Nowoczesne metody pomiaru oddziaływania inwestycji infrastrukturalnych i taborowych w transporcie

Nowoczesne metody pomiaru oddziaływania inwestycji infrastrukturalnych i taborowych w transporcie Raport końcowy Akademia Leona Koźmińskiego

SPIS TREŚCI: 1. Wstęp... 4 2. Pomiar efektu netto zmian płynności ruchu na odcinkach dróg... 5 2.1 Cel badania... 5 2.1 Metoda badania... 5 2.2 Wyniki badania... 12 2.3 Wnioski ewaluacyjne... 20 2.4 Wnioski dotyczące metody... 26 3. Pomiar efektu synergii pomiędzy inwestycjami infrastrukturalnymi i taborowymi w transporcie kolejowym... 28 3.1 Cel badania... 28 3.2 Metoda badania... 29 3.3 Wyniki badania... 34 3.3.1 Część wstępna... 34 3.3.2 Modele conjoint... 42 3.3.3 Sposób działania symulatorów conjoint... 46 3.4 Wnioski ewaluacyjne... 51 3.5 Wnioski dotyczące metody... 54 4. Podsumowanie wniosków i rekomendacji... 56 2

Raport opracowany przez zespół w składzie: dr Dominika Wojtowicz Bartosz Ledzion Łukasz Widła dr Michał Wolański Konsultacje: dr Anna Bielecka Michał Gil dr Jana Pieriegud Współpraca: NaviExpert sp. z o.o. Fotografie: Maciej Wolański 3

1. Wstęp Rosnąca rola inwestycji infrastrukturalnych zarówno w kontekście budowy międzynarodowej konkurencyjności Polski, jak i wielkości wsparcia unijnego, kierowanego do tej branży w latach 2007-2013 pociąga za sobą konieczność poszukiwania skutecznych narzędzi oceny ich efektywności. Głównym wyzwaniem jest w tym przypadku ocena korzyści zewnętrznych, a zatem długofalowego oddziaływania projektu, która to ocena powinna być oparta nie tylko na danych teoretycznych, ale również na faktycznych doświadczeniach wcześniej realizowanych inwestycji oraz przeprowadzana nie tylko ex ante, ale również ex post. Stąd też celem niniejszego projektu badawczego jest poszukiwanie i praktyczna weryfikacja metod, które pozwolą lepiej oceniać oddziaływanie realizowanych projektów infrastrukturalnych, uzupełniając niedostatki istniejących rozwiązań, wskazywane we wcześniejszych badaniach ewaluacyjnych i odnosząc się bezpośrednio do ich rekomendacji. Adaptacja wybranych metod oceny efektywności interwencji publicznych wpisuje się w działania podejmowane w celu wzmocnienia potencjału ewaluacyjnego inwestycji publicznych w infrastrukturę transportową. Jak pokazują wyniki badań ewaluacyjnych w tym zakresie - nawet niewielkie usprawnienia efektywności inwestycji w infrastrukturę transportową mogą mieć fundamentalne znaczenie dla poprawy jakości tych inwestycji, wzmocnienia ich rezultatów czy zwiększenia trafności alokowanych w tym obszarze środków finansowych. Na etapie raportu metodologicznego analizowano dostępność danych i przydatność pięciu metod badawczych. Były to: pomiar efektu netto na przykładzie płynności ruchu na odcinkach dróg (z wykorzystaniem danych z systemów nawigacji satelitarnej, dotyczących czasu przejazdu); pomiar zjawiska synergii pomiędzy inwestycjami infrastrukturalnymi i taborowymi w transporcie kolejowym (przy użyciu metody conjoint w odmianie choice-based conjoint); benchmarking efektywności ekonomicznej eksploatacji taboru komunikacji miejskiej (za pomocą stochastycznej analizy granicznej); benchmarking satysfakcji pasażerów komunikacji miejskiej (z wykorzystaniem prób referencyjnych kwotowych); pomiar efektu netto liczby pasażerów korzystających z komunikacji miejskiej. Na spotkaniu konsultacyjnym, które odbyło się 24 lipca w Ministerstwie Rozwoju Regionalnego oraz w toku późniejszych dyskusji zdecydowano, że najprzydatniejsze są obecnie dwie pierwsze metody badawcze, zaś ich realizacja jest obecnie możliwa. W niniejszym raporcie końcowym zaprezentowane są zatem wyniki: pomiaru zmian płynności ruchu na odcinkach dróg z wykorzystaniem danych z systemów nawigacji satelitarnej oraz koncepcji efektu netto; badania conjoint, mające na celu m.in. pomiar efektu synergii pomiędzy inwestycjami infrastrukturalnymi i taborowymi w transporcie kolejowym; wraz ze szczegółowym opisem metody oraz wnioskami o charakterze metodologicznym, czyli rekomendacjami praktycznymi do przyszłych badań. 4

2. Pomiar efektu netto zmian płynności ruchu na odcinkach dróg 2.1 Cel badania Problem ewaluacyjny Jak projekty modernizacji infrastruktury drogowej (zwłaszcza te polegające na przebudowie istniejących dróg) wpływają na płynność ruchu? Problem badawczy ogólny Metoda badawcza Problem badawczy szczegółowy Zalety Wady Jak w łatwy sposób uzyskiwać dane o płynności ruchu na różnych odcinkach drogowych w tym również dane historyczne? Pomiar efektu netto przy użyciu metody PSM, z wykorzystaniem danych wejściowych z systemów nawigacji satelitarnej, zbierających informacje o czasach przejazdów od użytkowników Jak użyteczne mogą być dane z systemów nawigacji satelitarnej? Duże prawdopodobieństwo uzyskania wysoce użytecznych wyników Innowacyjne źródło danych Uzależnienie sukcesu od dostawcy danych Badanie efektu netto na przykładzie płynności ruchu jest bezpośrednią kontynuacją zeszłorocznego projektu Adaptacja metodologii pomiaru efektu netto interwencji publicznych do potrzeb sektora infrastruktury transportowej, w którym z sukcesem zaadaptowano tę metodę do pomiaru wpływu przebudowy skrzyżowań na bezpieczeństwo ruchu drogowego. Już wówczas sygnalizowano potrzebę uwzględnienia również drugiego wskaźnika skuteczności interwencji, obrazującego zmiany płynności ruchu, jednak było to poważnie utrudnione m.in. ze względu na brak danych historycznych (np. w studiach wykonalności), uniemożliwiający ocenę sytuacji wyjściowej. Rozwiązaniem problemu zaproponowanym na etapie przygotowania niniejszego projektu badawczego okazało się wykorzystanie danych z systemów nawigacji satelitarnej, monitorujących czas przejazdu poszczególnych odcinków drogowych przez użytkowników, aby na tej podstawie określać najszybszą drogę. Systemy te aktualnie posiadają pewną chociaż ograniczoną możliwość dotarcia do wybranych danych historycznych, zaś w przyszłości mogą umożliwić dokonywanie kompletnych fotografii sieci, w celu pełnego monitoringu rzeczywistych czasów przejazdu na krajowej sieci drogowej. 2.1 Metoda badania W ramach fazy wstępnej projektu zidentyfikowano dostawców tego typu systemów NaviExpert oraz AutoMapa, a także nawiązano kontakt z operatorem systemu NaviExpert, który funkcjonuje w Polsce najdłużej. Otrzymano informacje, że dane są aktualnie dostępne za okres ok. 2 lat wstecz, chociaż system nie korzysta z nich na co dzień, a zatem wymagają one dodatkowego zebrania i przetworzenia. Dostępność danych sprawiła, że w okresie 24 miesięcznym należy zmieścić: pomiary płynności ruchu przed i po inwestycji (w celu porównywalności danych w tych samych miesiącach) oraz sam proces wykonania inwestycji. 5

W wyniku kontaktu nawiązanego z GDDKiA (mail z dnia 30 lipca) ustalono, że tak postawione warunki spełniają wyłącznie projekty remontów i przebudów dróg, realizowane ze środków krajowych, których celami są: poprawa bezpieczeństwa wszystkich użytkowników ruchu drogowego, poprawa płynności ruchu oraz poprawa funkcjonowania odwodnienia korpusu drogowego. Na podstawie otrzymanej listy inwestycji określono możliwy czas pomiaru przed inwestycją (01.01.2008-28.02.2008 1 ), czas pomiaru po inwestycji (01.01.2009-28.02.2009) oraz cztery projekty, dla których badanie będzie możliwe do realizacji, tj.: zlokalizowane na możliwie długich odcinkach dróg (powyżej 7,5 km); rozpoczęte po 1.03.2008 i zakończone przed 1.12.2008; zlokalizowane na drogach, w okolicy i ciągach, których nie przeprowadzano innych inwestycji, wpływających na natężenie ruchu (kontrprzykładem może być tutaj droga krajowa nr 10, która po otwarciu autostrady A1 przejęła część ruchu Warszawa Gdańsk, co mogło wpłynąć na zwiększenie ruchu i obniżenie jego płynności). W konsekwencji ustalono listę badanych odcinków inwestycyjnych, zawartą w tabeli 1. Tabela 1. Odcinki inwestycyjne, na których badano efekt netto zmian płynności ruchu Nr drogi Początek odcinka Koniec odcinka Długość Liczba przejazdów odcinka w Miejscowość Pikietaż Miejscowość Pikietaż I-II.2008 I-II.2009 km 20 Kłobuczyno 271+000 Egiertowo 281+500 10,5 812 1594 74 Bałtówka 165+600 Annopol 174+900 9,3 307 911 79 Magnuszew 57+436 Ryczywół 65+053 7,6 408 1014 Należy podkreślić, że wstępna lista odcinków inwestycyjnych przewidzianych do badania oraz rezerwowych obejmowała 7 projektów. Niestety w toku analiz okazało się, że dla trzech odcinków liczba przejazdów jest stosunkowo niska (zwłaszcza roku 2008) 2, natomiast dwóm na późniejszym etapie nie udało się przyporządkować wystarczającej liczby odcinków podobnych (nazywanych również alternatywnymi oraz kontrfaktycznymi) por. tabela 2. Tabela 2. Odcinki inwestycyjne, na których nie udało się zmierzyć efektu netto Nr drogi Pikietaż początku Pikietaż końca Długość odcinka Lokalizacja Powód 12 460 +700 468+260 7,6 Gielniów - Pomyków Zbyt mało przejazdów 32 93+700 99+800 6,1 Kopanica - Żodyń 53 58+800 67+000 8,2 Świętajno - Występ Trudność ze znalezieniem odcinków podobnych Zbyt mało przejazdów; trudność ze znalezieniem odcinków podobnych 1 Okres ten musiał ulec zmianie w stosunku do raportu metodologicznego, ze względu na dostępność danych historycznych. 2 Należy jednak podkreślić, że w okresie 2008 2009, na przykładzie badanych 17 odcinków inwestycyjnych i potencjalnych referencyjnych, liczba użytkowników systemu NaviExpert zwiększyła się ponad dwukrotnie. 6

