Nasjonal reisevaneundersøkelse 2013/14

Nasjonal reisevaneundersøkelse 2013/14 Presentasjon av tilleggsundersøkelser og dybdeanalyser, RVU 2013/14 Samferdselsdepartementet 22.08.16 Nasjonal transportplan 2018-2029

Program Nasjonal transportplan 2018-2029

09:00-09:05 Velkommen (Oskar Kleven NTP RVU gruppe) Tilleggsundersøkelsene: 09:05-09:40 Barns og barnefamiliers daglige reiser 2013/14 (Susanne Nordbakke, TØI) 09:40-10:00 Parkering som virkemiddel - Trafikantenes vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner (Ingun Opheim Ellis, Urbanet analyse) 10:00-10:20 Parkering i store norske byer - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk (Petter Christiansen TØI) 10:20-11:10 Spørsmål og pause Dybdeanalysene 11:10-11:30 Inntekt og bilbruk (Einar Bowitz, Norconsult) 11:30-11:50 Betydning av topografi og sykkeltiltak for sykling (Einar Bowitz, Norconsult) 11:50-12:00 Spørsmål 12:05-12:45 Lunsj (blir servert utenfor møterommet, og spises der eller i møterommet) 12:45-13:05 Bystruktur og transport - en studie av utviklingstrekk innenfor arealbruk og reisemønster, samt muligheter for reduksjon av bilbruk (Petter Christiansen, TØI) 13:05-13:25 Spørsmål/pause 13:25-13:45 Reisekjedens struktur og betydning for valg av transportmiddel (Berit Grue, TØI) 13:45-14:05 Effekter av førerkortutviklingen blant ungdom (Susanne Nordbakke, TØI) 14:05-14:25 Potensial for endring av arbeidsreiser (Frants Gundersen, TØI) 14:25-14:45 Spørsmål/pause Program 14:45-14:55 RVU 2016-2019 status/informasjon om neste RVU og opplegget med løpende reisevaneundersøkelse (Oskar Kleven NTP RVU gruppe) 14:55-15:00 Avslutning Nasjonal transportplan 2018-2029

Deltakere Nasjonal transportplan 2018-2029

1. Velkommen (Oskar Kleven, NTP RVU gruppe) Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonal reisevaneundersøkelse 2013/14 Velkommen Oslo, 22.08.16 Oskar Kleven Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonale Reisevaneundersøkelser i Norge Viktigste kunnskapskilde for vårt reisemønster Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonal transportplan Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonale Reisevaneundersøkelser i Norge Oppdragsgivere: Samferdselsdepartementet Statens vegvesen Jernbaneverket Kystverket Avinor Nasjonal transportplan 2018-2029

RVU er i Norge RVU 1985 RVU 1992 RVU 1997 RVU 2001 RVU 2005 RVU 2009 RVU 2013/14 Reisevaneundersøkelser i Norge Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonale Reisevaneundersøkelser i Norge Hva har en leveranse tilknyttet Nasjonal reisevaneundersøkelse bestått av? Nasjonalt utvalg på 10 000 Tilleggsundersøkelser Faktaark Dybdeanalyser Nasjonal transportplan 2018-2029

Nasjonale Reisevaneundersøkelser i Norge RVU 2013/14 hadde i overkant av 60 000 respondenter Nasjonal transportplan 2018-2029

09:00-09:05 Velkommen (Oskar Kleven NTP RVU gruppe) Tilleggsundersøkelsene: 09:05-09:40 Barns og barnefamiliers daglige reiser 2013/14 (Susanne Nordbakke, TØI) 09:40-10:00 Parkering som virkemiddel - Trafikantenes vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner (Ingun Opheim Ellis, Urbanet analyse) 10:00-10:20 Parkering i store norske byer - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk (Petter Christiansen TØI) 10:20-11:10 Spørsmål og pause Dybdeanalysene 11:10-11:30 Inntekt og bilbruk (Einar Bowitz, Norconsult) 11:30-11:50 Betydning av topografi og sykkeltiltak for sykling (Einar Bowitz, Norconsult) 11:50-12:00 Spørsmål 12:05-12:45 Lunsj (blir servert utenfor møterommet, og spises der eller i møterommet) 12:45-13:05 Bystruktur og transport - en studie av utviklingstrekk innenfor arealbruk og reisemønster, samt muligheter for reduksjon av bilbruk (Petter Christiansen, TØI) 13:05-13:25 Spørsmål/pause 13:25-13:45 Reisekjedens struktur og betydning for valg av transportmiddel (Berit Grue, TØI) 13:45-14:05 Effekter av førerkortutviklingen blant ungdom (Susanne Nordbakke, TØI) 14:05-14:25 Potensial for endring av arbeidsreiser (Frants Gundersen, TØI) 14:25-14:45 Spørsmål/pause Program 14:45-14:55 RVU 2016-2019 status/informasjon om neste RVU og opplegget med løpende reisevaneundersøkelse (Oskar Kleven NTP RVU gruppe) 14:55-15:00 Avslutning Nasjonal transportplan 2018-2029

Foto: Tommy Johansen Rapporter kan lastes ned her www.ntp.dep.no Nasjonal transportplan 2018-2029

2. Barns og barnefamiliers daglige reiser 2013/14 (Susanne Nordbakke, TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Barns reiser og aktiviteter Seminar for transportetatene 22. august 2016. Av Susanne Nordbakke (TØI), sno@toi.no

Spørsmål Hvordan reiser barn til skole og fritidsaktiviteter i dag? Har det vært endringer over tid? Hvordan leker barn i dag? Har det vært endringer over tid? Hva betyr trafikkforholdene for transport og lek utendørs? Er det andre faktorer som spiller inn? Side 17

Datainnsamling og svarprosent Rekruttering fra RVU 2013/14 respondenter som hadde barn i alderen 6-12 år Tilleggsundersøkelsen om barns reiser og aktiviteter. Web-basert 57 prosent svarte ja til å delta: 33 prosent av disse svarte på undersøkelsen (N=1500) Landsrepresentativ Samme metodiske opplegg i 2005 (N=1800), men den gang papirundersøkelse Side 18

Reisemåte til skolen 2005 og 2013/14 Varierer med: - Alder - Distanse - Bosted Side 19

Grunner til at barnet kjøres til skolen (prosent) Skolen ligger på veien til mors/fars arbeid 51 Trafikken gjør det farlig å gå eller sykle 34 Raskeste og enkleste måten 31 Sparer tid for de voksne 28 Det er for langt å gå eller sykle 22 Søsken blir kjørt 22 Sparer tid for barnet 22 Har mye å bære på 14 Barnet ønsker å bli kjørt 13 Skoleveien er utrygg av andre forhold enn trafikk 6 Sykdom eller funksjonshemming gjør det vanskelig å gå eller sykle 5 Venner/kamerater blir kjørt 4 Side 20

Opplever du at skoleveien er usikker når det gjelder trafikkforhold? Blir kjørt/blir ikke kjørt til skolen. N=1505 60% 56% 50% 49% 44% 40% 36% 30% 20% 10% 7% 8% 0% Ja, den er usikker Nei, den er sikker Vet ikke Blir kjørt Andre transportmidler Side 21

Reisemåte til fritidsaktiviteter i 2005 og i 2013/14 100 1 1 0 0 0 0 0 1 90 80 70 60 50 40 30 20 10 62 2 10 25 55 4 10 30 67 68 2 2 16 16 15 14 48 0 18 34 45 0 15 40 73 2 9 16 78 4 4 13 0 Musikk 2005 (N=419) Musikk 2013/14 (N=321) Sport 2005 (N=1395) Sport 2013/14 (N=1247 Fritidsklubb 2005 (N=186) Fritidsklubb 2013/14 (N=68) Andre org 2005 (N=345) Andre org 2013/14 (N=257) Til fots Sykkel Kollektivt Bil Annet Side 22

Endringer i barns lek og fritidsliv utenfor hjemmet i perioden 2005 til 2013/14? Deltakelse i organiserte aktiviteter Grad av daglig lek utendørs uten tilsyn Hvor ofte man er på besøk hos venner Side 23

Andel barn som deltar i ulike organiserte fritidsaktiviteter (prosent) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 23 21 Kor, korps, musikkn.s. 77 83 10 Sport, trening** Fritidsklubb** Andre foreningern.s. 2005 (N=1800) 2013/14 (N=1505) 5 19 17 + Økning i intensiteten, dvs. hvor ofte barn deltar i organiserte aktivitet i løpet av én uke Eksempel: 53 mot 66 prosent av 10-12 åringene deltok 3+/uka i hhv 2005 og 2013/14 6-7 år 8-9 år 10-12 år Antall 2005 (469) 2013/14 (425) 2005 (523) 2013/14 (457) 2005 (772) 2013/14 (623) Kor, korps, musikk 12 13 24 19 30 29 Sport, trening 70 81** 79 84* 81 84 Fritidsklubb 4 4 7 2** 16 7** Andre foreninger 12 19 22 11 21 20 ** p<0,001, *p<0,005, n.s.=ikke signifikant (tosidig test) Side 24

Flere deltar i organiserte aktiviteter, men færre leker utendørs og går på besøk til venner Prosent Besøk hos venner 4 +/uka 2005 44 Besøk hos venner 4 +/uka 2013/14* 24 Leker ute hver dag 2005 52 Leker ute hver dag 2013/14* 36 0 10 20 30 40 50 60 Side 25

