Zweven door de Randstad Analyse naar de potentie van Hoogwaardig Openbaar Vervoer

Zweven door de Randstad Analyse naar de potentie van Hoogwaardig Openbaar Vervoer

Afstudeeronderzoek Doctoraalstudie NW&I Universiteit Utrecht 30 ECTS Auteur J. Scholten

Instelling Siemens Nederland NV Begeleiding Ir. H.T.C. van der Heijden Dr. A.R.T. Donders Prof. Dr. Ir. R.E.H.M. Smits

Zweven door de Randstad: Analyse naar de potentie van Hoogwaardig Openbaar Vervoer

Afstudeeronderzoek (30 ECTS) in het kader van Doctoraalstudie Natuurwetenschap & Innovatiemanagement (5j) Universiteit Utrecht

Opdrachtgever Consortium Transrapid Nederland

Uitgevoerd bij Siemens Nederland NV. Afdeling One Siemens

Auteur Joost Scholtena Begeleiding Ir. Erik van der Heijdenb Dr. Rogier Dondersc Prof. Dr. Ir. Ruud Smitsc

Den Haag, januari 2007

a

Universiteit Utrecht Studentno. 0120456 Abstederhof 26 3582 CK Utrecht

b Siemens Nederland NV. Prinses Beatrixlaan 800 Postbus 16068 Den Haag

c

Universiteit Utrecht Heidelberglaan 2 Postbus 80115 Utrecht

Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p1

Kader vooraf Achtergrond onderzoekskader Het afstudeeronderzoek dat in deze verslaggeving centraal staat, valt in het afstudeerkader van de specialisatie Mobiliteit & Infrastructuur van de opleiding Natuurwetenschap & Innovatiemanagement aan de Universiteit Utrecht. Het afstudeeronderzoek is, in opdracht van het Consortium Transrapid Nederland, uitgevoerd bij de afdeling One Siemens van Siemens Nederland NV. Het Consortium Transrapid Nederland heeft de visie ontwikkeld dat een magneetzweeftrein tussen de grote steden in de Randstad een bijdrage kan leveren aan het verminderen van de bereikbaarheidsproblematiek op de weg. Een uitgebreidere beschrijving van deze visie is in bijlage 1 weergegeven. De dagelijkse begeleiding voor het onderzoek vanuit de opdrachtgever was in handen van Erik van der Heijden. Hij is projectontwikkelaar bij One Siemens en heeft vanuit Siemens zitting in het consortium. Het onderzoek is onder de uiteindelijke verantwoordelijkheid van de directeur van One Siemens, Maarten Janknegt, uitgevoerd. Vanuit de Universiteit Utrecht (vakgroep Innovatie- en Milieuwetenschappen) was de directe begeleiding in handen van Rogier Donders. Ruud Smits was de tweede begeleider. Tevens heeft Jacco Farla het proces aandachtig gevolgd. Binnen het consortium heeft Michel van Gelder, afstuderend bij de opleiding Technische Bestuurskunde aan de Technische Universiteit Delft, gewerkt aan een afstudeeronderzoek naar de potentie van auto/HOV overstappunten. Gedurende het onderzoeksproces heeft intensieve samenwerking plaatsgehad met Michel van Gelder en zijn universitaire begeleider van de TU Delft, Eric Molin. Deze samenwerking heeft voornamelijk plaatsgevonden op het vlak van de onderzoeksenquête die is uitgevoerd ten behoeve van de dataverzameling. Het uitgevoerde onderzoek sluit deels aan bij het onderzoekstraject van kennisplatform Transumo dat ingaat op de relatie tussen bereikbaarheid en vastgoedwaarde, waarvoor GoudappelCoffeng bereikbaarheidswaarden identificeert en in een verkeersmodel doorrekent. De meer subjectieve parameters, die uit de onderzoeksenquête zijn af te leiden, kunnen hieraan een bijdrage leveren wat betreft het beter kwantificeren van de bereikbaarheidsmaten. Persoonlijke ervaring onderzoekstraject Op deze plaats is het gepast om in te gaan op de periode die achter mij ligt. Een periode van zes maanden waarin ik het onderzoek heb uitgevoerd en een periode die werd gekenmerkt door vernieuwing, verandering en verrassing. Vernieuwing vanwege de voor mij nieuwe enquêtemethode die een groot deel van het onderzoek besloeg. Verandering vanwege het omzetten van de onderzoeksenquête, in eerste instantie toegespitst op de magneetzweeftrein, naar Hoogwaardig Openbaar Vervoer als gevolg van het tragische ongeluk met de magneetzweeftrein in Lathen in september 2006. En verrassing voornamelijk vanwege de verschillende unieke uitstapjes en inhoudelijke ervaringen die ik bij Siemens heb meegekregen. Voor alles en aan iedereen mijn dank!

Joost Scholten Den Haag, januari 2007



Summary The focus of this report is on identifying the relative importance of factors influencing the use of a High Quality Public Transport (HQPT) system and the effects on the accessibility of a region. The Randstad is a heavy populated area, which experiences economic consequences in terms of lacking competitiveness because of the amount of mobility problems (congestion). These problems are expected to grow in the future under the influence of the increasing need for mobility. In three different future scenarios for 2020 (consisting of a basic grow scenario, a congestion charge scenario and public transport investment scenario) the mobility problems increase with respect to the 2005 situation (respectively +100%, +50%, +95%) whereas the policy ambition is to realize a reduction of 40% in 2020. These mobility problems will negatively affect the accessibility of the Randstad region. The so-called action space, the range that can be reached by people within a certain amount of time, becomes smaller. The current public transport system seen to be a solution for the mobility problems, but is not acting that way. This is probably because of the lack of quality experienced by people, in terms of time, costs and comfort when using public transport. A new form of public transport having a higher top-speed, faster acceleration and more comfort (so-called HQPT) is possibly capable of changing the modal-split in a way the share of car-users decreases. The Consortium Transrapid Nederland developed the vision of a fast, reliable and comfortable HQPT between the major cities in the Randstad to reduce the mobility problems. A magnetic levitated train is envisioned to service the proposed connections. Since controversy of big infrastructural projects developed in politics and society it’s interesting to do research on the amount of people willing to use such a HQPT-system under certain conditions. Therefore the following research question was formulated: To what extent are there differences in the influence of factors that play a role in the individual choice of travel mode for HQPT and to what extent can the vision of the Consortium Transrapid Nederland contribute to the accessibility of the Randstad in 2020? To answer the research question a stated preference survey was performed. The survey consisted of three parts including a part about the choice for a travel mode (HQPT, car or regular public transport), a part about the quality of the HQPT and a part about the connecting public transport following the HQPT in the multimodal transport chain. The survey was completed by 380 respondents during the twenty-four days of being online on the Internet. In the sample men, well educated people and current public transport user were overrepresented. The relative importance of the factors influencing the individual choice of travel mode is: extra car time due to congestion (app. 30%), travel cost HQPT (app. 20%), travel time HQPT, quality HQPT and congestion charging (app. 10%) and quality connecting transport and quality transport link (app. 5%). Within the quality HQPT the relative importance of the factors is: frequency and probability of having a seat (app. 30%), probability of delay (app. 20%) and information level, type of ticketing and service level (app. 5%). Within the quality of connecting transport the relative importance of the factors is: frequency and probability of having a seat (app. 35%), number of transfers (app.20%) and type of transport (app. 10%). These results suggests that satisfiers (factors concerning with aspects dealt with during the journey which can give satisfaction in performing the journey, e.g. comfort variables), are less important than dissatisfiers (e.g. travel time, reliability and travel costs). This is in agreement with the literature study in which time, costs and effort are believed to be important. Besides the relative importance of the factors described, the current most used travel mode is also a choice predictor for a travel mode. After introduction of a basic HQPT system, current car users will still choose the car for travel mode when there’s no congestion on the journey route. In this case even 50% of the current public transport users will take the car for travel. When there’s a considerable amount of congestion current car users will only switch to HQPT when it has good quality. Current


public transport users are less difficult to persuade and are more willing to use the HQPT, in all circumstances. The effectiveness of the vision of the Consortium Transrapid Nederland can be optimized with a fast and reliable configuration, in which comfort aspects are less developed. The influence on the mobility problems of this configuration is comparable with the contribution reached by the congestion charging scenario in respect to the basic grow scenario (reduction of growth till 2020 with 50%). This implies that there’s still congestion in 2020. However this is something that’s probably unavoidable because of the existence of a relative great latent need for mobility, restoring the balance between supply and demand on the roads. When there’s a reduction in amount of traffic it gets more attractive for others to use that specific road. A HQPT system as proposed by the consortium will therefore alter the modal-split and facilitate more people to travel.


Inhoudsopgave Hoofdstuk 1 Introductie ........................................................................................................................ 8 1.1 Aanleiding................................................................................................................................... 8 1.2 Probleemdefiniëring.................................................................................................................. 10 1.3 Onderzoeksrelevantie............................................................................................................... 11 1.4 Afbakening................................................................................................................................ 11 1.5 Leeswijzer................................................................................................................................. 12 Hoofdstuk 2 Theoretische benadering.............................................................................................. 14 2.1 Technologieontwikkelingstheorie ............................................................................................. 14 2.2 Mobiliteitsontwikkelingstheorie ................................................................................................. 15 2.3 Modaliteitskeuze theorie........................................................................................................... 19 2.4 Conclusie theoretische benadering .......................................................................................... 23 Hoofdstuk 3 Methodiek ....................................................................................................................... 26 3.1 Analysemethode mobiliteitsontwikkeling .................................................................................. 26 3.2 Analysemethode individuele modaliteitskeuze......................................................................... 26 3.3 Conclusie methodiek ................................................................................................................ 27 Hoofdstuk 4 Mobiliteitsontwikkeling ................................................................................................. 28 4.1 Analysekader mobiliteitsontwikkeling ....................................................................................... 28 4.2 Introductie................................................................................................................................. 28 4.3 Mobiliteit heden ........................................................................................................................ 29 4.4 Mobiliteitsontwikkeling tot 2020................................................................................................ 30 4.5 Conclusie mobiliteitsontwikkeling ............................................................................................. 35 Hoofdstuk 5 Individuele modaliteitskeuze....................................................................................... 36 5.1 Analysekader modaliteitskeuze................................................................................................ 36 5.2 Uitwerking methodeopzet......................................................................................................... 38 5.3 Respons ................................................................................................................................... 43 5.4 Model resultaten ....................................................................................................................... 45 5.5 Conclusie individuele modaliteitskeuze.................................................................................... 52 Hoofdstuk 6 Beleidsimplicaties ......................................................................................................... 56 6.1 Modaliteitscenario analyse ....................................................................................................... 56 6.2 Aanbevelingen Transrapid Nederland...................................................................................... 61 Hoofdstuk 7 Conclusie en discussie................................................................................................. 62 7.1 Conclusie.................................................................................................................................. 62 7.2 Discussie .................................................................................................................................. 63 Begrippenlijst....................................................................................................................................... 66 Literatuur .............................................................................................................................................. 68 Bijlagenoverzicht................................................................................................................................. 74



Hoofdstuk 1 Introductie Zonder snelle transportverbindingen kunnen moderne maatschappijen niet functioneren en wordt de economische situatie negatief aangetast (Freeman & Louca, 2002; Van Wee & Dijst, 2002). Dit onderzoek gaat in op de ontwikkeling van de mobiliteitsbehoefte en het gelieerde keuzegedrag van reizigers voor vervoersmiddelen om inzicht te krijgen in voorwaarden voor snelle en hoogwaardige openbaar vervoersmiddelen. In dit hoofdstuk wordt hiervoor de onderzoeksachtergrond geschetst, waarbij ingegaan wordt op bestaande mobiliteitsproblemen, gerelateerd overheidsbeleid en een mogelijke oplossingsrichting voor de mobiliteitsproblemen. Hieruit volgt de probleemdefiniëring, de onderzoeksrelevantie en -afbakening en een leeswijzer voor het onderzoeksverslag.

1.1

Aanleiding

1.1.1 Inleiding Nederlands economisch belangrijkste regio de Randstad blijft op economisch vlak in vergelijking met andere stedelijke gebieden in Europa achter. De concurrentiepositie van Nederland wordt hierdoor negatief beïnvloed. In figuur 1 worden ter illustratie de percentuele groei van het Nederlandse en Randstedelijke Bruto Binnenlands Product1 (BBP) afgezet tegen de Europese gemiddelden (Van Dijk, 2005; Egeter & Immers, 2005; Manshanden et al, 2003). Een mogelijke invloedsfactor op de BBP-ontwikkeling is de toenemende vraag naar mobiliteit (Ministerie V&W, 2005a). Sinds de allereerste file in 1955 is de congestievorming in Nederland onder invloed van economische ontwikkeling, urbanisatie, bevolkingsgroei en schaalvergroting sterk toegenomen (Batenburg & Knulst, 1993; Buiter & Volkers, 1996). Verwacht wordt dat zonder congestiebeperkende maatregelen de reistijdvertraging in 2020, in vergelijking met 2000 verdubbelt (Ministerie V&W, 2005a; Ministerie V&W, 2005c; TNO, 2002). Dit oponthoud kost in Nederland gevestigde bedrijven jaarlijks veel geld en heeft een negatieve impact op de concurrentie- en vestigingspositie van Nederland (Kemp & Rotmans, 2002; Ministerie V&W, 2005a; SWOV, 2005).

1.1.2 Mobiliteitsbeleid Verschillend overheidsbeleid ten aanzien van groeiende mobiliteitsproblematiek heeft de afgelopen decennia geresulteerd in vijf beleidsnota’s. De Nota Mobiliteit (2004) is hiervan de meest recente. De focus in de verschillende nota’s is veranderd van een vraagvolgend beleid in de richting van een sturend beleid, waarbij in plaats van het faciliteren van mobiliteit getracht wordt om de mobiliteit te

Figuur 1: Groei van het BBP (in %) voor Nederland en Randstad t.o.v. respectievelijk EU gemiddelde en EU-regio gemiddelde (Van Dijk, 2005; Egeter & Immers, 2005; Manshanden et al, 2003) 1

1

De betekenis van de cursief gedrukte woorden in de lopende tekst van het onderzoeksverslag wordt nader uitgelegd in de verklarende begrippenlijstvolgend op hoofdstuk 7 van het onderzoeksverslag.


beheersen en te sturen (Ministerie V&W, 1979; Ministerie V&W, 2005a). In de Nota Mobiliteit wordt voor 2020 de ambitie uitgesproken om de mobiliteitsgroei in goede banen te leiden en geen belemmering te laten zijn voor economische groei en sociale ontwikkeling. Betrouwbare, acceptabele reistijden en vermindering van de reistijdvertraging moeten volgens de overheid economische schade ten gevolge van onbetrouwbaarheid en files voorkomen (Ministerie van V&W, 2005a). Het beleid richt zich hiertoe voornamelijk op het wegverkeer en het openbaar vervoer (OV) teneinde een verschuiving in de modal-split te realiseren. Voor het wegverkeer ligt de nadruk van het beleid op het bouwen, het beter benutten en het beprijzen van infrastructuur. Voor het OV ligt de nadruk op de potentie om in stedelijke netwerken en economische kerngebieden de mobiliteitsdruk op de weg te verminderen door efficiënter gebruik van infrastructuur (Geerlings & Van Ast, 2004; Ministerie V&W, 2005a). Uit de overheidsdoelstellingen komt naar voren dat de overheid niet de oplossing voor het fileprobleem nastreeft maar de reiziger een betrouwbare reistijd wil garanderen die binnen bepaalde marges ligt (Harms, 2003; Ministerie V&W, 2005f). Vanuit verschillende wetenschappelijke literatuur (Geerlings & Van Ast, 2004; Hijman, 2006; Peeters et al, 2000; Rietveld, 2000; Van Wee & Dijst, 2002; De Wit & Van Gent, 1998; Van Zuylen, 2000) wordt beaamt dat de congestiebeperkende maatregelen voor het wegverkeer, vooral in gebieden met een hoge mobiliteitsdruk niet altijd even effectief zijn.2 Hoewel een kwaliteitssprong van het OV in potentie een effectievere bijdrage aan de vermindering van het bereikbaarheidsprobleem kan leveren, betekent een (relatieve) kwaliteitsverbetering van het OV niet automatisch een verhoogd aantal OVreizigers en een verminderd aantal autoreizigers. Beide modaliteiten vertonen namelijk weinig overlap in de keuzeafweging van reizigers (Geerlings & Van Ast, 2004; Hijman, 2006; Van Wee & Dijst, 2002). Het OV wordt door veel reizigers niet als serieuze reisoptie beschouwd (Harms, 2003). Daarom komt steeds vaker naar voren dat beide modaliteiten niet als concurrenten gezien moeten worden. De auto is namelijk vooral geschikt voor spreiding van personen naar plaats en tijd, en het OV is geschikt voor het bundelen van vervoersstromen (Huismans, 2006; Schrijver, 2006a). Een multimodale verplaatsingsmogelijkheid waarin zowel het OV als de auto een rol spelen kan een stap betekenen in het doorbreken van de autodominantie (Martens et al, 2001; Ministerie van VROM, 1999).

1.1.3 Hoogwaardig Openbaar Vervoer Een verschuiving van de modal-split in de richting van multimodale verplaatsingen kan wellicht bereikt worden door nieuwe vormen van openbaar vervoer. Deze nieuwe vormen van openbaar vervoer zouden in staat moeten zijn, in tegenstelling tot incrementele kwaliteitsverbeteringen van het reguliere openbaar vervoer, om de zwakke plekken van het huidige OV te ondervangen en te zorgen voor een systeemsprong die kan leiden tot een significante verandering van de modal-split (Gommers et al, 1997; Rotmans, 2005). Zulke nieuwe vormen van openbaar vervoer kunnen worden aangeduid als Hoogwaardig Openbaar Vervoer. Voorbeelden van Hoogwaardig Openbaar Vervoer zijn de hogesnelheidslijn (HSL), de Superbus en de magneetzweeftrein Transrapid. Hoogwaardig Openbaar Vervoer (HOV) verschilt ten opzichte van conventioneel OV in een hogere snelheid en verhoogd comfort, waarbij delen van de reis met andere modaliteiten kunnen worden afgelegd. De magneetzweeftrein3, zoals de Transrapid, heeft ten opzichte van conventioneel OV voordelen die liggen in een snellere acceleratie, een hogere maximumsnelheid, verhoogde betrouwbaarheid, 2

Bouwen van nieuwe infrastructuur kost ruimte die schaars is en heeft, vanwege inpassingproblemen wat betreft leefbaarheid en milieu, vaak hoge kosten tot gevolg. Tevens leidt het meer dan eens tot verplaatsing van de bottleneck én de generatie van extra verkeer (Rietveld, 2000; Van Wee & Dijst, 2002; De Wit & Van Gent, 1998). Beprijzen wordt de laatste jaren gezien als een effectieve oplossing voor de mobiliteitsproblematiek, echter ligt dit politiek nog gevoelig vanwege gepercipieerde maatschappelijke weerstand (Geerlings & Van Ast, 2004; Peeters et al, 2000). Benuttingsmaatregelen worden beschouwd als effectieve en goedkope maatregelen, maar niet als probleemoplossende maatregelen op de langere termijn, vanwege de vaak een geringe en tijdelijke impact (Hijman, 2006; Van Zuylen, 2000). 3 De magneetzweeftrein Transrapid wordt hier als voorbeeld nader beschreven, omdat het onderzoek wordt uitgevoerd in opdracht van het Consortium Transrapid Nederland. Voor meer informatie aangaande de HSL wordt verwezen naar www.hslzuid.nl en voor meer informatie aangaande de Superbus wordt verwezen naar www.superbus.tudelft.nl


comfort en milieuvriendelijkheid. De technologie is kostbaar in aanleg van infrastructuur en is behalve in Sjanghai nog weinig in de praktijk toegepast. Vanuit het Consortium Transrapid Nederland is de visie ontwikkeld dat het mogelijk is om een significante bijdrage te kunnen leveren aan de oplossing van de mobiliteitsproblematiek met een magneetzweeftrein tussen de grote steden in de Randstad, het zogenaamde Rondje Randstad (Transrapid, 1999; 2000; 2001; Randstadrapid, 2005). In bijlage 1 wordt de visie en de achtergrond van het consortium en het project Randstadrapid beschreven. Hieruit komt naar voren dat het verschil tussen de magneetzweeftrein en het conventionele OV ligt in effectiever voor- en hoofdtransport waarbij de auto een rol speelt. Hierdoor worden de nadelen van de auto en het OV (gedeeltelijk) weggenomen. Met behulp van auto-OV overstappunten langs de snelwegen (in de vorm van herkomstlocaties)4 kan een goede afstemming tussen de auto en het OV worden bewerkstelligd (Van Bakel, 2001; Egeter & Immers, 2005; Martens et al, 2001; Van Nes, 2002). Een hogere reissnelheid zorgt voor perceptie van kortere afstanden en daardoor een verdere koppeling van verschillende activiteiten in de Randstad (Bijlsma et al, 2002; Krijgsman, 2004; Raschbichler, 2006).

1.1.4 Mobiliteitsbeleid en Hoogwaardig Openbaar Vervoer In de Nota Mobiliteit (2004) wordt OV als specifiek beleidsdoel aangestipt, waarbij wordt aangegeven dat gedurende de huidige kabinetsperiode er geen noodzaak bestaat voor aanleg van nieuwe OVinfrastructuur. De focus ligt op het vergroten van de betrouwbaarheid van het OV en om de trajecten met een relatief hoge bezettingsgraad meer te benutten zodat het aantal reizigers groter wordt (Ministerie V&W, 2005a). Hoewel de aanleg van HOV-infrastructuur geen onderdeel vormt van de huidige overheidsdoelstellingen heeft deze de potentie om de betrouwbaarheid van het OV te vergroten en trajecten met (potentieel) hoge vervoerswaarden te faciliteren. Om in te kunnen schatten in hoeverre HOV daadwerkelijk kan zorgen voor het vergroten van het aantal reizigers in het OV is het nodig om te onderzoeken of HOV aansluit bij de wensen van reizigers. Voor het politieke draagvlak is het, vanwege de hoge aanlegkosten, belangrijk dat het HOV reizigers krijgt die voorheen de auto gebruikten, omdat investeringen in (H)OV-infrastructuur vaak worden afgewogen tegen het daardoor achterwege blijven van weginvesteringen (Railforum, 2000).

1.2 Probleemdefiniëring De bereikbaarheidsproblemen in de Randstad lijken de komende jaren verder toe te nemen. Conventionele maatregelen zoals vergroten van de wegcapaciteit en investeringen in openbaar vervoer, lijken niet effectief. Er lijkt sprake van een systeemcrisis die wellicht doorbroken kan worden door aanleg van Hoogwaardig Openbaar Vervoer. Door de maatschappij en de politiek worden nieuwe technologieën vaak met argusogen bekeken, omdat de markteffecten nog onduidelijk zijn en de risico’s derhalve groot. Sinds de Commissie Duivesteijn, die onderzoek gedaan heeft naar de besluitvorming omtrent grote infrastructurele projecten, is de politieke voorzichtigheid toegenomen.5 Deze onzekerheid geldt ook voor HOV, omdat er nog weinig vergelijkbare projecten zijn uitgevoerd. Het zicht op de daadwerkelijke effecten op de bereikbaarheid van HOV en de toegevoegde waarde ten opzichte van andere mogelijkheden is gering. Onderzoek naar in welke mate reizigers gebruik willen gaan maken van het HOV en in welke mate dit toegevoegde effecten heeft voor het verminderen van de mobiliteitsproblemen in de Randstad, kan dit inzicht vergroten. Hiervoor is onderzoek nodig naar de achterliggende factoren die een rol spelen bij de keuze voor een reismodaliteit. Daarnaast is onderzoek nodig in welke mate factoren invloed hebben op de individuele overweging om gebruik te maken van HOV. Wanneer hierbij onderscheid gemaakt wordt naar de

4

Een herkomstlocatie is in tegenstelling tot conventionele transferia een overstappunt dat dicht bij het vertrekpunt ligt waar met de auto heen wordt gereden, waarna het grootste deel van de reis met het OV wordt voltooid. 5 Een voorbeeld hiervan is de Zuiderzeelijn (een snelle OV-verbinding tussen Amsterdam en Groningen), die na jaren van politiek debat te weinig draagvlak bleek te hebben.


huidige verplaatsingswijze van reizigers ontstaat inzicht welke reizigers gebruik willen maken van het HOV en in welke mate HOV kan bijdragen aan het oplossen van de bereikbaarheidsproblematiek. Doelstelling Inzicht krijgen in de invloed van factoren die een rol spelen bij de individuele keuze voor Hoogwaardig Openbaar Vervoer en inzicht krijgen in de effecten op de bereikbaarheid van Hoogwaardig Openbaar Vervoer in 2020 Onderzoeksvraag In hoeverre bestaat er een verschil in de invloed van factoren die een rol spelen bij de individuele modaliteitskeuze en in welke mate kan Hoogwaardig Openbaar Vervoer bijdragen aan een verbeterde bereikbaarheid van de Randstad in 2020? Deelvragen 1. In welke mate zullen de mobiliteitsproblemen op de weg tot 2020 groeien én leidt dit tot verslechtering van de bereikbaarheid van de Randstad? 2. In welke mate dienen de mobiliteitsproblemen in 2020 gereduceerd te worden om de overheidsdoelstellingen voor 2020 ten aanzien van de bereikbaarheid te realiseren? 3. In welke mate spelen welke factoren een rol bij de modaliteitskeuze van reizigers en in hoeverre verschillen deze tussen huidige autoreizigers en huidige OV-reizigers? 4. In hoeverre is Hoogwaardig Openbaar Vervoer in het Rondje Randstad een effectief instrument om bij te dragen aan de overheidsdoelstellingen ten aanzien van de bereikbaarheid van de Randstad in 2020? Centrale begrippen uit de probleemstelling en de deelvragen zijn als volgt gedefinieerd: Bereikbaarheid: de mate waarin de ruimtelijk-infrastructurele configuratie mensen in staat stelt ruimtegebonden activiteiten op verschillende locaties op diverse tijdstippen uit te oefenen (Van Wee & Dijst, 2002). Modaliteitskeuze: de modaliteit waarmee de reiziger aangeeft de reis te willen gaan uitvoeren (Ajzen & Fishbein, 1980; Pijpers et al, 2002). Hierbij bestaat de keuze uit de auto, conventioneel OV (zoals de trein en bus) of Hoogwaardig Openbaar Vervoer (HOV). Randstad: polycentrische stedelijke ring Amsterdam, Rotterdam, Utrecht, Den Haag rondom het Groene Hart (Van Dijk, 2005; Kooij & Van de Laar, 2002; Priemus & Visser, 1995).

1.3 Onderzoeksrelevantie Het fileprobleem, en de daaraan gelieerde gevolgen voor de economie, kosten Nederland veel geld. Tevens zakt de Randstad, mede vanwege het bereikbaarheidsprobleem, steeds verder weg op de lijstjes van belangrijke economische Europese centra (Kemp & Rotmans, 2002; Krijgsman, 2004; Ministerie V&W, 2005a; SWOV, 2005). Met behulp van de onderzoeksvraag van dit onderzoek wordt inzicht verkregen in de toegevoegde waarde van Hoogwaardig Openbaar Vervoer in de Randstad ten opzichte van andere scenario’s. Daarnaast wordt inzicht verkregen in de factoren die een rol spelen bij verschillende gebruikers om een modaliteit te gebruiken. Aan de hand van deze inzichten kunnen specifieke beleidsaanbevelingen gedaan worden om (toekomstige) bereikbaarheidsproblematiek in de Randstad het hoofd te bieden.

1.4 Afbakening De onderzoeksopdracht volgt uit de beschrijving van het project Randstadrapid. Deze beschrijving is in bijlage 1 weergegeven. De onderzoeksopdracht is in de voorgaande paragrafen verder uitgewerkt aan de hand van een aanleiding en heeft geresulteerd in de probleemdefiniëring. De verdere afbakening van het onderzoek wordt in deze paragraaf geschetst.


In het onderzoek wordt 2020 als tijdshorizon genomen. Een vroegere tijdshorizon is niet realistisch, omdat infrastructurele projecten vaak een vrij lang besluitvormingsproces en een vrij lange bouwfase kennen. Daarnaast zijn mobiliteitsontwikkelingen na 2020 moeilijk in te schatten vanwege de nog onduidelijke impact van technologieontwikkeling. In de analyses wordt verder alleen ingegaan op personenvervoer en niet op goederenvervoer, omdat dit een ander soort markt betreft met andere betrokken partijen. Daarnaast wordt niet ingegaan op de hoogte van aanlegkosten en eventuele politieke gevoeligheden omtrent grote infrastructurele projecten. Het maatschappelijke draagvlak voor infrastructurele investeringen met publieke gelden (optiewaarde) wordt in dit onderzoek niet meegenomen, omdat de onderzoeksfocus op de potentie van nieuwe infrastructuur ligt (Geurs, 2006a). In de analyses naar de modaliteitskeuze wordt gebruik gemaakt van een enquête waarin de modaliteitskeuze van reizigers voor Hoogwaardig Openbaar Vervoer, de auto of conventioneel openbaar vervoer in kaart wordt gebracht.6 Dit betekent dat de enquêteresultaten toepasbaar zijn op verschillende vormen van Hoogwaardig Openbaar Vervoer. In de analyse wordt echter uitsluitend ingegaan op de implicaties voor de magneetzweeftrein. Hierbij wordt niet ingegaan op andere innovatieve technologieën (zoals bijvoorbeeld de Superbus en Personal Rapid Transport), omdat de focus van het Consortium Transrapid Nederland niet op deze technologieën ligt. Tenslotte wordt in de analyse naar de achtergronden van reizigers om voor een bepaalde modaliteit te kiezen, in plaats van het concept ‘werkelijk gebruik’, het concept ‘intentie tot gebruik’ als meetvariabele meegenomen. Dit komt voort uit het feit dat reizigers met Hoogwaardig Openbaar Vervoer nog geen ervaring hebben. ‘Intentie tot gebruik’ is een goede variabele om mee te toetsen, omdat een intentie vaak leidt tot daadwerkelijk gebruik (Ajzen, 1991; Ajzen & Fishbein, 1980; Pijpers et al, 2002; Van den Putte, 1993).

1.5 Leeswijzer Om tot beantwoording van de onderzoeksvraag te komen wordt in hoofdstuk 2 een theoretisch kader opgesteld. In hoofdstuk 3 wordt vervolgens ingegaan op de methode van onderzoek waarmee kan worden toegewerkt naar beantwoording van de onderzoeksvraag. Hoofdstuk 4 bestaat uit een analyse naar de mobiliteitsproblemen in 2020 (deelvragen 1 en 2). Hoofdstuk 5 gaat vervolgens in op de achtergronden van reizigers (deelvraag 3). In hoofdstuk 6 wordt aan de hand van de uitkomst van deze analyses ingegaan op de bereikbaarheidseffecten in de Randstad en de implicaties die deze hebben voor het Consortium Transrapid Nederland (deelvraag 4). In hoofdstuk 7 wordt de onderzoeksvraag beantwoord.

6

De onderzoeksfocus ligt nadrukkelijk op Hoogwaardig Openbaar Vervoer, nadat in september 2006 op de testbaan in het Duitse Lathen een magneetzweeftrein is verongelukt. Gebruik van de magneetzweeftrein in dit onderzoek had hierdoor wellicht onbetrouwbare resultaten kunnen opleveren, vanwege eventuele negatieve associaties met dit ongeluk.



Hoofdstuk 2 Theoretische benadering Het onderzoek heeft een tweetal onderzoeksrichtingen. De eerste richting gaat in op de mobiliteitsontwikkeling tot 2020 en daaraan gerelateerd de bereikbaarheidsproblemen voor de Randstad (deelvragen 1 en 2). De tweede richting gaat in op de factoren die een rol spelen bij de individuele modaliteitskeuze, waaruit mogelijk kan worden afgeleid in welke mate reizigers gebruik zullen gaan maken van Hoogwaardig Openbaar Vervoer (deelvraag 3). Combinatie van deze twee delen leidt tot inzicht in het probleemoplossende vermogen van HOV (deelvraag 4). Voor de eerste richting dient inzicht verkregen te worden in het ontstaan van de mobiliteitsbehoefte. Dit heeft weerslag op het wegennet, bereikbaarheid en concurrentiepositie van een regio. Met behulp van inzicht in de kwaliteiten van auto en (H)OV is het mogelijk om het individuele modaliteitskeuzeproces ten aanzien van deze modaliteiten in kaart te brengen. Aan de hand hiervan kan voor de tweede onderzoeksrichting een groslijst van invloedsattributen worden opgesteld die een rol spelen bij de individuele keuze voor het HOV. In tabel 1 is aangegeven op welke manier de onderzoeksrichtingen worden uitgewerkt. Tabel 1: Overzicht uitwerkingsrichtingen theoretische invalshoeken

Onderzoeksrichting 1. Mobiliteitsontwikkeling

2. Modaliteitskeuze

Theoretische uitwerking − Determinanten mobiliteit − Doorstroming wegennet − Bereikbaarheid en concurrentiepositie − Kwaliteit auto versus OV − Modaliteitskeuzeproces − Invloedsattributen modaliteitskeuze HOV

De bovenstaande tabel vormt de basis van de literatuurstudie en wordt nader gespecificeerd in de volgende paragrafen. Het resultaat van dit hoofdstuk is een conceptueel model dat specificatie geeft van de relaties tussen de genoemde onderzoeksrichtingen. Dit vormt de basis voor de analyses. In paragraaf 2.2 en 2.3 wordt ingegaan op de onderzoeksrichtingen ‘mobiliteitsontwikkeling’ en ‘modaliteitskeuze’. Voorafgaand wordt ingegaan op het aandachtsgebied ‘technologieontwikkeling’.7

2.1

Technologieontwikkelingstheorie technologieontwikkeling eindigt niet bij de realisatie van een product maar vereist inspanningen om de markt te overtuigen van het gebruik

Het vermogen om op zowel lange als korte termijn nieuwe producten, processen en/of diensten te ontwikkelen is voor bedrijven één van de belangrijkste en meest doorslaggevende factoren om competitief voordeel te behalen. Ook de samenleving kan profiteren van zulke vooruitgang door groeiende werkgelegenheid, stijgende inkomens en producten en services die op bredere schaal worden toegepast (Del Canto & González, 1999). De ontwikkeling van een technologie is niet vanzelfsprekend een succes. Een technologische inventie kan gekenmerkt worden als een potentiële innovatie, wanneer succesvolle implementatie in de vorm van producten, processen en/of diensten centraal staat (Tidd et al, 2001). Hoewel een innovatie eenvoudig lijkt gedefinieerd, is het een complex proces dat plaatsvindt op het niveau van specifieke producten, diensten en sectoren alsmede op het niveau van (inter)nationale samenlevingen. Hierbij is het procesmanagement onderhevig aan een drietal maatschappelijke veranderingen (Smits, 2002): − Structurele veranderingen in het economische systeem: onder invloed van vergrote intensiteit van kennis vervagen de grenzen tussen sectoren waardoor specialismen en succesvolle exploitatie van inventies belangrijker worden. 7

In elke afzonderlijke paragraaf van dit hoofdstuk wordt met een oneliner ingegaan op de kernboodschap van het betreffende literatuurdeel, zodat de lezer direct de focus van de paragraaf krijgt aangereikt.


−

Verbreding van besluitvormingsprocessen: onder invloed van vervagende hiërarchische structuren willen meer actoren betrokken raken bij besluiten en steeds vaker worden netwerken gecreëerd waarin dominante actoren ontbreken en gebruikers een belangrijkere rol spelen. Verandering in de kennisinfrastructuur: onder invloed van hoge kosten van evolutie van wetenschap en techniek is er sprake van een verschuiving in de richting van meer toepassingsgericht onderzoek waarbij universiteiten en bedrijven vaker werkzaamheden op elkaar afstemmen.

−

De aangegeven veranderingen impliceren dat innovaties in de huidige samenleving niet meer alleenstaand plaatsvinden, maar het gevolg zijn van een samenspel van actoren waarbij samenwerking een belangrijke rol speelt (Smits, 2002). De uitkomst van (technologische) verandering is moeilijk in te schatten. Bij technologieontwikkeling is er vaak sprake van een wederzijdse beïnvloeding van technologie en maatschappij, waarbij technologieontwikkelaars inspringen op de marktvraag en de consumentenvraag wordt beïnvloed door de werkzaamheden van ontwikkelaars.8 Dit is een proces dat voor beide partijen vol onzekerheid zit en een pad heeft dat moeilijk is in te schatten, maar met een richting die voortkomt uit de verwachtingen van de ontwikkeling. Hierbij hebben kwalitatief ‘superieure’ technologieën niet automatisch het grootste bestaansrecht (Kash & Rycroft, 2002; Smits & Van Oost, 1999; Tidd et al, 2001). Bij technologieontwikkeling wordt vaak van de ‘30 jaar regel’ gesproken waarbij voor een specifieke technologie perioden van onzekerheid, grote marktverandering en realisatie van een standaardtechnologie elkaar chronologisch opvolgen over een periode van 30 jaar (Beyers, 2002). Voor de magneetzweeftrein Transrapid kan eenzelfde traject worden uitgestippeld, omdat de ontwikkeling ruim twintig jaar geleden is geïnitieerd. In een samenwerkingsverband, het Consortium Transrapid Nederland, wordt getracht om de technisch uitontwikkelde magneetzweeftrein in de markt te introduceren. Er blijkt echter dat bij de (politieke) markt onzekerheid bestaat over de (toegevoegde) waarde van de technologie en het blijkt daardoor allerminst eenvoudig om een op het oog hoogwaardige maar kostbare technologie in de markt neer te zetten (Railforum, 2000). Dit wordt ondersteund door maatschappelijke kosten-batenanalyses en de recente negatieve ervaringen met vergelijkbare grote (internationale) infrastructurele projecten die allen ruim over het budget zijn heengegaan (Flyvberg et al, 2003). Daarnaast werd voorafgaand aan de aanleg van de eerste TGV lijnen in Frankrijk ook sceptisch aangekeken tegen de ontwikkeling vanwege het verwachte lage gebruik. Na aanleg bleek deze inschatting verkeerd en was dat de capaciteit van de TGV te laag (Bonnafous, 1987).

2.2

Mobiliteitsontwikkelingstheorie

conventioneel openbaar vervoer maakt geen gebruik van de kansen die groeiende automobiliteit biedt, waardoor de bereikbaarheid en concurrentiepositie van regio’s verslechtert Het kan niet ontkend worden dat de vraag naar mobiliteit vooral in economische hoog ontwikkelde gebieden de afgelopen decennia tot problemen heeft geleid. Het wegverkeer loopt regelmatig vast, de bereikbaarheid van economische belangrijke centra verslechtert en de impact op het milieu en leefbaarheid wordt als schadelijk ervaren (Ministerie van VROM, 1999; TNO, 2002; Van Wee & Dijst, 2002). Het openbaar vervoer is vaak niet in staat om in te springen op de kansen die er door toenemende mobiliteitsvraag vrijkomen (Van Nes, 2002). De hoeveelheid verkeer en vervoer en de samenstelling ervan is de resultante van (Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Steg & Kalfs, 2000; Van Wee & Dijst, 2002): - de behoeften en keuzemogelijkheden van individuen en bedrijven, - de locaties van ruimtegebonden activiteiten en - de weerstand (moeite) van verplaatsingen. 8

User-producer interactie is een mogelijke vorm, die steeds vaker voorkomt.


In deze paragraaf zal ingegaan worden op de achtergronden van deze resultante: de mobiliteitsdeterminanten en verkeerseffecten, de relatie hiervan met de bereikbaarheid en concurrentiepositie én de kwaliteit van de auto en het OV.

2.2.1 Determinanten mobiliteit Mobiliteit stelt individuen in staat doelen te realiseren, die op andere locaties worden vervuld dan de huidige. Mobiliteit op zich is geen doel is maar slechts een middel om behoeftes te vervullen (Bijlsma et al, 2002; Krijgsman, 2004). Mobiliteit wordt door het Ministerie van V&W gedefinieerd als het aantal reizigerskilometers dat jaarlijks op Nederlands grondgebied wordt afgelegd (Bogaerts et al, 2004). In figuur 2 zijn de determinanten van de toename van mobiliteitsbehoefte aangegeven. De determinanten die worden onderscheiden zijn bevolkingsgroei, welvaartsgroei, spreiding wonen/werken en individualisering/intensivering (Batenburg & Knulst, 1993; Bogaerts et al, 2004; Ministerie van VROM, 1999; Schoon, 2005). De determinanten ontstaan en worden beïnvloed door ontwikkelingen in de samenleving. De toename van mobiliteitsbehoefte kan grotendeels verklaard worden uit vier ontwikkelingen, namelijk demografische, economische, ruimtelijke en sociaal-culturele ontwikkelingen (Bogaerts et al, 2004; Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Ministerie van VROM, 1999; Schoon, 2005). In de eerste plaats zorgen demografische ontwikkelingen voor een groei van de bevolking wat leidt tot een toename van de mobiliteit. Ten tweede zorgt economische groei (bijvoorbeeld in de vorm van stijging van consumptie en werkgelegenheid) voor een stijgende mobiliteitsbehoefte. Daarnaast kan ruimtelijke ontwikkeling van spreiding van wonen en werken ook leiden tot een mobiliteitsbehoefte. De vierde ontwikkeling wordt gevormd door sociaal-culturele trends in de samenleving die kunnen leiden tot mobiliteitstoename. Onderdelen hiervan zijn individualisering (bijvoorbeeld emancipatie) en intensivering (bijvoorbeeld vrijetijdsbesteding).

Demografisch

Groei van de bevolking

Economisch

Groei van de welvaart

Ruimtelijk

Spreiding wonen en werken

Sociaal-cultureel

Individualisering Intensivering

Toename mobiliteitsbehoefte

Figuur 2: Determinanten mobiliteitsbehoefte (Batenburg & Knulst, 1993; Bogaerts et al, 2004; Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Ministerie van VROM, 1999; Schoon, 2005)

2.2.2 Doorstroming op wegennet De verkeersdoorstroming op de weg is een samenspel tussen de vraag naar automobiliteit en het aanbod van infrastructuur. Dit samenspel bestaat uit de samenkomst van het aantal voertuigen dat gebruik wil maken van een bepaald wegsegment (vraag) en de capaciteit van een bepaald wegsegment (aanbod). Wanneer de vraag het aanbod overstijgt dan vermindert de doorstroming en geeft dit congestieproblemen (Stopher, 2004). De mate van doorstroming wordt uitgedrukt in de IC waarde. De IC-waarde is de verhouding tussen de intensiteit en capaciteit op een wegsegment.


Wanneer deze waarde boven de 0,8 komt is er sprake van verminderde doorstroming en congestievorming (Alkim, 1998).9 Het verbeteren van de doorstroming (bijvoorbeeld onder invloed van capaciteitsuitbreiding) leidt niet automatisch tot een structureel resultaat. In plaats van een verbeterde doorstroming gebeurt het vaak dat het verkeersaanbod stijgt en de reistijdwinst teniet wordt gedaan (HLB, 2002; Rietveld, 2000). Deze geïnduceerde latente verkeersvraag zorgt voor een vermindering van de doorstroming op t+1, omdat op tijdstip t=0 de aantrekkelijkheid om een bepaald wegsegment te gebruiken steeg. Uit onderzoek is gebleken dat een 1% reistijdverbetering een geïnduceerde latente verkeersvraag van 0.5% oplevert (Levinson & Kanchi, 2002; Van Zuylen, 2000). Dit komt ook naar voren uit ex-ante onderzoek door de overheid naar de effecten van infrastructuurinvesteringen (Bakker et al, 2005).

2.2.3 Bereikbaarheid en concurrentiepositie Bereikbaarheid geeft aan in welke mate de ruimtelijk-infrastructurele configuratie mensen in staat stelt ruimtegebonden activiteiten op verschillende locaties op diverse tijdstippen uit te oefenen (Van Wee & Dijst, 2002). De bereikbaarheid wordt binnen de verkeerskunde vaak beschreven aan de hand van het aantal voertuigverliesuren. Dit is het gesommeerde aantal uur over het aantal voertuigen dat op de weg in de file staat.10 Een andere veel gebruikte indicator is de filezwaarte, waarbij de gemiddelde filelengte wordt vermenigvuldigd met de duur van de file (Manshanden et al, 2005; Hijman, 2006). Vanuit het perspectief van individuen wordt bereikbaarheid vaak gezien als de radius die bestreken kan worden om op een bepaald tijdstip activiteiten te ondernemen (Dijst, 2004; Tromp, 2006). Een term die hierbij vaak naar voren komt is de action space. De action space kan worden gedefinieerd als het gebied waarin een set van mogelijkheden beschikbaar is die personen kunnen gebruiken voor activiteiten. Het persoonlijke gedrag is hierbij gebonden aan mogelijkheidsbeperkingen (bijvoorbeeld fysieke en biologische beperkingen), planningsbeperkingen (bijvoorbeeld communicatiebeperkingen) en autoriteitsbeperkingen (bijvoorbeeld wet- en regelgeving) (Dijst et al, 2002; Dijst, 2004; Van Wee & Dijst, 2002). De action space wordt bepaald door de overlap van de veronderstelling van individuen wat mogelijk is én wat werkelijk mogelijk is betreffende afstand en tijd (zie figuur 3).

Werkelijk mogelijke verplaatsingsopties

Action Space

Perceptuele verplaatsingsopties

Figuur 3: Weergave Action space (Dijst, 2004)

De tijd die door individuen aan reizen wordt besteed is dagelijks ruim een uur en is evenals het aantal verplaatsingen al decennia constant (Schafer, 1998). Deze zogenaamde wet van behoud van reistijd en verplaatsing (BREVER wet) heeft ervoor gezorgd dat de action space onder invloed van nieuwe technologieën waarmee snellere verplaatsingen mogelijk zijn, de laatste decennia groter is geworden (Rietveld, 2000). Dit wordt ondersteund door de weergave in figuur 4, waarin de gemiddelde snelheid van verplaatsingen van de afgelopen honderd jaar is weergegeven. Deze is in 100 jaar verdrievoudigd.

9

De focus van dit onderzoek ligt niet op verkeerskundige concepten waardoor hier slechts de belangrijkste verkeerskundige indicator wordt aangeduid. Voor verdere informatie betreffende verkeerskundige achtergronden wordt verwezen naar o.a. Alkim (1998), Papageorgiou et al (1989) en Ross (1988). 10 Er wordt gesproken van een file wanneer de snelheid op het hoofdwegennet daalt onder de 50km/h.


Figuur 4: Historische ontwikkeling gemiddelde snelheid personenkilometer (Meurs, 2006; Steg & Kalfs, 2000)

Uit de BREVER wet valt af te leiden dat sneller vervoer niet zal leiden tot een vermindering van de tijdsbesteding aan vervoer, maar tot een toename van de verplaatsingsafstanden. Regionale vervlechting vindt steeds vaker plaats omdat meer gebieden binnen het bereik komen te liggen (HLB, 2002; Van Wee & Dijst, 2002; De Wit & Van Gent, 1998). Hierdoor vervagen afstanden en wordt ruimtelijke nabijheid, mede onder invloed van moderne informatie- en communicatietechnologieën als minder belangrijker ervaren (Castells, 2000; Graham & Marvin, 2001). Toch blijkt dat geografische nabijheid, onder invloed van aanhoudende bereikbaarheidsbeperkingen door files steeds belangrijker wordt voor de economische prestaties van een regio (Oerlemans & Meeus, 2005). Stedelijke gebieden worden als functiegebieden in meerdere mate complementair. Als vestigingsplaats neemt de concurrentie tussen gebieden echter toe (Hall, 1995; Ministerie van EZ, 2006). Stedelijke gebieden komen hierdoor steeds vaker in netwerken te liggen (Castells, 2000). Deze regionale integratie vindt plaats onder invloed van zowel individueel gedrag als de opbouw van de plaats. Deze koppeling tussen het macroniveau (het stedelijke gebied) en het microniveau (het individuele gedrag) zorgt voor de instandhouding en ontwikkeling van beide aspecten (Pred, 1984).11 Regionale integratie draagt bij aan de concurrentiepositie van een regio en diens componenten, omdat mogelijkheden (voor bijvoorbeeld samenwerking, de afzetmarkt, gebiedsontwikkeling en/of kennisaccumulatie) kunnen groeien en kosten (onder invloed van schaalvergrotingen) kunnen dalen (Cheshire, 1999; Geurs & Ritsema van Eck, 2001). Wanneer de integratie van een regio onder invloed van een verminderde bereikbaarheid verslechtert, dan zal de concurrentiepositie ten opzichte van andere regio’s ook verslechteren, omdat de toegankelijkheid daalt waardoor minder personen de regio kunnen bereiken en deze dus onaantrekkelijker wordt om activiteiten te ondernemen (Van Dijk, 2005; Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Schrijver, 2006a). Er is dus een sterke samenhang tussen sociaalstedelijke- en infrastructurele ontwikkeling, die de concurrentiepositie van regio’s beïnvloedt (Graham & Marvin, 2001; Krijgsman, 2004; Raschbichler, 2006).

2.2.4 Kwaliteit auto versus kwaliteit openbaar vervoer Voor verplaatsingen over langere afstanden bestaat voor de meeste reizigers de keuze voor een modaliteit uit de auto of het openbaar vervoer. Beide modaliteiten hebben verschillende (omgeving)karakteristieken en daardoor verschillende kwaliteiten. Eerder is naar voren gekomen dat de auto sterk is in het spreiden van vervoersstromen en het OV sterk is in het bundelen van deze stromen. Reizigers hebben bij het maken van een reis een bepaalde verwachting (een ideaal beeld) van de kwaliteit van een modaliteit. Wanneer de kwaliteit van een modaliteit hiervan verschilt, is er sprake van een kwaliteitsgat tussen wat verwacht wordt en wat wordt geboden (Parasuraman et al, 1985). Bij een groter kwaliteitsgat wordt de beoordeling van de modaliteit negatiever.

11

Als gevolg van de aanleg van een speelveldje in een wijk gaan bijvoorbeeld meer gezinnen met jonge kinderen in de betreffende wijk wonen. Hierdoor wordt de wijk interessanter voor activiteiten gericht op deze gezinnen zodat de wijk verder ontwikkelt wat het individueel gedrag weer verandert.


Het ervaren kwaliteitsgat bij het OV is vaak groter dan bij de auto, waardoor het OV minder aantrekkelijk is (Van Dijk, 2005; Parasuraman et al, 1985; Steg & Kalfs, 2000). Dit wordt geweten aan het feit dat het OV zich kwalitatief niet kan meten met de auto (Kuijer, 2006; Schrijver, 2006a; Van Wee & Dijst, 2002). De auto is vaak sneller, betrouwbaarder en comfortabeler. Daarnaast wordt de auto vaak geassocieerd met de eigen identiteit, sociale onderscheiding en gevoel van onafhankelijkheid (Stradling, 2002). Voor veel reizigers is het OV dan ook geen serieuze reisoptie (Geerlings & Van Ast, 2004; Harms, 2003). OV heeft in stedelijke gebieden echter de potentie om een belangrijke rol te spelen omdat dit hier kan zorgen voor een effectieve verplaatsing (Bijlsma et al, 2002; Geurs, 2006; Schrijver, 2006a). Algemeen wordt verondersteld dat de kwaliteitsscore voor modaliteiten door reizigers wordt gevormd onder invloed van een drietal componenten, namelijk kosten, tijd en moeite (Bos, 2004; Hilbers, 2006; Krijgsman, 2004; Stradling, 2002; Van Wee & Dijst, 2002; Van der Wilk, 2006). Kosten en tijd zijn, in tegenstelling tot moeite relatief eenvoudig te begrijpen concepten. Moeite wordt vaak uitgedrukt als de inspanning die (vooraf) gedaan moet worden om de reis succesvol te laten verlopen.12 De karakteristieken van de weerstandscomponenten kunnen onder andere worden beïnvloed door toenemende bereikbaarheidsproblematiek en/of nieuwe technologieën. Dit kan zorgen voor een verandering in het ervaren kwaliteitsgat van verschillende modaliteiten. Verondersteld kan worden dat bij toenemende bereikbaarheidsproblemen het kwaliteitsgat van de auto groter wordt. Bij de introductie van een nieuwe vorm van OV (bijvoorbeeld HOV) bestaat de mogelijkheid dat het kwaliteitsgat van het OV kleiner wordt. Bij een verplaatsing met het HOV is de gehele keten belangrijk voor vorming van de kwaliteitscore (Martens et al, 2001). Deze ketenverplaatsing volgt uit de beschrijving van het project RandstadRapid uit bijlage 1 en is in figuur 5 weergegeven.13 Overstappunt OV of Auto

Hoogwaardig Openbaar Vervoer

Vertrek

Bus, tram, of metro

Bestemming

Figuur 5: Overzicht ketenverplaatsing bij gebruik HOV

In de volgende paragraaf wordt verder ingegaan op het individuele keuzeproces op basis van de kwaliteitstoekenning in de vervoersketen en de invloedsattributen die daarbij een rol spelen.14

2.3

Modaliteitskeuze theorie modaliteitskeuze is de uitkomst van de nuts- en gemaksafweging voor gebruik van een modaliteit, onder invloed van verschillende beoordelingscriteria

2.3.1 Inleiding Individuen voeren bepaald gedrag uit wanneer deze bepaalde behoeften bevredigt en wanneer er mogelijkheden zijn om dit gedrag tot uitvoering te brengen (Dijst, 2004; Pieterson, 2004). Binnen de Theory of Reasoned Action wordt ervan uitgegaan dat individuen bepaald gedrag uitvoeren nadat de lijn van kennis Æ houding Æ gedrag is gevolgd (Ajzen, 1991). Volgens deze theorie nemen individuen eerst (gedeeltelijk) kennis van een bepaald onderwerp en de keuzeopties die mogelijk zijn. Deze kennis zorgt voor een bepaalde houding. De houding zal (op termijn) leiden tot een bepaalde 12

Een voorbeeld van moeite is dat voor een reis met het OV, in tegenstelling tot de auto, alle reisinformatie voorafgaand aan de reis beschikbaar dient te zijn en er daardoor bij reizigers een minder gevoel van vrijheid bestaat. 13 Te voet naar het overstappunt en/of de bestemming wordt in dit onderzoek vanwege praktische redenen niet meegenomen. 14 Bij de invloedsattributen wordt niet verder ingegaan op de overstappunten. Hiervoor wordt verwezen naar het onderzoek van Michel van Gelder. Dit onderzoek gaat specifiek in op het overstappunt in de HOV-keten.


gedragsuiting in de vorm van keuze voor een keuzeset (Ajzen, 1991; Pieterson, 2004). Uitgangspunt bij deze theorie is de aanname dat individuen rationeel keuzes maken. Dit wil zeggen dat ieder individu zal proberen om met een bepaalde hoeveelheid middelen zo veel mogelijk behoeften te bevredigen (Van Wee & Dijst, 2002). De afweging in een keuzeset (voor gedrag op t=+1) wordt door het individu gerelateerd aan de situatie zoals die op t=0 wordt ervaren. In dit onderzoek bestaat het individuele gedrag uit het maken van een verplaatsing, waarbij de keuze bestaat tussen de auto en het (H)OV. Het model in figuur 6 wordt in de volgende subparagraaf nader verklaard.

2.3.2 Gedragsfasen: kennis Æ houding Æ gedrag(intentie) In de kennisfase krijgt een individu voor een verplaatsing kennis over verschillende modaliteiten en de gerelateerde karakteristieken. Deze feitelijke kennis bestaat vaak uit onvolledige informatie van beide aspecten. Met andere woorden is de feitelijke kennis de verwachting over de beschikbaarheid en over de opbouw van modaliteiten. De feitelijke kennis wordt in de houdingfase geëvalueerd aan de hand van de volgende criteria (Rogers, 1995): − Relatief voordeel: de mate waarin een modaliteit door het individu als effectiever wordt beschouwd dan een andere modaliteit . − Compatibiliteit: de mate waarin een modaliteit overeenkomt met bestaande normen en waarden, ervaringen uit het verleden en de behoeften van het individu. − Complexiteit: de mate waarin een modaliteit door het individu als moeilijk te begrijpen, te leren en te gebruiken wordt ervaren. − Uitprobeerbaarheid: de mate waarin een modaliteit door het individu voor een korte tijd kan worden uitgeprobeerd, waardoor onzekerheid sneller afneemt. − Observeerbaarheid: de mate waarin de resultaten van een modaliteit voor het individu zichtbaar zijn. Aan de hand van deze beoordelingscriteria wordt door het individu een beoordeling van het nut en het gemak van een modaliteit gemaakt (Ajzen, 1991; Ajzen & Fischbein 1980; Van den Putte, 1993). Het gemak is de mate waarin het individu ervaart dat het gebruik vrij van moeite is. Het nut is de mate waarin het individu het gebruik ervaart als een bijdrage aan de uitvoering van de verplaatsing (Karahanna & Straub, 1999; Liker & Sindi, 1997). Deze concepten sluiten aan bij de invloedscomponenten tijd, kosten en moeite, waarbij tijd en kosten als nut, én moeite als gemak kunnen worden gepercipieerd.

Kennis

Houding

Gedrag

Waargenomen nut modaliteit (Onvolledig) overzicht modaliteiten en karakteristieken

Beoordelingscriteria

Intentie tot gedrag

Keuze voor modaliteit

Waargenomen gemak modaliteit

Figuur 6: Schematisch individueel gedragskeuzeproces (Ajzen & Fischbein, 1980; Van den Putte, 1993)


De uitkomst van de nut- en gemakafweging is de intentie tot gebruik van een modaliteit voor een verplaatsing. De intentie tot gebruik is bepalend voor het uiteindelijke gedrag in de gedragsfase. Wanneer een persoon de intentie heeft om een modaliteit te gebruiken dan zal een individu die op termijn ook gebruiken, omdat voor het individu het gedrag voldoende gemak en nut oplevert (Ajzen, 1991; Ajzen & Fishbein, 1980; Pijpers et al, 2002; Van den Putte, 1993). Er moet echter wel rekening worden gehouden met het feit dat reizigers niet elke dag opnieuw de keuze voor een modaliteit maken (Van Wee & Dijst, 2002).

2.3.3 Invloedsattributen modaliteitskeuze In deze subparagraaf wordt een groslijst van invloedsattributen opgesteld die onderhevig kunnen zijn aan de beoordelingscriteria in het keuzeproces voor gebruik van de auto of het HOV. De validatie van deze invloedsattributen is gebaseerd op het uitgangspunt dat individuen de keuze voor een modaliteit maken op basis van een nut- en gemakafweging. De attributen worden afgeleid uit de concepten tijd, kosten en moeite, die uit de literatuur naar voren zijn gekomen als belangrijke concepten bij de individuele afweging tussen auto en (H)OV. Aansluitend aan deze harde invloedsattributen wordt ingegaan op de modererende invloedsattributen, die een meer contextgerelateerde relatie hebben. Per attribuut wordt aangegeven op welk beoordelingscriterium van Rogers (1995) het attribuut aangrijpt. Harde invloedsattributen Kosten, Tijd en Moeite - Reiskosten (relatief voordeel): wanneer de prijs voor een verplaatsing met het HOV hoger wordt dan met de auto zal de houding t.a.v. de verplaatsing negatiever worden, omdat de nut- en gemakafweging een mindere uitkomst krijgt (Hensher & Reyes, 2000; Van Wee & Dijst, 2002). Wanneer de auto duurder wordt, bijvoorbeeld onder invloed van kilometerheffing, kan eenzelfde reactie worden bewerkstelligd (Geerlings & Van Ast, 2004; Peeters et al, 2000). - Reistijd (relatief voordeel): wanneer de tijd die een verplaatsing met het HOV kost langer wordt dan met de auto zal de houding t.a.v. een verplaatsing negatiever worden, omdat de nut- en gemakafweging een mindere uitkomst krijgt (Bakker & Ouwehand, 2006a; Harms, 2003; Hensher & Reyes, 2000; Ministerie V&W, 2005f; Van Wee & Dijst, 2002). De tijd die het voor- en natransport kost weegt in de individuele afweging vaak zwaarder dan de tijd die het hoofdtransport in beslag neemt (Krijgsman, 2004; Tromp, 2006). De tijd die een reis met de auto kost wordt beïnvloed door filevorming. - Kwaliteit HOV en kwaliteit natransport (relatief voordeel en observeerbaarheid): wanneer de kwaliteit van het HOV en de kwaliteit van het natransport toenemen zal de houding t.a.v. de verplaatsing met het HOV positiever worden, omdat het kwaliteitsgat kleiner wordt, waardoor de nut- en gemakafweging een positievere uitkomst krijgt (Parasuraman et al, 1985). De kwaliteit van het voortransport wordt niet meegenomen als invloedsattribuut, omdat het voortransport wordt uitgevoerd met de auto of het OV en er dan vaak sprake is van een directe verbinding die op variabele tijden begonnen kan worden, waarbij de onzekerheid relatief laag is en de kwaliteit groot. Tevens is dit een keuzemogelijkheid die redelijk losstaat van het vervolg in de keten. De afstand tot aan het overstapstation zal van invloed kunnen zijn op de keuze voor de auto of het OV als voortransportmiddel omdat dit de moeite in de nut- en gemakafweging vergroot. De concepten kwaliteit HOV en kwaliteit natransport worden hieronder verder uitgewerkt. Kwaliteit HOV - Frequentie (relatief voordeel en observeerbaarheid): wanneer het aantal mogelijkheden om te reizen met het HOV per tijdseenheid toeneemt zal de houding t.a.v. de verplaatsing positiever worden, omdat de onzekerheid voor eventuele vertragingen afneemt en de spreiding van de verwachte reistijd kleiner wordt, waardoor de nut- en gemakafweging een positievere uitkomst krijgt (Bakker & Ouwehand, 2006a; Bruinsma et al, 1998; Ministerie V&W, 2005f; Van Nes, 2002; Nielsen, 2000; Van Zuylen, 2000). - Kans op vertraging (relatief voordeel): wanneer de kans op vertraging van het HOV stijgt zal de houding t.a.v. de verplaatsing negatiever worden, omdat de punctualiteit lager wordt en de


-

-

-

-

spreiding rondom de reistijd wordt vergroot, waardoor de nut- en gemakafweging een lagere uitkomst krijgt (Bruinsma et al, 1998; Ministerie V&W, 2005f; Molin et al, 2006; Stradling, 2002; Van der Vlist et al, 2004). Informatievoorziening tijdens reis (relatief voordeel): wanneer de informatievoorziening tijdens een reis met het HOV toeneemt zal de houding t.a.v. de verplaatsing positiever worden, omdat de extra informatie de voortgang van de verplaatsing bijhoudt en zekerheid aan de reiziger verschaft over de verplaatsing, waardoor de nut- en gemakafweging een hogere uitkomst krijgt (Bakker & Ouwehand, 2006a; Molin et al, 2006; Stradling, 2002; Van Wee & Dijst, 2002). Zitkans HOV (relatief voordeel): wanneer de zitkans in het HOV groter wordt zal de houding t.a.v. de verplaatsing positiever worden, omdat de inspanning tijdens de verplaatsing afneemt en het comfort toeneemt, waardoor de nut- en gemakafweging een positievere uitkomst krijgt (Harms, 2003; Van Wee & Dijst, 2002). Vorm kaartcontrole (observeerbaarheid): wanneer de vorm van kaartcontrole bij een verplaatsing met het HOV meer persoonlijker en strikter wordt zal de houding t.a.v. de verplaatsing positiever worden, omdat de nut- en gemakafweging toeneemt vanwege vergroot gevoel van veiligheid (Van Wee & Dijst, 2002). Serviceniveau (relatief voordeel en compatibiliteit): wanneer het serviceniveau tijdens een verplaatsing met het HOV toeneemt zal de houding t.a.v. de verplaatsing positiever worden, omdat de nut- en gemakafweging positiever wordt vanwege vergroot comfort (Van Wee & Dijst, 2002).

