Effektiv prising av transportmidler i byområder

Report 2023/35

Tor Homleid, Herman Ringdal, Orvika Rosnes og Rasmus Bøgh Holmen

Effektiv prising av transportmidler i byområder

Category	Reports
Sub-Categories	Transport Modeller og databaser
Year	2023
Report Number	35
Author(s)	Tor Homleid Herman Ringdal Orvika Rosnes Rasmus Bøgh Holmen
Download	file_download (1.5 MB)
Read in browser	PDF

Rapport 2023/35	 | For Statens vegvesen	 	
 	
 	
 	
Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Tor Homleid, Herman Ringdal, Orvika Rosnes og Rasmus Bøgh Holmen

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	2 	
 
Doku	mentdetaljer	 	
Tittel	 	Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
Rapportnummer 	 	Rapport 	2023/35	 	
Forfattere	 	Tor Homleid, Herman Ringdal, Orvika Rosnes og Rasmus Bøgh 	Holmen	 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-646	-9 	
Prosjektnummer	 	22_THO_39	 	
Prosjektleder	 	Tor Homleid	 	
Kvalitetssikrer	 	Ingeborg Rasmussen	 	
Oppdragsgiver	 	Statens vegvesen	 	
Dato for ferdigstilling	 	27. september 2023	 	
Kilde forsidefoto	 	Knut Opeide, Statens vegvesen	 	
Tilgjengelighet	 	Offentlig	 	
Nøkkelord	 	Samferdsel, samfunnsøkonomi, transportmodell, transportøkonomi	 	
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Om Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evaluering, rådgivning 
og forskning. Vi utfører oppdrag med høy faglig 	kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale temaområder er 	
klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Vista Analyse er vinner av Evalueringsprisen 2018.	 	
Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred erfaring	 innenfor konsulentvirksomhet. Ved be-	
hov benytter vi et velutviklet nettverk med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. Selskapet er i 
sin helhet eiet av medarbeiderne.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	3 	
 
Forord 	 	
På 	oppdrag for Staten	s vegvesen har vi 	utredet effektiv	 pris	ing	 av transportkapasiteten i byområdene 	på tvers av 	
transportformer.	 Med analysen 	tar vi sikte på å belyse 	hvordan 	ulike prisvirkemidler kan bidra til at ressursbruken i 	
Nasjonal transportplan	 (NTP) 	kan bli mer samfunnsøkonomisk lønnsom. 	Især legger vi ve	kt på at tidsdimensjonen 	
bør tas hensyn til i transportberegningene. 	Som case	-studier 	benytter vi 	Norges fire storbyområder, som også utgjør 	
de 	fire byområdene som 	per i dag 	har byvekstavtaler	. 	
Oppdraget er utlyst av St	atens vegvesen på vegne av 	transport	virksomhetene	 i NTP	-gruppen.	 Vi takker for at vi ble 	
valgt til gjennomføring av et faglig utfordrende og interessant oppdrag, hvor vi har fått mulighet til å utvikle Vista 
Analyses	 modellverktøy for transportanalyser	, Ada, med en modellformulering spisset mot håndtering av køer og 	
trengsel. Dette gir ny kunnskap om trafikanters atferd i kø	- og trengselssituasjoner, med implikasjoner for veiprising 	
og håndtering av kø i transportanalyser som vi håper følges opp i trans	portvirksomhetenes videre arbeider. 	 	
Oppdraget har blitt ledet av Tor Ho	mleid	, med Herman Ringdal, Orvika Rosnes og Rasmus Bøgh Holmen som pro-	
sjektmedarbeidere.	 Ingeborg Rasmussen	 har vært 	prosjektets	 kvalitetssikrer	, mens Leif Grandum har bidratt med 	
bear	beiding av 	forsinkelses	statistikk.	 	
Kontaktpe	rson og prosjektansvarlig 	hos oppdragsgiver	 har vært Oskar Andreas Kleven	. Vi vil takke 	transportvirksom-	
hetene 	og arbeidsgruppen bestående av	 Tormod Haug og 	Erik Kolbjørnsen 	fra 	Jernbanedirektoratet, 	Anne Kjerkre	it 	
og Kjersti Heggenhougen fra Statens 	vegvesen og Helga Lysgård fra Nye Veier AS 	or et godt samarbeid	 og nyttige 	
innspill underveis	. Vi takker også Statens vegvesen, Jernbanedirektoratet, Skyss og Kolumbus for 	bidrag til data-	
grunnlaget for delmodellene.	 	
I denne rapporten gi	r vi	 en overordnet beskrivelse av transportmodell	en Ada	 og beregningsforutsetninger. 	Mer ut-	
fyllende informasjon 	finnes	 i vedleggsrapport.	 	
 
Oslo, 	27. september 2023	 	
Tor Homleid	 	
Partner	 	
Vista Analyse AS

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	4 	
 
Innhold	 	
Sammendrag og konklusjoner	 ................................	................................	................................	................................	......	 7 	
1 	Innledning	 ................................	................................	................................	................................	...........................	 16	 	
2 	Teoretisk utgangspunkt	 ................................	................................	................................	................................	......	 18	 	
2.1	 	Prinsipper for prising av offentlig	e goder	 	19	 	
2.2	 	Marginale trengsels	- og køkostnader	 	20	 	
2.3	 	Kø og trengselskostnader i transportvirksomhetenes analyser	 	24	 	
2.4	 	Kunnskapsgrunnlag, kø, trengsel og veiprising	 	24	 	
3 	Metode og datagrunnlag	 ................................	................................	................................	................................	....	 26	 	
3.1	 	Utgangspunkt i prinsipper for samfunnsøkonomiske analyser i transportsektoren	 	26	 	
3.2	 	Strekninger som analyseres	 	27	 	
3.3	 	Modellberegninger for persontrafikken	 	27	 	
3.4	 	Beregninger for tungtransport	 	33	 	
3.5	 	Oversikt over datagrunnlag	 	33	 	
4 	Asker 	– Oslo	 ................................	................................	................................	................................	........................	 35	 	
4.1	 	Dagens trafikk og transporttilbud	 	36	 	
4.2	 	Rushprising 	– virkninger for persontransport	 	42	 	
4.3	 	Virkninger for tungtransporten	 	48	 	
4.4	 	Samfunnsøkonomiske vurderinger	 	52	 	
5 	Sotra 	– Bergen	................................	................................	................................	................................	.....................	 54	 	
5.1	 	Dagens trafikk og transporttilbud	 	54	 	
5.2	 	Rushprising 	– virkninger for persontransport	 	58	 	
5.3	 	Virkninger av prisvirkemiddel for tungtransport	 	63	 	
5.4	 	Samfunnsøkonomiske vurderinger	 	64	 	
6 	Stjørdal 	– Trondheim	 ................................	................................	................................	................................	..........	 65	 	
6.1	 	Dagens trafikk og transporttilbud	 	65	 	
6.2	 	Rushprising, virkninger for persontransport	 	69	 	
6.3	 	Virkninger av prisvirkemiddel for tungtransport	 	73	 	
Referanser	 ................................	................................	................................	................................	................................	.. 75	 	
Vedlegg	 ................................	................................	................................	................................	................................	.......	 77	 	
A 	Evalueringsgrunnlag for kø, trengsel og 	veipriser	 	78	 	
B 	Virkninger på strekningen Randaberg	–Stavanger	 	87

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Vista Analyse	 | Rap	port 2023/35	 	5 	
 
Figurer	 	
Figur S.1	 	Marginale køkostnader, kroner per reise (20 	km reiselengde)	 ................................	.........................	 9 	
Figur S.2	 	Fordeling av biltrafikk i rushtid. Eksempel Holmen	-Sandvika	 ................................	.........................	 11	 	
Figur S.3	 	Endring i Generaliserte kostnader med rushprising. Eksempel Sotra	 ................................	.............	 12	 	
Figur S.4	 	Rushprising med etterspørselsvekst. Eksempel Sotra	 ................................	................................	.....	 13	 	
Figur 2	-1 	Marginale trengselskostnader, kollektivtransport, kroner per time.	 ................................	..............	 21	 	
Figur 2	-2 	Marginale køkostnader, kroner per reise (20 km)	 ................................	................................	..........	 22	 	
Figur 2	-3 	Observert trafikkvolum og hastighet	 ................................	................................	..............................	 23	 	
Figur 3	-1 	Trafikantenes tilpasning til usikker reisetid. Eksempel.	 ................................	................................	.. 31	 	
Figur 6	-1 	Oversikt over strekningen Asker	-Oslo	 ................................	................................	.............................	 35	 	
Figur 4	-1 	Antall lette kjøretøy per 15 mi	n, Asker 	– Oslo, virkedager	 ................................	.............................	 36	 	
Figur 4	-2 	Passasjerer per 30 min, snitt før Sandvika, 	mandag til fredag	 ................................	........................	 37	 	
Figur 4	-3 	Reisetider med bil Asker 	– Oslo S. Virkedager	 ................................	................................	................	 39	 	
Figur 4	-4 	Gjennomsnittshastighet på E18 i retning Oslo, mandag til fredag	 ................................	..................	 40	 	
Figur 4	-5 	Endring i antall turer per dag, samlet og fordelt på transportmidler	 ................................	..............	 44	 	
Figur 4	-6 	Biltrafikk per 15 minutters intervall, Holmen 	– Sandvika	 ................................	................................	 45	 	
Figur 4	-7 	Biltrafikk per 15 minutters intervall, Høvik	-Lysaker	 ................................	................................	........	 45	 	
Figur 4	-8 	Passasjerer per 15 minutters intervall, regiontog Asker	-Sandvika	 ................................	..................	 46	 	
Figur 4	-9 	Passasjerer per 15 minutters intervall, lokaltog Asker	-Sandvika	 ................................	....................	 46	 	
Figur 4	-10	 	Endringer i Generaliserte kostnader, kroner per dag	 ................................	................................	.....	 47	 	
Figur 4	-11	 	Endringer i Generaliserte kostnader, kroner per reise	 ................................	................................	... 48	 	
Figur 4	-12	 	Antall tunge kjøretøy og hastigheten til tunge kjøretøy (km/h) gjennom døgnet ved Høvik 
(mot Oslo)	 ................................	................................	................................	................................	.......	 49	 	
Figur 4	-13	 	Antall tunge kjøretøy og hastigheten til tunge kjøretøy (km/h) gjennom døgnet ved Høvik	 ..........	 49	 	
Figur 4	-14	 	Antall tunge kjøretøy gjennom døgnet ved utvalgte steder ved de store byene	 ............................	 50	 	
Figur 4	-15	 	Andel av tunge kjøretøy (som andel av totalt antall tunge kjøretøy i løpet av døgn	et) ved 	
Trondheim	 ................................	................................	................................	................................	......	 50	 	
Figur 4	-16	 	Fordelingen av tungtransporten over døgnet ved Høvik, med og ute	n kø	 ................................	.....	 51	 	
Figur 4	-17	 	Reisetid Asker 	– Lysaker, kl. 6.00 	– 20.00	 ................................	................................	.......................	 51	 	
Figur 5	-1 	Oversikt over strekningen Sotra	-Bergen	 ................................	................................	.........................	 54	 	
Figur 5	-1 	Antall lette kjøretøy per 15 minutter på strekningen Sotra	-Bergen, virkedager	 ............................	 55	 	
Figur 5	-2 	Reisetider med bil Sotra	-Bergen. Virkedager	 ................................	................................	..................	 57	 	
Figur 5	-3 	Gjennomsnittshastighet på E18 i retning Bergen, mandag til fredag	 ................................	.............	 57	 	
Figur 5	-4 	Endring i antall turer per dag, samlet og fordelt på bil og buss	 ................................	......................	 59	 	
Figur 5	-5 	Biltrafikk per 15 minutters intervall, Sotrabrua	 ................................	................................	..............	 60	 	
Figur 5	-6 	Busstrafikk per 15 minutters intervall, Sotrabrua	 ................................	................................	...........	 61	 	
Figur 5	-7 	Beregnet endring i Generaliserte kostnader	 ................................	................................	...................	 61	 	
Figur 5	-8 	Endring i Generaliserte kostnader, delmarkeder.	 ................................	................................	...........	 62	 	
Figur 5	-9 	Betaling per passering, Sotrabrua, Alternativ 1 og med trafikkvekst	 ................................	..............	 62	 	
Figur 5	-10	 	Reisetid Sotra 	– Bergen, kl. 6.00 	– 20.00	 ................................	................................	........................	 63	 	
Figur 6	-1 	Oversikt over strekningen Stjørdal	-Trondheim	 ................................	................................	...............	 65	 	
Figur 6	-2 	Antall lette kjøretøy per 15 min, Stjørdal	-Trondheim, virkedager	 ................................	..................	 66	 	
Figur 6	-3 	Reisetider med bil Stjørdal	-Trondheim sentrum. Virkedager	 ................................	.........................	 67	 	
Figur 6	-4 	Gjennomsnittshastighet på E6 i retning Trondheim, mandag til fredag	 ................................	.........	 67	 	
Figur 6	-5 	Endring i antall turer per dag, samlet og fordelt på transportmidler	 ................................	..............	 70	 	
Figur 6	-6 	Biltrafikk per 15 min intervall, Vikhammer	-Ranheim	 ................................	................................	......	 71	 	
Figur 6	-7 	Togtrafikk per 15 min intervall, Vikhammer	-Ranheim	 ................................	................................	....	 72

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	6 	
 
Figur 6	-8 	Busstrafikk per 15 min intervall, Vikhammer	-Ranheim	................................	................................	... 72	 	
Figur 6	-9 	Endring i Generaliserte kostnader, kroner per dag	 ................................	................................	.........	 73	 	
Figur 6	-10	 	Antall tunge kjøretøy ved utvalgte målepunkter ved Trondheim	 ................................	...................	 74	 	
Figur 7	-1 	Antall lette kjøretøy per 15 min, retning Stavanger, virkedager	 ................................	.....................	 87	 	
Figur 7	-2 	Reisetider med bil Randaberg	-Stavanger. Virkedager	 ................................	................................	....	 88	 	
Figur 7	-3 	Gjennomsnittshastighet i retning Stavanger, mandag til fredag	 ................................	....................	 88	 	 
Tabeller	 	
Tabell 2.1	 	Ikke	-internaliserte trengselskostnader, togr	eise på 15 min	 ................................	............................	 22	 	
Tabell 2.2	 	Ikke	-internaliserte kostnader, bilreise 20 km, gitt ulik kapasitetsutnyttelse, kr	 ..............................	 23	 	
Tabell 3.1	 	Oversikt over variabler i Ada (modellversjon for analyse av effektiv prising)	 ................................	. 28	 	
Tabell 3.2	 	Verdsetting av 	spart	 reisetid (2018	-kroner). Transportmiddelspesifikke brukergrupper	 ...............	 30	 	
Tabell 3.3	 	Verdsetting av 	spart	 reisetid (2018	-kroner). Felles brukergrupper	 ................................	................	 30	 	
Tabell 4.1	 	Biltrafikk over snitt, Asker	-Oslo. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 ................................	.....	 37	 	
Tabell 4.2	 	Togtrafikk over snitt før Sandvika, mandag til fredag	 ................................	................................	.....	 38	 	
Tabell 4.3	 	Bompengetakster Oslo, brukt i beregningene, kroner	 ................................	................................	....	 41	 	
Tabell 4.4	 	Forsinkelser ved ankomst Oslo S fra strekningen Asker	-Oslo S, minutter (2019)	 ...........................	 42	 	
Tabell 4.5	 	Billettpriser ordinære enkeltbilletter Asker	-Oslo S	 ................................	................................	.........	 42	 	
Tabell 5.1	 	Biltrafikk over snitt, Sotra	-Bergen. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 ................................	. 55	 	
Tabell 6.1	 	Biltrafikk over snitt, Stjørdal	-Trondheim. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 .......................	 66	 	
Tabell 6.2	 	Forsinkelser persontog ved ankomst Trondheim S, minutter (2019)	 ................................	.............	 69	 	
Tabell 7.1	 	Biltrafikk over snitt inn mot Stavanger. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 ..........................	 87	 	
Tabell 7.2	 	Bompengetakster med AutoPASS på Nord	-Jæren	 ................................	................................	..........	 89

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 202	3/35	 	7 	
 
Sammendrag og konklusjoner 	 	
I dag betaler ikke trafikanter for ulemper som de påfører andre trafikanter	 i form av	 kø	er og 	
trengsel. 	I praksis brukes kø som rasjoneringsmiddel for 	de knappe ressursene. 	I de	nne rapporten	 	
arbeidet 	analyse	res 	trafikale virknin	ger	 og samfunnsnytte 	ved å bruke pris 	(rushprising) 	som vir-	
kemiddel	 for å begrense køer på veiene og trengsel i kollektivtrafikken	. 	
Rushprising 	gir kortere reisetid, økt sikkerhet for å komme fram til ønsket tidspunkt, men også 	
høyere reisekostnader for n	oen. Dette 	fører 	det	 til at 	mange 	trafikanter bytter 	transport	middel	, 	
endr	er tidspunktet for reisen	. De	t fører også til 	noen	 nye 	reiser og 	at 	noen reiser 	ikke 	gjennom-	
føres	. Selv om 	samlet trafikk 	og fordeling på transportmidler og reisetidspunkt ikke 	endres my	e, 	
viser 	likevel 	våre beregninger av virkninger 	for	 utvalgte byområder	 at rushprisin	g kan påvirke 	
reisetidspunkt og valg av transportmiddel for en større andel av trafikantene.	 	
Vi 	beregner høy trafikantnytte knyttet til rushprising	, og	 nytten	 er 	høyere, desto større kø	- og 	
trengselsproblemene er i utgangspunktet. 	Virkningene avhenger 	også	 i stor grad av hvor godt 	
kollektiv	transporttilbudet er	 i utgangspunktet	. Et godt kollektivtilbud 	øker 	beregnet nytte	 fordi 	
trafikantene 	har	 valgmuligheter	. 	
Rushp	rising gir andre fordelingsvirkninger enn 	køer og trengsel. 	Nå	r pr	is brukes	 som virkemiddel 	
prioriteres lange personturer på bekostning av korte personturer	, tungtransport 	framfor lette 	
kjøretøy, 	og 	reiser til, fra og i arbeid framfor	 fritidsreiser. 	En viktig årsak til dette er at 	reduksjo-	
nen i reis	etid	 og usikkerhet er større for 	trafikanter som 	skal gjennom hele strekningen	 med kø 	
enn trafikanter som bare bruker en liten del av strekningen	. H	øyere verdsetting av tidsbesparel-	
ser er ogs	å en del av forklaringen.	 	
Innføring av rushprising som internaliserer 	de 	eksterne kostnade	ne	 knyttet til køer og trengsel, 	
vil 	gi høyere kvalitet på transporttilbudet 	og	 en mer 	effektiv utnyttelse av eksisterende infra-	
struktur	. I till	egg 	oppnås 	betydelige	 besparelser ved at	 investeringer i økt kapasitet kan utsettes	. 	
I framtiden bør det også utredes alternativer der 	rushprising	 analyseres som et selvstendig alter-	
nativ til kapasitetsøkende tiltak	. 	
Bakgrunn og problemstilling 	 	
I dag er det køer på veiene og 	trengsel i kollektivtrafikken 	i og rundt 	de store byene i rushtid. Køer 	
og trengsel fører til 	ulemper 	for 	de reisende: reisetiden blir leng	re, mer	 usikker og mindre kom-	
fortabel. 	Dette er 	samfunnsøkonomiske tap	. Transportbrukerne betaler 	heller	 ikke for de eks-	
terne kostnadene som deres bruk av veiene og kollektivtransporten påfører andre brukere av 
transportsystemet: kø, økt reisetid og trengsel.	 	
Tradisjonelt har man forsøkt å «bygge seg ut» av problemene ved å in	vestere mer	 i transportnet-	
tet	. Et alternativ ville vært å regulere tilgangen	 til transportnettet. 	Kø er i praksis en måte å regu-	
lere tilgangen til transportsystemet. Pris er en annen mulighet. 	I de fleste 	markeder	 er det 	pris	er 	
som brukes	 til å signalere k	napphet og påvirke adferd i den hensikt å få en bedre utnyttelse av 	
tilgjengelig kapasitet.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	8 	
 
Rushprising gir høy trafikantnytte og kan bidra til finansiering av tilbudet	 	
Det er teoretisk godt dokumentert at pris er et langt mer effektivt 	virkemiddel enn køer for for-	
deling av kapasiteten i transportsystemet. Transportvirksomhetene følger i dag samfunns	økono-	
miske prinsipper og vurderingskriterier ved vurdering av investeringstiltak, men ikke i samme grad 
ved utforming av rammebetingelser fo	r bruk av infrastrukturen. Fravær av køprising er et eksem-	
pel på dette.	 	
I dette arbeidet belyse	r vi	 om bruk av ulike prisvirkemidler (avgrenset til rushprising og trengsel	s-	
prising) kan gjøre ressursbruken i Nasjonal Transportplan (NTP) mer lønnsom. Vi bere	gner konse-	
kvenser knyttet til driften av infrastrukturen og vurderer overordnet hvilke konsekvenser dette 
vil få for investeringsbehovet i sektoren.	 	
Teoretisk utgangspunkt	 	
For å oppnå mest mulig velferd av ressursbruken knyttet til produksjon av 	offentlige velferdsgo-	
der, som vei	- og kollektivtransport, bør brukerne betale for godene ut fra t	re prinsipper:	 	
1. Brukeren bør dekke de marginale kostnadene som bruken påfører tilbyderen. Tilbyder kan 
være eier av veien eller kollektivselskapet som har ansva	r for tilbudet. 	 	
2. Videre skal brukeren dekke kostnader ved ulemper som påføres andre brukere av tilbudet 
og samfunnet for øvrig. Dette kalles marginale eksterne kostnader.	 	
3. I tillegg bør brukerne bidra til finansiering av ytelsen av det offentlige godet, så 	lenge ulem-	
pen ved denne typen finansiering (herunder innkrevingskostnader og avvist etterspørsel) er 
lavere enn samfunnets kostnader ved skattefinansiering.	 	
Rushprising og trengselsprising inngår her under p	unkt	 2, trafikanter skal betale for den øking i 	
kø- og trengselsulemper han påfører andre brukere. Med unntak for at bomringene rundt byom-	
råder til en viss grad bidrar til internalisering av køkostnader, prises i dag ikke kø	- og trengsels-	
kostnader i Norge. 	 	
Figuren nedenfor viser hvordan avviket mellom t	rafikantens opplevde ulempe (internaliserte 	
kostnader) og den ulempen hans bruk av veien påfører andre avhenger av kapasitetsutnyttelse 
og sammensetning av trafikken på veistrekningen. Marginale køkostnader er vesentlig høyere på 
strekninger med 	lange pers	onturer og 	stort innslag av tungtrafikk (ikke vist i figuren) sammenlik-	
net med strekninger med hovedsakelig korte personturer.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	9 	
 
 Figur S.	1 	Marginale køkostnader, kroner per reise (20 km reiselengde)	1 	
 	
Kilde:	 	Vista Analy	se 	
Figuren inkluderer ikke nyttetap knyttet til at framføringstiden blir usikker og mindre komfortabel 
når kapasitetsutnyttelsen er høy. Tas det hensyn til dette, blir de marginale køkostnadene høyere 
enn det som framgår av figuren.	 Dette arbeidet er avgre	nset til å belyse konsekvenser av prising 	
av kø og trengselskostnader, det vil si at resultatene kan være påvirket av i hvilken grad finansie-
ringsprinsippene for øvrig er fulgt.	 	
Vi belyser kø	- og rushtidsproblematikken ved fire strekninger	 	
Vi ser på hvorda	n pris kan brukes til å begrense og flytte etterspørselen etter transport fra be-	
stemte tidspunkt og ruter, og forsøker å identifisere et nivå på brukerbetaling som balanseres 
mot ulempene ved trengsel og køer. Konkret ser vi på virkninger av rushprising og	 prising av 	
trengsel i kollektivtrafikken på utvalgte strekninger ved de fire store byene	, Oslo, Bergen, Trond-	
heim og Stavanger:	 	
• 	Asker 	– Oslo	 	
• 	Sotra 	– Bergen	 	
• 	Stjørdal 	– Trondheim	 	
• 	Randaberg 	– Stavanger	 	
Omfanget av køer på disse veistrekningene 	varierer i stor grad. Det er også store variasjoner i 	
kvaliteten på kollektivtilbudet. Det er etablert bomringer rundt alle de fire byene, men med noen 
variasjoner i takstnivå og differensiering mellom kjøretøytyper og tid på dagen. Av de fire strek-
ningene	 er det bare strekningen Stjørdal	 –Trondheim hvor det i dag er bompenger inn mot byen 	
i tillegg til bomringen.	 	
Ulike utfordringer på de ulike strekningene gir muligheter til å analysere et bredt spekter av 
problemstillinger knyttet til rushprising	: 	
 	
1 Trafikkvolumene i figuren er basert på en veistrekning med tre 	kjørefelt i hver retning	 og 	hastighet 90 km/t.	 Forlø-	
pet av kurvene er uavhengig av antall kjørefelt.	 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120
 140	
0	100	200	300	400	500	600	700	800	900	1000	
Kroner	
Kjøretøy per 15 min	
Internaliserte kostnader, reiser inntil 70 km
Marginale kostnader, reiser inntil 70 km
Marginale kostnader, reiser 70-200 km

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	10	 	
 
• 	Av de f	ire strekningene er det Asker 	– Oslo den som har størst kapasitetsutfordringer i dag, 	
med store forsinkelser i veitrafikken og trengselsproblemer i togtrafikken på Askerbanen, 
samtidig som det er ledig kapasitet på Drammensbanen. Samtidig er det strekninge	n med 	
best kollektivtransporttilbud. 	Vi gjennomfører beregninger som 	illustrerer muligheter 	knyt-	
tet til 	rushprising 	og trengselsprising og kombinasjon av de to tiltakene	. 	
• 	Strekningen 	Sotra 	– Bergen har 	også store 	kapasitetsutfordringer, men kollektivtilbudet har 	
ikke like høy standard som på strekningen Asker	-Oslo. Vi belyser virkninger av rushprising 	
med dagens trafikkvolumer og nødvendig økning i rushpriser for å holde flyt i trafikken også 
med etterspørselsvekst	 på 10 pst og 20 pst	. 	
• 	På strekningen 	Stjørdal 	– Trondheim 	er det i dag ikke store 	kø	problemer. Samtidig er det i 	
dag bompenger på strekningen, som bidrar til å begrense trafikkvolumene også i rush. På 
denne strekningen belyser vi konsekvenser av å avvikle	 bompengeinnkrevingen. 	 	
• 	For strekningen Randaberg	 – Stavanger har vi ikke gjennomført beregninger. Det er i dag 	
ikke køproblemer av en størrelse som tilsier at rushprising vil være et nyttig tiltak.	 	
Modellverktøy tilpasset problemstillingen	 gir ny kunnskap	 	
Trafikkberegningene i dette arbeidet gjennomføres med en tilpasset versjon av 	Vista Analyses 	
transportmodell	, Ada	 (Vista Analyse, 2022a)	. Ada skiller seg fra tradisjonelle transportmodeller 	
(som RTM og NTM) ved at	: 	
• 	Transporttilbud i modellen har tidsoppløsning	, dvs. at	 kollektivt	ilbudet er representert ved 	
rutetabeller og at transpor	ttilbudet på vei	, tilsvarende	, legges inn med variasjon i reisetid 	
mellom ulike tidsintervall.	 	
• 	Modellen er agentbasert	, og tar hensyn ti	l variasjon i trafikanters verdsetting av tidsbespa-	
relser og komfort.	 	
I forbindelse med dette arbeidet er det etablert en versjon av Ada med tilpasninger 	for	 å kunne 	
gjengi hvordan kvaliteten på transporttilbudet og trafikantenes atferd påvirkes av høy ka	pasitets-	
utnyttelse:	 	
• 	Usikker reisetid	 	
• 	Komfort 	 	
Med disse tilpasningene får vi et modellverktøy som gir en mer realistisk tilnærming til trafikan-
tenes tilpasning til endringer, og dermed økte muligheter til å belyse konsekvenser av rushprising 
og trengselspr	ising. 	 	
Målet med prising av trengsel og køer er ikke å begrense trafikken	, men å fordele trafikken slik at 	
kvaliteten på transporttilbudet 	opprettholdes også i perioder med høy etterspørsel	. Våre bereg-	
ninger indikerer at det ikke er nødvendig med 	store en	dringer i trafikkvolumene for å få til dette	. 	
Med et modellverktøy som	, i større grad, 	ivaretar 	variasjoner i trafikantenes preferanser 	tyder 	
resultatene av beregningene også på	 at ønsket omfordeling av trafikken kan realiseres med 	en 	
mer forsiktig prising av rush og trengsel.	 	
Parameterverdier i transportmodellen er etablert med utgangspunkt i verdsettingsforutset-
ningene 	som 	benyttes	 av 	transportvirksomhetene	 ved vurdering av størr	e investeringer 	(Statens 	
vegvesen, 2021)	 inneholder forutsetninger for 	trafikanters 	gjennomsnittlige 	verdsetting av tid

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	11	 	
 
fordelt på ulike reiselengder, transportmidler og ulike tidskomponenter. I vår modell benyttes 
gjennomsnit	tsverdiene som utgangspunkt for å etablere sannsynlighetsfordelinger.	 	
Rushprising	 fører til 	store 	endring	er	 i trafikantenes tilpasninger	 	
Hensikten med rushprising er å redusere etterspørselen til et nivå som sikrer ønsket flyt i trafikken. 
I dette arbeidet	 er «ønsket flyt» gitt ved reisetider og 	usikkerhet i reisetid vi finner på de enkelte 	
strekningene 	på dagtid 	utenom rushperiodene	. På strekningene vi har undersøkt er det ikke nød-	
vendig med store reduksjoner i biltrafikken for å oppnå dette. På aggregert 	nivå er derfor virk-	
ningen på fordeling mellom transportmidler og fordeling på reisetidspunkt relativt beskjedne. Når 
resultatene analyseres mer detaljert finner vi at tiltakene påvirker en langt større andel av trafi-
kantene:	 	
• 	Beregning med rushprising på So	trabrua 	viser 	at 	det er mange trafikanter som bytter fra bil 	
til buss samtidig som det også er mange som 	bytter fra buss til bil. 	Brutto overføring 	(fra bil 	
til buss og fra buss til bil) 	av trafikanter er fire ganger så stor som netto overføring	 fra buss 	
til bil	. 	
• 	På utvalgte 	strekning	er finner vi at 15	-30 pst av biltrafikantene endrer reisetidspunkt når 	
køer erstattes av rushprising og god framkommelighet.	 	
• 	Det blir flere lange bilturer og færre korte bilturer 	når 	køer 	erstattes av 	rushprising 	og 	flyt i 	
trafikken	. 	
Hvordan rushprising bidrar til å flytte biltrafikk illustreres i figuren nedenfor. Sammenliknet med 
Nullalternativet flyttes trafikk i Alternativ 1 	(rushprising	 på E18	) og Alternativ 	3 (rushprising på 	
E18 og trengsel	sprising i regiontog) 	til periodene før og etter tidsrommet hvor det i dag er størst 	
omfang av køer.	 	
Figur S.	2 	Fordeling av biltrafikk i rushtid. Eksempel Holmen	-Sandvika	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (modellberegninger med Ada) 	 -	
 200
 400
 600
 800
 1 000
 1 200
 1 400
 1 600
 1 800	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	12	 	
 
