7 Conclusie en aanbevelingen
7.2 Aanbevelingen
Dit onderzoek heeft een eerste aanzet gegeven om de totstandkoming van de
vervoermiddelkeuze van Nederlanders van 18 jaar en ouder te verklaren op basis van een
activity-based model. Zoals hierboven beschreven is heeft dit onderzoek daarbij al een aantal
waardevolle inzichten voortgebracht. Om in toekomstig onderzoek naar de
vervoermiddelkeuze van Nederlanders nauwkeuriger te kunnen zijn worden hier een aantal
aanbevelingen gedaan.
Er is met dit onderzoek meer inzicht verworven in de invloed van individuele-, huishoudens-
en contextuele kenmerken op de vervoermiddelkeuze, en heeft de relevantie van het gebruik
van activity-based modellen voor het voorspellen van die keuze aangetoond. Voor
toekomstig onderzoek naar vervoermiddelkeuze, zowel in de academische wetenschap als in
de praktijk, wordt dan ook aanbevolen om vanuit deze activity-based modellen te werken.
Mogelijke belangrijke onderdelen die eveneens de vervoermiddelkeuze bepalen ontbreken in
dit onderzoek. Om tot een uiterst nauwkeurige voorspelling te komen van de
vervoermiddelkeuze, moeten deze onderdelen worden meegenomen in toekomstig
onderzoek.
Wat allereerst ontbreekt in dit onderzoek is inzicht in de complete tour van een individu, de
aaneenschakeling van verschillende verplaatsingen. In toekomstig onderzoek naar reisgedrag,
en vervoermiddelkeuze in het bijzonder, is het van belang om deze tour-structuur te
beschouwen. Het ligt namelijk zeer voor de hand dat de keuze voor een vervoermiddel voor
een bepaalde activiteit invloed heeft op de vervoermiddelkeuze voor een daarop direct
Een tweede aanbeveling is om in toekomstig onderzoek naar reisgedrag meer te richten op
stedelijke, inter-stedelijke en regionale niveaus. De organisatie van vervoersystemen is
allereerst vaak op een stedelijk, inter-stedelijk of regionale schaal georganiseerd. Het is zo
mogelijk om in die onderzoeken rekening te houden met de aanbodzijde van vervoer op de
vervoermiddelkeuze. Ook is het voornamelijk op deze schaalniveaus waarbinnen de
vervoersproblematiek zich afspeelt, denk aan files tussen steden of de luchtkwaliteit in steden
(Koppelman & Bhat, 2006). Wanneer het doel is deze problematiek aan te pakken is, ligt het
voor de hand om onderzoek te doen op die schaalniveaus.
Een derde punt van aandacht is om meer rekening te houden met de keuzemechanismen die
de uiteindelijke keuze bepalen. Dit kan worden gedaan door zowel te richten op de
psychologische waarden als op de economische waarden gekoppeld aan de verschillende
vervoermiddelen. De kosten (tijd en geld) als de waardering verbonden aan een bepaald
vervoermiddel zijn belangrijke aspecten voor de vervoermiddelkeuze en hoogst
waarschijnlijk verschillend per reismotief.
In het streven naar een evenwicht tussen de mobiliteitsvraag en het infrastructurele aanbod, is
een nauwkeurig activity-based model dat vervoermiddelkeuze voorspelt noodzakelijk.
Wanneer men wilt nagaan of het infrastructurele aanbod in de toekomst goed aan blijft
sluiten op de mobiliteitsvraag moeten dit soort modellen gebaseerd op activiteiten worden
gebruikt. Gecombineerd met inzicht in zowel (toekomstige) sociaal demografische als
maatschappelijke verschuivingen is het mogelijk de ontwikkeling van de mobiliteitsvraag te
voorspellen. Een goede voorspelling van de vervoermiddelkeuze, zegt dus uiteindelijk een
keuzemogelijkheden aanbieden die passen bij de gebruikspatronen en levensstijlen van de
Literatuurlijst
Axhausen, K. W. & Garling, T. (1992) Activity-based approaches to travel analysis: concep- tual frameworks, models, and research problems. In: Transport Reviews, 12(4), pp. 323–341.
Anable, J. (2005) Complacent car addicts, or aspiring environmentalists? Identifying travel behavior segments using attitude theory. In: Transport Policy, 12, pp. 65-78.
Banister, D. (1997) Reducing the need to travel. In: Environment and Planning B: Planning and Design, 24, pp. 437-449.
