Bakgrund

Abstract: Transportforum 2020

Henrik Edwards, Linda Isberg, Lei Guo och Sven-Inge Nylund

Ett förändrat reseavdragssystem

Bakgrund

Regeringen gör en översyn av gällande system för arbetsreseavdrag för att

- göra det enklare
- öka rättvisan i systemet med lika skatteeffekt oberoende av färdsätt
- minska skattefelet

Detta uppdrag handlar om att analysera trafik- och samhällsekonomi-effekter av olika förslag.

Metod

Metod

Uppdraget har genomförts under 2019 genom användning av Trafikverkets regionala Sampers/Samkalk‑modeller för beskrivning av efterfrågan på arbetsresor, samt effekter -på arbetsresor och samhällsekonomi som betingas av olika förändringar avseende utformningen av reglerna för reseavdrag inom ramen för modellens begränsningar. Regeringskansliet är beställare.

Som ett direkt resultat av olika reseavdragsförutsättningar erhålls information om de punkter som efterfrågas, nämligen

- transportbehov (resmönster)
- lokaliseringsmönster (val av bostadsort och arbetsplats givet markanvändningsindata i form av befolkning och arbetsplatser
(betecknas befolkning, förvärvsarbetande respektive dagbefolkning i modellen)
- sysselsättning,
- tillgänglighet (möjligheten att bo och arbeta i hela landet)
- miljö.

Förändrade regler avseende arbetsreseavdrag påverkar primärt fördelningen av arbetsresor till olika arbetsplatser, och med olika färdmedel. Endast i begränsad utsträckning ändras det totala antalet arbetsresor till olika områden. Skillnader i antal kan orsakas av ändrade andelar arbete hemifrån (om det är möjligt), eller på att förändrade tillgängligheter ändrar möjligheterna till matchning av arbetskraft och arbetsplatser. Trafikprognoserna kompletteras med samhällsekonomiska kalkyler avseende arbetsresorna med underlag från Samkalk-modellen.

Vi har tillämpat publicerade elasticitetsvärden för storheterna nedan tillsammans med tillgänglighet mätt som förändringar i generaliserad kostnad

a. Arbetskraft
b. Arbetsplatser
c. Medelinkomst

för att komplettera trafikanalyserna med hur uppskattade förändringar i arbetsreseavdraget bidrar till

1. regionförstoring,
2. rörlighet på arbetsmarknaden samt
3. klimatmålet för transportsektorn 2030.

Ovanstående tre faktorer belyses med hjälp av resultaten från transportmodellerna. Inverkan på regionförstoring avspeglas i hur arbetsresorna förändras antals- och avståndsmässigt mellan olika scenarier. Tillsammans med tillgänglighetsmått och konsumentöverskottsförändringar kan resultaten också förklara förändringar i arbetsmarknadsflexibilitet. Inverkan på klimatmålet erhålls från den samhällsekonomiska kalkylen för varje regional modell.

Resultat och slutsats

Resultat

Slutresultatet ingår som en bilaga till SOU 2019:36. Några sammanfattande slutsatser:

1. Minskning av arbetsresor med bil. Orsaken till de stora effekterna är kombinationen av försämringar för bilresor och omvänt för kollektivresor.

2. Det alternativa huvudscenariot 6 med ett grundbelopp i skattereduktion vid gles kollektivtrafik ökar tillgängligheten med bil jämfört med huvudscenariot – scenario 4.

3. Ökning av arbetsresor med kollektivtrafik

4. I de fall där kapaciteten redan är ansträngd i dagens situation under max-timmarna torde det tillkomma ökade drift- och investeringskostnader för att tillhandahålla acceptabla kollektivtransporter. Fördelen är att det bör leda till restidsvinster för kollektivresenärer.

5. En liten minskning totalt sett av antal arbetsresor (som antas ersättas av distansarbete och andra möjligheter).

6. Avsevärd positiv effekt på externa effekter: Olyckor och Miljö. Minskade olyckskostnader representerar merparten av nyttorna.

