sou · H6B316d2 · 2018-03-07 00:00:00 — På lång sikt skulle effektivare parkering och smalare gator kunna tillkomma som en nyttopost, men vi har även här avstått från att försöka göra antaganden om omfattningen och därför utelämnat det i kalkylen. Trafikanalys (2015a) har låtit genomföra bland annat simuleringar för att analysera effekterna av kortare avstånd mellan fordon på mo- torvägar och vid reglerade korsningar i stadstrafik. På motorvägar uppstår de stora vinsterna först när huvuddelen av fordonen är själv- körande. Då kan kolonnkörning även med personbilar etableras med avstånd på ner mellan fordonen. I korsningar med trafiksignaler uppkommer de stora effektivitetsvinsterna vid andelar av självkörande fordon på mellan . Inget av våra utredningsalternativ förutsätter andelar SDV som når upp till de nivåer där, enligt Trafikanalys (2015a), de stora vins- terna uppkommer. På mycket lång sikt är det dock möjligt att teknik- utvecklingen medför effektivitetsvinster utöver de vi beräknat. De kan komma att utnyttjas i form av ökad trafik när köer och trängsel minskar, men också till andra ändamål såsom cykel- och gångvägar, byggnader eller parker. Smalare gator kan frigöra mark med högt alternativt värde i framför allt stadskärnor/storstäder. 6.1 Lastbilstrafik med SDV Genom kolonnkörning kan bränsleförbrukningen och därmed ut- släppen till miljön minskas på grund av att fordonen i kolonnen får ett minskat luftmotstånd. Kolonnkörning är endast aktuellt för fordon i fjärrtrafik. Trafikanalys (2016f) har studerat de förväntade effekterna av kolonnkörning. En bränslebesparing på i genomsnitt för fordonen i kolonnen kan vara rimlig enligt den studien. Besparingen gäller främst fordonen inne i kolonnen, varför besparing- arna är beroende av hur långa kolonner som kan etableras. Även jämnare körning utanför kolonner kan bidra något till minskad bränsleförbrukning. Besparingen består av minskad drivmedelskostnad samt minskade kostnader för luftföroreningar och koldioxidutsläpp. Med en minskad bränsleförbrukning på för fjärrlastbilar skulle det bli en minskad samhällsekonomisk kostnad med SDV i de olika utred- ningsalternativen. Vi utgår i vår exempelkalkyl från att är andelen fordon i kolonnkörning högst och antas av fordonen i fjärrtrafik köra i kolonn. Besparing av förarkostnader för fjärrtrafik Besparingarna av kolonnkörning kan bli avsevärt större om de själv- körande fordonen även kan framföras utan förare ombord. Fjärr- fordon kan även framföras utan förare ombord utan att det sker i kolonnkörning. Alternativt följer föraren med, för att ta hand om fordonet vid avrese- och ankomstterminalen, men kan utföra andra arbetsuppgifter än att framföra fordonet under vägen. Det senare minskar i sin tur behovet av administrativ personal inom åkerierna eller färre antal chaufförer om behovet av stopp för vilotider minskar. I vår exempelkalkyl för räknar vi åter med 25 procents andel av fordonskilometer med SDV sker utan förare, och med en femtio- procentig andel . Besparing av förarkostnader, andra fordon Förutsättningarna för att lastbilar ska kunna framföras förarlöst är större för fjärrtrafik, i synnerhet i kolonnkörningar, än om fordon framförs ett och ett i exempelvis städer. Ännu större besparingar kan dock göras om inte enbart fjärrfordonen kan framföras förarlöst. De ytterligare vinster som kan erhållas 2030 genom förarlösa distribu- tions- och anläggningsbilar är dock betydligt mindre eftersom de står för en liten andel av den totala trafiken med SDV. Vi antar att distributionsbilar endast kör av de fordons- kilometer som genomförs med SDV utan förare , medan an- läggningsbilar har samma andel som fjärrfordonen, . Andelarna antas vara för båda fordonen . Hur olycksriskerna påverkas genom förarlösa fordon i godstrafik är oklart. På kort sikt under teknikutvecklingen kan det till och med finnas en ökad olycksrisk, men därefter är det rimligt att utgå från att tekniken inte släpps fram förrän den är så säker att