Bhat, C.R. & Koppelman, F.S. (1993) A conceptual framework of individual activity pro- gram generation. In: Transportation Research, 27A(6): pp. 433–446.
Bhat, C.R. & Misra, R. (1999) Discretionary activity time allocation of individuals between in-home and out-of-home and between weekdays and weekends. In: Transportation, 26 (2) pp. 193–229.
Bhat, C. R., Guo, J. Y., Srinivasan, S. & Sivakumar, A. (2004) A Comprehensive Econometric Microsimulator for Daily Activity-Travel Patterns. In: Transportation Research Record, 1894, pp. 57-66.
Bradley, M., Bowman, J.L. & Griesenbeck, B. (2010) SACSIM: an applied activity-based model system with fine-level spatial and temporal solution. In: Journal of Choice Modelling, 3 (1), pp. 5–31.
Busemeyer, J. T. & Townsend, J. T. (1993) Decision Field Theory: a dynamic-cognitive ap- proach to decision making in an uncertain environment. In: Psychological Review, 100, pp. 432–459.
Bowman, J. L. & Ben-Akiva, M. (1997) Activity-based travel forecasting. In: Recommenda-
tions and Compendium of Papers from the Activity-Based Travel Forecasting Conference,
New Orleans, LA, USA, pp. 3–36.
Cervero R. (2002) Build environments and mode choice: toward a normative framework. In: Transportation Research Part D, 7, pp. 265-284.
Davidson, W., Donnelly, R., Vovsha, P., Freedman, J., Ruegg, S., Hicks, J., Castiglione, J. & Picado, R. (2007) Synthesis of first practices and operational research approaches in activity- based travel demand modeling. In: Transportation Research Part A, 41 (5), pp. 464–488.
Ettema, D. and Timmermans, H. (1997) Theories and models of activity patterns. In: D. Ettema and H.Timmermans (Eds) Theories and Models of Activity Patterns: Activity-Based
Approaches to Travel analysis, pp. 1–36 .Oxford: Pergamon.
Frank, L. & Pivo, G. (1994) Impacts of mixed use and density on utilization of three modes of travel: Single-occupant vehicle, transit, and walking. In: Transportation Research Record, 1466, pp. 44–52.
Frandberg, L. & Vilhelmson, B. (2011) More or less travel: personal mobility trends in the Swedish population focusing gender and cohort. In: Journal of Transport Geography,19, pp. 1235-1244.
Garling, T., Gillholm, R. & Garling, A. (1998b) Reintroducing attitude theory in travel be- haviour research, In: Transportation, 25, pp. 129–146.
Golledge, R.G. & Stimson, J.R. (1987) Analytical Behavioural Geography. Kent: Croom Helm.
Gregory, D., Johnston, R., Pratt, G., Watts, M. & Whatmore, S. (2009) The dictionary of human geography. Wiley-Black Well: West Sussex.
Hensher, D. & King, J. (2001) The leading edge of travel behaviour research, in: D. Hensher (Ed.) In: Travel Behaviour Research: The Leading Edge, pp. 1–6.Oxford: Pergamon.
Jeekel, H. (2011) De autoafhankelijke samenleving. Delft: Eburon.
Jorritsma, P., Berveling, J. & Waard, J. (2013) Waarom jongvolwassenen de auto minder gebruiken, een analyse van de veranderde (auto)mobiliteit van Nederlandse jongeren van 18- 30 jaar. Colloquium Vervoersplanologisch Speurwerk, Rotterdam.
Justen, A., Martinez, F. J. & Cortez, C. E. (2013) The use of space–time constraints for the selection of discretionary activity locations. In: Journal of Transport Geography, 33, , pp. 146–152.
Karsten, L. (2005) It all used to be better? Different generations on continuity and change in urban children’s daily use of space. Children’s Geographies, vol. 3, p. 275-290.
Kitamura, R. (1988) An evaluation of activity-based travel analysis. In: Kluwer Academic Publishers,15, pp 9-34.
Kitamura, R., Mokhtarian, P.L. en Laidet, L. (1997) A micro-analysis of land use and travel in five neighborhoods in the San Francisco Bay Area. In: Transportation, 24(2), pp.125–158.
Koppelman, F. S. & C. Bhat. (2006) A self instructing course in mode choice modeling: multinomial and nested logit models. Prepared for US Department of Transportation Federal Transit Administration.
Krygsman, S. (2004) Activity and travel choice(s) in multimodal public transport systems, Ph.D. Urban and Regional research center Utrecht, Universiteit Utrecht.
Kuhnimhof, T., Armoogum, J., Buehler, R., Dargay, J., Denstadli, J, M., Yamamoto, T. (2012a) Men shape a downward trend in car use among young adults- evidence from six in- dustrialized countries. In: Transport Review, 32 (6), pp. 761-779.
Kuhnimhof, T., Buehler, R., Wirtz, M. & Kalinowska, D. (2012) Travel trends among young adults in Germany: Increasing multimodality and declining car use for me. In: Journal of Transport Geography, 24, pp 443-45.
Lanzendorf, M. (2010) Key events and their effect on mobility biographies: the case of child- birth. In International Journal of Sustainable Transportation, 4, pp. 272-292.
Le Vine, S., Jones, P., & Polak, J. (2009) Has the historical growth in car use come to an end in Great Britain? Leeuwenhort: European Transport Conference.
Litman, T. (2006) Changing transportation trends and their implications for transport plan- ning. Washington: Transportation Research Board Annual Meeting.
Lyons, G. (2009) The reshaping of activities and mobility through new technologies. In:
Journal of Transport Geography,17 (2), pp 81-82.
Millard-Ball, A., & Schipper, L. (2011) Are we reaching peak travel? Trends in passenger transport in eight industrialized countries. In: Transport Reviews, 31(3), 357–378.
Ministerie van Infrastructuur en Milieu (MIM) (2002) Vijfde Nota ruimtelijke ordening. Den Haag: Rijksoverheid
Ministerie van Infrastructuur en Milieu (MIM). (2012) Structuurvisie Infrastructuur en Ruimte: Nederland concurrerend, bereikbaar, leefbaar en veilig. Den Haag: Rijksoverheid.
Ministerie van Infrastructuur en milieu (MIM). (2013) Mobiliteitsbalans 2013. Den Haag: Rijksoverheid.
Newman, P. & Kenworthy, J. (1999) Sustainability and Cities: Overcoming Automobile De- pendence. Island Press, Washington, D.C.
NOS. (2014) Meer snorfietsen verkocht. [online: http://nos.nl/artikel/644008-meer- snorfietsen-verkocht.html] (geraadpleegd op: 10 juni 2014).
Ortúzar, J. d. D. en Willumsen, L. G. (2002) Modelling Transport. John Wiley & Sons:West Sussex, England.
Owen, W. (1966) The Metropolitan Transportation Problem. Revised edition The Brookings Institute, Washington, D.C.
Scheiner, J. (2010) Social inequalities in travel behaviour: trip distances in the context of res- idential self-selection and lifestyles. In: Journal of Transport Geography, 18, pp. 679-690.
Shay, E. & Khattak, A. J. (2012) Household Travel Decision Chains: Residential Environ- ment, Automobile Ownership, Trips and Mode Choice. In: International Journal of Sustaina- ble Transportation, 6:2, pp. 88-110.
Sirking, R.M. (2006) Statistics for the social sciences. London: Sage publications.
Stern, E. (1998) Travel choices in congestions: modeling and research needs, in: T. Garling, T. Laitila en K. Westin (Eds) Theoretical Foundations of Travel Choice Modeling, pp. 173– 200, Oxford: Pergamon.
Stern, E. & Richardson, H. W. (2005) Behavioural modelling of road users: current research and future needs. In: Transport Reviews: A Transnational Transdisciplinary Journal, 25:2, pp. 159-180
Svenson, O. (1990) Some propositions for the classification of decision situations, in: K. Borcherding, O.I. Larichev and D. M. Messick (Eds) Contemporary Issues in Decision Mak- ing, pp. 17–31, Amsterdam: Elsevier.
Timmermans, H.J.P & Zhang. J. (2009) Modeling household activity travel behavior: exam- ple of state of the art modeling approaches and research agenda. In: Transportation Research Part B, 43:2, pp 187-190.
Vickerman, R.W. (1974) A demand model for leisure travel. In: Environment and Planning A, 6, pp. 65-77.
Vovsha P., Petersen, E. & Donnelly, R. (2002) Micro-Simulation in Travel Demand Model- ing: Lessons Learned from the New York Best Practice Model. In: Transportation Research Record, 1805, pp. 68-77.
Waard, van der J., Jorritsma, P. en Immers, B. (2012) New drivers in mobility, what moves the Dutch in 2012 and beyond? International Transport Forum, gedownload van