32 1+200 32+100 30,9 Gubinek - Połupin Zbyt mało przejazdów Badanie zostało przeprowadzane w następujących etapach: stworzenie bazy danych o odcinkach drogowych potencjalnie podobnych; wybór odcinków podobnych z bazy; weryfikacja podobieństwa poprzez wizyty terenowe; analiza wskaźników płynności ruchu dla skrzyżowań podobnych (średniego czasu przejazdu oraz rozkładu czasów przejazdu w ujęciu dynamicznym); analiza możliwości wykorzystania przetestowanej metody w przyszłości wypracowanie rekomendacji. Baza danych o odcinkach drogowych potencjalnie podobnych została stworzona na podstawie danych z ogólnie dostępnych źródeł kartograficznych (np. atlasy samochodowe Polski, Google Earth - dane dotyczące geometrii drogi) oraz wyników Generalnego Pomiaru Ruchu (GPR 2005) wykonanego przez Generalną Dyrekcję Dróg Krajowych i Autostrad w 2005 roku. W bazie obok odcinków inwestycyjnych zawarto 450 odcinków potencjalnie podobnych wyłącznie jednojezdniowych odcinków dróg krajowych położonych poza miastami. Do każdego odcinka zostały przypisane atrybuty, zawarte w tabeli 3. Tabela 3. Atrybuty odcinków inwestycyjnych i potencjalnych referencyjnych Atrybut Źródło Długość odcinka Mapy, GPR** 2005 Istnienie utwardzonego pobocza Liczba skrzyżowań z drogami krajowymi Liczba skrzyżowań z drogami wojewódzkimi Liczba skrzyżowań z pozostałymi drogami (lokalnymi) o utwardzonej nawierzchni Liczba skrzyżowań z pozostałymi drogami (lokalnymi) o luźnej nawierzchni Orientacyjny udział terenu zabudowanego SDR* pojazdy samochodowe ogółem SDR motocykle SDR samochody osobowe i mikrobusy SDR samochody dostawcze SDR samochody ciężarowe bez przyczepy SDR samochody ciężarowe z przyczepą SDR autobusy SDR ciągniki rolnicze SDR - rowery * SDR średni dobowy ruch pojazdów określonej kategorii ** GPR Generalny Pomiar Ruchu GDDKiA Mapy Mapy, Google Earth GPR 2005 Odcinki alternatywne dobierano przy użyciu modelu regresji logistycznej, w którym za wskaźnik sukcesu przyjmowano znalezienie się w grupie odcinków inwestycyjnych. Do zmiennych niezależnych zaliczono spośród przedstawionych powyżej: odsetek terenu zabudowanego, liczbę skrzyżowań z drogami krajowymi i wojewódzkimi, oraz SDR ogółem, dla samochodów osobowych, ciężarowych (łącznie), dostawczych, innych (łącznie). 7

Na tej podstawie dla każdego odcinka inwestycyjnego starano się dobrać kilka odcinków referencyjnych spośród wcześniej wybranych odcinków potencjalnie podobnych. Ostatecznie do każdego z tych odcinków dobrano kolejne trzy odcinki referencyjne, odrzucając propozycje pasujące z punktu widzenia modelu statystycznego, jednak charakteryzujące się bądź niską liczbą przejazdów (w 2 spośród 18 wizytowanych potencjalnych odcinków referencyjnych), bądź też faktem, że wizja lokalna wykazała podjęcie na nich lub w ich okolicy innej przebudowy (dotyczyło to również 2 spośród 18 odcinków jeden z nich został częściowo naprawiony por. fot. 1, zaś na drugim przesunięto ważne skrzyżowanie por. fot. 2 i 3). Ostateczny układ odcinków przedstawia tabela 4. Tabela 4. Dobór odcinków referencyjnych Odcinek inwestycyjny Odcinki referencyjne (numer drogi, długość) Bałtówka - Annopol Bielsk Podlaski Boćki (DK 19, 13,1 km) Lipnica Wrocki (DK 15, 12 km) Kamień Kraj. - Sępólno Kraj. (DK 25, 9,9 km) Magnuszew - Ryczywół Lipnica Wrocki (DK 15, 12 km) Firlej Lubartów (DK 19, 9,4 km) Zamarte - Kamień Kraj (DK 25, 8,5 km) Kłobuczyno - Egiertowo Lipnica Wrocki (DK 15, 12 km) Kowalewo Pomorskie Lipnica (DK 15, 9 km) Firlej Lubartów (DK 19, 9,4 km) Fotografia 1. Potencjalny odcinek referencyjny Brzeźnica Nowa Radomsko na DK 42 został wyeliminowany w wyniku wizji lokalnej, ze względu na częściową wymianę nawierzchni... 8

Fotografia 2. Odcinek DK 62 Wyszków Łochów wyeliminowano ze względu na otwarcie obwodnicy Wyszkowa (S8), co zmieniło istotnie układ ruchu. Pojazdy skręcające w kierunku Warszawy i Wyszkowa mogą korzystać z nowego, wyposażonego w wiadukt węzła, położonego między Wyszkowem i Łochowem... Fotografia 3....zamiast ze starego, jednopoziomowego skrzyżowania w Wyszkowie, które generowało istotne korki (konieczność przecięcia ruchu Warszawa Białystok w celu skręcenia na Warszawę). Dodatkowo uzyskane dane mogły być zniekształcone ze względu na samą budowę drogi obwodnicy Wyszkowa. 9

Oczywiście poszczególne odcinki referencyjne cechowało różne podobieństwo do odcinków inwestycyjnych. Podobieństwo to oszacowano na podstawie odległości na mapach obrazujących dwa kluczowe wymiary: natężenie ruchu (oś X) oraz pozostałe czynniki (oś Y). Poniżej przedstawiono trzy mapy dla trzech wybranych odcinków dróg. Ze względu na długość nazw oraz liczbę odcinków wstępnie wybranych do referencji na mapach pokazano tylko kody liczbowe. Mapy przeskalowano tak, by w centrum zawsze znajdował się dany inwestycyjny odcinek drogi. Mapa 1. Podobieństwo potencjalnych odcinków referencyjnych do odcinka Bałtówka Annopol Droga 1 1,0% 317 26 245 394 307 412 0,8% 434 87 324 25 356 190 0,6% 149 271 0,4% 81 450 407 425 315 217 0,2% 147 135 290 0,0% 1-1,0% -0,8% -0,6% -0,4% -0,2% 0,0% 0,2% 0,4% 0,6% 0,8% 1,0% 186 295 141 80 138 130 401 234 142-0,2% 148 291 146 82 54 306-0,4% 413 363 328 438 225 344 348 153-0,6% 373 90 53 456 411 120 437 436 152 183 14344 448 235 19 43 343 20-0,8% 319 384 381 323 423 216 226 96 123 387 32 103 28 451 260339 97 27-1,0% Mapa 2. Podobieństwo potencjalnych odcinków referencyjnych do odcinka Magnuszew - Ryczywół Droga 3 1,0% 0,8% 317 26 245 394 307 412 0,6% 434 87 324 356 25 190 0,4% 149 271 0,2% 81 450 217 425 315 0,0% 3-1,0% -0,8% -0,6% -0,4% -0,2% 0,0% 0,2% 147 0,4% 0,6% 0,8% 1,0% 407 135 290 186 295 141-0,2% 80 138 130 401 234 142-0,4% 148 291 146 82 54 306 413363-0,6% 328 438 225 344 348 153-0,8% 373 90 448 456 411 20 120 235 19 53 437 436 387 32-1,0% 103 27 10

Mapa 3. Podobieństwo potencjalnych odcinków referencyjnych do odcinka Kłobuczyno - Egiertowo Droga 4 1.0% 394 307 0.8% 0.6% 412 317 190 434 87 324 26 356 25 245 149 271 0.4% 81 450 407 425 315 0.2% 217 147 186 295 141 0.0% -1.0% -0.8% -0.6% -0.4% -0.2% 0.0% 0.2% 0.4% 0.6% 0.8% 1.0% 4 135 290 80 130 138 401-0.2% 142 234 148 291 146 82 348 438 153 54 225 306-0.4% -0.6% 413363 344 373 90 328 53 456 411 120 437 436 183 152 14344 448 235 19-0.8% 43 343-1.0% 20 319 384 423 381 323 216 103 387 32 28 22696 123 451 97 260339 27 Jakkolwiek odcinki referencyjne wybierane były na podstawie wielu czynników, to jednak na początku założyliśmy, ze wskaźnikiem sukcesu będzie płynność ruchu na danym odcinku. Po skonstruowaniu map zorientowaliśmy się, które odcinki referencyjne leżą w pobliżu danego odcinka inwestycyjnego. Następnie, aby określić jeden wskaźnik dla stanu kontrfaktycznego, dla każdego odcinka referencyjnego wyznaczono wagę, będącą pochodną położenia tego odcinka względem odcinka inwestycyjnego na przedstawionych powyżej mapach. Waga konstruowana była w dwóch etapach. Po pierwsze na podstawie przedstawionych powyżej map stwierdzono, czy dany odcinek kontrfaktyczny można pokonać szybciej, czy wolniej niż odcinek referencyjny. Wagi te miały bardzo niewielką wartość, do parowania wybrano bowiem te odcinki, które na mapie leżały najbliżej. W tabeli 5 przedstawiono wartości wag, którymi kalibrowano dane otrzymane z programu Naviexpert. Wagi służące do niżej opisanej kalibracji (zestawienie wag przedstawiono w tabeli 5) tworzona była wyłącznie na podstawie odległości na osi OX. Ponieważ odcinek inwestycyjny zawsze stanowił punkt 0, dokonano rzutu punktów ilustrujących odcinki kontrfaktyczne na oś OX. Otrzymane miary zinterpretowano jako odległości odcinków kontrfaktycznych od odcinków inwestycyjnych na wymiarze natężenia ruchu. Wartości te przedstawia tabela 5. 11