Kwaliteit natransport - Beschikbaarheid vervoermiddelen natransport (relatief voordeel): wanneer meerdere vormen van natransport mogelijk zijn aansluitend aan het HOV kan de houding t.a.v. het natransport positiever worden, omdat de mogelijkheden toenemen en de uitstraling hiervan verschillende ervaringen en gevoelens naar boven brengt die een rol spelen bij de nut- en gemakafweging (Aarts et al, 1997; Krijgsman, 2004; Van Wee & Dijst, 2002). - Frequentie natransport (relatief voordeel en observeerbaarheid): wanneer het aantal mogelijkheden om te reizen met het natransport per tijdseenheid toeneemt zal de houding t.a.v. het natransport positiever worden, omdat de onzekerheid voor eventuele vertragingen afneemt en de spreiding van de verwachte reistijd kleiner wordt, waardoor de nut- en gemakafweging een positievere uitkomst krijgt (Bruinsma et al, 1998; Ministerie V&W, 2005f; Van Nes, 2002; Nielsen, 2000; Van Zuylen, 2000). - Aantal overstappunten natransport (relatief voordeel): wanneer het aantal overstappunten tijdens het natransport groter wordt zal de houding t.a.v. het natransport negatiever worden, omdat overstappen wordt beschouwd als obstakel voor verplaatsingen. Het risico op vertraging en de moeite die het overstappen kost wordt als negatief ervaren waardoor de nut- en gemakafweging een mindere uitkomst krijgt (Bakker & Ouwehand, 2006a; Bijlsma et al, 2002; Hensher & Reyes, 2000; Molin et al, 2006; Rietveld, 2002). - Zitkans natransport (relatief voordeel): wanneer de zitkans bij het natransport groter wordt dan zal de houding t.a.v. het natransport positiever worden, omdat de inspanning voor een verplaatsing hierdoor afneemt en het comfort toeneemt, waardoor de nut- en gemakafweging een positievere uitkomst krijgt (Harms, 2003; Van Wee & Dijst, 2002). Modererende invloedsattributen - Leeftijd en huidige reismodaliteit (compatibiliteit): waneer een reiziger een hogere leeftijd heeft dan zal de houding t.a.v. een verplaatsing verschillend zijn dan van iemand met een lagere leeftijd, omdat de oudere persoon langer een verplaatsing op een bepaalde manier maakt waaraan de persoonlijke normen en waarden worden aangepast en/of omdat de persoonlijke omstandigheden niet alle keuzemogelijkheden toelaten (bijvoorbeeld o.i.v. fysieke beperkingen). De gewoonte kan ervoor zorgen dat de huidige reismodaliteit wordt overgewaardeerd, terwijl anderen worden ondergewaardeerd. Er zal pas een andere modaliteitskeuze gemaakt worden wanneer duidelijk is dat het alternatief beter is dan de huidige modaliteit. Tevens is het mogelijk dat individuen ander keuzegedrag zien als een persoonlijke nederlaag, omdat de eigen identiteit wordt aangetast (Aarts et al, 1997; Steg & Kalfs, 2000; Stradling, 2002; Thogersen, 2001).


-

-

-

-

-

-

Opleidingsniveau (complexiteit en observeerbaarheid): wanneer een reiziger een hoger opleidingsniveau heeft dan zal de houding t.a.v. een verplaatsing verschillend zijn dan van iemand met een lager opleidingsniveau, omdat een hogere opleiding vaak tot gevolg heeft dat individuen een beter inzicht in de mogelijkheden (voor- en nadelen) van een modaliteit hebben (Harms, 2003; Steg & Kalfs, 2000). Daarnaast beschikken deze individuen vaak over een hoger inkomen en bestedingsniveau waardoor de keuzemogelijkheden anders gewaardeerd kunnen worden (Harms, 2003). Afstand reis (relatief voordeel): wanneer een reiziger een langere reisafstand moet overbruggen dan zal de houding t.a.v. een verplaatsing verschillend zijn dan van iemand die een kortere reisafstand moet overbruggen, omdat verschillende verplaatsingen verschillende specifieke voordelen (betreffende bundeling of spreiding van vervoersstromen) hebben inzake een reis (Krijgsman, 2004; Schrijver, 2006a). Bezit auto (relatief voordeel): wanneer een reiziger een eigen auto bezit, een lease-auto bezit of geen auto bezit dan zal de houding t.a.v. een verplaatsing verschillend zijn, omdat b.v. bij een lease-auto kosten anders worden gepercipieerd en bij geen auto er minder mogelijkheid bestaat om deze modaliteit te gebruiken, waardoor de keuzemogelijkheden anders kunnen worden gewaardeerd. Hoeveelheid autokilometers (relatief voordeel): wanneer een reiziger meer kilometers aflegt met de auto dan zal de houding t.a.v. een verplaatsing verschillend zijn omdat deze reiziger in meerdere mate wordt geconfronteerd met de mobiliteitsproblemen, waardoor de waardering voor een verplaatsingsmogelijkheid verschillend wordt ervaren. Wet- en regelgeving (observeerbaarheid): wanneer een verplaatsing door wet- en regelgeving ondersteund wordt (bijvoorbeeld in de vorm van subsidies en/of ontheffingen) dan zal een reiziger een meer positieve houding t.a.v. een verplaatsing hebben, vanwege verhoogd vertrouwen en duidelijkheid (Pijpers et al, 2002). Sociale druk (comptabiliteit en observeerbaarheid): wanneer meer derden gebruik maken van een verplaatsing dan kan dit de houding van een reiziger t.a.v. een verplaatsing veranderen, omdat de reiziger wel of geen deel wil uitmaken van een bepaalde groep (Liker & Sindi, 1997).

Er is gestreefd naar een zo volledig mogelijke dekking van de factoren die een rol kunnen spelen bij de individuele keuze voor een modaliteit. De opgestelde factoren worden ondersteund door de reizigerspiramide waarin een bundeling is gemaakt van belangrijke concepten die binnen de literatuur veelvuldig worden gebruikt voor het keuzeproces van reizigers. De piramide is opgebouwd uit betrouwbaarheid, snelheid, gemak, comfort en beleving (Schrijver, 2006a). Daarnaast zijn alle kwaliteitskenmerken voor een verplaatsing die door het Ministerie van V&W worden herkend, hierboven genoemd en opgenomen in de groslijst (Bijlsma et al, 2002). Naast de genoemde factoren zijn er tal van andere factoren die een rol zouden kunnen spelen in het afwegingsproces van reizigers. Dezen zullen in de analyse niet worden meegenomen, omdat ze voor iedere keuzeoptie in dit keuzeproces een gelijke invloed hebben (bijvoorbeeld vergrijzing, bevolkingsgroei, inflatie), minder belangrijk worden geacht in deze specifieke modaliteitskeuze (bijvoorbeeld bagagecapaciteit, parkeergelegenheid, variëteit taak) of reeds naar voren komen in het onderzoek naar de potentie van het HOV-opstappunt (bijvoorbeeld kwaliteit overstappunt).

2.4 Conclusie theoretische benadering In dit hoofdstuk is het uitgangspunt van de analyses geschetst aan de hand van theorievorming inzake technologieontwikkeling, mobiliteitsontwikkeling en modaliteitskeuze. Dit resulteert in het conceptueel model zoals weergegeven in figuur 7, waarbij de onderzoeksrichtingen mobiliteitsontwikkeling en modaliteitskeuze worden gekoppeld.


De verbanden uit het conceptueel model zijn als volgt te verklaren: Bereikbaarheid regio Æ Concurrentiepositie regio (+) Als de bereikbaarheid van een regio toeneemt dan zal de concurrentiepositie van de regio ten opzichte van andere regio’s toenemen, omdat onder invloed van een verhoogde bereikbaarheid er minder files in de regio staan en er meer personen in staat zijn om in dezelfde reistijd de regio te bereiken waardoor deze aantrekkelijker (om te vestigen, te wonen, te winkelen etc.) wordt ten opzichte van andere regio’s en de concurrentiepositie stijgt. Doorstroming wegennet Æ Bereikbaarheid regio (+) Als de doorstroming op het wegennet verbetert dan zal de bereikbaarheid van de regio toenemen, omdat een verbeterde doorstroming betekent dat voertuigen onder meer ideale condities kunnen doorrijden op het wegennet en er minder voertuigverliesuren optreden en de regio beter bereikbaar wordt. Mobiliteit regio 2020 Æ Doorstroming wegennet (-) Als de mobiliteit in een regio in 2020 groter wordt dan zal de doorstroming op het wegennet afnemen, omdat wanneer er meer reizigerskilometers in een regio worden afgelegd er vaak een deel voor de auto zal kiezen. Een verhoogd aantal auto’s op het wegennet zal zorgen voor een minder ideale doorstroming omdat de capaciteit gelijk blijft en de IC waarde groter wordt. Aanbod verkeer Æ Doorstroming wegennet (-) Als het aanbod verkeer toeneemt dan zal de doorstroming op het wegennet afnemen, omdat het aantal voertuigen per kilometer per rijstrook dan toeneemt, waardoor de snelheid op het wegsegment zal dalen en het aantal voertuigen per uur op een vast punt zal stijgen. Dit betekent dat de verkeersstroom steeds minder stabiel wordt (de IC waarde wordt groter) waardoor de doorstroming verslechtert. Gebruik HOV Æ Aanbod wegverkeer (herkomstmodaliteit) (-) Als het gebruik van het HOV toeneemt dan zal het aanbod wegverkeer afnemen wanneer de reizigers in het HOV voorheen met de auto reisde, omdat er dan voormalige autoreizigers in het HOV zitten, waardoor het aantal auto’s op het wegennet vermindert. Intentie gebruik HOV Æ Gebruik HOV (+) Als de intentie tot gebruik van het HOV onder reizigers toeneemt dan zal het gebruikt van het HOV stijgen, omdat in geval van een verbeterde intentie er bij gebruikers een hogere waardering en verwachting inzake nut en gemak bestaat wat ervoor zorgt dat meer individuen gebruik willen maken van het HOV en deze ook uiteindelijk gaan gebruiken. Waargenomen gemak Æ Intentie gebruik HOV (+) Als het waargenomen gemak toeneemt dan zal de intentie tot gebruik van het HOV toenemen, omdat individuen dan het HOV met verhoogd gemak ervaren, onder invloed van verlaagde moeite, waardoor de technologie door de verhoogde aantrekkelijkheid hoger wordt gewaardeerd en individuen een hogere intentie tot gebruik zullen hebben. Waargenomen nut Æ Intentie tot gebruik HOV (+) Als het waargenomen nut toeneemt dan zal de intentie tot gebruik van het HOV toenemen, omdat individuen dan het HOV als meer nuttig ervaren, onder invloed van verhoogde effectiviteit, waardoor deze door de verhoogde aantrekkelijkheid hoger wordt gewaardeerd en individuen een hogere intentie tot gebruik zullen hebben.


Invloedsattributen

Waargenomen gemak

Gebruik HOV

Waargenomen nut

Intentie gebruik HOV

Figuur 7: Conceptueel model

Herkomst modaliteit

Aanbod verkeer

Mobiliteit regio 2020

Doorstroming wegennet

Bereikbaarheid regio

Concurrentiepositie regio


Hoofdstuk 3 Methodiek In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de methode van onderzoek. Het type onderzoek is een exploratief onderzoek. Er is sprake van een analyse naar de mobiliteitsproblemen in 2020 en een analyse naar de effecten van Hoogwaardig Openbaar Vervoer in het Rondje Randstad aan de hand van reizigersvoorkeuren. De keuze voor de analyse is gebaseerd op de theoretische benadering uit hoofdstuk 2. De stappen die worden genomen in het onderzoek zijn in bijlage 2 schematisch weergegeven, waarbij is aangeduid in welk hoofdstuk van het onderzoeksverslag het onderdeel wordt beschreven en uit welke deelvraag het analyseonderdeel voortkomt. De stappen die hier worden aangegeven worden in deze paragraaf verklaard en uitgelegd.

3.1 Analysemethode mobiliteitsontwikkeling De analyse naar de mobiliteitsproblemen in 2020 richt zich op de ontwikkelingen van de reistijdvertraging tot 2020 in de Randstad. Hiervoor wordt ingegaan op de huidige mobiliteitssituatie en de ontwikkeling hiervan tot 2020. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van een drietal scenario’s, waarin rekening gehouden wordt met ontwikkelingen op mobiliteitsgebied. De analyse wordt uitgevoerd met behulp van literatuur over toekomstige mobiliteitsontwikkelingen en met behulp van interviews met experts om inzicht te krijgen in de achtergronden van de ontwikkelingen. De interviews worden gehouden met experts van overheden, kennisinstellingen en commerciële bedrijven. Hierbij wordt gebruik gemaakt van een open vragenlijst, waarbij de literatuurresultaten worden voorgelegd aan de experts. De experts worden benaderd vanwege ervaring op het gebied van mobiliteitsontwikkeling. De uitkomst van deze analyse zal bestaan uit een vergelijking van de opgestelde mobiliteitsscenario’s met de overheidsdoelstellingen in 2020 en een inschatting van de mate waarin de problemen in 2020 verkleind moeten worden om te voldoen aan de overheidsdoelstellingen.

3.2 Analysemethode individuele modaliteitskeuze De analyse naar de achtergronden van reizigers voor de modaliteitskeuze bestaat uit een enquête onder reizigers. Met behulp van de enquête is het mogelijk om reizigersvoorkeuren direct af te leiden van de preferenties die reizigers hebben. Een deel van de enquête zal ingaan op de reizigersvoorkeuren ten aanzien van de karakteristieken van HOV en een ander deel zal ingaan op het keuzegedrag van reizigers wanneer de auto, het openbaar vervoer en het HOV tegen over elkaar worden uitgezet. De resultaten van de enquête zullen een inzicht schetsen in het verschil in de specifieke voorkeuren van reizigers ten aanzien van HOV en in de achtergronden van de keuze voor een bepaalde modaliteit. Hiermee kan een inschatting gemaakt worden van de hoeveelheid reizigers die gebruik zullen gaan maken van een bepaalde configuratie van HOV en in welke mate HOV voldoet aan de wensen van reizigers. Dit sluit aan bij de doelstelling van het onderzoek. De enquête zal uitgevoerd worden op basis van een zogenaamde multivariate conjuncte analyse (Hair et al, 1995). Met behulp van deze analyse is het mogelijk om een (ex-ante) evaluatie van een nieuwe technologie, product en/of proces uit te voeren, waarbij de wensen en voorkeuren (stated preference) van de gebruiker worden ingeschaald. De uitkomst van deze analyse bestaat uit een overzicht van gebruikersacceptatie, waarbij inzicht verkregen wordt in de specifieke voorkeuren van reizigers en in welke mate de waardering voor een modaliteit toe- of afneemt bij verschillende systeemkarakteristieken. De analyse kan derhalve bijdragen aan de optimalisatie van het productdesign en systeemkarakteristieken (Hair et al, 1995). Deze methode wordt binnen verschillende universitaire verkeer- en vervoervakgroepen veelvuldig gebruikt om inzicht te krijgen in de voorkeuren van reizigers (Bos, 2004; Marchau et al, 2001; Molin, 1999). De methode kan in deze casus gebruikt worden omdat hiermee inzicht verkregen kan worden in factoren die invloed uitoefenen op het gebruik van HOV en in de mate waarin dit gebeurd. Hiermee kunnen aanbevelingen gedaan worden over de te volgen strategie aangaande deze factoren.


3.3 Conclusie methodiek De uitkomst van de twee hierboven beschreven analyses zal leiden tot een inschaling van de impact op de bereikbaarheid van de verschillende scenario’s ten opzichte van het HOV. Met andere woorden zal een indicatie gegeven worden van de toegevoegde waarde van het HOV, welke wordt gevormd aan de hand van reizigersvoorkeuren. Een overzicht van de dataverzamelingsmethode van dit onderzoek wordt in tabel 2 weergegeven. Tabel 2: Overzicht dataverzamelingsmethode

Analyse mobiliteitsontwikkeling 2020 Analyse individuele modaliteitskeuze Beleidsimplicaties

Literatuur X X

Interview expert X

Enquête X

X

Bij aanvang van de verschillende analysedelen wordt middels een analysekader ingegaan op de achtergrond van de afzonderlijke specifieke stappen die worden genomen. Hierbij wordt nader ingegaan op de methode en de uitkomsten van de analyse in het betreffende onderdeel. Hierbij zal tevens een terugkoppeling gemaakt worden naar de theoretische achtergrond uit hoofdstuk 2 die hierop aangrijpt en als basis dient voor de analyses.


Hoofdstuk 4 Mobiliteitsontwikkeling In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de ontwikkeling van de verandering in de mobiliteitsbehoefte en daaraan gerelateerde problemen tot 2020. Hieraan voorafgaand wordt een analysekader opgesteld over op welke manier de ontwikkeling in kaart gebracht wordt. Met behulp van deze analyse worden deelvragen 1 en 2 beantwoord.

4.1 Analysekader mobiliteitsontwikkeling De analyse naar de ontwikkeling van de mobiliteit tot 2020 wordt uitgevoerd aan de hand van literatuur en interviews met experts. Hiervoor worden de huidige mobiliteit en mobiliteitproblemen als uitgangspunt gebruikt voor de situatie in 2020. Met behulp van literatuur, voornamelijk publicaties van het Ministerie van Verkeer en Waterstaat en de Adviesdienst Verkeer en Vervoer, wordt ingegaan op de huidige stand van zaken van de mobiliteitsindicatoren (filezwaarte en voertuigverliesuren). Met behulp van literatuur en interviews met experts wordt de analyse naar de ontwikkeling van de indicatoren tot 2020 uitgevoerd. Literatuur die hiervoor gebruikt wordt gaat in op verkeerskundige berekeningen met het verkeersmodel LMS.15 Open interviews met experts op het gebied van mobiliteit en mobiliteitsontwikkeling gaan in op de achtergronden van de ontwikkeling en de validatie van de literatuuruitkomsten. De literatuurverwijzing in paragraaf 4.4.3 ingaande op de expertreflectie verwijst naar de interviews met de betreffende experts, waarvan een overzicht in bijlage 4 is weergegeven. De experts zijn benaderd vanwege hun ervaring en expertise op het gebied van mobiliteitsontwikkeling, prijsbeleid en bereikbaarheid. De uitkomst van de twee analyses bestaat uit een overzicht van het verschil van de mobiliteitssituatie op dit moment en de situatie in 2020. De situatie in 2020 zal worden aangeduid in de vorm van een drietal scenario’s, namelijk een nulscenario, een prijsbeleidscenario en een OV+ scenario. Deze scenario’s gaan in op de meest voor de hand liggende ontwikkelingen tot 2020 op mobiliteitsgebied, die uit de Nota Mobiliteit (2004) naar voren komen. 4.2 Introductie Nederlands belangrijkste economische regio de Randstad (5420 km2) is een Europees infrastructureel knooppunt met een mainport functie. De economische situatie is grotendeels afhankelijk van de positie in het internationale transportnetwerk en de bereikbaarheid van het gebied (Egeter & Immers, 2005; Priemus & Visser, 1995). De Randstedelijke functiegebieden zijn verschillend gespecialiseerd en concurreren om mensen en instellingen (Ministerie van EZ, 2006; Ritsema van Eck et al, 2006). Uit tabel 3 komt naar voren dat de bevolkingsomvang de afgelopen vijftig jaar in de vier grote steden is afgenomen terwijl de omvang van de Nederlandse bevolking en de Randstad is gegroeid. Omdat veel functies en werkgelegenheid in de steden liggen, is vooral de bereikbaarheid in de stedelijke gebieden verslechterd (Kooij & Van de Laar, 2002; Schrijver, 2006a). Tabel 3: Bevolkingsomvang vanaf 1900 in verschillende gebieden (Kooij & Van de Laar, 2002)

1900 1950 2000

Nederland 5.104.000 10.027.000 15.864.000

100% 100% 100%

Randstad 2.058.000 5.068.000 7.396.000

40% 51% 47%

Grote steden 1.137.468 22% 2.296.898 23% 1.998.722 13%

In de Randstad is de helft van het ruimtelijke gebied verstedelijkt, waarvan infrastructuur ongeveer 30% van de ruimte inneemt (Priemus & Visser, 1995). In de Randstad ligt ongeveer 1000 kilometer snelweg (Ministerie V&W, 2006b).16 De snelwegen zijn de afgelopen decennia aangelegd met een in 15

Het Landelijk Modelsysteem Verkeer en Vervoer (LMS) van het AVV is een rekeninstrument voor het maken van prognoses voor het personenvervoer op (middel)lange termijn. De belangrijkste invoervariabelen zijn demografische, sociale economische en ruimtelijke variabelen. Deze zijn overeenkomstig met de variabelen die de mobiliteitsbehoefte bepalen (Geurs & Ritsema van Eck, 2001). 16 In Nederland ligt in totaal ongeveer 2500 kilometer snelweg (Ministerie V&W, 2006b).


de tijd veranderende ruimtelijke- en transportstrategie, waardoor niet het meest efficiënte netwerk is ontwikkeld (Snelders et al, 2005). Hiernaast is het onderliggende secundaire wegennet maar beperkt geschikt om als alternatief te functioneren (Rijkswaterstaat, 2005). Om de mobiliteit en de mobiliteitsgroei in goede banen te leiden en niet beperkend te laten zijn voor de economie, heeft de overheid de doelstelling aangaande het wegverkeer voor 2020 als volgt geconcretiseerd (Ministerie V&W, 2005a): De filezwaarte (in voertuigverliesuren) in 2020 moet gelijk zijn aan de situatie in 1992 Uit de overheidsdoelstelling komt naar voren dat de overheid niet de oplossing voor het fileprobleem nastreeft maar de reiziger een betrouwbare reistijd wil garanderen die binnen bepaalde marges ligt (Harms, 2003; Ministerie V&W, 2005f). De doelstellingen zullen in de volgende paragrafen getoetst worden aan de hand van de huidige situatie en mogelijke toekomstige situaties.

4.3 Mobiliteit heden De huidige mobiliteitsituatie wordt beschreven in de Nota Mobiliteit (2004). Hieruit blijkt dat de mobiliteit in Nederland tot congestieproblemen leidt. De filezwaarte in Nederland is de afgelopen twintig jaar verdrievoudigd (Bogaerts et al, 2004). De files zijn wat betreft lengte en reistijdvertraging groter geworden en vullen ook langere dagdelen (Hijman, 2006). Dit is in figuur 8 aan de hand van de ontwikkeling van de filezwaarte weergegeven.

1992 = 100%

Figuur 8: Ontwikkeling filezwaarte 1983 – 2003 (Bogaerts et al, 2004)

Een onevenredig groot deel van de totale filezwaarte komt binnen de Randstad voor (Van Dijk, 2005; Hilbers et al, 2004; Manshanden et al, 2005). De trajecten tussen de vier grote steden in de Randstad hebben een lagere reistijdbetrouwbaarheid dan de rest van Nederland met een relatief grote vertragingstijd (Hijman, 2006; Ministerie V&W, 2005c). Wanneer de mobiliteitssituatie in Nederland wordt gekwantificeerd aan de hand van de bereikbaarheidsindicatoren kan dat als in tabel 4 worden weergegeven. Tabel 4: Overzicht ontwikkeling mobiliteitsindicatoren t.a.v. overheidsdoelstellingen (Hilbers et al, 2004; Hijman, 2006)

Voertuigverliesuren (percentiel) Voertuigverliesuren (mln uur/jaar)

2000 100 42,6

2001 118 50,3

2002 107 45,6

2003 108 46,0

2004 115 49,0

2005 124 52,8

Doel V&W 60 in 2020 25,6

Uit tabel 4 blijkt dat het aantal voertuigverliesuren in 2005 t.o.v. 2000 met 24% is gestegen terwijl de doelstelling voor 2020 een daling van 40% beoogt. De mobiliteitsproblemen worden grotendeels veroorzaakt door een te groot verkeersaanbod (Hijman, 2006). Op de snelwegen in de Randstad is de gemiddelde IC waarde in de spits 0,67 en tijdens de overige dagedelen 0,47 (Hilbers et al, 2004; Ministerie V&W, 2006b). Omdat dit gemiddelden betreft is


er, zoals uit de filezwaarte- en de voertuigverliesurenontwikkeling blijkt, sprake van stevige congestievorming. De ontwikkeling van de filezwaarte kan worden afgezet tegen andere maatschappelijke ontwikkelingen. In bijlage 3 is de historische ontwikkeling van de grootheden bevolkingsomvang, filezwaarte, groei BBP en (motor)mobiliteit aangegeven. Hieruit blijkt dat de omvang van de bevolking sinds 1983 met ongeveer 2 miljoen personen is gestegen, de filezwaarte is verdrievoudigd, de groei van het BBP schommelt maar netto toeneemt en de totale mobiliteit stijgt (Bogaerts et al, 2004; CBS, 2006a; Commandeur & Koornstra, 2001; Van Dijk, 2005; Kooij & Van der Laar, 2002; Kranendonk & Verbruggen, 2006). Uit de historische ontwikkeling valt een trend af te leiden dat stijgende mobiliteit en stijgende motormobiliteit een grotere filezwaarte tot gevolg hebben. Dit ondersteunt de visie dat vertragingen op de weg optreden wanneer het verkeersaanbod groter wordt dan waarop de aanwezige wegcapaciteit is berekend. Eenzelfde trend lijkt niet op te gaan voor de relatie tussen de groeiontwikkeling van de filezwaarte en de groeiontwikkeling van het BBP. Dit impliceert dat extra vertragingen op de weg geen economische gevolgen hebben. Echter betekent dit alleen maar dat er geen direct verband bestaat tussen dezegrootheden. Een indirect verband, waarbij factoren als innovatief klimaat, risicobereidheid, vestigingsplaats, hoeveelheid verkeersslachtoffers en verscheidene andere factoren) een rol spelen zijn hierbij niet meegenomen. Daarnaast is onbekend wat de BBP-ontwikkeling is bij afwezigheid van filegroei. Alhoewel de relatie niet direct uit de historische ontwikkeling blijkt, wordt door veel actoren aangenomen dat er wel degelijk een relatie tussen de filezwaarte en het BBP bestaat (Kemp & Rotmans, 2002; Ministerie V&W, 2005a; SWOV, 2005).

4.4

Mobiliteitsontwikkeling 2020

4.4.1 Ontwikkeling determinanten De mobiliteitssituatie in 2020 op de weg is afhankelijk van de groei van het verkeersaanbod en de aanleg van nieuwe infrastructuur. Nieuwe infrastructuur Tot en met 2020 wordt het hoofdwegennet beperkt uitgebreid. In de Randstad wordt de infrastructuur op enkele trajecten uitgebreid.17. Daarnaast worden op verschillende trajecten extra rij- en spitsstroken aangelegd. De investeringskosten voor deze uitbreidingen liggen tot 2020 op ongeveer 14 miljard Euro (Platform ABVM, 2005). De infrastructuurcapaciteit in Nederland zal hierdoor met ongeveer 10% toenemen van 0,15 wegkilometer/km2 naar 0,16 wegkilometer/km2. In de Randstad neemt de capaciteit van 0,20 wegkilometer/km2 naar 0,22 wegkilometer/km2 toe (Hilbers et al, 2003; Ministerie V&W, 2005a). Mobiliteitsontwikkeling Uit de literatuur komt naar voren dat het aantal reizigerskilometers wordt beïnvloed door demografische, economische, ruimtelijke en sociaal-culturele ontwikkelingen. Deze ontwikkelingen vinden autonoom plaats en vormen de mobiliteitsbehoefte in 2020. Volgens bevolkingprognoses van het CBS zal het inwoneraantal van Nederland verder toenemen van 16,2 miljoen naar 17,5 miljoen in 2020 (Bogaerts et al, 2004; Geurs & Ritsema van Eck, 2001). Uit de cijfers blijkt dat het groeitempo afneemt onder invloed van vergrijzing en teruglopende immigratie en toenemende emigratie. Omdat ouderen (in 2020 is 18,5% van de bevolking ouder dan 65 jaar) steeds meer over de auto als vervoermiddel gaan beschikken zal vooral de mobiliteit onder deze bevolkingsgroep toenemen. De verplaatsingstijdstippen van deze groep zullen vooral buiten de spits zijn, waardoor de wegmobiliteit op deze tijdstippen zal toenemen. De beroepsbevolking groeit tot 2020 niet significant. Onder invloed van bevolkingsgroei stijgt het aantal personen in de spits niet of nauwelijks (Schoon, 2005; Ministerie van VROM, 1999).

17

De grootste infrastructuuruitbreidingen vinden plaats bij de A4 Delft – Schiedam en de A10 Amsterdam-West.


