De informatiebehoefte van mobiliteitsbeleid

Transcriptie

1 Mensen die twijfelen voorspellen beter De informatiebehoefte van mobiliteitsbeleid Presentatie bijeenkomst The Next step van mobiliteitsdata naar beleidsinformatie Utrecht, 18 september 2018 Erik Verroen Strategisch Adviseur

2 RWS heeft wat met beleid en modellen 1. RWS heeft veelzijdige rol: a. Huisadviseur van IenW b. Integraal werkend (modaliteiten, doelen, personen en goederen) c. Partnership met ProRail en aanspreekpunt voor regio 2. RWS ondersteunt hele beleidscyclus: a. flexibele beleidsverkenningen b. robuuste onderbouwing besluitvorming c. breed zicht op effecten voor beleid en uitvoering 3. RWS werkt met brede portfolio aan modellen: a. Kernmodellen als robuuste basis, met hoogste eisen aan consistentie en kwaliteitsborging (zoals LMS/NRM) b. Aanvullende modellen als flexibele schil, voor verkennen, verdiepen en vertalen naar effecten 2

3 Intussen op het departement van IenMW 1. Actuele beleidsontwikkelingen: a. Instandhouding b. Omgaan met groei c. Stedelijke bereikbaarheid d. Verduurzaming e. Informatisering en Smart Mobility f. Gebiedsgerichte samenwerking (Vernieuwing MIRT Mobiliteitsfonds) 2. (Weggenomen) zorgen over modelgebruik: a. Te sectoraal b. Niet consistent c. Moeilijk uitlegbaar 3. Huidige inzet: a. Ondersteunen actuele informatiebehoefte b. Versterken uitlegbaarheid: omgaan met onzekerheid en storytelling 3

4 3a) Actuele informatiebehoefte IenW 1. Strategische modellen: a. Samenhangende opgaven b. Effecten innovaties op mobiliteit(sgedrag) 2. Dynamische modellen: a. Smart Mobility b. Next step beter benutten 4

5 3b) Versterken uitlegbaarheid 1. Omgaan met onzekerheid Aleatory (or Variability) Uncertainty (in omvang): known known Epistemic Uncertainty (in kennis) known unknown Ontological Uncertainty (in aard): unknown unknown 2. Storytelling: Eerst het verhaal, dan de cijfers 5

6 Level 1: een eenduidige toekomst Ontwikkeling voertuigverliesuren (VVU) HWN (trendprognose KiM) 6

7 Level 2: een toekomst met bandbreedtes VVU HWN in WLO scenario s Hoog en Laag (PBL) 7

8 Level 3: meerdere voorstelbare toekomsten Gevoeligheidsanalyse: Digitalisering Reizen buiten de spits door flexibel werken Energie Andere ontwikkeling van het transport van energiedragers Effecten van de tweegradendoelstelling (brandstofprijzen en elektrificering wagenpark) Sharing en circulaire economie Kwalitatieve analyse van de effecten van de deel- en circulaire economie Dematerialisatie Innovaties in Mobiliteit Zelfrijdende auto en Platooning Trucks Sterkere ontwikkeling van de e-bike Efficiencyverbetering Ruimtelijke ontwikkeling Meer ruimtelijke spreiding 8

9 Level 3: meerdere voorstelbare toekomsten (2) Scenario analyse naar bandbreedtes: Energie (de)centraal Delen Technologisch tempo Beleidsinzet Automatiseren 9

10 Level 4: unknown futures????????????????? 10

11 Onze hedendaagse uitdagingen We zijn op level 3, maar moeten de comfort zone verlaten: a. Anders omgaan met onzekerheden b. Exploratieve modellering c. Adaptief programmeren d. Organische planning op level 4. 11

12 Ad a) Anders omgaan met onzekerheid 1. Hoe a. Brede, participatieve en hybride beleidsverkenningen b. Expliciete selectie meest relevante bandbreedten bij beleidsbeslissingen c. Adaptief programmeren d. Systematische monitoring en bijsturing 2. Waarom a. Risico reductie door voorkomen inefficiënte beslissingen b. Beter inzicht in onzekerheden met grootste impact c. Meer flexibiliteit bij omgaan met bekende en onbekende onzekerheden d. Meer transparante en inclusieve beleidsvorming e. Voorkomen paralyzing by analyzing en vluchten in detail 12

13 Ad a) Anders omgaan met onzekerheid (2) 3. Risico s a. Besluitenloosheid door overweldigende onzekerheden b. Wettelijke complicaties c. Cherry picking in onzekerheden d. Gebrek aan commitment bij afspraken over monitoring en bijsturing 13

14 Ad b) Exploratieve modellering, op zoek naar een verhaal 14

15 Ad b) Aanpak bij exploratieve modellering 1. Focus op: a. expert judgement en group modelling b. beredeneerde aannames en hybride modellering c. impacts van technologie en gedragsveranderingen 2. Recente voorbeelden: a. Digitalisatie en telewerken b. Autonoom rijden c. E bike d. Car sharing 15

16 Ad c) Adaptief programmeren: het principe

17 Ad c) Adaptief programmeren: de puzzels (2) A trend is a trend, but when will it bend? 17

18 Ad d) Uitdagingen voor (over)morgen: zijn we klaar voor level 4? 1. De toekomst als ontwerp 2. Incrementele toekomst 3. Organische toekomst 18

19 Resumerend 1. Uitdagingen voor beleidsmodellen: a. Ondersteunen gebiedsgerichte en programmatische aanpak (integraal en multi-schaal) b. Omgaan met onzekerheden (expliciet, exploratief, adaptief) c. Klimaatakkoord ( Maar van alle 'tafels' maakte de presentatie van de Mobiliteitstafel de minst sterke indruk ) 2. Rol van mobiliteitsdata: a. Stabiele referentiesituatie b. Data driven trendprognoses voor korte termijn c. Big data verificatie modellen (reistijden, routekeuze, tijdstipkeuze, knooppunten etc.) d. Early warnings (voor trendbreuken) e. Voeden statische en dynamische modellen 19