L'impression du document génère 248 p.

Titre provenant de l'écran-titre

Bibliogr.

Reproduction de Thèse doctorat Sciences économiques. Economie des transports Lyon 2 2007

The objective of this thesis is to study the sources of discrepancy between the actual traffic in motorways under concession schemes and the traffic forecast ex-ante. The demand forecast for a specific project is the main variable influencing its realization. From a public sector perspective, socio-economic evaluations are driven by demand forecasts, which gives the basis for choose and hierarchy public projects in order to maximise social welfare. From a private sector perspective, traffic forecasts are the base of financial evaluation and toll setting. Despite its importance and the numerous and important developments in the field, the differences of forecast and ex-post traffic are usually very high. Some recent studies show that differences as big as 20% are much more the rule than the exception. A huge amount of uncertainty is associated with the forecasting exercise. First because transport is a derived demand and depends on many exogenous variables, also uncertain; because modelling is and simplification exercise, implies many assumptions and rely on field data, many times incomplete or of low quality; moreover, modelling human (in this case users) behaviour is always a dangerous enterprise. Although these arguments could explain at least the larger part of errors associated with forecasts, one can wonder whether the agents implicated in the forecast would or could use this uncertainty strategically in their favour. In a competition for the field scheme (bids), the bidder may overestimate the demand in order to reduce the toll included in the bid. This strategic behaviour can introduce a high bias in forecasts. Also, overoptimistic (or overpessimistic) forecasters may introduce a bias in the forecast. We propose to focus in turn on the three main groups of agents involved in the demand forecast process. The forecasters, the project promoters and the users. Study all the issues related to them would be a too ambitious (or more concretely impossible) task. We then focus on some particular issues related to the modelling of the actors' behaviour in the context of the demand forecast for toll roads. Regarding the forecaster behaviour, we present the results of the first large sample survey on forecasters' perceptions and opinions about forecasting demand for transport projects, based on an on-line survey. We first describe the main characteristics of forecasters. We then describe the last forecast forecasters prepared. We turn to the models forecasters apply, the errors they declare on past forecasts and the main sources of errors according to them. We then describe the forecast environment in terms of pressure forecasters receive. These unique results provide a picture of the world of forecasters and forecasts, allowing for a better understanding of them. We turn then to the study of the optimism and overconfidence in transport forecasts. Optimism and overconfidence in general are recognized human traits. We analyze the overoptimistic bias by comparing the distribution of stated errors with actual errors found in literature; we also compare the own skilful of subjects in doing forecasts with studies showing self-evaluations of a common skill - driving. We finally propose a regression of the competence, quality and errors on the main forecasters' and projects' specific variables. Results show that the distribution of errors transport forecasters state has a smaller average magnitude and a smaller variance than those found in literature. Comparing forecasters perception of their own competence with the results found in literature about drivers skill self-evaluation, however, we could not find a significant difference, meaning that the forecasters' overconfidence is in line with what could be viewed as a normal human overconfidence level. The pressure for results forecasters receive and the strategic manipulation they affirm exist merit a special attention. They imply that while forecasters' behavioural biases may exist and should be take in account when evaluation forecasts, the project promoter may influence forecasts by pressuring the forecasters to produce results which better fit his expectancies. We then study the bidders' strategic behaviour in auctions for road concessions. We address three questions in turn. First, we investigate the overall effects of the winner's curse on bidding behaviour in such auctions. Second, we examine the effects of the winner's curse on contract auctions with differing levels of common-value components. Third, we investigate how the winner's curse affects bidding behaviour in such auctions when we account for the possibility for bidders to renegotiate. Using a unique, self-constructed, dataset of 49 worldwide road concessions, we show that the winner's curse effect is particularly strong in toll road concession contract auctions. Thus, we show that bidders bid less aggressively in toll road concession auctions when they expect more competition. We observe that this winner's curse effect is even larger for projects where the common uncertainty is greater. Moreover, we show that the winner's curse effect is weaker when the likelihood of renegotiation is higher. While the traditional implication would be that more competition is not always desirable when the winner's curse is particularly strong, we show that, in toll road concession contract auctions, more competition may be always desirable. Modelling aggregated users behaviour, we study the long term traffic maturity. We argue that traffic maturity results from decreasing marginal utility of transport. The elasticity of individual mobility with respect to the revenue decreases after a certain level of mobility is reached. In order to find evidences of decreasing elasticity we analyse a cross-section time-series sample including 40 French motorways' sections. This analysis shows that decreasing elasticity can be observed in the long term. We then propose a decreasing function for the traffic elasticity with respect to the economic growth, which depends on the traffic level on the road. Although unconditional decreasing elasticities were already proposed in the literature, this is the first work, as far as we know, putting this idea in evidence and giving it a functional form. This model provides better interpretation of the coupling between traffic and economic growth, and a better long-term forecast. From the disaggregate perspective, we study the main individual modal choice variable, the value of time. The value of travel time savings is a fundamental concept in transport economics and its size strongly affects the socio-economic evaluation of transport schemes. Financial assessment of tolled roads rely upon the value of time as the main (or even the unique) willingness to pay measure. Values of time estimates, which primarily represent behavioural values, as then increasingly been used as measures of out-of-pocket money. In this setting, one of the main issues regarding the value of time is its distribution over the population. We apply the Logit, the Mixed Logit and the Bayesian Mixed Logit models to estimate the value of time in freight transport in France. Estimations with mixed logit faced many difficulties, as expected. These difficulties could be avoided using the Bayesian procedures, providing also the opportunity of properly integrating a priori beliefs. Results show that 1) using a single constant value of time, representative of an average, can lead to demand overestimation, 2) the estimated average value of time of freight transport in France is about 45 Euro, depending on the load/empty and hire/own account variables, which implies that 3) the standard value recommended in France should be reviewed upwards.