Voor de economische ontwikkeling op de langere termijn gebruikt het CPB een drietal scenario’s om de onzekerheden vorm te geven. In alle drie de scenario’s is er in bepaalde mate ruimte voor economische groei welke per procent ongeveer 1,5% mobiliteitsgroei oplevert (Schoon, 2005). Een onderdeel hiervan wordt gevormd door ruimtelijke ontwikkeling. Een ontwikkeling die wordt gestuurd door de wens van personen om te wonen naar de eigen wensen en inzichten. Hierdoor nemen verplaatsingsafstanden, voor bijvoorbeeld woon-werk verkeer toe. Sociaal-culturele ontwikkelingen zoals een toename van 25% van de éénpersoonshuishoudens, verdere toetreding van vrouwen op de arbeidsmarkt en extensievere vrijentijdsbesteding zorgen tevens voor toenemende mobiliteit (Bogaerts et al, 2004; Schoon, 2005; Steg & Kalfs, 2000). De verwachting is tevens dat onder invloed van toenemende inkomens en toename van het aantal alleenstaanden, het Nederlandse wagenpark de komende jaren sneller zal groeien dan het aantal huishoudens. De gemiddelde mobiliteit zal per persoon stijgen (Harms, 2003; Schoon, 2005; Steg & Kalfs, 2000). Het totale aantal reizigerskilometers zal volgens het CPB en het Ministerie V&W tot 2020 toenemen met 20% ten opzichte van 2000 (CPB, 2004; Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Ministerie V&W, 2005a; Rijkswaterstaat, 2005). Dit betekent dat de totale mobiliteit in 2020 ongeveer 230 miljard kilometer bedraagt. 4.4.2 Scenario-ontwikkeling In deze subparagraaf wordt nader ingegaan op de effecten van de mobiliteitsgroei voor de situatie op de snelwegen. Dit wordt uitgewerkt aan de hand van het nulscenario, het prijsbeleidscenario en het OV+ scenario. Nulscenario Vanwege toenemende verstedelijking en bedrijvigheid zal de groei van het autoverkeer groter zijn dan van overige modaliteiten. Deze zal met ongeveer 40% stijgen, waardoor deze uitkomt op ongeveer 160 miljard kilometer (Geurs & Ritsema van Eck, 2001; Hilbers et al, 2003; Ministerie V&W, 2005a; Ministerie van VROM, 1999). Uit verkeersmodellen blijkt dat dit betekent dat het aantal files zal toenemen, omdat de capaciteit van de infrastructuur maar met ongeveer 10% stijgt. Een stijging van het autokilometrage met 1% leidt gemiddeld tot een stijging van de voertuigverliesuren met 2,2% (Rietveld, 2000). De doorstroming op de wegen in Nederland en de Randstad in en buiten de spits kan dan zoals in tabel 5 worden weergegeven. Uit deze tabel komt naar voren dat de doorstroming zowel in Nederland en de Randstad zal verslechteren. De stijging is buiten de Randstad groter, omdat in de Randstad er vanwege de reeds aanwezige verkeersdruk er nog weinig stijging van verkeersaanbod mogelijk is. Tevens komt uit de tabel naar voren dat de mobiliteitsproblemen zich meer over de dag zullen verspreiden. Het aantal voertuigverliesuren zal hierdoor ten opzichte van. 2000 verdubbelen naar 85,2 miljoen uur in 2020 (Bakker et al, 2005; Hilbers et al, 2003; Ministerie V&W, 2005a; Rijkswaterstaat, 2005). Tabel 5: Ontwikkeling IC waarden op hoofdwegennet (Hilbers et al, 2003)

2000 2020

Nederland Spits 0,52 + 29% 0,67

Dal 0,39 0,56

+ 44%

Randstad Spits 0,67 + 16% 0,78

Dal 0,47 0,61

+ 30%

Prijsbeleidscenario Prijsbeleid gaat uit van het beprijzen van automobiliteit. Dit kan op verschillende manier gebeuren, via rekeningrijden, tolheffing en toegangsheffing. De Nederlandse overheid kiest hierbij nog niet voor een bepaalde beprijzingsmogelijkheid, maar heeft als doelstelling gesteld dat de totale kosten voor autoverplaatsingen niet omhoog gaan. De automobilist moet voor mobiliteit naar tijd, plaats, duur en gebruik gaan betalen waardoor deze bewust wordt van het eigen mobiliteitsgedrag. Verschillende studies zijn uitgevoerd naar de effecten van het duurder maken van autogebruik. Veel van deze onderzoeken gaan in op verhoging van vaste kosten (bijvoorbeeld motorrijtuigbelasting) en Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p31

variabele kosten (bijvoorbeeld brandstofkosten en parkeergelden). Echter blijkt dat de nieuwe vorm van betalen een ander effect zal hebben dan de uitkomst van deze studies. De maatregel prijsbeleid heeft namelijk een relatie met de financiering van infrastructuur, waardoor mensen deze kosten op een andere wijze percipiëren (Geurs & Van Wee, 1997). Uit buitenlandse studies die specifiek ingaan op de effecten van beprijzing blijkt dat ongeacht de vorm van beprijzing dit significante effecten heeft op verplaatsingsgedrag en verkeerscondities, die echter zeer verschillend zijn afhankelijk naar impact, termijn en lokale condities (Verhoef et al, 2005). Door de overheid wordt in verschillende planstudies met een heffing gerekend van 0,034€/km en van 0,11 €/km bij een IC-waarde boven 0,8 (Van Mourik & Mulder, 2006). Zowel uit wetenschappelijk literatuur als uit rapporten van overheden komt naar voren dat invoering van deze vorm op specifieke tijdstippen een daling van het aantal voertuigen op de weg tot gevolg heeft (CPB, 2004; Peeters et al, 2000; Verhoef et al, 2005). Deze daling wordt veroorzaakt door spreiding naar plaats en tijd van voertuigen en van heroverweging van (de wijze van) verplaatsingen. Uit de studies wordt algemeen verondersteld dat een daling van 10% tot 20% op het aantal voertuigen in de spits waarschijnlijk is. Dit betekent voor de IC waarde dat deze eenzelfde daling laat zien, waardoor de stijging van het aantal voertuigverliesuren tot 2020 ten opzichte van het nulscenario gehalveerd wordt (Bakker et al, 2005; CPB, 2005; Geurs & Van Wee, 1997; Van Mourik & Mulder, 2006; Peeters et al, 2000; Platform ABVM, 2005). Uit een overzichtstudie door Verhoef et al (2005) waarbij overheden, commerciële bedrijven en universiteiten samenwerkten, komt naar voren dat zowel het verkeersmodel LMS als verschillende studies eenzelfde daling van de automobiliteit verwachten in 2020. OV+ scenario Investeringen in het openbaar vervoer zorgen voor een vergrote capaciteit, versneld transport en/of vermindering van vereiste inspanningen voor een reis. Hierdoor wordt het kwaliteitsgat tussen wat personen verwachten en krijgen bij het reizen met het openbaar vervoer kleiner. Dit zorgt voor een vergrote aantrekkelijkheid ten opzichte van andere modaliteiten. Maar uit de literatuur blijkt dat de overlap van het OV met de auto klein is, omdat automobilisten het openbaar vervoer niet zien als een serieuze reismodaliteit. Dit betekent dat een investering in het openbaar vervoer wel leidt tot meer OV reizigers maar niet voor een afname van het autoverkeer. Recente voorbeelden zijn verschillende praktijktesten met gratis OV, waarbij de hoeveelheid autoverkeer niet significant afnam (Bakker & Ouwehand, 2006a; Van Wee & Dijst, 2001). Het rendement van investeringen in termen van afname van aantal voertuigen op de weg wordt geschat tussen percentages van slechts 0,02% tot 2%. Dit lage rendement wordt vooral veroorzaakt door lage reistijdwinsten en generatie van extra vervoer In de praktijk betekent dit, dat deze maximaal zorgt voor een afname in de stijging voertuigverliesuren in 2020 ten opzichte van het nulscenario met 5% (Van Wee & Dijst, 2002). Er is voornamelijk sprake van generatie van extra mobiliteit in plaats van vervanging van de automobiliteit, waardoor het investeringsrendement klein is. Scenarioweergave In tabel 6 worden het nulscenario, het prijsbeleidscenario en OV+ scenario aangeduid in voertuigverliesuren ten opzichte van de overheidsdoelstelling uit de Nota Mobiliteit (2004) en de situaties in 2000 en in 2005. Tabel 6: Overzicht ontwikkeling mobiliteitssituatie 2000 naar 2020 a.h.v. scenario’s

Voertuigverliesuren (percentiel) Voertuigverliesuren (mln uur/jaar)

2000

2005

100 42,6

124 52,8

2020 ‘nul’ 200 85,2

2020 ‘prijs’ 150 63,9

2020 ‘OV+’ 195 83,07

Doel NoMo 60 in 2020 25,6

In figuur 9 is tabel 6 grafisch uitgewerkt, waaruit duidelijk naar voren komt dat de doelstellingen van de Nota Mobiliteit (2004) in de scenario’s voor 2020 niet worden gehaald.


Voertuigverliesuren (mln uur/jaar) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 2005

‘nul’

‘prijs’

‘OV+’

Doel NoMo

Figuur 10: Mobiliteitscenario’s 2020 t.o.v. overheidsdoelstellingen en 2005

4.4.3 Expertreflectie mobiliteitsscenario’s Verschillende experts van verschillende instellingen zijn geïnterviewd naar de inzichten omtrent de mobiliteitsontwikkelingen aan de hand van de scenario’s. Een overzicht van de geïnterviewden is weergegeven in bijlage 4. Mobiliteitsontwikkeling, bereikbaarheid en concurrentiepositie Verondersteld wordt dat de groei van de mobiliteit, onder invloed van onder ander bevolkingsgroei, rijbewijsbezit, opleidingsniveau en spreiding van wonen en werken zal doorzetten tot 2020 (Hilbers, 2006; Huismans, 2006; Kuijer, 2006; Schrijver, 2006a; Steg, 2006; Teule & Van Mourik, 2006). De totale omvang van de personenmobiliteit neemt ten opzichte van 2000 met ongeveer 20% toe tot 2020 (Geurs, 2006). De automobiliteit zal meer stijgen dan de OV mobiliteit (Geurs, 2006). Het aantal OV kilometers is al jaren constant (Schrijver, 2006a). Dit komt voort uit de determinanten voor de keuze tussen auto en OV, namelijk tijd, kosten en moeite, die door individuen naar motief worden ingeschaald (Hilbers, 2006; Steg, 2006; Van der Wilk, 2006). Deze vallen voor het OV vaker negatiever uit, omdat het OV vervoersstromen bundelt en de auto vervoersstromen spreidt (Schrijver, 2006a). Het overgrote deel van de verplaatsingen vereist spreiding en kan met de auto effectiever worden afgelegd (Bakker & Ouwehand, 2006a; Hilbers, 2006). De fileontwikkeling op de snelwegen zal naar verwachting hierdoor ook stijgen (Geurs, 2006; Teule & Van Mourik, 2006). De verkeersproblemen in de steden zullen verslechteren, omdat de focus van infrastructuuruitbreidingen op de snelwegen ligt en de capaciteit in de steden, ook vanwege ruimtegebrek, vaak onveranderd blijft (Huismans, 2006; Schrijver, 2006a; Tromp, 2006). Het fileprobleem kan als een evenwichtssituatie beschouwd worden, waarbij automobilisten het economisch nog steeds interessant vinden om in een file aan te sluiten. Dit zal in de toekomst verminderen, wat tot een afname in de groei zal leiden (Hilbers, 2006). De vertraging wordt op dit moment nog niet als dermate hinderlijk ervaren dat de effectiviteit van de auto daalt tot onder de effectiviteit van het OV (Huismans, 2006; Kuijer, 2006; Schrijver, 2006a). Dit zal wel gebeuren wanneer de file onbeheersbaar wordt, want de uitwijkmogelijkheden (andere routes, andere tijden en OV-alternatief) zijn beperkt (Hilbers, 2006). Reistijden, hoewel langer, zijn redelijk voorspelbaar en voor filevermindering is een pakket maatregelen nodig (Steg, 2006). De files beïnvloeden de bereikbaarheid, omdat gebieden minder gemakkelijk bereikbaar worden (Schrijver, 2006a). Echter reizen er meer mensen zodat meer plekken door een grotere hoeveelheid mensen kan worden bereikt (Geurs, 2006). Dit spanningsveld tussen toename reistijd én toename van reizende personen is in voortdurende ontwikkeling. Voor steden is dit spanningsveld belangrijk vanwege de concurrentiepositie ten opzichte van andere steden (Kuijer, 2006; Schrijver, 2006a). Voor bedrijven kan hetzelfde gesteld worden, hoewel veel bedrijven niet bereikbaar hoeven te zijn en dit ook vaak niet als een probleem ervaren (Geurs, 2006; Steg, 2006). Echter hoeven op het oog negatieve stedelijke automaatregelen, zoals verhoogde parkeertarieven, niet te zorgen voor een verlaagde aantrekkelijkheid omdat het gebied voor fietsers en lopers aantrekkelijker wordt (Huismans, 2006). Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p33

Infrastructuuruitbreidingen Infrastructuuruitbreidingen zorgen voor een tijdelijke verhoging van de aantrekkelijkheid om een wegdeel te gebruiken, omdat de file korter wordt (Hilbers, 2006). Echter zal hierdoor extra verkeer worden aangetrokken (de latente verkeersvraag) waardoor de situatie in een ander evenwicht komt, waardoor het effect veelal verdwijnt (Schrijver, 2006a). Extra asfalt wordt gezien als een tijdelijke korte termijnoplossing (Steg, 2006). Prijsbeleid Prijsbeleid is een economisch interessante maatregel, omdat een betere samenstelling van het verkeer wordt bewerkstelligd, opdat er vanuit gegaan wordt dat recreatief verkeer op de drukke geprijsde tijdstippen minder gebruik maakt van de weg (Hilbers, 2006; Huismans, 2006; Teule & Van Mourik, 2006). Een kleine afname van het verkeer kan al zorgen voor een significante verbeterde doorstroming op de weg (Schrijver, 2006a). Hoewel de effecten van prijsbeleid zijn gebaseerd op verkeersmodellen en een afwijking van enkele procenten mogelijk is, gaan alle betrokkenen uit van een reductie van het autoverkeer onder invloed van prijsbeleid (Teule & Van Mourik, 2006). Hierbij dient rekening gehouden te worden met de vorm van heffing en de informatievoorziening eromheen, omdat prijsbeleid de files niet zal oplossen maar een rem zal vormen op de mobiliteitsgroei (Geurs, 2006; Teule & Van Mourik, 2006). OV-investeringen Slechts 10% van het totaal aan automobilisten heeft dagelijks last van vertraging onder invloed van files en van deze automobilisten heeft slechts 10% een goed OV alternatief ter beschikking (Hilbers, 2006; Huismans, 2006). Dit betekent dat alleen deze laatste groep in potentie van het OV gebruik kan maken. Er bestaat namelijk een spanningsveld tussen de plaats van bestemming (centrum of stadsrand) en de meest effectieve vervoerswijze (auto of OV) (Hilbers, 2006; Van der Wilk, 2006). Investeringen in OV zullen alleen effectief zijn in combinatie met ontmoedigingsmaatregelen ten aanzien van de auto (bijvoorbeeld parkeerbeleid), omdat automobilisten niet als vanzelfsprekend de voordelen van het OV zien (Steg, 2006). Evaluatie interviews De verschillende actoren, vanuit de overheid, vanuit kennisinstellingen en publieke partijen hebben dezelfde opinie aangaande de mobiliteitsgroei en de mobiliteitsproblemen tot 2020, die naar verwachting zal doorzetten. De groeicijfers zoals gebruikt in dit hoofdstuk worden met een zekere marge aangenomen. Hetzelfde geldt voor de cijfers omtrent beprijzingsmaatregelen, waarbij voornamelijk de overheid uitgaat van een grote impact. OV investeringen worden gezien als ineffectief waarvan de schaal lastig is in te schatten, maar die zal waarschijnlijk klein zijn. Het Centraal Planbureau, het Natuur- en Milieuplanbureau en het Ruimtelijke Planbureau hebben recent een nieuwe scenariostudie ‘Nederland in 2040' uitgevoerd.18 Hierin wordt aan de hand van vier mogelijke scenario’s van economische ontwikkeling ook de toekomstige mobiliteitsontwikkeling geanalyseerd. De meest waarschijnlijke scenario’s tot 2020 die in de WLO studie worden toegepast zijn Global Economy en Strong Europe, waarin een mondiale vrijhandel bestaat met een eventuele uitbreiding van het bestaande milieubeleid (CPB et al, 2006). Het aantal reizigerskilometers met de auto zal ten opzichte van 2000 tot 2020 volgens deze scenario’s met ongeveer 40% - 50% toenemen. Wanneer prijsbeleid wordt meegenomen in de scenario’s betekent dit een mobiliteitsgroei van 30% 35% (CPB et al, 2006). De geprognosticeerde ontwikkelingen uit de WLO studie komen globaal overeen met respectievelijk het nulscenario en het prijsbeleidscenario die door de literatuur en de geïnterviewden geschetst worden.

18

De overkoepelende naam van de studie is Welvaart en Leefomgeving (WLO). Deze is eind september 2006 gepubliceerd.


4.5 Conclusie mobiliteitsontwikkeling De mobiliteitsbehoefte in Nederland neemt steeds verder toe, waardoor de mobiliteitsproblemen op de weg talrijker worden. Naar verwachting zal de ontwikkeling zich tot 2020 doorzetten en zal het aantal voertuigverliesuren in een nulscenario in 2020 verdubbelen ten opzichte van 2000. De action space wordt hierdoor geringer, waardoor de bereikbaarheid daalt (deelvraag 1). De doelstelling ten aanzien van de vertraging op de weg (in termen van voertuigverliesuren) wordt op dit moment niet gehaald. Deze situatie zal zowel in een nulscenario, een prijsbeleidscenario en in een OV+ scenario in 2020 niet veranderen. Om de doelstelling te halen zal een combinatie en uitbreiding van de scenario’s ingezet moeten worden, waardoor de doorstroming, bereikbaarheid en concurrentiepositie verbeteren (deelvraag 2). In het vakgebied mobiliteit lijkt consensus te bestaan over de evenwichtsituatie op de weg tussen vraag en aanbod. De bereikbaarheid van een regio is het samenspel tussen de toename van het aantal reizende personen en de afname van de gebiedsboog van waaruit een regio bereikt kan worden. De algemene indruk is dat regio’s dit op dit moment nog onvoldoende als probleem beschouwen, waardoor maatregelen nog achterwege blijven. De verwachting bestaat dat dit zal veranderen bij toename van de mobiliteitsbehoefte en sturing naar plaats en tijd zal gaan plaatsvinden. Files zullen echter beschouwd moeten blijven als een evenwichtsituatie en zullen derhalve niet verdwijnen.


Hoofdstuk 5 Individuele modaliteitskeuze Uit de literatuurstudie in hoofdstuk 2 komt naar voren dat er verschillende invloedsattributen bestaan die een rol kunnen spelen bij de individuele keuze voor een modaliteit. In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de validiteit en mate van invloed van deze invloedsattributen. Dit wordt zoals uit hoofdstuk 3 reeds naar voren kwam gedaan aan de hand van een enquête onder reizigers. Voorafgaand aan de enquête wordt een analysekader opgesteld waaruit naar voren komt op welke manier de enquêteanalyse totstandkomt. In de afsluitende paragraaf van dit hoofdstuk worden de conclusie gegeven van de individuele modaliteitskeuze. 5.1

Analysekader modaliteitskeuze

5.1.1 Inleiding Het begrijpen van de achtergronden van persoonlijk gedrag is altijd een interessegebied geweest voor actoren in de maatschappij. Om hierin inzicht te krijgen kan marktonderzoek uitgevoerd worden. Voor het bestuderen van voorkeuren en toekomstig gedrag van consumenten wordt vaak conjuncte analyse gebruikt (Louviere, 1988). Conjuncte analyse is een methodiek voor het meten van preferenties (stated preference) en het voorspellen van individueel gedrag op basis van keuzegedrag dat is waargenomen in experimenteel ontworpen denkbeeldige keuzesituaties (Oppewal & Timmermans, 1992). Hierbij wordt ervan uitgegaan dat gedrag de uitkomst is van een individueel besluitvormingsproces, dat gebaseerd is op subjectieve perceptie en evaluatie van keuzealternatieven (Bos, 2004; Marchau et al, 2001; Molin, 1999). Modellen die ingaan op reisgedrag zijn traditioneel gebaseerd op data die is verkregen door directe observatie van reisgedrag of door enquêtes die ingaan op uitgevoerd reisgedrag. Het verkrijgen van data via deze revealed preference methode wordt gezien als een goede manier om reisgedragmodellen te schatten (Louviere, 1988). Echter is deze methode in geval van observaties arbeidsintensief en kan alleen reisgedrag voorspeld worden inzake modaliteiten die reeds door reizigers worden gebruikt. Voor Hoogwaardig Openbaar Vervoer is deze methode hierdoor ongeschikt en wordt derhalve stated preference gebruikt.

5.1.2 Stated preference De grondslag van stated preference is dat ieder keuzealternatief kan worden gedefinieerd in termen van eigenschappen ofwel attributen. Elk individu kent aan elk niveau van dit attribuut een deelnut toe dat wanneer alle individuele gepercipieerde deelnutten worden gecombineerd resulteert in een totaalnut (Bos, 2004; Molin, 1999). De rationele keuze voor het alternatief met het hoogste nut is een ander uitgangspunt van stated preference. Het doel van de methode is om de bijdrage van voorspellende attributen en de niveaus bij individueel gedrag te bepalen en een model over deze attributen te schatten (Hair et al, 1995). Het voordeel van deze methode is dat de reactie van individuen ten aanzien van een hypothetische situatie kan worden geanalyseerd, waarmee het mogelijk is om toekomstig gedrag in een veranderende omgeving te voorspellen. Aan de hand hiervan kan advies over een ontwerp of ondersteuning aan beleidsmaatregelen uitgebracht worden. De externe validiteit van stated preference wordt als acceptabel beschouwd, waardoor de uitkomsten bruikbaar zijn (Louviere, 1988). De methode wordt binnen verschillende universitaire verkeer- en vervoervakgroepen veelvuldig gebruikt om inzicht te krijgen in de voorkeuren van reizigers (Bos, 2004; Marchau et al, 2001; Molin, 1999). Stated preference wordt in dit onderzoek gebruikt om de attributen en de invloed van de attributen te onderscheiden bij de individuele modaliteitskeuze. De gedragspsychologische achtergrond van stated preference sluit hierbij aan bij de nut- en gemakafweging van individuen bij de keuze voor een modaliteit (Molin, 1999). Er zijn verschillende typen stated preference onderzoekstaken mogelijk, waarbij onderscheid gemaakt wordt in de taak voor respondenten. Een eerste mogelijke taak is de rating conjuncte aanpak, waarbij individuen gevraagd wordt om een inschaling te geven van een combinatie van attributen. Een tweede Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p36

mogelijke taak is de choice conjuncte aanpak, waarbij individuen gevraagd wordt een keuze te maken uit twee (of meer) keuzesets van gecombineerde attributen. Een derde mogelijke taak is de ranking conjuncte aanpak, waarbij individuen gevraagd wordt om combinaties van attributen in een waarderingsvolgorde te plaatsen (Molin, 1999). Een nadeel van de stated preference methode is dat de keuzesets in de experimenten vaak bestaan uit een grote hoeveelheid attributen, waardoor de taak voor respondenten complex wordt. Deze complexiteit kan zorgen voor een moeilijke evaluatietaak voor respondenten, welke kan zorgen voor een lagere betrouwbaarheid van de resultaten. Dit kan worden ondervangen door een uitgebreidere vorm van stated preference te gebruiken, de hiërarchische informatie integratie methode. Hiermee kunnen beoordelingsproblemen met een grote hoeveelheid attributen getest worden (Louviere, 1988). Bij deze methode worden attributen gegroepeerd in logische, functionele subsets die aan elkaar worden gekoppeld in een algemeen experiment (Hair et al, 1995). 5.1.3 Hiërarchische informatie integratie De hiërarchische informatie integratie methode stelt onderzoekers in staat om een grotere hoeveelheid attributen mee te nemen in de stated preference opzet. Hierbij wordt ervan uitgegaan dat individuen complexe beoordelingsprocessen uitvoeren door attributen te groeperen en deze groepen afzonderlijk te evalueren. De waardering voor de verschillende groepen van attributen wordt vervolgens geïntegreerd om een algemene waardering te kunnen geven (Bos, 2004). Op deze manier simplificeren individuen de beoordelingstaak (Louviere, 1988). Voor de experimentele opzet betekent dit dat verschillende attributen gegroepeerd worden in zogenaamde constructen die afzonderlijk aan respondenten worden voorgelegd, waarna de constructen worden samengevoegd in een overall experiment, een zogenaamd brugexperiment. Dit brugexperiment is echter vrij abstract, omdat respondenten geconfronteerd worden met hypothetische waarderingen van de constructen.19 Dit wordt gedeeltelijk ondervangen in de geïntegreerde hiërarchische informatie integratie methode, waarin geen brugexperiment wordt uitgevoerd. In elk afzonderlijk construct wordt de hypothetische waardering van de andere constructen meegenomen (Bos, 2004). Ook deze vorm van stated preference heeft nog steeds een abstract karakter. Een andere vorm van de hiërarchische informatie integratie methode wordt in het proefschrift naar Park&Ride locaties van Bos (2004) gebruikt. Deze methode verschilt van de hiervoor genoemde methoden in het feit dat verondersteld wordt dat individuen zowel waardering van constructen én losse attributen tegelijkertijd in een experiment kunnen evalueren. Daarnaast wordt de veronderstelling gemaakt dat het niet nuttig is om attributen te splitsen wanneer deze net zo goed samen genomen kunnen worden20 én dat er in een taak vaak overheersende attributen aangewezen kunnen worden die door elk individu als belangrijk worden ervaren.21 Aan de hand van deze veronderstellingen gebruikt Bos (2004) een choice brugexperiment waarin de belangrijkste attributen én waardering van constructen worden samengevoegd. Respondenten moeten hier een keuze maken tussen verschillende alternatieven, die zowel zijn opgebouwd uit een concrete invulling van attributen als uit een abstracte waardering van attributen (die in constructen worden uitgewerkt). Het voordeel van deze methodeopzet is dat meer informatie wordt verkregen met een minder groot aantal keuzesets in een experiment. In dit onderzoek zal de methode van Bos (2004), die in figuur 11 staat weergegeven, gebruikt worden om de analyse naar individuele modaliteitskeuze uit te voeren. Deze methode stelt respondenten in 19

De taak voor respondenten in het brugexperiment kan bestaan uit het kiezen of waarderen van een alternatief dat bestaat uit samenvoeging van bijvoorbeeld een drietal constructen. De afzonderlijke constructen hebben in het alternatief een cijfer (bijvoorbeeld van 1=zeer onaantrekkelijk tot 10=zeer aantrekkelijk). Deze differentiatie in becijfering is moeilijk in te schatten voor respondenten. 20 Een voorbeeld hiervan zijn reistijd en wachttijd. Individuen kunnen in een experimentele opzet geen objectieve waardering geven van wachttijd, waardoor deze vaak (onbewust) bij de reistijd wordt opgeteld. 21 Bij modaliteitskeuze worden reistijd en -kosten vaak als overheersend ervaren door individuen (Bos, 2004).


staat een betrouwbare beoordeling te geven en het is mogelijk om de invloed van de verschillende invloedsattributen in te schalen. Uit figuur 10 blijkt dat de verschillende constructen verzamelingen zijn van gegroepeerde attributen die in de choice taak worden samengevoegd met de concepten kosten en tijd. De indeling in dit brugexperiment komt overeen met de concepten die in de literatuur als belangrijk worden ervaren bij modaliteitskeuze; namelijk tijd, kosten en moeite.

Construct 1 Attribuut 1 Attribuut 2 … Attribuut n

Construct 2 Attribuut 1 Attribuut 2 … Attribuut n Construct n

-

Rating

Keuzealternatief 1

Rating

Keuzealternatief 2 Reiskosten Reistijd Waardering construct 1 Waardering construct 2 Waardering construct n

-

Reiskosten Reistijd Keuze voor alternatief 1 of 2

Rating

Attribuut n

Figuur 10: Overzicht methodische stated preference opzet (Bos, 2004)

5.1.4 Stappenplan methodeopzet De hiërarchische informatie integratie methode zoals die door Bos (2004) wordt toegepast en zoals die in dit onderzoek wordt gebruikt bestaat uit de volgende achtereenvolgende stappen (Bos, 2004; Hair et al, 1995; Marchau et al, 2001; Molin, 1999; Oppewal & Timmermans, 1992): − Selectie van attributen en attribuutniveaus: uit literatuurstudie komen de meest waarschijnlijke concepten die van invloed zijn op het keuzegedrag dat onderwerp van onderzoek is. Tevens worden voor de hieruit geselecteerde attributen verschillende niveaus opgesteld. − Categorisering attributen in constructen: de geselecteerde attributen worden op basis van literatuur in logische subgroepen (constructen) ingedeeld. − Opstellen constructexperimenten en brugexperiment: voor de verschillende subgroepen wordt een design gemaakt dat aan respondenten voorgelegd kan worden, omdat het onmogelijk is om alle mogelijke combinaties van attributen en niveaus aan respondenten voor te leggen. − Keuze van de meettaak: een keuze voor de taak die respondenten krijgen voorgeschoteld wordt gemaakt (rating, ranking of choice). − Invoegen contextvariabelen: eventuele contextvariabelen kunnen ingevoegd worden om de invloed van externe (omgeving)factoren te meten. − Keuze van de meetprocedure: met behulp van een meetprocedure wordt de respons van de enquête geanalyseerd.

5.2 Uitwerking methodeopzet De verschillende stappen voor uitvoering van de hiërarchische informatie integratie methode van Bos (2004) die in de voorgaande subparagraaf zijn beschreven, worden in deze paragraaf uitgewerkt. Selectie van attributen en attribuutniveaus De attributen die worden meegenomen in het experiment dienen zorgvuldig geselecteerd te worden, omdat een attribuut dat niet wordt meegenomen niet kan worden geanalyseerd. Daarnaast is het


belangrijk dat respondenten niet bepaalde waarden voor attributen veronderstellen die niet in het experiment zijn meegenomen (Molin, 1999). De niveau-indeling van de attributen is een volgende stap. Niveaus die niet praktisch, onrealistisch en/of niet-communiceerbaar zijn kunnen de uitkomsten beïnvloeden en dienen niet gebruikt te worden. Wanneer er geen lineair verband in de attribuutniveaus kan worden verondersteld dienen er drie of vier niveaus per attribuut meegenomen worden. Hierbij bestaat er voorkeur voor het aanhouden van een gelijk aantal niveaus over de attributen, omdat respondenten anders een voorkeur kunnen ontwikkelen voor attributen met meer niveaus. Tenslotte dienen de niveaus gebalanceerd gekozen te worden, wat betekent dat de niveau-intervallen van gelijke grootte zijn (Molin, 1999). De attributen die in dit onderzoek worden meegenomen volgen uit de literatuurstudie uit hoofdstuk 2. De indeling in niveaus en een verklaring hiervan wordt in tabel 7 aangegeven. Tabel 7: Invloedsattributen en –niveaus bij individuele modaliteitskeuze

Invloedsattribuut Prijsverschil HOV t.o.v. autoreis Tijdverschil HOV t.o.v. auto zonder file Fileontwikkeling

Kilometerheffing

Frequentie HOV

Kans op vertraging

Informatievoorziening tijdens reis Zitkans HOV

Vorm kaartcontrole

Serviceniveau

Natransport vervoersmiddel Frequentie natransport Aantal overstappen natransport Zitkans natransport

Attribuutniveaus - 0 Euro meer - 3 Euro meer - 6 Euro meer - 10 minuten minder - gelijke reistijd - 10 minuten meer - 0 minuten extra - 20 minuten extra - 40 minuten extra - 0 €ct/km - 5,5 €ct/km - 11 €ct/km - 10 keer per uur - 6 keer per uur - 2 keer per uur - 0% - 15% - 30% - Informatie overstaptijden en -richtingen - Informatie over aankomsttijd - Geen informatie - 100% - 55% - 10% - Conducteur in het HOV - Poortjes op het station - Steekproefcontrole - Teletekstberichten en Internetmogelijkheid - Teletekstberichten - Geen aanvullende services - Bus - Bus/Tram - Bus/Tram/Metro - 8 keer per uur - 5 keer per uur - 2 keer per uur - 0 overstappen - 1 met gegarandeerde aansluiting - 1 zonder gegarandeerde aansluiting - 100% - 55% - 10%

Verklaring indeling attribuutniveau Het HOV zal in perceptie duurder zijn dan de auto. Automobilisten percipiëren vaak alleen marginale kosten. Het HOV kan op enkele trajecten sneller zijn dan de auto. Uit de mobiliteitsanalyse blijkt dat de fileontwikkeling zal aanhouden. De overheidsdoelstelling is om in 2012 een vorm van rekeningrijden in te voeren (11 ct/km bij IC-waarde>0,8). Het Consortium Transrapid heeft een metroachtige verbinding voor ogen, met elke zes minuten een reismogelijkheid. Het conventionele OV heeft een punctualiteit van ongeveer 85%. Tegenwoordig wordt in het OV al vaak informatie over aankomsttijden gegeven. Variatie in niveaus van een zekere zitkans tot weinig zitkans. Geen zitkans is moeilijk voorstelbaar. In het OV gaat vaak een conducteur mee en binnenkort wordt gestart met de OVchipknip waarbij poortjes worden gebruikt. Tegenwoordig wordt in het OV soms nieuws gepresenteerd en binnenkort komt Internetmogelijkheid in de trein. De bus wordt vaak als laagst gewaardeerd in snelheid en comfort en de metro als hoogst. Twee keer per uur is de dienstregeling buiten de stad, 5 keer per uur in de stad en 8 keer per uur is metroachtig. Meer dan eenmaal overstappen in het natransport is slecht voorspelbaar en dient ook vermeden te worden. Variatie in niveaus van een zekere zitkans tot weinig zitkans. Geen zitkans is moeilijk voorstelbaar.