olycksrisken minskar. sker en trendmässig minskning av vägtrafikolyck- orna även utan SDV, och redan nivå 2 med förarassistans kan med- föra en lägre olycksrisk. Beräkningarna kan därför ses som ett uttryck för skillnaden i olycksrisk jämfört med nollalternativets olycksrisk. Värderingen beror på antal tillkommande fordonskilometer med SDV, den marginella olycksvärderingen per kilometer (per kilometer för distributionsbil, per kilometer för övriga) samt med hur mycket olycksrisken minskar. Till 2030 utgår vi från en minskad olyckskostnad på jämfört med olyckskostnaden . Om olyckorna ändå minskar av andra skäl innebär det vi räknar med egentligen en större procentuell minskning. Till 2050 räknar vi med en större olycksminskning så att kostnaden reduceras jämfört med nollalternativet. Nygenererad trafik genom lägre generaliserad transportkostnad Vi väljer en priselasticitet för fjärrtransporter på -0,8 baserat på (2013). För distribution och anläggning finns inga direkta sub- stitut med andra transportmedel och priselasticiteten bör därför vara lägre. Vi antar därför en priselasticitet på -0,5 för de typfordonen. Med tanke på den begränsade potentialen för överflyttning mellan järnväg och lastbil antar vi att av trafikökningen för fjärr- lastbil kommer från järnvägstrafik och resten är nygenererad trafik. Vi utgår från att för fjärrfordon kommer den lägre kostnaden för bränslebesparing i kolonnkörning och minskat antal förare att resul- tera i lägre pris, vilket ökar trafiken. av den antas enligt föregående avsnitt överflyttas från järnväg, resten vara nygenererad. En tioprocentig sänkning av den generaliserade transportkostnaden bedöms således leda till en åttaprocentig ökning av trafiken. För övriga fordon räknar vi inte med någon överflyttning från järnväg och en lägre elasticitet på -0,5. För fjärrfordonen leder det till en ökad trafik med 2030 och 2050. Enligt vad som förklarades i avsnitt 2.7 räknar vi dessutom upp besparingen på grund av att marginalkostnadsprissättning inte råder på den aktuella primära marknaden. Eftersom av den ökade trafiken kommer från järnväg, ska besparingen också justeras ned med det uteblivna värdet av minskade järnvägstransporter. Skillnaden mellan pris och marginalkostnad för att transportera gods på tåg (motsvarande en fordonskilometer med lastbil) är . Från besparingen dras därför detta belopp multiplicerat med den ökade trafiken i kilometer. Vi räknar med att även distributions- och anläggningsbilar delvis framförs utan förare. För distributionsbil blir trafikökningen 2,6 pro- cent 2050. För anläggningsbil är motsvarande ökningar . Ökade kapitalkostnader för fordon Förarlösa fordon kräver teknik som inte finns installerad i dagens fordon, eller i framtidens manuellt framförda. Den ökade kapital- kostnaden är den viktigaste ökade kostnaden som är direkt relaterad till godstransporter, och som de ökade nyttorna ska ställas mot. I kapitel 5 återkommer vi till ett resonemang om trafikslags- Den högre kostnaden för SDV- fordon har uppskattats genom ett påslag på de kostnadsposter som är kapitalkostnader i kalkylen: värdeminskning (avskrivning), ränta samt IT och försäkringskostnader. Kostnaden för den mer avancerade tekniken skulle eventuellt kunna motverkas av att fordonen kan tillverkas billigare om olycks- risken minskar, så att kapitalkostnaden netto blir oförändrad eller till och med minskar. Tabell 6.1 visar effekten av kapitalkostnaderna med våra antaganden. När tekniken är ny antar vi att kapital- kostnaden per fordonskilometer är högre än (se ökade kostnader med 0,65 respektive utvecklats och produktionen av fler fordon leder till stordriftsfördelar antar vi att kapitalkostnaden ökar mindre. har vi därför antagit en högre kapital- kostnad per fordonskilometer än . I och med att det finns betydligt fler SDV-fordon detta år ökar den totala kapitalkostnaden till 1,3 respektive 1,9 miljarder. Tabell 6.2 sammanfattar de antaganden vi gjort i exempelkalkylerna. De antaganden