Tabela 5. Położenie odcinków referencyjnych względem inwestycyjnego Odcinek inwestycyjny Odcinki referencyjne / położenie Bałtówka - Annopol Bielsk Podlaski - Boćki -0.05% Lipnica - Wrocki -0.17% Kamień Kraj. - Sępólno Kraj. 0.20% Magnuszew - Ryczywół Lipnica - Wrocki -0.01% Firlej - Lubartów -0.12% Zamarte - Kamień Kraj. 0.40% Kłobuczyno - Egiertowo Lipnica - Wrocki -0.47% Kowalewo Pom. - Lipnica -0.61% Firlej - Lubartów -0.58% Na drugim etapie skonstruowano ostateczne wagi świadczące o tym, jak blisko (bezwzględnie) dany odcinek referencyjny leży odcinka inwestycyjnego. Innymi słowy im bliżej (bezwzględnie) dany odcinek referencyjny był położony odcinka inwestycyjnego, tym wyższą otrzymywał wagę. Wagi poszczególnych odcinków w odniesieniu do odcinków inwestycyjnych przedstawia tabela 6. Tabela 6. Wagi poszczególnych odcinków referencyjnych Odcinek inwestycyjny Odcinki referencyjne / waga Bałtówka - Annopol Bielsk Podlaski - Boćki 43,6% Lipnica - Wrocki 29,8% Kamień Kraj. - Sępólno Kraj. 26,6% Magnuszew - Ryczywół Lipnica - Wrocki 49,2% Firlej - Lubartów 38,6% Zamarte - Kamień Kraj. 12,2% Kłobuczyno - Egiertowo Lipnica - Wrocki 36,0% Kowalewo Pom. - Lipnica 31,5% Firlej - Lubartów 32,5% Na tej podstawie możliwe było wyznaczenie efektów brutto i netto zmiany średniej prędkości przejazdu odcinków inwestycyjnych, a także przeanalizowanie zmian w rozkładach czasów przejazdu. 2.2 Wyniki badania Po skonstruowaniu modelu, został on napełniony danymi z aplikacji Naviexpert, dotyczącymi średniego czasu przejazdu dla wszystkich interesujących nas odcinków w styczniu-lutym 2008 oraz analogicznym okresie 2009. Otrzymane dane (informacje dotyczące średniego czasu przejazdu liczonego w minutach) przeskalowano tak, by uwzględniając długość poszczególnych odcinków uzyskać informację na temat średniej prędkości uzyskiwanej na danym odcinku. Średnie prędkości dla danego odcinka skalibrowano na podstawie wag z tabeli 6. Średnie ważone 3 prędkości (km/h) przedstawiono w tabeli 7. 3 Kalibracja polegała na wyliczeniu bezwzględnej odległości danego odcinka referencyjnego od poszczególnych odcinków inwestycyjnych. Mogło się więc zdarzyć tak, że dany odcinek, występując kilka razy miał za każdym razem inną określoną prędkość: w tabelach przedstawiono wartości skalibrowane dla danego odcinka inwestycyjnego. 12

Tabela 7. Wartości średnich ważonych prędkości przejazdu poszczególnych odcinków [km/h] w I i II.2008 oraz I i II.2009 Odcinek Bałtówka Annopol Bielsk Podlaski - Boćki Lipnica - Wrocki Kamień Kraj. - Sępólno Kraj. Rok 2008 2009 2008 2009 2008 2009 2008 2009 V śr 90,5 96,3 82,0 78,0 78,7 76,5 93,7 96,6 Odcinek Magnuszew - Ryczywół Lipnica - Wrocki Firlej - Lubartów Zamarte - Kamień Kraj. Rok 2008 2009 2008 2009 2008 2009 2008 2009 V śr 80,0 81,3 78,6 76,3 94,3 88,6 74,7 67,2 Odcinek Kłobuczyno - Egiertowo Lipnica - Wrocki Kowalewo Pomorskie - Lipnica Firlej - Lubartów Rok 2008 2009 2008 2009 2008 2009 2008 2009 V śr 73,6 71,1 78,9 76,7 87,8 79,3 94,8 89,0 Uwzględniając wagi przedstawione w tabeli 6 policzono względne przyrosty średnich prędkości uzyskiwanych na odcinkach inwestycyjnych i referencyjnych, zgodnie ze wzorem: Wyniki przedstawiono w tabeli 8. (V śr2009 - V śr2008 ) / V śr2008 Tabela 8. Zmiany średnich prędkości na odcinkach inwestycyjnych i referencyjnej Odcinki Względna zmiana V śr Bałtówka Annopol +6.0% Referencyjne (średnia ważona) -2.1% Magnuszew - Ryczywół +1.5% Referencyjne (średnia ważona) -5.3% Kłobuczyno - Egiertowo -3.5% Referencyjne (średnia ważona) -6.6% Z tak przygotowanych przyrostów względnych łatwo już uzyskano ostateczne efekty netto dla poszczególnych ewaluowanych odcinków dróg. Wyniki przedstawiono w tabeli 9. Tabela 9. Zmiany średnich prędkości na odcinkach inwestycyjnych i referencyjnej Odcinek Efekt netto Bałtówka Annopol +8,1% Magnuszew - Ryczywół +6,8% Kłobuczyno - Egiertowo +3,1% Średnia arytmetyczna +6,0% 13

Dodatkowo oprócz analizy efektu netto i brutto dla średniej prędkości na podstawie danych otrzymanych z aplikacji Naviexpert przygotowano również zestawienia dotyczące kształtowania się rozkładu prędkości (a przez to czasów przejazdu, ale w sposób porównywalny między odcinkami różnej długości) na poszczególnych odcinkach. Po pierwsze, porównano decyle rozkładu czasu przejazdu dla odcinków inwestycyjnych w roku 2008 i 2009, bez porównywania ich do odcinków referencyjnych. Już dzięki temu można zorientować się, w jaki sposób inwestycja wpłynęła na rozkład czasów przejazdu. Jest to o tyle przydatna informacja, że np. w przypadku zwiększenia średniej prędkości pozwala ocenić, czy osiągnięto poprzez przyspieszenie przejazdów najwolniejszych (a zatem tych, które przed inwestycją były spowalniane przez korki), czy może też poprzez przyspieszenie przejazdów najszybszych stanowiących z reguły zagrożenie dla bezpieczeństwa ruchu drogowego, nawet jeśli są dokonywane w warunkach mniejszego natężenia ruchu. W kroku drugim porównano wyniki dla odcinków inwestycyjnych z odpowiadającymi im odcinkami referencyjnymi, dla których dane zagregowano w taki sposób, by można było ocenić płynność ruchu na odcinkach inwestycyjnych w kontekście danych dla odcinków podobnych. W analizie zdecydowano się pominąć skrajne decyle, w myśl zasady odrzucania przypadków odstających (tzw. outlayerów), po to, by zdarzenia rzadkie nie zakłócały analizy statystycznej opierającej się na rachunku prawdopodobieństwa. Wystarczyło, by na którymkolwiek odcinku monitorowany pojazd miał wypadek bądź awarię, by pomiar jego czasu przejazdu zaburzył całość statystyki zwłaszcza na krańcach (w obrębie pierwszych i ostatnich 10%). Na kolejnych wykresach przedstawiono średnie czasy przejazdów (oś pionowa, wyrażone w minutach) dla poszczególnych decyli pojazdów (oś pozioma). W przypadku odcinka Bałtówka-Annopol (por. wykres 1) czas przejazdu był krótszy w roku 2008 dla wszystkich pojazdów. W 2008 roku połowa pojazdów przejeżdżała przez odcinek Bałtówka-Annopol średnio w czasie ok. 8,1 minuty, podczas, gdy w roku 2009 średni czas dla połowy pojazdów wynosił już nieco powyżej 7,5 minuty. Dziewiąty decyl znajdował się na poziomie 8,4 minuty w roku 2009, podczas, gdy w przypadku roku 2008 wynik ten był o prawie minutę wyższy. 14

Wykres 1. Rozkład czasów przejazdu [min] dla odcinka Bałtówka Annopol przed i po modernizacji 10.0 9.8 9.6 2008 2009 9.4 9.2 9.0 8.8 8.6 8.4 8.2 8.0 7.8 7.6 7.4 7.2 7.0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Nie widać natomiast wyraźnych różnic między czasem przejazdu na odcinku Magnuszew-Ryczywół (por. wykres 2). Połowa badanych pojazdów opuszczała odcinek po 5,4 minuty tak w roku 2008, jak i rok później. Jedyną wyraźną różnicę, jaką widać, zaobserwowano w przypadku krańca skali: w 2009 roku 90% wszystkich pojazdów opuszczało omawiany odcinek w czasie o 12 sekund krótszym niż w roku poprzednim. Wykres 2. Rozkład czasów przejazdu [min] dla odcinka Magnuszew - Ryczywół przed i po modernizacji 7.0 6.8 6.6 2008 2009 6.4 6.2 6.0 5.8 5.6 5.4 5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 4.2 4.0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 15

W przypadku ostatniego z omawianych odcinków Kłobuczyno-Egiertowo zaobserwowano natomiast wzrost średnich czasów przejazdu między rokiem 2008 a 2009. Podczas, gdy w roku 2008 50% pojazdów przejeżdżało ten odcinek w czasie 8,5 minuty, to w roku 2009 czas ten wynosił już 8,8 minuty. Spowolnienie to widać szczególnie wyraźnie w przypadku rozpatrywania 90% pojazdów: w roku 2008 średni czas przejazdu wynosił niewiele ponad 9 minut w roku 2009 już ponad 9,5 minuty. Wykres 3. Rozkład czasów przejazdu [min] dla odcinka Kłobuczyno - Egiertowo przed i po modernizacji 10.0 9.8 9.6 2008 2009 9.4 9.2 9.0 8.8 8.6 8.4 8.2 8.0 7.8 7.6 7.4 7.2 7.0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Na kolejnych wykresach porównano zmiany rozkładów czasów przejazdu na odcinkach inwestycyjnych ze zmianami rozkładów czasów przejazdu na odcinkach referencyjnych. W celu porównywalności odniesiono je przy tym do normatywnego czasu płynnego, bezpiecznego przejazdu, wyznaczonego w czasie wizji lokalnej. Na kolejnych wykresach (4-6) oś pozioma wskazuje decyle przejazdu pojazdów. Oś pionowa natomiast obrazuje przyrost/spadek średniego czasu przejazdu w stosunku do normy (tj. wyznaczonego w toku wizji lokalnej czasu płynnego, bezpiecznego przejazdu danego odcinka). Policzono go jako stosunek czasu przejazdu dla danego decyla w 2008 roku i w roku 2009. Przy Czas2009 Czas2008 wyliczaniu zależności posłużono się wzorem: ( ). Pozwoliło to na Norma Norma stwierdzenie kierunku zależności: niezależnie od czasu przejazdu normatywnego, możemy porównać o ile, dla danego decyla, czas przejazdu był dłuższy/krótszy w roku 2009 niż w roku 2008. Wartość -10% oznacza więc, że czas przejazdu w roku 2009 był o 10% krótszy niż czas przejazdu w roku 2008. Dodatnia wartość na osi OY oznacza wydłużenie czasu przejazdu. Czasy przejazdu wyskalowano tak, by oś OY była jednocześnie czasem normatywnym, co pozwala na zorientowanie się, czy przejazd danym odcinkiem jest dłuższy czy też krótszy od normatywnego. 16