Rushprising gir høy trafikantnytte og kan bidra til finansiering av tilbudet	 	
Beregningene vi har gjennomført for strekningene Sotra	 – Bergen og Asker	 – Oslo viser at rush-	
prising er nyttig for trafikantene på strekningen og gir betydelige inntekter	 for det 	offentlige	. Som 	
det framgår av figuren nedenfor er nytten knyttet til redusert reisetid, red	usert ventetid, bedre 	
komfort og reduserte konsekvenser av forsinkelser	. Reduksjon i Generaliserte kostnader	, som vi-	
ses i figuren, tilsvarer økt nytte for 	trafikantene.	 	
Redusert ventetid og reduserte konsekvenser av forsinkelser reflekter at trafikantene i mindre 
grad trenger å legge inn ekstra tid for å være (tilstrekkelig) sikre 	på 	å komme fram til ønsket tids-	
punkt. Økt komfort er knyttet til at bilkjøring	 er mindre belastende når trafikken flyter enn når 	
det er kø.	 	
Figur S.	3 	Endring i Generaliserte kostnader med rushprising. Eksempel Sotra	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (modellberegninger med Ada) 	 	
Resultatene fra strekningene v	i har analysert peker klart i retning av at samfunnsøkonomisk lønn-	
somhet ved rushprising er høyere desto større køproblemene er. Samtidig er det nødvendig å øke 
prisnivå og lengde på innkrevingsperiode mer enn proporsjonalt med vekst i etterspørselen. Fi-
gu	ren nedenfor viser hvilke nivåer på rushpris vi beregner å være nødvendig for å opprettholde 	
god 	trafikkflyt på Sotra	 (Alternativ1)	. 	
I dette tilfellet er det nødvendig med en takstøkning som gir 66 pst. økning i inntekter fra rush-
pris for å opprettholde f	lyt i trafikken med en etterspørselsvekst på 10 pst. og 145 pst. økning i 	
inntekter fra rushpris med en etterspørselsvekst på 20 pst. Selv om samlet nytte og inntekter 
øker med økende trafikkvolumer, vil også de negative konsekvensene for noen grupper av t	rafi-	
kanter forsterkes.	 -60 000
-40 000
-20 000	
 -	
 20 000
 40 000
 60 000
 80 000	
Tillegg	Komfort	Forsinkelse	Ventetid	Reisetid	Reisekostnad	SUM	Kroner per dag	
Alternativ 1

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	13	 	
 
Figur S.	4 	Rushprising med etterspørselsvekst. Eksempel Sotra	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (modellberegninger med Ada) 	 	
 
Kvalitet på kollektivtilbudet påvirker nødvendig nivå på rushprisene	 	
Sammenlikning av beregningsresultater for Sotra	-Bergen (middels kvalitet på kollektivtilbudet) og 	
Asker	-Oslo (høy kvalitet på kollektivtilbudet) viser vi at kvaliteten på kollektivtilbudet har stor be-	
tydning for hvilket nivå på rushprisene som er nødvendig	 for å oppnå ønsket effekt. Flere trafi-	
kanter har da mulighet til å bytte transportmiddel, og færre vil la være å gjennomføre reisen eller 
utsette reisen til tidspunkter med lavere rushpriser.	 	
I togtilbudet på strekningen Asker	-Oslo er det trengselsproblem	er i mange av regiontogavgang-	
ene i rushtid. Samtidig er det god plass i lokaltogene på strekningen, men disse har noe lengre 
reisetid. Rushprising på E18 vil flytte enda noen flere reiser over tog. Vi har gjennomført bereg-
ninger med økte billettpriser i re	giontogene mens billettprisene i lokaltogene holdes uendret. 	
Resultatene indikerer at dette kan være et mulig tiltak for å redusere trengselsutfordringene i 
regiontogene på strekningen.	 	
Tungtransport 	 	
I tillegg 	til modellberegningene for persontransport 	ha	r vi beregnet virkninger for tungtransport. 	
Selv om tungtransporten er litt mer fleksibel når det gjelder valg av tidspunkt for kjøring, medfø-
rer køer også en kostnad for dem. 	 	
Vi benytter data for kjøretider til å beregne hvor mye tungtransporten kan spar	e hvis køene blir 	
fjernet og hastigheten øker ved hjelp av 	rushprising	. For strekningen Akser 	– Lysaker er nyttever-	
dien av tidsbesparelsen nesten 300 kr per bil per døgn. Denne verdien består både av verdset-
tingen av kortere reisetid og redusert ekstra buf	fertid, som man må legge til reisetiden, hvis man 	
skal være sikkert på å komme fram tidsnok. Summen av nytten for alle bilene som kjører på strek-
ningen i tidsrommet 6:30	–9:00 (726 biler) er 	170	 915	 kr per døgn. Denne verdsettingen innehol-	
der ikke verdsetti	ng av å fjerne køe	n i motsatt retning på ettermiddagen. 	 0
 5
 10
 15
 20
 25
 30
 35
 40
 45	
06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	
Kroner per passering	
Alternativ 1	10 pst økt etterspørsel	20 pst økt etterspørsel

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	14	 	
 
Dataene viser at det er ulikt kjøremønster ved de store byene. Mot Oslo er det kø i morgenrushet, 
men tilhørende markant fall i hastighet og gjennomstrømning. Køen er noe mindre ved Bergen, 
men der e	r det til gjengjeld også kø om ettermiddagen (samme retning, mot Bergen). Ved Trond-	
heim og Stavanger er det mindre problemer med kø. 	 	
Rushprising 	gir 	andre 	fordelingsvirkninger	 enn 	køer	 	
Våre beregninger viser at 	rushprising	 av begrenset 	transport	kapasitet 	fører til at sammenset-	
ningen av trafikken endres	 sammenliknet med en situasjon med køer	. Dette har noen fordelings-	
virkninger	: noen trafikanter må betale mer, enten	 i form av bompenger eller høyere billettpris	. 	
Samtidig er det viktig å være klar o	ver at også kø	, som i praksis brukes 	i dag 	som	 virkemiddel til 	å 	
allokere	 trafikkapasiteten	, har 	fordelingsvirkninger: da 	«betaler» man i form av tidsbruk. Med 	
andre ord: 	 	
• 	Når 	transport	kapasiteten rasjoneres ved hjelp av køer	, innebærer det en prioritering av 	
korte reiser på bekostning av lange reiser, lette kjøretøy framfor tunge kjøretøy og fritidsrei-
ser framfor reiser til, fra og i arbeid.	 	
• 	Når 	rushprising	 brukes for å fordele begrenset kapasitet, prioriteres 	lange persontur	er på 	
bekostning av korte personturer	, tungtransport 	framfor lette kjøretøy, og	 reiser til, fra og i 	
arbeid framfor	 fritidsreiser.	 	
Grunnen til dette er både at 	lange turer 	oppnår større fordeler i form av redusert reisetid og 	
mindre usikkerhet 	og at 	disse 	besparelsene verdsettes høyere 	(per enhet) 	for 	tungtransport 	og 	
lange personturer	 sammenliknet med korte personturer.	 	
Økt bruk av prisvirkemidler kan øke lønnsomheten 	ved eksisterende infra-	
struktur og reduserer lønnsomheten av investeringer	 i NTP 	 	
Ifølge s	amfunnsøkonomiske prinsipper skal trafikanter betale for 	den ulempe de påfører andre 	
trafikanter	. Dette er i liten grad tilfelle 	ved bruk av vei og kollektivtrafikk 	i dag	. Bilistene betaler 	
riktignok for 	deler av 	ulempene	 gjennom drivstoffavgiften	, men de betaler ikke for	 ulempene 	som 	
de	 påfører andre i form av 	kø og trengsel	. Konsekvensen er at omfanget av køer og trengsel 	ved 	
store byene 	er betydelig større enn 	hva som ville vært tilfelle	t dersom trafikantene ble stilt o	ver-	
for riktige	 priser	 i samfunnsøkonomisk forstand	. Tradisjonelt har man løst dette ved å bygge mer 	
vei, 	dvs. ved å 	investere i mer infrastruktur. 	 	
Innføring av 	rushprising	 (og 	ev. 	trengsel	sprising)	, som internaliserer 	de 	eksterne kostnade	ne	 knyt-	
tet til kø	er og trengsel, 	vil føre til en mer 	effektiv utnyttelse av eksisterende infrastruktur	. Det vil 	
føre til at 	investeringer i økt kapasitet kan utsettes	. Sagt på en annen måte: 	bruk av 	rushprising	 	
vil 	øke den løpende nytten (driftsnytten) av eksisterende infr	astruktur	, og redusere nytten	 og 	den 	
samfunnsøkonomisk	e lønnsomhet	en til 	av investeringer	. Beregningene 	våre 	indikerer at det er 	
mulig å opprettholde god framkommelighet på strekninger som er vedtatt utbygd 	eller er 	under 	
utbygging med takster i rushtid som er omtrent på samme nivå som vedtatte bompenger på 
strekningene.	 	
Selv om bomringene 	rundt de største 	byene 	er innrettet med flere formål (finansiering, 	overgang 	
til nullutslippskjøretøy) 	bidrar 	de også 	til å dempe omfanget av køer	, men mest innenfor	 bom-	
ringene.	 I dette arbeidet har vi sett på konsekvenser av rushprising på købelastede veistrekninger

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	15	 	
 
inn mot 	by	områder med bomringer. A	nalysen viser entydig at innføring av rushprising på disse 	
strekningene har høy samfunnsnytte	. Et første skritt i retning av en mer effektiv prising av 	trans-	
portinfrastrukturen kan derfor være å se prising av hovedveinettet (og koll	ektivtilbudet) inn mot 	
de største byområdene i sammenheng med 	virkemiddelbruken i bomringene. 	 	
Utredningsinstruksen krever at man utreder ulike 	relevante 	alt	ernativ	er ved en investering. Hittil 	
har alternativene 	i konsekvensanalyser i transportsektoren 	om	fattet ulike 	investeringsa	lternativ	. 	
I framtiden bør det også utredes alternativer der 	rushprising	 analyseres som et selvstendig alter-	
nativ til kapasitetsøkende tiltak	.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	16	 	
 	
1	 	Innledning	 	
Dette arbeidet er gjennomført med sikte på å analysere hvordan prisvirkemidler kan brukes 	for	 å 	
opp	nå en 	mer effektiv utnyttelse av transportkapasiteten i byområdene	 og b	idra til at ressursbru-	
ken i 	Nasjonal Transportplan (NTP) 	kan bli mer 	samfunnsøkonomisk	 lønnsom. 	 	
Målet med oppdraget er å	 øke kunnskapen om	: 	
• 	hvordan bruk av prisvirkemidler kan fordele reisende over døgnet	 og ukedager med fokus 	
på rushtiden,	 slik at rushtidstopper kan begrenses samtidig som inntektene opprettholdes 	
eller øker.	 	
• 	størrelsen på	 viktige 	effekter: 	herunder	 reduserte investeringskostnader, klima	- og miljøef-	
fekter, endringer i kollektivselskapenes inntekter og kostnader, provenyvirkninger, trengsel 
(kollektivtrafikk) og kø (veinettet), trafikantnytte og 	reisemiddelfordeling.	 	
Arbeidet er gjennomført ved å 	analysere 	hvordan pris som virkemiddel	 kan benyttes til å utnytte 	
kapasiteten bedre innenfor og mellom transportformene 	på utvalgte strekninger 	i byområdene	 	
som i dag har byvekstavtaler.	 Beregningene er g	jennomført 	med Vista Analyses egenutviklede 	
transportmodell Ada. Metoden og datagrunnlaget er nærme	re beskrevet i kapittel 	3, og modellen 	
er dokumentert i 	Vista Ana	lyse 	(2022a)	. 	
Kapasitetsutfordringene	 	
Når etterspørselen er større enn det transportnettet er dimensjonert for, synker kvaliteten på 
tjenestene.	2 De viktigste kapasitetsutfordringene som forringer kvaliteten er:	 	
• 	På vei oppstår køer, i noen tilfeller fører dette også til at kapasitetsutnyttelsen blir lav i pe-
rioder, hvor behovet er størst. For trafikantene blir reisetiden 	både	 lengre og mer uforutsig-	
bar	. Det samme gjelder	 for kollektivtrafikk på vei.	 	
• 	I kollektivtrafikken oppstår økt trengsel, som gjør at reisende	 må stå eller ikke 	kommer 	med 	
på 	ønsket avgang.	 	
• 	Køer og trengsel gjør at reisetiden blir mer stressende og mindre komfortabel.	 	
• 	Høy utnyttelse av sporkapasiteten (skinnegående kollektivtransport) 	og treg passasjerut-	
veksling på stasjoner	 svekker punktligheten.	 	
Det er store variasjoner i omfanget av problemer knyttet til køer og trengsel, både hyppighet og 
varighet. Mange steder er det mindre forsinkelser i relativt korte perioder i forbindelse med r	ush-	
trafikk på hverdager, 	og 	noen steder er forsinkelsene betydelige og av lang varighet. 	 	
I dette arbeidet forsøker vi å belyse konsekvenser av rushprising i områder med varierende grad 
av avviklingsproblemer i rushtid. Vi ser på strekningene Asker	-Oslo og	 Sotra	-Bergen, hvor det er 	
køer i lange perioder hver dag. Videre tar vi for oss strekningene Randaberg	-Stavanger og Stjør-	
dal	-Trondheim, hvor utfordringene i dag er mindre. På strekningen Asker	-Oslo er det også utford-	
ringer knyttet til trengsel i regiontog	ene. På de øvrige strekningene er utfordringene for 	
 	
2 Med kvalitet mener vi her alle faktorer som påvirker trafikantens valg, inkludert pris.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	17	 	
 
kollektivtrafikken primært knyttet til at bussene 	kjø	rer på de samme 	veiene som 	biltrafikken og	 	
belastes med de samme framkommelighetsproblemene på de berørte strekningene.	 	
Rapportens innhold	 	
I denne rapp	orten går vi i kapittel 	2 gjennom 	det teoretiske grunnlaget for prising av køer og 	
trengsel	. Vi illustrerer 	hv	ordan marginale kø	- og trengselskostnader avhenger av	 kapasitetsutnyt-	
telse og sammensetning av trafikken	 og gjennomgår transportvirksomhetenes håndtering av kø	- 	
og trengselskostnader i dag.	 	
I kapittel 3 gjennomgås 	vår metodiske tilnærming til problemstillingen	. Kapit	telet inneholder b	e-	
skrivelse av 	hvordan vi 	tar utgangspunkt i 	gjeldende prinsipper for samfunnsøkonomiske analyser 	
i transportsektoren	 og en kortfattet gjennomgang av	 modellverktøyet vi benytter for å analysere 	
konsekvenser for persontrafikk	 og metod	ikken for beregning av k	onsekvenser for tungtransport.	 	
Kapittel 	4–6 inneholder beskrivelse av 	strekningene som analyseres	 (Asker 	– Oslo, Sotra 	– Bergen 	
og Stjørdal 	– Trondheim) 	og resulta	ter av gjennomførte beregninger.	 Strekningen 	Randaberg 	– 	
Stavanger	 beskrives i vedlegg 	B. 	
Vedlegg 	A gir en oversikt over 	kunnskapsgrunnlaget for evaluering av kø	- og trengselskostnader, 	
samt veiprising som mottiltak.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	18	 	
 	
2	 	Teoretisk utgangspunkt	 	
Prinsipper for 	prising av offent	lige goder tilsie	r at 	brukeren bør dekke (1) de marginale kostna-	
dene som bruken påfører tilbyderen og 	andre brukere av tilbudet, og	 (2)	 bidra til finansiering av 	
ytelsen	 av det offentlige godet	 så lenge ulempen ved denne typen finansiering er lavere enn skat-	
tefinansierings	kostnaden	. Disse prinsippene oppfylles kun delvis av dagens prising av vei og kol-	
lektivtrafikk. 	 	
Det er særlig ulempene trafikantene påfører andre 	brukere av transporttilbudet 	som 	de 	i liten 	
grad 	betaler for. 	Disse ulempene er først og fremst økt kø og usikkerhet i reisetid for trafikanter 	
på vei (bilister og kollektivreisende med buss), og trengsel for reisende med skinnegående kollek-
tivtrafikk. Selv om trafikanten tar innover seg sin egen trengselsulempe og 	køkostnader, tar han 	
ikke innover seg ulempene han påfører andre når han velger hvordan og til hvilken tid han skal 
reise. 	 	
Siden de samlede 	kø	- og trengselsulempene er større enn det den enkelte trafikant selv tar inn-	
over seg, 	vil køen 	fordele bruken av 	transportmiddelet	 når pris	 ikke	 benyttes	 i tilstrekkelig grad	. 	
Kø er derimot en langt mindre effektiv måte 	å fordele knappe goder	. 	
I boka «Køer som rasjoneringsmetode» 	(Bramness & Christiansen, 1976)	 gjennomgås en teori om 	
ress	urskrevende allokeringsmekanismer og noen momenter i teorien om optimale offentlige in-	
vesteringer. I arbeidet vises at bruk av pris er en (samfunnsøkonomisk) langt mer effektiv metode 
for å fordele knappe goder sammenliknet med å bruke køer som metode for 	fordeling. I arbeidet 	
pekes det også på at bruk av pris for å fordele det knappe godet også gir informasjon om når det 
er samfunnsøkonomisk optimalt å investere i økt kapasitet. 	 	
I rapporten «Finansiering, effektivitet og styring»	 (Vista Analyse, 2012)	 gjennomgikk Vista Analyse 	
alternative finansierings	- og organiseringsformer for transportinfrastruktur. I rapporten pekes det 	
på at et optimalt avgiftssystem for transportsektoren består av tre komponenter:	 	
1. Et ledd som 	dekker marginale kostnader ved tjenestetilbudet	 	
2. Et ledd som internaliserer eksterne effekter (køer, forurensning, ulykker etc.)	 	
3. Annen brukerfinansiering med mindre vridningseffekter enn skattefinansiering.	 	
For veisektoren pekes det på at en samfunnsøkonomi	sk riktigere prising vil kunne gi en betydelig 	
økning i samlet brukerbetaling og medføre at en større andel av veinettet ilegges brukeravgifter, 
mens en stor andel av dagens bompengestrekninger vil få en lavere passeringsavgift.	 	
I et oppdrag for Samferdsel	sdepartementet gjennomførte Vista Analyse beregninger av sam-	
funnsøkonomisk lønnsomhet av veiprising for tunge kjøretøy	 (Vista Analyse, 	2020	), (Vista Analyse, 	
2020b)	. I arbeidet fant vi god samfunnsøk	onomisk lønnsomhet, selv med en innkrevingsløsning 	
hvor alle systemkostnader skulle dekkes av tungtransporten. Riktigere prising fjerner også utilsik-
tede konkurransevridninger og øker statens inntekter.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	19	 	
 	
2.1	 	Prinsipper for prising av offentlige goder	 	
Vei	- og	 kollektivtransport er eksempel på et offentlig velferdsgode. For å oppnå mest mulig vel-	
ferd av ressursbruken knyttet til produksjon av offentlige velferdsgoder bør brukerne betale for 
godene ut fra to prinsipper:	 	
1. Brukeren bør dekke de marginale kostnadene	 som 	bruken 	påføre	r tilbyderen	. Tilbyder 	kan 	
være eier av veien	 eller 	kollektivselskapet	 som 	har ansvar	 for tilbudet	. Videre skal brukeren 	
dekke kostnader ved ulemper som påføres 	andre brukere av tilbudet og samfunnet for øv-	
rig	. Dette kalles	 marginale ekst	erne kostnader.	 	
2. I tillegg bør brukerne bidra til finansiering av ytelsen av det offentlige godet, så lenge ulem-
pen ved denne typen finansiering (herunder innkrevingskostnader og avvist etterspørsel) er 
lavere enn samfunnets kostnader ved skattefinansiering	. 	
Felles for de to prinsippene er at de optimale prisene ikke relateres til samfunnets samlede kost-
nader ved å tilrettelegge for eller tilby godene. Ut fra samfunnsøkonomiske prinsipper kan derfor 
samlet brukerbetaling både være høyere enn og lavere enn sa	mfunnets kostnader ved å tilby 	
offentlige velferdsgoder.	 	
Dette arbeidet konsentreres om 	eksterne kostnader som påføres andre brukere av tilbudet	 (køer 	
og trengsel)	, dvs. en del av pkt. 1 over. 	 	
Innenfor veisektoren har avgiftene på drivstoff 	(veibruksavgift, CO	2-avgift) vært fastsatt med sikte 	
på å dekke marginale eksterne kostnader (jamfør punkt 1) bortsett fra køkostnader. Videre kan 
ulike avgifter knyttet til kjøp og eie av bil betraktes som en form for	 veibruksavgift 	(jamfør punkt 	
2). 	Endr	inger i avgiftspolitikken, særlig knyttet til innfasing av el	-biler har ført til at trafikantene i 	
mindre grad betaler for eksterne kostnader. 	 	
En rekke steder i landet innkreves det i tillegg bompenger knyttet til bruk av veien. I byområdene 
brukes bompe	ngeinntekter både til investeringer og drift i vei	- og kollektivtilbud, og fastsettelsen 	
av takster reflekterer til en viss grad prinsippene for brukerbetaling. Utenfor byene er bompenge-
innkrevingen knyttet til (del)finansiering av veiprosjekter, ofte med 	takstnivå som er høyere enn 	
det som kan forsvares ut fra prinsippene for brukerfinansiering.	 	
For kollektivtrafikk er ulempene som påføres andre (marginale eksterne kostnader) 	i første rekke 	
trengselskostnader. 	Det er ingen etablert praksis for 	pris	ing av d	isse, men i enkelte togprodukt	er 	
er det	 mulighet for plassreservasjon i hele eller deler av togsettene som 	gir mulighet for sitteplass 	
selv om togsettet er fullt. 	 	
Prisingen av kollektivtrafikk er derfor, primært, knyttet til dekning av transportselskapene	s mar-	
ginale kostnader (del av 	punkt	 1 over) og 	bidrag til finansiering av tilbudet (	punkt	 2). 	For jernba-	
nen er	 det 	etablert et nasjonalt	 takstregulativ	 som er avstandsbasert	. Dette regulativet angir 	
maksprise	r, dvs. at togoperatørene kan prise reisene sine billigere for å fylle opp togene dersom 	
de ønsker dette	 og 	tror det vil ha effekt. 	 	
Rabattordninger for ulike grupper av trafikan	ter (barn, honnør etc.) 	reflekterer ulik 	betalingsvilje	, 	
dv	s. at det tas hensyn til 	ulik etterspørselselastisitet (	jamfør 	punkt	 2). I de fleste byområdene	, dvs. 	
områdene med trengselsutfordringer	, er det lokale	 avtaler med takster 	for kollektivtransport 	som 	
er lavere enn det nasjonale regulativet.	 Lave	re takster bidrar til at trengselsutfo	rdringene kan 	
være større enn om det 	nasjonale regulativet 	ble benyttet.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	20	 	
 
Ved siden av samferdselssektoren er det flere eksempler på andre sektorer, hvor brukerbeta-
lingen styres med utgangspunkt i prinsippene over, enten det er uttalt eller ikke. 	Aktuelle eksemp-	
ler er:	 	
• 	Kraftmarkedet	, der 	selve varen (elektrisitet) og 	bruken av 	infrastruktur (kraftnett) er skilt. 	 	
– 	Kraft	markedet	 fungerer som et marked med frikonkurranse, der 	kundene kan velge mel-	
lom alternative tilbydere, og 	tilbud og etterspørsel be	stemmer 	prisene. 	Dette gjelder 	
både på kort og lang sikt, dvs. over døgnet og over sesongene. Er det rikelig med kraft, 
for eksempel i et år med mye nedbør	 eller en 	sommerdag, 	er prisene lave.	 Er det knapp-	
het på kraft, for eksempel i et år med lite nedbør 	eller på en kald vinterdag med høy et-	
terspørsel, er prisene høye.	 I de siste årene (2021	-2023) har vi sett 	ekstremt høye kraft-	
priser som følge av et sammenfall av både tørrår i Norden og 	mangel på gass i Europa. 	
Til tross for at det har vært e	n «sjokkterap	i», kan v	i se at	 prisene 	har 	fungert 	godt 	som 	
budbringere	 også i denne ekstremsituasjonen	: høye priser har ført til 	redusert 	etter-	
spørsel	. Prisen blir brukt til å allokere knappe ressurser	 bedre enn	 regulerte priser ville 	
gjort: det ville ikke blitt mer vann i magasinene eller 	mer gass i Europa om man hadde 	
holdt kraftprisene kunstig lave. 	Tvert imot	 ville det ikke sendt signalet om knapphet til 	
forbrukere	, og heller bidratt til å opprettholde et høyere forbruk	.3 	
– 	Prising 	av 	kraftnettet	 er et eksempel på hvordan man 	priser bruken av felles infrastruk-	
tur. 	Kraftnett er et naturlig monopol 	– det ville ikke vært optimalt å bygge flere nett ved 	
siden av hverandre.	 Kundene kan ikke velge 	mellom ulike leverandører, men må kjøpe	 	
«transporttjenesten» 	fra si	tt lokale nettselskap. Nettleien er imidlertid regulert av NVE. 	
Nettleien består både av et fastledd, som bidrar til dekke kostnader av 	investeringen	, og 	
av et ledd som avhenger av 	forbruket. Det siste leddet skal bidra til et 	mer 	optimalt 	bruk	 	
av nettet. 	 	
• 	Innenfor 	luftfart	 betaler flyselskapene leie av «landing slots» til lufthavner, som går til å 	
drive lufthavnene og kompensere for at andre 	flygninger	 fortrenges. 	 	
• 	I reiselivsnæringen	 møter man fellesgodeproblematikk både med t	anke på bærekraftsfor-	
valtning og tjenesteformidlingen. 	Bærekraftsutfordringene knytter seg både til behovet for 	
felles infrastruktur og trengselsproblematikk. 	Innenfor en del internasjonale reiselivsdestina-	
sjoner krever man typisk inn turistgebyrer ved ove	rnattingssteder eller innfartsårer	. 	
• 	Innenfor 	kultursektoren	 er det en rekke eksempler på institusjoner som dels finansieres av 	
grunnfinansiering fra offentlige myndigheter og dels gjennom brukerbetaling.	 	
2.2	 	Marginale trengsels	- og køkostnader	 	
Et hovedgrep for å oppnå mer effektiv utnyttelse av transportkapasiteten er	 å legge til rette for 	
at trafikantene betaler for de ulemper som deres bruk av transporttilbudet påfører andre bru-
kere. 	Med fagterminol	ogi kalles dette 	internalisering av eksterne kostnader.	 	
Den enkelte trafikant opplever ubehag ved køer og trengsel og ta	r hensyn til dette i sine egne 	
valg, men han tar ikke hensyn til virkninger dette valget har på 	det 	samle	de	 omfang	et av køer og 	
trengsel. I dette avsnittet ser vi nærmere på hvilke kostnader trafikantene tar hensyn til 	
 	
3 Priser sørger for effektiviteten i markedet ved å gi riktig signal om knappheten av gode. Fordelingsvirkninger er et 
annet hensyn, som man kan 	ta hensyn til på andre måter. 	Vi drøfter dette i 	(Vista Analyse, 2022b)	 og 	(Vista Analyse, 	
2023)	.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	21	 	
 
(internaliserer) og hvilke kostnader 	de ikke tar hensyn til når de velger transportmiddel og tids-	
punkt for gjennomføring av en reise.	 	
2.2.1	 	Trengselskostnader	 	
Figur 	2-1 viser hvordan marginale trengselskostnader for en togreise med varighet en time varie-	
rer avhengig belegg i toget	4. I figuren vises trengselsulempene gjennomsnittstrafikanten tar hen-	
syn til i	 sine vurderinger (internaliserte kostnader) og de samlede ulempene (marginale kostna-	
der) den siste trafikanten påfører andre passasjerer i toget. Den siste kurven vises 	avhengig av 	
om tra	fikantene i tog	et er 	for korte reiser (inntil 70 km	, oransje	) eller	 mellomlange reiser (70	-200 	
km	, grå	). 	
Figur 	2-1 	Marginale trengselskostnader, kollektivtransport, kroner per time.	 
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Med 200 passasjerer i toget er internalisert trengselsulempe 7,	- kroner	 per time for passasjer	 	
nummer 200	. Økning i trengselsulempe for alle passasjerene 	av at han går på	 toget 	er 	derimot	 	
32,	- kroner. per time dersom passasjerene i toget er arbeidsreisende med reiselengde inntil 70 	
km og 52,	- kroner dersom passasjerene i toge	t er arbeidsreisende med reiselengde 70	-200 km. 	 	
Bruddet i kurvene i figuren skyldes at sitteplassene i toget er fullt utnyttet	. Det beregnes høyere 	
trengselsulempe for ståplasser. Med 350 passasjerer i toget er internalisert trengselsulempe 62,	- 	
kroner, mens økningen i samlet trengselsulempe er 98,	- kroner basert på verdsetting for arbeids-	
reiser inntil 70 km og 173,	- kroner basert 	på verdsetting for arbeidsreiser 	på	 70 	– 200 km.	 	
Trengselsutfordringene i togtrafikken er primært knyttet til relativt korte strekninger rundt Oslo, 
men omfatter både tog som betjener korte strekninger og lengre strekninger. 	Tabell 	2.1 viser 	
hvilke påslag i billettpriser for en togreise på 15 minutter som er nødvendig for at trafikantene 
skal ta hensyn til trengselsulempene for andre trafikanter.	 	
 	
