gebruikers

Beperking aan vertrektijd naar werk Zorg voor kinderen Samen ontbijten Kinderen naar school brengen Afzetten partner Carpoolafspraken Afspraak elders Anders Geen

A12-geen deelname 24% 11% 17% 7% 5% -

A12-potentieel 21% 8% 13% 8% 7% -

Deelnemers 29% 10% 19% 6% 2% 11% 8% 46%


31

Uit een vergelijking van de verdeling over leeftijdsklassen blijkt dat onder de deelnemers de leeftijdsklasse 35-49 jaar is oververtegenwoordigd, terwijl de leeftijdsklasse 50 jaar en ouder is ondervertegenwoordigd. Omdat in hoofdstuk 5 geen verschillen in gedrag tussen verschillende leeftijdsgroepen zijn aangetoond zal dit geen effect hebben op over- of onderschatting van het grootschalige effect. Tabel 6.3: Verdeling over leeftijdscategorieën van deelnemers en A12 gebruikers

Leeftijdscategorie <24 jaar 25-34 jaar 35-49 jaar >49 jaar

A12-geen deelname 2% 18% 40% 40%

A12-potentieel 4% 16% 40% 40%

Deelnemers 4% 20% 50% 26%

Uit de vergelijking tussen de deelnemers en de controlegroep blijkt dat onder de deelnemers iets meer alleenstaanden zijn dan in de controlegroep. Het aantal alleenstaande ouders is iets hoger dan in de controlegroep. Dit laatste zou kunnen leiden tot een onderschatting van het effect van belonen, omdat alleenstaande ouders minder geneigd zijn de spits te mijden. Tabel 6.4: Verdeling over huishoudenstypen van deelnemers en A12 gebruikers

Leeftijdscategorie Alleenstaand

Conclusie

A12-geen deelname 13%

A12-potentieel 8%

Deelnemers 13%

Getrouwd/ samenwonend zonder kinderen

32%

31%

24%

Getrouwd/ samenwonend met kinderen

48%

61%

56%

Alleenstaande ouder

4%

0%

5%

Overig

2%

0%

2%

Uit vergelijking van de deelnemers met een controlegroep van regelmatige Zoetermeerse gebruikers van de A12, blijkt dat ongeveer 40% van deze gebruikers van de A12 aangeeft wellicht mee te doen aan een eventueel beloningsinitiatief. Verwacht mag worden dat dit percentage min of meer representatief is voor een grootschalige toepassing van de proef in deze regio. Hoewel een meerderheid van de A12-gebruikers dus niet zou meedoen, biedt een percentage van 40% wel kans op het realiseren van een significant effect op de doorstroming en verkeersafwikkeling. Als het aandeel ritten in de spitstijden door belonen halveert (zoals gebleken uit de proef), resulteert een deelnamepercentage van 40% tot een reductie van spitsritten van 20%. Hoewel dit een zeer grove schatting is, en de A12 ook door automobilisten met andere herkomsten en bestemmingen gebruikt wordt, geeft dit aan dat bij een toepassing op regionale schaal het effect significant kan zijn.

32


Verder zijn er kleine verschillen tussen de deelnemers van de proef en de gebruikers van de A12 wat betreft verschillende eigenschappen. In sommige gevallen duidt dit op een overschatting van het effect, in andere gevallen op een onderschatting. Hoewel het netto effect lastig te bepalen is, duidt de vergelijking tussen deelnemers en A12-gebruikers niet op een grote over- of onderschatting van effecten van belonen. 6.2 Effecten op het verkeer