7. Avsevärda konsumentöverskottsförluster för bilresor. Vinster för kollektivresor.

8. Betydande statsfinansiellt netto av ändrade skatteregler för arbetsresekostnader, men minskade intäkter p g a ett minskat bilresande (avser främst bränsleskatter och moms på dessa). Använda principer för beräkning av konsumentöverskotten gör att de minskade bränsleskatterna inte balanseras av en pluspost för bilresenärerna.

Bakgrund

Trängsel i kollektivtrafiken påverkar resenärens upplevelse av, och möjlighet att överhuvudtaget nyttja, kollektivtrafiken. Kraftig trängsel ombord kollektivtrafiksfordonen ger upphov till sänkt servicekvalitet, sänkt tillförlitlighet och i värsta fall till förlängd restid eller nekad ombordstigning. Trängseleffekter är också diskuterade inom samhällsekonomin, där åtgärder som idag beräknats olönsamma skulle kunna bli lönsamma om hänsyn tas till trängsel ombord.

Trängseln ombord på fordon i kollektivtrafiken och dess effekter är för närvarande inte inkluderade de prognosmodeller som används av Trafikverket eller trafikhuvudmännen. Då trängsel i kollektivtrafiken framförallt är en storstadsproblematik fokuserar analyserna i det här projektet på trängsel i Visum/Sampers i SLL Trafikförvaltningens kollektivtrafikmodell för Stockholms län. Visum har i det här projektet använts för nätutläggning, istället för Emme, då det är det verktyg Trafikförvaltningen i Stockholm använder.

Metod

Projektet syftar till att vara ett beslutsunderlag till kommande utveckling av modellsystemet Sampers. För att uppnå det syftet har projektet innefattat att:

· undersöka vilka data som behövs för att kunna utreda om hänsyn till trängsel i kollektivtrafiken behöver tas i Trafikverkets prognosmodeller

· inhämta relevant data

· föreslå hur modellering av trängsel i kollektivtrafiken skulle kunna se ut

· med hjälp av inhämtad data och vald modelleringsansats undersöka huruvida hänsyn bör tas till trängsel i kollektivtrafiken (på fordon såväl som på hållplatser/stationer) i Sampers

· undersöka relevansen och möjligheten att beakta trängsel vid hållplatser/stationer.

Arbetet har baserats på litteraturöversyn, erfarenheter i projektgruppen, initiala tester med Sampers och Visum, exempel på implementeringar av trängsel i trafikmodeller från länder med liknande modellstrukturer samt intervjuer.

I detta arbete har SLL Trafikförvaltningens och Hashims (2017) metod för att implementera trängseleffekt baserad på sittplatsbaserad trängselfunktion i en statisk nätverksmodell provats. I denna ansats är målet att komma ifrån den genomsnittliga passagerarbeläggning (ACM (Average crowding multiplier)) och istället använda en viktad trängselfunktion (WCM (Weighted crowding multiplier)) som en funktion av den genomsnittliga trängselfaktorn. Funktionen har implementerats i SLL Trafikförvaltningens Visum-modell för kollektivtrafik. Implementeringen har skett genom att använda Python-script och trängselfunktionen har lagts som ett tillägg till ombordtiden. Testerna visar att beläggningen ombord på bussar och tåg påverkas av trängselfunktionen.

Resultat och slutsats

Där det enligt modellen råder trängsel trycks resandet över på andra transportmedel som har ledig kapacitet. Det som upptäcktes var dock att det är inte alltid säkert att modellen har identifierat kapacitetsproblem där det i verkligheten uppstår kapacitetsproblem, vilket gör att trängselfunktionen justerar beläggningen där den egentligen inte borde justeras och omvänt. Generellt visar både modellen och den statistik vi tagit del av små tendenser till trängsel summerat över morgonens maxtimme. Det beror på att resandet aggregeras över en hel timme, där det under perioder eller vissa avgångar förekommer stor trängsel, men där det utslaget på en hel timme inte finns någon trängsel.

Utförda intervjustudier visar att det finns ett behov, inte minst pedagogiskt vid stora infrastrukturinvesteringar, av att inkludera trängsel ombord på fordonen i samhällsekonomiska kalkyler för kollektivtrafikinvesteringar, såväl som i modeller som används i planerings- och prognossyfte. Det behovet uttrycks även i den vetenskapliga litteraturen.

Bakgrund

Trängsel i kollektivtrafiken påverkar resenärens upplevelse av, och möjlighet att överhuvudtaget nyttja, kollektivtrafiken. Kraftig trängsel ombord kollektivtrafiksfordonen ger upphov till sänkt servicekvalitet, sänkt tillförlitlighet och i värsta fall till förlängd restid eller nekad ombordstigning. Trängseleffekter är också diskuterade inom samhällsekonomin, där åtgärder som idag beräknats olönsamma skulle kunna bli lönsamma om hänsyn tas till trängsel ombord.

Trängseln ombord på fordon i kollektivtrafiken och dess effekter är för närvarande inte inkluderade de prognosmodeller som används av Trafikverket eller trafikhuvudmännen. Då trängsel i kollektivtrafiken framförallt är en storstadsproblematik fokuserar analyserna i det här projektet på trängsel i Visum/Sampers i SLL Trafikförvaltningens kollektivtrafikmodell för Stockholms län. Visum har i det här projektet använts för nätutläggning, istället för Emme, då det är det verktyg Trafikförvaltningen i Stockholm använder.

Metod

Projektet syftar till att vara ett beslutsunderlag till kommande utveckling av modellsystemet Sampers. För att uppnå det syftet har projektet innefattat att:

· undersöka vilka data som behövs för att kunna utreda om hänsyn till trängsel i kollektivtrafiken behöver tas i Trafikverkets prognosmodeller

· inhämta relevant data

· föreslå hur modellering av trängsel i kollektivtrafiken skulle kunna se ut

· med hjälp av inhämtad data och vald modelleringsansats undersöka huruvida hänsyn bör tas till trängsel i kollektivtrafiken (på fordon såväl som på hållplatser/stationer) i Sampers

· undersöka relevansen och möjligheten att beakta trängsel vid hållplatser/stationer.

Arbetet har baserats på litteraturöversyn, erfarenheter i projektgruppen, initiala tester med Sampers och Visum, exempel på implementeringar av trängsel i trafikmodeller från länder med liknande modellstrukturer samt intervjuer.

I detta arbete har SLL Trafikförvaltningens och Hashims (2017) metod för att implementera trängseleffekt baserad på sittplatsbaserad trängselfunktion i en statisk nätverksmodell provats. I denna ansats är målet att komma ifrån den genomsnittliga passagerarbeläggning (ACM (Average crowding multiplier)) och istället använda en viktad trängselfunktion (WCM (Weighted crowding multiplier)) som en funktion av den genomsnittliga trängselfaktorn. Funktionen har implementerats i SLL Trafikförvaltningens Visum-modell för kollektivtrafik. Implementeringen har skett genom att använda Python-script och trängselfunktionen har lagts som ett tillägg till ombordtiden. Testerna visar att beläggningen ombord på bussar och tåg påverkas av trängselfunktionen.

Resultat och slutsats

Där det enligt modellen råder trängsel trycks resandet över på andra transportmedel som har ledig kapacitet. Det som upptäcktes var dock att det är inte alltid säkert att modellen har identifierat kapacitetsproblem där det i verkligheten uppstår kapacitetsproblem, vilket gör att trängselfunktionen justerar beläggningen där den egentligen inte borde justeras och omvänt. Generellt visar både modellen och den statistik vi tagit del av små tendenser till trängsel summerat över morgonens maxtimme. Det beror på att resandet aggregeras över en hel timme, där det under perioder eller vissa avgångar förekommer stor trängsel, men där det utslaget på en hel timme inte finns någon trängsel.

Utförda intervjustudier visar att det finns ett behov, inte minst pedagogiskt vid stora infrastrukturinvesteringar, av att inkludera trängsel ombord på fordonen i samhällsekonomiska kalkyler för kollektivtrafikinvesteringar, såväl som i modeller som används i planerings- och prognossyfte. Det behovet uttrycks även i den vetenskapliga litteraturen.