4 Eksemplet tar utgangspunkt i et togsett av Type 75 med 295 sitteplasser og 266 ståplasser (4 stående per m	2). 	
Verdsettingsforutsetninger er hentet fra 	Transportøkonomisk institutts	 verdsettingsstudie	 (Flügel, et al., 2020, ss. 	
86-94)	. Det er benyttet tidsverdier gjeldende for arbeidsreiser.	 -	
 50,00
 100,00
 150,00
 200,00
 250,00	
0	100	200	300	400	500	600	
Kroner	
Antall passasjerer i toget	
Internaliserte kostnader (reiser inntil 70 km)
Marginale kostnader (reiser inntil 70 km)
Marginale kostnader (reiser 70 -200 km)

Effek	tiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	22	 	
 
 Tabell 	2.1 	Ikke	-internaliserte trengselskostnader, togreise på 15 min	 	 	
50 pst setebelegg	 	80 pst setebelegg	 	120 pst setebelegg	 	
0-70 km	 	0,- 	6,- 	9,- 	
70	-200 km	 	0,- 	11,	- 	28,	- 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
I praksis er bildet ofte mer 	komplekst enn det som kommer fram av tabellen. Tabellen er basert 	
på at det er tilfeldig om den marginale, korte reisen opptar en sitteplass eller en ståplass. Dette 
kan være riktig for reiser fra sentrale områder. For reiser inn mot sentrale områder vil d	et, syste-	
matisk, være slik et de som har reist langt opptar sitteplassene mens de som stiger på nær bysen-
tra (f.eks. i Asker eller Lillestrøm) får ståplass. I disse tilfellene er de ikke	-internaliserte trengsels-	
kostnadene lavere enn det som vises i tabelle	n. 	
2.2.2	 	Køkostnader	 	
Mens belegget i tog hovedsakelig påvirker trafikantenes komfort, påvirker trafikkmengden på vei 
både tiden det tar å gjennomføre en reise og reisekomforten. Mange trafikanter opplever reisetid 
i kø som stressende sammenliknet med reisetid me	d flyt i trafikken. I dette avsnittet ser vi først 	
på konsekvenser av forlenget reisetid, deretter på virkninger på komfort.	 	
Figur 	2-2 viser hvordan marginale køkostnader for en reise på 20 kilometer avhenger av trafikk-	
volumer. Eksemplet er basert på en veistrekning med tre kjørefelt i hver retning, dvs. med en 
teoretisk kapasitet på ca. 900 kjøretøy per 15 min. Basert på anbefalt verdse	tting av tid for ar-	
beidsreiser og ingen passasjerer i kjøretøyene, er internalisert køkostnad ca. 2,	- kroner per reise 	
med 600 kjøretøy per 15 min og 5,	- kroner per reise med 800 kjøretøy per 15 min. 	 	
Figur 	2-2 	Marginale køkostnader, kroner per reise (20 km)	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Merknad:	 Eksemplet er basert på en veistrekning med tre kjørefelt i hver retning, dvs. med en teoretisk kapasitet på 
ca. 900 kjøretøy per 15 min	. 	
Samlede marginale kostnader ved et e	kstra kjøretøy avhenger av sammensetningen av trafikken 	
på den aktuelle veistrekningen. I figuren er dette illustrert ved å vise marginalkostnader for et 
ekstra kjøretøy forutsatt at veien trafikkeres av korte (inntil 70 km) og mellomlange (70	–200 km) 	
arbe	idsreiser. Dette gir samlede marginale kostnader på 8	–20 kroner med 600 kjøretøy per 15 	
min og 21	–52 kroner med 800 kjøretøy per 15 min	. -
 20
 40
 60
 80
 100
 120
 140	
0	100	200	300	400	500	600	700	800	900	1000	
Kroner	
Kjøretøy per 15 min	
Internaliserte kostnader, reiser inntil 70 km
Marginale kostnader, reiser inntil 70 km
Marginale kostnader, reiser 70-200 km

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	23	 	
 
I Tabell 	2.2. vises 	hvordan 	ikke	-internaliserte kostnader knyttet til 	en ekstra bilreise med reise-	
lengde 20 km varierer avhengig av 	kapasitetsutnyttelsen på 	strekning	en og av om veien hoved-	
sakelig trafikkeres av andre 	lokalreisende (0	-70 km i tabellen) eller 	av reisende over lengre strek-	
ninger (70	-200 km). 	 Med innslag av tungtrafikk og personturer i arbeid 	vil størrelsen på de ikke	-	
internaliserte kostnadene kunne være	 større enn det som vises i tabellen.	 	
Tabell 	2.2 	Ikke	-internaliserte kostnader, bilreise 20 km, gitt ulik kapasitetsutnyttelse	, kr	 	 	
50 pst	 	67 pst	 	88 pst	 	
0-70 km	 	2,- 	6,- 	16,	- 	
70	-200 km	 	7,- 	18,	- 	47,	- 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Av tabellen går det fram at det er store variasjoner i ikke	-internaliserte køkostnader avhengig av 	
kapasitetsutnyttelse og sammensetning av trafikken på den aktuelle veistrekningen. Kostnadene 
knyttet til køer er likevel kraftig underv	urdert fordi det ikke tas hensyn til trafikantenes nyttetap 	
som følge av	 at reisetiden blir uforutsigbar og mindre komfortabel. Transportøkonomisk Institutt 	
(Flügel, et al., 2020)	 anbefaler en vekting av verdsettingen av tid på 0,8 når det er fri flyt, 1,2 når 	
det er moderat kø og 2,3 når det er sterk kø (gjelder arbeidsreiser), dvs. at ikke	-internaliserte 	
kostnader kan utgjøre mer enn 100,	- kroner for en ekstra bilreise med en rei	selengde på 20 km.	 	
TØI peker på at den anbefalte vektingen ikke skiller mellom betydningen av redusert komfort og 
av mer usikker reisetid. 	 	
Figur 	2-3 	Observert trafikkvolum og hastighet	 	
 	
Kilde:	 	Vista 	Analyse (basert på data fra Statens vegvesen)	 	
Figur 	2-3 viser observasjoner 	av 	gjennomsnittshastighet og antall kjøretøy i perioder på 15 min 	
på en strekning med tre k	jørefelt. Trendlinjen er benyttet som grunnlag for anslagene på margi-	
nale kostnader i dette avsnittet. Av figuren går det fram at sammenhengen volum/hastigheten 
på den aktuelle strekningen brytes i morgenrush, hvor reisetiden blir uforutsigbar og kapasitet	en 	
på strekningen ikke utnyttes.	 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100	
 -	 100	 200	 300	 400	 500	 600	 700	 800	 900	 1 000	
Hastighet Km/t	
Lette kjøretøy per 15 min	
Utenom rush
Morgenrush (06:30-09:30)
Ettermiddagsrush (14:30-17:30)
Poly. (Utenom rush)

Effektiv pris	ing av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	24	 	
 	
2.3	 	Kø og trengselskostnader i transportvirksomhetenes analyser	 	
For analyser av tiltak innenfor samferdselssektoren gjennomføres det regelmessig verdsettings-
studier på oppdrag fra transportvirksomhetene. Anbefalt verdsetting fr	a disse studiene forutset-	
tes benyttet når det gjennomføres investeringstiltak innenfor sektoren 	(Flügel, et al., 2020)	. 	
For å få frem heterogenitet	 i trafikantenes tidsverdier	, differensieres verdsettingen avhengig av:	 	
• 	Transportmiddel	 (ulik verdsetting om reisen gjennomføres med bil eller kollektive transport-	
midler)	 	
• 	Reisehensikt	 (ulik verdsetting ved reiser til/fra arbeid, reiser i arbeid og fritidsreiser)	 	
• 	Reiselengde	 (høyere verdsetting for lange reiser enn for korte re	iser)	 	
• 	Det er også egne satser for 	godstransport	 	
Forskjeller i verdsetting mellom ulike brukergrupper og transporttyper reflekteres i ulik betalings-
villighet for tilgang til begrenset kapasitet. 	 	
Sparte kø	- og trengselskostnader utgjør i mange 	av transport	virksomhetenes 	investeringsprosjek-	
ter en betydelig andel av samlet nytte. 	Av gjennomgangen i foregående avsnitt kommer det fram 	
at nytten som beregnes i stor grad er knyttet til 	mar	ginale eksterne kost	nader som ikke reflekte-	
res i det trafikantene betaler f	or transporten 	(ikke	-internaliserte kostnader).	 Beregnet nytte av 	
økt kapasitet blir da større enn den ville ha vært dersom 	pris ble brukt som virkemiddel for å sikre 	
effektiv utnyttelse av eksisterende kapasitet.	 	
Transportvirksomhetenes veiledere for samf	unnsøkonomiske analyser 	peker 	på at 	et bredt spek-	
ter av tiltak skal vurderes 	for å løse 	problemer	. I Jernbanedirektoratets veileder for samfunnsøko-	
nomisk ana	lyser er det 	for e	ksempel 	uttrykt som følger:	 	
«Et endret tilbud til 	transportbrukerne kan oppnås med forskjellige tiltak og virkemidler	 og 	
ikke bare investering i ny og forbedret infrastruktur. Det er viktig å skissere flere	 alternative 	
tiltak som skal nå de ønskede effektene	.» 	
 (Jernbanedirek	toratet, 2018, s. 45)	. 	
Det fins flere eksempler på at rushprising på vei inkluderes i analyser av 	tiltak innenfor kollektivt-	
ransport, men da som et supplerende tiltak 	til investeringene. Vi kjenner ingen eksempler på at 	
rushprising 	vurderes som et sel	vstendig alternativ.	 	
2.4	 	Kunnskapsgrunnlag	, kø, trengsel og veiprising	 	
I vedlegg A gir vi en oversikt over det eksisterende kunnskapsgrunnlaget om evaluering av kø	- og 	
trengselskostnader, samt veiprising mot motsvarende tiltak. I det følgende gir vi et kort re	syme.	 	
Estimeringen av kø	- og trengselskostnader i norsk evalueringsmetodikk hviler tungt på de siste 	
verdsettingsstudiene av transportsektoren	, se	 (Flügel, et al., 2020)	, (Veisten 	mfl., 2020	), (Rødseth, 	
et al., 2019)	 og 	(Halse 	mfl.	, 2022	). Utfordringer forbundet med verdsettingsdataene på kø	- og 	
trengsel er imidlertid at de ikke fullt ut belyser hvordan verdsettingen varierer 	innenfor	 trafikant-	
grupper. 	Dermed vil det	 kunne oppstå målefeil når verdsettingen av kø	- og trengselskostnader 	
mellom grupper varierer betydelig. Videre neglisjeres langt på vei kø	- og trengselskostnad som 	
ikke avhenger lineært av reisetiden forbundet med pålitelig ankomsttid og forskyvninger i

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	25	 	
 
kollektivtrafikken, samt ikke	-lineariteter knyttet til kjørekostnader og ulykker. I tillegg tar de	n of-	
fisielle verdsettingsmetodikken for redusert tidsbruk	 ikke hensyn til spredningen i kø	- og treng-	
selskostnadene med tanke på tidspunkt og hendelser.	 Dessute	n vil håndteringen av kø	- og treng-	
sel ha langsiktige virkninger for regional utvikling, men dette ligger utenfor vårt fokus her.	 	
Tradisjonell	 innkreving bidrar til at bilistene delvis 	internaliserer eksterne kostnade	r knyttet til kø 	
og trengsel i sin kjøri	ng, men på en imperfekt måte som avhenger av bompasseringer. I samfunns-	
økonomiske fagkretser ha	r det lenge vært bred enighet om at 	veiprisingen 	bør 	motsvare	 de eks-	
terne kostnadene av veibruken 	i samfunnsøkonomisk optimum 	med et påslag for behovet for 	
offentlig finansiering	. Ny	e teknologiske muligheter gir nye muligheter for en mer effektiv veipri-	
sing. Konseptutvalgsutredningen 	for veiprising og bompenger	 (Skatteetaten; Statens vegvesen, 	
2022)	 og tilhørende kvalitetssikring 	(Menon Economics, A2, & Holte Consulting, 2023)	 anbefaler 	
en distansebasert veiprising. De avviser imidlertid geografisk eller tidsmessig differensiering av 	
veiavgiftene på grunn av barrierer knyttet til personvern, regulering 	og teknologi. I de	n offentlige 	
debatten om veiprising vies mye fokus til sosiale fordelingsvirkninger, men i mindre grad forde-
lingsvirkninger av at kø	- og trengselssituasjoner oppstår. Ved kø og trengsel vil typisk de som bru-	
ker hovedveier for lokal trafik	k komme bedre ut på bekostning av langdistansependlere	, fordi 	
vei	kryssene	 er utformet slik at 	en uforholdsmessig stor andel av 	vei	kapasiteten fordeles 	til 	biler 	
som 	komm	er inn på hovedveien	.

Effektiv prising av t	ransportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	26	 	
 	
3	 	Metode	 og datagrunnlag	 	
Vi 	benytter Vista Analyses 	egenutviklede modellverktøy Ada til å belyse konsekvenser av rushpri-	
sing for persontrafikken i rush	tid 	på	 fire 	utvalgte strekninger i de store byområdene i Norge. 	Mo-	
dellen 	og våre analyser	 tar utgangspunkt i transportvirksomhetenes verktøy og metodehåndbø-	
ker for samfunnsøkonomiske analyser	, men tilpasser rammeverket der det er nødvendig. En viktig 	
forskjell fra tradisjonelle transportmodeller er at Ada er både agentbasert 	og har tidsoppløsning, 	
som innebærer at 	trafikantene velger reisetidspunkt basert 	når 	trafikanten ønsker å ankomme 	
veid opp mot sannsynligheten og trafikantens spesifikke kostnader ved å komme for sent eller for 
tidlig. 	Spesifikke kostnader fordi modellen tillater at 	trafikantene har ulik verdsetting av tid og 	
komfort. 	 	
Vi bruker TØIs verds	ettingsstudie 	(Flügel, et al., 2020)	 som utgangspunkt for verdsetting av 	tid og 	
komfort	, men 	tilpasser verdiene 	slik at de heller enn gjennomsnittsverdier er sannsynlighetsfor-	
delinger for å fange opp individuelle variasjoner i verdsetting. Vi legger også til grunn at det er 
samvariasjon mellom trafikantenes betalingsvilje for de ulike tidselementene. 	 	
I modellverktø	yet Ada tilpasser får hver trafikant tildelt et ønsket ankomsttidspunkt og 	verdset-	
ting av tidselementer	 og 	komfort. 	Når reisetiden er usikker	, tilpasser trafikanten seg slik at 	ulem-	
pene ved å komme for sent eller for tidlig i forhold til ønsket ankomsttids	punkt minimeres. 	Noen 	
trafikanter har store 	ulemper ved å komme for sent 	og vil foretrekke å komme for tidlig	 (f.eks. 	
noen som skal 	rekke et fly)	, mens andre er mer likegyldige	 til å komme for sent eller for tidlig 	
(f.eks. fleksibel arbeidstid). 	 	
For å belyse konsekvenser av 	rushprising 	gjennomfører vi modellberegninger for 	person	trafikken 	
i morgenrus	h på hverdager for de fire strekningene. 	Vår operative definisjon av morgenrus	het 	
avgrenses til 	tidsrommet	 06:00	-11:00	. Vi beregner 	trafikale konsekvenser av ulike alternativer for 	
prising av køer og trengsel	. Videre beregnes 	trafikantnytte og nytte for offentlig sektor av pristil-	
takene.	 	
Vi sammenlikner	 omfanget av 	trengsel og køer 	resten av døgnet	 med beregningsperioden	. Basert 	
på sammenlikningen	 gjør vi 	kvantifiserte 	anslag på samlede virkninger for 	trafikanter og for of-	
fentlig sektor	 av prising av køer og trengsel for persontrafikken.	 	
For tungtrafikk på vei beregner vi 	konsekvense	r av bedret framkommelighet	 under vi	sse forenk-	
lede forutsetninger	. Beregningene 	inkluderer virkninger av kortere reisetid og økt forutsigbarhet	. 	
På strekninger med betydelige køproblemer inkluderes også 	anslag på nytte knyttet til endret 	
framføringstidspunkt.	 	
3.1	 	Utgangspunkt i prinsipper for samfunnsøkonomiske analyser i 
transportsektoren 	 	
Transportvirksomhetene har i dag verktøy og metodehåndbøker for samfunnsøkonomiske lønn-
somhetsanalyser som benyttes i stor utstrekning ved vurdering av in	vesteringstiltak i transport-	
nettet	, se	 (Jernbanedirektoratet, 2018)	 og	 (Statens vegvesen, 2021)	. Prinsipielt bør investering 	
og drift av transportinfrastrukturen vurderes ut fra de samme lønnsomhe	tskriteriene. Vår analyse

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	27	 	
 
av bruk av prisvirkemidler tar derfor utgangspunkt i gjeldende metoder og verdsettingsforutset-
ninger for analyse av investeringsprosjekter. Med det oppnår vi en konsistent vurdering av inves-
teringer i og drift av transportinfrastr	uktur. 	 	
Transportvirksomhetenes verktøy og metodehåndbøker for samfunnsøkonomiske lønnsomhets-
analyser differensierer i dag trafikantenes preferanser med utgangspunkt i reisehensikt, reise-
lengde og transportmiddel	, men innenfor 	hvert av segmentene reflekter	er atferden i modellene 	
tilpasningen til en «gjennomsnittstrafikant»	. Dette begrenser modellenes evne til å håndtere ef-	
fekter av tiltak 	 	
Videre antas kvaliteten på transporttilbudet å være konstant innenfor definerte	 tidsperioder	 	
(rush, dag)	. Dette begre	nser muligheten til å analysere bruk av prisvirkemidler fordi	 tiltak for å 	
begrense køer og trengsel 	bør varieres innenfor korte tidsintervall for 	å realisere størst mulig 	
nytte av tiltakene.	 	
For å belyse problemstillingene i arbeidet på en god måte forsøk	er vi i dette arbeidet å tilpasse 	
rammeverket for de samfunnsøkonomiske analysene slik at trafikantnytten som beregnes reflek-
terer variasjoner i preferanser innenfor ulike segmenter i transportmarkedet og variasjoner i kva-
litet over tid og mellom ulike lin	jer. 	 	
3.2	 	Strekninger som analyseres	 	
For å belyse 	problemstillingen analyserer vi konsekvenser av rushprising på utvalgte strekninger 	
inn mot de største byområdene:	 	
• 	Asker	 – Oslo	 	
• 	Sotra	 – Bergen	 	
• 	Randaberg	 – Stavanger	 	
• 	Stjørdal	 – Trondheim	 	
Omfanget av køer på	 veistrekningene som inngår varierer betydelig, det er også store variasjoner 	
i kvaliteten på kollektivtilbudet 	i korridorene som analyseres. Det er etablert bomringer rundt alle 	
de fire byene, men med noen variasjoner i takstnivå og differensiering 	mellom	 kjøretøytyper og 	
tid på dagen. Av de fire strekningene 	er det bare strekningen Stjørdal	-Trondheim hvor det 	i tillegg 	
til bomringen	 er bompenger på strekningen inn mot byen i 	dag.	 	
Ulike utfordringer på de ulike strekningene	 gir muligheter til å analysere e	t bredt spekter av 	
problemstillinger knyttet til rushprising.	 	
3.3	 	Modell	beregninger for	 persontrafikken	 	
I det	te avsnittet 	gis en overordnet gjennomgang av 	Vista Analyses 	modellver	ktøy, 	Ada	. For en 	
mer detaljert beskrivelse vises til vedleggsrapport	 (VA	-rapport 2023/	36).

Effektiv prising av transport	midler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	28	 	
 	
3.3.1	 	Modellverktøy	 	
Trafikkberegningene i dette arbeidet gjennomføres med en tilpasset versjon av Vista Analyses 
modellverktøy Ada som er dokumentert i rapporten «Ada. Disaggregert valgmodell for transport-
analyser»	, (Vista Analyse, 2022a)	. Ada skiller seg fra tradisjonelle transportmodeller på to måter:	 	
• 	Transporttilbud 	i modellen har 	tidsoppløsning	, dvs. at t	rafikantene	 velger 	reisetidspunkt ba-	
sert på konkrete ruteplaner i kollektivtilbudet	. T	ilsvarende etablere	s transporttilbud på vei 	
med variasjon i kjøretider	 avhengig av reisetidspunkt.	 	
• 	Modellen er agentbasert	, hvilket innebærer at den baseres	 på 	variasjon i trafikanters verd-	
setting av tidsbesparelser og komfort. Resultatene av enkeltsimuleringer lagres slik at det er 
mulig å analysere hvordan 	trafikanter med ulike preferanser påvirkes av endringer i kvalite-	
ten på transporttilbudet.	 	
I forbindelse 	med dette arbeidet er det etablert en versjon av 	Ada tilpasset 	problemstillingene 	
som skal belyses.	 Tilpasningene er gjort med sikte på å kunne gjengi hvordan kvaliteten på trans-	
porttilbudet og trafikantenes atferd påvirkes av 	rushprising, køer og trengsel	: 	
• 	Usikker reisetid	: Når det er køer på veiene eller dårlig punktlighet i kollektivtilbudet 	blir rei-	
setiden usikker. I modellen inkluderes 	variabler som reflekterer denne usikkerheten og trafi-	
kantenes avveininger mellom å legge inn tidsmarginer for å komme 	fram til ønsket tidspunkt 	
og 	konsekvenser av å komme fram senere enn ønsket.	 	
• 	Komfort	: Verdsetting av spart reisetid 	påvirkes av 	kvaliteten på transporttilbudet. K	øer gjør 	
reisen mer stressende	 og 	overfylte 	tog reduserer komforten for trafikantene. I model	len er 	
det etablert sammenhenger som reflekterer dette.	 	
Modellversjonen er etablert med	 en begrenset geografisk oppløsning, stilisert transportnettverk 	
og forenklinger av modellformuleringen i tråd med dette. Med disse tilpasningene får vi et mo-
dellverktøy	 som gir større sikkerhet knyttet til beregnede virkninger av tiltak for å øke utnyttelsen 	
av kapasiteten i transportsystemet, men også større usikkerhet knyttet til forenklingene som er 
gjort.	 	
Tabell 	3.1 gir en oversikt over variabler 	som 	er inkludert i modellversjonen.	 	
Tabell 	3.1 	Oversikt over variabler i Ada	 (modellversjon for analyse av effek	tiv prising	) 	 	
Kvantifisering	 	Verdsetting	 	
Reisetid	 	Tid i hovedtransportmiddel	, minutter	 	Sann	synlighetsfordeling	, separat for 	
hvert transportmiddel	, kroner per time	 	
Ventetid	 	Tid fra 	faktisk	 ankomsttid til ønsket an-	
komsttid	, minutter	 	
Sannsynlighetsfordel	ing, kroner per time	 	
Forsinkelsestid	 	Tid fra ønsket ankomsttid til faktisk an-
komsttid	, minutter	 	
Sannsynlighetsfordeling, kroner per time	 	
Forsinkelse	 	San	nsynlighet for å ankomme etter 	
ønsket ankomsttid	 	
Kroner	 	
Komfort	 	Faktor avhengig av belegg (kollektivtra-
fikk) og 	tillegg på reisetid (bil)	 	
Sannsynlighetsfordelt vekt på verdsetting 
av reisetid (kroner per time)	 	
Konstantledd	 	Reflekterer egenskaper ved transport-
midler o	g variabler som ikke inngår	 	
Kroner

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	29	 	
 	
3.3.2	 	Verdsetting av 	tidsbesparelser	 	
Vi bruker 	Transportøkonomisk Institutts verdsettingsstudie 	(Flügel, et al., 2020)	 som utgangs-	
punkt for etablering av sannsynlighetsfordelinger for variablene som er listet i 	Tabell 	3.1. Verd-	
settingsstudien 	inneholder anbefalt 	verdsetting for:	 	
• 	Endri	nger i reisetid 	(alle transportmidler)	 	
• 	Endringer i reisetid	, avhengig av trengsel (tog, buss	 og	 trikk/bane)	 	
• 	Endringer i reisetid, avhengig av kø (bil)	 	
• 	Reisetidsvariabilitet (alle transportmidler)	 	
• 	Endringer i tid mellom avganger (kollektive transportmidler)	 	
• 	Endringer i tilbringertid (kollektive transportmidler)	 	
De anbefalte tidsverdiene er utledet 	for	 bruk	 basert på resultater fra transportmodellberegninger 	
uten tidsoppløsning	 og inneholder gjennomsnittsverdier for grupper av trafikanter (	reisehensikt	 	
og	 avstandsintervall). 	Når beregningene i dette ar	beidet 	gjennomføres med 	en modell som 	iva-	
retar 	variasjoner i preferanser og med tidsoppløsning av transporttilbudet	, er det	 behov	 for til-	
pasninger 	også i flere av verdsettingsforutsetningene.	 	
Felles for alle verdsettingsforutsetninger er at vi erstatter gjennomsnittsverdiene med sannsyn-
lighetsfordelinger, hvilket innebærer at vi fanger opp individuelle variasjoner i verdsetting. Vi	dere 	
erstatter vi verdsettinger som er utledet som multiplikatorer med en verdsetting målt i kroner 
per time. Vi legger til grunn at det er positiv korrelasjon mellom trafikantenes betalingsvilje for 
de ulike tidselementene.	 	
Nedenfor gjennomgås nærmere	 hvo	rdan 	variablene kvantifiseres og verdsettes.	 	
Reisetid	 	
For reisetider på vei 	benytter 	vi anslag på kjøretider for en uke i september 2023 fra Google til å 	
identifis	ere variasjon i beregnet reisetid	. I modellen benytter vi anslag innhentet med	 femten 	
minutte	rs intervall	. Beregne	de	 reisetid	er som hentes ut 	klassifiseres som	 «beste gjetning», «	pes-	
simistisk» og «optimistisk»	. Vi antar	 at 	«optimistisk	» og 	«pessimistisk	» representerer 	nedre og 	
øvre grense 	i et 90 pst. konfindensintervall 	og 	beregner	, for hver strekning og tidsintervall	, en 	
basis reisetid og e	n sannsynlighetsfordeling for tillegg på reisetiden. Gjennomsnittsverdien i 	
denne sannsynlighetsfordelingen legges til 	basis reisetid og verdsettes som	 reisetid i beregnings-	
modellen.	 	
For kollektivtrafikk har vi innhentet forsinkelsesstatistikk og etablert sannsynlighetsfordelinger for 
forsinkelser med utgangspunkt i 	statistikk på avgangsnivå	. Tilsvarende som for biltrafikk inklude-	
res gjennomsnittsverdien	 for forsinkelser i reisetiden og verdsettes som reisetid i modellen.	 	
Tidsverdiene i 	Tabell 	3.2 baseres på undersøkelser gjennomført blant trafikanter med det enkelte 	
transportmiddel. Med andre ord er	 verdiene påvirket av konkurranseflater mellom transportmid-	
lene.