Aan de proef Spitsmijden nam een beperkt aantal inwoners van Zoetermeer deel. Het is hierdoor niet te verwachten dat zich veranderingen in de verkeerssituatie voordoen. Daarom is speciaal voor de proef een verkeersmodel ontwikkeld dat de verkeerseffecten berekent, indien meer reizigers zouden deelnemen aan Spitsmijden. Bovendien is het mogelijk om verandering in de verkeerssituatie te berekenen bij verschillende beloningshoogten. Centrale vragen zijn dus: kan Spitsmijden worden uitgevoerd zodanig dat de verkeerssituatie van Zoetermeer richting Den Haag verbetert? En welke participatiegraad en beloningsniveau zijn daarbij nodig? De proef heeft laten zien dat deelnemers voornamelijk reageren op de beloning door hun vertrektijd aan te passen. Het is daarom belangrijk om in het model de keuze van de reizigers van dit tijdstip expliciet te modelleren. Voor Spitsmijden deelnemers en voor niet-deelnemers zijn aparte gedragsmodellen opgesteld. In beide ‘vertrek-

tijdstipkeuzemodellen’ kiezen gemodelleerde reizigers hun vertrektijd zodanig dat reistijd, reiskosten en afwijkingen ten opzichte van hun gewenste aankomsttijd tegen elkaar worden afgewogen voor de verschillende vertrektijd alternatieven.

Doordat vertrektijden van reizigers veranderen als gevolg van Spitsmijden, kunnen ook de verkeerscondities veranderen. Reizigers zullen hierop ook reageren en weer hun gedrag aanpassen door andere vertrektijden of routes te kiezen. Bij al deze gedragsveranderingen spelen de reistijd en reiskosten een belangrijke rol. Omdat zowel reistijden als reiskosten veranderen gedurende de spits wordt gebruikgemaakt van een zogenaamd dynamisch verkeersmodel. In een dynamisch verkeersmodel wordt verkeer door de tijd gevolgd (bijvoorbeeld in stappen van 1 seconde) en zo worden reistijden zo goed mogelijk gesimuleerd. Voor de proef Spitsmijden is gebruikgemaakt van het INDY model (INtegrated DYnamic traffic assignmentmodel). Op basis van de reistijden uit de simulatie, kunnen reizigers hun route en vertrektijdstip aanpassen, waarna het verkeer opnieuw wordt gesimuleerd om de effecten van de aanpassingen op de verkeerssituatie te bepalen. Dit (iteratieve) proces wordt herhaald totdat geen reiziger zijn route en/ of vertrektijdstip kan aanpassen zonder slechter af te zijn. Deze stabiele verkeerssituatie wordt het gebruikersevenwicht genoemd. Het verkeersmodel is toegepast voor de ochtendspits tussen 06.00 en 11.00 uur. Het model bevat de belangrijkste wegen tussen Zoetermeer en Den Haag (zie figuur 6.1), zodat gemodelleerde reizigers via verschillende routes hun bestemming kunnen bereiken. Voor elk wegvak zijn gegevens bekend over: • de lengte [km]; • de maximum snelheid [km/uur]; • de capaciteit [voertuigen/uur]; • de snelheid wanneer het wegvak op capaciteit wordt belast [km/uur]; • aantal rijstroken.


33

Figuur 6.2: Netwerk van wegen zoals gebruikt in het Spitsmijden model

De verkeersvraag, die beschrijft hoeveel reizigers van welke herkomst naar welke bestemming willen, is verkregen (net als het netwerk) uit een bestaand verkeersmodel. Om ervoor te zorgen dat het verkeersmodel de verkeerssituatie goed modelleert, is op het model een schaalverdeling aangebracht gebruikmakend van gemeten intensiteiten en snelheden. Vervolgens is het model toegepast om de effecten van verschillende Spitsmijdenvarianten door te rekenen die verschillen in percentage deelname van reizigers van Zoetermeer richting Den Haag en die verschillen in beloningshoogte. Deze twee aspecten zijn zodanig gevarieerd (tabel 6.1) dat het effect van elk aspect onderzocht kan worden.

Tabel 6.5: Doorgerekende Spitsmijden-varianten

Case study Case 0a (reference) Case 0b (reference) Case 0c (reference) Case 1 Case 2a Case 2b Case 2c Case 3

Participatiegraad 10% 50% 100% 10% 50% 50% 50% 100%

Beloning € 0,€ 0,€ 0,€ 5,€ 3,€ 5,€ 7,€ 5,-

De modelresultaten zijn weergegeven in figuur 6.3 en 6.4. Hierin is de reistijdwinst ten opzichte van de referentie (waarin niet beloond wordt) weergegeven. Deze reistijdwinst is de totale reistijdwinst over alle weggebruikers, dus ook de nietdeelnemers en reizigers die niet van Zoetermeer richting Den Haag reizen. De figuren laten zien dat Spitsmijden tot verbeteringen in de verkeerssituatie kan leiden, indien de participatiegraad en beloningshoogte zorgvuldig worden gekozen. Als de participatiegraad en beloningshoogte beiden aan de hoge kant zijn dan veroorzaken de vroeg vertrekkende deelnemers vertraging voor zichzelf, maar vaak ook voor anderen (zie figuur 6.3 en figuur 6.4). Figuur 6.5 laat zien dat aanpassingen in het tijdstip van vertrek voor bijvoorbeeld case 3 aanzienlijk zijn.

34


reistijdwinsten (uur)

Figuur 6.3: Effect van verschillen in participatiegraad op reistijdwinsten 250 200 150 100 50 0

50% (case study 2b) 10% (case study 1)

100% (case study 3)

-50 -100

participatiegraad

reistijdwinsten (uur)

Figuur 6.4: Effect van verschillen in beloningshoogte op reistijdwinsten 350 300 250 200 150 100 50 0 -50

€ 5 (case study 2b) € 3 (case study 2a)

€ 7 (case study 2b)

-100

beloningshoogte

aantal vertrekken per 10 minuten

Figuur 6.5: Aanpassingen tijdstip vertrek voor case 3 800 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 06.00

Gekozen vertrektijd Gewenste vertrektijd Gewenste aankomsttijd

06.50

07.00

07.50

08.00

08.50

09.00

09.50

10.00

10.50

11.00

vertektijd

De conclusie en directe aanbeveling is dat een Spitsmijden maatregel kan leiden tot verbeteringen in de verkeerssituatie indien de combinatie van participatiegraad en beloningshoogte ertoe leidt dat een groep reizigers buiten de spits gaat Spitsmijden | Effecten van belonen

35

rijden en daarbij niet voor vertraging voor zichzelf en anderen zorgt. Dit leidt tot reistijdwinsten voor zowel deelnemers als andere weggebruikers. De simulatie geeft aan dat de combinatie van participatiegraad en hoogte van de beloning de juiste zwaarte moet hebben. Is de combinatie te licht, dan wordt er weinig verkeer uit de spits weggehaald, waardoor de congestie slechts weinig verminderd wordt. Als de combinatie te zwaar wordt, wordt te veel verkeer uit de spits weggehaald, waardoor er congestie optreedt vóór en na de oorspronkelijke spitsperiode. Er is nog veel vervolgonderzoek nodig naar de beste inzet van een Spitsmijden maatregel ter verbetering van de verkeerssituatie. Daarbij moet ook het model verder uitgebreid worden, zodat bijvoorbeeld de vervoersvraag niet constant is als de reiskosten veranderen. Hoe duurder (of goedkoper) reizen (met de auto) wordt, hoe minder (of meer) mensen zich gaan verplaatsen (met de auto). Dit is een effect dat nu nog niet is meegenomen. Ook zijn nog verbeteringen mogelijk in de manier waarop de reistijden worden berekend, essentieel om het keuzegedrag van reizigers goed te voorspellen. In de laatste plaats weten we dat de onbetrouwbaarheid in reistijd belangrijk is voor reizigers en ook dit wordt nu nog niet meegenomen in het model. 6.3 Conclusie

