Tillgångsvariabler finns för arbetsresor och skolresor.
Arbetsresor
För att få göra ett arbetsresemönster måste personen tillhöra den arbetande nattbefolkningen (kod 1, 2, 3 i RVU).
Skolresor
Tillgång: Befolkningen <65, ej helg
Skolresor skattas som ett ärende men med dummyvariabler för grund-, gymnasie- respektive övrig skola.
Skola är ett specialfall åtminstone för grundskolan där summan av resorna bör vara en faktor av antalet barn, i princip alla gör en skolresa utom de som är sjuka och att det inte varierar på något systematiskt sätt med ekonomi. Detta är inte riktigt sant men avvikelser från regeln hanterar vi inte i denna modell. Däremot varierar även barns antal resor beroende på ett antal variabler. Så det behövs ett steg efteråt där vi justerar antalet skolresor helt enkelt. Om det blir bra i basprognosen innebär inte att denna efterbrännare inte behövs utan bara att modellen är rätt skattad. För framtidsprognoser behövs denna kontroll och en eventuell justeringsmekanism.
Hemma 1 Resa
15 Förklaringar till variabler
Parametrarnas namn är inte alltid självförklarande därför förklaras dessa i nedanstående tabeller.
I regel är de första positionerna förklarande medan de avslutande siffrorna (_nn i tabellen nedan) hänvisar till vilken nyttofunktion parametern används i. Många parametrar återfinns i flera nyttofunktioner och åtskils bara av de sista siffrorna, _nn i tabellen nedan.
Tabell 5. Demografiska parametrar och variabler.
Parameter Definition variabel Anmärkning Variabel Åldersvariabler
Age0019_nn Personer ≤ 19 år d206 = ifle(d81,19)
Age0619_nn Personer > 5 & < 16 d200=ifgt(d81,5) & iflt(d81,16) Age1619_nn Personer ≥ 16 & ≤ 19 d201=ifge(d81,16) & ifle(d81,19) Age1931_nn Personer .. d203=ifgt(d81,19) & ifle(d81,25)
Age1965_nn d207=ifgt(d81,19) & iflt(d81,65)
Age20w_nn d202=ifgt(d81,19)
Age3065_nn d208=ifgt(d81,25) & iflt(d81,65)
Age65w_nn d205 = ifge(d81,65)
Man_nn Man
Barn_nn Barn i HH d232 = ifgt(d99,0)
barn_2p_16 2 eller flera barn i HH, medelvärdesberäkna
d231 = ifgt(d99,1)
barn2p_52 2 eller flera barn i HH, medelvärdesberäkna
d231 = ifgt(d99,1)
BHH_2p_8 d231 = ifgt(d99,1)
16
Tabell 6. Parametrar för arbete.
Parameternamn Definition Anmärkning Arb_nn Arbetar deltid eller
mer arb4r Arbetar deltid eller
mer, alt 86 4 resor
d290=ifeq(d72,1) or ifeq(d72,2) or ifeq(d72,3)
Tabell 7. Bilinnehav och körkort.
Bilinnehav Definition Anmärkning BK_nn Bil i hushåll och
personen har körkort
d280 = ifgt(d6,0) & ifeq(d78,1)
Tabell 8. Parametrar och variabler för helg.
Helg
Helg_nn Lördag eller söndag Noll om vardag d210=ifgt(d109,5) helg_slv Gemensam för u36-u42,
mönster med resa till släkt och vänner.
Noll om vardag d210=ifgt(d109,5)
helg1x Gemensam för u13-u19, tvåresemönster med arbete.
Noll om vardag d210=ifgt(d109,5)
helg3r Gemensam för u62-u65, treresemönster med arbete som
förstaärende.
Noll om vardag d210=ifgt(d109,5)
helg3ro Gemensam för u70-u77, treresemönster med
17
Jul_nn Juli Noll om ej juli
JA_nn Juli-augusti Dec_nn december
Tabell 9. Villa.
Villa_nn Bor i villa
Det inkomstbegrepp som används är individinkomst i fyra klasser: Z (<10 000, saknas), L (låg), M (mellan), H (hög) i tabellerna nedan.
Tabell 10. Parametrar och variabler för inkomst.
Inkomst
I_x_nn x är H=hög, M=mellan, L=låg,Z=null/<10000
d250 = iflt(d73,10000)
I_L_nn d251 = ifge(d73,10000) &
iflt(d73,150000)
I_M_nn d252 = ifge(d73,150000) &
iflt(d73,300000)
I_H_nn d253 = ifge(d73,300000)
Logsummorna hämtas från efterfrågemodellerna för respektive ärende.