Forklaringer på nedgang i utendørs lek (siden 60-/70-tallet) Kvinners inntog på arbeidsmarkedet institusjonaliseringen av barns lek Barns «naturlige» områder for lek er blitt redusert (Gaster 1991, Aitken 1994) Økning i trafikken Urbanisering/fortetting Økt bekymring blant foreldre for å la barna være utendørs alene (Hillman et al. 1990, Cahill 1990, Valentine 1997) Ny teknologi (internett, elektroniske spill mm) (Clements 2004) «Modernitetsprosjektet» institusjonalisert lek blir ansett som mer «meningsfylt» lek som «læring» (Jensen et al. 2004, Mattson 2002, Griffin 1993, Adler and Adler 1994) Side 26

Oslo skiller seg ut med lavere andel som leker ute Side 27

Hvor barn sier de vanligvis leker utendørs utenom skoletid/aks etter alder. Flere svar kunne oppgis. RVU 2013/14. Prosent. N=1505. 6-7 år 8-9 år 10-12 år Alle N= (425) (457) (622) (1504) Egen hage*** 84 81 73 79 Venners hage* 63 71 68 67 Ballplass, idrettsplass*** 15 32 60 39 Grøntområde, skogholt og andre friluftsområder** 33 39 43 39 Lekeplass*** 37 40 27 34 Bakgård, fellesareal, felles tun** 21 20 15 18 Akebakke** 11 18 18 16 Gate, vei, fortau n.s. 12 16 17 15 Gang- og sykkelveier n.s. 11 12 15 13 Andre steder n.s. 6 7 9 8 Skøytebane* 5 6 9 7 Parker** 5 2 6 5 *p<0,050, **p<0,010, ***p<0,001, n.s=ikke signifikant. Kji-kvadrattest. Side 28

Lavest andel som leker ute i blokk/bygårder 45 42 Andel som leker ute hver dag etter type bolig i % 40 35 36 34 36 30 25 20 15 15 16 10 5 0 Enebolig, våningshus/gård Rekke-/kjedehus To-/firemannsbolig Frittliggende blokk Bygård/sammenbygd blokk Alle Side 29

Lek utendørs etter type trafikkmiljø Andel som leker utendørs uten tilsyn av voksne: 36 prosent (N=1517) Side 30

Andel barn som sier de leker ute hver dag etter om foreldre oppfatter trafikken som en begrensning. 2013/14. Prosent Side 31

De som deltar i organiserte aktiviteter er oftere ute og leker uten tilsyn (eks. sport) 60 Andel som er ute og leker hver dag etter hvor ofte de deltar i sportsaktiviteter. Prosent. 2013/14 50 47 50 40 30 27 28 20 10 0 Aldri En g/uke To g/uke Tre eller flere ganger/uke Side 32

Konklusjoner Barns reisemåter til skole og fritid: Lite endringer i transportmiddelbruk til skole og fritid i perioden 2005 til 2013/14 Barn blir kjørt til skolen (24 %) fordi det er bekvemt og tidseffektivt Vet lite om hvorfor så mange barn blir kjørt til fritidsaktiviteter (opp mot 70 prosent) Kjøring til fritidsaktiviteter øker i omfang både fordi andelen som deltar i slike aktiviteter og intensiteten i slike aktiviteter har økt Kjøring til skole- og fritidsaktiviteter kan ha en rekke negative effekter: Sosialisering til bilbruk Helse generelt og overvekt Men også noen positive: Bilen som et «sosialt rom» i en hektisk hverdag Side 33

Konklusjoner Lek og aktiviteter utendørs Lek og aktiviteter utendørs uten tilsyn av voksne har blitt redusert Trafikkforhold kan trolig forklare noe av hvorfor noen er mer ute og leker enn andre, men ikke alt: Utfoldelsesmuligheter i nabolaget spiller trolig også inn. Trenger mer kunnskap om hva som påvirker graden av lek og aktiviteter utendørs og hvorfor det er en nedgang i slike aktiviteter de siste ti årene Side 34

Konklusjoner Endringer i barns fritidsliv utenfor hjemmet Flere deltar i organiserte aktiviteter, de starter i yngre alder og de deltar oftere enn før Færre er ute og leker uten tilsyn enn tidligere Færre er på besøk hos venner enn tidligere Barn er blitt mer institusjonalisert og leken er blitt mer profesjonalisert Positive aspekter ved organiserte aktiviteter: Organiserte aktiviteter blir en plattform for vennskap Bekymringer: De som ikke deltar blir igjen alene i «gata» (noen steder er til og med fotball blir dyrt) Integreringen blir vanskeligere: Innvandrerbarn deltar i mindre grad i organiserte aktiviteter (Friberg 2005) «Profesjonaliseringen av lek» (mindre selvinitiert lek) hva er langtidskonsekvensene? Stress? Kreativitet? Side 35

Takk for meg! Hjorthol, R. og Nordbakke, S. 2015. Barns aktiviteter og daglige reiser i 2013/14. TØI-rapport 1413/2015. Transportøkonomisk institutt https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=40755 Side 36

Mobilitet blant barnefamilier i storbyområder Sammenhenger mellom mobilitetsmønstre og velferd?

Formål og utgangspunkt Formål: Identifisere et «mobiltetsrom» som illustrerer og fanger opp forskjeller i mobilitet blant barnefamilier Undersøke om disse forskjellene har sammenheng med ulike muligheter (velferd) Utgangspunkt: Deltakelse på ulike arenaer skaper velferd Samtidig kan lang og komplisert reisetid bidra til redusert velferd Avgrensninger: Personer med barn i alderen 0-18 år Storbyområder (de fire største byene + omegnskommuner) Personer som har foretatt en arbeidsreise Side 38

Metode Data RVU 2013/14 N=4725 Representativt for foreldre (barn 0-18 år) i storbyområder som har foretatt en arbeidsreise på registreringsdagen Korrespondanseanalyse Induktiv metode, utforske sammenhenger/underliggende dimensjoner i et datasett Variabelverdier blir behandlet som nominelle variabler (0/1) Side 39

Variabler som er inkludert i analysen Antall reiser/type arenaer Antall arbeidsreiser Antall fritidsreiser Antall omsorgsreiser Antall handlereiser Besøksreiser/ikke besøksreiser Transportmiddelbruk Antall reiser til fots Antall reiser med bil som fører Antall reiser med kollektivtransport Vært/ikke vært passasjer Har syklet/ikke syklet Reisetid totalt i løpet av dagen gruppert (9 kategorier) Totalt: 11 variabler 41 kategorier Side 40

Fotballbanen som metafor: Hvordan respondentene sprer seg langs aksene i rommet (N=890) (N=1200) (N=1370) (N=1265) Total N=4725 Side 41

Kategorier som beskriver den største forskjellen i datamaterialet (jf. Akse 1, 51 prosent av variansen) Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Side 42

Kategorier som beskriver den nest største forskjellen i datasettet (jf. Akse 2, 30 prosent av variansen) Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Side 43

Hoveddimensjoner i mobilitet blant barnefamilier i storbyområder Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser (arbeid) Lav bilbruk Kun bil Kort reisetid per dag Side 44

Bakgrunnsvariabler Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Kun bil Kort reisetid per dag Side 45

Bakgrunnsvariabler (forstørret) Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Kun bil Kort reisetid per dag = «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse 2 Side 46

Utdanning en viss sammenheng Koordinater Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Kun bil Kort reisetid per dag = «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse 2 Side 47

Kollektivtilbudet ingen sammenheng Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Kun bil Kort reisetid per dag Side 48

Tilgang til bil sammenheng med akse 2 Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Kun bil Kort reisetid per dag = «betydelig» forskjell mellom punkt langs akse 2 Side 49

Personlig inntekt ingen sammenheng Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Kun bil Kort reisetid per dag Side 50

Husholdningens samlede inntekt ingen sammenheng Alternativer til bil Lang reisetid per dag Flere pliktreiser Høy bilbruk Få pliktreiser Lav bilbruk Koordinater: Akse 1: -1,5/+1,5 Akse 2: -0,75/+1,5 Kun bil Kort reisetid per dag Side 51

Det er små eller ingen forskjeller i «mobilitetsrommet» hva gjelder: Familiestatus Inntekt (husholdningsinntekt og personlig inntekt) Kollektivtilbud Side 52

Konklusjon De viktigste forskjellene i mobilitetsmønstre som vi finner blant barnefamilier skyldes trolig først og fremst egne valg snarere enn forskjeller i muligheter (individuelle og kontekstuelle) Side 53

3. Parkering som virkemiddel - Trafikantenes vektlegging av ulike parkeringsrestriksjoner (Ingun Opheim Ellis, Urbanet analyse) Nasjonal transportplan 2018-2029

Parkering som virkemiddel Trafikantenes verdsetting av ulike parkeringsrestriksjoner

Bakgrunn for prosjektet Nullvekstmålet og bymiljøavtaler Reduserte bilandelen og øke andelen kollektivreiser, gange og sykkelturer Parkering et sentralt virkemiddel, men lite kunnskap om effekten av ulike parkeringsrestriksjoner Utforme en parkeringspolitikk som gir ønsket effekt Tilleggsundersøkelse i forbindelse med RVU 2013/14

Problemstilling og metode Hvilke virkemidler innen parkeringspolitikken har størst innvirkning på reisemiddelvalget? Metode: Verdsettingsundersøkelse (Stated Preference) Høsten 2014 Internettbasert undersøkelse 4 800 respondenter i de ti største byområdene i Norge Målgruppe: personer med førerkort og bil Tre ulike reiseformål: Arbeidsreiser, fritidsreiser til sentrum, handlesenter P-egenskaper som er kartlagt: P-avgifter, type parkering (gate, p-plass, p-hus), gangavstand, usikkerhet om å finne ledig plass, letetid