36

Uit dit hoofdstuk komt naar voren dat de groep deelnemers uit het experiment redelijk representatief is voor de gebruikers van de A12. Op basis van dit gegeven zijn met het verkeersmodel INDY berekeningen uitgevoerd van de mogelijke effecten van toepassing van beloningsmaatregelen. De eerste (voorlopige) modelresultaten suggereren dat, door Spitsmijden, het reistijdverlies voor automobilisten van Zoetermeer richting Den Haag met tenminste 8% (van 12 minuten naar 11 minuten verlies) terug te brengen moet zijn. Hierbij wordt opgemerkt dat de participatiegraad niet is af te dwingen, en dat hier dus onzekerheden aan verbonden zijn. Tevens wordt opgemerkt dat een verdere opschaling van beloningsmaatregel ingrijpende financiële, organisatorische en technische consequenties heeft. Deze vallen buiten het bereik van de huidige studie.


7 SPITSMIJDEN EN TRANSITIE Spitsmijden is onderdeel van het programma Transumo (‘TRANsition SUstainable MObility, Transitie naar duurzame mobiliteit). Transumo is één van de uit de aardgasbaten (FES, Fonds Economische Structuurversterking) gefinancierde onderzoeksprogramma’s. Transitieonderzoek richt zich specifiek op het verwerven en verspreiden van kennis en inzicht om een bijdrage te leveren aan een transitie naar duurzame mobiliteit (zie www.transumo.nl voor meer informatie). Binnen het programma worden vele projecten uitgevoerd, waaronder de proef Spitsmijden. Binnen het kader van het experiment Spitsmijden vindt dus niet alleen gedragsonderzoek maar ook transitieonderzoek plaats. Een transitie is een structurele maatschappelijke verandering. Ook wel omschreven als een fundamentele verandering van structuur, cultuur en werkwijzen op systeemniveau. Voor het bewerkstelligen van transities zijn tal van samenhangende ‘systeeminnovaties’ op verschillende terreinen nodig: vernieuwingen op het niveau van technologieën, maar ook van regels en organisatievormen. Van het transitieonderzoek zijn nog geen voor publicatie geschikte onderzoeks-

resultaten beschikbaar. De reden hiervoor is dat het transitieonderzoek vóór- en nametingen kent, waarbij de vóórmetingen voorafgaand aan de start van de proef Spitsmijden hebben plaatsgevonden en de nametingen in de vervolgfase van Spitsmijden zullen plaatsvinden. Als de resultaten van vóórmetingen tussentijds worden gerapporteerd, kan dit de resultaten van de nametingen beïnvloeden. Dit is vanuit onderzoekstechnisch oogpunt niet wenselijk. Eind 2009 verschijnt de volledige transitierapportage.


37

8 CONCLUSIES EN AANDACHTSPUNTEN 8.1 Conclusies

In de periode 2 oktober tot 8 december 2006 is gedurende 50 werkdagen op de A12 van Zoetermeer richting Den Haag de proef Spitsmijden gehouden. In deze proef zijn deelnemers, die drie of meer keer per week van Zoetermeer richting Den Haag reizen, beloond om hun gedrag te wijzigen en niet meer met de auto in de spits te reizen. Er is gewerkt met twee beloningstypen: een beloning in geld voor iedere keer dat de spits gemeden werd en door het mijden van de spits sparen voor het behoud van een Yeti-smartphone die in bruikleen was gegeven. Door middel van registratie via EVI-bakens (Electronische Voortuig Identificatie) en digitale logboeken is het gedrag van de deelnemers en hun reactie op de beloning in kaart gebracht. Zowel de EVI-techniek als ook de andere, in deze proef, toegepaste technieken hebben goed gewerkt.