som sammanfattas i tabell 6.2 kombineras med de värden som presenterats i kapitel 3 för att genomföra exempelkal- kylerna. Tabell 6.3a visar nyttorna i en samhällsekonomisk exempel- kalkyl med olika andelar SDV och tabell 6.3b kostnaderna. Alla beräkningar är relativt nollalternativet. Med de antaganden och värden som har använts blir nettot av de effekter som har värderats i exempelkalkylen för godstrafik positivt både 2030 och 2050. Insparade förarkostnader är den klart viktigaste nyttan för godstrafik. För att SDV ska bli lönsamt krävs i första hand att en inte oväsentlig andel av fordonen faktiskt framförs utan förare ombord, eller att föraren utför andra arbetsuppgifter som frigör annan personal. Däremot är bränslebesparingen som erhålls genom kolonnkörning av mindre betydelse för den totala lönsamheten. Den totala bespar- ingen för bränsle blir i exempelkalkylen , medan hela förarkostnaden bortfaller. I vår exempelkalkyl för är be- sparingen på förare ungefär 13 gånger så stor som på drivmedel. Effekten på olycksrisken jämfört med nollalternativen är svår- bedömd, dels för att säkerheten med självkörande fordon ännu är oklar, dels för att olyckorna kan komma att minska även utan SDV. Nyttan av den förbättrade trafiksäkerheten kommer främst från trafiken med fjärrfordon, eftersom den står för största delen av fordonskilometer med SDV. Om man beräknar den totala olycks- kostnaden för all trafik i nollalternativet som totalt antal fordons- kilometer multiplicerat med olyckskostnaden per kilometer erhålls en uppfattning om den förbättrade trafiksäkerhetens betydelse. Den totala olyckskostnaden framräknad på detta sätt blir i nollalternativet drygt 2 miljarder. Besparingen 2030 blir således mellan av den totala olyckskostnaden. De ökade kapitalkostnaderna för fordonen med ny teknik, till- sammans med värdet av den uteblivna järnvägstrafiken, är inte lika stora som de erhållna nyttoökningarna något av årtalen, med våra antaganden. är lönsamheten betydligt större än 2030, främst på grund av att ytterligare andelar av en större total trafik sker med SDV, och att kapitalkostnaden också antagits sjunka jämfört med Värdet av den tillkommande trafiken (”ytan B”) blir om alla effekter räknas ihop mellan av den totala ökningen i nettonytta i de olika alternativen. 6.2 Personbilstrafik med SDV Vi använder skillnaden mellan åktidsvärdet för tåg och bil som den minskning av kostnaden av restid som föraren får när bilarna blir självkörande för privatresor. Det innebär en minskning av tids- värdeskostnaden med för alla privata långväga resor och 24 respektive för regionala resor till arbetet respektive övriga resor. är motsvarande värden 65, 33 och . Vi använder det oviktade genomsnittsvärdet och för privatresor. Den minskade restidskostnaden är beräknad som antalet fordons- kilometer med SDV delat med genomsnittshastighet. Detta är sedan multiplicerat med andel privata resor (0,9) och multiplicerat med minskad restidskostnad. Utifrån tidigare studier som refereras i ASEK (2016) gör vi antagandet att den tid som används till arbete vid tjänsteresor med självkörande bil är av restiden. Det innebär en minskning av tidsvärdeskostnaden för de bilförare på tjänsteresor som åker med SDV på 2030 och 2050. Den minskade restidskostnaden är även här beräknad som antalet fordonskilometer med SDV delat med genomsnittshastighet. Detta är sedan multiplicerat med andel tjänsteresor (0,1) och multiplicerat med minskad restidskostnad. Bränslebesparing och sparade miljöeffekter Vi antar att jämnare körning med SDV medför bränsle- besparing. De sparade miljöeffekterna beror i sin tur på bränsle- besparingen och förutsätter en bibehållen andel av bilarna som använder bensin respektive diesel. I exempelkalkylen antar vi att olyckor per fordonskilometer som orsakas av personbilar minskar om bilen är en SDV jämfört med de olyckor en personbil orsakar i utgångs- läget. Detta innebär att om strävan mot nollvisionen har halverat olyckorna så innebär