Measuring the increase in urban motorized passenger mobility in the case of decrease in travel time

Abstract

Ulaşım talep yönetimi politikalarına yönelik deneysel tartışmalar kapsamında yapılan kışkırtılmış ulaşım talep modellemesine yönelik yazın çalışmalarının hemen hemen hepsinde, `motorlu taşıtlarla yapılan ortalama yolculuk süresi kısaldıkça, yapılan toplam yolculuk mesafesi artar` hipotezi test edilegelmiştir. Öte yandan, bu tür araştırmaların hiçbirinde, kışkırtılan yolculuk taleplerinin miktarı ve dağılımı ile ilgili bir ele alış benimsenmemiştir. Bir diğer ifadeyle, önceki çalışmalardan farklı olarak, `yolculuk süresindeki tekil değişimin, toplam yapılan yolculuk mesafelerine etkisi` odaklı bir yaklaşımdan ziyade, `bireyler bazında gerçekleştirilen günlük yolculuk süreleri ile günlük yolculuk sayıları arasındaki etkileşimin incelenmesi` gereksinimi ortaya çıkmış olup, söz konusu gereksinim ekseninde oluşan motivasyonla bu doktora tez çalışması üretilmiştir. İlgili araştırma sorusu çerçevesinde kullanılan veriler, İstanbul metropolitan alanı sınırları içinde 2006 yılında hane halkları bazında yapılan yolculuk anketleri ve saha araştırmaları üzerinden elde edilmiştir. Söz konusu çalışma, İstanbul Büyükşehir Belediyesi'ne bağlı Ulaşım Departmanı'nca yürütülmüştür. Çalışmada kullanılan örneklem büyüklüğü 90.000 hane, örneklem oranı ise % 3 şeklindedir. Bu şekilde 450 adet trafik analiz bölgesi kapsamında 72.000 adet hane halkına ve toplamda 264.000 bireye yüz yüze görüşmeler üzerinden yarı yapılandırılmış derinlemesine anket görüşmeleri uygulanmış olup, toplamda 356.000 günlük yolculuk, yolculukların başlangıç ve bitiş bilgilerinin de dâhil olduğu detaylarıyla kaydedilmiştir. Söz konusu saha araştırması anketlerine yönelik cevaplanma oranı ise % 80 'dir.Bireyler bazında toplanan bu tür toplulaştırılmamış bir veri seti ile çalışma olanağının sağlanması, denek yorgunlukları kaynaklı örneklem hatalarının ve yanıltıcı verilerin en aza indirilmesinde hayati önem taşımaktadır. Bu noktada, hane halkı düzeyinde yapılan araştırmalara kıyasla çok daha etkili ve gerçeği yansıtan verilerin oluşturulması olanağı artmaktadır. Şöyle ki, hane halkı düzeyinde yapılan araştırmalarda her bir hane içerisinden seçilen denek, hanenin diğer üyelerinin gerçekleştirdikleri günlük yolculukları hatırlamayabilir ve/veya tamamlanması uzun süren anketler boyunca yorulmalarını takiben yanıltıcı bilgiler verebilir. Bu bağlamda, tüm İstanbul için üretilen büyük bir veri seti ile çalışılması durumunda meydana gelebilecek toplulaştırılmış ölçüm ve gözlem hatalarının oldukça büyük değerlere işaret etmesi kaçınılmaz olacaktır. Ulaşım talep modelleri yazınında yaygın olarak kullanılan hane halkı bazında üretilen verilerin aksine, bu tez çalışması kapsamında bireyler bazında üretilen veriler üzerinden çalışılmasının sebebi budur. Ek olarak, tez çalışmasına konu olan saha çalışması kapsamında seçilen örneklem birimleri için kesinlikle ikame yapılmaması ilkesi benimsenmiştir.Motorlu taşıtlarla gerçekleştirilen kentsel hareketliliğe yönelik kışkırtılmış talebin ölçülmesine yönelik olarak ortaya konulan araştırma çerçevesinde iki temel değişken tanımlanmıştır. Bunlar: her bir yolcu bazındaki günlük toplam motorlu yolculuk sayısı ve her bir yolcu bazındaki günlük toplam yolculuk süresidir. Bu noktada, yolculuk süresi değişkeni, her bir yolcuya yönelik genelleştirilmiş yolculuk maliyeti fonksiyonunun ana bileşeni olarak ele alınmıştır. Bir diğer ifadeyle, yolculuk sürelerindeki değişimin, günlük motorlu taşıt yolculukları üzerindeki tekil etkilerinin hesaplanması hedeflenmiştir. Böylesi bir araştırma çerçevesinde ise, ekonometrik model yaklaşımları bağlamında üç temel problemle karşılaşılmıştır. Bunlar: günlük motorlu yolculuk sayısı verisinin normal dağılmayan bir sayım verisi olması, günlük yolculuk sayıları verisinin çok sayıda sıfır gözlemi içermesi ve günlük yolculuk süresi değişkeninin içsel bir değişken olma özelliği göstermesi şeklindedir. Bu