PARKERINGSFORHOLD I BYOMRÅDENE

God tilgjengelighet til parkering i norske byområder 84% 85% Tilgjengelighet til parkering. Kilde: parkeringsundersøkelsen 94% 89% 76% 87% 94% Et stort flertall parkerer gratis på arbeidsreiser og handlesenterreiser 44% 65% De aller fleste finner p-plass med en gang Et stort flertall parkerer like i nærheten av dit de skal Gratis parkering Måtte ikke lete etter p- plass Gangtid på 3 minutter eller mindre Arbeidsreise Reise til handlesenter Sentrumsreise Lavere tilgjengelighet til parkering i sentrum enn på arbeidsreiser og handlesenterreiser

Dårligere p-tilgjengelighet i store enn i små byområder, særlig i sentrum Sentrumsreisen: Prosentandel som måtte lete etter ledig p-plass. Kilde: parkeringsundersøkelsen 28% 20% 18% Flere må lete etter p-plass på private reiser til sentrum av Oslo enn i andre byområder Letetiden er lengre: 9 minutter vs 6 minutter P-avgiften er høyere Osloområdet Byområdene Bergen, Nord- Jæren, Trondheim Seks mindre byområder Mindre forskjell i tilgjengelighet for reiseformålene arbeidsreise og reise til handlesenter

Sterk sammenheng mellom tilgang til parkering og transportmiddelvalg på arbeidsreisen 64% Sammenheng mellom tilgang til parkering og transportmiddelvalg på arbeidsreisen. 10 største byområder. Kilde: RVU 2013/14 52% 45% 44% 16% 27% 22% 14% Gratis p-plass hos arbeidsgiver Avgiftsbelagt p-plass hos arbeidsgiver Kollektivtransport (eks drosje og fly) Parkering i vei/p-hus mm Bilfører Ingen p-muligheter ved arbeid

Kollektivtransport er et alternativ til bil for mange - særlig på arbeidsreiser i Osloområdet Andelen som alternativt ville har reist med kollektivtransport. Kilde: parkeringsundersøkelsen 64% 39% 35% 51% 42% 34% 30% 23% 16% Arbeidsreise Sentrumsreise Reise til handlesenter Osloområdet Byområdene Bergen, Nord-Jæren, Trondheim Øvrige byområder På arbeidsreisen ville 64 % alternativt ha reist med kollektivtransport i Osloområdet I de seks mindre byområdene er andelen på 35 % Selv på reiser til handlesenter ville 30 % alternativt ha reist med kollektivtransport i Osloområdet

VERDSETTING AV KONKRETE PARKERINGSTILTAK

Hva er verdsettingsundersøkelser?

Relativt til verdsetting av reisetid Letetid etter p-plass og gangtid fra p-plass er langt mer belastende enn selve reisetiden Verdsetting av letetid etter p-plass 3,6 4,9 7,5 Arbeidsreise Sentrumsreise Reise til handlesenter Betydelig motstand mot å bruke tid på å lete etter p-plass Særlig på reiser til handlesentre utenfor sentrum Arbeidsreiser: letetid er nesten 4 ganger så belastende som reisetid Sentrumsreiser: letetid er nesten 5 ganger så belastende som reisetid Reiser til handlesenter: letetid er over 7 ganger så belastende som reisetid

Relativt til verdsetting av reisetid Letetid etter p-plass og gangtid fra p-plass er langt mer belastende enn selve reisetiden Verdsetting av gangtid fra p-plass til bestemmelsesstedet 2,3 2,8 3,8 Arbeidsreise Sentrumsreise Reise til handlesenter Også motstand mot å bruke tid på å gå fra p- plass Særlig på reiser til handlesentre utenfor sentrum Arbeidsreiser: gangtid er over 2 ganger så belastende som reisetid Sentrumsreiser: gangtid er nesten 3 ganger så belastende som reisetid Reiser til handlesenter: gangtid er nesten 4 ganger så belastende som reisetid

Størst potensial for overgang fra bil til kollektivtransport på arbeidsreiser Beregnet sannsynlighet for å velge bil framfor kollektivtransport, gitt ulike egenskaper ved reisen 80% 84% 88% 59% 64% 41% Arbeidsreise Sentrumsreise Handlesenterreise Den typiske bil- og kollektivreisen (slik den ble kartlagt i undersøkelsen) P-avgift lik kollektivtakst og gangtid fra p-plass lik gangtid fra holdeplass Dagens situasjon: Bil: P-avgift 0 kr, reisetid 15 min, gangtid 2 min Kollektivt: Takst 20 kr, reisetid 25 min, gangtid 5 min Ny situasjon: Bil: P-avgift 20 kr, reisetid 15 min, gangtid 5 min Kollektivt: Takst 20 kr, reisetid 25 min, gangtid 5 min

EKSEMPLER PÅ KONKRET BRUK AV VERDSETTINGER FOR P-TILTAK

Parkering utgjør en vesentlig del av reisebelastningen for en bilreiser til sentrum GK = 68 24% GK = 44 24 % 32% 76% 68% Arbeidsreise Handlesenterreise Parkeringsrelaterte reisekostnader Reisetid+øvirge reisekostnader 102 54% 54 % 46% Sentrumsreise Generaliserte reisekostnader (GK): den totale belastningen knyttet til reisen, både pris og reisetidskostnader Parkeringsrelaterte reisekostnader utgjør ¼ av GK for arbeidsreiser 1/3 av GK for reiser til et handlesenter utenfor sentrum over halvparten av GK for private sentrumsreiser

Eksempel 1: P-restriksjoner i Oslo sentrum bidrar til å gjøre kollektivtransporten attraktiv GK = 139 75-9% GK = 126 GK = 81 33 +32% GK = 107 64 48 GK bil Oslo sentrum i dag GK koll Oslo sentrum GK bil Kristiansand sentrum i dag GK koll Kristiansand sentrum Parkeringsrelaterte kostnader Reisetid+kostnad GK kollektivtransport

Eksempel 1: En mer restriktiv p-politikk i Kristiansand vil bidra til å gjøre kollektivtransporten attraktiv GK=139 75-9% GK=126 GK=81 33 GK=105 57 +2% GK=107 64 48 48 GK bil Oslo sentrum i dag GK koll Oslo sentrum Parkeringsrelaterte kostnader Reisetid+kostnad GK kollektivtransport GK bil Kristiansand sentrum i dag GK bil Kristiansand sentrum, Oslos p-politikk GK koll Kristiansand sentrum

Eksempel 2: Med dagens transporttilbud er bil det mest attraktive alternativet på arbeidsreiser til Fornebu +43% GK=60 GK=42 4 38 GK bil i dag GK koll i dag Parkeringsrelaterte kostnader Reisetid+kostnad GK kollektivtransport

Eksempel 2: Færre biler på Fornebu med p-tiltak og baneløsning 0% GK=60 GK=49 GK=52 GK=52 GK=42 4 11 14 38 38 38 GK bil i dag GK bil - redusert p-tilgjengelighet GK bil - 10 kr i p-avgift GK koll i dag GK koll Fornebubane Parkeringsrelaterte kostnader Reisetid+kostnad GK kollektivtransport

Oppsummering Generelt god tilgang til parkering i norske byområder Gangtid fra og letetid etter P-plass oppleves langt mer belastende enn kjøretid Redusert tilgang til parkeringsplasser vil dermed gjøre bilreisen vesentlig mindre attraktiv enn i dag P-tiltak kan gi stor overgang til kollektivt blant potensielle kollektivtrafikanter, spesielt på arbeidsreiser P-tiltak i Oslo bidrar til at kollektivt konkurransedyktig på sentrumsreiser, mye å gå på i mindre byer Moderate P-tiltak og Fornebubane kan utligne konkurranseforholdet mellom bil og kollektivt til Fornebu

Takk for oppmerksomheten UA-rapport 64/2015 www.urbanet.no ioe@urbanet.no

4. Parkering i store norske byer - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk (Petter Christiansen TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Parkering - parkeringstilbudets effekt på bilhold og bilbruk Petter Christiansen Samferdselsdepartementet 22.august

Hva parkeringspolitikken kan påvirke Side 79

Hvorfor parkering? Egen tilleggsundersøkelse om parkering ved bolig Ny og bedre RVU (parkeringsspørsmål ved bolig og arbeidsplass) Få studier av hvordan boligparkering påvirker reisemønster og bilhold Eksempler på kommuner som tenker nytt mtp lokalisering av parkering Få studier av hvordan parkeringstilbudet ved bolig og arbeidsplass varierer i ulike byer og bydeler Byene blir også målt på parkering i «helhetlige bymiljøavtaler» Jevnlig diskusjon om gratis parkering skal skattlegges Side 80

Indikatorer Tetthet (samlet gulvareal i bolig- og næringsbygg i forhold til grunnarealet i 250*250 meters ruter) Konsentrasjon av bosetting (bosatte per 250x250 meters rute i 2015) Konsentrasjon av næringsvirksomhet (Antall arbeidsplasser (i tusen) innenfor 500 meter fra hvert reisepunkt. Antall arbeidsplasser (i tusen) innenfor 1 km.) Konsentrasjon av servicetilbud (Antall arbeidsplasser (i tusen) i detaljhandel innenfor 500 m fra hvert reisepunkt. Antall arbeidsplasser (i tusen) i detaljhandel innenfor 1 km) Side 81

Indikatorer (2) Bosatte i tettstedet Tettstedets areal Befolkningstetthet i tettstedet Sentrumsavstand Bomringen i Oslo Side 82

Indikatorer (3) Parkeringstilbud - etablert 200 meter buffersoner rundt de RVU-punktene der det er angitt parkeringshindre ved boliger eller arbeidssteder - informasjon fra kommunene om boligsoneparkering og soner med avgift på gateparkering (lagt inn på GIS) - SSBs sentrumssoner Side 83