Najciekawszą sytuację obserwujemy w przypadku odcinka drogi Bałtówka-Annopol (por wykres 4). Czas przejazdu dla wszystkich pojazdów był znacznie krótszy nie tylko od czasu przejazdu na odcinkach kontrfaktycznych, ale jego spadek był coraz wyższy, malał wraz z każdym kolejnym decylem. Wszystkie pojazdy przejeżdżały w roku 2009 o ponad 30% szybciej niż w roku 2008. W przypadku odcinków kontrfaktycznych nastąpiło realne spowolnienie o blisko 12% czasu przejazdu przez odcinek. Wykres 4. Zmiany rozkładu czasu przejazdu dla odcinka Bałtówka Annopol i odcinków referencyjnych 10% Referencyjne Bałtówka 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% -5% -10% -15% 17

W przypadku odcinka Magnuszew-Ryczywół (por. wykres 5) dla większości (55%) pojazdów czas przejazdu pozostawał na takim samym poziomie, jak w przypadku roku poprzedniego. Duże zmiany dotyczą jedynie najwyższych decyli (obniżenie dziewiątego decyla o 6%) Był to również wynik znacznie lepszy niż w przypadku odcinków kontrfaktycznych, dla których realny czas przejazdu dla 90% pojazdów zwiększył się między rokiem 2008 a 2009 o 6%. Wykres 5. Zmiany rozkładu czasu przejazdu dla odcinka Magnuszew - Ryczywół i odcinków referencyjnych 8% 6% Referencyjne Magnuszew 4% 2% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% -2% -4% -6% -8% 18

Odmienną sytuację obserwujemy w przypadku odcinka Kłobuczyno-Egiertowo (por wykres 6). Na wykresie wyraźny jest co prawda niewielki wzrost czasu przejazdu dla większości pojazdów, jednak zbliżony poziom utrudnienia przepustowości obserwujemy w przypadku odcinków kontrfaktycznych. 90% pojazdów opuszcza odcinek Kłobuczyno-Egiertowo po czasie 5% dłuższym niż to miało miejsce rok wcześniej, jednak dla odcinków referencyjnych średni czas przejazdu wydłużył się o 7%. Wykres 6. Zmiany rozkładu czasu przejazdu dla odcinka Kłobuczyno - Egiertowo i odcinków referencyjnych 8% 7% Referencyjne Kołbuczyno 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 19

2.3 Wnioski ewaluacyjne Należy podkreślić, że dodatni efekt brutto zaobserwowano na dwóch z trzech badanych odcinków tj. na odcinkach Bałtówka Annopol i Magnuszew Ryczywół. Oznacza to, że na tych odcinkach czas przejazdu się obniżył, odpowiednio o 6% i 1,5%. W przypadku odcinka Bałtówka Annopol, sukces jest widoczny od razu, zaś dalsze analizy wyraźnie go potwierdzają. Efekt netto wynosi aż 8,1%, ze względu na nieznaczne obniżenie czasu przejazdu na odcinkach referencyjnych (o 2,1%), a zatem należy przewidywać, że bez dokonania przebudowy również czas przejazdu badanej drogi zwiększyłby się o tę wartość. Chociaż skrócenie czasu przejazdu dotyczyło statystycznie rzecz biorąc wszystkich kierowców, to jednak przede wszystkim tych najwolniejszych (pierwsze dwa decyle przesunęły się tylko o ok. 0,2 minuty, zaś od czwartego do ósmego zmiana ta wynosiła już 0,4 minuty), co dobrze świadczy o godzeniu poprawy przepustowości z kwestiami bezpieczeństwa ruchu. Duże obniżenie dziewiątego decyla pozwala postawić tezę o poważnym ograniczeniu przejazdów najdłuższych, mogących być wynikiem korków, blokowania drogi przez osoby skręcające w lewo lub wypadków. Tezy te potwierdzają wyniki wizji lokalnej. Duże znaczenie dla płynności ruchu miała z pewnością rozbudowa skrzyżowania z DW 755 w Bałtówce, które wcześniej mogło zmniejszać płynność ruchu (por fot. 4). Dla płynności ruchu nie bez znaczenia jest również fakt, że na tym odcinku pojawiają się długie proste, umożliwiające wyprzedzanie pojazdów wolnobieżnych i ciężarowych (por. fot. 5). Fotografia 4. Rozbudowane skrzyżowanie w Bałtówce mogło przyczynić się do zwiększenia płynności ruchu 20

Fotografia 5. Odcinek Bałtówka Annopol posiada proste odcinki, umożliwiające wyprzedzanie... Fotografia 6....chociaż występują na nim również ostre zakręty oraz teren zabudowany. 21

W przypadku odcinka Magnuszew Ryczywół mimo niskiego efektu netto efekt brutto skrócenia czasu przejazdu jest bardzo zbliżony do poprzedniego odcinka i wynosi prawie 7%. Wynika to ze znacznego wydłużenia czasu przejazdu na odcinkach referencyjnych, przekraczającego 5%. Analiza rozkładu czasów przejazdu wskazuje, że w przypadku najszybszych użytkowników czas jazdy pozostał praktycznie niezmienny, nawet minimalnie się wydłużając. Nieco większe zmiany widać jedynie w przypadku ósmego i dziewiątego decyla, co tak, jak w poprzednim przypadku wskazuje na zmniejszenie liczby sytuacji, w których droga ulega zakorkowaniu. Zestawienie tych danych ze zmianami na odcinkach referencyjnych pozwala zauważyć, że spowolnienie ruchu na tych odcinkach dotyczyło zarówno szybszych, jak i wolniejszych uczestników ruchu drogowego w równym stopniu, a zatem prawdopodobnie przy braku przebudowy odcinka Magnuszew Ryczywół, również czas przejazdu najszybszych uczestników ruchu drogowego by się wydłużył. Wyniki wizji lokalnej wskazują, że inwestycja ta była prowadzona z dużą troską o bezpieczeństwo ruchu drogowego. Nawet na skrzyżowaniach z bardzo małymi drogami decydowano się na wydzielanie krótkich pasów do skrętów w lewo (por. fot. 7), co pozwala unikać najechań na pojazdy stojące za pojazdem oczekującym na możliwość skręcenia ( karamboli ). Jednocześnie w oczywisty sposób zwiększa to płynność ruchu, na którą pozytywny wpływ ma również duży udział prostych odcinków. Na terenie zabudowanym priorytetem było zwiększenie bezpieczeństwa (por. fot. 8), co przejawiało się budową wysepek, uspakajających ruch i uniemożliwiających wykorzystywanie pasów dla skręcających do wyprzedzania. Działania te mogły obniżyć efekt brutto zmian płynności ruchu, są jednak całkowicie uzasadnione. Pewne kontrowersje może jedynie budzić budowa ronda na skrzyżowaniu z drogą Magnuszew Przewóz (por. fot. 9). Fotografia 7. Na odcinku Magnuszew Ryczywół nawet na niewielkich skrzyżowaniach wydzielono krótkie pasy do skrętu, co pozwala uniknąć tamowania ruchu oraz zmniejsza liczbę kolizji i wypadków 22

Fotografia 8. Na terenie zabudowanym zwłaszcza we wsi Magnuszew, będącej siedzibą gminy postawiono wiele wysepek i azyli dla pieszych, uspakajających ruch Fotografia 9. Na trójwlotowym skrzyżowaniu z drogą do Przewozu Starego zbudowano także rondo, co może budzić pewne kontrowersje (rozwiązania takiego nie zastosowano na skrzyżowaniach z DW 736) 23

Skrajna sytuacja występuje w przypadku odcinka Kłobuczyno Egiertowo, gdzie zaobserwowano negatywny efekt brutto, a zatem wydłużenie realnego czasu przejazdu średnio o 3,5%. Co więcej, wydłużenie to dotyczyło przede wszystkim wyższych decyli, a zatem osób, które i tak podróżują najwolniej. Jest to dodatkowy negatywny sygnał, gdyż gdyby spowolnienie dotyczyło niskich decyli, można by je tłumaczyć działaniami mającymi na celu uspokojenie ruchu drogowego. Specyfiką tego odcinka jest również fakt, że jest to jedyny odcinek inwestycyjny, na którym nastąpiło zwiększenie odchylenia standardowego czasu przejazdu, charakterystyczne dla odcinków na których nie prowadzono przebudowy wskaźnik ten zwiększył się dla 12 na 14 odcinków potencjalnie referencyjnych, dla których otrzymano dane. Po głębszej analizie należy jednak stwierdzić, że ósmy decyl oznacza w rzeczywistości średnią prędkość 68 km/h, zaś dziewiąty 66 km/h, co nie świadczy o częstym korkowaniu trasy, lecz raczej o powolnej jeździe w tempie samochodów ciężarowych, ewentualnie o chwilowym tamowaniu płynności ruchu przez pojazdy skręcające. Wizja lokalna potwierdza tę tezę, gdyż droga jest kręta i brak jest możliwości wyprzedzania, przede wszystkim zaś w przeciwieństwie do wcześniej analizowanych inwestycji na wielu skrzyżowaniach brakuje pasów do lewoskrętu, co obniża zarówno płynność ruchu, jak i bezpieczeństwo (por. fot 10 i 11). Należy zwrócić uwagę, że brak tego rozwiązania może wynikać z położenia w pagórkowatym, leśnym terenie, co znacznie utrudniałoby budowę takich pasów być może jednak dwojakie korzyści skompensowałyby przyrost kosztów. Jednak mimo to, dokonanej przebudowy nie można oceniać negatywnie, gdyż na odcinkach referencyjnych czas przejazdu wydłużył się jeszcze bardziej, aż o 6,6%, co w konsekwencji oznacza niewielki, ale dodatni efekt netto (3,1%), oznacza to zatem, że bez przebudowy spowolnienie przejazdu byłoby jeszcze większe. 24

Fotografia 10. Droga Kłobuczyno Egiertowo jest bardzo kręta, brak jest dogodnych miejsc do wyprzedzania, zaś płynność i bezpieczeństwo ruchu są istotnie obniżone, ze względu na brak pasów do skrętu w lewo (chociaż niektóre skrzyżowania położone są bezpośrednio za zakrętami). Dotyczy to skrzyżowania z drogą na Brodnicę Górną... Fotografia 11....oraz na Szymbark i Stężycę. 25