bağlamda, sırasıyla Poisson Bağlanım Modeli, Negatif Binom Dağılımlı Bağlanım Modeli, Örneklem Seçimli Bağlanım Modeli, Örneklem Seçimli Poisson Bağlanım Modeli, Araç Değişkenli Poisson Bağlanım Modeli, Araç Değişkenli Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Poisson Bağlanım Modeli, Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanımı Modeli ortaya konulmuştur. Bireyler bazındaki günlük yolculuk sayısı verisinin normal dağılmayan bir sayım verisi olması, ekonometri yazınında sayım verisi modelleri olarak öne çıkan Poisson Bağlanım Modeli ve Negatif Binom Dağılımlı Bağlanım Modeli yapılarını gündeme getirmiştir. Günlük yolculuk sayıları verisi içerisindeki yaygın sıfır gözlemler dolayısıyla ise Örneklem Seçimli Bağlanım Modeli, Örneklem Seçimli Poisson Bağlanım Modeli ve Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Model yapıları öne çıkmıştır. Yolculuk süresi verisinin, yolculuk sayıları modellerine yönelik içsel bir veri yapısı sergiliyor oluşu ise, Araç Değişkenli Poisson Bağlanım Modeli, Araç Değişkenli Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Poisson Bağlanım Modeli, Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanımı Modeli yapılarını öne çıkarmıştır. Araştırma çerçevesinde bahsi geçen iki temel değişken arasındaki tekil etkinin tahmin edilmesine yönelik ortaya konulan bir model yapısının, söz konusu üç problemle de aynı anda başedebilecek tutarlı ve anlamlı sonuçlar üretmesi beklenmektedir. Bu noktada, bir yandan, ortaya konulan tüm model yapılarının, normal dağılmayan bir sayım verisi olan günlük yolculuk sayılarının modellenmesinde kullanabileceği açıkça söylenebilir. Öte yandan, günlük yolculuk sayıları verisi içerisindeki sıfır gözlemler sorunsalıyla (ekonometrik model yaklaşımı açısından) baş edebilmesi mümkün olmayan modeller grubunda ise Poisson Bağlanım Modeli, Negatif Binom Dağılımlı Bağlanım Modeli ve Araç Değişkenli Poisson Bağlanım Modeli yer almaktadır. Ek olarak, tekli indeks modeller grubunda olan Poisson Bağlanım Modeli, Negatif Binom Dağılımlı Bağlanım Modeli ve Örneklem Seçimli Poisson Bağlanım Modeli yapılarının hiçbiri, yolculuk süreleri değişkeninin içselliği ile baş edememektedir. Dolayısıyla, çok değişkenli model yapıları grubunda yer alan Araç Değişkenli Poisson Bağlanım Modeli, Araç Değişkenli Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Poisson Bağlanım Modeli, Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanımı Modeli yapıları, yolculuk sürelerinin içselliğine yönelik uygun model yapıları olarak değerlendirilmiştir. Söz konusu üç teknik problemin aynı anda çözümlenebileceği modeller tartışmasında ise, yukarıda değinilenler ışığında, Araç Değişkenli Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Poisson Bağlanım Modeli, Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanımı Modeli yapıları öne çıkmaktadır. Ancak, Araç Değişkenli Sıfır Gözlemlerden Arındırılmış Poisson Bağlanım Modeli de, ana bağımlı değişkene (günlük yolculuk sayıları) yönelik yapılan ortalama ve varyans değerlerinin eşit olduğuna yönelik varsayımın çürütülmesi dolayısıyla elenmiştir. Sonuç olarak, geriye kalan Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli ve İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanımı Modeli, söz konusu araştırma çerçevesine en uygun iki model yapısı olarak öne çıkmışlardır. Genelleştirilmiş Eşanlı Denklem Sistemleri Modeli sonuçlarına göre, günlük yolculuk sürelerindeki 10 dakikalık bir azalma, tüm İstanbul için günlük mevcut toplam 21 milyon motorlu taşıt yolculuklarına ek olarak günlük 261 bin 250 ilave motorlu taşıt yolculuğun, ve her bir yolcu için % 1,2 yolculuk artışına referansla, yapılmasına sebebiyet vermektedir. Bu noktada, bireyler bazındaki günlük ortalama yolculuk sürelerindeki olası 10 dakikalık bir azalmanın, günlük mevcut 14 milyon motorlu taşıt kullanımına (21 milyonluk toplam günlük yolculuğa referansla) ek olarak 174 bin 167 motorlu taşıtın günlük motorlu yolculuk trafiği sayımlarına eklenmesi sonucunu doğuracağı