SDV minskade olyckor jämfört med MDV. antar vi liksom för lastbilar att olyckorna minskar . Baserat på refererade uppmätta elasticiteter i avsnitt 4.4 använder vi priselasticiteten -0,6 för persontransporter med bil. För privatresor använder vi per fordonskilometer som ursprunglig GC och för tjänsteresor per fordonskilometer. För privatresor blir den sammanlagda minskningen i GC 0,47 kro- nor per km. Detta satt i relation till ursprunglig GC och efter- frågans priselasticitet innebär att antalet fordonskilometer med SDV för privatresor ökar . Förarna vinner alltså hälften av per fordonskilometer enligt ”rule of the half” 2030. vinner de netto hälften av per fordonskilo- meter. För tjänsteresor blir minskningen i GC per km. Detta satt i relation till ursprunglig GC och efterfrågans priselasti- citet innebär att kvantiteten med SDV för tjänsteresor ökar . För tjänsteresor blir nettonyttan hälften av per fordonskilometer enligt rule of the half . vinner de netto hälften av per fordonskilometer. Baserat på refererade studier i avsnitt 2.7 antar vi att den extra kapitalkostnaden är år liksom för lastbilar. Justeringspost överflyttning från järnväg Om uträkningarna i avsnitt 4.4 används som ett exempel så ska minskade resor med tåg på grund av överflyttning till personbil justeras med en förlorad monopolvinst på per resa som en kostnadspost. Eftersom korspriselasticiteten är låg och person- resor på järnväg är en liten andel av personresorna så antas en tion- del av ökningen av antalet fordonskilometer med personbil med SDV vara överflyttade från järnväg. Alltså läggs en kostnadspost på per fordonskilometer till för av de nya fordonskilometer som sker med personbil. Äldre personer, funktionshindrade och personer utan körkort kan resa med bil själva Med SDV kan personer som inte kan köra bil åka bil själva. Denna post kräver en egen undersökning och vi varken kvantifierar eller värderar den i denna studie. Tabell 6.4 sammanfattar de antaganden vi gör i exempelkalkylerna. De antaganden som sammanfattas i tabell 6.4 kombineras med de vär- den som presenterats i kapitel 4 för att genomföra exempelkalky- lerna. Tabell 6.5a visar nyttorna i samhällsekonomiska exempelkal- kyler för de olika utredningsalternativen för personbil för och tabell 6.5b kostnaderna. Tabell 6.6a visar nyttorna i samhälls- ekonomiska exempelkalkyler för personbil för och tabell 6.6b kostnaderna. Alla beräkningar är relativt nollalternativ A för alter- nativ 1 och 2 och nollalternativ B för alternativ 3 och 4. Med de antaganden och värden som vi använder i exempelkalkylerna blir nettot av de effekter som vi estimerar negativt 2030 och positivt 2050. Anledningen till skillnaden är att kapitalkostnaden för person- bilarna med SDV antas vara högre än kapitalkostnaden för MDV 2030 men högre 2050. En viktig faktor är alltså hur mycket dyrare produktionskostnaden är för SDV än MDV. Den största nyttoposten är minskad restidskostnad med SDV och här blir det avgörande hur mycket man antar att tidsvärdeskostnaden ändras för föraren. Den tredje största posten är bränslebesparing för befintliga bilister samt för även ökad trafiksäkerhet. Trots att tjänsteresor bara står för en tiondel av trafiken så står de för en tredjedel av nyttan av minskad restidskostnad. Det beror på att restidsvärdesminskningen är högre vid tjänsteresor än vid privatresor. De olika utredningsalternativen kan jämföras med varandra. An- ledningen till att utredningsalternativ 2 har större nyttoposter och kostnadsposter än utredningsalternativ 1 är att andelen SDV är större. Detsamma gäller utredningsalternativ 4 jämfört med utredningsalter- nativ 3. Det skulle kunna tänkas att en större andel SDV medför lägre kapitalkostnader på grund av stordriftsfördelar och i så fall borde kapitalkostnaden vara lägre för 2 än 1 och för 4 än 3. Utrednings- alternativ 3 har större nyttor och kostnader än utredningsalternativ 1. Det beror på att den högre andelen SDV i 3 överväger det lägre antalet