Side 84

De fleste har et godt p-tilbud ved bolig Side 85

Parkeringstilbud ved boligen Side 86

Avstand til parkering ved bolig Side 87

Akseptabel gangavstand Side 88

Når er det vanskeligst å finne ledig plass Side 89

Andel som mener de unngår bil til ulike formål Side 90

Påvirkning på transportmiddelfordeling De som har dårligere parkeringstilgang foretar heller ikke færre reiser Størst effekt på handle- og fritidsreiser Side 91

Boligparkering - oppsummert De fleste har et godt parkeringstilbud Manglende parkeringstilgjengelighet kan ha konsekvenser for reisemål og reisemåte Å ikke ha sikker parkering reduserer i stor grad sannsynligheten for å bruke bil Det er reisemåten og til en viss grad også reisemålet, som påvirkes av parkering Økt avstand til parkeringsplass kan redusere sannsynligheten for å bruke bil Side 92

Side 93

Har parkeringstilbud Side 94

Andel uten p-plass etter avstand til sentrum Side 95

Parkeringstilbud ved arbeid Side 96

Effekt på arbeidsreiser Side 97

Uavhengig variabler B S.E. Sig. Exp(B) Kjønn (0=kvinne, 1=mann) -,453,068,000,636 Alder,009,003,003 1,009 Utdanning (1=grunnskole, 4=minst 5 år universitet) -,144,042,001,866 Inntekt Kollektivtilbud Reiselengde,122,025,000 1,130,144,039,000 1,155,009,003,002 1,009 Bosatte i tettstedet (bosted) -,003,001,014,997 Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt bostedet -,015,002,000,985 Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt arbeidsplass -,006,001,000,994 Avstand til sentrum (bosted),016,010,128 1,016 Avstand til sentrum (arbeidssted),039,010,000 1,040 Lett å parkere og gratis (ref.kat. ingen p-mulighet) 1,415,104,000 4,118 Lett å parkere og avgift (ref.kat. ingen p-mulighet) 1,301,140,000 3,674 Vanskelig å parkere og gratis (ref.kat. ingen p-mulighet),593,154,000 1,809 Vanskelig å parkere og avgift (ref.kat. ingen p-mulighet),242,224,280 1,274 Parkeringsbegrensninger i området rundt arbeidssted -,225,088,011,798 Konstant -,612,266,022,542 Side 98

Bilandel etter lengde på arbeidsreise Side 99

Har betalingsordning noe å si for effekten? 100 % 90 % 20 80 % 70 % 2 11 42 45 60 % 16 50 % 10 5 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 11 24 10 51 13 27 11 Måned Dag Time Bilfører Sykkel Til fots Bilpassasjer Kollektivt Annet Side 100

Side 101

Side 102

Side 103

Side 104

Spørsmål? Side 105

5. Inntekt og bilbruk (Einar Bowitz, Norconsult) Nasjonal transportplan 2018-2029

Sammenhengen mellom inntekt og bilbruk Analysert med data fra norske reisevaneundersøkelser Einar Bowitz og Linda Stokke 107

Bakgrunn Transportmodellene RTM og NTM brukes til å framskrive bilkjøring i fravær av tiltak Framskrevet trafikk er sterkt styrende for hvilke virkemidler som trengs for å nå mål om nullvekst i biltrafikken i byområdene reduksjon i klimagassutslipp Skal vi tro på modellene eller skal vi overstyre dem? I KVU-Oslonavet: I modellberegningene ble lagt til grunn å sjalte ut effekten av inntektsøkningen per innbygger i NULL-alternativet fram til 2040 Det førte til at biltrafikken bare økte i takt med befolkningen slik at behovet for tiltak ble mindre enn det ellers ville vært Basert på vurderinger av aggregerte tidsserier som viste utflating av biltrafikken i Oslo og Akershus, samtidig som inntekt og folketall fortsatte å øke. 108

Bakgrunn (2) Modellberegninger 2010-40 med befolkningsvekst MMMM: Inntekt per innbygger: +70% Biltrafikk +40 %. Biltrafikk uten inntektsvekst: +30% Avledet inntektselastisitet (10/70)= ca 0,15. Vårt spørsmål: Er dette rimelig å legge til grunn? Kan vi bare bruke inntektselastisiteten i RTM eller bør vi korrigere? Hva kan RVU si oss om inntektselastisiteten? 109

RVU: Ulike måter å behandle datamaterialet på Analysevariabel = Bilkilometer per person på undersøkelsesdagen Regresjonsanalyse på individdata for hver RVU i isolasjon Tverrsnittsanalyse (bare 2013, bare 2009) Kombinert tverrsnitts-tidsserieanalyse (panel) Dette er helt ulike analyser Forklaringsvariabler Inntekt per forbruksenhet (RVU- bearbeidet) Indikator for kollektivtilgang fra RVU (1,2,3,4 osv) Tid til jobb kollektiv (timer) Tid til jobb med bil (timer) Tilgang til parkering på jobb (ja/nei) Befolkningstetthet i bostedsgrunnkretsen (SSB) 110

Nøkkeldata 2013: Bilkjøring 35 32,6 490 30 27,1 476 28 27,9 481 28,4 28 28,6 480 470 25 460 20 455 450 15 440 440 10 433 7,8 429 5,8 5,4 5,5 9,1 434 5,8 5,4 430 420 5 410 0 Norge Oslo og Akershus Bergen og omegn Trondheim og omegn Stavanger regionen Kr. sand og omegn Tromsø 400 Bilkilometer i alt Bilkilometer arbeidsreise Inntekt/forbruksenhet, 1000 2013-kr, median 111

Mange runder med estimeringer Inntekt har en ikkelineær effekt på bilkjøring Loglineær modell fungerer best : Bilkilometer = a * ln(inntekt)+ Opphopning av 0-observasjoner gjør standard estimering lite hensiktsmessig «Tobitmodellen» (sensurert regresjonsmodell) tar hensyn til at individet potensielt står ovenfor to valg: 1. Prob (kjøre bil) <alle observasjoner> 2. Hvis kjøre bil: Hvor mange bilkilometer (trunkert regresjon) <bare de som kjører bil> 112

Tverrsnitt 2013: Metode: Tobit Effekter på ln(bilkilometer) ved økning i Norge Oslo og Akershus Bergen og omegn Trondheim og omegn Stavangerregionen Kr. sand og omegn Ln(inntekt) 0,17** 0,17** 0,28** 0,26** 0,22** 0,20 Tid til jobb med bil, timer «Svært god» kollektivtilgang -0,05** -0,07** -0,04* -0,02-0,04* 0,03-0,23** -0,29** -0,20* -0,36** -0,22** -0,45* Tilgang til parkering jobb Barn under 10 år i familien 0,64** 0,81** 0,50** 0,45** 0,58** 0,81** 0,15** 0,11 0,20-0,05 0,14-0,07 Befolkningstetthet -0,00019** -0,00015** -0,00020** -0,00016** -0,00002-0,00021 Befolkningstetthet 2 3,90e-09** 2,88e-09** 4,93e-09** 3,67e-09-9,50e-09 6,41e-09 Pseudo R 2 0,028 0,050 0,030 0,026 0,012 0,020 Antall observasjoner 25 811 5 683 1 728 1 799 1 629 596 113

Tverrsnitt 2013: Arbeidsreiser Norge Oslo og Akershus Bergen og omegn Trondheim og omegn Stavangerregionen Kr. sand og omegn Ln(Inntekt) 0,16** 0,16** 0,27** 0,26** 0,21** 0,20 Reisetid til jobb med bil, timer -0,05** -0,08** -0,04* -0,02-0,04 0,03 Svært god kollektivtilgang -0,23** -0,28** -0,20-0,36** -0,22** -0,45* Tilgang til parkering jobb 0,64** 0,81** 0,51** 0,45** 0,59** 0,80** Befolkningstetthet -0,0002** -0,0001** -0,0002** -0,0002** -0,0002-0,0002 Befolkningstetthet 2 3,89e-09** 2,88e-09** 5,06e-09** 3,74e-09-9,95e-09 6,64e-08 R 2 0,027 0,050 0,029 0,025 0,012 0,019 Antall obs 25 811 5 683 1 728 1 799 1 629 596 114

Metode: Kombinert tverrsnitts- og tidsseriedata Vi kan ikke uten videre tolke estimerte effekter av inntekt mellom personer på et gitt tidspunkt som effekten av at alle over tid får økt inntekt. Potensiell feilkilde bare å bruke tverrsnittsdata Vi ønsker å utnytte informasjonen fra RVU både over forskjeller mellom individer på et gitt tidspunkt, men også benytte informasjonen om endringer over tid i bilkjøring, inntekt og andre potensielle forklaringsfaktorer. Vi lager et datasett som består av gjennomsnittsverdier for geografiske enheter i hver av RVU ene, og gjør deretter en statistisk analyse med dem som observasjonsenheter Trenger tilstrekkelig mange observasjoner til å beregne et gjennomsnitt. Vi velger å benytte kommuner/bydeler der gjennomsnittet er basert på minst 70 respondenter i RVU I 2013 er det ganske mange som tilfredsstiller kravene, noe færre i 2009 og enda færre i 2005. kontrollerer for enheters uobserverbare vedvarende egenskaper som påvirker bilkjøring Vi benytter en såkalt «tilfeldig effekt» modell (random effects) 115

RVU 2005, 2009 og 2013/14 Venstresidevariabel: Den naturlige logaritmen av gjennomsnittlig antall bilkilometer per person i kommune/bydel Metode: Random effects Estimat Koeffisient Konstant 2,40** Ln(Inntekt) 0,26** Svært god kollektivtilgang -0,50** Tilgang til parkering jobb -0,30 Barn under 10 år -0,84* Befolkningstetthet -0,00006** R 2 0,528 Antall obs. (bydeler og kommuner) 206 116