tahmin edilmiştir. Öte yandan, İki Aşamalı En Küçük Kareler Bağlanım Modeli sonuçlarına göre ise, yolculuk sürelerindeki aynı miktarda olan azalma (10 dakika), tüm İstanbul için günlük 1 milyon 19 bin ek (21 milyon yolculuğa ek olarak) motorlu taşıt yolculuğu (her bir yolcu için % 11,4 yolculuk artışı) yapılmasına neden olmaktadır. Söz konusu bulgu ise, günlük ilave 793 bin 333 ilave motorlu taşıtın (14 milyon günlük motorlu taşıta ek olarak) günlük motorlu taşıt trafiği sayımlarına ekleneceğine işaret etmektedir. Motorlu yolculukları gerçekleştiren yolcuların yolculuk sürelerine bağlı yolculuk yapma hassasiyetlerinin ölçüldüğü tekil etki tahminlerinin, birbirlerine opsiyonel olarak ileri sürülebilen söz konusu iki model yapıları içindeki farklılıklardan kaynaklanıyor olabilir. İlgili model yapıları arasından seçim yapılabilmesi için ise, farklı ülkelerin farklı illerine yönelik daha fazla deneysel çalışmaya ihtiyaç duyulduğu açıktır. Bu tez çalışması, böylesi bir çerçevenin başlatılması gibi bir misyonu üstlenmiştir. Tez kapsamında ortaya konulan söz konusu deneysel bulgular ışığında, ulaşım planlaması ve yolculuk talep modelleri yazınına yönelik üç temel çarpan etkisi ileri sürülebilir. Bunlardan ilki, günlük yolculuk sürelerinin günlük yolculuk sayıları üzerindeki tekil etki tahminlerinin, klasik dört aşamalı yolculuk talep tahmini modellerine entegre edilebilmesiyle ilgilidir. Burada, klasik dört aşamalı modellerin ilk ayağı olan yolculuk üretimlerinin modellenmesi aşaması, doğrudan günlük yolculuk sayıları tahminleriyle ilişkilendirilebilir. Klasik dört aşamalı modellerin dördüncü ve son adımı olan ağ ataması aşamasının matematiksel çıktısı olan toplam sistem yolculuk süresi değişkeni ise, doğrudan günlük yolculuk süreleri verisiyle ilişkilidir. Bu bağlamda, tek yönlü ilerleyen klasik dört aşamalı yolculuk talebi tahmin modelleri, dördüncü aşama sonrasında elde edilecek olan toplam sistem yolculuk süresi (günlük yolculuk sürelerine referansla) tahminlerinin birinci aşamanın bir çıktısı olan günlük yolculuk sayıları tahminlerini tekrardan etkileyecek ve bu işlem iki değişken arasındaki optimum denge yakalanana dek bir döngü olarak devam edecektir. Böylelikle, statik ve tek yönlü ilerleyen klasik dört aşamalı yolculuk talebi tahmin modelleri, döngüsel ve çok yönlü bir yapıya evrilebilecektir. İkinci olarak, `yolculuk yapma potansiyeli olan bir bireyin harcadığı günlük yolculuk süresindeki bir birimlik bir azalmanın, ilgili birey bazında günlük kaç adet yolculuğu tetikleyeceği` şeklinde kurgulanan bir araştırma sorusuna yönelik deneysel bulgular, ulaşım talep yönetimi politikalarının formüle edilmesi, izlenilmesi ve değerlendirilmesi süreçlerinde kullanılabilecek olmaları açısından tezin ikinci çarpan etkisi olara ifade edilebilir. Bu noktada, yolculuk sayılarını en çok etkileyen parametreler belirlenerek, söz konusu politikalar bu parametreler üzerinden geliştirilebilecek ve kentsel ölçekteki motorlu taşıtlar aracılığıyla gerçekleştirilen hareketliliğin en aza indirilmesine yönelik performans göstergeleri de yine aynı parametrelerin zaman içerisindeki değişimleri üzerinden tanımlanabilecektir. Tezin üçüncü ve son çarpan etkisi ise, söz konusu deneysel bulguların, herhangi bir ulaşım projesine yönelik fayda ve maliyet analizlerine entegre edilebilmeleri olarak ifade edilebilir. Şöyle ki, yolculuk süreleri, her bir bireyin yolculuk maliyetlerinin bir ölçümü olarak ele alınabilir ve bireyler bazında yapılacak olan zamanın para değeri araştırmalarını takiben yolculuk süreleri modellenebilir. Akabinde ise, herhangi bir ulaşım projesi/yatırımı sonrası oluşabilecek yolculuk süresi değişimleri tahmini üzerinden günlük yolculuk sayılarına olan etkiler modellenebilir. Günlük yolculuk sayıları değişimi üzerinden ise, her bir motorlu ek taşıt yolculuğunun çevresel etkileri (gaz emisyonu, hava kirliliği, vs) irdelenebilir. Böylelikle, ulaşım projelerine yönelik fayda ve maliyet analizlerine farklı boyutlar kazandırılabilecektir.