Cette thèse a pour objectif d'étudier les sources d'écart entre le trafic réel vérifié ex-post sur les autoroutes en concession et les prévisions ex-ante. La demande prévue pour un projet est la principale variable déterminant sa réalisation. Du point de vue du secteur public, les gains socio-économiques sont déterminés par les prévisions de la demande, ce qui sert de base de choix et hiérarchisation des projets publics en vue de maximiser le bien-être social. Du point de vue du secteur privé, les prévisions de trafic sont à la base de l'évaluation financière et de la fixation du montant du péage. Malgré son importance et les nombreuses et importantes évolutions dans le domaine, les différences entre les prévisions et le trafic ex-post sont souvent très élevées. Des études récentes montrent que des différences de l'ordre que 20% constituent plutôt la règle que l'exception. Une part d'incertitude très élevée est associée à l'exercice de prévision. D'abord parce que le transport est une demande dérivée et dépend de plusieurs variables exogènes, aussi incertaines; Parce que la modélisation est un exercice de simplification qui implique des nombreuses hypothèses et s'appuye sur des données de terrain, souvent incomplètes ou de mauvaise qualité; en outre, la modélisation du comportement humain (dans ce cas, les usagers) relève toujours du défis. Bien que ces arguments puissent expliquer au moins la plus grande partie des erreurs associées aux prévisions, on peut se demander si les agents impliqués dans les prévisions pourraient utiliser cette incertitude stratégiquement en leur faveur. On propose ici d'étudier les trois principaux groupes d'agents impliqués dans le processus de prévision de demande en transport, dans le cadre particulier d'une autoroute concédée (à péage): les prévisionnistes, les enchérisseurs et les utilisateurs. L'étude de toutes les questions liées à leur comportement serait une tâche trop ambitieuse (ou plus concrètement impossible). Nous nous sommes donc concentrés sur certaines questions particulières liées à la modélisation du comportement des acteurs dans le contexte de la demande prévue pour les autoroutes à péage. Tout d'abord, pour étudier le comportement des prévisionnistes, on présente les résultats de la première enquête par sondage avec un gros échantillon sur les prévisionnistes, leur perceptions et opinions au sujet des la prévision de la demande pour les projets de transport, en se fondant sur une enquête en ligne. Nous décrivons d'abord les principales caractéristiques des prévisionnistes et décrivons les dernières prévisions préparées. Nous nous sommes tournés vers les modèles appliqués, les erreurs qu'ils déclarent avoir commises et les principales sources d'erreurs selon eux. Nous décrivons ensuite l'environnement des prévisions en termes de pression reçue pour des résultats. Ces résultats uniques fournissent une image du monde des prévisionnistes et des prévisions, ce qui permet de mieux les comprendre. Nous avons analysé le biais d'optimisme en comparant la distribution des erreurs déclarées et les erreurs réelles trouvées dans la littérature. Les résultats montrent que la distribution des erreurs déclarées a une moyenne plus faible et un plus faible écart-type que celles trouvées dans la littérature. En comparant la perception de leur propre compétence avec les résultats trouvés dans la littérature sur les compétences des conducteurs, toutefois, nous n'avons pas trouvé une différence significative, ce que signifie que la sur-confiance des prévisionnistes est comparable à ce que l'on pourrait considérer comme un niveau normal. Un résultat important de cette étude concerne la pression pour obtenir des résultats que les prévisionnistes affirment recevoir. Elles impliquent que le promoteur du projet peut influer sur les prévisions en pressant