Categorisering attributen in constructen De attributen dienen gegroepeerd te worden in logische en bruikbare constructen (Molin, 1999). De attributen zijn in de literatuurstudie reeds aan de hand van de ketenverplaatsing inzake het HOV ingedeeld. Deze indeling zal ook in de opzet van de constructen worden toegepast. Hieruit volgt dat er onderscheid gemaakt wordt in een construct Kwaliteit HOV en een construct Kwaliteit natransport.22 Een brugexperiment zal de uiteindelijke keuze voor een modaliteit in kaart brengen. In het brugexperiment wordt het HOV uitgezet tegenover de auto en het conventionele OV. Dit laatste alternatief wordt hierbij als nulalternatief beschouwd, waarbij ervan uit gegaan wordt dat elke respondent zich hier een voorstelling van kan maken en dat in het conventionele OV geen grote veranderingen optreden. De attribuutindeling in de constructen volgt uit de onderstaande tabel, waarbij bij het choice brugexperiment is aangegeven onder welke keuzealternatief het attribuut valt wanneer deze niet tot het HOV-keuzealternatief behoort. Tabel 8: Indeling attributen naar construct

Construct kwaliteit HOV Frequentie HOV Kans op vertraging Informatievoorziening tijdens reis Zitkans HOV Vorm kaartcontrole Serviceniveau

Construct kwaliteit natransport Beschikbaar vervoer natransport Frequentie natransport Aantal overstappen natransport Zitkans natransport

Brugexperiment Prijsverschil t.o.v. auto Tijdverschil t.o.v. auto Fileontwikkeling (auto) Kilometerheffing (auto) Kwaliteit HOV Kwaliteit natransport Kwaliteit auto/OV overstappunt

Opstellen constructexperimenten en brugexperiment De uitwerking van de constructen in profielen voor de enquête is de volgende stap. Omdat vanwege de grote hoeveelheid niet alle combinaties van attributen en niveaus (full factorial) aan respondenten kunnen worden voorgelegd is het nodig hiervan een selectie te maken. Hiervoor worden de basisplannen van Addelman (1962) gebruikt. Addelman (1962) introduceerde een methode voor het opzetten van de profielen. Deze zogenaamde fractional designs zijn gebaseerd op de veronderstelling dat er geen correlatie tussen attributen bestaat (Molin, 1999). De designs zijn gebalanceerd opgezet; elk attribuut(niveau) en elke combinatie hiervan komt even vaak voor, waardoor getest kan worden of de keuze voor een alternatief afhankelijk is van de aanwezigheid van een attribuut(niveau) (Molin, 1999). Deze orthogonaliteit zorgt ervoor dat een efficiëntere schatting van de (deel)nutten mogelijk is, met behulp van een kleiner aantal profielen.23 Met behulp van de codering in het basisplan is het mogelijk om de profielen op te stellen. De opbouw van de profielen wordt in bijlage 5 nader verklaard. Voor het construct Kwaliteit HOV zijn zes attributen geselecteerd wat 18 profielen oplevert. Het construct Kwaliteit natransport bestaat uit vier attributen en levert 9 profielen op. Het choice brugexperiment bestaat uit zeven attributen en geeft 18 profielen. Keuze van de meettaak De volgende stap is het kiezen van de meettaak voor de constructen en het brugexperiment. Voor het brugexperiment is in principe al een keuze gemaakt bij de keuze voor de methode van Bos (2004), namelijk een choice taak. Deze taak is voor respondenten duidelijker dan een andere taak en heeft als voordeel dat constructen eenvoudig kunnen worden meegenomen. De overige constructen krijgen een rating taak, wat gebruikelijk is bij deze methodeopzet (Bos, 2004). Dit is een relatief eenvoudige taak die in het brugexperiment goed kan worden meegenomen. Invoegen contextvariabelen Met het invoegen van contextvariabelen is het mogelijk om externe variabelen te modelleren. Hiervoor dient een volledige kruising in de profielen te worden gebruikt (Molin, 1999). 22

Hiernaast zal in de enquête ook het construct Kwaliteit auto/HOV overstappunt worden meegenomen. Dit valt in het kader van het afstudeeronderzoek van Michel van Gelder. Door beide onderzoeken in één enquête-experiment te integreren worden de uitkomsten omvangrijker en eenduidiger. In dit onderzoeksdeel wordt ook de keuze voor het voortransport verklaard. 23 Bij eenzelfde aantal waarnemingen leveren orthogonale designs de kleinst mogelijke standaardfout op en dus altijd de grootst mogelijke betrouwbaarheid in de schatting van de coëfficiënten.


De contextvariabelen die in dit onderzoek worden meegenomen zijn ‘afstand reis’ en ‘afstand tot opstap HOV’, omdat deze invloed kunnen hebben op de afweging van kosten, tijd en moeite. De overige mediërende invloedsattributen uit de literatuur zijn individueel georiënteerd en kunnen dus alleen als groep worden onderscheiden (leeftijd, huidige reismodaliteit, opleidingsniveau en hoeveelheid autokilometers) óf worden in dit onderzoek niet meegenomen (sociale druk en wet- en regelgeving).24 In tabel 9 worden de contextvariabelen in niveaus ingedeeld en wordt een korte verklaring voor de niveaus gegeven. Tabel 9: Contextvariabelen en -niveaus

Contextvariabele Afstand reis

Contextniveaus - 30 kilometer - 90 kilometer

Afstand HOV opstappunt

- 5 kilometer - 15 kilometer

Verklaring indeling attribuutniveau Het Consortium Transrapid voorziet verbindingen tussen de grote steden in de Randstad. Deze zijn tussen de 30 kilometer en 90 kilometer. Bij een grotere afstand zal het HOV niet meer als hoofdtransportmiddel gebruikt worden.

In figuur 11 is de methodeopzet van het onderzoek aangegeven. Hierin komen de verschillende constructen en het choice brugexperiment naar voren. Kwaliteit HOV Frequentie Kans op vertraging Informatievoorziening Zitkans Kaartcontrole Serviceniveau Kwaliteit natransport Beschikbaar natransport Frequentie Zitkans Aantal overstappen

Kwaliteit auto/HOV

Afstand reis/afstand overstap Rating

Rating

Auto alternatief Fileontwikkeling Kilometerheffing HOV alternatief Kosten t.o.v. auto Tijd t.o.v. auto Kwaliteit HOV Kwaliteit natransport Kwaliteit auto/HOV

Keuze Auto, OV of HOV

Rating

OV alternatief

Figuur 11: Overzicht methodische enquêteopzet

De enquête waarmee de analyse wordt uitgevoerd bestaat hieruit volgend uit vijf onderdelen. Deze delen geven de profielen weer van het construct Kwaliteit HOV (18 profielen), het construct Kwaliteit natransport (9 profielen), het construct Kwaliteit auto/HOV overstappunt (18 profielen) en het choice brugexperiment (18 profielen). Daarnaast is een onderdeel opgesteld met algemene vragen waarmee doelgroepen aangeduid kunnen worden. Per onderdeel dat in dit onderzoek wordt gebruikt is in bijlage 6 een voorbeeldprofiel weergegeven. Keuze van de meetprocedure Uit figuur 11 komt naar voren dat een tweetal typen analyse worden uitgevoerd. In de analyse van de constructen wordt ingegaan op de bijdrage van de attribuutniveaus op de evaluatie van het profiel. In de analyse van het choice brugexperiment wordt vervolgens ingegaan op de relatie van de opbouw van de keuzeprofielen en de uiteindelijke keuze door respondenten. 24

Sociale druk wordt impliciet al gemeten aan de hand van de hoofdmodaliteit, omdat bij dit concept uitstraling en imago al een rol speelt. Daarnaast kan er bij HOV nog niet over gebruik van derden worden gesproken. Van specifieke wet- en regelgeving om een bepaalde vorm van verplaatsing te bevorderen of te ontmoedigen is bij geen van de modaliteiten (auto, OV of HOV) nog sprake.


De analyse voor de rating taak wordt uitgevoerd met behulp van de lineaire regressie methode (Molin, 1999; Oppewal & Timmermans, 1992). Door gebruik van de orthogonale basisplannen hebben de onafhankelijke variabelen onderling geen correlatie, waardoor het eenvoudiger is de uitkomsten van de OLS regressie analyse te interpreteren. In de regressieanalyse wordt als afhankelijke variabele de score voor de verschillende profielen gebruikt. De onafhankelijke variabelen worden gevormd door gecodeerde attribuutniveaus (Molin, 1999). Deze zogenaamde effectcodering is voor de verschillende attribuutniveaus voor de constructen in bijlage 5 weergegeven.25 In de regressieanalyse worden de onafhankelijke en de afhankelijke variabelen gecombineerd waarmee de regressiecoëfficiënten worden geschat. Aan de hand van de regressiecoëfficiënten wordt de bijdrage van de attribuutniveaus aan het nut van de profielen berekend (Molin, 1999). De volgende nutformule wordt hiervoor gebruikt (Molin, 1999):

Gij = β 0 + Σβ i X ij + ε ij waarbij, Gij = rating van construct i β0 = regressieconstante βi = regressiecoëfficiënt voor construct i Xij = indicatorvariabele voor attribuut in construct i εij = error-term waarvan de gemiddelde waarde als nul wordt verondersteld

Voor choice taken is de meest gebruikte analysetechniek de multi-nominaal logit methode.26 Hierbij word over het algemeen gebruik gemaakt van een maximum likelihood analyse . Deze kan worden uitgedrukt met behulp van de volgende nutformule (Bos, 2004):

U j = Vj + ε j waarbij, Uj = het nut van alternatief j Vj = structurele nutcomponent van alternatief j εj = error-term waarvan de gemiddelde waarde als nul wordt verondersteld

De structurele nutcomponent kan als volgt worden uitgedrukt, waarbij de vaste concepten kosten en tijd worden meegenomen:

V j = α 0 j + α1 j G1 j + α 2 j G2 j + α 3 j G3 j + α 4 jTij + α 5 j K ij waarbij, Vj = structurele nutcomponent van alternatief j α0j = alternatief specifieke constante van alternatief j αij = coëfficiënt voor indicatorvariabele construct i Gij = indicatorvariabele voor construct i in alternatief j Tij = attribuut tijd in alternatief j Kij = attribuut kosten in alternatief j

Wanneer de structurele nutcomponent voor de verschillende alternatieven is bepaald dan is het mogelijk om de keuzekans voor de alternatieven te berekenen aan de hand van de onderstaande formule (Louviere, 1988). De samenhang tussen het nut en de keuzekans is in multi-nominale logit modellen, zoals blijkt uit de kansformule, niet lineair (Molin, 1999).

25

Effectcodering geeft de mogelijkheid tot het maken van een eenvoudigere vergelijking van numerieke attributen en zorgt ervoor dat categorische attributen in de analyse kunnen worden meegenomen (Molin, 1999). Door gebruik van effectcodering is de som van de bijdrage van alle verschillende attribuutniveaus aan het totale nut gelijk aan nul. Met andere woorden, de geschatte regressiecoëfficiënten geven de afwijking van de attribuutniveaus ten opzichte van het gemiddelde weer (Bos, 2004). 26 Voor het choice brugexperiment wordt ook gebruik gemaakt van effectcodering. Voor het choice brugexperiment is dit in bijlage 5 weergegeven.


pj =

Vj

e

∑ε e

Vm

m S

waarbij, pj = kans dat alternatief j wordt gekozen Vj = structurele nutcomponent van alternatief j S = keuzeset van m alternatieven m = aantal alternatieven

De analyses worden uitgevoerd met behulp van statistische analyseprogramma’s. Voor de rating taak (OLS regressie) wordt gebruik van het statistiekprogramma SPSS. De choice taak (maximum likelihood) wordt geanalyseerd met behulp van het statistiekprogramma Biogeme.27

5.3

Respons

5.3.1 Dataverzamelingsmethode De dataverzameling heeft elektronisch plaatsgevonden via een enquête op het Internet. Deze vorm van dataverzameling heeft als nadeel dat respondenten over Internet moeten beschikken om de enquête te kunnen invullen. Dit betekent dat over het algemeen ouderen en vrouwen ondervertegenwoordigt zijn in een elektronische steekproef (Arentze et al, 2005). De webenquête is zodanig opgesteld dat elke respondent het choice brugexperiment is voorgeschoteld. Hieraan voorafgaand is één van de drie constructen aangeboden.28 Hierdoor heeft elke respondent, afhankelijk van het voorgeschotelde construct, 27 of 36 profielen beoordeeld.29 Dit aantal wordt in meer stated preference onderzoeken gebruikt en wordt als een aanvaardbare taak voor respondenten beschouwd (Molin, 1999). De enquête is gedurende 24 dagen via een Internet website aangeboden aan respondenten. Het onder de aandacht brengen van de webenquête vond plaats via: - Intranetsites van Fluor Nederland en Siemens Nederland, alwaar een verwijzing naar de webenquête is opgenomen. - E-mail berichten die door respondenten na afronding van de enquête verstuurd konden worden om de webenquête bij derden onder de aandacht te brengen. - Flyers die zijn rondgedeeld in verschillende postcodegebieden met de Internetlink naar de webenquête. - Overige kanalen, waaronder een advertentie in de oktober editie van het tijdschrift HOV Railnieuws en een aankondiging in de oktober Nieuwsflits van de Vereniging Mobiliteitsmanagement Nederland. Daarnaast is middels een incentive, het onder respondenten verloten van enkele producten, getracht de respons te vergroten. 5.3.2 Steekproefopbouw Het choice brugexperiment, dat aan iedere respondent is voorgelegd, is door 380 respondenten ingevuld. De constructen kwaliteit HOV en kwaliteit natransport zijn respectievelijk door 176 en 171

27

Biogeme is ontwikkeld door Michel Bierlaire van de vakgroep Transport en Mobiliteit aan de Hogeschool van Lausanne. Dit programma is specifiek ontwikkeld voor het schatten van choice taken in stated preference onderzoek. SPSS kan deze methode minder goed schatten. 28 Het choice brugexperiment heeft vanwege de analysemethode meer respons dan de constructen nodig om een betrouwbaar model te kunnen schatten. Het minimum aantal respondenten voor het choice brugexperiment is ongeveer 250 en het minimum aantal respondenten voor de constructen is ongeveer 30 (Haaijer, 1999). 29 De volgorde waarin de profielen zijn voorgeschoteld aan respondenten is gevarieerd, waardoor ‘latere’ profielen niet minder betrouwbaar zijn vanwege eventueel aandachtsverlies. Tevens is elke profielbeoordeling separaat opgeslagen, waardoor ook onafgemaakte profielen in de analyses meegenomen kunnen worden.


respondenten beoordeeld. De respondenten zijn op de enquête geattendeerd door e-mail (41%), een flyer (7%), een verwijzing op Intranet (34%) of via overige wegen (19%).30 In de onderstaande tabel wordt overzicht geschetst van de karakteristieken van de totale steekproef. De afwijking ten opzichte van deze karakteristieken voor de twee constructen is minimaal en derhalve verwaarloosbaar. Tabel 10: Responskarakteristieken totale steekproef (N=380)

Karakteristiek Geslacht Man Vrouw Leeftijd Tot en met 35 jaar Vanaf 35 jaar Opleidingsniveau MBO of lager HBO of hoger

Totaal 71,5% 28,5% 43,9% 56,1% 37,2% 62,8%

Werkstatus Werkend Niet-werkend

76,7% 23,3%

Motief langste reis Woon-werk Zakelijk Overig

86,9% 5,2% 8,0%

Karakteristiek Tijd langste reis Tot en met 30 min Meer dan 30 min Afstand langste reis Tot en met 30 km Meer dan 30 km Vervoersmiddel reis Auto Openbaar Vervoer Overig Autobezit Eigen auto Lease-auto Geen auto Rijbewijsbezit Rijbewijs Geen rijbewijs

Totaal 43,4% 56,6% 63,8% 36,2% 39,5% 40,9% 19,6% 55,1% 10,6% 34,2% 89,2% 10,8%

Uit tabel 10 kunnen de volgende observaties gedaan worden, namelijk: (1) het aandeel mannen dat de enquête heeft ingevuld is groter dan het aandeel vrouwen; (2) de meeste respondenten zijn ouder dan 35 jaar; (3) meer hoger opgeleiden hebben de enquête ingevuld; (4) grofweg driekwart van de respondenten heeft werk; (5) verreweg de meeste mensen maken de langste dagelijkse reis voor woon-werk doeleinden; (6) gemiddeld kost dit meer dan 30 minuten en gemiddeld is dat over een kortere afstand dan 30 kilometer; (7) hiervoor wordt even vaak voor de auto als voor het OV gekozen; (8) een meerderheid van de respondenten heeft een (lease-)auto en (9) het overgrote deel van de respondenten beschikt over een rijbewijs. Uit de bovenstaande tabel blijkt dat binnen de steekproef ten opzichte van de gehele populatie sprake is van een overrepresentatie van mannen, hoger opgeleiden en autobezitters. Deze afwijking valt te verklaren omdat de steekproef onder andere is verzameld binnen verschillende technischgeoriënteerde bedrijven. Hier werken voornamelijk hoogopgeleide mannen die in het bezit zijn van een (lease-)auto. Daarnaast is binnen de steekproef sprake van een relatief groot aandeel OVreizigers. Dit wordt waarschijnlijk veroorzaakt door de aantrekkingskracht op huidige OV-reizigers van enquêtering naar Hoogwaardig Openbaar Vervoer. Daarnaast kan de fysieke omgeving waar de enquête is afgenomen, namelijk de Randstad, een oorzaak zijn. Hier is het OV-aandeel groter dan in de rest van het land (CBS, 2006b). Tevens blijkt dat er correlatie bestaat tussen de karakteristieken lease-auto bezitters en zakelijke reizigers én opleidingsniveau en werkend, waardoor de gesegmenteerde groepen gevuld zijn met representatieve respondenten, vanwege de relatief logische correlaties. De afwijkingen in de steekproef zijn voor de analyse niet problematisch, omdat alle aanwezige groepen goed vertegenwoordigd zijn. In de analyses kan met behulp van deze heterogene steekproef inzicht verkregen worden in het verschil in preferenties van de verschillende groepen op de voorkeuren ten aanzien van Hoogwaardig Openbaar Vervoer.

30

Het overgrote deel van de respons is voortgekomen via attendering via e-mail en Intranet. Rondgebrachte flyers hadden een rendement van 3% (N=1500), wat lager is dan de verwachte 7% zoals door Bos (2004) is bereikt.


5.4 Model resultaten De modelschattingen van de onderdelen van de enquête worden in deze paragraaf nader beschouwd. Allereerst zal ingegaan worden op de resultaten van de constructen kwaliteit HOV en kwaliteit natransport, waarna de resultaten van het choice brugexperiment worden beschreven.

5.4.1 Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer Aan de hand van de respons op het construct kwaliteit HOV kan het regressiemodel geschat worden door gebruik te maken van het statistiekprogramma SPSS. Hiervoor wordt eerst het basismodel geschat dat bestaat uit de attributen die in het construct zijn meegenomen. Vervolgens wordt het basismodel gespecificeerd aan de hand van een analyse naar (persoonlijke) karakteristieken. Basismodel kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer In de onderstaande tabel zijn de uitkomsten van het kwaliteit HOV basismodel weergegeven, waarbij middels een kruis is aangegeven wanneer een attribuut niet significant is. Dit betekent wanneer de steekproef gegeneraliseerd wordt naar een grotere populatie dat deze attributen niet met zekerheid van nul afwijken. De R2 waarde geeft aan in welke mate het model de variantie in de data verklaard, waardoor deze waarde gezien kan worden als de fit van het model (R2 ligt tussen 0 en 1). De waarde van R2 in het construct kwaliteit HOV is 0,438 wat een redelijk goede modelfit betekent voor de individuele data waarbij de responsgroep relatief homogeen is (Bos, 2004). De belangrijkheid van de attributen is aangegeven in absolute getallen en in een ranking en wordt bepaald door de afstand tussen het hoogste en het laagste attribuutniveau (Molin, 1999). Tabel 11: Construct kwaliteit HOV met nut per attribuutniveau, belangrijkheid (rank) van de attributen en eventuele niet2 significantie (N=176; R =0,438)

Attributen Constante kwaliteit HOV 1. Frequentie HOV 10 keer per uur 6 keer per uur 2 keer per uur 2. Kans op vertraging 0% 15% 30% 3. Informatievoorziening Overstap/richting Info aankomsttijd Geen reisinfo

Nutcoëffic.

Nietsign.

Belangrijkheid (rank)

5,41 1,98 (2) 0,90 0,18 -1,08 1,39 (3) 0,70 -0,01 -0,69

x

Attributen 4. Zitkans HOV 100% 55% 10% 5. Vorm kaartcontrole Conducteur Poortjes Steekproef 6. Serviceniveau Teletekst/Internet Teletekst Geen service

Nutcoëffic.

Nietsign.

1,03 -0,06 -0,97

x

Belangrijkheid (rank) 2,00 (1)

0,23 (6) 0,14 -0,05 -0,09

x 0,29 (5)

0,21 -0,13 -0,08

0,41 (4) 0,26 -0,11 -0,15

Uit de bovenstaande tabel blijkt dat de attribuutniveaus verschillende waarden hebben die liggen tussen 1,03 en -1,08. De belangrijkheid van de attributen varieert tussen de 0,23 voor vorm kaartcontrole en 2,00 voor zitkans HOV. Daarnaast blijkt dat de middelste attribuutniveaus van de attributen kans op vertraging, zitkans HOV en vorm kaartcontrole niet significant zijn. In de onderstaande figuur is het onderlinge percentuele belang van de verschillende attributen in het construct kwaliteit HOV aangegeven. Dit is berekend door de belangrijkheid van het attribuut te relateren aan de gesommeerde belangrijkheid van alle attributen.


Figuur 12: Overzicht onderling belang attributen construct kwaliteit HOV

Uit figuur 12 blijkt dat het relatieve belang van de zitkans HOV en frequentie HOV rond dertig procent ligt en dat het belang van serviceniveau, vorm kaartcontrole en informatievoorziening rond vijf procent ligt. Het belang van kans op vertraging ligt rond twintig procent. Specificatie basismodel construct kwaliteit HOV Wanneer bij het basismodel rekening wordt gehouden met de persoonlijke karakteristieken van respondenten kan per doelgroep worden aangegeven of er een verschil in preferentie bestaat. Deze effecten worden gemeten aan de hand van contrastparameters (+1 en -1) die als hoofd- en interactieeffecten aan het hoofdmodel worden toegevoegd. De gesegmenteerde groepen die worden onderscheden zijn geslacht, leeftijd, werk, opleiding, reismotief, duur langste reis, afstand langste reis, vervoersmiddel langste reis, autobezit en rijbewijsbezit. Het model inclusief de verschillende groepen is bepaald door reductie van niet-significante waarden van de variabelen in het model (niet significant bij α>0,05). Deze reductie heeft geresulteerd in de waarden zoals in de onderstaande tabel. Tabel 12: Overzicht van verandering van de belangrijkheid van attributen in het construct kwaliteit HOV per gesegmenteerde groep ten opzichte van de gemiddelde belangrijkheid

-,37

1,98 1,39

Rijbewijsbezit

.18

Lease-auto

-,40

Eigen auto

Afstand reis groter 30 km

Tijdsduur reis langer 30 min

Zakelijk reismotief

Woon-werk reismotief

Werkend

Ouder dan 35 jaar

Mannelijk geslacht

-,11

Vervoer met OV

5,41

Vervoer met auto

Constante kwaliteit HOV Frequentie Kans op vertraging Informatievoorziening Zitkans Kaartcontrole Serviceniveau

HBO opleiding of hoger

Invloed van gesegmenteerde groepen op keuzegedrag

Gemiddelde belangrijkheid

Attributen

,50

0,41 2,00 0,23

,24

,38

-,45

,66

-,90

,50

0,29


In de eerste kolom van de bovenstaande tabel is de belangrijkheid van de concepten uit het basismodel kwaliteit HOV aangegeven. In de overige kolommen wordt per gesegmenteerde groep de afwijking ten opzichte van deze belangrijkheid aangegeven. Uit de tabel blijkt dat hoger opgeleiden en personen met een woon-werk reismotief de kwaliteit van het HOV minder waarderen (-0,11). Tevens blijkt dat huidige automobilisten het HOV standaard lager waarderen en OV-reizigers juist hoger (respectievelijk -0,40 en 0,18). Verder blijkt dat personen met een rijbewijs de frequentie van het HOV belangrijker vinden (0,50). Daarnaast blijkt uit de resultaten dat zitkans door hoger opgeleiden als belangrijk wordt ervaren (0,24), door ouderen als belangrijk wordt ervaren (0,38), door werkenden en zakelijke reizigers als minder belangrijk wordt ervaren (respectievelijk -0,45 en -0,90) en door huidige OV-reizigers als belangrijker wordt ervaren (0,50). 5.4.2 Kwaliteit natransport Aan de hand van de respons op het construct kwaliteit natransport kan het regressiemodel geschat worden door gebruik te maken van het statistiekprogramma SPSS. Hiervoor wordt eerst het basismodel geschat dat bestaat uit de attributen die in het construct zijn meegenomen. Vervolgens wordt het basismodel gespecificeerd aan de hand van een analyse naar (persoonlijke) karakteristieken. Basismodel kwaliteit natransport In de onderstaande tabel zijn de uitkomsten van het kwaliteit natransport basismodel weergegeven, waarbij middels een kruis is aangegeven wanneer een concept niet significant is. De R2-waarde voor het construct kwaliteit natransport bedraagt 0,476, wat betekent dat de individuele data relatief homogeen is (Bos, 2004). Tabel 13: Construct kwaliteit natransport met nut per attribuutniveau, belangrijkheid (rank) van de attributen en eventuele niet2 significantie (N=171; R =0.476)

Attributen Constante kwaliteit natransport

Nutcoëffic.

Nietsign.


5,09

1. Soort vervoer Bus/Tram/Metro Bus/Tram Bus

0,35 -0,08 -0,27

0,64 (4)

2. Frequentie 8 keer per uur 5 keer per uur 2 keer per uur

1,32 0,12 -1,44

x

Attributen 4. Zitkans natransport 100% 55% 10% 5. Aantal overstappen Geen overstap 1 gegarandeerde 1 n-gegarandeerde

Nutcoëffic.

Nietsign.

1,25 -0,10 -1,15

x


1,50 (3) 0,63 0,24 -0,87

2,76 (1) x

Uit de bovenstaande tabel blijkt dat de attribuutniveaus verschillende waarden hebben die liggen tussen 1,32 en -1,44. De belangrijkheid van de attributen varieert tussen de 0,64 voor soort vervoer en 2,76 voor frequentie. Daarnaast blijkt dat de middelste attribuutniveaus van de attributen soort vervoer, frequentie en zitkans natransport niet significant zijn. In figuur 13 is het percentuele onderlinge belang van de verschillende attributen in het construct kwaliteit natransport aangegeven. Uit figuur 13 blijkt dat het belang van de zitkans natransport en frequentie tussen dertig en veertig procent liggen. Het belang van het aantal overstappen ligt rond twintig procent en het belang van soort vervoer ligt rond tien procent.


Figuur 13: Overzicht onderling belang attributen construct kwaliteit natransport

Specificatie basismodel construct kwaliteit natransport Wanneer bij het basismodel rekening wordt gehouden met de persoonlijke karakteristieken van respondenten kan per doelgroep worden aangegeven of er een verschil in preferentie bestaat. Het model inclusief de verschillende groepen is bepaald door reductie van niet-significante waarden van alle mogelijke variabelen in het model (niet significant bij α>0,05). Deze reductie heeft geresulteerd in de waarden uit de onderstaande tabel. Tabel 14: Overzicht van verandering van de belangrijkheid van attributen in het construct kwaliteit natransport per gesegmenteerde groep ten opzichte van de gemiddelde belangrijkheid

,25

,18

-,41

Rijbewijsbezit

Vervoer met auto

Lease-auto

-,26



Zakelijk reismotief


Werkend

Mannelijk geslacht

Ouder dan 35 jaar ,35

Eigen auto

5,09

Vervoer met OV

Constante kwaliteit natransport Soort vervoer Frequentie Zitkans Aantal overstappen

HBO opleiding of hoger



Attributen

0,62 2,76 2,40 1,50

,26 -,34

In de eerste kolom van de bovenstaande tabel is de belangrijkheid van de concepten uit het basismodel kwaliteit natransport aangegeven. In de overige kolommen wordt per gesegmenteerde groep de afwijking ten opzichte van deze belangrijkheid aangegeven. Uit de tabel blijkt dat ouderen, autobezitters en OV-reizigers de kwaliteit van het natransport hoger waarderen (respectievelijk 0,35, 0,18 en 0,25). Personen die dagelijks gedurende langere tijd reizen en personen met een lease-auto waarderen het natransport over het algemeen lager (respectievelijk 0,26 en -0,41). Tevens blijkt dat ouderen de frequentie van het natransport belangrijker vinden en dat autobezitters de zitkans als minder belangrijk ervaren (respectievelijk 0,26 en -0,34).


5.4.3 Keuze tussen HOV, auto en OV Aan de hand van de respons op het choice brugexperiment kan het multi-nominale logit model geschat worden door gebruik te maken van het statistiekprogramma Biogeme. Hiervoor wordt eerst het basismodel geschat dat bestaat uit de attributen die in het choice brugexperiment zijn meegenomen. Vervolgens wordt het basismodel gespecificeerd aan de hand van een analyse naar (persoonlijke) karakteristieken. Basismodel choice brugexperiment In de onderstaande tabel zijn de uitkomsten van het choice basismodel weergegeven, waarbij middels een kruis is aangegeven wanneer een concept niet significant is buiten de steekproef. De aangegeven ρ2 waarde is een indicatie van de verhouding van dit model ten opzichte van een nulmodel (gebaseerd op maximum likelihood schatting).31 De waarde voor ρ2 in het choice brugexperiment bedraagt 0,204, wat betekent dat de individuele data relatief homogeen verdeeld is. Deze waarde voor ρ2 is vergelijkbaar met de waarde uit andere choice onderzoeken (Bos, 2004). Tabel 15: Choice brugexperiment met nut per attribuutniveau, belangrijkheid (rank) van de attributen en eventuele niet2 significantie (N=380; ρ =0.204)

Attributen Constante HOV alternatief 1. Reistijd t.o.v. auto 10 minuten minder Gelijke reistijd 10 minuten meer 2. Extra kosten t.o.v. auto 0 Euro meer 3 Euro meer 6 Euro meer 3. Kwaliteit HOV Waarde 8 Waarde 6 Waarde 4 4. Kwaliteit auto/OV overstappunt Waarde 8 Waarde 6 Waarde 4

Nutcoëffic.

Nietsign.

-0,02

x


Attributen 5. Kwaliteit natransport Waarde 8 Waarde 6 Waarde 4

Nutcoëffic.

Nietsign.