Unlike any previous researches of urban passenger mobility demand reference to the travel demand behaviors of the individuals, this thesis firstly proposes a measurement focusing specifically on the interrelation between the travel times of the individuals and the number of motorized trips they exhibit in a day. It is the first time in the literature that the related measurement focuses on the additional number of daily motorized trips -instead of focusing on measuring vehicle miles traveled- as a result of decrease in daily motorized travel time. This research has been developed with pure individuals based cross-section data, which is gathered via 2006 household Origion- Destination (O/D) survey of İstanbul metropolitan area. The survey was conducted by the Department of the Transportation of the Metropolitan Municipality of İstanbul. In this survey, a total of 264,000 passengers -belonging to 72,000 households- were interviewed face to face, and a total of 356,000 daily trips were recorded between 451 Traffic Analysis Zones (TAZs) defining 203,401 distinct movements. In addition, the response rate of this field survey is 80 %. That type of pure individuals based data collection process would have made sampling errors dramatically decrease owing to the direct usage of individuals based data (without any sampling replacement) instead of the household based ones. In this sense, respondent's fatigue would have been eliminated, which would refer to the prevailing problem in travel demand models in literature. That is to say, any selected respondent in the household, who would most probably be the household head, would produce biased data due to the case called respondent's fatigue in that the selected respondent would not know or remember some amounts of trips of all members of the related hosehold during the process of long-lasting travel surveys. Hereby, for large samples, the data would be dramatically biased, so this study would be one of the rare studies in literature, taking this into consideration. Secondly, the new way of measuring induced urban passenger mobility demand has been proposed via grasping the coefficient of the marginal effect between the `daily number of motorized trips` and `daily motorized travel time` of each passenger. Herein, the variable called total daily motorized travel time has been taken as the major component of the generalized cost function as an explicit proxy variable. In an other words, unlike most researches on urban passenger mobility demand, this thesis does not introduce exogeneous measures of accessibility or generalized cost of travel, but instead uses the survey data on reported daily travel times to approximate each individual's generalized cost of travel.Reference to the methodological framework of this research, three technical obstacles have been encountered, namely the non-linearity of number of daily motorized trips per passenger (as a count variable), excess amounts of zero observations in the number of daily motorized trips per passenger, and endogeneity of motorized travel time of each passenger. If non of these technical obstacles did not occur, classical Linear Regression Model (LRM) would be implemented on the main dependent variable called daily number of trips exhibited by each motorized passenger. On the other hand, in the context of these three technical obstacles, there have been asserted a number of models as benchmarks, namely Poisson Regression Model (PRM), Negative Binomial Regression Model (NBRM), Sample Selection Model (SSM), Sample Selection Poisson Regression Model (SSPRM), Instrumental Variable Poisson Regression Model (IVPRM), Instrumental Variable Zero Truncated Poisson Regression Model (IVZTPRM), Generalized Simultaneous Equations Model (GSEM), and Two Stages Least Squares Model (2SLS). Each of these model structures has been proposed as a benchmark for others reference to the related three technical obstacles so as to find the most convenient model structure for such a research. In this sense, it is also to be mentioned that there has been no clear explanation in literature for a system of equation in that one equation is linear, while the second one is non-linear in the case that one of the dependent variables is endogeneous. Thus, the methodological effort of the thesis refers to exploring possible ways to deal with such a case. The first technical obstacle with refers to the count nature of the main dependent variable of the research, called daily number of motorized trips per passenger, necessitates to take count models into account. In this context, PRM and NBRM come into considerations so as to model this dependent variable. Furthermore, for the second technical obstacle -related to the excess amounts of zero observations in the daily number of the motorized trips of a passenger- SSM, SSPRM and Zero Truncated Model (ZTM) structures come into considerations. Besides, for the third technical obstacle –related to the endogeneity of motorized travel time of each passenger- IVPRM, IVZTPRM, GSEM, and 2SLS model structures come into prominence. Selection among all these models is directly related to the three technical obstacles with reference to two main variables. In other words, the most convenient model structure, modelling the inter-relationship between daily number of trips and daily travel time of passengers, is expected to be able to cope with all these three technical obstacles together. On one hand, all these models are able to cope with the count nature of the main dependent variable, called daily number of motorized trips of a passenger. On the other hand, excess zero observations in the counts of the daily trips of a passenger are not able to be tackled with by PRM, NBRM, and IVPRM structures. Furthermore, with reference to the endogeneity of daily travel time of passengers, none of the single index models, namely PRM, NBRM, and SSPRM is able to produce consistent and efficient estimations. At this juncture, multi-equations model structures such as IVPRM, IVZTPRM, GSEM, and 2SLS are preferred. In the light of these eliminations ,according to the related technical obstacles, three model structures, namely IVZTPRM, GSEM, and 2SLS have been remained. But, IVZTPRM has also been eliminated among these, since the assumption of equidispersion for the dependent variable of the Poisson Regression Model has been failed. Herein, it is meant that the PRM structure statistically assumes that mean and variance of the dependent variable (number of daily motorized trips per passenger) are equal to each other. On the other hand, according to the equidispersion test for the daily counts of motorized trips per passenger, the mean and variance of this variable are not equal to each other, which have been detailly exhibited in the chapter of the thesis called Model Results. Hence, only GSEM and 2SLS have been remained as the optional convenient models for the research of thesis. Non-linear structure of elasticity estimate of these models might further allow someone to estimate the spatial variation of generative impact of induced urban passenger mobility and to integrate it into the trip generation models since it is possible to account for the individual characteristics in the estimation of elasticities as long as researchers have disaggregated spatial data.According to the results of GSEM, a ten minute decrease in average motorized travel time (26 % decrease in travel time) makes daily number of motorized trips increase by 1.2 % per passenger, which refers to 261,250 more motorized daily trips - with refers to the 174,167 more motorized vehicles in the daily traffic- in addition to the 21 million total daily trips (14 million motorized vehicles in a day) in İstanbul. On the other hand, with refers to the results of 2SLS, the same amount of decrease in average motorized travel time makes daily number of motorized trips increase by 11.4 % per passenger, which refers to 1.19 million more motorized daily trips in total – with reference to 793,333 more motorized vehicles in the daily traffic- in addition to the 21 million daily motorized trips (14 million daily motorized vehicles) in İstanbul. Herein, 2SLS gives much higher marginal effect estimation when compared to the one of GSEM. Such a difference between the related marginal elasticity estimations of these two optional models would be caused by the difference in their model structures, which would have made the travel time sensitivities of passengers decrease significantly in the case of GSEM when compared to the one of 2SLS. The selection among these two model structures would be a kind of state of art for researchers, which requires more similar future studies. The potential multiplication effect of all these empirical findings of the thesis are able to be explained by three frameworks. The first is that these marginal elasticity estimations would be able to be integrated into the classical four stages travel demand models, namely trip generation stage, trip distribution stage, modal split stage, and network assignment. In this context, the number of daily motorized trips would be the outcome of the first stage called trip generation models, while the daily motorized travel time would be the outcome of the last stage called network assignment, since the network assignment stage systematically produce total system travel times (TSTT) by its nature. Hereby, the static nature of the classical travel demand models would be transformed into more iterative framework. Secondly, subsequent to detection of the prominent factors generating daily motorized trips in the case of İstanbul according to the related model results, these prominent factors are able to be benefited in formulating any travel demand management policy in a similar developing country, which would partly be different from the developed ones.Lastly, the empirical findings of this thesis would strengthen the basis of cost & benefit analysis of any transportation project in urban scale, since the travel time refers to a kind of proxy in measuring travel cost per passenger.