2.4 Wnioski dotyczące metody Przeprowadzony pilotaż dotyczył de facto dwóch innowacyjnych rozwiązań: wykorzystania zbieranych na dużą skalę danych o rzeczywistych czasach przejazdu odcinków drogowych, w celach ewaluacji inwestycji infrastrukturalnych; pomiaru efektu netto płynności ruchu na odcinkach drogowych. Jeśli chodzi o zastosowane źródło danych, to jego poważnym ograniczeniem którego byliśmy świadomi od początku jest niewielka dostępność danych historycznych, która przełożyła się na konieczność analizowania danych tylko z dwóch miesięcy, a to z kolei spowodowało dostępność danych, dotyczących niektórych odcinków. Należy jednak podkreślić, że mogłaby być ona wyeliminowana w przyszłości, gdyby na postawie reprezentatywnych danych dla całego roku, regularnie dokonywać fotografii czasów przejazdu na najważniejszych odcinkach drogowych takie fotografie muszą być jednak tworzone specjalnie w celach ewaluacji polityki transportowej, albowiem są one firmie NaviExpert zbędne do podstawowej działalności. Uzyskiwane dane pozwoliłyby na tworzenie analiz na dwóch poziomach: całej polityki transportowej, poprzez analizę macierzy najkrótszych czasów przejazdu pomiędzy aglomeracjami; pojedynczych projektów. W tym pierwszym przypadku pozyskane dane mogą być analizowane: w sposób prosty poprzez analizę zmienności wskaźnika średniego czasu przejazdu pomiędzy aglomeracjami, przy czym istotne jest tutaj uwzględnienie również parametrów jego rozkładu (np. odchylenia standardowego im mniejsze, tym lepiej lub decyli dla środkowych 95% zebranej próby, po wyeliminowaniu przypadków skrajnych), tak żeby móc właściwie interpretować przyczyny zmian, które powinny pójść w dwóch kierunkach udrożniania ruchu (eliminacji przejazdów najwolniejszych) oraz większego respektu dla przepisów ruchu drogowego (eliminacji przejazdów najszybszych); jako źródło danych do algorytmu liczenia wskaźnika międzygałęziowej dostępności transportowej terytorium Polski, przygotowanego przez Instytut Geografii Pan którego Autorzy w chwili obecnej przyjęli stałe wartości średniej prędkości dla określonych kategorii dróg, w zależności od gęstości zaludnienia i ukształtowania terenu 4, co uniemożliwia np. ocenę skutków przebudowy jednojezdniowej drogi krajowej na tzw. układ 2+1 (dwa pasy ruchu w jedną stronę, jeden w drugą), dobudowy pasów dla skręcających, albo rozbudowy kluczowych skrzyżowań, czyli działań o potencjalnie wysokim stosunku kosztów do korzyści. Również w przypadku pojedynczych inwestycji oraz programów, możliwe są dwa rodzaje analizy: 4 Opracowanie metodologii liczenia wskaźnika międzygałęziowej dostępności transportowej terytorium Polski oraz jego oszacowanie, praca zbiorowa pod red. T. Komornickiego, Instytut Geografii i Zagospodarowania Przestrzennego PAN, Warszawa 2008, s. 19-20. 26

w sposób prosty analogicznie, jak powyżej; z wykorzystaniem efektu netto, którego liczenie przy mniejszych inwestycjach modernizacyjnych jest jak najbardziej możliwe ze względu na stosunkowo liczną populację i zasadne (przy czym zalecane jest wykonywanie, zgodnie z metodą zastosowaną w niniejszej pracy, wizji lokalnych oraz opis stanu kontrfaktycznego przy użyciu kilku odcinków referencyjnych); oczywiście inaczej sytuacja będzie wyglądała w przypadku np. budowy autostrad, gdzie efekt brutto będzie tak silny w porównaniu do zmian w stanie kontrfaktycznym, że szacowanie efektu netto może nie mieć sensu, dodatkowo trudniej będzie znaleźć odcinek referencyjny. Najistotniejszym zagrożeniem, związanym ze stosowaniem omawianego źródła danych, jest zmienne grono użytkowników aplikacji NaviExpert, a w szczególności zaś jego zmiany strukturalne (np. dołączanie do niego osób jeżdżących sporadycznie, a przez to ostrożniej, co może być niesłusznie zinterpretowane, jako większe poszanowanie przepisów ruchu drogowego przez całą populację). Zaletą badania efektu netto jest z pewnością skorygowanie występowania szeregu czynników zewnętrznych, takich jak właśnie zmiany strukturalne grona użytkowników NaviExpert, które będą następowały w podobnym stopniu dla odcinków referencyjnych i inwestycyjnych. Należy jednak zauważyć, że w badanych przypadkach nie następowały rozbieżności pomiędzy wnioskami wynikającymi z badania zmian brutto rozkładu czasów przejazdów oraz efektu netto, a zatem szczegółowa analiza efektu brutto również może doprowadzić do cennych wniosków. Należy przy tym pamiętać, że zwiększanie płynności ruchu winno być każdorazowo rozpatrywane jako jeden z dwóch podstawowych czynników skuteczności prowadzonych programów i projektów. Drugim czynnikiem powinno być bezpieczeństwo ruchu drogowego. Co prawda bowiem niektóre działania (np. wspomniana już wielokrotnie budowa pasów do lewoskrętów) przyczyniają się do poprawy obu tych wskaźników, jednak w wielu innych przypadkach takiej zbieżności nie ma, przez co należy kierować się dwoma tymi wskaźnikami jednocześnie, tak aby uzyskać ich optymalną relację. 27

3. Pomiar efektu synergii pomiędzy inwestycjami infrastrukturalnymi i taborowymi w transporcie kolejowym 3.1 Cel badania Problem ewaluacyjny Czy konieczna jest koordynacja projektów infrastrukturalnych oraz taborowych w transporcie kolejowym? Problem badawczy ogólny Metoda badawcza Problem badawczy szczegółowy Zalety Wady Czy występuje synergia pomiędzy projektami infrastrukturalnymi i taborowymi w transporcie kolejowym na poziomie oddziaływania? Badanie typu Choice Based Conjoint Czy metoda Choice Based Conjoint dobrze pozwoli zmierzyć efekt synergii? Bardzo istotny problem decyzyjny Innowacyjna odmiana badania conjoint (choice-based conjoint) Samo badanie conjoint nie jest bardzo innowacyjne (chociaż wciąż rzadko stosowane w ewaluacji oraz zarządzaniu funduszami unijnymi) Wcześniejsze badania ewaluacyjne 5 wskazują na istnienie (nie zawsze wykorzystywanej) komplementarności pomiędzy inwestycjami taborowymi i infrastrukturalnymi na poziomie wskaźników rezultatu, zwłaszcza w zakresie skrócenia czasu przejazdu. Wynika to zarówno z faktu, że osiąganie prędkości powyżej 120 km/h wymaga z reguły modernizacji infrastruktury oraz zakupu nowego taboru, jak i z postrzegania przez klientów każdej usługi przez pryzmat jej najgorszej jakości cząstkowej. W niniejszym projekcie podjęta zostanie próba modelowania współzależności inwestycji infrastrukturalnych i taborowych na etapie oddziaływania projektu. Współdziałanie to będzie związane ze zwiększaniem udziału kolei jako środka transportu o niskich kosztach zewnętrznych, bezpiecznego i ekologicznego w obsłudze potrzeb przewozowych, poprzez budowanie jej konkurencyjności. Zjawisko to w niniejszym projekcie zostanie nazwane synergią, zgodnie z definicją zawartą w podręczniku ewaluacji projektów infrastrukturalnych: Efekt synergii dotyczy dwóch lub więcej projektów, które mają część wspólną dotyczącą: obszaru zakładanego oddziaływania i/lub interesariuszy (jednej lub kilku grup). Efekt synergii wystąpi wtedy, kiedy realizacja każdego projektu z osobna (np. na innym obszarze, dla innych interesariuszy lub w innym czasie) da w sumie niższe 5 Por.: M. Wolański, M. Gil, W. Pander, Przewidywany wpływ wybranych projektów SPOT dotyczących modernizacji linii kolejowych w obrębie aglomeracji warszawskiej oraz pomiędzy aglomeracją warszawską i łódzką oraz zakupu pojazdów szynowych na zwiększenie udziału przewozów kolejowych w przewozach pasażerskich i towarowych, CASE-Doradcy i EGO, Warszawa, 2008 oraz M. Wolański, M. Gil, W. Pander, Wpływ projektów dotyczących zakupu lub modernizacji pojazdów szynowych na osiągnięcie głównego celu poddziałania 1.1.2 tzn. poprawę warunków przejazdów pasażerów transportem kolejowym między aglomeracjami miejskimi i w aglomeracjach, CASE-Doradcy i EGO, Warszawa, 2008. 28

efekty niż realizacja tych samych projektów na tym samym obszarze, w tym samym czasie i dla tych samych interesariuszy 6. Ze względu na brak jednolitego systemu monitoringu wielkości przewozów kolejowych w Polsce, wykorzystana zostanie metoda conjoint, umożliwiająca stworzenie modelu wyboru dokonywanego przez konsumenta (kolej lub inny środek transportu) w zależności od parametrów poszczególnych usług w ten sposób zamodelowane zostanie oddziaływanie samej modernizacji infrastruktury, samego zakupu taboru (tj. realizacja każdego projektu z osobna ) oraz jednoczesna realizacja obu projektów, na tym samym obszarze i dla tych samych interesariuszy. 3.2 Metoda badania Wywiady były prowadzone w dniach 1-21 października 2009 na trzech porównywalnych liniach, obsługiwanych pociągami osobowymi i służących do codziennych dojazdów do wielkich aglomeracji m.in. z dawnych miast wojewódzkich: Warszawa Siedlce linia zmodernizowana do prędkości 160 km/h z dofinansowaniem Funduszu Spójności, obsługiwana w większości taborem nowym (Stadler Flirt), zakupionym ze środków krajowych, później częściowo zrefundowanym (w 37%) w ramach naboru uzupełniającego SPOT; Poznań Konin linia zmodernizowana do prędkości 160 km/h, z dofinansowaniem Funduszu Spójności, obsługiwana niezmodernizowanym taborem (EN-57); 7 Kraków Tarnów linia niezmodernizowana (przeznaczona do modernizacji do prędkości 160 km/h w perspektywie finansowej 2007-2013 w ramach POIiŚ), obsługiwana klasycznym taborem (EN-57). Taki wybór linii miał na celu uwzględnienie w modelowaniu zarówno preferencji deklarowanych przez pasażerów już korzystających z usług wyższej jakości, jak i tych, dla którzy na co dzień nie mają z nią styczności. Wywiady składały się z trzech części: wstępnej, mającej na celu ustalenie generalnego profilu osób ankietowanych pytania te będą identyczne dla wszystkich respondentów i będą miały na celu ich segmentację (patrz załącznik 1), a także w pierwszej części ustalenie realnych wielkości parametrów, wykorzystywanych przy generowaniu danych do wywiadów conjoint; dotyczącej wyboru pomiędzy usługami kolejowymi różniącymi się takimi parametrami, jak cena za przejazd, czas przejazdu, wybór między zmodernizowanym i niezmodernizowanym taborem oraz wyborem między zmodernizowanym a niezmodernizowanym wyglądem przystanków; 6 K. Pylak, Podręcznik ewaluacji projektów infrastrukturalnych. Czy Twój projekt przyniósł oczekiwane korzyści?, PSDB i MRR, Warszawa 2009, s. 254. 7 Pierwotnie tego typu linia nie była planowana do badania, jednak ze względu na powszechność sytuacji, w której po zmodernizowanej infrastrukturze kursuje tabor nie wykorzystujący jej parametrów technicznych, postanowiono dołączyć tego typu połączenie. 29

dotyczącej wyboru pomiędzy różnymi środkami transportu: pociągiem, autobusem/busem oraz samochodem. W przypadku tego modułu kontrolowano również czas i koszt przejazdu. Na etapie projektowania badania dokonano wyboru oprogramowania, które umożliwiłoby przeprowadzenie wywiadów z użyciem modułu conjoint. Wstępnie zdecydowano się na metodę Choice Based Conjoint (CBC) jako najbardziej przyjazną dla respondenta 8. Z programów dostępnych na rynku zdecydowano się na zakup akademickiej licencji conjointa firmy Sawtooth, która jest jedną z wiodących firm na rynku statystyk powiązanych z conjointem (jako pierwsza na świecie wprowadziła analizę Hierarchical Bayes HB do conjointów, co pozwoliło na stworzenie rzetelnych modeli CBC). Ostatecznie przygotowano dwa modele conjoint. Pierwszy z nich składał się z czterech atrybutów i jego głównym celem było wykrycie elastyczności cenowej klientów kolei w trzech ośrodkach miejskich. W tym modelu conjoint zastosowano następujące atrybuty: cena za przejazd (pięć poziomów cenowych), stan składu (pociąg nowy / pociąg stary), stan przystanków (przystanek nowy / przystanek stary), czas przejazdu (4 poziomy czasu przejazdu). Atrybuty stan składu oraz stan przystanków zilustrowano zdjęciami. Rysunek 1 przedstawia zrzut przykładowego ekranu, który pokazywano respondentom. Rysunek 1. Przykładowy ekran wywiadu conjoint, dotyczącego wyboru pomiędzy usługami kolejowymi 8 W odróżnieniu od modelu Adaptive Based Conjoint (ACA), który bazuje na rangowaniu, bądź punktowaniu najlepszych, z punktu widzenia respondenta, scenariuszy, metoda CBC bazuje na prostych wyborach jednego z przedstawionych scenariuszy. 30

Ponadto, na etapie projektowania conjointa zablokowano niektóre możliwości parowania. Miało to zapobiec występowaniu sytuacji zbyt dobrych oraz przesadnie złych zakazywanie pewnych połączeń pozwoliło na wyeliminowanie sytuacji, gdy jedną z opcji jest np. minimalna cena za przejazd w maksymalnym dopuszczonym przez program komforcie jazdy (nowy pociąg, nowy przystanek). Poniżej przedstawiono tabelę zabronionych połączeń atrybutów. Tabela 10. Zabronione kombinacje atrybutów w badaniu conjoint, dotyczącym wyboru pomiędzy usługami kolejowymi Cena 5zł Cena 8 zł Cena 12 zł Cena 15 zł Cena 20 zł Przystanek ładny x x Przystanek brzydki x x Pociąg nowy x x Pociąg stary x x Czas przejazdu: 1 godzina x x Czas przejazdu: 1 godzina 10 minut x Czas przejazdu: 1 godzina 25 minut x Czas przejazdu: 1 godzina 40 minut x x Zbudowano także drugi model conjoint mający na celu stwierdzenie, czy różne środki transportu są dla siebie wzajem komplementarne. W conjoincie tym uwzględniono trzy atrybuty rodzaj środka komunikacji (pociąg/autobus/samochód), czas przejazdu (7 poziomów czasu przejazdu), koszt przejazdu (sześć poziomów kosztu przejazdu). Rysunek 2 przedstawia zrzut ekranu z tego conjointa. Rysunek 2. Przykładowy ekran wywiadu conjoint, dotyczącego wyboru pomiędzy różnymi środkami transportu W tym przypadku również zabroniono niektórych par powiązań między atrybutami. Wykaz zabronionych powiązań pokazuje tabela 11. 31

Tabela 11. Zabronione kombinacje atrybutów w badaniu conjoint, dotyczącym wyboru pomiędzy różnymi środkami transportu Cena 5zł Cena 8zł Cena 12zł Cena 15zł Cena 20zł Samochód Autobus/bus Pociąg Cena 25zł x x Cena 30zł x x Czas przejazdu: 35 minut x x Czas przejazdu: 50 minut x x Czas przejazdu: 1 godzina Czas przejazdu: 1 godzina 10 minut Czas przejazdu: 1 godzina 25 minut Czas przejazdu: 1 godzina 40 minut x x x x Niezależnie jednak od zablokowanych możliwości łączenia atrybutów, ostatecznie każdemu respondentowi, który brał udział w badaniu z modułem conjoint (i go ukończył) przypisano wyniki użyteczności dla wszystkich atrybutów i poziomów. Analizą, która umożliwia uzyskanie użyteczności dla wszystkich atrybutów/wariantów jest analiza Hierarchical-Bayes. W przypadku omawianego badania, również korzystano z licencji zakupionej do programu Sawtooth. Wyniki badania conjoint można przedstawiać na wiele sposobów, najpopularniejszym jest analiza samych użyteczności wyniku działania analizy Hierarchical-Bayes na danych zebranych w trakcie badania. Użyteczności z badania conjoint można interpretować jako miary preferencji danego scenariusza dla danego respondenta. Suma użyteczności w obrębie danego atrybutu jest zawsze równa zero dla całej badanej populacji. Umożliwia to prostą interpretację otrzymanego wyniku: wynik ujemny oznacza, że scenariusz nie cieszy się poparciem danej grupy respondentów, podczas, gdy wynik dodatni że scenariusz przedstawia sytuację pożądaną. Do analizy poszczególnych scenariuszy wyboru używa się tak zwanych symulatorów conjointowych, przeliczających ostateczne wartości użyteczności z użyteczności cząstkowych poszczególnych atrybutów i ich poziomów. Na potrzeby niniejszego badania powstały dwa symulatory conjointowe, których sposób działania omówiony został w dalszej części niniejszego raportu. W związku z ograniczeniami licencji akademickiej (możliwość analizowania i przygotowania tylko 500 wywiadów conjoint) zdecydowano się na przeprowadzenie badania w dwóch etapach: na etapie pierwszym zebrane zostały informacje o zwyczajach związanych z poruszaniem się koleją. Wyniki tego badania posłużyły po pierwsze do określenia realistycznych warunków, które mogły pojawić się w badaniu conjoint, po drugie zaś jako pilotaż narzędzia badawczego. Ogólnie na tym etapie badania przeprowadzono 635 wywiadów. Na etapie drugim poprawiono drobne niedociągnięcia ankiety i przeprowadzono ogółem 520 wywiadów. Nie wszyscy respondenci godzili się na przedłużenie zwykłego wywiadu o moduł conjoint. Część z respondentów rezygnowała również w trakcie. W rezultacie z owych 520 pełnych wywiadów podstawowych udało się zgromadzić 462 wywiady z dokończonym pierwszym modułem conjoint oraz 495 wywiadów z drugim modułem conjoint. Rozbieżność ta może wynikać z tego, że drugi conjoint był nieco krótszy. 32

Liczebności przeprowadzonych wywiadów przedstawia tabela 12. Tabela 12. Wielkość zebranej próby Na linii: Zakres wywiadu Ogółem Tylko część wstępna Pełny (wraz z conjointem) Kraków - Tarnów 189 214 403 Poznań - Konin 193 176 369 Warszawa - Siedlce 253 130 383 Ogółem 635 520 1155 33

3.3 Wyniki badania 3.3.1 Część wstępna Na wszystkich badanych liniach można zwrócić uwagę na duży odsetek osób, korzystających z kolei bardzo często (por. wykres 7). Ponad jedna trzecia respondentów (35%) zadeklarowała, że codziennie korzysta z usług kolei na badanej linii prawie codziennie, a kolejne 29% jeździ pociągiem na tej trasie co najmniej raz w tygodniu. A zatem większość badanych stanowią osoby, które bardzo często korzystają z usług kolei na tej linii, co sprawia, że ich opinie można traktować jako miarodajne i wynikające z większego niż jednorazowe doświadczenia. W porównaniu z pozostałymi, nieco mniej regularnych pasażerów odnotowano na trasie Kraków-Tarnów, co może wiązać się z gorszym stanem infrastruktury, zniechęcającym do codziennych dojazdów, a w mniejszym stopniu również z większą liczbą turystów jeżdżących na tej trasie. Wykres 7. Częstotliwość korzystania z usług kolei na danej linii Ogólem, N = 1155 35% 29% 22% 16% Kraków, N = 403 30% 31% 21% 18% Poznan, N = 369 37% 27% 23% 13% Warszawa, N = 383 37% 28% 20% 15% Codziennie, lub prawie codziennie (min. 4 razy w tygodniu) Minimum raz w tygodniu Minimum raz w miesiącu Rzadziej niŝ raz w miesiącu 34

W porównaniu z okresem sprzed trzech lat zwiększyła się częstotliwość podróży pociągiem na badanych trasach, co potwierdza tezę o zahamowaniu spadku udziału kolei w zaspakajaniu potrzeb przewozowych, chociaż oczywiście należy pamiętać, że w tym samym czasie inne osoby mogły w ogóle przestać korzystać z usług kolei, zmniejszając korzystny bilans. Na wykresie 8 pokazano odsetki tylko dla tych respondentów, którzy podróżowali również trzy lata temu na tej samej linii. Podczas gdy 27% badanych deklarowało, że trzy lata temu poruszało się na tej trasie codziennie, to w chwili badania takich osób jest już o blisko 10% więcej (35%). Również jeśli chodzi o grupę podróżującą najrzadziej, proporcje się zmieniły: trzy lata temu blisko 1/3 pasażerów korzystała z linii, na której przeprowadzono badanie, rzadziej niż raz w miesiącu, obecnie takich osób jest tylko 16%. Wykres 8. Częstotliwość korzystania z usług kolei na danej linii przed 3 laty Ogólem, N = 767 27% 21% 22% 31% Kraków, N = 273 24% 26% 24% 27% Poznan, N = 233 30% 20% 19% 31% Warszawa, N = 261 26% 17% 23% 34% Codziennie, lub prawie codziennie (min. 4 razy w tygodniu) Minimum raz w tygodniu Minimum raz w miesiącu Rzadziej niŝ raz w miesiącu 35

