National Transport Library Research Database

Framtidens trängselskatt: Undersöka och utnyttja effekterna av delat autonoma fordon (Congestion Pricing of the Future: Investigating and Harnessing the Effects of Share Autonomous Vehicles)

  • Michele, Simoni
  • Kungliga tekniska högskolan, Universitet eller högskola, 202100-3054
Sponsors, duration, budget: Trafikverket ; 2023-10-01 -- 2025-12-31 Registration number:
  • Trafikverket 2023/33139
Subject(s): Abstract: Det här projektet syftar till att undersöka trängselprissättning i framtida svenska mobilitetsscenarier med delade autonoma fordon (SAV). Införandet av SAVs kommer att förändra våra transportsystem i fråga om resekostnader, trafikarbete och resebeteende, vilket i slutändan kommer att påverka trafikstockningar, säkerhet, luftföroreningar och tillgänglighet. Som ett resultat av detta kan den (ekonomiska) effektiviteten och ändamålsenligheten hos välkända politiska instrument, som trängselavgifter, skilja sig från det nuvarande läget. Om SAV drivs privat, används som ett alternativ till kollektivtrafiken och huvudsakligen betjänar enstaka passagerare, kan "vanlig" trängselprissättning inte räcka till för att hantera motsvarande externa effekter. Dessutom måste framtida system för trängselprissättning ta hänsyn till hur SAV kan påverka ojämlikheten mellan transportsystemets användare (dvs. olika sociodemografiska grupper). Trots de betydande forskningsinsatser som gjorts för att förutse framtida system med uppkopplad och automatiserad körning har man hittills lagt begränsad vikt vid deras politiska konsekvenser ur ett socioekonomiskt perspektiv. Projektet kommer att använda en agentbaserad aktivitetsbaserad modell för att undersöka olika trängselprissättningsstrategier (t.ex. cordonbaserade, områdesbaserade och avståndsbaserade vägtullar) i potentiella SAV-scenarier för två svenska regioner: Stockholm och Umeå. Dessutom kommer vi att utforma innovativa trängselprissättningslösningar som tar hänsyn till specifika problem, såsom SAV -verksamhet, för att förbättra transportsystemets effektivitet och jämlikhet. Analysen av de socioekonomiska effekterna kommer att baseras på teorin om social välfärd, där transportfördelar och transportkostnader (inklusive externa effekter) ingår i användarnas nyttovärden. Projektet kommer att undersöka fördelningseffekter med hjälp av traditionella mobilitetsmått (t.ex. tillgänglighet) och statistiska spridningsindikatorer (t.ex. Gini-koefficient).Abstract: This project aims to investigate congestion pricing in future Swedish mobility scenarios involving shared autonomous vehicles (SAVs). Introducing SAVs will alter our transportation systems in terms of travel costs, traffic operations, and travel behavior, ultimately affecting traffic congestion, safety, air pollution, and accessibility. As a result, the (economic) efficiency and effectiveness of well-known policy instruments, like congestion pricing, may differ from the current state. If SAVs are privately operated, utilized as an alternative to public transit, and mainly serve single riders, "standard" congestion pricing could be unable to address the corresponding externalities. In addition, future congestion pricing schemes must consider how SAVs may affect inequalities among transportation system users (i.e., different socio-demographic groups). So far, despite the significant research effort to predict future systems with connected and automated driving, limited emphasis has been placed on their policy implications from a socioeconomic perspective. The project will use an agent-based activity-based model to investigate various congestion pricing strategies (e.g., cordon-based, area-based, and distance-based tolls) in potential SAV scenarios for two Swedish regions: Stockholm and Umeå. In addition, we will design innovative congestion pricing solutions that consider problem specifics, such as SAV operations, to improve the transport system's efficiency and equality. The analysis of the socioeconomic effects will be based on the social welfare theory, which incorporates transport benefits and costs (including externalities) into users' utility values. The project will investigate distributional effects using traditional mobility measures (e.g., accessibility) and statistical dispersion indicators (e.g., Gini coefficient).
Item type: