Hastighed og indkomst Mogens Fosgerau
Overblik Motivation Teori Empiri Konklusioner
Motivation Gns. hastighed for personbiler på motorveje i det åbne land er 119 km/t (2002) Gns. hastighed for alle køretøjer er steget fra 103 km/t (1986) til 114 km/t (1998) Hvorfor? Hastighedsgrænse ændret i 1992 Antallet af bøder nogenlunde konstant
En generel tendens Forklaring må findes på et fundamentalt niveau Går til økonomisk teori – ser på tid og penge
Figure 1. The average speed on Danish motorways, real GDP per capita and user cost of car use
Litteratur Der findes ikke ret meget om emnet Review af makro-modeller: Indkomst uheld Overholdelse af hastighedsgrænser (”jeg overskrider somme tider hastighedsgrænsen”) og indkomst, interviewdata, lille sample
Teori Grundlag –Bilister ønsker generelt at komme hurtigt frem –Men tid koster penge Bøder Brændstof Komfort (dyrere bil) Sikkerhed (dyrere bil) Fokuserer her på bøder som eneste omkostning for at holde tingene simple
Antagelser Bilister vil gerne hurtigt frem –Tid er penge værd –Værdi af tidsbesparelse svarer til timeløn efter skat –Tidsbesparelse afhænger af hastighed Hastighed koster –Risiko for bøde, hvis hastighedsgrænse overskrides –Bøde afhænger af overskridelse
Antagelser Man får bøde med en vis sandsynlighed Man vælger hastighed for at maksimere sin forventede nytte
Regne regne
Resultater En (i modellens forstand) rationel bilist vil overskride hastighedsgrænsen, når < w/S 0 2 F Der skal gives én bøde per 8000 km, hvis en gns. bilist fra samplet akkurat skal overholde hastighedsbegrænsning med nuværende bødesatser Den aktuelle rate er én bøde per km
Resultater Generelt er hastigheden i modellen givet ved Stiger med indkomst Falder med sandsynlighed for bøde Falder med bødens størrelse Falder med fartgrænse Det er muligt at kompensere for sammenhæng med proportionalt indkomstafhængige bøder
Resultater Hvorfra kender man sandsynligheden for at få en bøde? Man kan estimere sandsynlighed ud fra egen historie Hvis andre er rationelle og hvis man kan gætte deres indkomst ud fra bilmærke etc., kan man gætte deres estimater Man kan udnytte denne information og få mere præcist estimat
Resultater Den enkelte kan således temmelig præcist vurdere sandsynligheden for at få en bøde Simpelthen som antallet af bøder i alt i forhold til det samlede trafikarbejde Dvs. de fleste bilisters estimat af sandsynlig- heden for at få en bøde er tæt på 1/ per km.
Empiri: data observationer af rejser som bilfører uden for hovedstadsområdet mangler indkomst er kortere end 2 km 225 er over 200 km kører langsommere end 20 km/t observationer til brug
Deskriptiv statistik Avg. speedNo. obs. DistanceIncomeLowMediumHighLowMediumHigh
Observationer 1.Hastighed stiger med afstand 2.Hastighed stiger med indkomst i hvert afstandsbånd 3.Indkomstafhængighed øges med afstand 4.Mennesker med højere indkomster rejser længere Tabel mangler kontrolvariable, derfor statistisk analyse
Estimation Hastighed, afstand og indkomst i logs for at reducere variansheterogenitet Hastighed = f(indkomst, afstand, kontroller) Desuden indkomst og afstand i anden samt alle andenordensinteraktioner, hierarkisk baglæns elimination
Estimation FGLS procedure 1.OLS: White test siger heteroskedasticitet 2.Auxiliær OLS af kvadrerede residualer på alle uafhængige variable med mange interaktioner 3.Forudsagte kvadrerede residualer som GLS vægte i original regression 4.White heteroskedasticitetskonsistente variansestimater
Resultater
Resultater Figure 2. Predicted speed at various distances
Resultater Figure 3. The derivative of log(speed) with respect to log(income)
Konklusioner Simpel mikroøkonomisk model, hvor tid har en værdi og der er risiko for bøde Tilstrækkeligt til at forklare sammenhæng mellem indkomst, bøde og sandsynlighed for bøde Model kan udvides med uheldsrisiko, kvalitet af bil, kørselsomkostninger. Ville blot gøre matematikken sværere, kvalitative konklusioner påvirkes ikke
Konklusioner En dansk og rationel (model)bilist vil køre for hurtigt Rationelle bilister kan observere hinandens hastighed og derved opnå en ret præcis vurdering af sandsynligheden for at få en bøde Hvordan virker kampagner?
Konklusioner Forventede sammenhænge genfindes i data Man kører hurtigere, hvis man kører langt tjener flere penge er mand, ung og/eller enlig Målte effekter er nok i underkanten. Effekt af indkomst nok større på motorveje Alder, familietype og køn korreleret med indkomst Vi observerer ikke vejtypen