fordonskilometer totalt i alternativ 3 jämfört med alternativ 1. Detsamma gäller vid jämförelse mellan alternativ 4 och alternativ 2. Även vid denna jämförelse kan tänkas att kapitalkostnaden skulle vara lägre för 3 än 1 och för 4 än 2. Posten att äldre, funktionshindrade och personer utan körkort kan resa själva med personbil med SDV är svår att kvantifiera och värdera men skulle kunna ha betydelse. Vi har inte inkluderat SDV med buss. En anledning till detta är att busstrafiken står för en liten andel av de totala personresorna. Den utgör av de totala personkilometerna på väg och en betydligt mindre andel av antalet fordonskilometer. En annan anledning är att det är svårt att uttala sig om hur SDV kan tänkas slå igenom för busstransporter eftersom det saknas underlag. Det kan tänkas att det är relativt enkelt att implementera självkörande bussar på avgränsade rutter. Den största vinsten av SDV för busstrafik bör, liksom för godstransporterna, vara insparade förarkostnader medan den största kostnaden är ökad kapitalkostnad. Detsamma gäller för taxiresor, vilka står för av antalet fordonskilometer på väg. När det gäller färdtjänst är det oklart om resenärerna skulle vilja eller kunna åka förarlöst eller kan klara resan helt utan assistans från en medföljande person. I det här kapitlet genomför vi känslighetsanalyser, vilket är en naturlig del av en CBA. Känslighetsanalys innebär att man varierar de antaganden som har störst betydelse för resultatet, för att se hur mycket detta påverkar kalkylen i sin helhet. Vi utgår här från våra två exempelkalkyler och varierar ett antagande i taget för att se hur kalkylen förändras. De genomförda alternativa beräkningarna för godstransporter sammanfattas i tabell 7.1. Först visas total nytta och kostnad i originalberäkningen, som presenterades i kapitel 6, därefter nytta och kostnad vid ett antal olika alternativa antaganden. Vi visar för enkelhets skull enbart effekterna för , då förändringarna kommer att ha samma storleksordning . De första tre beräkningarna visar att varken hur mycket trafiken växer eller hur stora andelar SDV har av antalet totala fordonskilometer påverkar förhållandet mellan nytta och kostnad. I båda fallen ökar nytta och kostnad proportionellt, vilket innebär att olika antaganden om trafiktillväxt och SDV-andel inte påverkar slutsatser om huruvida SDV är samhällsekonomiska lönsamt eller inte. Däremot påverkas naturligtvis värdena i miljoner, vilket be- tyder att vid en större trafikökning och/eller större andel SDV så blir nettonyttan i miljoner större. För att kalkylen ska gå från lön- sam till olönsam eller tvärtom måste förändringen i en nyttopost vara proportionellt större eller mindre än förändringen i en kost- nadspost. Det som har störst betydelse för lönsamheten för godstrans- porter är hur stor andel av antalet fordonskilometer med SDV som kan framföras förarlöst. Om andelen fjärrfordon minskar från de vi räknat med i exempelkalkylen till så kommer kostnaden att bli större än nyttan. Däremot påverkas kalkylen lite av hur stora andelar distributions- och anläggningsbilar som är SDV. Det beror främst på att de står för av trafiken, men även på att vi utgår från en mindre andel SDV bland distributionsfordonen. Kapitalkostnaden har också stor betydelse för den samhälls- ekonomiska lönsamheten. I tabellen framgår att även om den för- dubblas från en ökning så är nyttorna större än kostnaderna. För att SDV inte ska vara lönsamt, givet de andra antagandena, krävs att kapitalkostnaden ökar . Olyckskostnaden har en relativt begränsad del av nyttoökningen, vilket medför att även en dubbelt så stor minskning av olycksrisken ger små ytterligare vinster. Den totala nyttan ökar i så fall med . Slutligen har vi räknat på ett alternativ där utsläppen i nollalter- nativet blir mindre till följd av en snabbare övergång till fossilfria bränslen. Därmed blir också nyttan av SDV mindre. Även i det fallet blir effekterna små: den totala nyttoökningen blir i så fall