RVU 2005, 2009 og 2013/14 Venstresidevariabel: Den naturlige logaritmen av gjennomsnittlig antall bilkilometer per person i kommune/bydel Metode: Random effects Koeffisient Med tidsdummyer Konstant 3,04** 2,40** Ln(inntekt) 0,15 0,26** Uten tidsdummyer Svært god kollektivtilgang -0,47** -0,50** Tilgang til parkering jobb -0,33-0,30 Barn under 10 år -0,75* -0,84* Befolkningstetthet -0,00006** -0,00006** 2009-dummy 0,02 2013-dummy 0,09 R 2 0,527 0,528 Antall obs. (bydeler og kommuner) 206 206 117

Hva har vi lært? Kontrollvariabler slår ut som forventet, men ikke for alle verdier Bare svært god kollektivtilgang Parkering viktig Folketetthet viktig Samlet sett gir analysene støtte til at økt inntekt gir mer bilkjøring Panleestimeringene gir estimat mellom signifikant 0,26 og ikkesignifikant 0,15 Det er noe høyere enn i tverrsnittsanalysen for 2013 (som hadde 0,17) Men i panelmodellen med ikkesignifikant 0,15 er heller ikke tidsdummiene signifikante Så da står vi igjen med 0,26 (modellen uten tidsdummier) RTM sier ca 0,15 Konklusjon: Å bruke modellens estimerte sammenhenger mellom inntekt og bilbruk er kanskje det beste i praktiske analyser. Konsekvenser for reestimeringen av RTM? 118

6. Betydning av topografi og sykkeltiltak for sykling (Einar Bowitz, Norconsult) Nasjonal transportplan 2018-2029

Sykkelbruk og sykkeltiltak i Oslo Analyse av data fra RVU 2013/14 Einar Bowitz og Linda Stokke 121

Bakgrunn Det satses kraftig på sykkel Oslos sykkelstrategi: fra 8% i 2014 til minst 16 % innen 2025 Mer kunnskap om effekt av ulike tiltak Statistiske analyser kan bidra inkludere i transportmodeller eller etablere nye modeller? Kombinere «Sykkelindekser» for ulike områders sykkelvennlighet med RVU-data om faktisk sykling: ER det mer sykling der indeksene sier det er sykkelvennlig? Kontrollere for andre faktorer som påvirker 122

Hva vi gjøre Regresjonsanalyse av betydningen av ulike faktorer for omfang av faktisk syklig blant RVU-respondentene i Oslo (2013) På registreringsdagen Syklet eller ikke Sykkelkilometer Forklaringsvariabler i RVU: Inntekt, alder, kollektivtilgang, parkering på jobb, utdanning, alder. Forklaringsvariabler Sykkelindekser Vi fokuserer på «sykling/ikke sykling» 123

Verdier for bosatte i hele Oslo og i hver av bydelene Område Antall obs Andel sykkel Sykkel-kilometer (alle) Sykkel-km. (bare de som sykler) Oslo kommune 4106 0,07 0,76 10,4 (298 observasjoner) Gamle Oslo 324 0,07 0,72 10,6 (22) Grünerløkka 418 0,09 0,65 7,5 (36) Sagene 372 0,08 0,61 7,5 (30) St. Hanshaugen 373 0,09 0,82 8,8 (35) Frogner 494 0,09 0,80 8,7 (45) Ullern 181 0,10 1,08 10,8 (18) Vestre Aker 243 0,09 0,88 9,8 (22) Nordre Aker 330 0,09 1,51 17,2 (29) Bjerke 131 0,05 0,28 6,1 (6) Grorud 99 0,05 1,11 22,0 (5) Stovner 125 0,01 0,12 15,0 (1) Alna 225 0,03 0,21 7,7 (6) Østensjø 274 0,07 0,87 12,5 (19) Nordstrand 318 0,05 0,66 12,3 (17) Søndre Nordstrand 152 0,04 0,61 12,3 (17) Sentrum 10 0,00 0,00 0 (0) Marka 11 0,09 1,36 15,0 (1) 124

Sykkelindeksene 125

Hva sier sykkelindeksene? 126

Sterk samvariasjon mellom indeksene Befolkning stetthet Destinasjons -mangfold Tetthet i sykkelnettet Korrelasjonskoeffisient Funksjonsblanding Krysstetthet Sammenhengende veinett Tilgang til grønne strekning Liten høydeforskjell Liten motstand i kryss Trafikalt trygghets nivå Befolkningstetthet 1 Destinasjonsmangfold 0,89 1 Funksjonsblanding 0,73 0,63 1 Tetthet i sykkelnettet 0,92 0,86 0,65 1 Krysstetthet 0,83 0,76 0,66 0,82 1 Sammenheng ende veinett Tilgang til grønne strekninger Liten høydeforskjel l Liten motstand i kryss Trafikalt trygghetsnivå 0,89 0,82 0,64 0,90 0,88 1 0,40 0,36 0,28 0,41 0,40 0,36 1 0,17 0,24 0,18 0,14 0,72 0,16 0,06 1-0,34-0,66-0,44-0,59-0,41-0,64 0,03-0,17 1-0,68-0,68-0,56-0,56-0,53-0,55-0,09-0,23 0,74 1 127

Regresjonsanalyse Estimerer sannsynligheten for at et individ sykler: Logit Den marginale effekten: Alle marginaleffekter presenteres her for gjennomsnittsverdier i utvalget. Tolkning av marginaleffekt: En enhets økning i X øker sannsynligheten for å sykle med b x prosent. Dummyvariabler for sykkelindeksene (0 eller 1). Ingen meningsfulle resultater i modeller for hvor langt man syklet, gitt at man faktisk syklet. 128

Marginale effekter for sykling i Oslo kommune. Venstresidevariabel: Sykkeldummy. Metode: Logit (marginale effekter beregnet for gjennomsnittsverdier) Forklaringsvariabel Alle reiser Utenom vintersesong Ukedager og utenom vintersesong Sammenhengende veinett 6 0,02 0,03 0,02 Sammenhengende veinett 7 0,02* 0,04* 0,05* Sammenhengende veinett 8 0,04** 0,07** 0,07** Sammenhengende veinett 9 0,03** 0,06** 0,07** Sammenhengende veinett 10 0,04** 0,07** 0,07** Over 60 år -0,03** -0,04* -0,04 Yrkesaktiv 0,02** 0,03* 0,04* Utdanning: 3 års høyere grad 0,02** 0,04** 0,05** Utdanning: 5 års høyere grad 0,04** 0,08** 0,08** Utenom vintersesong 0,07** Ukedag 0,03** 0,04** R 2 0,0983 0,0549 0,0517 Antall obs 4 028 2 184 1 651 Note: * Signifikant på < 5 % nivå. ** Signifikant på < 1 % nivå. 129

Marginale effekter for sykling i Oslo kommune. Venstresidevariabel: Sykkeldummy for reiser på hverdag vår, sommer og høst. Metode: Logit (marginale effekter beregnet for gjennomsnittsverdier) Sentrumsbydeler Bydeler utenfor sentrum Forklaringsvariabel Krysstetthet verdi 9-10 0,06* Sammenhengende veinett 6 0,04 0,07* Sammenhengende veinett 7 0,04* 0,06 Sammenhengende veinett 8 0,07** 0,11** Trafikalt trygghetsnivå verdi 8-10 0,23** Over 60 år -0,05** Yrkesaktiv 0,06** Parkering på jobb -0,04* Utdanning: 3 års høyere grad 0,06* 0,03 Utdanning: 5 års høyere grad 0,08* 0,07** 0,06** Barn under 10 år 0,04 0,02 0,04 R 2 0,0389 0,0614 0,0725 Antall obs 1 008 1 176 643 Note: * Signifikant på < 5 % nivå. ** Signifikant på < 1 % nivå. 130

Konklusjoner Sammenhengende veinett er viktig utenfor sentrumsbydelene. Trafikal trygghet og høy krysstetthet er viktig i sentrumsbydelene, men bare på de høyeste nivåene. Trafikal trygghet er mindre viktig utenfor sentrum Parkering på jobb har negativ effekt for sykling for de som bor utenfor sentrum. Ingen effekt for de som bor i sentrum. Sykkelandelen faller ikke med alder før ved 60 år. Forbedringer i sykkelvennlighet fra lave til middels indeksverdier har generelt ingen effekt på omfanget av sykling. 131

Takk for meg!