0,17 0,08 -0,25

0,86 (4) 0,42 0,02 -0,44

Constante Auto alternatief

-0,41

x 1,43 (2)

0,76 -0,09 -0,67 0,87 (3) 0,39 0,09 -0,48

6. Extra tijd door file 0 minuten 20 minuten 40 minuten 7.Kilometerheffing 0 ct/km 5,5 ct/km 11 ct/km

2,05 (1) 1,08 -0,11 -0,97 0,79 (5) 0,48 -0,17 -0,31

0,36 (7) Constante OV alternatief 0,18 0,01 -0,19

0

x

Het huidige OV zonder vertraging wordt als basisalternatief gebruikt, waardoor het reizigersnut van dit alternatief is gelijkgesteld aan nul. De andere alternatieven zijn hier tegen afgezet. De negatieve constanten voor het HOV-alternatief en het autoalternatief indiceren dat deze alternatieven gemiddeld minder worden gewaardeerd dan het OV-alternatief (respectievelijk -0,02 en -0,41). Oorzaak hiervan is de gemiddelde relatieve belasting voor zowel het HOV-alternatief en het auto-alternatief (in de vorm van filetijd en kilometerheffing) De attribuutniveaus gelijke reistijd van het attribuut reistijd t.o.v. auto en waarde 6 van het attribuut kwaliteit auto/OV overstappunt zijn niet significant. Dit betekent in dit verband dat de attribuutniveaus van deze variabelen onderling lineair zijn, omdat de middelste niveaus niet met zekerheid van nul afwijken.

31

2

2

2

ρ heeft een vergelijkbare interpretatie als R bij de regressieanalyse. ρ heeft een range tussen 0 en 1. Hoe groter deze waarde des te beter het model bij de data past (Molin, 1999).


Wanneer naar de verdeling van de attribuutniveaus wordt gekeken dan komt naar voren dat filetijd en kosten HOV de grootste impact op het individuele keuzegedrag hebben (respectievelijke belangrijkheid van 2,05 en 1,43). De impact van kwaliteit natransport en kwaliteit auto/OV overstappunt zijn beiden gelijkwaardig (namelijk 0,42 en 0,36), waarbij een lagere kwaliteit natransport lager wordt gewaardeerd dan een lage kwaliteit auto/OV overstappunt. De kwaliteit HOV heeft een grotere impact die vergelijkbaar is met de reistijd HOV (respectievelijk 0,87 en 0,86). In de onderstaande figuur is het percentuele onderlinge belang van de verschillende attributen in het choice brugexperiment aangegeven.

Figuur 14: Overzicht onderling belang attributen choice brugexperiment

Uit figuur 14 blijkt dat filetijd een belang van ongeveer dertig procent heeft, reiskosten HOV een belang van ongeveer 20 procent heeft en dat reistijd HOV, kwaliteit HOV en kilometerheffing een belang hebben van ongeveer tien procent. Kwaliteit natransport en kwaliteit auto/OV overstappunt hebben een belang van ongeveer 5 procent. Specificatie basismodel choice brugexperiment Wanneer bij het basismodel rekening wordt gehouden met de persoonlijke karakteristieken van respondenten kan per doelgroep worden aangegeven of er een verschil in preferentie bestaat. Het model inclusief de verschillende groepen is bepaald door reductie van niet-significante waarden van alle mogelijke variabelen in het model. Deze reductie heeft plaatsgehad door herberekening van de log-likelihood waarden van het gereduceerde model. Wanneer dit model significant gelijk schatte dan het model met de niet-significante concepten werd met het gereduceerde model verder gerekend. Met andere woorden: het gereduceerde model, zonder de eerder niet-significante waarden, wordt aangenomen wanneer deze niet significant anders schat dan het eerdere model. Met behulp van de onderstaande formule is berekend of het gereduceerde model significant anders schatte. De p-waarde (<0,05) die hoort bij deze chi2-waarde geeft aan of het model significant anders schat.

LRS = −2 * ( LL( β 1) − LL( β 2)) waarbij, LL (β1) = Log-likelihood van het minst uitgebreide model LL (β2) = Log-likelihood van het meest uitgebreide model LRS = Chi-kwadraat verdeeld met N vrijheidsgraden, waarbij N het verschil in parameters is

Dit stappenplan heeft geresulteerd in de waarden uit de onderstaande tabel. De waarden die hier worden gegeven zijn de waarde die significant zijn gebleven door het gehele model te reduceren met de niet-significante waarden (niet significant bij α>0,05).


Tabel 16: Overzicht van verandering van de belangrijkheid van attributen in het choice brugexperiment per gesegmenteerde groep ten opzichte van de gemiddelde belangrijkheid

0,86

Lease-auto

,59

-,45

-,19

,75

Rijbewijsbezit

Eigen auto

-,18

Vervoer met OV

-,43

Vervoer met auto


,21


Zakelijk reismotief

-,33


,11

Werkend

Ouder dan 35 jaar

-,09

Mannelijk geslacht

-0,02

Afstand tot overstap is 30 km

Afstand reis is 90 kilometer

Constante HOV alternatief Reistijd t.o.v. auto Extra kosten t.o.v. auto Kwaliteit HOV Kwaliteit auto/OV overstappunt Kwaliteit natransport Constante auto alternatief Extra tijd door file Kilometer heffing



Attributen

-,20

1,43

-,24

0,87

-,18

-,24

,24

-,39

1,0

0,36

0,42 -0,41

2,05

,18 -,13

-,43

-,13

,25

1,0

-1,0

,63

-,30

0,79

In de bovenstaande tabel is in de eerste kolom de relatieve belangrijkheid van de attributen aangegeven zoals uit de schatting van het basismodel naar voren is gekomen. In de overige kolommen is aangegeven in hoeverre het keuzegedrag van de aangegeven groep afwijkt van de aangegeven belangrijkheid. Hieruit blijkt dat bij een reis over 30 kilometer het HOV hoger wordt gewaardeerd dan bij een reis over 90 kilometer (-0,09). Daarnaast waarderen mannen het HOV ook hoger dan de auto en het conventionele OV (0,11). Hetzelfde geldt voor personen jonger dan 36 jaar (-0,33), personen die de langst dagelijkse reis op dit moment voor het woon-werk verkeer maken (0,21), personen die voor de langst dagelijkse reis de auto gebruiken (-0,19) en personen die een lease-auto hebben (0,75). Daarnaast blijkt dat jongeren HOV-reistijd belangrijker vinden dan ouderen (-0,20); werkenden HOVreiskosten minder belangrijk vinden dan niet-werkenden (-0,24); mensen met een lease-auto vinden de HOV-kwaliteit belangrijker dan mensen met een auto (0,24); ouderen vinden de kwaliteit van het natransport belangrijker dan jongeren (0,18). Wanneer gekeken wordt naar de waardering van de auto als keuzeoptie dan blijkt dat een afstand van 30 kilometer tot het auto/OV-overstappunt lager wordt gewaardeerd dan een afstand van 15 kilometer (-0,13); ouderen de auto lager waarderen (-0,43); werkenden de auto lager waarderen (-0,13); huidige autoreizigers de auto hoger waarderen (1,00); huidige OV-reizigers de auto lager waarderen (-1,00); autobezitters de autokeuze lager waarderen (0,39); personen met een lease-auto de auto hoger waarderen (1,00) en personen met een rijbewijs de auto hoger waarderen (0,63). Daarnaast blijkt dat jongeren filetijd negatiever waarderen dan ouderen (-0,30).


Uit analyse naar kruiseffecten, de mate waarin de keuze voor een alternatief wordt gekozen onder invloed van de opbouw van de andere alternatieven, blijkt dat huidige automobilisten bij een relatief korte filetijd eerder in het OV dan in het HOV gaan zitten en bij een langere filetijd juist eerder in het HOV gaan zitten dan het OV. Bij 20 minuten file is er een meer negatieve waardering voor het HOV (0,19) en bij een filetijd van 40 minuten is er een positievere waardering voor het HOV (0,19).

5.5 Conclusie individuele modaliteitskeuze In deze paragraaf wordt per afzonderlijk analyseonderdeel ingegaan op de conclusies die uit de resultaten volgen. Hierbij wordt de focus gelegd op de resultaten die in het kader van dit onderzoek interessant zijn. Hierbij wordt derhalve voornamelijk ingegaan op de concepten die invloed hebben op de modaliteitskeuze en het verschil in preferentie tussen huidige autogebruikers en huidige OVgebruikers (deelvraag 3). 5.5.1 Construct kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer Wanneer reizigers een reis met het Hoogwaardig Openbaar Vervoer maken dan worden de zitkans en de frequentie als zeer belangrijk ervaren. Deze concepten gaan in op het comfortabel en op tijd volbrengen van de reis. Dit tijdsaspect komt ook terug in het attribuut kans op vertraging dat een lichtelijk mindere invloed heeft dan de frequentie. De overige meer comfort gerichte attributen (informatievoorziening, vorm kaartcontrole en serviceniveau) worden in vergelijking met de genoemde attributen als minder belangrijk ervaren bij een reis met het HOV. Dit valt te verklaren doordat deze concepten minder betrekking hebben op het daadwerkelijk uitvoeren van de reis en gelden als een toevoeging op de basiswaarden (op tijd zonder vertraging met een zitplaats volbrengen van de reis) worden gezien. De concepten die reizigers kunnen teleurstellen bij het maken van een reis (dissastifiers) worden als belangrijker gewaardeerd dan toevoegingen die bij een reis kunnen worden ervaren (satisfiers). Deze laatste groep zijn de concepten die pas een rol gaan spelen wanneer de keuze voor de reis reeds is gemaakt en ervoor kunnen zorgen dat hierover een meer positieve of meer negatieve waardering wordt gemaakt (Bakker & Ouwehand, 2006b). Opvallend is verder dat het hoogst gebruikte attribuutniveau bij veel attributen (met uitzondering van frequentie HOV) zwaarder wordt gewaardeerd dan de andere niveaus. Met andere woorden: het verband tussen de attribuutniveaus is niet lineair, maar neemt bij de overgang van het hoogste niveau naar het middelste niveau harder af dan bij de overgang van het middelste niveau naar het laagste niveau. Het ergens zeker van zijn tijdens een reis (bijvoorbeeld zitplaats en geen vertraging) wordt door de reiziger als belangrijk ervaren. Daarnaast is opvallend dat het ontbreken van service in het HOV ongeveer gelijkwaardig wordt gewaardeerd als de aanwezigheid van Teletekstservice. Dit komt wellicht voort uit het feit dat reizigers ook persoonlijk op de hoogte kunnen blijven van nieuwsberichten via de eigen mobiele telefoon. Tevens wordt informatie over de aankomsttijd niet veel beter gewaardeerd dan geen reisinformatie tijdens de reis. Dit komt waarschijnlijk voor uit het feit dat reizigers vaak al voorafgaand aan de reis informatie hebben over de aankomsttijd en dit tijdens de reis alleen interessant is wanneer er vertraging optreedt (Bakker & Ouwehand, 2006b). Wanneer per groep wordt gekeken naar de belangrijkheid van de attributen blijkt dat vooral huidige automobilisten het HOV minder positief waarderen. Dit komt waarschijnlijk door de voordelen die ervaren worden in de auto. Huidige OV-reizigers en huidige fietsers/lopers daarentegen zijn gemiddeld positiever over het HOV dan de automobilisten. Het gewoonteargument kan ook gebruikt worden voor rijbewijsbezitters die meer autokilometers maken dan mensen zonder rijbewijs en daardoor de frequentie van het HOV belangrijker vinden omdat de auto voor hen altijd ter beschikking staat. 5.5.2 Construct kwaliteit natransport Bij het natransport wordt door reizigers voornamelijk belang gehecht aan een hoge frequentie en een zekere zitplaats. Dit komt overeen met de belangrijke concepten uit het construct kwaliteit HOV, waar comfort tijdens de reis en het snel volbrengen van de reis als belangrijk worden ervaren. In dit


construct is de zitkans ten opzichte van het construct kwaliteit HOV minder belangrijk dan de frequentie. Een verklaring hiervoor kan zijn dat het natransport korter duurt, waardoor het staan in het voertuig als minder hinderlijk wordt ervaren en men liever snel op de bestemming is (Bakker & Ouwehand, 2006b). Het eventueel overstappen wordt niet als heel vervelend ervaren, zolang men maar gegarandeerd is van een aansluiting. Het belang van zekerheid bij het natransport komt ook terug bij het soort vervoer, waarbij de aanwezigheid van verschillende soorten vervoer belangrijk is. Wanneer per groep wordt gekeken naar de belangrijkheid van de attributen blijkt dat huidige OVreizigers het natransport hoger gemiddeld waarderen, omdat deze waarschijnlijk meer ervaring hebben met de belangrijkheid van het natransport.

5.5.3 Choice brugexperiment Wanneer reizigers kunnen kiezen uit verschillende modaliteiten om een reis uit te voeren dan wordt bij de auto de filetijd als belangrijkste gewaardeerd. Wanneer er geen file staat dan wordt dit door de reiziger als zeer positief gezien. Bij enige mate van file dan is dat meteen negatief en bij een forse file wordt dit versterkt. Bij de keuze voor het HOV zijn de kosten in vergelijking met de autokosten van belang. Wanneer het HOV even duur is als de auto dan zal men sneller voor het HOV kiezen. Maar ook hier geldt wanneer er enige mate van extra kosten optreden dan wordt de beoordeling veel negatiever. De kwaliteit van het HOV en de reistijd van het HOV hebben beiden een vergelijkbare invloed op de keuze. Reizigers hechten tijdens de reis belang aan een bepaalde vorm van comfort en waarderen dat als even belangrijk als de reistijd.32 Dit is opvallend verschillend in vergelijking met de auto, omdat hier de reistijd als zeer belangrijk wordt ervaren. Waarschijnlijk kan dit verklaard worden doordat filetijd meer gezien wordt als verloren tijd en reistijd in het HOV wordt gezien als tijd waarin nog gewerkt kan worden. Daarnaast kan filetijd beschouwd worden als onbetrouwbaar waardoor dit mogelijk van groter belang is (Schrijver, 2006b). Voor het concept kosten is bij de auto en het HOV het tegenovergestelde waar te nemen. De kosten voor het HOV zijn veel belangrijker dan de kosten voor de auto. Dit kan waarschijnlijk verklaard worden door de mate van kwaliteit die verwacht wordt van beide modaliteiten. Het HOV wordt wellicht vergeleken met het huidige OV, waarbij hogere kosten vaak niet afwegen tegen de ervaren kwaliteitsperceptie. Daarnaast wordt kilometerheffing wellicht gezien als een onvermijdelijke maatregel die ervoor kan zorgen dat de kwaliteit van de auto omhoog gaat wat de hogere kosten rechtvaardigt.33 Voor veel autoreizigers betekent de kilometerheffing in de praktijk dat de kosten dalen, omdat naar gebruik betaald zal worden waarbij compensatie doormiddel van de wegenbelasting en de BPM plaatsvindt. Veel autogebruikers rijden relatief weinig kilometers per jaar (Schrijver, 2006b). De kwaliteit van het natransport en de kwaliteit van het auto/OV overstappunt zijn tenslotte minder belangrijk bij de keuze voor het HOV, omdat dit slechts kleine schakels zijn in de gehele vervoersketen.34 Een goede kwaliteit van deze concepten wordt positief gewaardeerd door reizigers, maar heeft in vergelijking met de andere concepten een kleine invloed. Wanneer per groep wordt gekeken naar de belangrijkheid van de attributen blijkt vooral dat huidige automobilisten, personen die veel autokilometers maken en lease-autorijders het autoalternatief hoger waarderen dan de OV-alternatieven en dat OV reizigers het autoalternatief minder positief waarderen. Reizigers zijn dus bijzonder gehecht aan de huidige modaliteit. Daarnaast blijkt uit de kruiseffecten analyse dat automobilisten ook bij een relatief kleine file in de auto blijven zitten en pas bij een stevige file overstappen op het HOV. Deze hoogwaardigere OV-vorm is dan voor deze groep interessanter dan voor de minder verknochte automobilist die al eerder overstapt en eerder voor het conventionele OV kiest.

32

De kwaliteit van het HOV wordt door reizigers waarschijnlijk gezien als de betrouwbaarheid van de reistijd. Binnen het concept kwaliteit HOV vallen onder andere de concepten frequentie en vertragingskans die een rol spelen bij deze betrouwbaarheid. 33 Daarnaast bestaat de mogelijkheid dat autokosten worden ondergewaardeerd (automobilisten percipiëren vaak alleen de brandstofkosten en niet de belastingen en afschrijvingskosten). 34 Belangrijke concepten bij het auto/OV overstappunt zijn de afstand vanaf de snelweg, de parkeerkans en de loopafstand tot het perron.


5.5.4 Conclusie individuele modaliteitskeuze Tijd en kosten worden in geval van de auto en het HOV verschillend door reizigers gepercipieerd. In geval van de auto wordt filetijd als belangrijk ervaren. In geval van het HOV zijn het voornamelijk de reiskosten die belangrijk zijn voor reizigers. Bij het HOV wordt de reistijd op eenzelfde niveau geschaald als de kwaliteit van het HOV. De HOV-reiziger hecht waarde aan kwaliteit tijdens de reis. Deze kwaliteit hangt deels samen met de reistijd omdat hierbinnen door de reiziger belang wordt gehecht aan de frequentie en de vertragingskans. Comfort, in de vorm van een zitplaats, heeft hierbij een belangrijke rol. Daarnaast is er een duidelijk verschil in voorkeur van huidige automobilisten voor de auto en van huidige OV-reizigers voor het HOV en OV.



Hoofdstuk 6 Beleidsimplicaties In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de effecten van de enquêteresultaten op het gebruik van auto, OV of HOV. Aan de hand van modaliteitscenario’s wordt in kaart gebracht welke veranderingen in de modaliteitkarakteristieken het grootste effect hebben op het gebruik van het HOV en de afname van het aantal autogebruikers. Hieruit volgen concrete aanbevelingen voor het Consortium Transrapid Nederland om deze effecten te realiseren (deelvraag 5). 6.1 Modaliteitscenario analyse Aan de hand van de resultaten van de constructen en het choice brugexperiment kan de impact van verschillende concepten op de reizigersverdeling tussen de verschillende modaliteiten worden geanalyseerd. De analyse vindt plaats met behulp van de nut- en kansformules uit paragraaf 5.2.

6.1.1 Inleiding modaliteitscenario analyse De basisconfiguratie van het HOV-alternatief wordt opgebouwd als een hedendaagse reis met het openbaar vervoer in buitenstedelijk gebied. De basisconfiguratie van het auto-alternatief wordt opgebouwd als een reis met de auto zoals dat op dit moment waarschijnlijk is.35 Dit resulteert in de volgende opbouw van de basisconfiguratie.36 Tabel 17: Configuratie van het basismodel voor het HOV-, auto- en OV-alternatief

HOV alternatief 10 min langzamer dan auto Bus (natransport) 3 Euro duurder dan auto 2 keer per uur (natransport) 2 keer per uur 55% zitkans (natransport) 15% kans op vertraging 1 niet gegarandeerde Geen reisinformatie overstap (natransport) 55% zitkans Conducteur Waardering 5 voor Auto/OV Geen service koppeling

Auto alternatief Geen kilometerheffing

OV alternatief Huidig OV zonder vertraging

De configuratie uit de bovenstaande tabel resulteert in de verdeling van reizigers zoals weergegeven in tabel 18. De aangegeven percentages zijn indicaties en worden in dit onderzoek slechts gebruikt worden als ijkpunt waartegen veranderingen in het HOV- en/of auto-alternatief worden afgezet. De percentages worden in de wetenschappelijke wereld gezien als maximum voor het nieuwe systeem gegeven de configuratie (Bos, 2004). Tabel 18: Reizigersverdeling bij basisconfiguratie met en zonder filetijd

Geen filetijd Filetijd (40 minuten)

HOV 5% 16%

Auto 72% 24%

OV 23% 60%

Uit tabel 18 blijkt dat bij introductie van het HOV-systeem (en afwezigheid van filevertraging) ongeveer 5% van de reizigers zal kiezen voor het HOV, 72% voor de auto en 23% voor het conventionele OV. Het lage aandeel voor het HOV komt voort uit de relatief negatieve configuratie van het HOValternatief.37 Wanneer filetijd optreedt dan kiest een deel van de autoreizigers toch eerder voor het OV en het HOV, waarbij moet worden opgemerkt dat hierdoor het HOV-aandeel sneller stijgt dan het OVaandeel. Dit komt door het in het experiment gesignaleerde kruiseffect. Daarnaast was reeds naar voren gekomen dat filetijd het belangrijkste concept is voor reizigers om niet voor de auto te kiezen.

35

Het concept filetijd wordt in de modelberekeningen meegenomen als variatie op de scenario’s. Een reis over een afstand van 60 kilometer wordt hierbij aangehouden, waarbij de afstand tot het HOV opstappunt 7,5 kilometer bedraagt. Voor deze contextafstanden is gekozen, aangezien dit de gemiddelden zijn van de geënquêteerde contextvariabelen. Deze hebben, zoals uit de resultatenanalyse blijkt, slechts geringe invloed op het keuzegedrag van reizigers. 37 De basisconfiguratie van het HOV-alternatief heeft een lagere zitkans, lagere frequentie en een grotere omrijdfactor dan het conventionele OV. 36


De basisconfiguratie is in het vervolg van deze paragraaf nader uitgewerkt waardoor inzicht ontstaat in de toegevoegde waarde van de verschillende concepten. Er wordt ingegaan op de impact van de concepten uit de afzonderlijke constructen en de impact van de concepten uit het choice brugexperiment. Hiervoor wordt een drietal scenario’s gebruikt, namelijk een ‘snel en betrouwbaar’ scenario, een ‘comfortabel’ scenario en een scenario zoals voorgesteld in het project Randstadrapid. De scenario’s ‘snel en betrouwbaar’ en ‘comfortabel’ komen voort uit de resultaten van de enquête, waaruit blijkt dat de reiziger dissatisfiers over het algemeen belangrijker vindt dan satisfiers. Door in de scenario’s deze onderverdeling aan te houden kan het verschil in impact van deze onderdelen gekwantificeerd worden in reizigersaandelen. Het scenario ‘snel en betrouwbaar’ bevat hierbij de concepten die als dissatisfiers worden aangezien en het scenario ‘comfortabel’ bevat de concepten die als satisfiers worden beschouwd. Het scenario van het project Randstadrapid is een combinatie van beide scenario’s.

6.1.2 Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer In tabel 19 is het effect op de reizigersverdeling van uitbreiding van de basisconfiguratie van het construct kwaliteit HOV weergegeven aan de hand van de drie scenario’s. Tabel 19: Reizigersverdeling bij scenarioconfiguratie kwaliteit HOV met en zonder filetijd

Scenario Geen filetijd Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar Comfortabel

Randstadrapid

Filetijd (40 minuten) Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar Comfortabel

Randstadrapid

Modeluitbreiding

10 keer per uur 0% vertraging Overstap/richting info 100% zitkans Conducteur op HOV Teletekst/Internet 10 keer per uur 0% vertraging Overstap/richting info 100% zitkans Poortjes op station Teletekst/Internet

10 keer per uur 0% vertraging Overstap/richting info 100% zitkans Conducteur op HOV Teletekst/Internet 10 keer per uur 0% vertraging Overstap/richting info 100% zitkans Poortjes op station Teletekst/Internet

Waardering HOV

HOV

Auto

OV

4,17 6,86

5% 10%

72% 69%

23% 22%

5,96

8%

70%

22%

8,46

12%

67%

21%

4,17 6,86

16% 28%

24% 21%

60% 51%

5,96

24%

22%

54%

8,46

32%

20%

48%

In de basisconfiguratie wordt voor de kwaliteit van het HOV gemiddeld een 4,17 gegeven. Dit resulteert in de verdeling van 5% voor het HOV, 72% voor de auto en 23% voor het OV. In de andere scenario’s verandert deze waardering door verandering van de karakteristieken zoals die worden aangegeven in de tweede kolom. Hierdoor verandert de reizigersverdeling over de alternatieven. Bij relatief sterke filevorming (40 minuten) zijn dezelfde veranderingsrichtingen waar te nemen.


Uit de bovenstaande tabel blijkt dat de reizigersverdeling door aanpassing van karakteristieken in het construct kwaliteit HOV voornamelijk in het scenario ‘snel en betrouwbaar’ verandert in het voordeel van het HOV-alternatief ten koste van het auto-alternatief. Het is logisch dat vooral het HOV profiteert ten gunste van de auto en het OV, omdat hiervan de kwaliteit wordt vergroot. Dit wordt ook onderschreven in het scenario zoals voorgesteld in het project Randstadrapid, waarin een zeer Hoogwaardig OV-systeem wordt voorgesteld. Echter blijkt de toegevoegde waarde van het scenario ‘comfortabel’ minder te zijn dan wellicht aan de hand van de vereiste kosten en moeite voor dit scenario kan worden verwacht. Daarnaast blijkt dat het OV-aandeel harder daalt wanneer stevige filevorming optreedt. Dit wordt veroorzaakt door de verstokte automobilisten die, wanneer ze uit de auto stappen eerder naar het kwalitatief goede HOV gaan dan naar het OV.

6.1.3 Kwaliteit natransport In tabel 20 is het effect op de reizigersverdeling van uitbreiding van de basisconfiguratie van het construct kwaliteit natransport weergegeven aan de hand van de drie scenario’s. Tabel 20: Reizigersverdeling bij scenarioconfiguratie kwaliteit natransport met en zonder filetijd

Scenario Geen filetijd Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar Comfortabel Randstadrapid

Filetijd (40 minuten) Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar Comfortabel Randstadrapid

Modeluitbreiding

8 keer per uur Geen overstap Bus/tram/metro 100% zitkans 5 keer per uur 100% zitkans Bus/tram 55% zitkans

8 keer per uur Geen overstap Bus/tram/metro 100% zitkans 5 keer per uur Bus/tram 55% zitkans

Waardering natransport

HOV

Auto

OV

2,41 6,67

5% 8%

72% 70%

23% 21%

4,38

6%

71%

22%

5,66

7%

71%

22%

2,41 6,67

16% 23%

24% 22%

60% 55%

4,38

19%

24%

57%

5,66

21%

23%

56%

Uit de bovenstaande tabel blijkt dat de impact van de scenario’s in het natransport op de reizigersverdeling relatief klein is (afwijkingen van maximaal 4% ten opzichte van de basisconfiguratie). Dit is overeenkomstig met de resultatenanalyse waarbij het natransport als slechts een klein onderdeel van de gehele mobiliteitsketen wordt gezien. In dit construct heeft het scenario ‘snel en betrouwbaar’ ook een grotere invloed op het HOV- en auto-aandeel dan het scenario ‘comfortabel’. De afname in de autokeuze is slechts beperkt, terwijl het OV-aandeel bij filevorming sterker daalt ten gunste van het HOV. Het relatief realistische scenario in het project Randstadrapid heeft weinig tot geen toegevoegde waarde voor het HOV- en auto-aandeel ten opzichte van de basisconfiguratie. Dit verandert lichtelijk bij het optreden van veel files onder invloed van het aantrekkelijker worden van het HOV-systeem ten nadele van het OV-alternatief.

6.1.4 Choice brugexperiment In tabel 21 is het effect op de reizigersverdeling van uitbreiding van de basisconfiguratie van het choice brugexperiment weergegeven aan de hand van de drie scenario’s.


Tabel 21: Reizigersverdeling bij scenarioconfiguratie choice brugexperiment met en zonder filetijd

Scenario Geen filetijd Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar

Comfortabel

Randstadrapid

Filetijd (40 minuten) Basisconfiguratie Snel en betrouwbaar

Comfortabel

Randstadrapid

Modeluitbreiding

10 minuten minder HOV: 6,86 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 6,67 10 minuten meer 0 Euro meer HOV: 5,96 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 4,38 10 minuten minder 3 euro meer HOV: 8,46 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 5,66

10 minuten minder HOV: 6,86 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 6,67 10 minuten meer 0 Euro meer HOV: 5,96 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 4,38 10 minuten minder 3 euro meer HOV: 8,46 Auto/OV overstap: 6 Natransport: 5,66

HOV

Auto

OV

5% 31%

72% 53%

23% 16%

22%

59%

19%

33%

51%

16%

16% 62%

24% 11%

60% 27%

51%

14%

35%

64%

10%

26%

Uit de bovenstaande tabel blijkt dat de aanpassingen in de scenario’s in het choice brugexperiment de grootste impact hebben ten opzichte van de basisconfiguratie in vergelijking met de impact van de constructen. Dit wordt voornamelijk veroorzaakt door de grote invloed van reiskosten en reistijd bij de individuele modaliteitskeuze. Uit de tabel blijkt dat een ‘snel en betrouwbaar’ HOV-systeem de grootste toegevoegde waarde heeft voor het HOV- en auto-aandeel. Het HOV-aandeel stijgt voornamelijk door de reistijdwinst die in het geconfigureerde HOV-systeem wordt verondersteld. Dit gaat grotendeels ten koste van het aandeel automobilisten en in mindere mate ten koste van het aandeel OV-reizigers. Zonder filetijd geeft dit scenario een verandering van +26% voor het HOV, -19% voor de auto en -7% voor het OV. Wanneer de invloed van kilometerheffing (11 €ct/km) wordt geanalyseerd kan dat ten opzichte van de basisconfiguratie worden weergegeven zoals in de onderstaande tabel. Tabel 22: Reizigersverdeling bij invoering basisconfiguratie met kilometerheffing met en zonder filetijd

Scenario Geen filetijd Basisconfiguratie Kilometerheffing Filetijd (40 minuten) Basisconfiguratie Kilometerheffing

Modeluitbreiding

HOV

Auto

OV

11 €ct/km

5% 9%

72% 54%

23% 37%

11 €ct/km

16% 18%

24% 13%

60% 69%

Uit tabel 22 blijkt dat bij afwezigheid van file de kilometerheffing (11€ct/km) zorgt voor een afname van het auto-aandeel (-18%), wat voornamelijk ten goede komt aan het OV (+14%). Het OV profiteert


meer dan het HOV van de kilometerheffing, vanwege de relatief slechte configuratie van het HOV in de basisconfiguratie. Invoering van de basisconfiguratie met kilometerheffing heeft een gelijksoortige impact op het auto-aandeel als de invoering van het scenario ‘snel en betrouwbaar’.

6.1.5 Automobilisten en OV-reizigers differentiatie Bovenstaand is voor de gehele steekproef een analyse gemaakt van de verdeling van de steekproef bij verschillende modelkarakteristieken. Wanneer naar de keuze van huidige automobilisten en huidige OV-reizigers bij invoering van de HOV-basisconfiguratie wordt gekeken dan kan dat als volgt in de onderstaande tabel worden weergegeven. Tabel 23: Verdeling van huidige automobilisten en huidige OV-reizigers bij invoering basisconfiguratie

Geen filetijd Basisconfiguratie Automobilisten OV-reizigers Filetijd (40 minuten) Basisconfiguratie Automobilisten OV-reizigers

HOV

Auto

OV

5% 3% 9%

72% 87% 49%

23% 10% 42%

16% 13% 19%

24% 46% 11%

60% 41% 71%

Uit tabel 23 blijkt dat van de huidige automobilisten bij invoering van het HOV-systeem zoals opgesteld met de basisconfiguratie, nog steeds een ruime meerderheid (87%) voor de auto kiest. Van de huidige OV-reizigers bestaat er ook nog een groot deel (49%) dat bij afwezigheid van files liever voor de auto kiest. Wanneer er file optreedt dan wordt deze groep kleiner (11%) en dan zal deze groep voor het HOV (19%) of het OV (71%) te kiezen. Ook het deel van de huidige automobilisten dat kiest voor het HOV en OV kiest wordt groter bij toename van de filetijd. Daarnaast blijkt dat het HOV door huidige OV reizigers meer gebruikt wordt dan huidige automobilisten. Autogebruikers hebben pas een voorkeur voor het HOV ten opzichte van het OV wanneer het HOV kwalitatief sterk is. Dit kan verklaard worden, omdat het HOV en OV pas dan substantieel gaan verschillen in comfortaspecten. Deze aspecten bleken in de resultatenanalyse minder van belang dan tijd en kosten, waardoor bij relatieve gelijkheid van beide alternatieven er geen voorkeur bestaat onder autogebruikers. Daarnaast valt uit tabel 23 op te maken dat voornamelijk autogebruikers van modaliteit veranderen bij optreden van filetijd (40 minuten). Dit komt voort uit het feit dat voor deze groep de keuzesituatie verandert. Door beleidsmakers kunnen de cijfers uit tabel 23 met behulp van weging naar de huidige modal-split gebruikt worden om de effecten van systeemaanpassingen op de modal-split in kaart te brengen.

