Vehicle stock modelling in long term projections - Survey of the literature [ Working Paper 08-17 - 26/07/2017]

  PDF & Download

• Publication (en - 903 Kb)

  Auteurs

Laurent Franckx (A)
 
A : Auteur, C : Contribuant

  Publicatietype

Working Papers

De Working Paper presenteert een studie of analyse die het FPB op eigen initiatief uitvoert.

De belangrijkste conclusie is dat de modelbenadering afhankelijk zou moeten zijn van het tijdperspectief van het model en de beschikbaarheid van de gegevens. Op korte termijn (tot vijf jaar in de toekomst) worden de consumentenvoorkeuren en de voertuigtechnologieën verondersteld stabiel te blijven en worden de beleidsmaatregelen het best geëvalueerd aan de hand van econometrische modellen. Op lange termijn (meer dan vijftien jaar in de toekomst) zijn voorkeuren en technologieën fundamenteel onzeker en is een benadering op basis van scenario’s meer geschikt dan vooruitzichten. Voor de langetermijnvooruitzichten (vijf tot vijftien jaar in de toekomst) stellen we voor om de bestaande econometrische modellen uit te breiden met modellen die het leren door nabootsing van de huishoudens en het ‘al doende leren’ door ondernemingen integreren. Het gebruik van synthetische nutsfuncties is zeer waarschijnlijk het meest geschikt om vlug voertuigtypes in het PLANET-model te integreren die op dit moment weinig of geen marktaandelen hebben, maar waarvan wordt verwacht dat ze veel potentieel zullen hebben op lange termijn, zoals elektrische en geautomatiseerde voertuigen.

Synthese

Er wordt verwacht dat bepaalde externaliteiten die door de transportsector worden veroorzaakt – in het bijzonder broeikasgasemissies, congestie en lokale luchtverontreiniging – in de toekomst nog groter zullen worden. De transportsector staat echter ook aan de vooravond van een mogelijk transformatieve verandering die wordt veroorzaakt door de gelijktijdige opkomst van gedeelde, geautomatiseerde en elektrische vervoerswijzen. Het effectieve groeipotentieel van die nieuwe technologieën en bedrijfsmodellen en de impact ervan zijn hoogst onzeker.

Afhankelijk van de beleidscontext zouden ze de voornaamste door transport veroorzaakte externaliteiten kunnen oplossen of ze daarentegen extreem verergeren. Enerzijds is het waarschijnlijk dat het aantal wagens dat nodig is om aan de mobiliteitsvraag te voldoen fors zal dalen als gedeelde en geautomatiseerde wagens gemeengoed worden. Anderzijds moeten gedeelde en geautomatiseerde wagens ook worden verplaatst om nieuwe passagiers de mogelijkheid te geven die te kunnen gebruiken, wat waarschijnlijk leidt tot een spectaculaire stijging van de voertuigkilometer en een grotere omloop van het wagenpark.

Transportmodellen moeten daarom worden aangepast om de impact van die ontwikkelingen te weerspiegelen. In deze paper wordt de kwestie van het modelleren van het wagenpark in langetermijnvooruitzichten onder de loep genomen. Deze paper heeft tot doel lessen te trekken uit de bestaande literatuur om het PLANET-model – dat door het Federaal Planbureau werd ontwikkeld om langetermijnvooruitzichten van de transportvraag in België op te stellen – verder te verbeteren.

Modellen met betrekking tot het wagenpark worden doorgaans ingebed in bredere modellen, die ook vooruitzichten van de totale mobiliteitsvraag, modale keuzes, routekeuzes, enz. bevatten. Hoe het wagenpark wordt voorgesteld is daarom afhankelijk van andere belangrijke keuzes over het ontwerp van het transportmodel, met name:

• De integratie van het transportmodel in een model van de bredere economie;
• Het verband tussen de globale mobiliteitsvraag en de voertuigkeuze;
• De verwerking van indirecte emissies;
• De opportuniteitskosten van de reistijd;
• Het relatieve gewicht dat wordt toebedeeld aan expliciete economische modellering tegenover expertmeningen.

Het PLANET-model kan worden omschreven als een sectoraal model van de transportsector, waarin wordt uitgegaan van de ‘vraag naar diensten’: eerst wordt de mobiliteitsvraag voor alle vervoersmodi samen gemodelleerd, waarna de totale vraag wordt toegewezen aan de individuele vervoersmodi. Het totale aantal wagens wordt op geaggregeerd niveau bepaald als het aantal wagens dat nodig is om te voldoen aan de verwachte mobiliteitsvraag. De geaggregeerde vraag wordt verder opgesplitst in individuele voertuigklassen. Er wordt geen poging gedaan het aantal wagens op het niveau van de individuele huishoudens te ramen. In PLANET wordt alleen met bron-tot-wielemissies rekening gehouden.