7. Bystruktur og transport - en studie av utviklingstrekk innenfor arealbruk og reisemønster, samt muligheter for reduksjon av bilbruk (Petter Christiansen, TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Bystruktur og transport Petter Christiansen 22. August Samferdselsdepartementet

Indikator for arbeidsplasslokalisering Monosentrisk konsentrasjon GINI-koeffisienten Verdi mellom 0 og 1 Arbeidsplassene knyttet til soner ut fra sentrum Antall grunnkretser i hver sone brukt som standardiseringsfaktor Vi tar ikke med grunnkretser med mindre enn én arbeidsplass per kvadratkm Vi får dermed en standardisert skjevhetsindikator for arbeidsplassene i hver kommune. Denne kan sammenlignes mellom byer og over tid Page 136

Monosentrisk skjevhetsindikator for arbeidsplassfordelingen ut fra sentrum 1,0 Den relative tettheten på arbeidsplassene har økt mer for områder utenfor sentrum enn for sentrum 0,9 2009 2014 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 Page 137

Monosentrisk skjevhetsindikatorer for fordeling av kompetansearbeidsplasser 1,0 0,9 2009 2014 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0-0,1-0,2 Page 138

Monosentrisk skjevhetsindikator for fordelingen av offentlige og private arbeidsplasser 1,00 0,90 Offentlig sysselsetting Privat sysselsetting 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Page 139

Monosentrisk skjevhetsindikator for bosatte ut fra sentrum Page 140

Tetthet per kvadratkilometer Antall bosatte og sysselsatte per km 2 etter avstand fra sentrum i Oslo 50000 45000 40000 35000 Bosatte Sysselsatte 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,010,511,011,512,012,513,013,514,014,515,015,516,016,517,5 Avstand fra sentrum (kilometer) Page 141

Bilandel, tettstedsstørrelse og tetthet Page 143

Uavhengige variabler B S.E. Sig. Exp(B) Kjønn (0=kvinne, 1=mann) -,552,029,000,576 Alder,002,001,040 1,002 Utdanning (1=grunnskole, 4=minst 5 år universitet) -,042,018,016,958 Inntekt,152,010,000 1,164 Kollektivtilbud,122,017,000 1,129 Reiselengde,000,000,430 1,000 Bosatte i tettstedet (bosted) -,004,001,000,996 Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt bostedet -,015,001,000,985 Lokal tetthet (gulvareal/grunnareal) rundt endepunkt -,005,001,000,995 Avstand til sentrum (bosted) -,002,006,792,998 Avstand til sentrum (endepunkt),039,006,000 1,039 Ingen egen parkeringsplass (ref.kat. plass på tomt) -,802,067,000,449 Må gå til parkering (ref.kat. plass på tomt) -,109,041,009,897 Parkeringsbegrensninger i området rundt endepunkt,042,035,228 1,043 Konstant,306,103,003 1,357 Page 144

Utvikling i reisevaner Page 145

Andel reiser som starter i egen bolig og ender i eget tettsted Page 146

Gjennomsnittlig reiselengde etter tettstedsstørrelse Page 147

Andel reiser som ikke starter og ender i samme tettsted etter formål og tettstedsstørrelse Page 148

Relativ reisetid mellom bil og kollektivtransport til arbeid Page 149

Oppsummert Utvikling av et mål for arealbruken for næring og bosetting i og mellom byer Et første spadetak Page 150

Takk for oppmerksomheten! Page 151

8. Reisekjedens struktur og betydning for valg av transportmiddel (Berit Grue, TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Reisekjeder Struktur og betydning for valg av transportmiddel Seminar om nasjonal reisevaneundersøkelse 22.08.2016 Berit Grue, TØI

Datagrunnlaget: RVU (Nasjonale ReisevaneUndersøkelser) I dette tilfellet: RVU 2013/2014 1. Persondata Personer bosatt i Norge, 13 år eller eldre Alder, kjønn, bosted, utdanning, inntekt, Førerkort? Bil?. Bakgrunnsdata for analysene av reisekjedene RVU 2013/2014: Nesten 61.000 personer intervjuet husstandstype 2. Daglige reiser Alle reiser som er utført på en angitt dato (registreringsdagen) Formål, transportmiddel, avreise- og bestemmelsessted, reisetid, distanse. Byggesteinene i reisekjedene RVU 2013/2014: Nesten 200.000 daglige reiser er registrert 3. Lange reiser Reiser utført en måned forut for registreringsdagen Reiser over 100 km i Norge Alle reiser til/fra utland Ikke med i analysen av reisekjedene Side 154

Slik registreres de daglige reisene i RVU Den tradisjonelle definisjonen for reisene. Eksempel Reise nr Formål 1 Følge/omsorg 2 Arbeid 3 Innkjøp 4 Innkjøp 5 Besøk 6 Besøk Side 155

Det samme eksempelet med en ny analyseenhet: reisekjeder Reisekjede nr Antall ledd Formål 1 4 Følge arbeidinnkjøp 2 2 Besøk Side 156

Hvordan defineres reisekjedene? Vanligste definisjon: En reisekjede består av to eller flere enkeltreiser (ledd) hvor den første starter i eget hjem. Reisekjeden avsluttes med en reise som ender samme sted (hjemme) Side 157

De fleste RVU-reiser inngår i en kjede som passer til vår definisjon 75 % av enkeltreisene inngår i en kjede som starter og ender i hjemmet og som har to eller flere ledd Opptrer alle dager, men vanligst på hverdager Typisk hverdagslige reiseformål: arbeid, handle/service, følge/omsorg Høy andel bilførere Gj.snitt Median Ledd pr kjede: 2,4 Km pr ledd: 9,8 4,0 Km pr kjede: 24,0 10,0 Men det oppstår også andre varianter av kjeder. Side 158

Noen enkeltreiser både starter og ender hjemme 7 % av enkeltreisene starter og ender hjemme, og har ikke noe definert bestemmelsessted Har bare ett ledd og passer dårlig til betegnelsen «kjede» Typisk reiseformål: Fritid Typisk transportmåte: Til fots Opptrer alle dager, men vanligst på søndager Gj.snitt Median Ledd pr kjede: 1,0 Km pr ledd: 11,0 3,0 Km pr kjede: 11,0 3,0 Side 159

«Åpne» kjeder : De som ikke har startpunkt og/eller endepunkt hjemme 19 % av enkeltreisene i RVU inngår i kjeder som mangler leddet for avreise og/eller ankomst hjem De fleste er del av en fullstendig hjem-hjem-reisekjede som har varighet utover angitt reisedato Typisk: Avreise eller ankomst for langtur, pendling, tjenestereise eller nattarbeid Noe høyere andel bilpassasjer og kollektivtransport (men bilfører er vanligst) Opptrer alle dager, men noe mer fredag Gj.snitt Median Ledd pr kjede: 1,8 Km pr ledd: 29,8 5,0 Km pr kjede: 53,1 10,0 Side 160

Hjem-hjem-reisekjedene med flere ledd Hva er interessant med dem? Høy bilførerandel TIL FOTS SYKKEL MC / MOPED BIL FØRER BIL PASSASJER KOLLEKTIV ANNET SUM Hjem-hjem (men bare ett ledd) 67 5 0 21 3 2 1 100 Hjem-hjem med minst to ledd 18 5 1 58 8 10 0 100 Åpen reisekjede 20 3 1 52 11 13 1 100 Alle enkeltreiser 22 5 1 54 9 10 1 100 Hverdagslige reiseformål ARBEID SKOLE TJENESTE HANDLE / SERVICE FØLGE / OMSORG FRITID BESØK ANNET SUM Hjem-hjem (men bare ett ledd) 4 1 0 13 6 67 5 4 100 Hjem-hjem med minst to ledd 21 4 3 30 12 15 11 5 100 Åpen reisekjede 17 7 6 21 8 20 13 7 100 Alle enkeltreiser 19 5 3 27 10 19 11 5 100 og vanligst på hverdager MANDAG TIRSDAG ONSDAG TORSDAG FREDAG LØRDAG SØNDAG SUM Hjem-hjem (men bare ett ledd) 13 14 14 13 14 14 18 100 Hjem-hjem med minst to ledd 16 16 16 15 15 13 8 100 Åpen reisekjede 14 12 15 14 18 15 12 100 Alle enkeltreiser 15 15 15 15 16 13 10 100 Side 161

Hjem-hjem-reisekjedene med 2 ledd (tall i gule bobler gir %-fordelingen for leddet) Side 162

Hjem-hjem-reisekjedene med 3 ledd (tall i gule bobler gir %-fordelingen for leddet) Side 163

De fleste reisekjeder er enkle (målt i antall ledd) Side 164

På de fleste hjem-hjem-kjeder brukes samme transportmåte på alle ledd Side 165

Befolkningens reisemønster Side 166

Kjørte distanser med bil Reisekjeder med 2 ledd Gjennomsnitt Median FORMÅL Km pr kjede Km pr ledd Km pr kjede Km pr ledd Innkjøp 13 7 6 3 Arbeid 32 16 20 10 Følge 17 9 8 4 Fritid 20 10 10 5 Besøk 31 15 13 7 Annet 31 15 10 5 Reisekjeder med 3 ledd Gjennomsnitt Median FORMÅL Km pr kjede Km pr ledd Km pr kjede Km pr ledd Arbeid-Innkjøp 30 10 20 7 2 x Innkjøp 23 8 13 4 Følge-Innkjøp 21 7 12 4 Innkjøp-Besøk 23 8 11 4 Arbeid-Følge 44 15 27 9 Besøk-Innkjøp 29 10 19 6 Fritid-Innkjøp 16 5 11 4 Side 167

Oppsummering: Nytten av å analysere med reisekjeder Ny analyseenhet for de daglige reisene Økt kunnskap om folks reisemønster Sammensetningen av reiseformålene Transportmiddelvalget Potensialet for overføring mellom transportmåter Kan også brukes som utgangspunkt for å forbedre selve datagrunnlaget Side 168

9. Effekter av førerkortutviklingen blant ungdom (Susanne Nordbakke, TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Slutt på lidenskapen mot et mer pragmatisk forhold til bil? Endringer i førerkortandel og bilbruk blant ungdom Presentasjon for transportetatene. Seminar 22. august 2016. Susanne Nordbakke, TØI

Problemstillinger Har ungdoms forhold til førerkort og bil endret seg siden tidlig 90-tallet? Kan vi si noe om fremtidig bilbruk basert på det vi vet om førerkortutviklingen og endringer i bilbruk blant unge? Side 171