6.1.6 Effect mobiliteitsproblemen Wanneer uitgegaan wordt van mobiliteitsgroei tot 2020 zoals dat in het nulscenario wordt verwacht (20%) dan kan de impact van introductie van een HOV systeem op de afname van het autogebruik ingeschaald worden. Uit de tabellen 21 en 22 blijkt dat de invoering van een HOV systeem en van kilometerheffing een vergelijkbare verschuiving geven in de modal-split. Deze verschuiving (daling van het auto-aandeel van 30%-50%) is wat betreft de impact van kilometerheffing groter dan naar voren is gekomen in de scenarioanalyse van de mobiliteitsontwikkeling uit hoofdstuk 4 (namelijk een daling van het auto-aandeel van 10%-20%). Dit verschil kan wellicht verklaard worden door de latente vraag naar automobiliteit die wordt gesignaleerd door onder andere Levinson & Kanchi (2002), Van Zuylen (2000), Bakker et al (2005), Schrijver (2006a) en Huismans (2006) wanneer de wegdoorstroming wordt verbeterd. Hoewel de daadwerkelijke impact niet helemaal uit de enquêteanalyse naar voren komt kan het effect van introductie van een HOV-systeem zoals voorgesteld door het Consortium Transrapid Nederland op een gelijkwaardig niveau worden ingeschaald als het effect van invoering van kilometerheffing.


6.2 Aanbevelingen Transrapid Nederland In deze paragraaf wordt ingegaan op de implicaties van de modelberekeningen uit de voorafgaande paragraaf. Specifiek wordt een aantal aanbevelingen gedaan voor het project Randstadrapid om een nieuw HOV-systeem effectief te implementeren. Hierbij zal geen analyse gedaan worden naar de achtergronden van effectiviteit op grond van een kosten/moeite- en opbrengsten afweging, maar zal slechts op hoofdlijnen een inschatting gemaakt worden welke onderdelen een positieve impact zullen hebben op toename van het HOVreizigersaandeel en afname van het auto-reizigersaandeel. Wanneer er geen filevorming is dan zal de auto door veel reizigers geprefereerd worden boven bepaalde vormen van (H)OV. Ongeveer de helft van de huidige OV-reizigers zal de auto gaan gebruiken bij afwezigheid van files en introductie van een HOV-systeem dat gelijkwaardig is aan een buitenstedelijk OV-systeem. Deze groep is aan te merken als een latente groep autogebruikers. Wanneer sprake is van flinke filevorming dan stapt een groot deel van de automobilisten over naar het (H)OV (voornamelijk het OV). Echter gaat nog steeds een deel van de reizigers met de auto. Dit deel van de automobilisten, de verstokte autorijders, zijn alleen over te halen met een OV-systeem dat kwalitatief beter is dan het huidige conventionele OV-systeem. Dit Hoogwaardige OV-systeem is het effectiefst wanneer gestreefd wordt naar een snel en comfortabel HOV-systeem. Invoering van een vergelijkbaar HOV-systeem met het huidige OV-systeem maar dan inclusief een kilometerheffing voor op de weg heeft weliswaar een gelijksoortige impact op de reizigersverdeling, maar zal wellicht meer kosten en moeite in beslag nemen.38 Een snel en betrouwbaar HOV-systeem heeft een grotere en relatief effectieve invloed op het reizigersaandeel van de auto dan op het OV-aandeel. Het snelle en betrouwbare HOV-systeem moet voldoen aan de volgende specificaties om het autoaandeel te laten dalen met 30%-50% en het HOV-aandeel te behalen van 30%-60%. - Het HOV heeft een frequentie van 10 keer per uur, het HOV ondervindt geen vertragingen, het HOV heeft een minimale zitkans van 55%, tijdens de HOV-reis is een conducteur aanwezig. - De HOV-keten is duurder zijn de auto (maximaal 3 Euro bij een reisafstand van 60 kilometer). - De HOV-keten is sneller dan de reis met de auto wanneer er geen file staat (ongeveer 10 minuten bij een afstand van 60 kilometer).39 - Het natransport heeft een frequentie van 8 keer per uur zonder overstapverplichtingen. Uitbreidingen op de opgestelde specificaties op het gebied van comfort (vergroting zitkans, verbetering stationsgebied en/of verbetering service in de HOV-keten) worden door reizigers gewaard als satisfiers, maar zullen in eerste instantie niet bepalen of de reis wordt uitgevoerd met het HOV. De keuze voor een reismodaliteit wordt voornamelijk afgewogen aan de hand van dissatisfiers, zoals tijd, kosten en betrouwbaarheid. Uitbreiding van het scenario in de richting zoals voorgesteld in het project RandstadRapid door het Consortium Transrapid Nederland zal waarschijnlijk effectvergroting laten zien. Situering van het HOV-systeem in een omgeving waar congestie groot en het conventionele OV reeds zwaar belast is, kan bijdragen aan het faciliteren van een grotere groep reizigers zonder dat het huidige OV wat betreft reizigersaantallen wordt leeggetrokken.

38

Het huidige OV-systeem kan daarnaast de extra reizigers waarschijnlijk niet aan wanneer kilometerheffing separaat wordt ingevoerd, zonder kostbare uitbreiding van het OV-systeem of aanleg van een HOV-systeem met basisconfiguratie. 39 Het voortransport in de HOV-keten kan plaatsvinden met de auto of het OV. Omdat de stedelijke dichtheid van een groot deel van het Randstedelijk netwerk niet groot genoeg is zal OV-facilitering als voortransport voor het gehele gebied moeilijk realiseerbaar zijn. De auto is hierbij wellicht het benodigde voortransportmiddel. Echter is de onzekerheid bij overstappen vaak groot en kan de zekerheidsperceptie van het blijven zitten in de auto groter zijn.


Hoofdstuk 7 Conclusie en discussie In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de beantwoording van de onderzoeksvraag en de gerelateerde deelvragen. Vervolgens worden enkele opmerkingen geplaatst bij de onderzoeksresultaten en wordt ingegaan op de relevantie van de onderzoeksresultaten voor verschillende actoren en worden verdere onderzoeksrichtingen aangestipt.

7.1 Conclusie De filedruk, met name in Nederlands belangrijkste economische centrum de Randstad, is de afgelopen jaren sterk gestegen. Deze trend lijkt zich in de toekomst door te zetten, waardoor de economische situatie negatief kan worden aangetast. Het huidige OV-systeem is slechts in beperkte mate in staat om in reizigersaantallen te profiteren van de kansen die vrijkomen door de toenemende wegproblemen. Dit wordt vaak geweten aan de matige kwaliteit van het huidige OV-systeem ten opzichte van de auto. Nieuwe vormen van openbaar vervoer met een hogere snelheid en kwaliteit, zogenaamd Hoogwaardig Openbaar Vervoer kan wellicht meer automobilisten verleiden om het (H)OV te gebruiken. Hieruit volgend is de onderzoeksvraag opgesteld die in dit onderzoek centraal staat, namelijk: In hoeverre bestaat er een verschil in de invloed van factoren die een rol spelen bij de individuele modaliteitskeuze en in welke mate kan Hoogwaardig Openbaar Vervoer bijdragen aan een verbeterde bereikbaarheid van de Randstad in 2020? De onderzoeksvraag wordt beantwoord aan de hand van de conclusies die uit de geformuleerde deelvragen naar voren komen. Deelvraag 1 In welke mate zullen de mobiliteitsproblemen op de weg zich tot 2020 ontwikkelen én leidt dit tot verslechtering van de bereikbaarheid van de Randstad? De mobiliteitsproblematiek tot 2020 in termen van voertuigverliesuren zal onder invloed van de stijging van de vraag naar mobiliteit verdubbelen in vergelijking met de situatie in 2005, wanneer geen beperkende maatregelen worden genomen. De bereikbaarheid van de Randstad zal hierdoor verslechteren doordat meer auto’s (stijging van 16% in de spits) gebruik gaan maken van het hoofdwegennet, waardoor de action space daalt. Deelvraag 2 In welke mate dienen de mobiliteitsproblemen in 2020 gereduceerd te worden om de overheidsdoelstellingen voor 2020 ten aanzien van de bereikbaarheid te realiseren? Wanneer maatregelen worden geanalyseerd die de mobiliteitsproblematiek kunnen verkleinen blijkt dat de invoering van kilometerheffing de groei van het aantal voertuigverliesuren met 50% kan beperken en dat verbeteringen in het huidige OV-systeem de groei met slechts maximaal 5% kunnen beperken. Het aantal voertuigverliesuren zal in de verschillende scenario’s stijgen ten opzichte van de situatie in 2005, terwijl de overheidsdoelstelling een afname van 40% ten opzichte van deze situatie nastreeft. De mobiliteitsproblematiek dient in het nulscenario ongeveer met 60% gereduceerd te worden om aan de overheidsdoelstellingen in 2020 te voldoen. In het prijsbeleidscenario en het OV+ scenario is dit respectievelijk 60% en 69%. Deelvraag 3 In welke mate spelen welke factoren een rol bij de modaliteitskeuze van reizigers en hoeverre verschillen deze tussen huidige autoreizigers en huidige OV-reizigers? Hoogwaardig Openbaar Vervoer wordt door het Consortium Transrapid Nederland gezien als een mogelijke (deel)oplossing voor de mobiliteitsproblematiek, omdat deze nieuwe vorm van OV de mogelijkheden heeft om het kwaliteitsgat van het conventionele OV ten opzichte van de auto te verkleinen. Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p62

Bij de individuele keuze voor een reismodaliteit speelt voor de auto voornamelijk de filetijd (belangrijkheid van ongeveer 30%) een belangrijke rol en voor het HOV spelen voornamelijk de reiskosten een rol (belangrijkheid van ongeveer 20%). Minder van invloed zijn kilometerheffing, HOVreistijd en de HOV kwaliteit (belangrijkheid van ongeveer 10%). De kwaliteit van het auto/OV overstappunt en de kwaliteit van het natransport hebben een nog mindere invloed op het keuzeproces (belangrijkheid van ongeveer 5%). Bij de kwaliteit van het HOV zijn voornamelijk de frequentie en de zitkans van het HOV van invloed op het keuzeproces (belangrijkheid van ongeveer 30%). Bij de kwaliteit van het natransport hebben deze beide concepten ook de grootste invloed (belangrijkheid van ongeveer 35%). Geconcludeerd kan worden dat satisfiers tijdens een reis (zoals comfort- en serviceaspecten) een mindere bijdrage aan de individuele modaliteitskeuze hebben dan dissatisfiers, die voornamelijk bij de initiële afweging tussen modaliteiten een rol spelen. De keuze van individuen hangt naast de genoemde concepten sterk af van de modaliteit die op dit moment gebruikt wordt. Huidige autoreizigers kiezen in sterke mate meer voor de auto als vervoersmiddel dan huidige OV-reizigers. Deze groep kiest juist in sterke mate eerder voor het (H)OV (voornamelijk het OV) als modaliteit. Hierbij is het opvallend dat in de groep huidige OV-reizigers ongeveer de helft liever de auto gebruikt wanneer de reis zonder file kan worden afgelegd. Daarnaast is het opvallend dat de verstokte automobilist bij veel filetijd uiteindelijk kiest voor kwalitatief goed HOV in plaats van het conventionele OV.

Deelvraag 4 In hoeverre is Hoogwaardig Openbaar Vervoer in het Rondje Randstad een effectief instrument om bij te dragen aan de overheidsdoelstellingen ten aanzien van de bereikbaarheid van de Randstad in 2020? De introductie van een ‘snel en betrouwbaar’ HOV-systeem in de vorm van een Rondje Randstad kan eenzelfde bijdrage leveren aan de mobiliteitsproblematiek als de invoering van kilometerheffing (groeibeperking van ongeveer 50% tot 2020). De overheidsdoelstellingen ten aanzien van de bereikbaarheid op de weg zullen door de aanwezigheid van een grote latente verkeersvraag moeilijk realiseerbaar zijn. Dit komt voornamelijk door de evenwichtsituatie die vaak wordt hersteld (onder invloed van deze latente mobiliteitsbehoefte) en door de huidige autogebruiker die eerder voor de auto blijft kiezen dan overstapt naar het (H)OV.

De beantwoording van de centrale onderzoeksvraag volgt grotendeels uit de conclusies aangaande de deelvragen. Verschillende factoren hebben een verschillende invloed op de individuele modaliteitskeuze van reizigers. Hierbij zijn vooral kosten, tijd en moeite (in de vorm van kwaliteitsbeoordeling) van belang. Deze invloeden zorgen voor een variatie van impact van verschillende configuraties van een HOV-systeem. Wanneer de configuratie wordt gericht op een snel en betrouwbaar HOV-systeem dan kan het effectiefst een bijdrage geleverd worden aan het verbeteren van de bereikbaarheid van de Randstad.

7.2

Discussie

De onderzoeksresultaten kunnen een bijdrage betekenen voor de volgende actoren: − Consortium Transrapid Nederland: het consortium kan met behulp van de resultaten de visie onderbouwen dat een ‘snel en betrouwbaar’ HOV-systeem in de Randstad kan bijdragen aan het vergroten van het reizigersaandeel dat gebruik maakt van het een vorm van openbaar vervoer. Daarnaast kan het consortium de configuratie van het HOV-systeem optimaliseren. Tevens kan aan de overheid worden voorgelegd of de mobiliteitsdoelstelling voor 2020 wel realistisch is gezien de verwachte latente mobiliteitsbehoefte, waardoor gesproken kan worden van een dynamisch evenwicht op het wegennet. De onderzoeksresultaten impliceren dat een HOV-systeem kan zorgen voor een vermindering van de wegproblematiek. Daarnaast is het ook mogelijk dat een HOV-systeem kan bijdragen aan de


−

−

economie van een regio. Dit is bij een soortgelijke infrastructuurintroductie van het TGV-netwerk in Frankrijk het geval geweest, waarbij voornamelijk de toerisme- en dienstenindustrie hebben geprofiteerd van nieuwe infrastructuur wat de economie van regio’s heeft bevoordeeld (Bonnafous, 1987). Hierbij heeft echter verdichting van de bestaande stedelijke gebieden plaatsgevonden, waardoor voornamelijk de steden hebben geprofiteerd (Vickerman, 1996). Een vervolgonderzoek naar de economische en regionale effecten van een HOV-systeem kan wellicht meer inzicht geven in soortgelijke effecten als in Frankrijk zijn opgetreden. Transumo/GoudappelCoffeng: het onderzoekstraject ‘Bereikbaarheid en vastgoedwaarde’ van Transumo kan profijt hebben van de resultaten. Voor een deel van dit onderzoekstraject rekent het adviesbureau GoudappelCoffeng met een verkeersmodel de invloed van verkeersmaatregelen op de bereikbaarheid door. Hierbij worden ook kwalitatieve concepten uitgedrukt in kwantitatieve maten. Het gebruik van deze maten van de betreffende concepten kunnen worden onderbouwd met de resultaten van de overeenkomstige kwalitatieve attributen uit de onderzoeksenquête (bijvoorbeeld comfort- en service-aspecten). Verkeer- en Vervoerwetenschap: binnen de wetenschap die zich bezighoudt met verkeer en vervoer is er nog weinig onderzoek uitgevoerd naar de implicaties van nieuwe OV-vormen. Dit onderzoek is hiervoor de eerste aanzet. Daarnaast geeft dit onderzoek bevestiging van het resultaat uit meerdere onderzoeken dat de concepten tijd, kosten en moeite grotendeels bepalend zijn voor de modaliteitskeuze van reizigers. De reizigerspiramide van belangrijke concepten die in de literatuur veel wordt gebruikt heeft eenzelfde opbouw van concepten die belangrijk zijn bij de keuze voor een modaliteit, namelijk van belangrijk naar minder belangrijk: betrouwbaarheid (in dit onderzoek filetijd, frequentie en vertragingskans), snelheid (in dit onderzoek reistijd), gemak (in dit onderzoek vooral zitkans), comfort (in dit onderzoek de meer service gerichte concepten) en beleving (in dit onderzoek ook de meer service gerichte concepten).

Met behulp van de gehanteerde stated preference methode is het mogelijk gebleken om op effectieve wijze de mogelijkheden van een nieuw en niet bestaand transportsysteem en de hieraan gerelateerde reizigersvoorkeuren te verkennen. Enkele voorbehoudingen en reserveringen dienen echter bij het aannemen van de resultaten in acht worden genomen. Deze hebben voornamelijk betrekking op het enquêtedeel. Het nadeel van stated preference is namelijk dat dit hypothetische situaties voorlegt aan respondenten die wellicht niet helemaal voldoen aan de verwachting die respondenten hebben waardoor de data onbetrouwbaarder wordt. Een voorbeeld hiervan is bijvoorbeeld de invulling van de attribuutniveaus die ervoor kan zorgen dat respondenten negatiever over een bepaald alternatief gaan denken. Op de uitkomsten kan aangemerkt worden dat reizigers niet elke dag opnieuw de heroverweging zullen maken voor een reismodaliteit. De effecten op de modal-split zullen dus niet direct na introductie van een HOV-systeem zichtbaar zijn. Daarnaast zijn deze effecten waarschijnlijk de maximaal haalbare aantallen voor het (H)OV, omdat de steekproef relatief veel huidige OV-reizigers bevat die over het algemeen meer positief zijn over OV-alternatieven. Tevens is het mogelijk dat bij introductie van een HOV-systeem reizigers nieuwe trajecten gaan kiezen en/of nieuwe reizen ondernemen, waardoor de geïndiceerde modal-split kan veranderen. Daarnaast heeft niet iedere reiziger volledige informatie tot beschikking, wat waarschijnlijk negatief is voor de OV-alternatieven omdat bij een autoreis in tegenstelling tot een OV-reis voorafgaand aan de reis weinig informatie nodig is. De reizigers beschikt vaak ook niet over alle reismogelijkheden die in de onderzoeksenquête worden verondersteld. Een vervolgonderzoek in de vorm van een revealed preference onderzoek waarbij reizigers worden gevolgd die gebruik gaan maken van een nieuw OV-systeem (bijvoorbeeld Randstadrail), nadat deze is geïntroduceerd, kan wellicht meer inzicht geven in de aangegeven voorbehoudingen en derhalve de resultaten uit dit onderzoek aanscherpen.



Begrippenlijst Action space

Het gebied waarin een set aan mogelijkheden beschikbaar is die personen kunnen gebruiken voor activiteiten.

Bruto Binnenlands Product (BBP)

De totale geldwaarde van alle in een land geproduceerde goederen en diensten gedurende een jaar.

BIOGEME

Statistiekprogramma geschikt voor het uitvoeren van maximum likelihood schatting voor de choice taak.

BREVER wet

De wet van behoud van reistijd en verplaatsingen.

Consortium Transrapid Nederland

Een consortium van ABN Amro Bank, Koninklijke BAM Groep, Ballast Nedam, Fluor en Siemens Nederland NV dat de visie heeft zoals beschreven in het project RandstadRapid (bijlage 1).

Filezwaarte

Product van gemiddelde filelengte en fileduur.

IC-waarde

De verhouding tussen de intensiteit (aantal voertuigen per uur dat een punt passeert) en capaciteit (de maximale waarde van de intensiteit voor een wegsegment) op een wegsegment.

Kwaliteit HOV

De kwaliteitsbeoordeling van het reisdeel dat met het Hoogwaardig Openbaar Vervoer wordt afgelegd.

Kwaliteit HOV/overstappunt

De kwaliteitsbeoordeling van het reisdeel dat plaatsvindt bij het opstappen op het HOV.

Kwaliteit natransport

De kwaliteitsbeoordeling van het reisdeel dat het natransport beslaat.

Latente verkeersvraag

De behoefte aan mobiliteit die er bestaat op t=+1 wanneer op t=0 de mobiliteitssituatie verandert.

Modal-split

Percentuele verdeling van aantallen reizigers over verschillende vervoersmodaliteiten.

Multimodale verplaatsing

Een verplaatsing van A naar B waarbij meer dan één modaliteit gebruikt wordt.

Randstadrail

OV-verbinding in de regio Den Haag met een hogere kwaliteit dan het conventionele regionaal OV. Sinds eind 2006 in gebruik.

Randstadrapid

Het concept van snelle OV-verbindingen tussen de grote steden in de Randstad dat het Consortium Transrapid Nederland voorstelt (zie bijlage 1).

Revealed preference

Onderzoeksmethode voor het meten van daadwerkelijk gedrag.

SPSS

Statistiekprogramma geschikt voor het uitvoeren van regressieanalyses voor de rating taak.

Stated preference

Onderzoeksmethode voor het meten van preferenties en het voorspellen van individueel gedrag.

Theory of Reasoned Action

Wetenschappelijke theorie die gedrag tracht te verklaren aan de hand van nut- en gemakafwegingen.

Voertuigverliesuren

Gesommeerd aantal uur van het aantal voertuigen dat op de weg in de file staat.



Literatuur Aarts H., Verplanken B., Knippenberg A. (1997) Habit and information use in travel mode choices. In tijdschrift: Acta psychologica, Vol 96, No 1, p1-14. Addelman S. (1962) Orthogonal main-effect plans for asymmetrical factorial experiments. In tijdschrift: Technomatrics, Vol 4, No 1, p21-46. Ajzen I. (1991) The theory of planned behavior. In tijdschrift: Organizational behaviour and human decision processes, No 50, p179-211. Ajzen I., Fishbein M. (1980) Understanding attitudes and predicting social behavior. Uitgeverij: Prentice-hall Inc, eerste druk, New Jersey. Alkim T. (1998) Verkeersstromen: een verkenning. Natuurwetenschap bedrijf & bestuur, Universiteit Utrecht, Utrecht. Arentze T., Bos I., Molin E., Timmermans H. (2005) Internet-based travel surveys: selected evidence on response rates, sampling bias and reliability. In tijdschrift: Transportmetrica, Vol 1, No 3, p193-207. Bakel van M. (2001) Stedelijke ontwikkeling van knooppunten in de Deltametropool. Vereniging Deltametropool, Amsterdam. Bakker D., Gille J., Mijjer P., Mourik van H. (2005) Verkeerskundige effecten varianten ‘Anders betalen voor mobiliteit’. Rijkswaterstaat, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Bakker J. Ouwehand R.M. (2006a) Interview: Modaliteitskeuze. Vervoerontwikkelaars, Connexxion, Hilversum. Bakker J. Ouwehand R.M. (2006b) Interview: Reflectie onderzoeksresultaten. Vervoerontwikkelaars, Connexxion, Hilversum. Batenburg R.S., Knulst W.P. (1993) Sociaal-culturele beweegredenen: onderzoek naar invloed van veranderende leefpatronen op mobiliteitsgroei sinds de jaren zeventig, Rijswijk, p137-163. Beyers H. (2002) Het internet en de informatiesamenleving: criteria voor de adoptie van nieuwe technologie. In tijdschrift: Tijdschrift voor sociologie, Vol 23, No 3-4, p545-570. Bijlsma M., Rakic B., Veling I. (2002) De markt voor multimodaal personenvervoer: onderzoek naar de markt- en beleidspotentie van multimodaal personenvervoer. Adviesdienst verkeer en vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Bogaerts M.P., Ginneken van P.C.H.J., Kramer J.H.T., Molenkamp L., Beek van F.A., Penning A. (2004) Ontwikkelingen verkeer en vervoer 1990-2020: probleemverkenning voor de Nota Mobiliteit. Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Amsterdam. Bonnafous A. (1987) The regional impact of the TGV. In tijdschrift: Transportation, Vol 14, p127-137. Bos D.M. (2004) Changing seats: a behavioural analysis of P&R use. Proefschrift Trail Research School, Delft. Bos D.M., Molin E., Timmermans H., Heijden van der R. (2002) Cognitions and relative importance’s underlying consumer valuation of park and ride facilities. TRB 2003 annual meeting, Delft. Bruinsma F., Rietveld P., Vuuren van D.J. (1998) Unreliability in public transport chains. Tinbergen instituut, Rotterdam. Buiter H., Volkers K. (1996) Oudenrijn: de geschiedenis van een verkeersknooppunt. Uitgeverij: Matrijs, Utrecht. Castells M. (2000) The rise of the network society. Uitgeverij: Blackwell Publishing Ltd, Australia. CBS (2006a) Totale vervoersprestatie van de Nederlandse bevolking 1985-2003. Centraal Bureau voor de Statistiek, Voorburg. CBS (2006b) Mobiliteit van personen. Centraal Bureau voor de Statistiek, Voorburg.


Cheshire P. (1999) Cities in competition: Articulating the gains from integration. In tijdschrift: Urban studies, Vol 36, p843-864. Commandeur J.J.F., Koornstra M.J. (2001) Prognoses voor de verkeersveiligheid in 2010: mobiliteit en slachtofferrisico op grond van de ontwikkelingen in de jaren 1948-1998. Stichting Wetenschappelijk Onderzoek Verkeersveiligheid, Leidschendam. CPB (2004) Economische toets op Nota Mobiliteit. Centraal Planbureau, Den Haag. CPB (2005) Economische effecten van verschillende vormen van prijsbeleid voor het wegverkeer. Centraal Planbureau, Den Haag. CPB, RPB, MNP (2006) Welvaart en leefomgeving: een scenariostudie voor Nederland in 2040. Centraal Planbureau, Den Haag. Del Canto J.G., González I.S. (1999) A resource-based analysis of the factors determining a firm’s R&D activities. In tijdschrift: Research policy, Vol 28, No 8, p891-905. Dijk van T.M. (2005) Public transport for a competitive Randstad: a research on the contribution of accessibility by public transport for the competitive position of the Randstad in Europe by means of the Cluster Theory. Nyenrode Business Universiteit, Breukelen. Dijst M., Jong de T., Ritsema Eck van J. (2002) Opportunities for transport mode change: an exploration of a disaggregated approach. In tijdschrift: Environment and planning B: planning and design 2002, Vol 29, p413-430. Dijst M. (2004) ICT’s and accesbility: an action space perspective on the impact of new information and communication technologies. Universiteit Utrecht, Utrecht. Egeter B., Immers B. (2005) Netwerk infrastructuur Randstad Holland: bereikbaarheidsambitie van de Randstad. Regio Randstad, Utrecht. Flyvberg B., Bruzelius N., Rothengatter W. (2003) Megaprojects and risk: an anatomy of ambition. Uitgeverij: Cambridge university press, Groot-Brittannië. Freeman C. & Louca F. (2002) As time goes by: from the industrial revolutions to the information revolution. Uitgeverij: Oxford University Press, 2002, Nordolk, Groot-Brittannië. Geerlings H., Ast van J. (2004) Technologie voor bewegen in de toekomst: een quick scan. Erasmus Universiteit Rotterdam, Rotterdam. Geurs K.T., Wee van G.P. (1997) Effecten van prijsbeleid op verkeer en vervoer. Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven. Geurs K.T., Ritsema van Eck J.R. (2001) Verstedelijking, bereikbaarheid en milieu. Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven. Geurs K.T. (2004) De onderbouwing van de Nota Ruimte: ruimte, mobiliteit en milieu. Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven. Geurs K.T. (2006a) De optiewaarde van het spoor: onderzoeksmethode en case studies. Milieu en Natuur Planbureau, Bilthoven. Geurs K.T. (2006b) Interview: Mobiliteitsontwikkeling. Beleidsonderzoeker Verkeer en Vervoer, Milieu- en Natuurplanbureau, Bilthoven. Gommers M., Schijndel van M., Groenewegen T., Romkema S., Verkennis A. (1997) Randstad-railstad: nieuwe grootschalige infrastructuur in de Randstad. Adviesdienst verkeer en vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Graham S., Marvin S. (2001) Splintering urbanism. Uitgeverij: Roeltledge, Groot-Brittannië. Haaijer M.E. (1999) Modeling conjoint choice experiments with the probit model. Uitgeverij: Labyrinth publications, Capelle aan de IJssel, Nederland. Hair J.F., Anderson R.E., Tatham R.L., Black W.C. (1995) Multivariate data analysis. Uitgeverij: Prentice Hall, vijfde druk, Verenigde Staten.


Harms L. (2003) De sociale staat: mobiliteit. Sociaal Cultureel Planbureau, Den Haag. Hensher D.A., Reyes A.J. (2000) Trip chaining as a barrier to the propensity to use public transport. In tijdschrift: Transportation, Vol 27, p341-361. Hilbers H., Ritsema van Eck J.R., Snellen D. (2004) Behalve de dagelijkse file: reistijdbetrouwbaarheid berekend en voorspeld. Uitgeverij: NAi, eerste druk, Rotterdam. Hilbers H. (2006) Interview: Mobiliteitsontwikkeling. Beleidsonderzoeker, Ruimtelijk Planbureau, Den Haag. HLB Decision Economics Inc. (2002) Northeast corridor greater Cincinnati transit benefit-cost analysis: technical report. Metropolitan mobility alliance, Silver Spring, Verenigde Staten. Huismans G. (2006) Interview: Mobiliteitsontwikkeling. Adviseur duurzame mobiliteit, SenterNovem, Utrecht. Hijman R. (2006) Nationale mobiliteitsmonitor 2006. Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Karahanna E., Straub D.W. (1999) The psychological origins of perceived usefulness and ease of use. In tijdschrift: Information and management, No 35, p237-250. Kash D.E., Rycroft R. (2002) Emerging patterns of complex technological innovation. In tijdschrift: Technological forecasting and social change, No 69, p581-606. Kemp R., Rotmans J. (2002) Transition management for sustainable mobility. Icis/merit, Maastricht. Kooij P., Laar van de P. (2002) The Randstad conurbation: a floating metropolis in the Dutch Delta. Proceedings of a conference at The Centre of Comparative European History, Berlijn. Kranendonk H., Verbruggen J. (2006) Trefzekerheid van korte-termijnramingen van het CPB voor de jaren 19712004. Centraal planbureau, Den Haag. Krijgsman J. (2004) Activity and travel choice(s) in multimodal public transport systems. Proefschrift, Faculteit Geowetenschappen, Universiteit Utrecht, Utrecht. Kuiper R., Niet de R., Nijs de A.C.M. (2003) Quick scan: groen/blauwe effecten woningbouwlocaties Deltametropool. RIVM, Bilthoven. Kuijer M. (2006) Interview: Mobiliteitsontwikkeling. Adviseur ruimtelijke ordening en bereikbaarheid, Regio Randstad, Utrecht. Levinson D.M., Kanchi S. (2002) Road capacity and the allocation of time. In tijdschrift: Journal of transportation and statistics, Vol 5, No 1, p25-45. Liker J.K., Sindi A.A. (1997) User acceptance of expert systems: a test of the theory of reasoned action. In tijdschrift: Journal of engineering and technology management, No 14, p147-173. Louviere J.J. (1988) Analyzing decision making: metric conjoint analysis. Uitgeverij: SAGE Publications Inc. Californië, Verenigde Staten. Manshanden W.J.J., Jonkhof J., Bruijn de P.J.M., Newrly S.B., Koops R.M. (2005) Randstadmonitor 1995-2004: Randstad Holland in internationaal perspectief. TNO bouw en ondergrond, Delft. Marchau V., Wiethoff M., Penttinen M., Molin E.J.E. (2001) Stated preferences of European Drivers regarding Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). In tijdschrift: European journal of transport and infrastructure, Vol 1, No 3, p291-308. Martens M.J., Schrijver J.M., Egeter B. (2001) Het ontwerpen van multimodale personenvervoernetwerken: een methodische verkenning. TNO rapport, TNO Inro, afdeling verkeer en vervoer, Delft. Meurs H. (2006) Ruimtelijke effecten ICT. Radboud Universiteit en MuConsult, Nijmegen. Ministerie van Economische Zaken (2006) Pieken in de Delta: gebiedsgerichte economische perspectieven. Ministerie van Economische Zaken, Den Haag.