Belonen werkt

Uit analyse van de meetgegevens blijkt dat belonen (zowel met geld als met de Yeti) een sterk effect heeft op het gedrag van deelnemers. Het aantal autoverplaatsingen in de spitsperiode (07.30-09.30 uur) daalt bij geldelijke beloning van 50 tot 19 à 26% (afhankelijk van de beloningsvariant) en bij beloning met Yeti van 43 tot 15% . Opgemerkt wordt dat bij de geldelijke beloning met 3 euro per keer al een sterke reductie bereikt wordt (-24%). Het verhogen van de beloning tot 7 euro per keer levert een extra reductie van 7% op. Het verschil tussen de variabele beloning en de maximale beloning van 7 euro is zeer minimaal. De reductie van spitsritten ligt voor de geld- en de Yeti-variant dus in dezelfde orde van grootte, en zal met name afhangen van specifieke keuzes omtrent de hoogte van de beloning. In grote lijnen kan geconcludeerd worden dat belonen met geld of Yeti leidt tot aan afname van het aantal spitsritten met 50 tot 70%. De belangrijkste reactie op beloning is in beide varianten het verplaatsen van au-

toritten naar de periodes vóór en na de spits. Daarnaast vormt het OV een relatief belangrijk alternatief voor de autoverplaatsing in de spits. De fiets vormt geen relevant alternatief, waarschijnlijk mede door de (herfst) periode waarin de proef heeft plaatsgevonden. Verder is opvallend dat ook de situatie waarin alleen verkeersinformatie beschikbaar is, leidt tot een afname van het aantal ritten in de spits. Gedragsverandering niet blijvend

Een andere belangrijke conclusie die uit de meetgegevens getrokken kan worden, is dat na het beëindigen van de beloning weer evenveel ritten in de spits gemaakt worden als vóór de beloning. Dit suggereert dat de gedragsverandering, althans bij de huidige uitvoering van de proef, niet blijvend is. Het is dus niet zo dat de gedragsverandering zonder beloning gecontinueerd wordt, bijvoorbeeld omdat men kwalitatief goede alternatieven gevonden heeft. Dit wil niet zeggen dat bij een andere opzet van de proef, bijvoorbeeld door het langduriger uitkeren van beloningen en verschaffen van reisinformatie, belonen niet als permanente maatregel toegepast kan worden.

Individuele verschillen reactie belonen

Uit de analyses blijkt verder dat er op individueel niveau grote verschillen bestaan in de reactie op de beloningen. Hoewel het algemene beeld is dat het autogebruik in de spits afneemt, geldt dit niet voor iedere deelnemer en zijn er zelfs deelnemers die meer in de spits gaan rijden. Hetzelfde geldt voor de verschillende reacties (vóór de spits, na de spits, OV, thuiswerken) die gekozen worden. Sommige deelnemers gebruiken één optie om de spits te mijden, anderen combineren verschillende alternatieven.

38


Flexibiliteit

Belangrijk is dat er specifieke factoren zijn aan te wijzen die het verschil in reactie tussen individuele deelnemers (deels) verklaren. Zo blijkt dat flexibele werktijden en het ontbreken van verplichtingen binnen het huishouden leiden tot een grotere mate van spitsmijden. Flexibiliteit in de timing van activiteiten en verplaatsingen is dus van invloed op de reacties van deelnemers. Hetzelfde geldt voor de beschikbaarheid van alternatieven. De aanwezigheid van een reëel OV-alternatief leidt tot een grotere mate van spitsmijden. Deze uitkomsten leiden tot de conclusie dat beloningsinitiatieven het effectiefst ingezet kunnen worden voor groepen met voldoende flexibiliteit in werk en gezin en bij aanwezigheid van een goed OV alternatief. Opvallend is verder dat in de Yeti-variant deelnemers die regelmatig verkeersinformatie raadplegen, meer geneigd zijn om hun gedrag aan te passen als er verkeersinformatie beschikbaar is. Dit impliceert dat voor specifieke groepen, het effect van belonen vergroot kan worden door informatie aan te bieden.