Tabell 11. Parametrar för logsummorna.
Logsumma
LSxxx_nn LS=Logsumma.
Xxx=ärende,nn nyttofunktion
LSarb2r Logsumma gemensam för u13-u19, tvåresemönster med arbete.
18
Tabell 12. Konstanter och logsumparametrar.
Konstanter Two LS-parm tvåresemönster Three LS-parm treresemönster
Skattningsresultat
Skattningsresultaten är fördelade på fyra tabeller efter antalet resor i resmönstren. Nedan följer noteringar och förklaringar till estimaten. Det stora antalet nyttofunktioner gör att vi inte kan kommentera varje enskild funktion utan vi kommenterar huvudsakligen variablernas effekt.
Inledningsvis här ger vi generella kommentarer över alla resmönster och i anslutning till resmönstren för respektive antal resor något mer i detalj vid behov.
Vid tolkningen av parametarnas tecken och inbördes storlek är det viktigt att komma ihåg att valen inte bara sker mellan olika ärenden på samma nivå utan även mellan antal av ärenden.
Nyttofunktionerna är linjära och det finns alternativspecifika konstanter för antal resor, dvs. att det finns totalt fyra alternativspecifika konstanter.
En resa: -3.151
Två resor: -5.339
Tre resor: -7.082
Fyra resor: -4.733 Logsumma
Logsumman är nyttan med att göra en resa som kommer från färdmedels- och destinationsvalsmodellerna. Kan också sägas vara ett bra mått på tillgänglighet.
Logsumman för respektive ärende följer ett rimligt mönster, låg känslighet eller ej signifikant effekt för obligatoriska ärenden som skola och arbete givet att man arbetar eller går i skola. Vilket betyder att till skola och arbete åker man oberoende om tillgängligheten är bra eller dålig. För ärenden med större flexibilitet för hur aktiviteten organiseras är betydelsen av logsumman större. Skjutsa har kraftigt negativ parameter vilket vi förklarar med att bor man i område med hög tillgänglighet för
19 ärendet så kan barnen (som det i huvudsak gäller) gå själva. Tecknet är inte helt oproblematiskt och kan ge kontraintuitiva resultat vid exempelvis en förändring av tillgängligheten med bil. Vi försökte komplettera med täthetsvariabler men utan att effekten förändrades.
Även för att hälsa på släkt och vänner är parametern negativ för logsumma. Eftersom logsumman är högst i större städer där det är gott om konkurrerande aktiviteter är det möjligt att ärendet i dessa områden blir nedprioriterat.
Inkomstvariablerna
Inkomstvariablerna har en central funktion i en genereringsmodell där de förklarar möjligheten att delta i aktiviteter och att betala för dessa. Vi förväntar oss exempelvis att aktiviteter som inte är förknippade med någon kostnad ska vara negativa i inkomst medan aktiviteter som är förknippade med kostnader ska vara positiva. Inkomst kan också vara en indikator på om personen arbetar hel- eller deltid vilket påverkar genereringen av arbetsresor. Många ärenden som görs inom ett hushåll är hushållsgemensamma och inkomst kan vara en indikator på att hur ärenden fördelas inom hushållet.
Exempelvis kan det vara så att en deltidsarbetande med lägre inkomst tar större del av resorna som har att göra med underhåll av hushållet (inköp, service etc.).
Generellt så ger höga inkomster eller i vart fall inte avsaknad av inkomst fler resor och det är särskilt tydligt på resmönstret med fyra resor. Det ärende som reagerar tydligast på höga inkomster är inköp.
Demografi
Vi har med kön, ålder och förekomst av barn i hushållet.
Ett tydligt resultat är att män i lägre utsträckning deltar i resmönster som omfattar inköp, service barntillsyn dvs. hushållens underhållsaktiviteter.
Ålder har betydelse för att göra serviceärenden (65+). Det är också ganska tydligt att unga vuxna har en högre benägenhet att utföra en rekreationsaktivitet före arbete eller en annan aktivitet. Möjligen för att den åldersgruppen inte är begränsade av barn och familj.
Barn i hushållet har en mycket kraftig effekt på resegenereringen avseende service, barntillsyn och att skjutsa.
Helg och säsong
Det finns ett stort antal variabler som beskriver helg och säsong. De finns för att hålla typiska säsongsberoende resor till rätt tidpunkt. Betydelsen är stor och de här variablerna ger en möjlighet att använda modellen för att studera resandets tidsdimension över år och vecka på ett bra sätt.
Motsvarande variabler fanns i tidigare version av Sampers.