Ministerie van Verkeer en Waterstaat (1979). Structuurschema verkeer en vervoer. Raad voor Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005a) Nota Mobiliteit: naar een betrouwbare en voorspelbare bereikbaarheid. Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Deel 3: Kabinetsstandpunt, Den Haag. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005b) Innovatie voor mobiliteit: innovatieacties uit de uitvoeringsagenda Nota Mobiliteit. Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005c) Filemonitor 2005. Adviesdienst verkeer en vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Heerlen. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005d) Innoveren een kwestie van doen: een visie op de verschillende rollen van Verkeer en Waterstaat. Raad voor Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005e) Trajectnota MER/A2 Holendrecht – Oudenrijn. Rijkswaterstaat Utrecht, Utrecht. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2005f) Betrouwbaarheid van reistijd. Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2006a) Mobiliteitsonderzoek Nederland 2005: het onderzoek. Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Ministerie van Verkeer en Waterstaat (2006b) Actuele wegenlijst, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Ministerie van VROM (1999) Advies: mobiliteit met beleid. VROM-raad, Den Haag. Molin E.J.E. (1999) Conjoint modeling approaches for residential group preferences. Proefschrift, Faculteit bouwkunde, Technische universiteit Eindhoven, Eindhoven. Molin E.J.E., Chorus C., Sloten van R. (2006) The need for advanced public transport information services when making transfers. Technische Universiteit Delft, Delft. Mourik van H., Mulder M. (2006) Kentallen effecten prijsbeleid. Platform: Anders betalen voor mobiliteit, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Nes van R. (2002) Design of multimodal transport networks: a hierarchical approach. Uitgeverij: Delft University Press, Delft. Nielsen O.A. (2000) Stochastic transit assignment model considering differences in passengers’ utility functions. In tijdschrift: Transportation research part B, Vol 34, No 5, p377-402. Oerlemans L.A.G., Meeus M.T.H. (2005) Do Organizational and Spatial Proximity Impact on Firm Performance?. In tijdschrift: Regional Studies, Vol 39, p89-104. Oppewal H., Timmermans H.J.P. (1992) Conjuncte keuze experimenten: achtergronden, theorie, toepassingen en ontwikkelingen. In: Jaarboek van de Nederlandse Vereniging van Marktonderzoekers. Papageorgiou M., Blosseville J.M., Hadj-Salem H. (1989) Macroscopic modelling of traffic flow on the boulevard périphérique in Paris. In tijdschrift: Transportation Res B, Vol 23b, No 1, p29-47. Parasuraman A., Zeithaml V.A., Berry L.L. (1985) A conceptual model of service quality and its implications for future research. In tijdschrift: Journal of marketing, Vol 49, No 4, p41-50. Peeters P.M., Rietveld P., Ubbels B. (2000) Effectiviteit en haalbaarheid van een geavanceerde kilometerheffing. Universiteit van Amsterdam & Stichting Natuur en Milieu. Amsterdam. Pieterson W. (2004) Behoeften bevraagd: een inventarisatie van de behoeften van Nederlandse ondernemers ten aanzien van de dienstverlening van de Belastingdienst rondom de verplichte elektronische aangifte. Faculteit communicatiewetenschap, Universiteit Twente, Enschede. Platform ABVM (2005) Nationaal platform anders betalen voor mobiliteit. Platform Anders Betalen voor Mobiliteit, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Den Haag. Pred A. (1984) Place as historically contingent process: structuration and the time-geography of becoming places. In tijdschrift: Annals of the association of American Geographers, Vol 74, No 2, p279-297. Zweven door de Randstad | Joost Scholten | p71

Priemus H., Visser J. (1995) Infrastructure policy in the Randstad Holland: struggle between accessibility and sustainability. In tijdschrift: Political Geography, Vol 14, No 4, p363-377. Putte van den S.J..M. (1993) On the theory of reasoned action. Academisch proefschrift. Universiteit van Amsterdam, Amsterdam. Pijpers A.G.M., Montfort van K., Heemsta F.J., Bemelmans T. (2002) Het gebruik van IT door het topmanagement. In tijdschrift: Management en informatie, No 1, p14-24. Railforum (2000) Toekomstbeeld magneetzweeftrein: enkele strategische vragen voor de besluitvorming. Railforum Nederland, Hoofddorp. RandstadRapid (2005) De Randstad ontsloten: een bijdrage aan de mobiliteit in de Randstad. Consortium Transrapid Nederland, Den Haag. Raschbichler M. (2006) Transrapid in the context of urban and regional transport planning. Proceedings from the th 19 international conference on magnetically levitated systems and linear drives, Dresden, Germany. Rietveld P. (2000) Snelheid en bereikbaarheid: snelheidsverlaging tussen feit en fictie. Faculteit Economics and business administration, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam. Rietveld P. (2002) Multimodaliteit, knooppunten en complementariteit: grenzen aan de concurrentie. Faculteit Economics and business administration, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam. Ritsema van Eck J., Oort van F., Raspe O., Daalhuizen F., Brussel van J. (2006) Vele steden maken nog geen Randstad. Uitgeverij: NAi, Rotterdam. Rogers E.M. (1995) Diffusion of innovations. Uitgeverij: Simon & Schuster, vijfde druk, Verenigde Staten. Rotmans J. (2005) Maatschappelijke innovatie: tussen droom en werkelijkheid staat complexiteit. Rede, Erasmus universiteit Rotterdam, Rotterdam. Ross P. (1988) Traffic dynamics. In tijdschrift: Transportation Res B, Vol 22b, No 6, p421-435. Rijkswaterstaat (2005) Verkeerskundige analyses planstudie Schiphol – Amsterdam – Almere. Rijkswaterstaat Noord-Holland i.s.m. Arane, Haarlem. Schafer A. (1998) The global demand for motorized mobility. In tijdschrift: Transportation research part A, Vol 32, No 6, p455-477. Schoon C.C. (2005) De invloed van sociaal en culturele factoren op mobiliteit en verkeersveiligheid: een omgevingsverkenning. Stichting Wetenschappelijk Onderzoek Verkeersveiligheid, Leidschendam. Schrijver J.M. (2006a) Interview: Mobiliteitsontwikkeling. Verkeerskundig adviseur, TNO, Delft. Schrijver J.M. (2006b) Interview: Reflectie onderzoeksresultaten. Verkeerskundig adviseur, TNO, Delft. Snelders M., Wagelmans A.P.M., Schrijver J.M., Zuylen van H.J., Immers L.H. (205) Optimal redesign of the Dutch road network. TNO, Delft. Smit W.A., Oost van E.C.J. (1999) De wederzijdse beïnvloeding van technologie en maatschappij: een technology-assessment benadering. Uitgeverij Coutinho, Bussum. Smits R. (2002) Innovation studies in the 21st century: questions from a user’s perspective. In tijdschrift: Technological forecasting and social change, No 69, p861-883. Steenkamp J.E.B.M. (2001) De constructie van profielensets voor het schatten van hoofdeffecten en interacties bij conjunct meten. In reader: Policy analysis transport: part a, Faculteit techniek, bestuur en management, Technische universiteit Delft, Delft. Steg L., Kalfs N. (2000) Altijd weer die auto: sociaal en gedragswetenschappelijk onderzoek en het verkeers- en vervoerbeleid. Sociaal en Cultureel Planbureau, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Den Haag.


Stradling S.G. (2002) Transport user needs and marketing public transport. Napier Universiteit, Edinburgh, Schotland. SWOV (2005) Factsheet: kosten van verkeersonveiligheid. SWOV, Leidschendam. Teule O., Mourik van H. (2006) Interview Mobiliteitsontwikkeling. Beleidsmedewerkers, Platform ‘Anders betalen voor mobiliteit’, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Thogersen J. (2002) Structural and psychological determinants of the use of public transport. TRIP colloquium, Horsholm, Zweden. Tidd J., Bessant J., Pavitt K. (2001) Managing innovation: integrating technological, market and organizational change. Uitgeverij John Wiley & Sons, tweede editie, Chichster, England. TNO (2002) Mobiliteitsverkenner 5.0R5, Delft. Transrapid Nederland (1999) Zweven is vrijheid. Consortium Transrapid Nederland, Den Haag. Transrapid Nederland (2000) Zweven is vrijheid: de gezamenlijke aanpak. Consortium Transrapid Nederland, Den Haag. Transrapid Nederland (2001) Zweven is vrijheid: klaar voor vertrek. Consortium Transrapid Nederland, Den Haag. Tromp H.L. (2006) Interview: Modaliteitskeuze. Senior adviseur Ruimte en Mobiliteit, Goudappel Coffeng, Deventer. Verhoef E., Koopmans C., Bliemer M., Bovy P., Steg L., Wee van B. (2005) Vormgeving en effecten van prijsbeleid op de weg. SEO economisch onderzoek, Universiteit van Amsterdam, Amsterdam. Vickerman R. (1996) High-speed rail in Europe: experience and issues for future development. In tijdschrift: The annals of regional science, Vol 31, p21-38. Vlist van der M., Beek van P., Olde Kalter M.J. (2004) Betrouwbaarheid van reistijden. Adviesdienst verkeer en vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Rotterdam. Wee van B. & Dijst M. (2002) Verkeer en vervoer in hoofdlijnen. Uitgeverij Coutinho, Bussum. Wilk van der. P.G. (2006) Interview: Modaliteitskeuze. Adviesdienst verkeer en vervoer, Ministerie van Verkeer en Waterstaat, Utrecht. Wit de J. & Gent van G. (1998) Economie en transport. Uitgeverij Lemna, Utrecht. Zuylen van H.J. (2000) Dynamisch verkeersmanagement: inleiding, overzicht en evaluatie. Technische Universiteit Delft, Delft.


Bijlagenoverzicht Bijlage 1 Bijlage 2 Bijlage 3 Bijlage 4 Bijlage 5 Bijlage 6

Concept Randstadrapid Opbouw onderzoekstappen Historische ontwikkelingen Overzicht interviews Methodische achtergrond enquêteopzet Voorbeeldprofielen enquêteopzet


Bijlage 1 Concept Randstadrapid Het concept Randstadrapid is bedacht door het Consortium Transrapid Nederland. Dit consortium wordt gevormd door de bedrijven: Siemens Nederland NV., ABN Amro Bank, Koninklijke BAM Groep, Ballast Nedam en Fluor. Dit consortium is een voorbeeld van een marktinitiatief en nodigt andere actoren (overheden, onderzoeksinstellingen en publieke partijen) uit tot een dialoog over mogelijke oplossingen van de mobiliteitsproblematiek in de Randstad, en stelt hierbij een publiek-private samenwerking (PPS) voor. Het consortium heeft een visie ontwikkeld waarvan de overtuiging bestaat dat deze kan bijdrage aan het verbeteren van de bereikbaarheid van de Randstad. Op dit moment staan er, voornamelijk op de snelwegen in de Randstad, elke dag lange files die een negatieve impact hebben op de bereikbaarheid en concurrentiepositie van de Randstad. De visie van het consortium bestaat uit de aanleg van een magneetzweeftrein tussen de grote steden in de Randstad (een zogenaamde OV snelweg). De magneetzweeftrein komt niet in de stadscentra te liggen, maar aan de rand van de steden alwaar reizigers met de auto heen kunnen reizen en daar kunnen overstappen om met de magneetzweeftrein naar andere steden in de Randstad te worden gebracht. Deze koppeling tussen de auto en het openbaar vervoer is vernieuwend omdat tot op heden de koppeling (bijvoorbeeld bij transferia) vooral plaatshad nadat het grootste deel van de reis was afgelegd met de auto (bestemmingslocatie), terwijl in dit geval alleen het voortransport (tot het overstappunt naast de snelweg) met de auto wordt gedaan en het hoofdtransport met de magneetzweeftrein (herkomstlocatie). In figuur b1a is het verschil in transportketen aangegeven tussen de auto, de conventionele OV-verplaatsing en de multimodale keten (Bijlsma et al, 2002; Van Nes, 2002; Rietveld, 2000). Unimodaal

Auto

Multimodaal Bus, tram, metro, lopen of fiets

Auto of OV

Bus, tram, metro, lopen of fiets

Trein

Magneetzweeftrein

Bus, tram, metro, lopen of fiets

Figuur b1a: Weergave transportketen auto, conventioneel OV en magneetzweeftrein (Bijlsma et al, 2002; Van Nes, 2002; Rietveld, 2000)

De magneetzweeftrein Transrapid is de afgelopen decennia mede door Siemens ontwikkeld en is beschikbaar voor de markt. In Duitsland en China is de magneetzweeftrein respectievelijk bij een testcentrum en bij een commerciële toepassing reeds werkzaam in gebruik. De voordelen van de magneetzweeftrein zijn de hoge snelheid, het snel kunnen optrekken en afremmen, het geringe gewicht, de lage geluidsproductie, het hoge comfort en het relatief lage energieverbruik. De voordelen in het toepassingsgebied zijn de mogelijkheid om een geheel nieuw tracé te kiezen en om het aantal files in de Randstad te verminderen, door autoreizigers aan de rand van de Randstad te laten overstappen op de magneetzweeftrein. In de visie van het Consortium Transrapid Nederland wordt het in figuur b1b weergegeven traject als mogelijk tracé aangevoerd, waarbij trajectuitbreidingen (bijvoorbeeld richting Lelystad) mogelijk zijn. Het Consortium geeft aan dat een hoogfrequente metroachtige dienstregeling zal zorgen voor een hoge betrouwbaarheid, korte wachttijden en verhoogd comfort, waardoor deze vorm van openbaar vervoer gezien zal worden als serieus alternatief voor de auto als hoofdtransportmiddel. Tevens is het systeem volgens het Consortium zelfpromotend, omdat automobilisten terwijl zij in de file rijden de vliegensvlugge magneetzweeftrein zien langsrijden. Voorbeelden van reistijden tussen de grote steden in de Randstad zijn in tabel b1a weergegeven. Tabel b1a: Overzicht reistijden in de Randstad o.i.v. magneetzweeftrein Traject Reistijd (in minuten) Traject Amsterdam – Almere 11 Utrecht – Rotterdam Amsterdam – Den Haag 18 Utrecht – Amersfoort

Reistijd (in minuten) 17 7


Figuur b1b: Mogelijk tracé Randstadrapid (RandstadRapid, 2005)

Het consortium onderscheidt de volgende verwachtingen in geval van de magneetzweeftrein als vervoersoplossing: − Hogere vervoerswaarden in het openbaar vervoer, waarvan ook overige OV systemen kunnen meeprofiteren. − Vooral voormalige automobilisten in de magneetzweeftrein. − Het verhoogde gebruik van het openbaar vervoer geeft een verminderd weggebruik en heeft daarmee een afname van de files tot gevolg, waardoor ook de uitstootproblematiek wordt aangepakt. − Snelle verbindingen met een verknoping met onderliggende systemen (bundeling vervoersaders). Omdat het consortium een PPS constructie voorstelt is de bijdrage die nodig is van de overheid relatief gering. Inschattingen van bijdrage van overheden liggen voor een eerste traject (Leiden – Schiphol – Almere) op 1 - 2 miljard Euro en voor het gehele Rondje Randstad op 2,5 – 4 miljard Euro. De bijdrage van de overheid wordt e gedrukt door inkomsten uit kaartverkoop en abonnementen (1 geldstroom) én door inkomsten door exploitatie e van en rond terminals (2 geldstroom). Voor de inpassing (b.v. verdiept, verhoogd, maaiveldniveau) van de magneetzweeftrein worden trajecten langs of in de buurt van snelwegen aangenomen, omdat deze grond reeds van de overheid is, er een directe koppeling met de auto gemaakt kan worden en er relatief weinig extra geluidsoverlast zal optreden. Tot op heden heeft het consortium een visie ontwikkeld, die naar allerlei betrokken actoren is uitgedragen. Het volgende stadium is aangebroken, waarin er een verdere onderbouwing van de visie gewenst is. De visie dient te worden gefundeerd met onderzoek en duidelijke cijfers waarmee de uitgangspunten en beweringen waarde krijgen en kunnen worden aangenomen. Vanuit deze behoefte is de afstudeeropdracht geformuleerd en luidt als volgt: Inzicht krijgen in het probleemoplossende vermogen van de magneetzweeftrein in het Rondje Randstad in termen van de bereikbaarheid van de Randstad

Bronnen: Transrapid Nederland, 1999 Transrapid Nederland, 2000 Transrapid Nederland, 2001 RandstadRapid, 2005


Bijlage 2 Opbouw onderzoeksstappen Het onderzoek volgt de stappen zoals weergegeven in de onderstaande figuur. Hierbij staat tevens aangeven in welk hoofdstuk van dit onderzoeksverslag het betreffende onderdeel is uitgewerkt en tot welke deelvraag dit behoort.

Hoofdstuk 1

Hoofdstuk 2

Aanleiding/probleem

Theoretisch kader Technologieontwikkeling Modaliteitskeuze

Hoofdstuk 3

Methodiek Mobiliteitsanalyse

Hoofdstuk 4 deelvragen 1, 2

Hoofdstuk 5 deelvraag 3

Hoofdstuk 6 deelvraag 4

Hoofdstuk 7

Mobiliteitsontwikkeling

Modaliteits analyse

Mobiliteitsontwikkeling Mobiliteit heden

Mobiliteit 2020

Individuele modaliteitskeuze Kwaliteit HOV

Auto /OV / HOV

Beleidsimplicaties

Conclusie/discussie


Bijlage 3 Historische ontwikkelingen In de onderstaande tabel wordt de ontwikkeling van de filezwaarte (Bogaerts et al, 2004) uitgezet tegen groei van het Bruto Binnenlands Product (Van Dijk, 2005; Kranendonk & Verbruggen, 2006), totale mobiliteit (CBS, 2006a; Ministerie V&W, 2006a), bevolkingsgroei (CBS, 2006a; Kooij & Van der Laar, 2002) en mobiliteit door motorvoertuigen (Commandeur & Koornstra, 2001). Tabel b3a: Historisch overzicht ontwikkeling filezwaarte, BBP en mobiliteit (Bogaerts et al, 2004; CBS, 2006a; Commandeur & Koornstra, 2001; Van Dijk, 2005; Kooij & Van der Laar, 2002; Kranendonk & Verbruggen, 2006)

Jaar

1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Bevolkingsomvang (miljoen personen) 14,34 14,39 14,45 14,53 14,62 14,71 14,81 14,89 15,01 15,13 15,24 15,34 15,42 15,49 15,57 15,65 15,76 15,86 15,99 16,11 16,19 16,26 16,31

Filezwaarte (mln km min) 3,40 3,50 3,80 4,00 4,05 4,25 4,25 4,30 4,45 5,00 5,50 6,00 6,30 6,50 6,50 7,55 7,75 8,05 9,70 9,20 9.30 10,38 10,50

Filezwaarte t.o.v. 1992 (%) 68 70 76 80 81 85 85 86 89 100 110 120 126 130 130 151 155 161 194 184 189 210 212

Groei filezwaarte (%) 3,00 8,50 5,30 1,30 4,90 ,00 1,10 3,50 13,50 8,90 9,00 5,00 3,20 ,00 16,20 2,60 3,90 20,50 -9,50 2,70 12,70 ,90

Delta groei filezwaarte (%) 5,50 -3,20 -4,00 3,60 -3,60 1,10 2,40 10,00 -4,60 ,10 -4,00 -1,80 -3,20 16,20 -13,60 1,30 16,60 -29,00 12,20 10,00 -11,80

Groei BBP (%) 1,50 3,40 2,80 2,00 1,00 2,80 4,20 4,00 2,30 2,00 ,70 3,20 2,30 3,10 3,60 4,30 4,00 3,50 1,40 ,60 -,80 1,70 1,00

Delta groei BBP (%) 1,90 -,60 -,80 -1,00 1,80 1,40 -,20 -1,70 -,30 -1,30 2,50 -,90 ,80 ,50 ,70 -,30 -,50 -2,10 -,80 -1,40 2,50 -,70

Mobiliteit (miljard km) 144,20 149,10 151,30 156,10 160,20 167,70 170,50 175,20 171,10 172,90 176,00 176,70 183,20 182,80 186,60 186,60 187,60 189,30 190,90 195,00

Mobiliteit motorvoertuigen (miljard km) 75,82 78,72 79,61 84,04 87,26 92,53 95,47 95,34 99,22 102,69 103,74 107,72 108,70 109,48 113,87 114,96 -


Bijlage 4 Overzicht interviews In de onderstaande tabel is aangegeven met welke personen een interview heeft plaatsgehad voor totstandkoming van het onderzoek. Tabel b4a: Overzicht geïnterviewden met gehanteerde interviewfocus No. Geïnterviewde Organisatie Functie 1. Schrijver J.M. TNO Verkeerskundig adviseur 2. Kuijer M. Regio Randstad Adviseur ruimtelijke ordening en bereikbaarheid 3. Wilk van der P. AVV Adviseur personenvervoer 4. Steg L. Rijksuniversiteit Onderzoeker Groningen (telefonisch) 5. Geurs K. Milieu en Natuur Beleidsonderzoeker Planbureau Verkeer en Vervoer 6. Teule O. & Mourik Platform Anders Beleidsmedewerkers van H. Betalen voor Mobiliteit 7. Hilbers H. Ruimtelijk Beleidsonderzoeker Planbureau 8. Tromp H.L. Goudappel Coffeng Senior adviseur Ruimte en Mobiliteit 9. Huismans G. SenterNovem Adviseur Duurzame Mobiliteit 10. Bakker J. & Connexxion Vervoerontwikkelaars Ouwehand R.M. 11. Bakker J. & Connexxion Vervoerontwikkelaars Ouwehand R.M. 12. Schrijver J.M. TNO Verkeerskundig adviseur

Datum 27-062006 28-062006

Focus Mobiliteitsontwikkeling

29-062006 16-082006 23-082006 31-082006

Modaliteitskeuze

14-092006 09-102006 11-102006 20-102006 06-122006 12-122006



Mobiliteitsontwikkeling Mobiliteitsontwikkeling Mobiliteitsontwikkeling

Modaliteitskeuze Mobiliteitsontwikkeling Modaliteitskeuze Reflectie onderzoeksresultaten Reflectie onderzoeksresultaten

Tevens hebben de volgende personen met behulp van gesprekken en e-mailconversaties input geleverd voor de beeldvorming en totstandkoming van het onderzoeksresultaat: Betreffende stated preference methode en de enquête-uitvoering: Eric Molin (TU Delft), Anita Ramarakh (Siemens Nederland). Betreffende mobiliteitsontwikkeling: Willem van Leusden (Siemens Nederland). Betreffende modaliteitskeuze: Werknemers afdeling One Siemens in discussiesessie (Siemens Nederland). Daarnaast is input voor het onderzoeksresultaat vanuit de volgende onderdelen gekomen: Halfmaandelijkse Projectgroepvergadering Transrapid Nederland met: Albert van Hattum (Boer & Croon), Erik van der Heijden (Siemens Nederland), Cees Klap (Ballast Nedam), Eelco Nap (Fluor), Petran van Heel (BAM), Martijn Arlman (ABN Amro) en Michel van Gelder (TU Delft). Congressen: Nationaal mobiliteitsdebat 2006 (d.d. 31-05-2006), Topconferentie Noordvleugel (d.d. 1611-2006), Innovatie in de spoorsector (d.d. 15-06-2006), Spoorsector in 2020 (31-10-2006) en Ruimtelijke ontwikkeling en bereikbaarheid (d.d. 01-11-2006).


Bijlage 5 Methodische achtergrond enquêteopzet Tabel b5a geeft een overzicht van de attributen, de attribuutniveaus en de daaraan gerelateerde codering voor het basisplan en effectcodering van het enquêtedeel inzake de karakteristieken van het Hoogwaardig Openbaar Vervoer. Tabel b5a: Attribuutniveaus, -codering en effectcodering inzake karakteristieken kwaliteit HOV Concept Attribuutniveau Codering 1

Frequentie HOV

2

Kans op vertraging

3

Informatievoorziening tijdens reis

4

Zitkans HOV

5

Vorm kaartcontrole

6

Serviceniveau

10 keer per uur 6 keer per uur 2 keer per uur 0% 15 % 30 % Informatie over overstaptijden en –richtingen Reisinformatie over aankomsttijd Geen reisinformatie 100 % 55 % 10 % Conducteur in het HOV Poortjes op het station Steekproefcontrole Teletekstberichten en Internetmogelijkheid Teletekstberichten Geen aanvullende services

0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2

Effectcodering Β1 Β2 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1

Tabel b5b geeft een overzicht van de attributen, de attribuutniveaus en de daaraan gerelateerde codering voor het basisplan en effectcodering van het enquêtedeel inzake het natransport. Tabel b5b: Attribuutniveaus, -codering en effectcodering inzake kwaliteit natransport Concept Attribuutniveau 1

Beschikbaar vervoersmiddel

2

Frequentie natransport

3

Zitkans natransport

4

Aantal overstappen

Bus/Tram/Metro Bus/Tram Bus 8 keer per uur 5 keer per uur 2 keer per uur 100% 55% 10% 0 keer overstappen 1 keer overstappen met gegarandeerde aansluiting 1 keer overstappen zonder gegarandeerde aansluiting

Codering 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2

Effectcodering Β1 Β2 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1

Tabel b5c geeft een overzicht van de attributen, de attribuutniveaus en de daaraan gerelateerde codering en effectcodering van het enquêtedeel inzake de modaliteitskeuze van reizigers. Tabel b5c: Attribuutniveaus, -codering en effectcodering inzake modaliteitskeuze reizigers Concept Attribuutniveau Codering 1

Reistijd t.o.v. autoreis

2

Extra kosten t.o.v. auto zonder file

3

Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer

4

Kwaliteit auto/OV overstappunt

5

Kwaliteit natransport

10 minuten minder Gelijke reistijd 10 minuten meer 0 Euro meer 3 Euro meer 6 Euro meer 8 6 4 8 6 4 8 6

0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1

Effectcodering Β1 Β2 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 -1 1 0 0 1


6

Extra tijd door file

7

Kilometerheffing

4 0 minuten 20 minuten 40 minuten 0 €ct/km 5,5 €ct/km 11 €ct/km

2 0 1 2 0 1 2

-1 1 0 -1 1 0 -1

-1 0 1 -1 0 1 -1

Bij het construct Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer worden zes attributen onderscheiden. Uit basisplan 4 (weergegeven in tabel b5d) volgen de profielen door de attributen toe te wijzen aan de eerste zes kolommen. Per attribuut wordt vervolgens de codering uit het basisplan omgezet in een attribuutniveau (waarbij 0=het beste/hoogste niveau en 2=het slechtste/laagste niveau). Voor het choice brugexperiment worden de zeven attributen in de eerste zeven kolommen verdeeld en worden voor dit experiment de profielen ingedeeld. Tabel b5d: Basisplan 4 (Steenkamp, 2001) Profiel Attribuut 1 2 1 0 0 2 0 1 3 0 2 4 1 0 5 1 1 6 1 2 7 2 0 8 2 1 9 2 2 10 0 0 11 0 1 12 0 2 13 1 0 14 1 1 15 1 2 16 2 0 17 2 1 18 2 2

3 0 1 2 1 2 0 2 0 1 2 0 1 0 1 2 1 2 0

4 0 2 1 1 0 2 2 1 0 1 0 2 2 1 0 0 2 1

5 0 1 2 1 2 0 1 2 0 0 1 2 2 0 1 2 0 1

6 0 1 2 2 0 1 0 1 2 1 2 0 2 0 1 1 2 0

7 0 1 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 1 2 0 2 0 1

Voor het construct kwaliteit natransport wordt basisplan 2 (weergegeven in tabel b5e) toegepast om de profielen op te stellen. Tabel b5e: Basisplan 2 (Steenkamp, 2001) Profiel Attribuut 1 2 1 0 0 2 0 1 3 0 2 4 1 0 5 1 1 6 1 2 7 2 0 8 2 1 9 2 2

3 0 1 2 1 2 0 2 0 1

4 0 2 1 1 0 2 2 1 0


Bijlage 6 Voorbeeldprofielen enquêteopzet In de onderstaande tabellen worden voorbeeldprofielen gegeven van het construct Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer, het construct Kwaliteit natransport en het choice brugexperiment. Tabel b6a: Voorbeeldprofiel Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer Frequentie HOV 6 keer per uur Percentage vertraagd HOV 0% Informatievoorziening tijdens reis Reisinformatie aankomsttijd Zitkans HOV 100% Kaartcontrole Poortjes Persoonlijk serviceniveau Nieuwsberichten Waardering (1 = zeer onaantrekkelijk tot 10 = zeer aantrekkelijk)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tabel b6b: Voorbeeldprofiel Kwaliteit natransport Vervoersmiddel Bus/Tram Frequentie natransport 5 keer per uur Zitkans natransport 10% Aantal voerstappen 1 overstap aansluitgarantie Waardering (1 = zeer onaantrekkelijk tot 10 = zeer aantrekkelijk)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tabel b6c: Voorbeeldprofiel choice brugexperiment Afstand totale reis 30 kilometer Afstand tot HOV opstappunt 15 kilometer Hoogwaardig Openbaar Vervoer Minder reistijd t.o.v. 20 min autoreis Extra kosten t.o.v. 3 euro auto zonder file 6 Kwaliteit Hoogwaardig Openbaar Vervoer 8 Kwaliteit auto-OV overstappunt 4 Kwaliteit natransport Keuze: □

Auto Extra tijd door file

40 min

Kilometerheffing

11 €ct/km

□

OV Huidig OV zonder vertragingen

□

In de onderstaande tabel staat een overzicht van de algemene vragen en antwoordcategorieën die aan respondenten worden voorgelegd. Tabel b6d: Overzicht algemene vragen met indeling in mogelijke niveaus Concept Niveaus Geslacht Man / Vrouw Geboortejaar in te vullen Postcode in te vullen Hoogst afgeronde opleiding Lagere school / Middelbare school / MBO / HBO / WO (of hoger) Huidige status Werkend / Niet-werkend / Studerend (met eventuele bijbaan) Motief langste dagelijkse reis Woon-werk/studie reis / Zakelijke reis / Overige reizen (zoals winkelen en uitstapjes) Tijd langste dagelijkse reis Minder dan 15 minuten / 15-30 minuten / 30-45 minuten / 45-60 minuten / Meer dan 60 minuten Afstand langst dagelijkse reis Minder dan 15 kilometer / 15-30 kilometer / 30-45 kilometer / 45-60 kilometer / Meer dan 60 kilometer Vervoersmiddel(en) langst Auto / Trein / Tram / Metro / Bus / Fiets / Lopen / Overig dagelijkse reis Autobezit Privé-auto / Lease-auto / Geen auto Jaarlijkse autokilometers Minder dan 15.000 kilometer / Tussen 15.000 en 30.000 kilometer / Meer dan 30.000 kilometer / Geen rijbewijs


Zweven door de Randstad Analyse naar de potentie van Hoogwaardig Openbaar Vervoer

Recommend Documents