Effektiv prising av transportmidler i	 byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	30	 	
 
Tabell 	3.2 	Verdsetting av 	spart	 reisetid	 (2018	-kroner)	. Transportmiddelspesifikke bru-	
ker	grupper	 	 	
Bil	 	Tog	 	Buss	 	
0-70 km	 	93,	- 	108,	- 	79,	- 	
70	-200 km	 	232,	- 	183,	- 	170,	- 	
I tidsverdistudien presenteres også resultater 	med en felles brukergruppe for alle transportmid-	
ler. 	Resultatene er gjengitt i 	Tabell 	3.3. Sammenliknet med resultatene i	 Tabell 	3.2 går det fram 	
at denne metoden gir 	mindre forskjeller mellom de ulike transportmidlene	. Videre er 	de 	bereg-	
nede tidsverdie	ne	 betydelig lavere.	 	
Tabell 	3.3 	Verdsetting av 	spart	 reisetid (2018	-kroner)	. Felles brukergrupper	 	 	
Bil	 	Tog	 	Buss	 	
0-70 km	 	76,	- 	82	,- 	83	,- 	
70	-200 km	 	165	,- 	164	,- 	185	,- 	
Det pekes på at 	resultatene med en felles brukergruppe 	gir større grad av likebehandling, f	or 	
eks	empel	 mellom ulike inntektsgrupper	. Videre blir	 verdiene mer konsistente med 	resultater fra 	
en 	transportmodell, ettersom 	alle verdiene representerer den samme gruppa reisende.	 	
I m	odellverktøyet vi benytter i dette arbeidet	, Ada, 	inngår verdsetting	en	 av spart reisetid for 	felles 	
brukergrupper som 	en eksogen forklaringsvari	abel 	til modellen	. Verdsetting av spart reisetid for 	
trafikanter med ulike transportmidler 	(transportmiddelspesifikke brukergrupper) kommer som 	
resultat av 	modellberegningene	, altså som en	 endogen variabel.	 Vi 	tar 	derfor 	utgangspunkt i 	for-	
skjellene i verdsetting mellom ulike 	transportmidler 	i Tabell 	3.3 ved etablering av fordelingsfunk-	
sjoner for verdsetting av spart reisetid.	 	
Ventetid og forsinkelsestid	 – variasjoner i reisetid	 	
I versjonen av Ada	, som 	er etablert i forbindelse med dette arbeidet, 	gis trafikantene et ønsket 	
ankomsttidspunkt	. Trafikanten påføres ulemper både	 ved å komme for tidlig	 og ved å komme for 	
sent. Når reisetiden er usikker	, vil trafikanten derfor tilpasse seg	 slik at 	forventet ulempe	 minime-	
res.	 Så vidt 	vi vet er det	te første gang en slik tilnærming benyttes 	for å analysere konsekvenser 	
av forsinkelser, men vi har 	tidligere benyttet tilsvarende metodikk for 	å belyse konsekvenser 	av 	
redusert reisetidsvariabilite	t ved kvalitetssikring av KVU 	E39 	Søgne	-Ålgård 	(Vista Analyse, 2012)	. 	
I TØIs	 verdsettingsstudie 	er anbefalt 	verdsetting for ventetid basert på tilnærmingen i	 tradisjo-	
nelle transportmodeller	 (som NTP	-modellene)	. Det innebærer at 	det kun er kollektiv	trafikanter 	
som opplever ventetid og ventetiden 	kvantifiseres som halvparten av tiden mellom to avganger.	 	
Med vår tilnærming 	er ventetid en form for forsikring mot å komme for sent	 og gitt ved tid	en fra 	
forventet ankomsttid til ønsket ankomsttid.	 	
I verdsettingsstudien angis at anbefalt verdsetting for reisetidsvariabilitet ikke skal benyttes i 
kombinasjon med anbefalt verdsetting av endringer i forsinkelser (kø). Dette har sammenheng 
med at ulemp	en knyttet til forsinkelser og kø kan bestå av flere elementer:	 	
3. Reisen blir mindre behagelig.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	31	 	
 
4. Nytten av å gjennomføre reisen kan bli redusert, fordi tiden til nytteskapende aktiviteter re-
duseres.	 	
Det er utfordrende å skille de to faktorene fra hverandre i 	en preferanseundersøkelse. Derfor er 	
det grunn til å anta at trafikantenes svar fanger opp begge elementer i de to undersøkelsene. I 
vårt arbeid forsøker vi likevel å dele opp de to elementene, fordi de to påvirker valg av reisetids-
punkt på ulike måter. 	 	
Når reisetiden er usikker, må trafikantene 	gjøre avveining mellom 	konsekvenser av å komme for 	
sent 	og ulemper ved å 	komme for tidlig til reisemålet	5. Vi 	legger til grunn at ulempen ved å komme 	
for tidlig 	har en verdsetting 	som, omtrent, 	tilsvare	r verdien a	v ventetid for kollektivtrafikanter	. 	
Videre 	forutsetter vi	 at det er store variasjoner i ulempen ved å ankomme for sent	. 	
Arbeidsreiser 	for 	trafikanter med	 fleksi	bel arbeidstid 	er et	 eksempel på 	at ulempen ved å komme 	
for sent tilsvarer ulempen ved å 	komme for tidlig	. Tilbringerreiser til f	ly er 	et eksempel	 hvor det 	
på den annen side 	kan være store konsekvenser ved å komme for sent	. Vi forutsetter at ulempen	 	
av å komme for sent	 er 	gjennomgående større enn ulempen ved å komme for tidlig. 	 	
Videre	 legger	 vi til grunn at	 ulempen ved å komme for sent kan beskrives 	som summen av 	et 	
konstantledd 	og	 et ledd som er lineært avhengig av størrelsen på for	sinkelsen	. Figur 	3-1 viser et 	
eksempel på tilpasning til usikker reisetid.	 I eksemplet gir en buffertid på ni minutter	 minst vektet 	
tilleggstid	 (oransje søyle)	. 	
Biltrafikanter kan tilpasse ankomsttiden til dette	, dvs. tilpasse seg til optimal buffertid	. K	ollektiv-	
trafikanter	 må forholde seg til rutetabeller	 som	 begrense	r mulighetene for individuelle tilpas-	
ninger. I figuren er dette illustrert med røde søyler, som reflekterer ankomster med 15 minutters 
intervall.	 I eksemplet er det avgangen som gir buffertid på 19 minutter som gir minst ulempe. 	 	
Figur 	3-1 	Trafikantenes tilpasning til usikker reisetid. Eksempel.	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
 	
5 Tilsvarende resonnement kan g	jøres også for avreisetidspunkt. I dette arbeidet 	legger vi til grunn at det kun er 	ved 	
ankomst 	trafikantens nytte påvirkes.	 0
10
20
30
40
50
60	
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	
Vektet tilleggstid (minutter)	
Buffertid (minutter)l	
For sent, vektede minutter
For tidlig, minutter

Effektiv prising av transportmidler i byområd	er 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	32	 	
 
Helningen	 på kurvene i figuren avhenger av hvor usikker reisetiden er	 og den enkelte trafikants 	
vektlegging av 	nyttetap ved å komme for sent i forhold til nyttetap ved å ankomme for tidlig	. En 	
trafikant som er mer likegyldig til å komme for sent eller for 	tidlig ha	r en flatere kurve. 	 	
Reisetidsulempe ved trengsel 	og kø	 (komfort)	 	
I Transportøkonomisk Institutts verdsettingsstudie 	(Flügel, et al., 2020)	 er 	det etablert 	indeks for 	
kvalitet basert på andel av setene som er utnyttet ved kollek	tivreiser	. Indeksen er	 basert på for-	
holdet mellom forventet reisetid og reisetid 	uten kø ved bilreiser	. Indeksene kobles deretter til 	
trafikantenes verdsetting av 	spart reisetid.	 	
I trafikkberegningsmodellen som benyttes i dette arbeidet 	er tilsvarende indekser inkludert	. Vi 	
har 	likevel	 valgt 	å redusere betydningen av køer og trengsel sammenliknet med 	anbefalingene i 	
verdsettingsstudien. Vår begrunnelse for dette er dels at 	mange av r	espondentene i undersøkel-	
sen i liten grad selv opplever køer og trengsel	.6 Dessuten	 gir ikke	 høy verdsetting av disse fakto-	
rene i beregningsmodellen en fordeling mellom 	avganger og reisetidspunkt som samsvarer med 	
datagrunnlaget.	 	
Konstantledd (tillegg på	 Generaliserte kostnader)	 	
Mo	dellspesifikasjonen dekker ikke alle faktorer som er relevante for trafikantenes valg av trans-	
portmiddel og reisetidspunkt. 	Det inkluderes 	derfor 	et uspesifisert tillegg i samlede Generaliserte 	
kostnader	 som er ment å 	dekke slike forhold	. 	
Modellversjonen som er benyttet i dette arbeidet 	inkluderer kun 	hoveddelen av reisen, dvs. 	at 	
parkeringskostnader og	 reisestrekning til/fra hovedvei eller stoppested i kollektivtilbudet 	ikke 	
inngår	 som egne variabler	. 	
3.3.3	 	Usikkerhet i beregningene	 	
Beregningsmodellen vi benytter i dette arbeidet er utviklet med sikte på å 	gi en mer realistisk 	
beskrivelse av hvordan trafikanter med ulike preferanser påvirkes 	når priser som benyttes som 	
virkemiddel for å 	unngå køer og trengsel.	 	
Det er betydelig usikkerhet knyttet til 	parameterverdiene i delmodellene som er etablert. 	Model-	
len inneholder variabler 	knyttet til usikkerhet og komfort 	som 	ikke inngår eller inngår på andre 	
måter enn i tradisjonelle transportmodeller	. Det er 	mindre tilg	ang på forskningsresultater 	og em-	
piri	, dvs. at betydningen kan være over	- eller undervurdert i beregningene.	 	
Endringer i reisekostnader (kollektivtakster, rushpriser) 	gir større utslag i beregningsmodellen 	
enn 	erfaringer fra tradisjonelle 	transportmodeller tilsier.	 Vår v	urdering er at dette, til en viss grad, 	
kan være riktig fordi modell	en i større grad ivaretar variasjoner i preferanser og kvalitet på tilbu-	
det	. For store utslag i valg av reisetidspunkt og 	transportmiddel 	knyttet til endr	inger i priser	 vil gi 	
seg utslag i at nødvendige 	prisendringer for å oppnå ønskede endringer i trengsel og køer under-	
vurderes. 	Vi vil peke på dette som en betydelig kilde til usikkerhet.	 	
 	
6 Respondenter som ikke selv er utsatt for problemer 	har (ifølge verdsettingsrapporten) en tendens til å 	ha større 	
betalingsvillig	het for å unngå problemet enn de som erfarer problemet.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	33	 	
 
Delmodellene er etablert med lav geografisk oppløsning, 	videre kan	 det også være 	alternative 	
ruter som ikke er kodet i modellen. Også av disse grunner 	bør r	esultater av beregningene tolkes 	
med forsiktighet.	 	
3.4	 	Beregninger for tungtransport 	 	
Ada 	omfatter kun	 persontransport, 	ikke 	tungtransport. Virkninger av å 	fjerne køene f	or 	tungt-	
ransport/varetransport 	beregner vi 	separat. 	 	
3.4.1	 	Endret kjøremønster som følge av fjerning av køer	 	
Data over dagens trafikk	 (antall biler og hastighet gjennom døgnet) 	viser 	et ganske ulikt 	mønster 	
ved Oslo og Bergen på den ene siden og ved Trondheim og Stavanger. 	Ulikhetene ved trafikk-	
mønsteret gir grunn til å tro at mange ved Oslo og Bergen velger å kjøre på andre tidspunkt enn 
det de helst ville valgt. Ved Trondheim og Stavanger, derimot, 	er det utfra trafikkmønsteret grunn 	
til å tro at tungtransporten kan velge å kjøre på det tider som passer best. Vi bruker 	dermed	 	
trafikkmønsteret ved Trondheim til å beregne virkningene av å fjerne køen ved Oslo.	 En n	ærmere 	
beskrivelse av metoden og 	datae	ne er i kap.	4.3.2	. 	
3.4.2	 	Virkninger av endret reisetid 	 	
Vi beregner også gevinsten av tidsbesparelsen for tungtransporten. 	Denne tidsbesparelsen best	år 	
av to elementer: 	tidsbesparelse ved redusert reisetid og tidsbesparelse ved redusert usikkerhet. 	
Ved å bruke data for reisetid i dag og trafikantenes verdsettin	g av tid	, tallfester 	vi disse: 	 	
• 	Tidsbesparelse ved redusert reisetid	 tallfester 	vi ved 	differansen mellom 	gjennomsnittlig	 rei-	
setid 	av en strekning 	i dag og det 	optimistiske	 anslaget	 for 	reisetiden	. 	
• 	Tidsbesparelse ved redusert usikkerhet	, som skyldes at man ikke trenger å legge inn ekstra 	
buffer for å være sikker på å komme tidsnok	, tallfester vi	 ved differansen mellom det 	gjen-	
nomsnittlige	 og det 	pessimistiske	 anslaget for reisetid. 	 	
Verdsett	ingen	 av tid er basert på 	tidsavhengige driftsko	stnader for tungtransport 	(Statens 	
vegvesen, 2021)	, tabell 5	-16. 	 	
En n	ærmere 	beskrivelse av metoden og dataene er 	gitt 	i kap. 	4.3.3	. 	
3.5	 	Oversikt over datagrunnlag	 	
Det ligger et omf	attende datagrunn	lag bak delmodellene som er etablert i dette arbeidet	. Dette 	
inkluderer: 	 	
• 	Biltrafikk 	forbi	 en rekke 	tellepunkter 	med 15 minutters tidsoppløsning for 2019 	(levert av 	
Statens vegvesen)	 	
• 	Beleggstall	 og 	tellinger 	på avgangsnivå, tog (levert av Jernban	edirektoratet)	 	
• 	Forsinkels	esstatistikk fra Bane NORs trafikk	- informasjons	- og oppfølgingssystem	 (TIOS) le-	
vert av Jernbanedirektoratet

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	34	 	
 
• 	Av	- og påstigningsstatistikk 	og punktlighetsstatistikk for Bergen	-Sot	ra (levert av Skyss)	 	
• 	Av	- og påstigningsstatistikk og punktlighetsstatistikk for Randaberg	-Stavanger (levert av Ko-	
lumbus)	 	
• 	Kjøretidsberegninger for strekningene er innhentet med 	15 minutters intervall fra google 	
maps	 	
• 	Kollektivse	lskapenes 	rutetabeller og billettpriser er innhentet fra åpne kilder (kollektivselsk-	
apenes nettsteder)

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	35	 	
 	
4	 	Asker 	–	 Oslo	 	
Av strekningene vi analyserer i dette arbeidet, er Asker	-Oslo strekningen med størst kapasitets-	
utfordringer:	 	
• 	Det er store forsinkelser i veitrafikken	. Dette fører til at kapasiteten på deler av strekningen 	
utnyttes dårlig i tidsrom med høy etterspørsel.	 	
• 	Det er betydelige trengselsproblemer i togtrafikken på Askerbanen, men samtidig ledig ka-
pasitet i tilbudet på Drammenbanen.	 	
Kvaliteten på kollektivtilbudet i korridoren er 	høyt	. S	trekningen illustrerer 	derfor 	muligheter som 	
rushprising gir for overgang mellom transportmidler. 	 	
Vi undersøker virkningen av både 	rushprising	 på vei (E18)	, differensierte billettpriser på tog	 og de 	
to tiltakene sett i sammenheng	. 	
Våre beregninger indikerer 	at 	rushprising	 på strekningen 	kan bidra til bedre flyt i veitrafikken	 og 	
redusert trengsel 	med høy samfunnsøkonomisk lønnsomhet, både for person	- og godstrafikk.	 Det 	
er også mulig å bruke 	prisvirkemiddel for å omfordele trafikk fra regiontog til lokaltog for å redu-	
sere trengselsproblemene i togtrafikken.	 	
 
Figur 	4-1 	Oversikt over strekningen Asker	-Oslo	 	
 	
Kilde: google maps

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	36	 	
 	
4.1	 	Dagens trafikk og 	transporttilbud 	 	
4.1.1	 	Trafikkvolumer	 	
Biltrafikk Asker 	- Oslo	 	
Statens vegvesen henter ut trafikkdata for 2019 med 15 minutters tids	oppløsning	 for 	en rekke	 	
tellepunkter	 på strekningen 	fra 	Dengsrud	 vest for Asker til	 Frognerstranda	 sentralt 	i Oslo	. Figur 	
4-2 viser utvikling i trafikkvolumer	 på E18 i retning Oslo 	for en gjennomsnittlig hverdag	 i tidsrom-	
met 	fra kl. 	6:00 	til kl.	 11:00.	 	
På strekninger uten kapasitet	sutfordringer er det normalt en markert topp i trafikkvol	umer rundt 	
kl. 	8:00 på hverdager.	 På E18 i vestkorridoren 	er trafikkvolumene størst 	før 	kl. 	7:00 om morgenen	. 	
Gjennom rushperioden er trafikkvolumene over flere av snittene 	på nivå med eller lavere enn 	
trafikkvolumene på dagtid. Dette reflekterer en situasjon med omfattende køer.	 	
Figur 	4-2 	Antall lette kjøretøy per 15	 min, Asker 	– Oslo, virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statens vegvesen	 	
Ved målepunktene Dengsrud og Asker er det to kjørefelt i retning Oslo	. Fra Holmen er det 	tre 	
kjørefelt, hvorav det ene fungerer som kollektiv	- og	 sambruksfelt. Kapa	siteten anslås til 1	 200 	
kjøretøy per 	time per kjørefelt. Dette tilsvarer 600 kjøretøy per kvarter med to kjørefelt og 900 	
kjøretøy per kvarter 	med tre kjørefelt.	 	
Med utgangspunkt i dette, ser vi av figuren at kapasiteten er høyt utnyttet på hele strekningen 	i 	
perioden 	kl. 6:30 	- 7:00	. Deretter faller kapasitetsutnyttelse	n over alle 	snitt, men med store va-	
riasjoner:	 	
• 	Ved målepunktene StarTour 	og Høvik opprettholdes k	apasitetsutnyttelsen i stor grad gjen-	
nom rushtiden.	 	
• 	Ved målepunktet Blommenholm 	(øst for Sandvika, men før Blommenholmkrysset) 	utnyttes 	
ikke mer enn 	en 	tredjedel	 av kapasiteten 	i deler av rushtiden.	 -	
 100
 200
 300
 400
 500
 600
 700
 800
 900
 1 000	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
Dengsrud	Asker	Holmen	IKEA	Blommenholm	Ramstadsletta	Høvik	StarTour

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	37	 	
 
I dette tidsrommet 	er mer enn 60 	prosent	 av trafikken som	 passerer 	snittet ved StarTour l	okale 	
reiser innenfor Bærum og mellom Bærum og Oslo	. 	
I Tabell 	4.1 oppsummer 	gjennomsnittlig døgntrafikk 	for lette kjøretøy 	på hverdag	er på stekningen 	
mellom Aske og Oslo.	 	
Tabell 	4.1 	Biltrafikk over snitt, Asker	-Oslo. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 	
Snitt	 	Døgntrafikk	 	6:00	-11:00	 	Andel 6:00	-11:00 (%)	 	
Dengsrud	 	24 279	 	9 150 	 	38 %	 	
Asker	 	22 944	 	8 362	 	36 %	 	
Holmen	 	32 200	 	11 180	 	35 %	 	
IKEA	 	33 506	 	12 734	 	38 %	 	
Blommenholm	 	33 352	 	10 035	 	30 %	 	
Ramstadsletta	 	37 040	 	12 935	 	35 %	 	
Høvik	 	39 673	 	14 360	 	36 %	 	
Høvik bru	 	39 523	 	14 555	 	37 %	 	
StarTour	 	39 833	 	14 645	 	37 %	 	
Lysakerlokket	 	27 469	 	8 995	 	33 %	 	
Maritim	 	36 092	 	12 013	 	33 %	 	
Frognerstranda	 	36 256	 	11 258	 	31 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert 	data fra Statens vegvesen	 	
Togtrafikk Asker 	– Oslo	 	
Figur 	4-3 viser fordeling av togtrafikken inn mot Sandvika på 30 minutters intervall og fordelt på 	
regiontog på Askerbanen og lokaltog på Drammenbanen. Sammenliknet med biltrafikken i korri-
doren (se 	Figur 	4-2) er rushtoppen betydelig mer markert. 	 	 	
Figur 	4-3 	Passasjerer per 30 min, snitt før Sandvika, mandag til 	fredag	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Jernbanedirektoratet	 -	
 500
 1 000
 1 500
 2 000
 2 500	
6-6:30	6:30-7	7-7:30	7:30-8	8-8:30	8:30-9	9-9:30	9:30-10	10-10:30	10:30-11	
Antall passasjerer	
Regiontog, Askerbanen
Lokaltog, Drammenbanen

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport	 2023/35	 	38	 	
 
Tilbudt setekapasitet i regiontogene er, samlet, på nivå med 	antall passasjerer også i de mest 	
belastede tidsrommene	. Likevel	 er 	det	 store variasjoner i 	belegget mellom ulike avganger. F	lere 	
enkeltavganger	 kjøres med mange stående, mens de andre avganger 	er ledige seter.	 Gjennom-	
gående er belegget lavest i avganger som starter i Asker 	og Drammen	, mens det er avganger som 	
starter i 	Skien og Kongsberg 	som 	er mest overbelastet.	 	
I lokaltogene 	er kapasiteten 	rundt	 1 200	 seter per 	halv	time	. Selv i det mest belastede tidsromme	t 	
er ikke mer enn 50 p	rosent	. av kapasiteten utnyttet	. 	
Tabell 	4.2 vis	er 	hvordan 	tog	traf	ikk	en fordeles	 mellom 	regiontog på Askerbanen og lokaltog på 	
Drammenbanen	, samt andeler av 	trafikken som er innenfor perioden vi har etablert beregnings-	
modell. 	Av tabellen går det fram at 	under 20 pst. av trafikantene på strekninger reise	r med lokal-	
tog 	og at 	andelen av døgntrafikken som gjennomføres i perioden 6:00	-11:00 er 	vesentlig høyere 	
enn det 	som registreres for bil	trafikken på E18 (jfr. 	Tabell 	4.1). 	
Tabell 	4.2 	Togtrafikk	 over snitt før Sa	ndvika, mandag til fredag	 	
Snitt	 	Døgntrafikk	 	6:00	-11:00	 	Andel 6:00	-11:00 (%)	 	
Lokaltog	, Drammenbanen	 	3 903	 	2 678	 	69 %	 	
Regiontog	, Askerbanen	 	17 049	 	9 974	 	59 %	 	
SUM	 	20 952	 	12 652	 	60 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Jernbanedirektoratet	 (2019)	 	
4.1.2	 	Transporttilbud på vei	 	
Reisetider og forsinkelser	 	
For modellberegningene 	tar vi utgangspunkt i reisetider 	på virkedager	, altså	 gjennomsnitt av 	
mandag til 	fredag	. For strekningen Asker	-Oslo er reisetider hentet ut mellom punkter ved Asker 	
sentrum, Holmes, Sandvika, Lysaker og Oslo sentrum	, operativt define	rt som	 Oslo S	entralbane-	
stasjon	. 	
Figur 	4-4 viser variasjoner i reisetider 	over dagen 	på strekningen Asker 	– Oslo S	 med 15 minutter 	
intervall.	 Av figuren går det fram at det er betydelige forsinkelser på strekningen, særlig i mor-	
genrush	et.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	39	 	
 
Figur 	4-4 	Reisetider med bil Asker 	– Oslo S. Virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 (basert på data fra google)	 	
I beregnings	modellen	 uttrykkes reisetiden 	som en sum av r	eisetid uten trafikk 	pluss	 gjennom-	
snittlig forsinkelse.	 For relasjonen Asker	-Oslo S tilsvarer 	reisetid uten trafikk 19 minutter	, mens 	
gjennomsnittlig forsinkelse varierer fra 	2–15 minutter. 	 	
Figur 	4-5 viser hvordan gjennomsnittshastigheten på E18 i retning Oslo varierer på strekningen 	
fra As	ker t	il Lysaker. 	Ved	 Dengsrud (vest for Asker) og Asker opprettholdes hastigheten i stor grad 	
også gjennom rushtiden. Ved neste målepunkt, før Holmenkrysset	, reduseres hastigheten noe 	
mer	. Det er 	imidlertid 	først ved IKEA 	Slependen 	(vest for avkjøring til 	Nesbru) at forsinkelsene blir 	
omfattende. Målt hastighet er lavest ved Blommenholm og Ramstadsletta, nærmere Lysaker 
(målepun	ktet StarTour) øker hastigheten noe	 igjen	. 	
Etter Lysaker (målepunkter Maritim og Frognerstranda, vises ikke i figuren) er det ikke	 store for-	
sinkelser i retning Oslo i morgenrush, men en del forsinkelser i motsatt retning.	 	
Det er særlig før kryss hvor mange kjøretøy kommer inn på E18 at det registreres lave hastigheter. 	 	
 00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25
00:30
00:35
00:40
00:45
00:50
00:55	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
timer:minutter	
Gjennomsnitt
Optimistisk
Pessimistisk

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	40	 	
 
Figur 	4-5 	Gjenno	msnittshastighet på E18 i retning Oslo, mandag til fredag	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på data fra Statens vegvesen	 	
Reisekostnader	 	
I beregningsmodellen består reisekostnader med bil av en kilometeravhengig kostnad 	og bom-	
penger.	 	
Bomringen rundt Oslo	7 som består innenfra og ut av:	 	
• 	Indre ring	 består av 38 bomstasjoner på utsiden av Ring 2 med «armer» mot Grefsen og 	
Trosterud med betaling i begge kjøreretninger. 	 	
• 	Osloringen	 er den opprinnelige bomringen i Oslo med betaling begge kjøreretninger med 	
totalt 22 bomstasjoner. 	 	
• 	Bygrensen 	består av 23	 bomstasjoner i nærheten av kommunegrensen mellom Oslo og 	
Follo	, Romerike	 og 	Bærum, med betaling i kjøreretning Oslo.	 	
Trafikanter på E18 i vestkorridoren 	betaler i dag bompenger	 når de krysser bygrensen til Oslo	 	
(Lysaker) og Osloringen (ved Skøyen)	. For reiser til og fra Oslo legger vi derfor grunn at begge 	
disse bomsnittene passeres. 	Takstene er like i de to bomsnittene	. I Osloringen er det betaling i 	
begge retninger, mens det ved bygrensen kun er betaling i en retning. 	Trafikanter som reise	r 	
til/fra	 Oslo vil derfor 	gjennomsnittlig 	passere 1,5	 bomstasjoner	 (to i retning Oslo, en i retning fra 	
Oslo). I beregningsmodellen legger vi dette til grunn.	 	
Takstene over bomsnittene varierer avhengig av drivstoff	, med 50	-60 pst. rabatt for nullutslipps-	
kjøretøy s	ammenliknet med bensin	- og dieselkjøretøy. Videre 	gis 	det 20 pst. 	rabatt for brukere 	
med Autopass	-avtale	. Takstene 	er også 	noe høyere i enn utenfor rushtiden. Det er rushprising i 	
 	
7 For en nærmere beskrivelse av bomringen i Oslo, inkludert detaljerte takster	, vise	r vi	 til https://www.fjellinjen.no/	. -
 20
 40
 60
 80
 100
 120	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kilometer/time	
Dengsrud	Asker	Holmen	IKEA	Blommenholm	Ramstadsletta	StarTour

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	41	 	
 
tidsrommet mellom 06:30	-09:00 og 15:00	-17:00 hverdager	, med takster som er 1	5-20 pst. høy-	
ere i rush.	 	
Våre beregninger baseres på en antatt fordeling mellom drivstofftyper (25 pst bensin, 25 pst die-
sel og 50 	pst nullutslipp), videre legger vi til grunn at alle brukere har Au	topass	-avtale. 	Dette gir 	
kostnader	 per passering av 	bomsn	ittene som vist i 	Tabell 	4.3 	
Tabell 	4.3 	Bompengetaks	ter 	Oslo, brukt i beregningene	, kroner	 	 	
Bygrensen	 	Osloringen	 	SUM	 	
Utenfor rush	 	18,	- 	9,- 	27	,- 	
I rush	 	21,40	 	10,70	 	32,10	 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
4.1.3	 	Togtilbudet	 	
Togtilbudet på strekningen Asker	-Oslo består av regiontog på Askerbanen og lokaltog på Dram-	
menbanen. Regiontogene betjener strekningen med avganger hvert 	tiende	 minutt	, og har stopp 	
ved Sandvika før Lysaker. 	Regiontogt	ilbudet er satt sammen av 	flere linje	r, med fellesstrekning 	
Asker 	- Lillestrøm	. En av linjene starter i Asker, øvrige linjer i Drammen, Kongsberg og Skien. 	I 	
rushtid er det innsatsavganger i enkelte av linjene	, slik at det samlet er 	inntil 8 avganger per time 	
på enkelte relasjoner	. 	
Lokaltogen	e betjener strekningen avganger hvert 15. minutt	, med til sammen 	ni stopp mellom 	
Asker og Lysaker. 	Halvparten av avgangene starter i Asker, halvparten starter i Spikkestad, 	Lille-	
strøm er felles endestasjon.	 	
Reisetider og 	forsinkelser	 	
Rutetider for regiontog 	på strekningen Asker	-Oslo S er 	22 minutter for regiontog på Askerbanen 	
og 3	4 minutter for lokaltog via Drammenbanen.	 Regiontogene har dermed reisetider på strek-	
ningen tilsvarende reisetid med bil i perioder med lite kø.	 Kjøretidsfor	skjellen mellom region	- og 	
lokaltog	 fordeles med 	8 minutter på strekningen Asker	-Sandvika og 4 minutter på strekningen 	
Sandvika	-Lysaker. 	 	
Lokaltog framstår derfor som et lite attraktivt til	bud for reise	r fra Asker til Oslo	, fra Sandvika er 	
ikke forskjellen	e større enn 	at 	også lokaltogene framstår som et reelt alternativ for trafikantene.	 	
Tabell 	4.4 gir en oversikt over forsinkelser ved ankomst til Oslo S for tog fra ve	st (Askerbanen og 	
Drammenbanen). 	Beregningene er basert på 	Bane NORs	 trafikk	- informasjons	- og oppfølgings-	
system (TIOS)	 hvor	 ankomster og avganger ved alle stasjoner 	registreres for alle togavganger	. 	
Datagrunnlaget er fra 2019. Vi har utelatt data for juli fordi det i denne måneden 	var omfattende 	
arbeider på flere banestrekninger.	 Vi har beregnet gjennomsnittlige forsinkelser 	og standardavvik 	
på forsinkelsene per togprodukt og 	antar i beregningsmodelle	n at 	variasjonen i forsinkelser kan 	
uttrykkes ved en lognormal fordeling.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	42	 	
 
Tabell 	4.4 	Forsinkelser ved ankomst Oslo S fra strekningen Asker	-Oslo S, minutter 	
(2019)	 	 	
Median, rush	 	Median, dag	 	Std.avvik, 	
rush	 	
Std	.avvik, 
dag	 	
L1 Spikkestad	-Lillestrøm	 	2,60	 	1,46	 	4,63	 	3,83	 	
L1 Asker	-Lillestrøm	 	2,21	 	1,04	 	5,26	 	3,15	 	
R12 Drammen 	-Dal	 	1,08	 	1,08	 	3,26	 	3,26	 	
RE 11 Skien	-Eidsvoll	 	3,50	 	2,24	 	7,52	 	6,22	 	
R13 Kongsberg	-Eidsvoll	 	2,09	 	1,34	 	4,72	 	4,06	 	
RE 10 	Drammen	-Lillehammer	 	1,71	 	1,33	 	4,44	 	4,04	 	
R14 Asker	-Kongsvinger	 	1,00	 	0,62	 	3,26	 	2,67	 	
Gjennomsnitt lokaltog (L1 og L2)	 	2,41	 	1,25	 	4,92	 	3,49	 	
Gjennomsnitt regiontog (øvrige)	 	1,74	 	4,41	 	1,28	 	3,92	 	
Kilde:	 	Vista Analyse (basert på TIOS)	 	
Av tabellen går det fram at det er store variasjoner i omfanget av forsinkelser mellom ulike tog-
produkt. I beregningsmodellen har vi valgt å benytte gjennomsnittsverdier for lokaltog (tog på 
Drammenbanen) og regiontog (Askerbanen) fordi bruk av individuell	e forutsetninger for ulike lin-	
jer gav en fordeling mellom avganger som ikke samsvarer med fordelingen av registrerte påstig-
ninger. 	 	
Reisekostnader	 	
Innenfor Akershus og Oslo 	er 	det 	Ruters 	billettprise	r som gjelder også	 på tog	. Ved reiser til/fra 	
Drammen 	 	
Tabell 	4.5 gir en oversikt over billettpriser for ordinære enkeltbilletter på strekningen mellom 	
Asker og Oslo S.	 	
Tabell 	4.5 	Billettpriser ordinære enkeltbilletter Asker	-Oslo S	 	
Fra	 	Enkeltbillett	 	Periodebillett	 	Antall km	 	
Drammen	-Oslo	 	132	,- 	1 70	1,- 	40,3	 	
Asker	-Lysaker	 	40,	- 	853	,- 	16,8	 	
Asker/Sandvika	-Oslo	 	66,	- 	1 512	,- 	23,8	 / 14,1	 	
Drammen	-Sandvika	 	100,	- 	1 437	,- 	26,1	 	
Drammen	-Lysaker	 	116,	- 	1 570	,- 	33,3	 	
Kilde:	 	Vista Analyse 	 	
4.2	 	Rushprising 	– virkninger for 	persontransport 	 	
4.2.1	 	Alternativer som er beregnet	 	
Vi ser på tre alternativ	e måter å	 bruke pris som virkemiddel	: 	
1. Alternativ 1: 	Rushprising på E18	. Vi legger til grunn at det etableres tre bomstasjoner (vest 	
for Lysaker, vest for Sandvika og vest for Asker) på strekningen hvor kostnadene per

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	43	 	
 	
passering varierer avhengig av trafikkmengde. Nivåene fastsettes med sikte på	 å opprett-	
holde brukbar framkommelighet på strekningen.	 	
2. Alternativ 2: 	Differensiering av billettpriser på jernbane	. Økte billettpriser i regiontog på As-	
kerbanen, uendrede billettpriser i lokaltog på Drammenbanen.	 	
3. Alternativ 2: 	Kombinasjon av 1) og 2)	. Rushprising på E18 kombinert med 	økte billettpriser i 	
regiontog.	 	
For å identifisere nivåer på veiprising som gir brukbar framkommelighet, er beregningen for Al-
ternativ 1 (rushprising på E18) gjennomført trinnvis. Vi beregner først endringer i trafikkvolume	r 	
som følge av bedre framkommelighet, for alle strekninger antar vi da at reisetider og variasjoner 
i reisetider gjennom hele rushperioden opprettholdes på et nivå tilsvarende gjennomsnittet av 
det som i dag registreres i tidsrommet klokken 9:30 til 11:00.	 Med disse forutsetningene vil det 	
være større variasjon i framføringstider på strekningen Sandvika	-Lysaker sammenliknet med 	
strekningene vest for Sandvika. 	 	
Variasjoner i prisnivå gjennom rushtiden fastsettes deretter med utgangspunkt i beregnet reduk-
sjon	 i Generaliserte kostnader som følge av bedret framkommelighet. Etter testing med ulike pris-	
nivå identifiseres prisnivå som er tilstrekkelig høyt til at trafikkvolumene ikke blir høyere enn at 
det er mulig å opprettholde god framkommelighet gjennom rushper	ioden. 	I beregningene for 	
denne strekningen har vi lagt til grunn at «god framkommelighet» 	gir reisetider og usikkerhet 	
knyttet til reisetiden tilsvarende det vi 	kan observere i formiddagstimene i dagens situasjon.	 	
I beregningene som presenteres er det fo	rutsatt innkreving i tidsrommet klokken 6:45 til 9:15, og 	
høyere satser for snittene nærmest Oslo. For reiser gjennom vestkorridoren 	- som går over alle 3 	
bomsnitt 	– varierer samlet brukerbetaling fra 15 til 55,	- kroner gjennom rushperioden.	 	
E18 Lysaker	-Ramstads	letta er under utbygging med vedtatt gjennomsnittstakst på 	22	-27 2018	-	
kroner	 (Samferdselsdepartementet, 2020)	, takstnivået på denne strekningen er i våre bereg-	
ninger inntil 25,	- kroner per passering.	 	
Alternativ 2 er at 	trengselsp	rising i regiontog	 implementer	es ved at reisende i regiontog betaler 	
300,	- kroner ekstra for periodebilletter, som med våre forutsetninger	 tilsvarer 	at kostnadene per	 	
reise med regiontog øker med 	10	,- kroner.	8 	
4.2.2	 	Resultater	 	
I beregningsmodellen som	 dekker reiser i perioden kl. 6:00	-11:00 er det totalt rundt 29	 000 reiser. 	
I Nullalternativet 	– som reflekterer dagens situasjon 	– fordeles disse med 68 prosent. på bil, 25 	
prosent på regiontog og 7 prosent på lokaltog. Andelen av reisene som gjennomføres	 med bil er 	
gjennomgående høyere for korte reiser innenfor vestkorridoren sammenliknet med lengre reiser 
og reiser inn til Oslo.	 	
Figur 	4-6 viser beregnet endring i samlet antall turer i beregningene, hvor virkninger av bedre 	
fremkommelighet og rushpris er isolert og for de tre alternativene. Av figuren går det fram at 
utslagene 	på reisestrømmene er store når virkninger av bedre framkommelighet og rushpris be-	
regnes isolert. Beregnet økning i biltrafikk med bedre framkommelighet er omtrent like stor som 
beregnet reduksjon med rushprising	- Bedret framkommelighet genererer derimot me	r ny trafikk 	
 	
8 Basert på 30 turer per periodebillett.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	44	 	
 
enn overføring fra tog. Videre gir rushprising en betydelig overføring til tog og bare en mindre 
reduksjon i samlet antall reiser. 	 	
Figur 	4-6 	Endring i antall turer per dag, samlet og fordelt på t	ransportmidler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
For Alternativ 1 (rushprising fastsatt med sikte på god framkommelighet for biltrafikken) beregner 
vi beskjedne endringer i samlede trafikkvolumer og en 	marginal	 overføring av trafikk fra vei til 	
tog.	 	
Alternativ 2 (	dyrere periodebilletter	 i regiontog) be	regnes å gi en betydelig omfordeling av trafikk 	
mellom region	- og lokaltog, men også økt biltrafikk.	 Størrelsen på omfordelingen er stor i forhold 	
til forutsatt endring i takstnivå (300 kroner tillegg 	på periodebilletter). 	 	
Alternativ 3 gir omtrent samme 	trafikkvolumer som Alternativ 2 når perioden klokken 6:00	-11:00 	
sees samlet.	 	
Utviklingen i antall reiser varierer mellom ulike relasjoner, i Alternativ 3 øker omfanget av lange 
reiser 	inn mot 	Sandvika og Oslo, 	mens det blir noe færre korte turer.	 	
Figur 	4-7 og 	Figur 	4-8 viser fordeling av biltrafikk over snitt vest for Sandv	ika og vest for Lysaker 	
gjennom rushperioden. Av figurene går det fram at vi beregner en trafikkvekst på om lag 60 pro-
sent i perioden med størst etterspørsel (rundt klokken 8:00) over de to snittene. Dette er vesent-
lig mer enn dagens kapasitet på strekning	ene.	 	
Sammenliknet med Nullalternativet beregnes Alternativ 1 og 3 (med rushprising) å gi noe mindre 
trafikk i perioden klokken 7:00 	– 8:15, mens volumene er noe høyere i begynnelsen og slutten av 	
rushperioden. 	 	
 -5 000
-4 000
-3 000
-2 000
-1 000	
 -	
 1 000
 2 000
 3 000
 4 000
 5 000
 6 000	
Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3	
Antall turer per dag	
Bil	Regiontog	Lokaltog	SUM

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	45	 	
 
Figur 	4-7 	Biltrafikk per 15 minutters intervall, Holmen 	– Sandvika	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Figur 	4-8 	Biltrafikk per 15 minutters intervall, Høvik	-Lysaker	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Figur 	4-9 viser antall passasjerer per 15 minutters intervall i regiontog på strekningen Asker	-Sand-	
vika i de ulike alternativene. Merk at ulikt antall avganger i inter	vallene gir også en ujevn fordeling 	
av beregnet trafikk. Av figuren går det fram at Alternativ 1 	– som innebærer rushprising og bedre 	
framkommelighet på vei 	– vil gi økt trafikk i regiontogene i de mest belastede periodene. Når 	
dette scenarioet kombineres 	med 	økte priser på periodebilletter i r	egiontog	 i Alternativ 3 redu-	
seres belastningen noe sammenliknet med Nullalternativet. 	 -	
 200
 400
 600
 800
 1 000
 1 200
 1 400
 1 600
 1 800
 2 000	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3 -	
 200
 400
 600
 800
 1 000
 1 200
 1 400
 1 600
 1 800	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	46	 	
 
Figur 	4-9 	Passasjerer per 15 minutters intervall, regiontog Asker	-Sandvika	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Figur 	4-10	 viser fordeling av trafikken i lokaltogene. 	Økte billettpriser	 i regiontogene (Alternativ 	
2) beregnes å gi en betydelig økning i trafik	kvolumene, særlig for reiser over kortere strekninger 	
som Asker	-Sandvika og Sandvika	-Lysaker. Kombinert med rushprising (Alternativ 3) beregnes yt-	
terligere trafikkvekst. Veksten er ikke større enn at volumene kan håndteres med dagens lokal-
togtilbud.	 	
Figur 	4-10	 	Passasjerer per 15 minutters intervall, lokaltog Asker	-Sandvika	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 -	
 200
 400
 600
 800
 1 000
 1 200
 1 400
 1 600
 1 800	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Reiser per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3 -
 50
 100
 150
 200
 250
 300
 350	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Reiser per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	47	 	
 	
4.2.3	 	Nytte for trafikantene	 	
Samlet for alle trafikanter beregnes 	nytten å være svakt positiv i Alternativ 1	, det vil si en reduk-	
sjon i Generaliserte kostnader. 	Alternativ 2 og 3 gir noe reduser trafikantnytte. 	Resultatene for 	
Alternativ 2 og 3 inkluderer anslag på nytte av redusert trengsel som følge av pr	istillegg i region-	
togene.	 	
Figur 	4-11	 	Endringer i Generaliserte kostnader, kroner per dag	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Av figuren går det fram at økt reisekomfort som følge av bedre framkommelighet, kortere reise-
tid, redusert ventetid og mindre nyttetap knyttet til 	at tr	afikantene 	komme	r fram senere enn 	
ønsket bidrar positivt til samlet nytte i Alternativ 1 og 3. 	 	
Reisekostnadene øker betydelig	. I Alternativ 1 øker kostnadene med noe over 250	 000,	- kroner 	
per dag,	 hovedsakelig som følge av rushprising på vei.	 I Alternativ	 3 øker kostnadene med 320	 000 	
kroner	, sammenliknet med Alternativ 1 er det 	hovedsakelig økte kilometerkostnad knyttet til flere 	
bilturer som utgjør forskjellen.	 	
Figur 	4-12	 viser gjennomsnittlige endringer i Generaliserte kostnader i ulike delmarkeder (reduk-	
sjon tilsvarer økt nytte for trafikantene). Av figuren går det fram at det er de lange reisene som 
får stø	rst nytte av tiltaket, mens kvaliteten på transporttilbudet svekkes for korte reiser. 	 -150 000
-100 000
-50 000	
 -	
 50 000
 100 000
 150 000
 200 000
 250 000
 300 000
 350 000	
Tillegg	Komfort	Forsinkelser	Ventetid	Reisetid	Reisekostnad	SUM	
Kroner per dag	
Alternativ 1	Alternativ 2	Alternativ 3

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	48	 	
 
Figur 	4-12	 	Endringer i Generaliserte kostnader, kroner per reise	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
4.3	 	Virkninger for tungtra	nsporten	 	
Det å stå i kø medfører en kostnad også for lastebiler 	– tiden de står i kø kunne de alternativt 	
brukt til flere oppdrag. Lastebilene kan til en viss grad velge å unngå kø. De kan flytte kjøringen til 
tidligere eller senere, i motsetning til arbe	idstakere som skal møte opp på arbeidsstedet for ek-	
sempel kl. 8. Men til tross for at de	 har	 en viss fleksibilitet, medfører denne ekstra tilpasningen 	
en kostnad. Noen 	lastebiler 	må likevel 	nå fram til en bestemt tid, for eksempel 	for å 	levere varer 	
på et 	bestemt sted før butikkene åpner. I så fall har de en kostnad knyttet til usikkerhet når det 	
gjelder ankomsttid, tilsvarende persontrafikanter. 	 	
I tillegg vil jevnere kjøring, uten kø, spare drivstoffkostnader. 	 	
4.3.1	 	Dagens trafikk	mønster	 til tungtransporten 	 	
Utover tungtransport knyttet til 	større terminaler, e	r mye av tungtransporten rundt de store by-	
ene knyttet til leveranser til butikker i områdene rundt. Med andre ord skal leveransene skje på 
dagtid, når butikkene er åpne eller like fø	r. 	
Figur 	4-13	 viser 	antall tunge kjøretøy 	samt	 hastigheten 	til tunge kjøretøy	 gjennom døgnet ved 	
Høvik. 	Det er lite tungtransport om natten, men trafikken øker på mo	rgenkvisten.	 Trafikken øker 	
allerede rundt kl. 5 og når toppen mellom 6.30 og 7.00. 	Deretter faller 	antall tunge kjøretøy brått 	
fra kl. 7	, før det øker igjen fra kl. 9.15. 	Hastigheten 	til tunge kjøretøy 	falle	r fra kl. 6.15, fra over 80 	
km/h til etter hvert	 ca. 45 km/h	. Tilvarende kjøremønster ser vi ikke i motsatt retning, se 	Figur 	
4-14	. -12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10	
Kroner per reise

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	49	 	
 
Figur 	4-13	 	Antall tunge 	kjøretøy og hastigheten til tunge kjøretøy (km/h) gjennom døg-	
net ved Høvik	 (mot Oslo) 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
 
Figur 	4-14	 	Antall tunge kjøretøy og hastigheten til tunge kjøretøy (km/h) gjennom døg-
net ved Høvik	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Trafikkmønsteret ved	 Asker 	– Lysaker (her eksemplifisert ved Høvik) avviker fra det 	vi ser ved 	de 	
andre store byene. 	Figur 	4-15	 viser antall 	lastebiler gjennom døgnet ved utvalgte steder ved 	Oslo, 	
Bergen, Trondheim og Stava	nger	. Figuren viser ulikt mønster ved Oslo og Bergen på den ene siden 	
og 	ved Trondheim og Stavanger. Alle steder øker 	antallet biler betydelig om morgenen, men 	
denne økningen skjer tidligere ved Oslo (her målt ved Høvik) og ved Bergen (her målt ved Sotra-
brua Vest) enn ved Trondheim og Stavanger. Ved Oslo og Bergen øker trafikken allerede rundt kl. 
5, mens ved Trondheim øk	er trafikken først rundt kl. 6. Ved Høvik 	er det en tydelig topp i antall 	
tunge kjøretøy 	mellom 6.30 og 7.00	, d	eretter faller antallet brått	. Lignende utvikling ser vi ikke 	
ved	 innfartsårene rundt Trondheim. Antall biler er mye jevnere fordelt utover dagen	 der, uten en 	
klar topp rundt rushtiden om morgenen: der øker antall biler jevnt fra kl. 5 til kl. 9.45. Gjennom-
snittshastighet faller heller ikke så mye, kun fra rundt 78 km/h til rundt 75 km/h. Også ved Stav-
anger er det en jevn økning om morgenen (om vi 	ser bort fra toppene, som skyldes ferjeankoms-	
ter). 	 	
 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120	
00:15	01:45	03:15	04:45	06:15	07:45	09:15	10:45	12:15	13:45	15:15	16:45	18:15	19:45	21:15	22:45	
Hastighet i km/h	
Tunge kjøretøy
 Hastighet (tunge kjøretøy)	
 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120
 140	
00:15	01:45	03:15	04:45	06:15	07:45	09:15	10:45	12:15	13:45	15:15	16:45	18:15	19:45	21:15	22:45	
Antall tunge kjøretøy, per 15 	
minutter	
Høvik, mot Oslo
Høvik, fra Oslo

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	50	 	
 
Figur 	4-15	 	Antall tunge kjøretøy gjennom døgnet ved utvalgte steder ved de store byene	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
4.3.2	 	Virkninger av	 å fjerne køen for 	tungtransport 	 	
Ulikhetene ved trafikkmønsteret 	gir	 grunn til å tro at mange ved Oslo 	(og Bergen	) velger å kjøre 	
på andre tidspunkt enn det de helst ville valgt. Ved Trondheim og Stavanger, derimot	, er det utfra 	
trafikkmønsteret grunn til å tro at tungtransporten kan velg	e å kjøre på det tider som passer best. 	
Vi bruk	er trafikkmønsteret ved Trondheim til å beregne virkninge	ne av å fjerne køen ved Oslo. 	 	
Vi tar utgangspunkt i kjøremønsteret ved Trondheim	, og regner ut 	hvordan trafikken ville vært 	
fordelt ved Oslo uten kø	. V	i beregner fordelingen av tunge kjøretøy (som andel av biler over døg-	
net), som gjennomsnittet for Kvislabakken, Væretunnelen og Grillstadtunnelen	. Utviklingen i an-	
del tunge kjør	etøy over døgnet på hverdager er vist i	 Figur 	4-16	. 	
Figur 	4-16	 	Andel av tunge kjøretøy (som andel av totalt antall tunge kjøretøy i løpet av 
døgnet) ved Trond	heim	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Hvis vi antar at fordelingen av biler over døgnet ville vært det samme i Oslo som i Trondheim, får 
vi et trafikkmønster for tungtransporten som vist i	 Figur 	4-17	. Det er samme antall biler over 	
døgnet som før, men de fordeler seg annerledes over døgnet. Figuren viser at hvis tunge kjøretøy 	
 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120	
00:15	01:30	02:45	04:00	05:15	06:30	07:45	09:00	10:15	11:30	12:45	14:00	15:15	16:30	17:45	19:00	20:15	21:30	22:45	00:00	
Antall tunge kjøretøy (per 15 	
minutter)	
Stavsjøtunnelen
Finnestad
Sotrabrua Vest
Høvik	
0,0 %
0,5 %
1,0 %
1,5 %
2,0 %	
00:15	01:15	02:15	03:15	04:15	05:15	06:15	07:15	08:15	09:15	10:15	11:15	12:15	13:15	14:15	15:15	16:15	17:15	18:15	19:15	20:15	21:15	22:15	23:15	
Kvislabakken
Væretunnelen
Grillstadtunnelen
Gjennomsnitt

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	51	 	
 
ikke må tilpasse sin kjøring til forventninger om kø, ville de	 starte senere	 på morgenen	: rundt kl. 	
5.30, ikke kl. 4.30	 (som i virkeligheten)	. Videre ville flere kjørt på dagen og utover ettermiddagen, 	
uten en nedgang 	mellom	 kl. 	7 og	 9 og etter kl. 15. 	 	
Figur 	4-17	 	Fordelingen av tungtransporten over døgnet ved Høvik, med og uten kø	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
4.3.3	 	Virkninger av endret reisetid for tungtransporten 	 	
I de periodene av døgnet når trafikken flyter godt, er reisetiden mellom Asker og L	ysaker helt 	
nede i 10	-11 minutter	, jf. 	Figur 	4-18	. I morgenrushet tar det i gjennomsnitt 20	-22 minutter å kjøre 	
strekningen. Hvis man er heldig og det er ingen kø, tar	 det 13	-14 minutter 	(det 	optimistiske	 an-	
slaget på figuren	). Det 	pessimistiske	 anslaget er rundt 30	-35 minutter (se 	Figur 	4-18	). Sammen-	
lignet med tidspunkt med lite tra	fikk, bruker man rundt 25 minutter mer i denne topplasttimen.	 	
Figur 	4-18	 	Reisetid Asker 	– Lysaker, kl. 6.00 	– 20.00	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Hvis man fjerner køen, ved å flytte noen biler til andre tider på døgnet, kan man spare mye tid. Vi 
beregner nytten av spart reisetid under antakelsen av at veiprising vil fjerne køen og redusere 
reisetiden. Vi deler denne tidsbesparelsen i to: 	 	
 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120	
00:15	01:45	03:15	04:45	06:15	07:45	09:15	10:45	12:15	13:45	15:15	16:45	18:15	19:45	21:15	22:45	
Antall kjøretøy per 15 minutter	
Tunge kjøretøy (uten kø)
Tunge kjøretøy	
00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25
00:30
00:35
00:40	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
Minutter 	
Gjennomsnitt	Optimistisk	Pessimistisk

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	52	 	
 
4. Tidsbespar	else	 ved redusert reisetid	, representert ved differansen mellom 	gjennomsnittlig	 	
reisetid i dag og det 	optimistiske	 anslaget. I rushtiden fra kl. 6:45 til kl. 8:45 er denne for-	
skjellen 5	-10 minutter. 	 	
5. Tidsbesparelse ved redusert usikkerhet	 som skyldes at ma	n ikke trenger å legge inn ekstra 	
buffer for å være sikker på å komme tidsnok. I dag må man beregne 20	-22 minutter til å 	
kjøre strekningen Asker 	– Lysaker i morgenrushet 	(tilsvarende gjennomsnittet på	 Figur 	
4-18	). Hvis 	det 	er viktig å komme fram innen et bestemt tidspunkt, må man legge inn et eks-	
tra buffer. Vi tallfester dette bufferet ved differansen mellom det 	gjennomsnittlige	 og 	det 	
pessimistiske	 anslaget for reiseti	d (se 	Figur 	4-18	). Dette bufferet er 8	-13 minutter i morgen-	
rushet. 	 	
Vi kan verdsette tidsbesparelsen	 ved redusert reisetid	. Verdien av ett minutt spart er 14,2 kroner 	
per bil	.9 Verdien av 9 minutter spart (s	om er den ekstra gjennomsnittlige kjøretiden rundt kl. 8) 	
er da 	128 kroner per bil	 per døgn	. Figur 	4-17	 viste antall biler i tungtransporten som kjører forbi 	
Høvik i h	ver time. I tidsrommet 6:30	–9:00 er det totalt 726 biler. 	Hvis alle disse kan spare 	5-10 	
minutter, er 	den samlede 	verdien av deres tidsbesparelse 	er 	66	 589 kroner per dag	.10 	
Vi kan 	også	 tallfeste verdien av redusert buffertid på tilsvarende måte	 som 	for 	redusert reisetid	. 	
Verdien av 	12 minutter	 spart 	er 170,9 kroner per bil	. Dette er verdien av tiden 	som 	man sparer 	
ved å ikke måtte legge inn ekstra buffer	 for å være sikker på at man komm	er fram 	tidsnok.	 Denne 	
besparelsen kommer altså i tillegg til 	spart reisetid. 	Den samlede besparelsen for alle 	726 biler 	
som 	kjører i strekningen i tidsrommet 	6:30	–9:00 er 	104	 326 kr	 per døgn	. 	
Dette er bruttoverdien av tidsbesparelsen. 	Kostnader knyttet t	il bompenger kommer til fratrekk. 	 	
Merk at vi har bare 	beregnet 	tidsbesparelsen i rushtiden, i tidsrommet 6:30	–9:00. 	Resten av 	døg-	
net er besparelsen 	beskjeden, kun et par minutter.	 Vi har ikke 	beregnet 	verdien av den ev. tids-	
besparelsen for resten av døgnet. 	Det betyr at vi kan ikke gange besparelsen eller nytten opp fra 	
3 timer til 24 timer.	 	
4.3.4	 	Sparte driftskostnader 	(drivstoffkostnader)	 	
Jevnere flyt og jevnere fart i trafikken medfører også lavere kostna	der knyttet til drivstoff. 	Vi har 	
ikke nok informasjon om 	hvor mye drivstoff tunge kjøretøy vil	 kunne spare ved jevnere kjøring, 	
og tar derfor ikke hensyn til dette i beregninger. 	(Statens vegvesen, 2021)	 angir også verdsettin	g 	
av slike kostnader	. Det 	er 	mulig å 	inkludere sparte driftskostnader i verdsettingen i framtiden. 	 	
4.4	 	Samfunnsøkonomisk	e vurderinger	 	
Beregningene 	for persontrafikken indikerer at rushprising på denne strekningen kan gjennomfø-	
res med 	høy samfunnsøkonomisk lønnsomhet. 	Nytten for 	personturene i perioden 6:00	-11:00	 er 	
tilnærmet positiv	, samtidig som 	rushprisingen gir inntekter på 250	 000,	- kroner per d	ag i 	inntekter 	
for offentlig sektor i 	den samme perioden	. 	
 	
9 Med utgangspunkt i 	tidsavhengige driftskostnader for tungtransport 	(Statens vegvesen, 2021)	, tabell 5	-16: 676 	
kr/time / 60 minutter i timen x 1,26 for prisstigning fra 2016 til 2023. 	 	
10 Her har vi beregnet den nøyaktige ekstra tidsbruken for hvert 15	-minutters tidsintervall, som vist 	på 	Figur 	4-18, ikke 	
9 minutter for alle.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	53	 	
 
Vi 	anslår også en samlet nytte for tungtrafikken på 	ca. 170	 000,	- kroner per dag i den samme 	
perioden.	 Vi anslår grovt at nytte og bominntekter resten av døgnet	 tilsvarer beregnet nytte på 	
formiddagen	, med 250 virkedager per år får vi da et anslag på 	årlig nytte på ca. 250 mill. kroner 	
inkludert skattefinansiering	svirkninger (20 pst av inntektene fra rushprising)	. 	
Tallene over gir bare en grov indikasjon på nytte	- og inntektspotensial	 knyttet til rushprising	, 	
andre faktorer som påvirker samfunnsøkonomisk lønnsomhet er bl.a:	 	
• 	Innkrevingskostnader	 (investering og drift)	 	
• 	En del av nytten for tungtrafikken kan (og bør	) også innkreves i form av rush	prisi	ng.	 	
• 	Færre ulykk	er og mindre utslipp som følge av jevnere flyt i biltrafikken på strekningen.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	54	 	
 	
5	 	Sotra 	–	 Bergen	 	
Etter Asker	-Oslo er Sotra	-Bergen strekningen som har størst forsinkelser i rushtid i dag. Mens det 	
på strekningen Asker	-Oslo er et togtilbud med høy kvalitet, er buss det viktigste kollektivtilbudet 	
mellom Sotra og Bergen. 	 	
Det er ikke kollektivfelt på str	ekningen med størst framkommelighetsproblemer, det gjør at kva-	
liteten på busstilbudet påvirkes negativt av framkommelighetsproblemene på veien.	 	
I analysen ser vi på virkninger av innføring av rushprising med dagens trafikkvolumer	, videre for-	
søker vi å ber	egne 	nødvendig økning i satsene for å opprettholde flyt i veitrafikken med 10 pst og 	
20 pst vekst i etterspørselen.	 	
Vi beregner høy nytte ved innføring av rushprising på Sotrabrua med dagens trafikkvolumer	. Med 	
økende etterspørsel vil det være nødvendig m	ed en betydelig økning i takstene for å opprettholde 	
flyt i trafikken	. 	
 
Figur 	5-1 	Oversikt over strekningen Sotra	-Bergen	 	
 	
5.1	 	Dagens 	trafikk og transporttilbud	 	
5.1.1	 	Trafikkvolumer	 	
Biltrafikk	 	
Figur 	5-2 viser trafikkvolumer 	fordelt på 15 minutters intervaller 	over ulike snitt på 	Rv	. 555	, samt 	
Olsviktunnelen på Fv. 562.	 Fra Storavatnet mot Ber	gen	, forbi registreringspunktene 	Lyderhorn, 	
Lianakken og Damsgård	, er det to kjørefelt i hver retning	. Vest 	for Storavatnet og Fv. 562 mot 	
Askøy 	er det kjørefelt i hver retning.

Effektiv 	prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	55	 	
 
Figur 	5-2 	Antall lette kjøretø	y per 15 min	utter	 på strekningen	 Sotra	-Bergen, virkedager	 
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statens vegvesen	 	
Vurdert mot en teoretisk kapasitet på 300 kjøretøy per felt per 15 min, går det fram at kapasi-
tetsutnyttelsen nærmest Bergen er høy i et 	kort tidsrom	, fra	 kl. 	7:30 	til kl.	 8:30	. På strekningene 	
inn mot Storavatnet er 	det derimot 	høy kapasitetsutnyttelse i en lengre periode	, nærmere be-	
stemt fra	 kl. 	6:15	-9:00.	 Dette er en klar indikasjon på at strekningen er overbelastet	. Mange tra-	
fikanter 	tilpasser 	seg dermed 	reisetidspunkt eller velger andre løsninger 	på grunn av dårlig fram-	
kommelighet på veien.	 	
Tabell 	5.1 viser 	gjennomsnittlige trafikkvolumer per døgn 	(mandag	-fredag) 	og innenfor tidsrom-	
met vi gjennomfører beregninger 	av virkninger av rushprising.	 	
Tabell 	5.1 	Biltrafikk over snitt, 	Sotra	-Bergen	. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fredag	 	
Snitt	 	Døgntrafikk	 	6:00	-11:00	 	Andel 6:00	-11:00 (%)	 	
Kolltveittunnelen	 	9 553	 	3 446	 	36 % 	
Sotrabrua vest	 	13 518	 	4 527	 	33 % 	
Harafjelltunnelen	 	15 753	 	5 378	 	34 % 	
Olsviktunnelen	 	10 083	 	3 808	 	38 %	 	
Lyderhorn	 	13 973	 	5 792	 	41	 % 	
Lianakken	 	22 441	 	8 511	 	38	 % 	
Damsgårdtunnelen	 	20 271	 	7 869	 	39 % 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 	
Kollektivtrafikk	 	
De aktuelle linjene 	som opererer hele eller deler av	 strekningen	, og	 som har avganger i tidsrom-	
met vi analyserer	, er:	 	
• 	23	 Straume terminal 	– Bergen lufthavn	 	
• 	47	9 Ågotnes terminal	 - Hellesøy	 -	
 100
 200
 300
 400
 500
 600
 700	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
Kolltveittunnelen	Sotrabrua vest	Harafjelltunnelen	Olsviktunnelen	
Lyderhorn	Lianakken	Damsgård

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	56	 	
 
• 	481	 Kleppestø 	– Bergen busstasjon	 	
• 	48	4 Ravnanger/Hanevik/Steinruster	 – Bergen busstasjon	 	
• 	48	5 Ravnanger/Hanevik/Steinruster	 – Bergen busstasjon	 	
• 	495	 Ramsøy	 – Bergen busstasjon	 	
• 	496	 Breivik	 – Bergen busstasjon	 	
• 	499	 Herdla	 – Bergen busstasjon	 	
• 	424 Ramsvik 	- Bergen busstasjon	 	
• 	441	 Hjelteryggen 	- Bergen busstasjon	 	
• 	442 Ebbesvik/Brattholmen 	- Bergen busstasjon	 	
• 	445 Straume terminal/Våge/Anglevik 	– Bergen 	Busstasjon	 	
• 	450 og 450E Straume terminal 	– Bergen busstasjon	 	
• 	460 og 460E Straume terminal 	– Bergen busstasjon	 	
Fra Skyss har vi 	mottatt	 passasjerstatistikk for 	linjene:	 	
• 	424	 Ramsvik 	- Bergen busstasjon	 	
• 	441	 Hjelteryggen 	- Bergen busstasjon	 	
• 	442	 Ebbesvik/Brattholmen 	- Bergen busstasjon	 	
• 	445	 Straume terminal/Våge/Anglevik 	– Bergen Busstasjon	 	
• 	450	 og 450E	 Straume terminal 	– Bergen busstasjon	 	
• 	460 og 460E	 Straume terminal 	– Bergen busstasjon	 	
Den mot	tatte passasjerstatistikken omfatter	 tellinger	 for	 av	- og påstigninger på stasjoner i tids-	
rommet 07:00	-09:00 	mandag 20. mars til 	fredag 25. mars 2023. 	Datoene	 er valgt ut fordi 	de	 re-	
presenterer en typisk uke	, og tidsrommet er det Skyss selv definerer som rush. 	 	
I statistikken er det også registrert 	tidspunkt 	for hver telling/stasjon. Vi benytter dette 	som grunn-	
lag for reisetid og forsinkelser opp mot basis reisetid. Basis reisetid 	er tidspunktuavhengig 	og 	
skjønnbasert satt, og følger basis reisetid for biltrafikken på strekningen. 	 	
For linjer eller avganger vi mangler 	passasjer	- og/eller punktlighetsstatistikk for 	bruker vi et gjen-	
nomsnitt av de avgangene vi har statistikk for. 	 	
5.1.2	 	Transporttilbud på vei	 	
Med utgangspunkt i data fra Google har vi beregnet variasjoner i reisetid 	over dage	n mellom 	
følgende punkter:	 	
• 	Sotra v	ed	 rundkjøringen Rv 555/Fjellavegen/Skjergardsvegen	 	
• 	Ved på	-/avkjøringen til Rv 555 ved Straume bussterminal/Stovevatnet 	 	
• 	Ved på	-/avkjøring til Rv 555 ved Storavatnet	 	
• 	Ved på	-/avkjøring til Rv 555 ved Liavatnet/Rv 557	 	
• 	Ved 	på	-/avkjøring til Rv 555 på Gyldenpris	 	
• 	Bergen stasjon

Effektiv prising 	av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	57	 	
 
Figur 	5-3 viser variasjoner i reisetider på strekningen 	Sotra	-Bergen. Av figuren går det fram at 	
reisetiden 	– og 	usikkerheten i reisetiden 	- på denne strekningen øker betydelig både i morgen	- 	
og ettermiddagsrush	ene	. Det er særlig strekningene med to kjørefelt, vest for 	Storavatnet, som 	
bidrar til økt kjøretid	. I noen grad 	bidrar 	også strekningen nærmest Bergen	 sentrum	. 	
Figur 	5-3 	Reisetider med bil Sotra	-Bergen. Virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista	 Analyse (basert på data fra google)	 	
Figur 	5-4 viser variasjoner i gjennomsnittshastighet 	i tidsrommmet 	fra kl. 	6:00 	til kl.	 11:00	, forbi 	
Statens vegvesens tellepunkter på strekningen.	 	
Figur 	5-4 	Gjennomsnittshastighet på E18 i retning Bergen, 	mandag til fredag	 
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på data fra Statens vegvesen	 	
Reisekostnader	 	
På strekningen 	på rv. 555 	mellom Sotra og Bergen er det to bomstasjoner	, en	 på Sotravegen	 øst 	
for 	Storavatnet og 	en 	på Gravdal før Damsgård	tunnelen	. Det er ikke b	ompenger på strekningen	e 	
med størst kapasitetsutfordringer inn mot Storavatnet. 	 00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25
00:30
00:35
00:40
00:45	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
timer:minutter	
Gjennomsnitt
Optimistisk
Pessimistisk -
 20
 40
 60
 80
 100
 120	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kilometer/time	
Kolltveittunnelen	Sotrabrua vest	Harafjelltunnelen	Olsviktunnelen	
Lyderhorn	Lianakken	Damsgård

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	58	 	
 
De to bomstasjonene 	har kun betaling i kjøreretning mot Bergen. Bomstasjonene har felles time-	
regel	, hvilket	 innebærer at man kun betaler for én passering. 	Ved den ytre stasjon	en 	øst for Stora-	
vatnet	 er takstene like gjennom hele døgnet	. Ved	 Gravdal er 	det rushtakster i 	tidsrommet mellom 	
klokken 06.30	-09.00 og 	klokken 	14.30	-16.30 hverdager. 	For lette kjøretøy er 	takstene i rushtid 	
om lag det dobbelte av takstene utenom 	rushtid.	 	
Bomtakstene varierer 	også 	avhengig av kjøre	tøytype	, takstene for diesel	biler er gjennomgående 	
tre ganger takstene for elbiler.	 For 	Elbiler er takstene i rush dermed betydelig lavere enn takstene 	
for 	bensin	- og 	dieselbiler utenom rush	tiden.	 Det inn	ebærer	 at dagens bompengetakster i Bergen 	
i større grad er innrettet med sikte på innfasing av nullutslippskjøretøy enn med sikte på å be-
grense 	biltrafikken i perioder med høy belastning på veinettet.	 	
I modellberegningene 	legger vi til grunn et felles taks	tnivå for lette kjøretøy. Basert på 	anslag på 	
fordeling mellom kjøretøytyper og 	rabattnivå (andel Autopass) 	legger vi til grunn bompenger på 	
41,- kroner i rushtid og 	20,- kroner per tur utenom rushtid.	 Sammenliknet med de andre strek-	
ningene som analyseres 	i dette arbeidet 	er differensieringen mellom rushtid og resten av dagen 	
størst i Bergen. 	 	
5.1.3	 	Kollektivtilbud	 Sotra 	– Bergen 	 	
Kollektivtilbudet i korridoren består dels av 	linjer som trafikkerer hele 	strekningen inn til Bergen, 	
dels av linjer med utgangspunkt i terminalene 	på Straume og Storavatnet.	 Linjene inn til Bergen 	
er:	 	
• 	455 	– Våge/Anglevik 	–Straume	- Bergen busstasjon	, avganger opp til hvert 20. minutt i rush-	
tid, e	n avgang per time utenom rush	 	
• 	450	 Skogskiftet	-Straume	-Bergen	, avganger hvert 20. minutt i rushtid	 og hvert 30. minutt 	
utenom rush	. I tillegg 	tre 	innsatsavganger (	450	E, ikke via Straume terminal	) 	
• 	460 	– Ågotnes 	– Straume	-Bergen, avganger hvert 20. minutt i rushtid	, hvert 30. minutt 	
utenom r	ush	. I tillegg fem innsats	avganger	 i retning Bergen om morgenen	 (460 E ikke via 	
Straume terminal)	. 	
Rute	tid fra Straume terminal til Bergen varierer mellom de ulike avgangene, fra 22 til 28 minut-	
ter.	 	
Ordinær pris for enkeltbillett er 40	,- kroner 	for 	en son	e, mens prisen for periodebillett 	for 30 da-	
ger	 er 755,	- kroner	. Merk at h	ele strekningen 	fra	 Sotra 	til Bergen er innenfor samme sone.	 	
5.2	 	Rushprising 	– virkninger for persontransport	 	
5.2.1	 	Alternativer 	 	
Vi 	har 	gjennomført beregninger 	for å belyse 	konsekvenser av innføring av rushprising med sikte 	
på å 	få god framkommelighet	 gjennom morgenrush. 	Beregningen er gjennomført i tre trinn:	 	
1. Beregn	e konsekvenser av 	bedret framkommelighet 	uten rushprising	 	
2. Beregne konsekvenser av rushprising uten bedret framk	ommelighet

Effektiv prising av trans	portmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	59	 	
 
3. Beregne konsekvenser av rushprising 	og bedret framkommelighet.	 Denne beregningen be-	
tegnes 	Alternativ 1	. 	
Beregningene 	i de to første trinnene 	gjennomføres med sikte på å identifisere 	hvilket nivå på 	
rushprisene som er nødvendig for å opp	nå god	 fremkommelighet 	på 	veistrekningen i rushtid. 	God 	
framkommelighet 	er da gitt ved reisetider (og variasjon i reisetider)	 lik det som 	registreres	 i pe-	
rioden etter morgenrushet. For strekningen 	Sotra	-Bergen innebærer dette 	gjennomsnittlige 	rei-	
setider	 på 19 min	utter, med et standardavvik på 	litt under to minutter.	 	
Vi 	belyser også konsekvenser av trafikkvekst og beregner 	nødvendig økning i rushprisene 	gitt en 	
etterspørselsvekst på 10 pst. og 20 pst. sammenliknet med dagens situasjon.	 	
5.2.2	 	Rushprising med dagens trafi	kkvolumer	 	
I beregningsmodellen som dekker reiser i retning Bergen i perioden 6:00	-11:00 er det totalt 	ca. 	
12	 000 reiser. Disse fordeles med 	85 pst på bil og 15 pst på buss. 	Om lag en tredel av 	trafikken er 	
reiser til/fra Bergen. Kollektivandelen for disse reisene er noe over 20 pst. 	Hurtigbåt er også et 	
alternativ på strekningen, 	reisende her er ikke inkludert i modellen.	 	
I Figur 	5-5 vises 	beregnet endring i antall turer per for Alternativ 1 (rushprising og bedret fram-	
kommelighet) 	sammen med resultater for beregninger som belyser 	virkninger av bedre framkom-	
melighet og rushpris separat. 	Mens utslagene av de to	 tiltakene beregnet separat er store	, er 	
samlede virkninger (Alternativ 1) relativt beskjed	ne. 	Biltrafikken øker med opp mot 500 turer per 	
dag (	+ 5 pst	) mens 	kollektivtrafikken reduseres med 80 turer per dag (	- 4 pst).	 	
Figur 	5-5 	Endring	 i antall turer per dag, samlet og fordelt på bil og buss	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Fordelt på delmarkeder og 	trafikantgrupper finner vi at:	 	
• 	Hele den beregnede trafikkveksten er l	okale reiser vest for Sotrabrua 	(innkrevingspunktet 	
for rushavgift)	, som får 	bedre framkommelighet uten 	å betale for det	. -1 000
- 500	
 -	
 500
 1 000
 1 500
 2 000	
Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1	
Antall turer per dag	
Bil	Buss	SUM

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	60	 	
 
• 	Netto overføring fra 	buss til 	bil er lav	 (4 ps	t), men 	brutto overføring mellom buss og bil er 	
mye større: 	10 pst. av dagens bussreisende bytter til bil	, reiser overfø	rt fra bil til buss tilsva-	
rer 6 pst. av dagens bussreisende. 	 	
• 	Det er trafikanter med relativt lav verdsetting av spart reise	- og ventetid som bytter fra bil til 	
buss, mens det er trafikanter med 	relativt høy verdsetting av spart reise	- og ventetid som 	
bytter fra buss til bil.	 	
• 	På utvalgte relasjoner / tidspunkt finner vi at 15	-30 pst. av biltrafikantene endrer reisetids-	
punkt eller transportmiddel 	når køene erstattes av rushprising og god framkommelighet. 	
Sammensetningen av biltrafikken i de periodene hv	or køene er størst i Nullalternativet end-	
res	, vi 	finner at 	rushprising fører til 	at 	trafikantene i denne gruppen 	gjennom	snittlig får	: 	
– 	Høyere verdsetting av 	spart reisetid	, både med bil og buss	 	
– 	Lavere verdsetting av spart ventetid	 	
Figur 	5-6 viser modellberegnet biltrafikk per 15 minutters intervall 	over Sotrabrua. Sammenliknet 	
med tallene for dagens situasjon (	Figur 	5-2) går det fram at 	vi beregner noe større trafikkvolumer 	
i de mest belastede timene. Dette kan skyldes at 	vår fordeling av etterspørselen mellom ulike 	
intervall 	ikke stemmer med faktisk fordeling eller at 	parameterverdier for ventetider og forsinkel-	
ser i modellen ikke samsvarer med trafikantenes preferanser.	 	
Figur 	5-6 	Biltrafikk	 per 	15 minutters intervall, Sotrabrua	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
I beregningene med rushpris og bedre framkommelighet (Alternativ 1) har vi lagt til grunn at 	tra-	
fikkvolumene gjennom rushperioden	 bør 	være noe i underkant av volumene	 som 	registreres 	i 	
dag. 	Rushprisene er i beregningene 	inntil 30,	- kroner per passering	, se fordeling i 	Figur 	5-10	. 	
Av figuren går det fram at noe biltrafikk 	gjennomføres tidligere 	når det innføres rushavgift.	 Alter-	
native	t med bedre f	ramkommeli	ghet uten rushprising 	beregnes å gi en 	betydelig økning	 i bilt	ra-	
fikken, samtidig som reisene gjennomføres noe senere fordi reisetiden er mer forutsigbar	. Alter-	
nativet med 	rushprising 	uten bedre framkommelighet gir motsatt effekt	; antall reiser reduseres 	
og noen reiser flyttes til tidspunkt uten 	prising.	 	
Figur 	5-7 viser fordeling av busstrafikken i de ulike beregningene.	 Trafikken påvirkes bare margi-	
nalt i Alternativ 1, mens rushprising og bedret framkommelighet for ve	itrafikken 	isolert gir bety-	
delige utslag. Rutetidene med buss er i dag forlenget på grunn av dårlig framkommelighet i -	
 100
 200
 300
 400
 500
 600
 700
 800	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1

Effektiv prising av transportmidl	er i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	61	 	
 
rushtid	. V	i har ikke lagt inn forutsetninger om redusert r	ute	tid og 	færre forsinkelser som følge av 	
rushprising.	 	
Figur 	5-7 	Busstrafikk	 per 	15 minutters intervall, Sotrabrua	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
5.2.3	 	Nytte for trafikantene	 	
Beregnet trafikantnytte (tilsvarer reduksjon i trafikantenes Generaliserte kostnader) 	utgjør 	
33	 000,	- kroner per dag. 	Av figuren går det fram at økte reisekostnader (hovedsakelig rushprising) 	
bidrar negativt	, mens 	økt komfort (mindre belastende reiseti	d når køene er borte)	 er den største 	
nyttekomponenten	. Det er også gevinster knyttet til redusert re	isetid	 og ventetid (	reisene gjen-	
nomføres i større grad til ønsket tidspunkt) 	samt 	noe mindre nyttetap knyttet til 	oppståtte forsin-	
kelser.	 	
Figur 	5-8 	Beregnet endring i Generaliserte kostnader	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 -
 50
 100
 150
 200
 250
 300	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Reiser per 15 min	
 Null	Framkommelighet	Rushpris	Alternativ 1 -60 000
-40 000
-20 000	
 -	
 20 000
 40 000
 60 000
 80 000	
Tillegg	Komfort	Forsinkelse	Ventetid	Reisetid	Reisekostnad	SUM	Kroner per dag	
Alternativ 1

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	62	 	
 
Gjennomsnittlig reduseres 	Generaliserte kostnader i Alternativ 1 med 3 pst. sammenliknet med 	
Nullalternativet. 	Figur 	5-9 variasjoner mellom ulike delmarkeder i modellen. 	Av figuren går det 	
fram at reduksjonen er størst for lokale reiser vest for Sotrabrua	. 	
Figur 	5-9 	Endring i Generaliserte kostnader, delmarkeder.	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
5.2.4	 	Virkninger av økt etterspørsel	 	
Med økt etterspørsel 	er det nødvendig å øke	 betalingen per passering på Sotrabrua	 for å opprett-	
holde flyt i trafikken	, jfr.	 Figur 	5-10	. Resultatene indikerer at 	samlede 	rushpris	inntekter 	øker	 med 	
66 pst. 	med 	10 pst. trafikkvekst 	og 	145 pst. med 20 pst. trafikkvekst	. 	
Figur 	5-10	 	Betaling per passering, Sotrabrua, 	Alternativ 1 og	 med trafikkvekst 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Vi har ikke sett på konsekvenser for framkommeligheten 	(mer kø) i Nullalternativet, 	og får derfor 	
ikke 	gjennomført fullstendige nytteberegninger. 	Vi ser likevel at de negative konsekvensene for -10,00
-8,00
-6,00
-4,00
-2,00
 -
 2,00	
Kroner per reise 0
 5
 10
 15
 20
 25
 30
 35
 40
 45	
06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	
Kroner per passering	
Alternativ 1	10 pst økt etterspørsel	20 pst økt etterspørsel

Effektiv prising av transportmidler i byo	mråder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	63	 	
 
trafikantene (endre reisetidspunkt eller transportmiddel pga. høye rushpriser) 	også øker mer enn 	
proporsjonalt enn nivået på rushprisene.	 	
5.3	 	Virkninger av prisvirkemid	del for tungtransport 	 	
Som omtalt i kap. 	4.3	 er tr	afikkmønsteret ved Oslo og Bergen annerledes enn ved Trondheim og 	
Stavanger, 	se 	Figur 	4-15	. Køen i morgenrushet 	ved Sotrabrua er ikke like tydelig som ved Oslo	, 	
men til gjengjeld er det også 	forsinkelser på ettermiddagen. 	 	
Vi har beregnet verdien av 	endret reisetid som følge av 	å fjerne køen i rushtiden på strekningen 	
Sotra 	– Bergen ved å bruke samme metode som 	for Oslo	 (se omtalen 	i kap. 	4.3.3	). 	
5.3.1	 	Virkninger a	v endret reisetid for tungtransporten 	 	
I de periodene av døgnet når trafikken flyter godt, er reisetiden mellom 	Sotra 	og 	Bergen	 helt nede 	
i 1	7-18	 minutter, jf. 	Figur 	5-11	. I morgenrushet tar det i 	gjennomsnitt	 24-27	 minutter å kjøre 	
strekningen. Hvis man er heldig og det er ingen kø, tar det 	rundt 20	-22	 minutter (det 	optimistiske	 	
anslaget på figuren)	, dvs. 4	-5 minutter 	raskere	. Det 	pessimistiske	 anslaget er rundt 35	-38	 minutter 	
(se	 Figur 	5-11	). Sammenlignet med tidspunkt med lite trafikk, bruker man rundt 25 minutter mer 	
i denne topplasttimen.	 På ettermiddagen 	kan 	det 	være 	tilsvare	nde forsinkelser: 	mellom 15	.15	 og 	
16.	45	 tar det i gjennomsnitt 3	-5 minutter mer enn i det optimistiske anslaget, mens 	ifølge det 	
pessimistiske anslaget må man 	regne enda 6	-8 minutter mer. 	 	
Figur 	5-11	 	Reisetid 	Sotra 	– Bergen	, kl. 6.00 	– 20.00	 	
 	
Hvis man fjerner køen	, kan man spare mye tid. Vi beregner nytten av spart reisetid under anta-	
kelsen av at veiprising vil fjerne køen og redusere reisetiden. Vi deler denne tidsbesparelsen i to: 	 	
1. Tidsbesparelse ved reduser	t reisetid	, representert ved differansen mellom 	gjennomsnittlig	 	
reisetid i dag og det 	optimistiske	 anslaget. 	I strekningen Sotra 	– Bergen definerer vi rushti-	
den fra kl. 7:30 til 8.30 om morgenen og 15.15 til 16.45 om ettermiddagen.	 	
2. Tidsbesparelse ved redusert usikkerhet	 som skyldes at man ikke trenger å legge inn ekstra 	
buffer for å være sikker på å komme tidsnok. I dag må man beregne 	24	-27 minutter 	til å 	
00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25
00:30
00:35
00:40
00:45	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
Reisetid	
Gjennomsnitt	Optimistisk	Pessimistisk

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	64	 	
 	
kjøre strekningen 	Sotra 	– Bergen	 i morgenrushet (tilsvarende gjennomsnittet på	 Figur 	5-11	). 	
Hvis det er viktig å komme fram innen et bestemt tidspunkt, må man legge inn et ekstra buf-
fer. Vi tallfester dette bufferet ved differansen mellom det 	gjennomsnittlige	 og det 	pessimis-	
tiske	 anslaget for reisetid (se 	Figur 	5-11	). Dette bufferet er 8	-10 minutter i morgenrushet. 	 	
Vi kan verdsette denne tidsbesparelsen. 	Verdien av ett minutt spart er 14,2 kroner per bil	.11 Ver-	
dien av 	5 minutter spart (som 	er den ekstra gjennomsnittlige kjøretiden 	i rushtiden	) er da 	71,2	 	
kroner per bil per døgn	. Figur 	4-15	 viste antall biler i tungtransporten som kjører forbi 	Sotrabrua 	
i hver time. I 	rushtiden	 (kl. 7:30 	– 8:15 og 15:15 	– 16:45) 	er det totalt 	310	 biler. 	Hvis 	køen fjer	nes, 	
er den samlede verdsettingen tidsbesparelsen for disse bilene 	21	 486	 kr per	 dag	.12 	
Vi kan tallfeste verdien av redusert buffertid på tilsvarende måte som for redusert reisetid. 	Ver-	
dien av 	9 minutter spart er 1	28,2	 kroner per bil	. Dette er verdien av tiden som man sparer ved å 	
ikke måtte legge inn ekstra buffer for å være sikker på at man kommer fram tidsnok. Denne be-
sparelsen kommer altså i tillegg til spart reisetid. Den samlede besparelsen for alle 	310 tunge 	
kjør	etøy	 som kjører i strekningen i 	morgen	- og ettermiddagsrushet 	er 	36	 899 	kr per døgn	. 	
Merk at vi har bare beregnet tidsbesparelsen i rushtiden, i tidsrommet 	(kl. 7:30 	– 8:15 og 15:15 	– 	
16:45)	. Resten av døgnet er besparelsen beskjeden, kun et par minutter.	 Vi har ikke beregnet 	
verdien av den ev. tidsbesparelsen for resten av døgnet. Det betyr at vi kan ikke gange besparel-
sen eller nytten opp fra 3 timer til 24 timer.	 	
5.3.2	 	Sparte driftskostnader (drivstoffkostnader) 	 	
Jevnere flyt og jevnere fart i trafikken medfø	rer også lavere kostnader knyttet til drivstoff. Vi har 	
ikke nok informasjon om hvor mye drivstoff tunge kjøretøy vil kunne spare ved jevnere kjøring, 
og tar derfor ikke hensyn til dette i beregninger. 	(Statens vegvesen, 2021)	 angir også verdsetting 	
av slike kostnader. Det er mulig å inkludere sparte driftskostnader i verdsettingen i framtiden. 	 	
5.4	 	Samfunnsøkonomisk	e vurderinger	 	
Vi har beregnet at nytte for persontransport på strekningen i utg	jør 33 000,	- kroner 	per dag når 	
vi ser	 på tidsrommet 6:00	-11:00. Et grovt anslag 	på virkningene per år finner vi ved å anta at 	
virkningene resten av døgnet 	tilsvarer virkningene vi beregner i morgenrush. 	Videre	 anslår vi 	
nytte for tungtrafikken på 	58	000,	- kroner per 	døgn. Basert på	 250 virked	ager per år 	får vi da et 	
anslag på 	årlig 	trafikant	nytte 	på 	31,0	 mill. kroner.	 	
Vi 	anslått	 inntekter av rushprisingen for persontrafikken til ca. 	12	0 000,	- kroner per dag (det dob-	
belte av 	beregnede inntekter i perioden 6:00	-11:00), noe som tilsvarer ca. 	30 mill. kroner per år.	 	
 	
11 Med utgangspunkt i 	tidsavhengige driftskostnader for tungtransport 	(Statens vegvesen, 2021)	, tabell 5	-16: 676 	
kr/time / 60 minutter i timen x 1,26 for priss	tigning fra 2016 til 2023. 	 	
12 Her har vi beregnet 	den 	nøyaktige 	ekstra tidsbruken for hver	t 15	-minutters 	tidsintervall, 	som vist 	på 	Figur 	5-11, ikke 	
5 minutter for alle.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	65	 	
 	
6	 	Stjørdal 	–	 Trondheim	 	
På strekningen Stjørdal	-Trondheim er det i dag ikke store 	forsinkelser i biltrafikken	, samtidig er 	
dette den eneste av de analyserte strekningene	 hvor det i dag er bompenger.	 	
For denne strekningen belyser 	vi derfor konsekvenser av å 	fjerne	 bompengeinnkrevinge	n. Dette 	
er en aktuell problemstilling siden strekningen 	Ranheim	-Værnes 	skal bygges ut 	til 	4-felts vei i regi 	
av Nye Veier og 	det	 er i denne f	orbindelse	 gitt tillatelse til forh	åndsinnkreving av bompenger.	 	
Vi finner at v	idereføring av	 innkreving 	ved Ranheim og 	Hommelvik/Leista	d med dagens takstnivå 	
(Alternativ 1) 	ikke er samfunnsøkonomisk lønnsom	t, men 	også 	at 	innkreving med takster 	tilp	asset 	
køsituasjonen	 (Alternativ 2) 	er en bedre løsning enn å avslutte innkrevingen.	 	
 
Figur 	6-1 	Oversikt over strekningen Stjørdal	-Trondheim	 	
 	
Strekningen Ranheim	-Åsen er vedtatt utbygd til firefelts veg med fartsgrense på 110 km/t. Utbyg-	
gingen skal delfinansieres med bompenger. På strekningen Ranheim	-Stjørdal skal det være to 	
bomsnitt, Leistad med gjennomsnittstakster på 34,	- 2017	-kroner og Hell	 med gjennomsnittstakst 	
på 18,	- 2017	-kroner 	(Samferdselsdepartementet, 2018)	 	
6.1	 	Dagens trafikk og transporttilbud	 	
6.1.1	 	Trafikkvolumer	 	
Personbiltrafikk	 	
Figur 	6-2 viser trafikkvolumer 	(gjennomsnitt mandag	-fredag) 	over 	utvalgte snitt i retning Trond-	
heim. 	Transportkapasiteten gjennom Være	- og Stavsjøtunnelen er om lag 	300 kjøretøy per 15 	
min (inkludert tunge kjøretøy). 	Av figuren går det fram at 	kapasiteten	 i Væretunnelen 	er høyt 	
utnyttet 	mellom 7:30 og 8:00, mens 	det i Stavsjøtunnelen ikke er kapasitetsutfordringer i forbin-	
delse med rushtiden.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	66	 	
 
Figur 	6-2 	Antall lette kjøretøy per 15 min, Stjørdal	-Tron	dheim, virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 	
Grillstadtunnelen har to kjørefelt i hver retning, tilsvarende en kapasitet opp mot 600 kjøretøy 
per 15 min. Av figuren går det fram at 	kapasitetsutnyttelsen på denne strekningen ikk	e (i særlig 	
grad) er begrensende for 	framføringsha	stigheten.	 	
Tabell 	6.1 viser samlet 	biltrafikk som inngår i modellberegningene. Av tabellen går det fram at 	
volumene	 er klart størst nærmest Trondheim og at 	andelen av døgntrafikken 	som gjennomføres 	
på formiddagen 	er størst nær byen. Dette reflekterer at E6 er en viktig transportåre for 	arbeids-	
takere bosatt i Trondheims	 østre bydeler og fra Malvik	. 	
Tabell 	6.1 	Biltrafikk over snitt, Stjørdal	-Trondheim. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-	
fredag	 	
Snitt	 	Døgntrafikk	 	6:00	-11:00	 	Andel 6:00	-11:00 (%)	 	
Stavsjøtunnelen	 	8 725	 	2 413	 	28 %	 	
Væretunnelen	 	9 390	 	3 171	 	34 %	 	
Grillstadtunnelen	 	12 721	 	4 825	 	38 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 	
Kollektivtrafikk	 	
Vi har i dette arbeidet ikke hatt tilgang til oppdaterte trafikktall for tog og buss på strekningen 
Stjørdal	-Trondheim. 	Trafikkvolumer er derfor ans	lått basert på omfang av busstilbud og 	Vista 	
Analyses 	tidligere arbeider 	med markedsanalyse for Trønderbanen. 	 	
6.1.2	 	Transporttilbud på vei	 	
E6 mellom Trondheim og Stjørdal 	har i dag fire felt på strekningen Rotvall	-Ranheim nærmest 	
Trondheim. 	Videre mot 	Stjørdal er det et kjørefelt i hver retning og planfrie kryssinger. 	Fartsgren-	
sen er 90 km/t på strekningen Rotvoll	-Ranheim, for øvrig 80 km/t	. 	
Strekningen Ranheim	-Stjørdal ska	l bygges ut til firefelts motorvei 	i regi 	av Nye Veier, med mål om 	
at prosjektet skal ferdigstilles i 2027. 	Dette vil gi økt kapasitet og kortere reisetid på strekningen.	 -
 50
 100
 150
 200
 250
 300
 350
 400
 450
 500	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
Stavsjø
Være
Grilstad

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	67	 	
 
Reisetider og f	orsinkelser	 	
Fra 	Google har vi innhentet reisetider mellom følgende pun	kter på strekningen: 	Stjørdal v. rund-	
kjøringen E6/E14	, E6 ved Værnes lufthavn	, E6 ved Hommelvik	, E6 ved Sveberg	, E6 ved Malvikve-	
gen	, E6 i Leistadkrysset	, E6 på Ranheim	, E6 ved avkjøring til Rv 706 v. Charlottenlund	 samt Trond-	
heim S. 	 	
På 	strekningen er det noe forsinkelser i morgen	- og ettermiddagsrush	. For strekningen Stjørdal	-	
Trondheim 	(se 	Figur 	6-3) er reisetiden noe under 30 minutter uten 	kø og vi 	beregne	r en gjennom-	
snittlig forsinkelse på 5	-6 minutter 	både i morgen	- og ettermiddagsrush.	 Variasjonene er likevel 	
vesentlig mindre enn det vi finner på strekningene Sotra	-Bergen og Asker	-Oslo.	 	
Figur 	6-3 	Reis	etider med bil Stjørdal	-Trondheim	 sentrum	. Virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (basert på data fra google)	 	
Figuren nedenfor viser 	gjennomsnittshastighet i tre av tunnelene på strekningen i tidsrommet 	
6:00 	– 11:00 på hverdager.	 I de tre registreringspunktene (Stavsjøtunnelen ved Hommelvik, Væ-	
retunnelen ved Vikhammer og Grillstadtunnelen mellom Ranheim og Rotvoll) registreres bare 
marginale reduksjoner i hastighet i forbindelse med morgenrushet.	 	
Figur 	6-4 	Gjennomsnittshastighet på E6 i retning Trondheim, mandag til fredag	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25
00:30
00:35
00:40
00:45	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
timer:minutter	
Gjennomsnitt
Optimistisk
Pessimistisk -
 10
 20
 30
 40
 50
 60
 70
 80
 90
 100	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kilometer/time	
Stavsjø	Være	Grilstad

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	68	 	
 
Reisekostnader	 	
På strekningen Stjørdal 	– Trondheim sentrum på E6	 og 	Rv	. 706 er det 	tre bomstasjoner med be-	
tal	ing i begge retninger: 	 	
• 	Hommelvik	 / Leistad	 	
• 	Ranheim	 	
• 	Rv	. 706	 Innherredsvegen	 	
Bomstasjonen 	på Innherr	edsvegen er 	en del av bomringen i Trondheim sentrum	 og 	Miljøpakken. 	
I Miljøpakken er	 det rushtidsa	vgift i tidsrommene mellom klokken 07:00 og 09:00 og mel	lom klok-	
ken 15.00 til 17.00.	 Grunntaksten er 	18,	- kroner per passering i rushtid, ellers 14,	- kroner per 	
passering. Med 	Autopass	-avtale	 gis det rabatter på 20 pst. for kjøretøy med forbrenningsmotor 	
og 60 pst. for 	nullutslippskjøretøy	. 	
Innbetalingene ved b	omstasjonene Hommelvik/Leistad og Ranheim 	har hittil gått til dekning av 	
kostnader ved utbygging av dagens E6 på strekningen	 som vil være nedbetalt i løpet av høsten 	
2023. 	Deretter planlegges innkreving av bompenger for Nye Veiers utbygging av strekningen 	til 	
fire felt. 	Fra det tidspunkt vil bommene ved Hommelvik/Leistad bli fjernet, 	innkrevingen vil skje 	
ved bomstasjonen på Ranheim. 	Takstene her er ikke endelig fastsatt. Våre beregninger gjennom-	
føres med utgangspunkt i dagens takstnivå	. Grunntakstene for l	ette kjøretøy er 21,	- kroner per 	
passering ved 	Hommelvik/Leistad og 42,	- kroner per passering ved Ranheim. Det gis 20 pst. 	
brikkerabatt for 	bensin/diesel	-kjøretøy og ytterligere 60 pst. rabatt for nullutslippskjøretøy.	 	
I beregningene legger vi til grunn at	 50 pst. nullutslippsandel og 100 pst	. Autopass	-avtale. Dette 	
innebærer 	10	,80	 kroner per passering i bomringen	 i rushtid	 og 8,40 kroner per passering utenom 	
rush	, 23,50	 kroner per passering ved Ranheim og 	11,	75,	- kroner per passering ved 	Hommel-	
vik/Leistad.	 	
Stekningen mellom Stjørdal og Trondheim sentrum innebærer at man må betale for passering på 
alle fire bomstasjonene i begge retninger. For de tre bomstasjonene langs E6 gjelder takstene:	 	
6.1.3	 	Kollektivtil	bud Stjørda	l - Trondheim	 	
Kollektivtilbudet mellom Stjørdal og Trondheim består av regiontog som betjener strekningen 
Steinkjer	-Trondheim	-Melhus og busstilbud (linje 311) på strekningen Stjørdal	-Trondheim. 	Rutetid 	
på strekningen Stjørdal	-Trondheim er 41 minutter både 	for buss og tog, dvs. betydelig lengre enn 	
reisetiden med bil. 	 	
Bussen følger E6 på strekningen, med stopp i kryss bl.a. ved Hommelvik, Vikhammer og Ranheim. 
Reisetiden Stjørdal	-Trondheim	. Busstilbudet betjenes med 1	-2 avganger per time i 	grunnrute, 	
men opptil 6 avganger per time i rushtid.	 Togtilbudet har stopp 	i de største tettstedene på strek-	
ningen og 	betjenes med 1 avgang per time i grunnrute og 2 avganger per time i rushtid.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rap	port 2023/35	 	69	 	
 
Reisekostnader	 	
I Trondheim 	har 	det siden 1.mars 2022 vært 	like billett	pris	er på tog og buss	 etter at det er inngått 	
billettsamarbeid mellom 	Vy og AtB	 13. Hele strekningen Stjørdal 	– Trondheim inngår i samme 	
takstsone, enkeltbilletter koster 43,	- kroner og månedsbilletter 920,	- kroner	. Vy’s nasjonale regu-	
lativ. Takstene for strekninger 	med tilsvarende avstand (35 kilometer) 	er 110,	- kroner for enkelt-	
billetter og 1	 530,	- kroner for periodebilletter	. Takstene for de lengste reisene på strekninge	n 	
Stjørdal	-Trondheim	 er der	med vesentlig lavere 	enn Vy’s regulati	v, for	 kortere strekninger er for-	
skjellene mindre	. 	
Punktlighet/forsinkelser	 	
For togtilbudet på strekningen har vi bearbeidet datagrunnlag fra Jernbanedirektoratets 	registre-	
ringer av forsinkelser ved ankomst Trondheim S (TIOS). Resultatene 	gjengis i 	Tabell 	6.2, høyt stan-	
dardavvik reflekterer lav punktlighet på strekningen.	 	
Tabell 	6.2 	Forsinkelser persontog ved ankomst 	Trondheim S, minutter (2019)	 	 	
Median, rush	 	Median, dag	 	Std.avvik, 	
rush	 	
Std.avvik, 	
dag	 	
Alle linje	 	2,73	 	1,89	 	6,20	 	3,99	 	
Kilde:	 	Vista Analyse (basert på TIOS)	 	
Vi har ikke innhentet data om forsinkelser i busstilbudet. Vi legger til grunn 	forsinkelser tilsva-	
rende som for biltrafikken på E6 inn mot Trondheim.	 	
6.2	 	Rushprising, v	irkninger for persontransport	 	
6.2.1	 	Alter	nativer som er beregnet	 	
På E6 mellom Stjørdal og Trondheim er det 	i dag bompenger og relativt god framkommelighet 	
for biltrafikken også 	i rushtid. 	I beregningene velger vi derfor å belyse konsekvenser av å 	ta bort 	
bompengeinnkrevingen på E6 (Ranheim og Hommelvik/Leistad). 	Dette er gjort sekvensielt ved:	 	
1. Beregne trafikkvekst 	som følge av avslutning av bompengeinnkreving	 ved Ranheim og Hom-	
melvik/Leistad.	 	
2. Anslå konsekvenser for framkommelighet (mer kø) som følge av mer trafikk	 	
3. Alternativ 1	: K	onsekvenser av kombinasjonen av 	mer kø og fjerning av bomstasjonene	. 	
4. Alternativ 2: 	Konsekvenser av 	rushprising av bomstasjonene ved 	Ranheim og Hommel-	
vik/Leistad	. 	
 	
13 AtB er et aksjeselskap eid av Trøndelag fylkeskommune som ivaretar fylkeskommunens ansvar for mobilitetstilbud 
i Trøndelag.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	70	 	
 	
6.2.2	 	Resultater	 	
I beregningsmodellen som dekker strekningen Stjørdal	-Trondheim 	i perioden 6:00	-11:00 er det 	
totalt ca. 	6 500 reiser	, fordelt med 84 pst. på bil, 7 pst. på tog og 9 pst. på buss	. En høy andel av 	
trafikken er reiser 	med målpunkt i Trondheim.	 	
Figur 	6-5 viser 	beregnet 	endring i antall turer per dag 	i de tre alternativene som er beregnet. 	
Dersom dagens bomstasjoner fjernes 	og framkommeligheten i rushtid svekkes som følge av 	
dette, 	beregnes en	 reduksjon i 	biltrafikken i rushtid på om lag 10 pst	 (Alternativet «Framkomme-	
lighet» i figuren). 	I beregningene fordeles 	reduksjonen ganske jevnt på 	trafikkbortfall, flere reiser 	
med tog og flere reiser med buss. 	I beregningene har vi ikke lagt inn lengre 	og mer usikker rutetid 	
for busstilbudet langs E6	, overføringen til buss er derfor overvurdert i denne beregningen	. 	
Figur 	6-5 	Endring i antall turer per dag, samlet og fordelt på transportmidler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
I beregningen 	med fjerning av bomstasjonene ved Ranheim og Hommelvik/Leistad 	(reisekostna-	
der reduseres med 35,	- kroner for bilister	) beregner vi en 	økning i biltrafikken på E6 på over 20 	
pst	, hvorav mesteparten er nye reiser. Vi beregner også	 en kraftig reduksjon i antall kollektivreiser	 	
med buss og lokaltog.	 	
Også i 	Alternativ 1	, som innebærer fjerning av 	bomstasjonen og redusert 	framkommelighet i rush-	
tid	 beregnes betydelig vekst i biltrafikken 	og 	redusert kollektivtrafikk. Dette har sammenhen	g 	
med at 	bompengene i dag kreves inn også i perioder hvor det ikke er nødvendig for å opprett-	
holde flyt i trafikken.	 	
I Alternativ 2 beholdes 	dagens bomtakstakster	 i den mest trafikkerte timen i morgenrush	, taks-	
tene trappes opp og ned i begynnelsen og slutten av rushperioden 	og er satt lik 25 pst av dagens 	
takstnivå utenom rushperioden.	 Av 	Figur 	6-5 går det fram at det	, på aggregert nivå, 	kun er mar-	
ginale forskjeller 	mellom Alternativ 1 og Alternativ 2 	når vi ser på endring i 	antall turer og reise-	
middelfordeli	ng. 	
Figur 	6-6 viser bereg	net biltrafikk 	for strekningen Vikhammer	-Ranheim, strekningen hvor det i 	
dag er høyest kapasitetsutnyttelse	. Våre modellberegninger for Nullalternativet gir noe mindre -1 000
- 500	
 -	
 500
 1 000
 1 500
 2 000	
Framkommelighet	Uten bom	Alternativ 1	Alternativ 2	
Antall turer per dag	
Bil	Lokaltog	Buss	SUM

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 202	3/35	 	71	 	
 
markert rushtopp enn det 	faktisk situasjon (	Figur 	6-2), ved tilpasning av 	omfanget av framkom-	
melighetsproblemer har vi derfor tatt utgangspunkt i 	noe lavere trafikkvolumer enn veistrek-	
ningens faktiske kapasitet.	 	
Uten bompengeinnkreving på strek	ningen 	indikerer våre beregninger at det vil 	oppstå 	køer 	i tids-	
rommet 6:45	-8:45	, resten av tiden 	påvirker ikke bompengeinnkrevingen framkommeligheten på 	
strekningen i særlig utstrekning	. I Alternativ 1 	ser vi derfor at trafikkvolumene 	etter rushperioden	 	
øk	er betydelig sammenliknet med 	Nullalternativet	, det 	beregnes også 	høy trafikk ved inngangen 	
til rushperioden som følge av at en del trafikanter velger å reise tidligere.	 	
Figur 	6-6 	Biltrafikk per 15 min intervall, 	Vikhammer	-Ranheim	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
 
Figur 	6-7 og 	Figur 	6-8 viser, tilsvarende, fordeling av to	g- og busstrafikken på 15 minutters inter-	
valler.	 Av figurene går det fram at trafikkvolumene 	i Alternativ 1 	og Alternativ 2 	er omtrent uend-	
ret i 	tidsrommet 	hvor fjerning av bomstasjonene vil gi køer på veistrekningen, 	for øvrig 	reduseres 	
volumene 	betydelig	. -
 50
 100
 150
 200
 250
 300
 350	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
 Null	Redusert framkommelighet	Uten Bom	Alternativ 1	Alternativ 2

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	72	 	
 
Figur 	6-7 	Togtrafikk per 15 min intervall	, Vikhammer	-Ranheim	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
 
Figur 	6-8 	Busstrafikk per 15 	min intervall, Vikhammer	-Ranheim	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
6.2.3	 	Nytte for trafikantene	 	
Samlet 	beregnes fjerning av bomstasjonen på strekningen 	(Alternativ 1) 	å gi en 	nytte for 	trafikan-	
ter på strekningen på 	71	 000,	- kroner per dag (	merk at beregningen gjelder 	reiser i retning Trond-	
heim med ankomst i perioden 6:00 	– 11:00)	. Av Figur 	6-9 går d	et fram at 	reduserte reisekostnader	 	
er 	betydelig større 	(120	 000,	- kroner) 	enn samlet	 nytte for trafikantene. I det samfunns	- -
 10
 20
 30
 40
 50
 60
 70
 80
 90	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Reiser per 15 min	
 Null	Redusert framkommelighet	Uten Bom	Alternativ 1	Alternativ 2 -
 10
 20
 30
 40
 50
 60
 70
 80
 90
 100	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Reiser per 15 min	
 Null	Redusert framkommelighet	Uten Bom	Alternativ 1	Alternativ 2

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	73	 	
 
økonomiske regnskapet	 motsvares 	reduserte reisekostnader for trafika	ntene av en tilsvarende 	
inntektsreduksjon for 	offentlig sektor	. Selv om det tas hensyn til skattefinansieringseffekten av 	
dette (20 pst. av 120	 000,	- kroner) indikerer derfor 	at nedlegging av bomstasjonene 	er samfunns-	
økonomisk lønnsomt 	når vi sammenlikner 	med dagens 	bompengenivå	. 	
Figur 	6-9 	Endring i Generaliserte kostnader, kroner per dag 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Alternativ 2, 	hvor takstene i bomstasjonen i større grad tilpasses 	behovene for 	å begrense tra-	
fikkvolumene i rushperioder (rushprising) 	gir 	større nytte for trafikantene samtidig som 	inntekts-	
tapet halveres	, dvs. at rushprising 	gir høyere samfunnsnytte både sammenliknet med 	en situasjon 	
uten brukerbetaling (Alternativ 1) og 	dagens løsning med bompengeinnkreving hele dagen (Null-	
alternativet).	 	
6.3	 	Virkninger av prisvirkemiddel for tungtransport 	 	
Figur 	6-10	 viser antall tunge kjøretøy ved utvalgte steder ved Trondheim. Hovedinntrykket er at 	
trafikken er mye jevnere fordelt over døgnet. Bare ved Stavsjøtunnelen er det 	noen topper 	på 	
morgen	en og 	ettermiddag	en. 	Men selv der er toppene betraktelig 	mindre markante enn ved Oslo 	
(se 	Figur 	4-15	). 	
Vi beregner derfor ikke virkninger av endringer 	av rushprising 	for tungtransport for denne strek-	
ningen. 	 -140 000
-120 000
-100 000
-80 000
-60 000
-40 000
-20 000	
 -	
 20 000
 40 000	
Tillegg	Komfort	Forsinkelse	Ventetid	Reisetid	Reisekostnad	SUM	
Kroner per dag	
Alternativ 1	Alternativ 2

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	74	 	
 
Figur 	6-10	 	Antall tunge kjøretøy ved utvalgte målepunkter ved	 Trondheim	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 	
 -
 5
 10
 15
 20
 25
 30
 35
 40	
00:15	01:30	02:45	04:00	05:15	06:30	07:45	09:00	10:15	11:30	12:45	14:00	15:15	16:30	17:45	19:00	20:15	21:30	22:45	00:00	
Antall tunge kjøretøy per 15 minutter	
Kvislabakken
Stavsjøtunnelen
Væretunnelen
Grillstadtunnelen

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	75	 	
 
Referanser	 	
Bramness, G., & Christiansen, V. (1976). 	Køer som rasjoneringsmetode.	 Oslo: Universitetsforlaget.	 	
Ferde. (2023, 06 14). 	Ferde.no	. Hentet fra Bomstasjoner på Bymiljøpakken på Nord	-Jæren: 	
https://ferde.no/bomanlegg	-og	-priser/bomstasjoner	-nord	-jaeren	 	
Flügel, 	S., Halse, A. H., Hulleberg, N., Jordbakke, G. N., Veisten, K., Sundfør, H. B., & Kouwenhoven, 
M. (2020). 	Verdsetting av reisetid og tidsavhengige faktorer. Dokumentasjonsrapport til 	
verdsettingsstudien 2018	-2020.	 Oslo: TØI rapport 1762/2020.	 	
Jernbanedirek	toratet. (2018). 	Veileder i samfunnsøkonomiske analyser i jernbanesektoren.	 Oslo: 	
Jernbanedirektoratet.	 	
Jernbanedirektoratet. (2021). 	Samfunnsøkonomisk effektiv prising av togreiser.	 Oslo: 	
Jernbanedirektoratet.	 	
Menon Economics, A2, & Holte Consulting. 	(202	3). 	Kvalitetssikring (KS1 Trinn 1) av «KVU vei	-	
brukavgift og bompenger trinn 1».	 Statens prosjektmodell Rapport nummer E093A.	 	
Rødseth, K., Wangsness, P., Veisten, K., Høye, A., Elvik, R., Klæboe, R., . . . Nilsson, J.	-E. (2019). 	
Eksterne kostnader ved tran	sport i Norge. Estimater av marginale skadekostnader for 	
person	- og godstransport.	 Transportøkonomisk institutt. TØI rapport 1704/2019.	 	
Samferdselsdepartementet. (2018). 	Prop. 81 S (2017	-2018). Finansiering og utbygging av E6 på 	
strekningen Ranheim	-Åsen i 	kommunene Trondheim, Malvik, Stjørdal og Levanger i 	
Trøndelag.	 Oslo: Samferdselsdepartementet.	 	
Samferdselsdepartementet. (2020). 	Prop. 38 S (2019	-2020). Utbyggimg og finansiering av 	
Lysaker	-Ramstadsletta i Akershus.	 Oslo: Samferdselsdepartementet.	 	
Skatteet	aten; Statens vegvesen. (2022). 	KVU Veibruksavgift og bompenger. Konseptvalgutredning 	
Trinn 1	– versjon 1.0.	 15. november 2022.	 	
Statens vegvesen. (2021). 	Konsekvensanalyser. Håndbok V712.	 Oslo: Statens vegvesen, 	
Vegdirektoratet.	 	
Transportvirksomhetene. (202	2). 	Retningslinjer for virksomhetenes transport	- 	og 	
samfunnsøkonomiske analyser til Nasjononal transportplan 2025	-2036.	 Oslo: NTP 	
Transportanalyser.	 	
Veisten, K. F. (2020). 	Kollektivtrafikanters verdsetting av universell utforming og komfort. .	 	
Transportøko	-nomisk	 institutt. TØI rapport 1757/2020.	 	
Vista Analyse. (2012). 	Finansiering, effektivitet og styring. Alternative finansierings	- og 	
organiseringsformer for transportinfrastruktur.	 Oslo: Vista Analyse rapport 2012/19. Av 	
Ingeborg Rasmussen, Tyra Ekhaugen,	 Tor Homleid og Steinar Strøm. Hentet fra 	
https://vista	-analyse.no/no/publikasjoner/finansiering	-effektivitet	-og	-styring	-	
alternative	-finansierings	-og	-organiseringsformer	-for	-transportinfrastruktur/

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	76	 	
 
Vista Analyse. (2012). 	Kvalitetssikring av konseptvalgutre	dning. E39 Søgne	-Ålgård.	 Oslo: Vista 	
Analyse rapport 2012/13.	 	
Vista Analyse. (2018). 	På ville veier 	– om avgifter, insentiver og finansiering i veisektoren.	 Vista 	
Analyse rapport 2018/8. Av Ingeborg Rasmussen, Tor Homleid og Magnus Aasgaard Skeie.	 	
Vista Analyse. (2020a). 	Satelittbasert veiprising for tungtransport.	 Vista Analyse rapport 2020/1. 	
Av Ingeborg Rasmussen, Tor Homleid, Magnus Aagaard Skeie, Lennart	 Garnes, Katrine 	
Malmer	-Høvik, Kaja Skille Hestnes, Inge Grini og Pål Flemming Bang.	 	
Vista Analyse. (2020b). 	Samfunnsøkonomisk lønnsomhet av veiprising for tunge kjøretøy. .	 Oslo: 	
Vista Analyse rapport 2020/10. Av Tor Homleid og Ingeborg Rasmussen.	 	
Vista A	nalyse. (2022a). 	Ada. Disaggregert valgmodell for transportanalyser.	 Vista Analyse rapport 	
2022/7. Av Tor Homleid, Henning Wahlquist og Eivind Bjørkås. Hentet fra 
https://www.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/ada	-disaggregert	-valgmodell	-for	-	
transportanalys	er-dokumentasjon/	 	
Vista Analyse. (2022b). 	Virkninger av høye strømpriser på norsk økonomi.	 Vista Analyse rapport 	
2022/34. Av Orvika Rosnes, Andreas Skulstad, Åsmund Sunde Valseth og Kjersti Aarrestad.	 	
Vista Analyse. (2023). 	Strømstøtte til husholdninger. K	unnskapsgrunnlag om virkemidler mot 	
energifattigdom.	 Vista Analyse rapport 2023/03. Av Andreas Hoel	-Holt, Mina Skille 	
Mariussen, Ingeborg Rasmussen og Orvika Rosnes .

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	77	 	
 	
 	
Vedlegg

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	78	 	
 	
A	 	Evalueringsgrunnlag for kø, 
trengsel og veipriser	 	
I det følgende gir vi en oversikt over det eksisterende kunnskapsgrunnlaget om evaluering av kø	- 	
og 	trengselskostnader, samt veiprising som mottiltak. Vi vil ta utgangspunkt i den norske littera-	
turen, men skuer også til internasjonale praksiser og studier.	 	
A.1	 	Verdsetting av 	kø	- og 	trengselskostnadene	 	
For å forstå problematikken forbundet med verdsetting av 	kø	- og trengselskostnader innenfor 	
offentlig evalueringsmetodikk er det viktig å ha et innblikk i den gjeldende metodikken ved of-
fentlig transportevaluering. Norsk verdsettingsmetodikk for kø	- og trengselskostnader bygger på 	
verdsettingsfaktorer for Transp	ortøkonomisk institutts verdsettingsstudier for transportsekto-	
ren, som gjennomføres med jevne mellomrom (se for eksempel 	Flügel med flere 2020 og 	Samstad	 	
med flere 2010)	. 	
Temaet «kø» behandles som et eget tema i verdsettingsstudien for 2018 til 2020 ved Fl	ügel med 	
flere (2020). Studien baserer seg på oppgitte preferanser (	stated preferences	) i spørreundersø-	
kelser med valgeksperimenter, der man blant annet skiller mellom reiseformål og transportmid-
del.	14 I bearbeidelsen av data benyttes logit	-modeller for reisevalg og vektede Monte Carlo	-simu-	
leringer. I spørreundersøkelsen som omhandler kø bruker Flügel med flere (2020) bes respon-
dentene enten om å oppgi sine preferanser ved verbal rapportering eller indi	kering på bilder.	15 	
For kollektivreiser verdsettes i tillegg ventetid i forhold til fasilitetene på holdeplassen, samt leng-
den og kostnadene for reisen.	 Verdsetningsfaktorene for kø, trengsel og omstigningsulempen ble 	
kun anvendt på arbeidstakernes del av 	tidsverdien, mens andre faktorer knyttet til næringsvirk-	
somheten ble anvendt på for å inkludere arbeidsgiverens andel.	16 	
Verdsetting av reisetid og derigjennom tid benyttet i kø varierer over flere dimensjoner, som 
lengden på reisen, reiseformål og transpo	rtmiddel. I tillegg skilles det mellom persontransport og 	
godstransport. En del studier bidrar til en mer realistisk verdsetting av kø	- og trengselsområder 	
på enkelte områder. 	Halse med flere (2019) verdsetter	 raskere og mer pålitelig godstransport i 	
 	
14 Tidligere ble avslørte preferanses	tudier (	revealed preferences	) brukt aktivt i verdsettingsstudiene for transportsekt-	
oren i Norge og andre land. Dette er studier der man avleder verdsettingskostnader fra observerte data som sier 
noe om ulike aktørers handlinger. Wolff (2014) argumenterer f	or at slike studier vil ha vanskeligheter med å skille 	
mellom reisetidskostnader og køkostnader med videre.	 	
15 Flügel med flere (2020) erkjenner at kø på vei og trengsel i kollektivtrafikken utgjør kontinuerlige variabel, men ar-
gumenterer samtidig for at be	hovet for en operativ definisjon av kø	-begrepet i sin informasjonsinnsamling.	 Basert 	
på de seks nivåene som beskrives i Statens vegvesens håndbok 159 (Statens vegvesen 1991) definerer 	forfatterne	 	
tre nivåer	 av kø på vei	, som de ber respondentene i sin unde	rsøkelse om å ta stilling til. I tilnærmingen til forsinkel-	
ser i veinettet benytter 	de to innfallsvinkler. For det første verdsetter de endringer i standardavviket på reisetida	 	
basert på preferanser som oppgis verbalt	. For det andre betinger de på bilder a	v kø. 	Samtidig	 understreker Flügel 	
med flere at man ikke kan beregne forsinkelsen samtidig på grunn av overlapp. Tilsvarende benyttes ti nivåer til å 
beskrive trengsel i kollektivtrafikken. Hvorvidt man sitter eller står beskrives verbalt eller angis visue	lt på illustra-	
sjoner av respondentene i to alternative tilnærminger i informasjonsinnhentingen.	 	
16 Dette gjelder for faktorene for tid mellom avganger, omstigningstid, tilbringertid, pålitelighet og ventetid på ferje, 
ulempen av å stå i kollektivtransport, 	samt ulempen ved innstillinger på flyreiser.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	79	 	
 
en eg	en studie, mens reisekomfort for reisende med bil og kollektivtrafikk er dokumentert i se-	
parate rapporter (se henholdsvis Halse med flere 2022 og 	Veisten	 med flere 2020). Resultatene 	
fra verdsettingsstudiene innebærer relativt høy verdsetting av reisetid p	å lange reiser i forhold til 	
korte reiser og for godstransport i forhold til passasjertransport. Det er gjennomsnittsverdiene 
for reiseattributtene som står i fokus, også for kø	- og trengselskostnader. Sammensetningseffek-	
ter knyttet til trafikanter med uli	k verdsetting av kø og trengsel og hvordan de påvirker spred-	
ningen knyttet til kostnadene blir dermed neglisjert.	 	
De norske verdsettingsstudiene innenfor transportsektoren har både et bredt og ambisiøst ned-
slagsfelt, men fokuserer samtidig på å beregne ver	dier til Statens vegvesens modell 	Regional 	
transportmodell	 (RTM) og Nasjonal transportmodell (NTM) (se for eksempel Statens vegvesen 	
2015). RTM blir den relevante modellen sett opp mot analyser som vår. Som modeller flest foku-
serer RTM på noen aspekter, me	ns andre aspekter ikke prioriteres like høyt. Virkninger som vies 	
mye oppmerksomhet er blant annet direkte reisekostnader inkludert tidsverdier og reisemønstre. 
Kompleksiteten og sammensetningseffekter knyttet til trafikantenes verdsetting av eksterne 
kost	nader, herunder køkostnader og eksterne miljøkostnader, utgjør derimot et mindre fokus. 	
Dette følger også av fokuset i veilederen for konsekvensanalyser innenfor veisektoren (Statens 
vegvesen 2021). RTM skiller riktignok mellom 	rushtidstrafikk og lavtrafik	k (Statens vegvesen 	
2015).	 	
Rødseth med flere (2019) foretar en omfattende gjennomgang av eksterne kostnader i Norge, 
hvor blant annet kø behandles. Studien beregner kø	- og trengselskostnader til å være den klart 	
største eksterne kostnadskomponenten. I till	egg til å gi en konseptuell redegjørelse for temaet 	
presenterer forfatterne en formell modell, der det skilles mellom lette og tunge kjøretøy. Model-
len behandler køkostnadene som avhengig av reisetidspunkt, men neglisjerer samtidig kostnader 
som ikke avhen	ger av reisetiden og usikkerhet knyttet til ankomsttidspunktet.	 	
Kort oppsummert omfatter de norske verdsettingsstudiene omfatter mange dimensjoner for type 
reiser. Disse er imidlertid i liten grad tatt hensyn til ved behandling av kø	- og 	trengselskostnader 	
utover det som følger av kø	- og trengselsnivåer og endringer i reisetider. Dermed vil modellkjø-	
ringer basert på disse dataene være sårbare for målefeil knyttet til utvalgets sammensetning og 
betydningen av kø	- og trengselskostnader som i	kke knytter seg til reisetiden.	 	
A.2	 	Dekomponering av kø	- og trengselskostnadene	 	
For å evaluere betydningen av kø	- og trengselskostnadene på en god måte vil det være nødvendig 	
å ha en god oversikt over de underliggende kostnadskomponentene. En utfordring forbun	det 	
med beregninger av kapasitetsutfordringer er at de foreliggende verdsettingsstudiene i Norge 
verken fokuserer på timingen eller heterogeniteten i kostnadene. Følgelig egner de seg heller ikke 
til å belyse kapasitetsutfordringene fullt ut. Teoretisk kan	 verditapet forbundet med forsinkelser 	
forårsaket av kapasitetsutfordringer deles inn i to komponenter 	– økt ubehag ved transporten og 	
konsekvenser for reiseformålet. Betydningen av det siste elementet kan åpenbart variere svært 
mye, ettersom hva som er fo	rmålet med reisen.	 	
Maibach med flere (2008) foretar en mer detaljert dekomponering av kø	- og trengselskostnadene. 	
Basert på standardverdier for reisetidskostnader anslår forfatterne at om lag 90 prosent av treng-
selskostnadene er knyttet til økt reisetid. E	n annen del av kø	- og trengselskostnadene er kjøre-	
kostnader inkludert depresisering og sjåføravlønning, skjønt disse langt på vei reflekteres i

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	80	 	
 
reisetidskostnadene. I tillegg øker ulykkefrekvensen betydelig, røft anslått med femti prosent 
ifølge forfattern	e.17 Pålitelighet i forhold til ankomsttid ytterligere en faktor, som er særlig viktig 	
for godstransport. I tillegg vil muligheter til å hente inn forsinkelser og knappheten på avgangs-
muligheter påvirke de eksterne kostnadene i kollektivtrafikken.	 	
A.3	 	Kø	- og t	rengselskostnadenes tidsavhengighet	 	
Et annen vel så viktig kø	- og trengselsaspekt som ikke eksplisitt modelleres i dagens samfunns-	
økonomiske tiltaksevalueringer er tidsdimensjonen utover skillet mellom 	rushtidstrafikk og lav-	
trafikk	 (Statens vegvesen 2015	, 2021). Det er ikke tilfeldig når utfordringer med kø og trengsel 	
oppstår. De oppstår som regel i forbindelse med morgen	- og ettermiddagsrushet, samt i begyn-	
nelsen og i slutten utflukthelger. I tillegg kommer hendelser i veibanen som ulykker og interak-
sjone	r med naturen rundt.	 	
Den offisielle verdsettingsmetodikken for redusert tidsbruk (jamfør Flügel med flere 2020) tar 
ikke forskjeller i kø	- og trengselskostnadene med tanke på tidspunkt og hendelser. Isteden base-	
rer den seg på gjennomsnittet over tid, uten 	at det graves dypt i heterogeniteten som ligger bak. 	
Eksisterende studier har en tendens til å basere seg på statistiske modelleringer fremfor trafikk-
simuleringer med tidsoppløsning som tar hensyn til konteksten. Endringer i reisetid har betydelig 
innvirkn	ing på de samlede samfunnsøkonomiske kostnadene, samtidig som kø	- og trengselskost-	
nadene som nevnt utgjør transportsektorens største prissatte eksterne kostnadskomponent 
(Rødseth med flere 2020). Det er derfor oppsiktsvektende at norske myndigheter og kunn	skaps-	
miljøer innenfor transportsektoren ikke har gravd mer i denne tematikken tidligere.	 	
I den vitenskapelige litteraturen er det riktignok enkelte eksempler på studier som tar for seg 
tidsdimensjonen i analyser av kø	- og trengselskostnader. Maibach med fl	ere (2008) påpeker at 	
nettverksbrede hastighetsflytkurver kan estimeres basert på forskjellige observasjoner av trafikk-
nivåer og reisehastigheter over ulike tider på døgnet, type dag og tidspunkt på døgnet. Forfat-
terne understreker at køkostnader avledet f	ra funksjoner for hastighet og trafikkflyt i de fleste 	
tilfeller gir høyere og mer realistiske køkostnader enn mer tradisjonelle nettverksmodeller. I sine 
beregninger over tid legger de vekt på at kø	- og trengselskostnadene varierer over formål og 	
transpor	tmiddel, samt over varighet for passasjertransport og varegruppe for godstransport. I en 	
annen studie av	 finner Friesz med flere (2008) at predikerte bevegelsesmønstre endrer seg bety-	
delig når man går fra tradisjonelle brukeroptimaliserte flytmønstrene til	 å ta hensyn til opsjons-	
verdiene knyttet til individenes tilnærming til trengsel.	 Dette skyldes blant annet mulige reduk-	
sjon	er i relaterte nettverksomfattende sosiale kostnader.	18 	
Alt i alt fanger den offentlig verdsettingsmetodikk for kø	- og trengselskost	nader ikke fullt ut tids-	
aspektet knyttet til reisen og betydningen av usikkerheten rundt ankomsttid.	 	
 	
17 Cairns og Newson (2006) belyser avlastning av biltrafikk ved skoler kan forebygge kø	- og trengsels	utfordringer 	blant 	
annet 	forbundet med trafikksikkerhet.	 	
18 Friesz med flere (2008) benytter en oligopolkonkurra	nsemodell til å undersøke pendleres valg mellom å bruke digi-	
tale hjelpemidler eller pendle med bil, samt avgangstid og rutevalg ved pendling. De formulerer trengselsverdien 
knyttet for pendlere som en europeisk kjøpsopsjon, som tilsvarer en mulighet til å 	benytte transporttilbud til en 	
viss pris på et bestemt tidspunkt.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	81	 	
 	
A.4	 	Veiprising som middel for å håndtere 	kø	- og 	trengselskostnadene	 	
Tradisjonelle bompenger med enkelte bompengestasjoner eller bompengeringer bidrar til at bi	l-	
ister må betale for å benytte veien og dermed delvis internaliserer de eksterne kostnadene som 
følger av bruken. Internalisering er imidlertid imperfekt, idet bilistene kun må betale for bompas-
seringer og ikke står i forhold til de eksterne kostnadene kny	ttet til hver enkeltes kjøring. I denne 	
forbindelse er rabatter knyttet til kjøring av elektriske biler tar heller ikke hensyn til at kø	- og 	
trengselskostnader utgjør den største eksterne kostnadskomponenten (jamfør Rødseth med flere 
2019). Etter hvert som	 andel med fossilbaserte biler reduseres, må derfor elbilfordelene knyttet 	
til veiprising fases ut for at systemet skal ha noe effekt på kø og trengsel. Bompenger er som regel 
heller ikke begrunnet i kø	- og trengeselskostnader, men heller i behovet for lok	al delfinansiering 	
av vedkommende veier og tilknyttede byvekstavtaler.	 	
I samfunnsøkonomisk optimum bør veiprisingen motsvare de eksterne kostnadene av veibruken 
med et påslag for behovet for offentlig finansiering. 	Argumenter for optimal 	veiprising er på ingen 	
måte nytt i den økonomiske faglitteraturen, men har blitt diskutert i over et halvt århundre (se 
for eksempel Marchand 1968, Sherman 1971, Vickrey 1963, 1968 og 1969 for tidlige bidrag).	 Al-	
lerede på begynnelsen av 1970	-tallet utledet	 Sherman (1971) optimale avgiftsnivåer i og utenom 	
rushtid ved tilstedeværelsen av bil og kollekttransport som alternative transportmidler.	 Small og 	
Yan (2001) finner at lekkasjeutfordringene ved et differensiert prisregime for alternative veier 
reduseres 	når man tar hensyn til heterogeniteten blant bilistene. Nyere oversikter over effektivi-	
tetsgevinster knyttet til veiprising gis av Lindsey (2012), Meng med flere (2012) 	og 	Vista Analyse	 	
(2018)	. 	
Nye teknologiske mulighet	er aktualiserer behovet for en mer effektiv veiprising. Moderne tekno-	
logi muliggjør innkreving av betaling for veibruken, herunder prising som avhenger av kjørelengde 
i ulike områder til ulike tidspunkter. Dette har ført til en rekke utredninger og en deba	tt om over-	
gangen fra tradisjonelle bompenger til kontinuerlig veiprising, så vel som forberedelser til denne 
overgangen. Flere fagpersoner har tatt til 	orde	 for overgangen til et mer dynamisk veiprisingsre-	
gime med bakgrunn i effektivitetsgevinstene som føl	ger av overgangen til et slikt regime (se for 	
eksempel Brunstad og Vagstad 2010, Bye 2011 og Fridstrøm 2019).	 	
I kapittel 2 i Vista Analyse 	(2020	) gis en oversikt over norske offentlige utredninger og politiske 	
føringer 	knyttet til veiprising. I rapporten for øvrig viser forfatterne hvordan imperfekt veiprising 	
innenfor godstransport er konkurransevridende og innebærer et provenytap for staten. De argu-
menterer også at satellittbasert veiprising kan bidra til å løse disse 	problemene.	19 Flere utred-	
ninger belyser praksiser og beslutningsprosesser knyttet til veiprising i andre land (Fridstrøm 
2019, 	Vista Analyse 	(2020	) og 	Wangsness, Holmen	 og	 Hansen	 2022).	 	
Noen norske studier finner også e	ffektivitetsgevinster ved at veier i større grad finansieres gjen-	
nom bompenger fremfor gjennom skatteseddelen. 	Bråten og Odeck (2009) konkluderer med at 	
trafikkdemping og innkreving av bompenger er gunstig sammenli	knet med kostnadene til offent-	
lige midler.	 Welde med flere (2016) undersøker hvordan bompenger behandles i den samfunns-	
økonomiske tiltaksanalysen for norske veiprosjekter. Forfatterne finner at bompengenivået ikke 
settes på en måte som gir balanse mellom innkrevingskostnader og avvisningstap ved 	
 	
19 I etterkant av Rødseth med flere (2020) sin utredning om eksterne kostnader ble de tilknyttede analysene oppdatert 
i Homleid	 og Rasmussen (2020	) med utbrodering om 	skadekostnader og hva bilistene internaliserer i sine beslut-	
ninger om å kjøre bil.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	82	 	
 
bompengefinansiering på den ene siden og kostnadene ved offentlig skattefinansiering på den 
andre siden. De finner også at bompenger neglisjeres i tiltaksanalysene, hvilket kan lede til feil-
vurderinger av prosjektenes nettonytte.	 En oversikt over faglittera	turen på effektivitetsvirkninger 	
knyttet til bruker	- og skattefinansiering av vei er gitt i Holmen og Hansen (2023).	 	
I konseptvalgutredningen 	for veiprising og bompenger 	av til Statens vegvesen og Skatteetaten 	
(2022) anbefales 	trinnvis implementering av di	stansebasert veiprising, der lette norskregistrerte 	
nullutslippskjøretøy først får en distansebasert avgift og tunge kjøretøy følger etter. Drivstoffav-
giften fortsetter for kjøretøy med forbrenningsmotor. Alternative distansebaserte veibruksavgif-
ter som vu	rderes i utredningen er en flat veibruksavgift for nullutslippskjøretøy, en veibruksavgift 	
som varier mellom by og land, og en veibruksavgift som varierer over både tid og sted. Merk at 
det sistnevnte alternativet ville vært godt egnet for å utforme rushti	dsavgift. De to sistnevnte 	
alternativene med den geografiske dimensjonen utelukkes imidlertid på grunn av usikkerhet og 
utfordringer forbundet med personvernhensyn, teknologisk implementering og utformingen av 
reguleringene.	 	
I modellkjøringene knyttet til 	konseptvalgutredningen 	finner 	Steinsland	 med flere (2022) at kon-	
septene som differensierer 	prisene mellom 	sentrale	 og spredtbygde strøk 	gir en samfunnsøkono-	
misk gevinst. Dette skyldes	 at større kø	- og trengselskostnader og flere eksponerte for lokale og 	
regionale miljøforurensing i byområder enn i mer spredtbygde regioner. Forfatterne benytter 	Re-	
gional transportmodell	 (RTM), der kø	- og trengeselskostnadene håndteres ved å skille mellom 	
rushtidstrafikk og lavtrafikk	. På grunn av usikkerheten og utfordringene	 knyttet til implemente-	
ring av veiprising over sted og tid støtter Menon Economics, A2 og Holte Consulting (2023) 	kon-	
septvalgutredningens 	anbefaling. De finner like fullt at den prissatte nettonytten er størst i alter-	
nativet med en kilometerbasert 	veibruks	avgift som varierer over både tid og sted	. 	
A.5	 	Fordelingsvirkninger av 	kø, 	trengsel og 	veiprising	 	
Både kø	- og t	rengsel og motsvarende tiltak 	som veiprising	 innebærer fordelingsvirkninger	 i for-	
hold til en situasjon uten	. Fordelingsvirkninger spiller gjerne en s	entral rolle i det offentlige ord-	
skiftet om veipriser og bør derfor også diskuteres i faglige utredninger som denne. 	Mye av fokuset 	
i den politiske debatten kan knyttes til rushtidsavgiftens sosiale dimensjon. Bonsall og Kelly (2005) 
undersøker hvordan sos	ial ekskludering henger sammen med rushtidsavgifter. Forfatterne iden-	
tifiserer at lavinntektsgrupper avhengig av biltransport som befolkningsgruppene typisk vil ut-
gjøre gruppen som rammes hardest av avgiften. Videre kommer de med forslag til avbøtende 	og 	
utjevnede	 politiske tiltak, som bedret kollektivtransporttilbud og differensiert brukerbetaling. I 	
den politiske debatten i Norge har tidvis barnefamilier blitt trukket frem som en utsatt gruppe, 
som har et relativt inelastisk etterspørsel etter veitilgang 	og ofte presset økonomi. De påfølgende 	
diskusjonen	e går mye	 på 	effektivitet	en til veiprising som virkemiddel	, på å fremheve avbøtende 	
tiltak 	og alternativer innenfor kollektivtrafikken for	 denne gruppen	. Dessuten settes	 folks rush-	
tidskostnader i sammenheng	 med deres husholdningsbudsjett.	 	
I praksis kan motstanden mot veiprising og hensynet til fordelingsvirkninger utgjøre en barriere 
for å innføre et samfunnsøkonomisk effektivt regime for veiprising. Generelt tenderer folk å være 
større motstandere av brukerbetalinger enn indirekte betaling	er gjennom skatteseddelen, som 	
ikke merkes like godt. 	Flere studier belyser hvordan d	irekte brukerbetaling og fordelingsproble-	
matikk bidrar til å gjøre veiprising kontroversielt til tross for de samfunnsøkonomiske effektivi-
tetsgevinstene (se for eksempel V	erhoef med flere 1997 og 	Odeck og Kjerkreit 2010	). Odeck og

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	83	 	
 
Kjerkreit 	(2010	) finner at motstanden mot bompenger er stor uavhengig av innretningen på ord-	
ning. Motstanden blir særlig når det gis lite informasjon i forkant av at bompenger innføres og 
ved høye	 bompengesatser.	 	
Selv om mye av den politiske debatten retter seg mot fordelingsvirkninger av veiprising, er det 
viktig å være klar over at en situasjon med kø 	og trengsel 	også vil ha fordelingsvirkninger sam-	
menliknet med en situasjon uten. Et langt på vei	 uutforsket og noe forsømt tema i denne forbin-	
delse er geografiske fordelingsvirkninger av kø	 og trengsel	. Langs geografisk fordelingssituasjonen 	
vil innpendlingsområder som slipper unna veiprising nær tyngdepunktet for pendlemålet komme 
relativt gunstig u	t, fordi de ta relativt lave andeler av køkostnadene. For lokale innbyggere som 	
bruker en hovedferdselsåre for lokaltrafikk, gjør det heller ikke så mye går litt saktere ved kø	-	
tendenser, fordi trafikken uansett ikke går så raskt på lokale veier. Motsvaren	de vil innpendlings-	
områder lenger unna typisk ta relativt høye andel av køkostnadene. Langpendlerne vil også lide 
av alle kryss og påkjøring	- og avkjøringsfelter som suger opp kapasiteten i veien. Like fullt har 	
trengselsaspektet så langt ikke blitt viet p	lass i viktige pionerarbeid på fordelingsvirkninger av 	
transporttiltak i Norge (Halse 2019 og Berg med flere 2021).	 	
A.6	 	Indirekte kø	- og trengselskostnader	 	
Indirekte utfordringer med kø og trengsel har i liten grad vært tema i norske utredninge	r, men 	
behandles	 i den internasjonale forskningslitteraturen. 	Disse studiene berører ikke kjernen av 	
denne utredningen, men for helhetens del er det likevel fordelaktig å være dem bevist. 	Vi har ikke 	
mulighet til å gå dypt inn i denne litteraturen i vår utredning, men nøy	er med å nevne 	noen ho-	
vedpunkter	. Weisbrod med flere (2003) belyser hvordan trengsel i trafikken svekker agglomera-	
sjonssynergier, herunder lokale virksomheters kostnader, produksjon og produktivitet. 	Andre stu-	
dier belyser hvordan kø	- og trengselskostnader 	og samlokaliseringsfordeler påvirker hvordan byer 	
spres utover over tid (	Duranton og Turner 2011	, Lucas og Rossi	-Hansberg 	2002	, Venables 2007	 	
og 	Wheaton 2004	).20 Vi referer til Holmen og Hansen (2023) for en bredere oversikt over faglit-	
teraturen knyttet ti	l transporttiltak, og Holmen med flere (2022) og Wangsness med flere (2022) 	
for en oversikt over internasjonale praksiser	 på feltet	. 	
Referanser til vedlegg A	 	
Berg, M., Furuholmen, J., Strøm, V., & Vennemo, H. (2021). Geografiske 	fordelingsvirkninger av 	
transportinvesteringer. Vista Analyse	 rapport	 2021/50.	 	
Bonsall, P., & Kelly, C. (2005): Road user charging and social exclusion: the impact of congestion 	
charges on at	-risk groups, Transport Policy, 12(5), 406	–18	 	
Brunstad, R.J., & Vagstad, S. (2010). Veiprising mot køer og forurensning. 	Samfunnsøkonomen, 	
nr. 6	-2010	, 4–12	 	
 	
20 I sin	 studie finner Duranton og Turner (2011) finner en proporsjonal sammenheng mellom kjørefeltkilometer for 	
amerikanske mellomstatlige motorveier, næringsrelatert trafi	kk og lokal migrasjon. Wheaton (2004) viser gjennom 	
sin regionaløkonomiske modell hvordan optimal byutforming er avveining mellom sentralisert sysselsetting med 
sterke agglomerasjonskrefter på den ene siden og lave pendleavstander og liten grad av trengsel	. I markedsløs-	
ningen vil imidlertid presset på forholdet mellom boligpriser og kommersielle eiendomsverdier bestemme mye av 
bosettingsmønstrene. Liknende avveininger mellom spredte og konsentrerte bykjerner diskuteres i Lucas og Rossi	-	
Hansberg (2002) og Ve	nables (2007).

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	84	 	
 
Bråthen, S., & Odeck, J. (2009). Road funding in Norway: experiences and perspectives. 	Interna-	
tional Journal of Sustainable Transportation, 3(5	-6), 373	–388.	 	
Bye, B. (2011). Avgifter i samferdselssektoren 	– hvor egnet er virkemiddelbruken? 	Radikalt 	
Økonominettverks skriftserie RØST, 17	–23	 	
Cairns, S., & C. Newson, C. (2006): Making school travel plans work: Effects, benefits and success 	
factors at Eng	lish schools, in G. Marsden (ed.), 	Wasted Miles, Wasted Money: A Less Con-	
gested, More Energy Efficient Future	, CICC Publications, Cambridge, UK.	 	
Duranton, G., & Turner, M.A. (2011): The fundamental law of road congestion: Evidence from US 	
cities, American 	Economic Review, 101(6), 2616	–52.	 	
Flügel, S., Halse, A.H., Hulleberg, N., Jordbakke, G.N., Veisten, K., Sundfør, H.B., & Kouwenhoven, 	
M. (2020). Verdsetting av reisetid og tidsavhengige faktorer. Dokumentasjonsrapport til 
Verdsettingsstudien 2018	-2020. Tra	nsportøkonomisk institutt. TØI rapport 1762/2020.	 	
Fridstrøm, L. (2019). Dagens og morgendagens bilavgifter. Transportøkonomisk institutt. 	TØI rap-	
port 1708/2019.	 	
Friesz, T. L., R. Mookherjee, & Yao, T. (2008): Securitizing congestion: the congestion call 	op	tion	. 	
Transportation Research Part B: Methodological, 42(5), 407	–37.	 	
Halse, A. H., Mjøsund, C. S., Killi, M., Flügel, S., Jordbakke, G. N., Hovi, I. B., Kouwenhoven, M., & 	
de Jong, G. (2019). 	Bedrifters verdsetting av raskere og mer pålitelig transport. De	n norske 	
verdsettingsstudien for godstransport 2018. Transportøkonomisk institutt. TØI rapport 
1680/2019	 	
Halse, A.H. (2019). Samfunnsøkonomisk lønnsomhet og hensynet til geografisk fordeling. Trans-	
portøkonomisk institutt. TØI rapport 1739/2019.	 	
Halse, A.H.	, Flügel, S., Hartveit, K.J.L., & Steinsland, C. (2022). Kjørekomfort, tidsverdi og rutevalg 	
for bilreisende. Transportøkonomisk institutt. TØI 1923/2022.	 	
Holmen, R.B., & Hansen, W. (2023). 	The Scientific Foundation for Impacts Estimation in Transpor-	
tation	 Appraisal: A Literature Review. Journal of Transport Economics and Policy (JTEP), 	
57(3), 247	-298.	 	
Holmen, R.B., Biesinger, B., & Hindriks, I., (2022). 	Impacts from transportation measures in na-	
tional appraisal guidelines: Coverage and practices. 	Archives 	of Transport, 63(3), 67	-111.	 	
Homleid, T., & Rasmussen, I (2020). 	Samfunnsøkonomisk lønnsomhet av veiprising for tunge kjø-	
retøy. Beregninger med oppdaterte anslag for eksterne kostnader. Vista Analyse	 rapport	 	
2020/10.	 	
Lindsey, R. (2012). Road pricing and 	investment. Economics of Transportation, 1(1	-2), 49	-63.	 	
Lucas, R. E., & Rossi	-Hansberg, E. (2002). On the internal structure of cities’, Econometrica, 70(4), 	
1445	–76.	 	
Maibach, M., Schreyer, C., Sutter, D., van Essen, H.P., Boon, B.H., Smokers, R., Schroten	, A., & Doll, 	
C., (2008). Handbook on estimation of external cost in the transport sector. Internalisation 
Measures and Policies for All external Cost of Transport (IMPACT). Delft.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	85	 	
 
Marchand, M. (1968). A Note on Optimal Tolls in an Imperfect 	Enviro	nment	, E	conometrica, Vol. 	
36, No. 3	-4, 575	-581.	 	
Meng, Q., Z. Liu, and S. Wang (2012). 	Optimal distance tolls under congestion pricing and contin-	
uously distributed value of time, Transportation Research Part E: Logistics and Transporta-
tion Review, 48(5), 937	–57.	 	
Me	non Economics, A2 og Holte Consulting (2023). 	Kvalitetssikring (KS1 Trinn 1) av «KVU veibruk-	
avgift og bompenger trinn 1». Statens prosjektmodell Rapport nummer E093A.	 10. februar 	
2023.	 	
Odeck, J., & Kjerkreit, A. (2010). 	Evidence on users’ attitudes towards	 road user charges 	– A cross	-	
sectional survey of six Norwegian toll schemes. 	Transport Policy, 17(6), 349	-358.	 	
Rasmussen, I., Homleid, T., & Skeie, M.A. (2018). På ville veier 	– om avgifter, insentiver og finan-	
siering i veisektoren. Vista Analyse	 rapport	 2018/08.	 	
Rasmussen, I., Homleid, T., Skeie, M.A., Garnes, L., Malmer	-Høvik, K., Hestnes, K.S., Grini, I., & 	
Bang, P.B. (2020). Satellittbasert veiprising for tungtransport. Likere konkurranse og bedre 
samfunnsøkonomi. Vista Analyse	 rapport	 2020/1.	 	
Rødseth, 	K.L., Wangsness, P.B., Veisten, K., Høye, A.K., Elvik, R., Klæboe, R., Thune	-Larsen, H., 	
Fridstrøm, L., Lindstad, E., Rialland, A., Odolinski, K., & Nilsson, J.	-E. (2019). Eksterne kost-	
nader ved transport i Norge. Estimater av marginale skadekostnader for 	person	- og gods-	
transport. Transportøkonomisk institutt. TØI rapport 1704/2019.	 	
Samstad, H., Ramjerdi, F., Veisten, K., Navrud, S., Magnussen, Flügel, S., Killi, M., Halse, A. H., Elvik, 	
R., & San Martin, Orlando. (2010). Den norske verdsettingsstudien. Sam	mendragsrapport. 	
Sweco og Transportøkonomisk institutt. TØI rapport 1053/2010.	 	
Sherman, R. (1971). Congestion Interdependence and Urban Transit Fares, Econometrica, Vol. 39, 	
No.3, 565	-576.	 	
Small, K. A., & Yan, J. (2001). The value of “value pricing” of roads: Second	-best pricing and prod-	
uct differentiation. 	Journal of Urban Economics, 49(2), 310	-336.	 	
Statens vegvesen (1991). Håndbok 159. Kapasitet på vegstrekninger.	 	
Statens vegvesen (2015). 	Nytte	-kostnadsanalyser ved bruk av transportmodeller. Vegdirektoratet. 	
Trafikksikkerhet, miljø	- og teknologiavdelingen. Transportplanlegging. Mai 2015. Statens 	
vegvesens rapporter Nr. 364.	 	
Statens vegvesen (2021). Konsekvensanalyser. Veiledning. Vegdirekto	ratet 2018. Oppdatert 2021. 	
Håndbok V712.	 	
Statens vegvesen og Skatteetaten (2022). KVU Veibruksavgift og bompenger. Konseptvalgutred-	
ning Trinn 1	– versjon 1.0. 15.november 2022.	 	
Steinsland, S., Madslien, A., Johansen, K.W., & Wangsness. P.B. (2022). Konsept	valgutredning vei-	
bruksavgift og bompenger, vedlegg 6	-3. Transportmodellberegninger. Transportøkonomisk 	
institutt. TØI 1921/2022.

Effek	tiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	86	 	
 
Veisten, K., Flügel, S., Halse, A.H., Fearnley, N., Sundfør, H.B., Hulleberg, N., & Jordbakke, G.N. 	
(2020). Kollektivtrafikante	rs verdsetting av universell utforming og komfort. Transportøko-	
nomisk institutt. TØI rapport 1757/2020.	 	
Venables, A. J. (2007). Evaluating urban transport improvements: Cost	-benefit analysis in the 	
presence of agglomeration and income taxation, Journal of 	Transport Economics and Policy, 	
41(2), 173	–8. 	
Verhoef, E. T., Nijkamp, P., & Rietveld, P. (1997). 	The social feasibility of road pricing: A case study 	
for the Randstad area. Journal of Transport Economics and Policy, 255	-276.	 	
Vickrey, W. (1963). Pricing in	 Urban and Suburban Transport, The American Economic Review, 	
Vol. 53, No. 2, Papers and Proceedings of the Seventhy	-Fifth Annual Meeting of the Ameri-	
can Economic Association, 452	-465.	 	
Vickrey, W. (1968). Automobile accidents, tort law, externalities, and i	nsurance: an ecomist's cri-	
tique, Journal of Law and Contemporary Problems, 464	-484.	 	
Vickrey, W. (1969). Congestion theory and transport investment, American Economic Review, Vol. 	
59, 251	-260.	 	
Wangsness, P.B., Holmen, R.B., & Hansen, W. (2022). Internasjona	l sammenligning av retnings-	
linjer for samfunnsøkonomiske analyser i transportsektoren: 7 land og 21 temaer. 
Transportøkonomisk institutt. TØI 1930/2022.	 	
Weisbrod, G., D. Vary, & Treyz, G. (2003). Measuring economic costs of urban traffic congestion 	
to busi	ness, Transportation Research Record, 1839(1), 98	–106.	 	
Welde, M., Bråthen, S., Rekdal, J. L., & Zhang, W. (2016). Finansiering av vegprosjekter med bom-	
penger: behandling av og konsekvenser av bompenger i samfunnsøkonomiske analyser. 
Concept rapport nr. 49.	 	
Wheaton, W. C. (2004). Commuting, congestion, and employment dispersal in cities with mixed 	
land use, Journal of Urban Economics, 55(3), 417	–38.	 	
Wolff, H. (2014). Value of time: Speeding behavior and gasoline prices. 	Journal of Environmental 	
Economics and	 Management, 67(1), 71	-88.

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	87	 	
 	
B	 	Virkninger på strekningen 	Ran-	
daberg	–	Stavanger	 	
B.1	 	Trafikkvolumer	 	
Figur 	6-11	 	Antall lette kjøretøy per 15 min, retning Stavanger, virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (basert på data fra 	Statens vegvesen)	 	
 
Tabell 	6.3 	Biltrafikk over snitt inn mot Stavanger. Lette kjøretøy per døgn, mandag	-fre-	
dag	 	
Snitt	 	Døgntrafikk	 	6:00	-11:00	 	Andel 6:00	-11:00 (%)	 	
E39 Sokn	 	4 502	 	1 616	 	36 %	 	
Randabergsletta Fv.4590	 	4 157	 	1 131	 	27 %	 	
E39 Finnestad	 	7 300	 	2 406	 	33 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 	
B.1.1	 	Transporttilbud på vei	 	
E39 er hovedveien inn til Stavanger nordfra. Veien nordover går i dag via Rennesøy og ferje fra 
Mortavika til Arsvågen. Utbyggingsprosjektet Rogfast, som planlegges åpnet i 2031, vil gi ferjefri 
forbindelse under Boknafjorden med to kjørefelt i hver retnin	g. På Randaberg avsluttes Rogfast	-	
prosjektet ved Harestad. 	 	
Avstanden fra Randaberg sentrum til Stavanger er ca. 10 kilometer. Fylkesveg 4590 fra Randaberg 
sentrum, inn på E39 i rundkjøring ved Grøden. Videre til Tasta har E39 et kjørefelt i hver 	retning, 	
med flere kryss. Fra Tasta til Stavanger er E39 bygget ut med to kjørefelt i hver retning. Etter 
åpning av Rogfast vil det på E39 være en kort strekning (Harestad	-Tasta) med vesentlig lavere 	
standard enn nabostrekningene i nord (Rogfast) og sør (E	iganestunnelen).	 -
 20
 40
 60
 80
 100
 120
 140
 160
 180
 200	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kjøretøy per 15 min	
E39 Sokn	Randabergsletta Fv4590	E39 Finnestad

Effektiv pris	ing av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	88	 	
 
Figur 	6-12	 	Reisetider med bil Randaberg	-Stavanger. Virkedager	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse (basert på data fra Google)	 	
Figur 	6-13	 	Gjennomsnittshastighet i retning Stavanger, mandag til fredag	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert data fra Statens vegvesen	 	
Reisetider og forsinkelser	 	
• 	For strekningen Randaberg 	– Stavanger:	 	
– 	Randaberg sentrum	 	
– 	Rundkjøringen E39/Randab	ergveien/Finnestadgeilen	 	
– 	Veikrysset på E39 ved Nedre Tasta	 	
– 	Stavanger sentrum (togstasjon)	 	
Bompenger Nord	-Jæren	 	
Nord	-Jæren har 38 bomstasjoner fordelt på fem bomsnitt med betaling i en retning	 (Ferde, 2023)	. 	
De aktuelle bomsnittene på strekningen fra Randaberg til Stavanger består Stavanger bomring av 
elleve bomstasjoner og Ytre bomsnitt nord av tre bomstasjoner på grensen mellom Stavanger og 
Randaberg. 	 00:00
00:05
00:10
00:15
00:20
00:25	
06:00	07:00	08:00	09:00	10:00	11:00	12:00	13:00	14:00	15:00	16:00	17:00	18:00	19:00	
time:min	
Gjennomsnitt
Optimistisk
Pessimistisk -
 10
 20
 30
 40
 50
 60
 70
 80	
06:00	06:15	06:30	06:45	07:00	07:15	07:30	07:45	08:00	08:15	08:30	08:45	09:00	09:15	09:30	09:45	10:00	10:15	10:30	10:45	11:00	
Kilometer/time	
E39 Sokn	Randabergsletta Fv4590	E39 Finnestad

Effektiv prising av transportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	89	 	
 
I Stavanger bomring og Ytre bomsnitt nord betaler man 	i kjøreretning mot Stavanger inn i bom-	
snittet. 	 	
Bomsnittene på Nord	-Jæren har felles timesregel. Det vil si at man med gyldig AutoPASS	-avtale 	
kun betaler for én passering, dersom samme kjøretøy passerer flere bomstasjoner i løpet av 60 
minutter. Bomsnitten	e har også feles månedstak på maks 75 betalende passeringer per måned 	
med gyldig avtale. Bomsnittene har felles takster, som fremvist i 	Tabell 	6.4: 	
Tabell 	6.4 	Bompengetakster med AutoPASS på Nord	-Jæren	 	
Per passering	 	Takstgruppe 1	 	Takstgruppe 2	 	 	
Ordinære kjøretøy	 	Nullutslipp	 	Ordinære kjøretøy	 	Nullutslipp	 	
Med avtale	 	20,80	 	10,40	 	66,00	 	0 	
Kilde:	 	Ferde	 	
Følgende rabatter gjelder med Autopass: 	 	
• 	20 prosent rabatt for ordinære kjøretøy i takstgruppe 1	 	
• 	60 prosent rabatt for nullutslippskjøretøy i takstgruppe 1 eller 50 prosent av ordinære kjøre-
tøy med avtale	 	
• 	100 prosent rabatt for nullutslippskjøretøy i takst	gruppe 2	 	
Det er ikke rushtidsavgift i bomsnittene på Nord	-Jæren.	 	
B.1.2	 	Kollektivtilbud	 	
Randaberg 	– Stavanger	 	
Kollektivtilbudet mellom Randaberg og Stavanger dekkes i dag av tre linjer:	 	
• 	Linje 8:	 	Stavanger 	– Vardenes 	– Dusavik 	– Randaberg 	– (Viste 	– Endrestø)	 	
• 	Linje 10:	 	Stavanger 	– Randaberg 	– Sokn 	– Rennesøy	 	
• 	Linje 15:	 	Stavanger	-Tasta	-Randaberg	-Mekjarvik	 	
Linje 8 betjener strekningen med 2 avganger per time i grunnrute og 4 avganger per time i rush. 
Rutetid Randaberg	-Stavanger er 29 minutter og linjen g	år via Dusavikveien til sentrum. Linje 15 	
betjenes med (ca.) 1 avgang per time i grunnrute og inntil 4 avganger per time i rush, reisetid 
Randaberg	-Stavanger sentrum er 25 minutter. De fleste avgangene i Linje 10 følger E39, men 	
enkelte avganger kjøres via	 Randaberg sentrum. Reisetiden Randaberg	-Stavanger er 19 minutter 	
for disse avgangene. 	 	
Priser for ordinær enkeltbillett 42 kroner, mens 30	-dagers periodebillett koster 630,	- kroner. 	
Framføringstiden for busslinjene (i perioden 6:00	-11:00) er gjennomsnitt	lig 2 minutter lengre enn 	
angitte rutetider, og med et standardavvik som er klart større enn variasjonen i kjøretid med bil 
på strekningen.

Effektiv prising av t	ransportmidler i byområder	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2023/35	 	90	 	
 
 	
 
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzers gate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
vista	-analyse.no