Grootschalige toepassing

Hoewel de beloning in deze proef leidt tot een grote afname van het aantal spitsautoritten (50-70%), is het de vraag wat de effecten zullen zijn bij een grootschalige toepassing van een dergelijke maatregel. Hiervoor is een aantal zaken van belang. De deelnemers zijn niet representatief voor de gemiddelde weggebruiker. Uit aanvullend onderzoek blijkt dat 30 tot 40% van de Zoetermeerse A12 automo-

bilisten die in de regio Den Haag werken wellicht mee zou doen aan een beloningsmaatregel. Wat betreft objectieve kenmerken lijkt deze groep op de deelnemers aan de proef, maar of ze op dezelfde manier en in dezelfde mate zullen reageren is daarmee nog niet gezegd. Voorts zal een merkbaar effect van deelnemers op de verkeerssituatie naar verwachting gedragsreacties van niet-deelnemers uitlokken, die de positieve effecten in elk geval deels teniet zullen doen. De halvering van het aantal spitsritten dat in de proef werd gerealiseerd, zal daarom bij grootschalige toepassing en bij een gelijke opzet van de proef waarschijnlijk niet gehaald kunnen worden. Simulaties met een speciaal voor Spitsmijden ontwikkeld dynamisch verkeersmodel laten zien dat het effect op de verkeersafwikkeling afhankelijk is van de hoogte van de beloning in combinatie met het percentage deelnemers. Bij een juiste inzet hiervan kunnen relevante reistijdwinsten behaald worden en kan een positief effect op de doorstroming bereikt worden. Tegelijkertijd wordt duidelijk dat zonder het optimaliseren van een beloning en van de tijdstippen waarop deze geldt, de effecten kleiner en zelfs averechts kunnen zijn. Zorgvuldige vormgeving van de beloning is dus belangrijk. Gezien de experimentele fase waarin de modeltoepassing zich bevindt, is het nog niet mogelijk exacte uitspraken te doen over de omvang van de reistijdwinsten. De proef geeft aanleiding om te denken dat het draagvlak voor beloningsmaatregelen aanwezig is. 86% van de deelnemers zou een volgende keer weer meedoen. 60% vindt het een goed idee om beloningsmaatregelen in te zetten tijdens wegwerkzaamheden. Transitie

Binnen het project is ook aandacht besteed aan de rol die het Spitsmijden experiment kan vervullen als onderdeel van een grootschaliger transitie richting duurzame mobiliteit. Gesteld kan worden dat het Spitsmijden project op twee manieren hieraan kan bijdragen. Ten eerste levert het project concrete kennis op omtrent


39

de effecten van nieuwe vormen van prijsmechanismen. Daarnaast werken in het project diverse actoren samen vanuit verschillende achtergronden, waardoor er ook sprake is van sociaal leren. Dat wil zeggen dat de kennis en werkwijze rondom alternatieve prijsmechanismen in hun kennis en handelen geïnternaliseerd kunnen worden. Een ander belangrijk punt bij transitie is dat de proef in de luwte kon worden uitgevoerd en de mogelijkheid bestond om te kunnen leren van fouten. Via verdere verdieping, door toepassing van andere beloningsarrangementen zoals een bonus malusregeling en/ of via andere technologieën als GPS, en verbreding, door de experimenten op verschillende plaatsen onder verschillende omstandigheden te herhalen, kan ongetwijfeld een verdere stap in deze verkenning worden gezet. Via deze weg kan proefondervindelijk worden nagegaan wat het effect van deze andere benaderingswijze is voor het dichterbij brengen van de doelen aangaande duurzame mobiliteit. 8.2 Aandachtspunten vervolgstappen