Zdecydowaną większość, bo prawie dwie trzecie badanych pasażerów stanowiły osoby podróżujące do pracy lub szkoły i same opłacające swój przejazd (por. wykres 9). Tylko 7% respondentów stanowili Ci, którym koszty przejazdu pokrywa pracodawca. Około jednej trzeciej badanych podróżowało w celach innych niż zawodowe lub związane z nauką. Największy odsetek takich osób odnotowano na trasie Warszawa-Siedlce. Na tej samej trasie odnotowano również większy odsetek osób podróżujących na koszt pracodawcy (9%). Wykres 9. Struktura rodzajów podróży (prywatne / służbowe). Ogólem, N = 1155 7% 61% 32% Kraków, N = 403 7% 63% 30% Poznan, N = 369 5% 64% 31% Warszawa, N = 383 9% 56% 35% SłuŜbowym (finansowanym przez pracodawcę) Prywatnym - związanym z dojazdem do pracy lub szkoły Prywatnym - innym 36

Na wykresie 10 przedstawiono wartości wskaźnika NPS (Net Promoters Score), określające postrzeganie poszczególnych jakości cząstkowych usługi. Wskaźnik ten liczony jest według wzoru: (% Promoters - % Detractors) / N, gdzie Promoters to osoby, które udzieliły odpowiedzi 5 (bardzo dobrze), Detractors odpowiedzi 1, 2 lub 3, zaś N jest liczebnością próby. Wskaźnik NPS interpretuje się jako przewagę (lub jej brak) osób, które bardzo wysoko oceniają dany wymiar nad tymi, które oceniają go co najwyżej średnio. Analiza wskaźnika NPS dla poszczególnych parametrów oferty kolejowej na badanych liniach wskazuje na obszary budzące największe niezadowolenie korzystających. Zdecydowanie najgorsze opinie zbierają dworce i przystanki kolejowe o których negatywną opinię wyrażała przeważająca grupa pasażerów również na zmodernizowanych liniach Warszawa Siedlce oraz Kraków Poznań. Potwierdza to tezę, że modernizacja dworców jest zbyt mało kompleksowa (tylko perony, zaniedbywanie głównych stacje), zaś nawet przebudowana infrastruktura jest na tyle zaniedbana, że jej pozytywne oddziaływanie wizerunkowe nie jest trwałe. Efekt ten można zestawić z pozytywnym oddziaływaniem zakupu nowego taboru na linii Warszawa Siedlce, dającym istotny efekt, w postaci wyraźnie lepszego postrzegania estetyki i czystości wagonów na tym połączeniu. Kolejnymi powodami do niezadowolenia jest czystość wagonu i toalet, a także dostępność miejsc i ceny biletów. Jeżeli chodzi o dostępność miejsc to najgorzej oceniana była ona na trasie Kraków Tarnów, a najlepiej Warszawa Siedlce. Podobnie w przypadku czystości wagonów, znacznie surowiej oceniali ją pasażerowie linii Kraków Tarnów, niż linii Warszawa Siedlce. Na ceny biletów bardziej narzekali natomiast pasażerowie na trasie Poznań Konin. Ogólnie rzecz biorąc najmniejszy odsetek niezadowolonych z różnych aspektów oferty odnotowano wśród korzystających z kolei na trasie Warszawa-Siedlce, co jest w dużej mierze efektem zakupu nowego taboru. Jedynym elementem oferty, w którego ocenie dominowały opinie pozytywne jest obsługa konduktorska w pozostałych przypadkach dominowały postawy niezadowolenia lub obojętności. Wykres 10. Ocena parametrów oferty kolejowej (NPS) Ogólem, N = 1155 Kraków, N = 403 Poznan, N = 369 Warszawa, N = 383 Ceny biletów -50% -49% -54% -47% Liczba polaczen -42% -44% -52% -32% Czas przejazdu -46% -50% -47% -42% Komfort w pociagu -40% -71% -38% -10% Godziny odjazdu -34% -35% -40% -26% Dostepnosc miejsc -52% -65% -49% -43% Informacja oraz obsluga w kasie -28% -26% -32% -27% Obsluga konduktorska 3% 7% -6% 6% Estetyka wagonu -39% -71% -37% -8% Czystosc wagonu (w tym toalet) -51% -75% -54% -24% Dworce i przystanki kolejowe -85% -87% -82% -87% 37

W badaniu zadano pytanie o to czy respondent miał możliwość skorzystania z innego środka transportu w przypadku danej podróży (por. wykres 11). Ponad połowa badanych (54%) zadeklarowała, że miało inną możliwość podróży, zaś pozostałe 46% osób to tzw. pasażerowie przymusowi (captive riders). Najwięcej takich osób było w pociągu na trasie Kraków-Tarnów (49%), co jest logiczne ze względu na niskie obiektywne parametry jakościowe. Wykres 11. Dostępność alternatywnych środków transportu (dla danej podróży) Ogólem, N = 1155 54% 46% Kraków, N = 403 51% 49% Poznan, N = 369 56% 44% Warszawa, N = 383 56% 43% Tak Nie Trudno powiedzieć 38

Główną alternatywą dla kolei na badanych trasach (por. wykres 12) są autobusy, które mogło zamiast pociągu wybrać prawie 60% badanych. Jedna trzecia badanych mogła tą samą trasę pokonać samochodem jako kierowca lub pasażer. W przypadku trasy Poznań-Konin częściej niż na pozostałych trasach jako alternatywę wskazywano autobus. Na trasie Warszawa-Siedlce 11% respondentów deklarowało, że miało możliwość pokonania jej innym środkiem transportu, a więc prawdopodobnie rowerem lub motorem, bądź też mylnie uważano minibusy za inny środek transportu. Wykres 12. Dostępne alternatywne środki transportu Ogólem, N = 1155 Kraków, N = 403 Poznan, N = 369 Warszawa, N = 383 0% 0% 6% 5% 1% 2% 1% 11% 33% 34% 37% 33% 28% 38% 33% 31% 58% 55% 62% 57% Samochodem - jako kierowca Samochodem - jako pasaŝer Autobusem \ autokarem Samolotem Innym środkiem transportu 39

Jeśli chodzi o strukturę faktycznie wykorzystywanych alternatywnych środków transportu, to jedna trzecia badanych deklarowała, że w przeciągu ostatniego roku pokonywała tą samą trasę samochodem jako kierowca, przy czym nieco więcej było takich osób na trasie Kraków-Tarnów. Niecała połowa (45%) miała okazję pokonywać tę trasę samochodem jako pasażer, przy czym częściej byli to korzystający z trasy Poznań-Konin, niż pozostali. Wykres 13. Faktycznie wykorzystywane alternatywne środki transportu Ogólem, N = 1155 Kraków, N = 403 Poznan, N = 369 Warszawa, N = 383 0% 0% 1% 0% 34% 43% 29% 23% 37% 45% 27% 22% 32% 50% 34% 18% 34% 37% 27% 28% Samochodem - jako kierowca Samochodem - jako pasaŝer Autobusem \ autokarem Samolotem Innym środkiem transportu 40

W obliczu możliwości wyboru alternatywnych do kolei środków transportu na badanych trasach, warto przyjrzeć się danym na temat przyczyn decyzji o podróży koleją (wykres 14). Nieco ponad jedna trzecia badanych deklarowała, że wybór ten był podyktowany koniecznością. Na drugim miejscu wymieniano krótszy czas podróży pociągiem niż innymi środkami lokomocji. Kwestia niższych kosztów podróży pociągiem znalazła się na trzecim miejscu. Raczej nieistotnymi elementami decyzji były dla badanych punktualność bądź większe bezpieczeństwo oferowane przez kolej. Paradoksalnie, to w przypadku osób podróżujących na trasie Kraków-Tarnów, decydującym czynnikiem był krótszy czas przejazdu wskazywany przez 45% badanych chociaż linia ta charakteryzuje się stosunkowo złymi parametrami technicznymi. Można to jednak tłumaczyć zatłoczeniem alternatywnej drogi krajowej nr 4. Dla osób podróżujących na tej trasie, przewaga kolei wynika również z tego, że umożliwia ona pracę lub naukę w trakcie podróży, oraz to, że jest mniej męcząca. Wykres 14. Powody korzystania z usług kolei Ogólem, N = 1155 Kraków, N = 403 Poznan, N = 369 Warszawa, N = 383 45% 38% 36% 37% 34% 34% 33% 36% 34% 33% 25% 27% 26% 26% 24% 29% 28% 20% 20% 20% 17% 18% 13% 13% 15% 11% 10% 8% 12% 7% 5% 4% 16% 9% 9% 4% Nie miałem wyboru Bo jest szybsza Bo jest tańsza Bo jest wygodniejsza Bo jest mniej męcząca Bo w trakcie podróŝy mogę pracować\uczyć się\czytać Bo jest bezpieczniejsza Bo jest punktualna Inne powody 41

3.3.2 Modele conjoint W przypadku badania, dotyczącego wyboru spośród różniących się parametrami usług kolejowych, najważniejszą determinantą decyzji pasażerów okazała się cena (por. wykres 15). Na drugim miejscu respondenci wymieniali czas przejazdu. Najmniej istotną cechą okazał się być wygląd przystanku, znacznie ważniejszy od trzeciego w kolejności stanu taboru. Można to tłumaczyć przy użyciu wniosków z części wstępnej, wskazujących na duże zaniedbanie zmodernizowanej infrastruktury oraz niską kompleksowość przebudów, ograniczoną do peronów oraz małych i średnich stacji, co sprawia, że pasażerowie mogą nie wierzyć w czyste, wygodne dworce i przystanki. Nie odnotowano istotnych statystycznie 9 różnic między badanymi miastami w ocenie ważności atrybutów za wyjątkiem wyraźnie wyższej użyteczności atrybutu pociąg (rodzaj taboru nowy lub stary) na trasie Poznań-Konin, co zostanie omówione w dalszej części pracy. Należy jednak zwrócić uwagę na to, iż użyteczności atrybutów liczone są na podstawie różnic użyteczności poszczególnych poziomów tych atrybutów im większy rozrzut użyteczności w obrębie danego atrybutu, tym wyższa jego ostateczna użyteczność. W związku z tym wyższą użyteczność zazwyczaj uzyskują atrybuty o większej liczbie poziomów, czyli właśnie cena i czas przejazdu. Wykres 15. Atrybuty najistotniej wpływające na wybór wariantu usługi kolejowej Ogólem, N = 1155 45.6% 9.3% 16.1% 29.0% Kraków, N = 403 45.7% 10.4% 15.2% 28.8% Poznan, N = 369 45.2% 8.2% 17.4% 29.1% Warszawa, N = 383 45.8% 9.6% 15.5% 29.1% CENA PRZYSTANEK POCIĄG CZAS PRZEJAZDU 9 Test statystyczny dla prób niezależnych przy P=99% 42