mindre. Tabell 7.2 visar hur ändringen av olika antaganden i exempelkal- kylen påverkar nyttor och kostnader i utredningsalternativ 1 och 2030. Först visas total nytta och kostnad i originalberäkningen, som presenterades i kapitel 6, därefter nytta och kostnad vid ett antal olika alternativa antaganden. När andelarna SDV eller trafikmängden ändras ökar eller minskar nyttor och kostnader proportionellt liksom för godstrafiken. De poster som påverkar lönsamheten mest är hur tidsvärdeskostnaden ändras för föraren, och hur mycket högre kapitalkostnaden är med SDV jämfört med MDV. Anledningen till att olycksminskningen inte har så stor relativ effekt är att trafiksäkerheten i redan är så hög. Utsläppsminskningen blir lägre om fordonsflottan antas få en annan sammansättning av bränsle, men denna effekt har inte heller så stor relativ betydelse. För att nyttorna och kostnaderna som är kvantifierade i kronor för persontransporter ska bli lika stora med de övriga antaganden som görs i exempelkalkylen oförändrade, får kapitalkostnaderna för SDV vara som högst högre än MDV 2030 och Anledningen till att de kan vara högre 2050 är att olyckorna antas minska mer 2050 och att vissa värden antas vara realt högre 2050. För att nyttorna av de kvantifierade effekterna ska bli lika med kostnaderna för de som enbart gäller persontransporter, måste med de övriga antaganden som görs i exempelkalkylen ändringen av tidsvärdeskostnaden med SDV jämfört med MDV 2030 vara större än den som används i exempelkalkylen. Trafikanalys (2015b) skriver att ett mått på att kunna göra annat än köra i en autonom bil är skillnaden 20–i restidsvärde mellan tåg och bil enligt (2016) och att restidsvärdet i är högre för chauffören än passageraren. Dess- utom resonerar de kring att åtminstone till att börja med kan vara resenärer med relativt höga restidsvärden som väljer SDV. Posten att nya grupper av personer kan åka bil själva är inte kvantifierad eller värderad och det går därmed inte att veta hur stor relativ betydelse den har. Kapitalkostnaderna kan minska på grund av ett ökat utnyttjande av fordon genom att det åker fler personer per fordon. Det är i så fall främst ett resultat av att delningsekonomin slår igenom. Om fler bilpooler etableras kan fler använda bilen i stället för att den står parkerad om bilen själv åker till nästa användare – men åker bilen runt för sig själv och parkerar eller hämtar upp personer. Den totala fordonsflottan skulle kunna minska och därmed den totala kapitalkostnaden eftersom varje fordon i så fall totalt kan köras fler mil om de körs , efter- som en del av förslitningen beror på tid snarare än körda fordons- kilometer. Vi har dock avstått från att närmare försöka kvantifiera eventuella sådana effekter. Resultaten av våra exempelkalkyler och känslighetsanalyser framgår i kapitel 6 och 7. Den enskilt viktigaste faktorn för den samhällseko- nomiska lönsamheten med självkörande fordon är just det faktum att föraren frigörs från sina uppgifter. För lastbilstrafiken betyder det att hela förarkostnaden kan sparas in, vilket med ett genomslag för alla typer av lastbilar kan ge den enskilt största samhällsekono- De frigjorda resurserna kan ägna sig åt annan produktion (av varor eller tjänster) och omställningen från manuellt körda till självkörande fordon sker gradvis och där- med troligtvis utan betydande omställningskostnader. För person- bilstrafik är föraren fortfarande med i fordonet, men kan ägna sig åt annat än själva körningen, vilket för den sortens trafik blir den viktigaste nyttoposten. Avgörande för den samhällsekonomiska lönsamheten är också hur kapitalkostnaderna utvecklas. I de ökningar av fordonskost- naden som vi utgår från i våra exempelkalkyler blir den samhälls- ekonomiska lönsamheten osäker på medellång sikt. På lång sikt när utvecklingskostnaderna försvinner och stordriftsfördelarna ökar, blir kapitalkostnaden för fordonen inte lika dominerande och den totala samhällsekonomiska lönsamheten därmed bättre.