les prévisionnistes à produire des résultats qui correspondent mieux à leurs attentes. Nous étudions donc les comportements stratégiques des enchérisseurs lors des enchères pour des contrats de concessions. Nous analysons trois questions. Tout d'abord, nous examinons l'effet global de la malédiction du vainqueur sur le comportement des enchérisseurs (variation de l'offre selon le niveau de concurrence). Deuxièmement, nous examinons les effets de la malédiction du vainqueur dans les enchères avec différents niveaux de valeur communes. Troisièmement, nous tenons compte de la possibilité de renégociation du contrat ex-post dans l'analyse de la malédiction du vainqueur. En utilisant une base de données unique que nous avons bâtie, comprenant 49 concessions autoroutières dans différents pays du monde, nous montrons que la malédiction du vainqueur est particulièrement forte dans les enchères pour des contrats de concessions d'autoroutes à péage. Ainsi, nous montrons que l'offre gagnante est moins agressive quand la concurrence est accrue. Par ailleurs, nous constatons que cet effet est encore plus grand pour les projets dont l'incertitude commune est plus grande. En outre, nous montrons que la malédiction du vainqueur est plus faible lorsque la probabilité d'une renégociation est plus élevée. Concernant le comportement agrégé des usagers, nous analysons la croissance du trafic à long terme (maturité). Nous soutenons que la maturité du trafic est un résultat de l'utilité marginale décroissante du transport. L'élasticité de la mobilité individuelle par rapport au revenu diminue après qu'un certain niveau de la mobilité est atteint. Dans le but de mettre en évidence la décroissance de l'élasticité nous analysons les séries chronologiques d'un échantillon de 40 sections autoroutières françaises. Cette analyse montre que la diminution de l'élasticité peut être observée dans le long terme. Nous proposons ensuite une fonction décroissante de l'élasticité du trafic par rapport à la croissance économique, qui dépend du niveau du niveau de trafic sur la route. Ce modèle fournit une meilleure interprétation du couplage entre le trafic et la croissance économique et produit une meilleure prévision à long terme. Cette approche a été appliquée à grande échelle pour des prévisions de trafic à l'horizon 2030 pour les principales autoroutes concédées françaises. Les résultats montrent que le modèle à élasticité de la variable produit des prévisions plus conservatrices. En outre, en estimant avec le nouveau modèle et le classique linéaire en utilisant les données jusqu'en 1999 et comparant les prévisions entre 2000 et 2005 avec le trafic réel, nous avons trouvé que le modèle à élasticité modèle a été deux fois plus précis. Dans une approche désagrégée, nous étudions le principal déterminant du choix modal individuel, la valeur du temps. Les estimations des valeurs de temps, qui représentent à la base des valeurs comportementales, sont de plus en plus utilisées en tant que mesures de la réelle disponibilité à payer. Dans ce contexte, l'une des principales questions concernant la valeur du temps est sa distribution dans la population. Sur la base d une l'enquête de préférence révélée que nous avons réalisée, comprenant 1027 véhicules de transport de marchandises, nous appliquons modèles Logit, Logit Mixte et Logit Mixte Bayesien pour estimer la valeur du temps dans le transport de marchandises en France. Les résultats montrent que: 1) en utilisant une valeur de temps unique, représentative de la moyenne, peut conduire à la surestimation de la demande, 2) la valeur moyenne du temps de transport de marchandises en France est d'environ 45 Euro, variant en fonction des variables chargé/vide et compte propre/compte d'autrui, ce que implique que 3) la valeur préconisées en France devrait être revue à la hausse.