Wykres 16 przedstawia użyteczność poszczególnych poziomów atrybutów. Nie jest zaskoczeniem, że niższe ceny za przejazd generują wyższe użyteczności, podobnie jak krótsze czasy przejazdu. Również odnowienie przystanku oraz zmiana taboru na nowszy niesie ze sobą wyższą użyteczność dla badanych bez względu na ośrodek badania. Wykres 16. Użyteczność poszczególnych poziomów atrybutów w modelu wyboru wariantu usługi kolejowej 43

Tak samo w przypadku drugiego modelu conjoint obrazującego wybór pomiędzy różnymi środkami transportu najwyższy wpływ na decyzje pasażerów ma koszt przejazdu, na drugim miejscu wymieniano czas (por. wykres 17). Również w przypadku tego badania conjoint tylko ośrodek poznański odstaje, jeśli chodzi o ocenę ważności atrybutów: widać wyraźną większą użyteczność atrybutu środek lokomocji, czyli użyteczności wiązanej bezpośrednio z jednym ze środków transportu samochodem, autobusem lub pociągiem, niezależnie od pozostałych jego parametrów. Wykres 17. Atrybuty najistotniej wpływające na wybór środka transportu Ogólem, N = 1155 8.4% 55.4% 36.3% Kraków, N = 403 7.3% 55.2% 37.5% Poznan, N = 369 10.4% 54.2% 35.4% Warszawa, N = 383 7.5% 56.6% 36.0% ŚRODEK LOKOMOCJI KOSZT PRZEJAZDU CZAS PRZEJAZDU 44

Jeśli chodzi o poszczególne poziomy atrybutów, to, podobnie, jak w przypadku pierwszego badania conjoint, widać, że niższe ceny oraz czasy przejazdu oznaczają wyższe użyteczności (por. wykres 18). Jeśli chodzi o atrybut środek lokomocji to we wszystkich badanych ośrodkach najwyższą użyteczność uzyskało połączenie kolejowe. Na ten wynik, prócz ewentualnej przewagi kolei nad alternatywnymi środkami transportu, mogła mieć wpływ także sama metoda badania: wywiady przeprowadzano wszak w pociągach, wśród ludzi, z których jak wiemy z przeprowadzonych ankiet połowa nie miała możliwości odbycia podróży innym środkiem transportu. Jest to również próba o tyle niereprezentatywna, że wszyscy respondenci faktycznie zdecydowali się na podróż koleją. Warto jednak zwrócić uwagę na to, że oba pozostałe badane środki transportu (autobus/bus oraz samochód) we wszystkich ośrodkach uzyskały ujemne użyteczności, a zatem mimo wszystko kolej staje się lubianym i preferowanym środkiem transportu, przynajmniej wśród swoich użytkowników. Wykres 18. Użyteczność poszczególnych poziomów atrybutów w modelu wyboru środka transportu 45

3.3.3 Sposób działania symulatorów conjoint W ramach badania przygotowano symulatory, pozwalające określać i porównywać użyteczności usług transportowych o różnych parametrach, na podstawie danych zebranych w toku badania conjoint. Aby korzystać z przygotowanych symulatorów do badania conjoint, należy najpierw odblokować zabezpieczenia makr przeliczanie użyteczności odbywa się właśnie na ich podstawie. Gdy już zostaną odblokowane zabezpieczenia makr, można liczyć użyteczności poszczególnych scenariuszy (rozwiązań). Poniżej przedstawiono zrzuty ekranowe z dwóch przygotowanych symulatorów. Symulator dotyczący wyboru pomiędzy usługami kolejowymi został wzbogacony o zdjęcia peronów i pociągów dokładnie takie same, które widzieli respondenci podczas wyborów dokonywanych w rzeczywistym badaniu (por. rys. 3). Rysunek 3. Symulator użyteczności usług kolejowych różniących się parametrami 46

Rysunek 4. Symulator użyteczności różnych środków transportu Aby przeliczyć dany scenariusz należy z list rozwijalnych wybrać poszczególne opcje scenariusza: A następnie wcisnąć przycisk Wybierz. Scenariusz zostanie przeliczony i w żółtym okienku poniżej napisu Użyteczność1 (lub Użyteczność2) pojawi się wartość użyteczności dla danego scenariusza. 47

Dla wygody użytkowników użyteczności wyskalowano w taki sposób, by w przypadku obu conjointów mieściły się w równym zakresie między -10 a +10, co umożliwia łatwą interpretację, na ile dany scenariusz obrazuje sytuację przez badanych pożądaną. Z przygotowanych symulatorów conjointowych możemy wyłonić 269 scenariuszy dla pierwszego conjointa (co pomnożone przez trzy ośrodki miejskie + wartość użyteczności ogółem daje 1076 scenariuszy), zaś dla drugiego 223 scenariusze (co mnożone przez 4 daje w sumie 892 scenariuszy). Oczywiście, po to właśnie tworzy się symulatory do badania conjoint nie da się bowiem takiej ilości informacji przedstawić w formie zwięzłego raportu. Poniżej przedstawiono garść analiz przygotowanych na podstawie symulatorów conjoint i odpowiadających na konkretne pytania. 1. Czy przy niskiej cenie za przejazd zmiana taboru na nowszy wpłynie bardziej na zadowolenie pasażerów w Poznaniu czy w Krakowie? Najpierw generujemy dane dla Poznania. Ustalamy następujące parametry: 48

W konsekwencji otrzymujemy parę użyteczności: 2,74 i 6,15. Ich różnica wynosi 3,41. Następnie powtarzamy procedurę dla Krakowa: Uzyskane użyteczności to odpowiednio: 2,74 i 5,47. Ich różnica zaś 2,73. Odpowiedź na postawione pytanie brzmi: przyrost użyteczności wskutek wymiany taboru w Poznaniu jest wyższy o 0,68, niż w Krakowie. 2. Czy po wymianie taboru na nowy i skróceniu czasu przejazdu z 1 godziny 25 minut do 1 godziny 10 minut ale jednocześnie podwyższeniu ceny z 8 do 12 złotych pasażerowie będą bardziej zadowoleni? Ponieważ nie określono miejsca, zakładamy, że chodzi o wartości ogółem. Wybieramy więc z symulatora następujące opcje: 49

Co pozwala na odpowiedź na postawione pytanie: skracając czas przejazdu, wymieniając tabor oraz podnosząc cenę o połowę z ośmiu do dwunastu złotych uzyskujemy wzrost użyteczności o 2,84. Oczywiście, możemy zadać sobie pytanie, mieszkańcy którego miasta byliby najbardziej zadowoleni z takiego scenariusza. W tym celu zmieniamy w okienku miasto po kolei opcje, uzyskując wyniki zawarte w tabeli 13. Tabela 13. Wyniki symulacji skrócenia czasu i wzrostu cen dla poszczególnych miast Ogółem Kraków Poznań Warszawa Scenariusz 1 (cena 8 złotych, stary tabor, 85 minut czas przejazdu) 0,70 0,81 0,66 0,61 Scenariusz 2 (cena 12 złotych, nowy tabor, 70 minut czas przejazdu) 3,54 3,12 4,05 3,48 Różnica 2,84 2,31 3,39 2,87 Najwyższą zmianę użyteczności obserwujemy w przypadku Poznania, najniższą w przypadku Krakowa. 3. Czy skrócenie czasu przejazdu z 1 godziny do 35 minut będzie dobrym usprawiedliwieniem dla podniesienia ceny z 8 do 15 złotych Czy skrócenie czasu przejazdu z 1 godziny do 50 minut będzie dobrym usprawiedliwieniem dla podniesienia ceny z 8 do 20 złotych? W tym celu posłużymy się symulatorem scenariuszy do badania conjoint, przedstawiającego wybór pomiędzy różnymi środkami transportu: Jak widać, przy skróceniu czasu przejazdu do 35 minut i podwyżce ceny z 8 do 15 złotych, użyteczność spada o 0,54, jednak wciąż jest dodatnia, co skłania do stwierdzenia, że mimo nieznacznego pogorszenia konkurencyjności, rozwiązanie to jest warte rozważenia. 50

W przypadku drugiej sytuacji hipotetycznej, gdy skracamy czas przejazdu o 10 minut (z godziny do 50 minut), przy jednoczesnym podniesieniu ceny za przejazd do 20 złotych, uzyskujemy oczywiście znaczne pogorszenie użyteczności (o 4.36). Użyteczność danego rozwiązania nadal jest co prawda dodatnia, lecz już plasuje się na tyle blisko zera, iż rekomendowanie tak znacznej podwyżki przy niewielkiej oszczędności czasu jest problematyczne. 3.4 Wnioski ewaluacyjne Obok szerokich możliwości symulacyjnych, pomocnych na etapie projektowania szczegółowych parametrów interwencji, stworzone modele pozwalają również zgodnie założeniami przedstawionymi na początku niniejszego rozdziału oszacować efekt synergii pomiędzy inwestycjami infrastrukturalnymi i taborowymi. Dla każdej z trzech tras możemy policzyć użyteczności każdej zmiany (modernizacji linii i wymiany taboru). Żeby nie operować liczbami ujemnymi posłużymy się rozstępami każdej zmiany, zawartymi w tabeli 14. Tabela 14. Użyteczności niezmodernizowanej oraz zmodernizowanej infrastruktury oraz taboru na poszczególnych liniach Użyteczności Rozstępy Linia (wartość atrybutu: niezmodernizowany / zmodernizowany) Infrastruktura Tabor Linia Tabor Kraków - Tarnów -0,63/ 0,80-0,93/ 1,17 1,43 2,10 Poznań - Konin -0,64/ 0,81-1,35/ 1,71 1,45 3,06 Warszawa - Siedlce -0,66/ 0,84-1,08/ 1,36 1,50 2,44 Na liniach, na których dany atrybut nie został zmieniony, użyteczność definiujemy jako potrzebę zmiany, na liniach, na których został - docenianie zmiany. Potrzeba będzie określona jako użyteczność ujemna, docenianie jako dodatnia (por. tabela 15). Aby zbadać efekt synergii potrzebujemy opisu czterech stanów: 1. nie zostało zrobione nic (potrzeba zmiany taboru i linii), 51