Er wordt bijvoorbeeld geen rekening gehouden met de milieu-effecten van de productie en de uitgebruikname van voertuigen. De opportuniteitskosten van de tijd worden opgenomen in de gegeneraliseerde transportkosten. PLANET is bijgevolg geschikt om weer te geven dat geautomatiseerde wagens de opportuniteitskosten van de reistijd kunnen verminderen.

Wat betreft de manier waarop vervoerstechnologieën worden voorgesteld, is PLANET een ‘hybride’ model: voor personenwagens wordt de vraag expliciet in detail gemodelleerd, terwijl de technologieën voor de overige vervoersmodi op een hoger abstractieniveau worden beschreven. Het is dus noch een puur top-down-, noch een puur bottom-upmodel.

Verschillende modellen houden rekening met het effect van niet-technische parameters, zoals de heterogeniteit van de huishoudens, sociale invloeden en randvoorwaarden. PLANET houdt daarentegen geen rekening met de individuele kenmerken van de huishoudens. Door gegevens uit de kentekenregisters te koppelen aan huishoudensenquêtes zou het consumentengedrag in PLANET beter kunnen worden weergegeven.

Een probleem dat steeds aan belang wint, is de vraag naar voertuigtypes die momenteel weinig of geen marktaandelen hebben, maar waarvan wordt verwacht dat ze veel potentieel zullen hebben op lange termijn, zoals elektrische en geautomatiseerde voertuigen. De meest veelbelovende aanpak voor dit probleem bestaat erin waarnemingen van ‘reële’ markten te combineren met realisaties van ‘hypothetische’ markten. Als een alternatief kunnen ‘synthetische nutsfuncties’ worden gebruikt waarvan de parameters zijn gebaseerd op ‘eerste beginselen’ of een uitgebreide literatuurstudie eerder dan op individuele studies die een beperkte steekproef gebruiken in een specifieke context. Als er rekening wordt gehouden met de beschikbaarheid van gegevens in België, maakt de benadering inzake ‘synthetische nutsfuncties’ het meeste kans om vlug te worden geïntegreerd in de bestaande PLANET-versie. Van alle benaderingen om het wagenpark te modelleren in langetermijnvooruitzichten, bestaat de benadering met de meest solide basis in de economische theorie erin de jaarlijkse verkoop van voertuigen als een 'residuele’ variabele te beschouwen:

• Het aantal voertuigen van het bestaande wagenpark dat uit gebruik wordt genomen, wordt berekend aan de hand van historische gegevens.
• Het totale wagenpark wordt geraamd als het park dat nodig is om te voldoen aan de mobiliteitsvraag (uitgedrukt in reizigerskilometers), waarbij rekening wordt houden met de bezettingsgraad en de gemiddelde voertuigkilometers voor bestaande voertuigen.
• De jaarlijkse verkoop van voertuigen wordt berekend als het gewenste wagenpark min het overblijvende wagenpark van de vorige jaargangen.
• De totale verkoop wordt opgesplitst in klassen (bv. volgens brandstoftype of voertuiggrootte) aan de hand van een discrete keuzefunctie.

Om de impact van gedeelde mobiliteit voor te stellen, is het belangrijk dat parameters, zoals de bezettingsgraad en het aantal jaarlijks afgelegde kilometers van wagens, kunnen worden aangepast naargelang van het scenario dat wordt gebruikt. Het PLANET-model kan gemakkelijk aan die vereiste worden aangepast.

De belangrijkste conclusie is dat de modelbenadering afhankelijk zou moeten zijn van het tijdperspectief van het model en de beschikbaarheid van de gegevens. Op korte termijn (tot vijf jaar in de toekomst) worden de consumentenvoorkeuren en de voertuigtechnologieën verondersteld stabiel te blijven en worden de beleidsmaatregelen het best geëvalueerd aan de hand van econometrische modellen. Op lange termijn (meer dan vijftien jaar in de toekomst) zijn voorkeuren en technologieën fundamenteel onzeker en is een benadering op basis van scenario’s geschikt: modellen zouden mogelijke toekomsten moeten verkennen en de gevolgen schetsen van de meest extreme scenario’s die nog plausibel lijken. Voor de middellangetermijnvooruitzichten (vijf tot vijftien jaar in de toekomst) stellen we voor om uit te gaan van bestaande econometrische modellen die vervolgens worden uitgebreid met modellen voor sociaal leren door huishoudens en ‘al doende leren’ door ondernemingen. Aan de hand van herhaalde simulaties met willekeurige veranderingen in de waarden van de belangrijkste parameters kan de robuustheid van de vooruitzichten worden nagegaan.