Litteratur og datagrunnlag Bakgrunnsmateriale «Førerkort og bilbruk blant ungdom på 90-tallet. Tegn på endringer i ungdoms reisevaner?» (Nordbakke 2002) «Ungdom og transportmiddelbruk. En sammenfatning av undersøkelser i Norden.» (Nordbakke og Ruud 2005) «Developments in driver s licence holding among young people» (Aretun og Nordbakke 2014) Decreasing popularity of the car? Changes in driving licence and access to a car among young adults over a 25-year period in Norway (Hjorthol 2015) Nye resultater «Slutt på lidenskapen? Endringer i førerkortandel og bilbruk blant ungdom» (Nordbakke, Sagberg og Gregersen 2016) Side 172

Hva forklarer førerkortinnehav blant ungdom? Kultur Verdier, holdninger og interesser Inspirert av: - Andersson og Warmark 1999 - Jon Elster 1989 Nei Behov Ønske om å ta førerkort Ja Struktur Bosted, lokalisering av viktige aktiviteter, transportmuligheter Individuelle ressurser (personlig inntekt, familiens inntekt, tilgang til bil) Omgivelsesfaktorer (tilgang til førerskole, vanskelighetsgrad på opplæring, tilgang til noen å øvelseskjøre med) (Mulighetsrommet) Side 173

Hva forklarer endringer i førerkortinnehav (blant ungdom)? Generelle sosiologiske forklaringer på endringer: Kulturelle forklaringer endringer i verdier, holdninger, interesser og levemåte Strukturelle forklaringer endringer i individers mulighetsrom på et aggregert nivå (økonomiske konjunkturer, endringer i bebyggelsesstruktur og transportsystemer) Side 174

Empiriske funn i Norge og internasjonalt positive sammenhenger Førerkortandel etter fødeland. Prosent. Førerkortregisteret/befolkningsstatistikk Mann (2006) Fødeland Inntekt (+) Menn Kvinner Totalt Utdanning Norge (+) 80 67 Født 74 i Norge/gitt Ikke-vestlige 68 34 50 land land Førerkortinnehav Bo med Vestlige land 95 82 89 foreldre/gift /samboer Har barn Spredtbygde strøk 175

Førerkortinnhav i Norge en multivariat analyse (RVU 2009) Mann: (+) Yrkesaktivitet: (ikke signifikant) Høyere utdanning: (+) Storby: (-) Veldig god tilgang på kollektivtransport: ikke signifikant Flere biler i husholdningen: (+) Gift/samboer: (+) Kilde: Hjorthol 2015 Side 176

Førerkortutviklingen blant ungdom 90 80 70 60 84 83 83 83 83 76 75 75 75 74 81 80 72 71 78 69 77 68 75 75 74 73 72 73 66 66 65 65 64 65 69 62 67 66 66 65 65 65 66 66 60 60 61 58 58 58 58 59 50 40 30 20 10 0 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 18-24 år totalt 18-24 år menn 18-24 år kvinner Side 177

Nedgang i førerkortandelen blant ungdom forklaringer i Norge Forlenget ungdomstid Flere studerer Flere studerer lenger Flere etablerer seg og får barn senere (gjennomsnittsalder førstegangsfødende: 25,1 år i 1985 til 30,4 2012 år) Urbanisering Flere studerer, studiesteder ofte lokalisert i større byer Flere bor i by, mindre behov for førerkort Dårligere råd (flere studerer) I Sverige ble nedgangen på 90-tallet forklart med økonomiske nedgangstider. I Norge fortsatte nedgangen selv etter at økonomien tok seg opp igjen. Vet lite om endringer i holdninger og interesser for førerkort og bil (og dermed prioriteringer) Nedgang også i spredtbygde strøk kan indikerer endret forhold til førerkort og bil Side 178

Nedgang i førerkortandelen andre mulige forklaringer i Norge Bedre kollektivtilbud? E-kommunikasjon erstatter fysisk mobilitet? (men dette gjelder jo eventuelt for alle reiser) Føreropplæringen har blitt dyrere? Føreropplæringen har blitt mer komplisert? Dårligere tilgang til noen å øvelseskjøre med? Økt innvandring? Side 179

Førerkort per 100 innbyggere Fremtidig bilbruk: Tar ungdom førerkort på et senere tidspunkt? 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 87,2 87,4 88,0 86,4 83,9 83,4 79,5 81,0 79,8 74,3 74,1 72,5 69,0 68,4 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 Aldersgruppe 1969-73 1974-78 1979-83 1984-88 1989-93 Data: Førerkortstatistikk (VD) og befolkningsstatistikk (SSB) Side 180

Befolkningsantall i ulike aldersgrupper i perioden 2000-2015 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 0-9 år 10-19 år 20-29 år 30-39 år 40-49 år 50-59 år 60+ 2000 2010 2012 2015 Data: Befolkningsstatistikk (SSB) Side 181

Den observerte nedgangen i førerkortandelen i gitte alderskohorter kan forklares med økning i antall innvandrere i befolkningen (som i mindre grad har førerkort) 100000 90000 92738 80000 70000 68594 68529 60000 50000 40000 30000 20000 10000 7591 12804 19482 32737 29061 39109 23684 10255 41878 6870 25040 0 0-9 år 10-19 år 20-29 år 30-39 år 40-49 år 50-59 år 60+ 2000 2010 2012 2015 Antall personer med innvandrerbakgrunn i ulike aldersgrupper i 2000, 2010, 2012 og 2015. Befolkningsstatistikk (SSB) Side 182

Data fra RVU: Tar ungdom førerkort på et senere tidspunkt? JA Andel med førerkort i gitte kohorter i 2001 og 2009 (åtte år senere). Prosent. Kilde: Hjorthol 2015 Side 183

Fremtidig bilbruk: Endringer i bilbruk blant ungdom siden 90-tallet? JA 3,00 2,79 2,70 2,50 2,00 2,38 2,37 2,50 2,35 2,27 2,10 2,09 2,25 2,35 2,55 2,09 2,10 2,13 2,09 1,50 1,81 1,78 1,62 1,71 1,00 0,50 Uavhengig av kjønn Uavhengig av bosted (mer eller mindre) 0,00 1992 2001 2005 2009 2013/14 18-24 ÅR 25-34 ÅR 35-44 ÅR Total Gjennomsnittlig antall turer som bilfører per dag i ulike aldersgrupper med førerkort (18-24 år, 25-34 år, 35-44 år og totalt (18 år eller eldre). Kun de med førerkort.

Fremtidig bilbruk: Endringer i bilbruk blant eldre siden 90-tallet? JA 2,50 2,25 2,00 2,10 2,09 1,88 2,13 2,09 1,50 1,00 1,36 1,31 1,01 1,05 1,34 1,67 1,19 1,74 1,50 0,50 0,00 1992 2001 2005 2009 2013/14 45-54 ÅR 55-66 ÅR 67-74 ÅR 75 ÅR OG ELDRE(18-99 år) Total Gjennomsnittlig antall turer som bilfører per dag i ulike aldersgrupper (45-54 år, 55-66 år, 67-74 år, 75 år og eldre og totalt (18 år eller eldre). Kun de med førerkort.

Fremtidig bilbruk: Bruker man bilen mindre om man tar førerkort på et senere tidspunkt? JA For hvert år man utsetter å ta førerkort, faller gjennomsnittlig kjørelengde med 0,77 km per dag Antall turer med bil som sjåfør per dag reduseres også: 18-20 år: 2,5 tur per dag 21-30 år: 2,1 tur per dag 30 år +: 1,8 tur per dag Side 186

Konklusjoner Slutt på lidenskapen for førerkort og bil? Ungdom blitt mer pragmatiske enn på 80-/90-tallet? Ingen eksplisitter studier av betydningen av hhv kulturelle forklaringer (endringer i levemåte/behov og holdninger og verdier) og strukturelle forklaringer på nedgangen i førerkortandelen blant ungdom Trendanalyser tyder imidlertid på endringer i behov for førerkort og bil: Urbanisering «Forlenget ungdomstid»/senere familieetablering Men er dette i endring? Tegn på økning i førerkortandelen og bilbruk blant ungdom? «Generasjon prestasjon» Bil ikke nødvendigvis vurdert som «miljøsynder» i dag? El-biler Ungdom i dag «sosialisert» til bilbruk? Side 187

Konklusjoner Likevel, resultatene tyder på at bilbruken generelt i befolkning i fremtiden vil være noe lavere enn i dag: Førerkortandelen blant unge i dag er fremdeles langt lavere enn på 80-/90-tallet Generasjonsskifte: De lidenskapelige bilistene (de eldre) dør ut Unge bruker bilen i mindre grad enn tidligere (legger seg til andre vaner) De som tar førerkort på et senere tidspunkt, kjører mindre og kortere enn de som tar førerkort på et tidlig tidspunkt i livet Men fremtidig bilbruk vil også avhenge av(blant annet): Lokaliseringsmønstre/urbaniseringsgrad og utviklingen av transportsystemet Innvandring Ny teknologi og deleøkonomi (ikke sikkert det bidrar til mindre bilbruk) Tidspunkt for familieetablering Side 188

Takk for oppmerksomheten! Side 189

Referanser «Førerkort og bilbruk blant ungdom på 90-tallet. Tegn på endringer i ungdoms reisevaner?» (Nordbakke 2002) https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=41992 «Ungdom og transportmiddelbruk. En sammenfatning av undersøkelser i Norden.» (Nordbakke og Ruud 2005)https://www.toi.no/getfile.php?mmfileid=768 «Developments in driver s licence holding among young people» (Aretun og Nordbakke 2014) http://www.vti.se/en/publications/developments-in-driverslicence-holding-among-young-people-potential-explanations-implicationsand-trends/ Decreasing popularity of the car? Changes in driving licence and access to a car among young adults over a 25-year period in Norway (Hjorthol 2015) http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0966692315002409 «Slutt på lidenskapen? Endringer i førerkortandel og bilbruk blant ungdom». TØI-rapport (Nordbakke, Sagberg og Gregersen 2016). Side 190