Op basis van de resultaten van de proef Spitsmijden worden de volgende aandachtspunten voor vervolgstappen gegeven: 1. Beloningsarrangementen vormen een gereedschap waarmee potentieel een aanzienlijke reductie van het autoverkeer in de spitsperiode bereikt kan worden. Het is daarom aan te raden om verder te verkennen in hoeverre beloningsarrangementen op een grootschaliger (regionaal) niveau ingezet kunnen worden als verkeersmanagement tool. In een dergelijk verkenning dienen financiële, organisa-

torische en technische randvoorwaarden betrokken te worden. Een belangrijk punt hierbij is de keuze van de juiste technische en organisatorische maatregelen om de fraudebestendigheid van de maatregel te waarborgen. Tevens dient een kostenbaten afweging gemaakt te worden tussen het te bereiken effect en de daarvoor benodigde kosten, in vergelijking met andere verkeersmanagement tools. 2. Het feit dat het effect van belonen tijdelijk is (na het belonen valt men grotendeels terug in het oude gedrag), stelt eisen en beperkingen aan de methode. Een optie zou zijn om belonen als verkeersmanagement tool vooral te beschouwen als een tijdelijke maatregel, bijvoorbeeld om de spits beter te spreiden tijdens wegwerkzaamheden. Een langdurige insteek is echter ook mogelijk, mits de beloning gefinancierd kan worden. Het is niet denkbeeldig dat langdurig belonen een aantrekkelijke optie vormt voor zowel wegbeheerders als werkgevers. Daarnaast kan verkeersinformatie wel continue worden aangeboden. 3. Gezien het belang van flexibiliteit in werktijden, verdient het aanbeveling om de mogelijkheid na te gaan om een mogelijke implementatie van beloningsarrangementen in samenwerking met werkgevers vorm te geven. Dit schept mogelijk betere randvoorwaarden voor werknemers om de spits te mijden, doordat werkgevers gestimuleerd worden mee te denken met aanpassingen in werkomstandigheden die het spitsmijden vergemakkelijken. Een bijkomend voordeel is dat het contact met werkgevers ook als communicatiemiddel, bijvoorbeeld voor het werven van deelnemers, een rol kan spelen. 4. Hoewel verandering van reistijdstip met de auto de belangrijkste gedragsreactie is, is er ook een groep reizigers voor wie het OV een aantrekkelijke optie is. Het belang van OV blijkt ook uit de doelgroepenanalyse (hoofdstuk 5). In dit verband is afstemming op bestaande OV voorzieningen van belang. Eventueel kunnen tijdelijk extra bussen worden ingezet. Waarschijnlijk is het belang van OV in deze studie enigszins context gevoelig. In settings met kortere woon-werkafstand en in

40


betere weersomstandigheden (lente/ zomer) zou de fiets ook een relevant alternatief kunnen zijn, waarvoor aantrekkelijke randvoorwaarden geschapen moeten worden. 5. Bij een verdere uitwerking van beloningsmaatregelen als beleidsinstrument dient aandacht geschonken te worden aan het verwerven van draagvlak voor de maatregel. Een belangrijk punt hierbij is de rechtsgelijkheid. In de huidige vorm worden reizigers die al goed gedrag vertonen (door bijvoorbeeld al met het OV te reizen) hiervoor niet beloond en worden dus benadeeld ten opzichte van reizigers die nu nog per auto in de spits reizen. Dit vraagt om een politieke afweging. 6. Naast bovenstaande aandachtspunten heeft het project Spitsmijden enkele interessante lessen opgeleverd met betrekking tot onder meer de opzet en werkwijze van de proef. Deze lessen worden, tezamen met de resultaten van het congres Spitsmijden (5 april 2007), verwoord in de separate deelrapportage “Leerervaringen”. Deze rapportage verschijnt in mei 2007.


41

Colofon Uitgave Consortium Spitsmijden Projectmanagement p2 managers Productie CoMMunicom Fotografie Rein van der Zee, Roelof Pot, Kelle Schouten Vormgeving Raadgever en Partners Druk Drukkerij Tuijtel

© april 2007 Dit is een uitgave van Spitsmijden. Overname van informatie is toegestaan mits wordt verwezen naar de proef Spitsmijden.

DE PROEF SPITSMIJDEN IS EEN INITIATIEF VAN:

Ministerie van Verkeer en Waterstaat

Rijkswaterstaat

i.s.m.

Effecten van belonen Spitsmijden

Recommend Documents