10. Potensial for endring av arbeidsreiser (Frants Gundersen, TØI) Nasjonal transportplan 2018-2029

Boområder og bilkjøring områdetypologier for miljøvennlige arbeidsreiser Randi Hjorthol Frants Gundersen RVU-seminar 22.8.2016 Rapport 1458/2015 på TØI hjemmeside (www.toi.no)

Ulike innfallsvinkler for å forklare reisemiddelvalg for arbeidsreisen Kjennetegn ved den reisende (kjønn, alder, tilgang på bil, sosioøkonomisk status osv) Kjennetegn ved selve reisen (været, reiselengde, topografi osv) Kjennetegn ved arbeidsstedet (parkeringsmuligheter, sentralitet/knutepunkt, næringstype, kollektivtilbud osv) Kjennetegn ved bostedet (parkeringsmulighet, kollektivtilbud, nærhet til tjeneste/tilbud osv) Vil eksistensen av en tjeneste eller et tilbud i nærområdet påvirke reisemiddelvalget (redusere bilbruken) for arbeidsreisen? Side 193

Utvalg og studieområde De tre største byene pluss omlandskommunene. Arbeidsreiser i RVUen Antall respondenter, yrkesaktive og arbeidsreiser i utvalget. RVU 2013/14. Antall og prosent. Uvektede tall Bosatte i utvalget Yrkesaktive bosatte i utvalget Arbeidsreiser i utvalget Bosted Antall Prosent Antall Prosent Antall Prosent Oslo 4073 20 2556 21 3203 22 Bergen 2898 14 1693 14 1991 13 Trondheim 3225 16 1880 15 2408 16 Omegn Oslo 8348 41 4984 41 5962 40 Omegn Bergen 1028 5 640 5 774 5 Omegn Trondheim 922 4 538 4 623 4 Sum 20533 100 12291 100 14961 100 Transportmiddelfordeling på arbeidsreisen etter bosted. RVU 2013/14. Prosent. Bosted Til fots Sykkel MC/moped Bilfører Bilpassasjer Kollektivt/ Sum annet Oslo 16 9-31 2 42 100 Bergen 15 8 1 46 5 25 100 Trondheim 17 17 1 44 4 18 100 Omegn Oslo 7 3 1 61 3 25 100 Omegn Bergen 5 2 0 76 4 13 100 Omegn Trondheim 5 3 1 75 3 13 100 Alle 12 7-48 3 30 100 Side 194

Datakilder RVU 2013/2014 Det sentrale bedrifts- og foretaksregisteret (BoF). Inneholder alle enheter i Norge med økonomisk aktivitet med plassering på grunnkretsnivå, dvs vi vet hvor alle tjenester (butikker, skoler, barnehager, leger, kinoer osv) er lokalisert. ELVEG (database over alle veier med fartsgrense og avstander), gir avstand til tjenester Side 195

Velger ut «nærmiljøtilbud» Antall grunnkretser innen 500, 1000 og 1500 meter fra bolig med ulike ressurser 500 meter 1000 meter 1500 meter Dagligvarebutikk 971 1608 2057 Kiosk 453 819 1185 Grunnskole 652 1388 1950 Barnehage 1507 2152 2417 Andre undervisningstilbud på grunnskolenivå 158 367 684 Fritidsklubb for unge 167 415 696 SFO 489 1142 1775 Grønnsakshandel 110 276 435 Slakterforretning 33 117 199 Fiskehandler 78 237 408 Bakeriutsalg 239 566 869 Vinmonopol 147 394 678 Helsekostforretning 231 573 917 Annen butikk med næringsmidler 198 371 549 Idrettsforening 324 792 1295 Treningssenter 371 804 1237 Allmennlege 489 984 1455 Frisør og annen skjønnhetspleie 1235 1903 2281 Kroppspleie og fysisk velvære 556 989 1445 Tannlege 420 863 1333 Reparasjon av varer til personlig bruk 579 1084 1573 Jernvare 340 755 1197 500 meter 1000 meter 1500 meter Apotek 407 849 1319 Bredt utvalg (Nille, Clas Ohlson o.l.) 282 681 1097 Blomsterhandel 385 866 1312 Kjøkkenutstyr 162 417 701 Bokhandel 259 588 924 Sports- eller leketøysbutikk 370 782 1233 Elektrobutikk 346 706 1050 Klesbutikk 530 1011 1430 Skobutikk 219 514 856 Annen detaljhandel 972 1640 2048 Kino 72 191 323 Museum 80 205 362 Folkebibliotek 96 276 508 Musikktilbud 73 230 419 Teater 115 240 377 Annet kulturtilbud 239 444 646 Kafé eller restaurant 856 1422 1872 Gatekjøkken 467 831 1178 Pub 286 501 716 2500 arbeidsplasser 283 584 928 5000 arbeidsplasser 176 407 647 10000 arbeidsplasser 116 265 470 Side 196

Grunnskole innen 500 meter Side 197

Reisemønstre og områdetyper Bosted Dagligvare innenfor 500 m Grunnskole innenfor 500 m Barnehage innenfor 500 m Reiser til fots Reiser på sykkel Reiser som bilfører Reiser til fots Reiser på sykkel Reiser som bilfører Reiser til fots Reiser på sykkel Oslo + - + Bergen + - + Trondheim + - + - Omegn Oslo + + + - Omegn Bergen + Omegn Trondheim + - Reiser som bilfører Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell Side 199

Reisemønstre og områdetyper Bosted Dagligvare innenfor 1500 m Grunnskole innenfor 1500 m Barnehage innenfor 1500 m Reiser til fots Reiser på sykkel Reiser som bilfører Reiser til fots Reiser på sykkel Reiser som bilfører Reiser til fots Reiser på sykkel Oslo + - + - + + - Bergen + - + - + + - Trondheim + - + - + + - Omegn Oslo + + - + + - + + - Omegn Bergen Omegn Trondheim - + - Reiser som bilfører Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell Side 200

Reisemønstre og områdetyper Minst 5000 arbeidsplasser innenfor 500 m Reiser til Reiser på Reiser som fots sykkel bilfører Minst 5000 arbeidsplasser innenfor 1000 m Reiser Reiser på Reiser som til fots sykkel bilfører Minst 5000 arbeidsplasser innenfor 1500 m Reiser til Reiser på fots sykkel Reiser som bilfører Oslo + - + + - + + - Bergen + - + + - + + - Trondheim + - + + - + + - Omegn Oslo + + Omegn Bergen + + + Omegn Trondheim - - - Ensidig test med 5 %-nivå, flere (+) eller færre (-) reiser til fots, på sykkel eller med bil som fører. Grå markering betyr ingen signifikant forskjell Side 201

Generell tetthet? Side 202

Prosent Reisemønstre og områdetyper 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Oslo Bergen Trondheim Oslo omland Bergen omland Dagligvarebutikk 500 meter 1000 meter 1500 meter Trondheim omland Andelen som går til arbeid etter tilgang på dagligvarebutikk innen 500, 1000 og 1500 meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent Side 204

Prosent Reisemønstre og områdetyper 90 Dagligvarebutikk 80 500 meter 1000 meter 70 1500 meter 60 50 40 30 20 10 0 Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Oslo Bergen Trondheim Oslo omland Bergen omland Trondheim omland Andelen som kjører bil (som bilfører) til arbeid etter tilgang på dagligvarebutikk innen 500, 1000 og 1500 meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent Side 205

Prosent Reisemønstre og områdetyper 24 Treningstilbud 20 16 500 meter 1000 meter 1500 meter 12 8 4 0 Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Oslo Bergen Trondheim Omegn Oslo Omegn Bergen Omegn Trondheim Andelen som går til arbeid etter tilgang på treningstilbud innen 500, 1000 og 1500 meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent Side 206

Prosent Reisemønstre og områdetyper 18 Barnehage 16 14 12 10 500 meter 1000 meter 1500 meter 8 6 4 2 0 Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Med Uten Oslo Bergen Trondheim Oslo omland Bergen omland Trondheim omland Andelen som sykler til arbeid etter tilgang på barnehage innen 500, 1000 og 1500 meter fra bosted i storbyområdene. 2013/2014. Prosent Side 207

Logistisk regresjon-kjører bil til arbeid Variabler i modellen Hele storbyområdet Oslo, Bergen, Trondheim Side 208 Oslo Bergen Trondheim Dagligvarebutikk innen 500 m -** -** -** -** Barnehage innen 500 m +* Grunnskole innen 500 m 5000 arbeidsplasser innen 1500 m -** -*** -*** -* Kjønn (mann) 1 +*** +*** +*** +** Yrkesstatus 2 Leder +** Akademiker, profesjonelle -** Høyskoleyrker -* Handel og kontor Kollektivtilbud 3 Svært godt -*** -** -** -* Godt -* Middels godt Familietype 4 Enslig +* Par u/barn -*** -*** -*** Yngstebarn< 7 år -*** -*** -*** Yngste barn 7-12 -*** -*** -*** Arbeidsreisens lengde (km) -*** -** Gratis parkering på jobb 5 +*** +*** +*** +*** +*** Antall biler 6 En bil i husholdningen -*** -*** -*** -*** -*** Personinntekt i 1000 NOK 7 < 300 +* 300-499 -* +* Multivariat analyse (logistisk regresjon). Sig= signifikant sammenheng *p<0.05, **p<0,01,p<0.001, +/- angir retning på sammenhengen. Referanseverdier: 1=Kvinne, 2=Manuelle yrker, 3=Dårlig/svært dårlig, 4=Yngste barn 13-17 år, 5=Ikke gratis parkering, 6=flere biler i husholdningen, 7=500 +

Side 209

Side 210

Side 211