[US] Effectuer un état de l'art des coûts de transition

[Mind-the-Cap]

En tant qu'expert·e de la mobilité (chercheur·se ou expert·e du territoire), je veux m'assurer que les principes de Mobility concernant les coûts de transition vers de nouveaux lieux d'activité (travail, loisirs, etc.), vers de nouveaux modes de transport ou vers de nouveaux itinéraires sont en phase avec la littérature scientifique.

Principales questions

• Quel est le coût (en équivalent monétaire) de transitionner d'un mode vers un autre mode ? De changer de lieu de travail, d'études, de loisirs ? Ces coûts sont-ils différents selon les modes de départ et d'arrivée, selon les populations, selon les activités ?
• Quelle part de la population est susceptible de changer de mode, d'itinéraire et de destination sur une période de temps donnée (1 mois, 1 an, 10 ans...) ?
• Quels sont les mécanismes (biais cognitifs, comparaison sociale, motilité) susceptibles de faire varier ces coûts de transition ?

La relocalisation résidentielle est hors périmètre, ainsi que la démobilité. Néanmoins, les éléments qui seraient trouvés peuvent être cités dans le livrable.

Littérature utilisable

• Littérature scientifique (articles indexés, livres)
• Littérature grise (rapport d'organismes du secteur, recommandations techniques)
• Documentation techniques d'autres modèles

Livrable

• État de l'art d'abord sommaire puis de plus en plus complet, directement ici même (en commentaire) ou dans un fichier joint.
• Si le travail est fructueux, pourrait devenir un article scientifique.

Retour d'expérience

Compléter cette partie une fois le développement terminé

[tisma-08]

Hello à tous ! 👋
Dans le tableau ci dessous une sélection d'articles sur les coûts de transition liés à un changement de mode, on y parle de modal shift behavior, de Willingness to Pay (WTP) ou propension à payer, de coût généralisé (temps, sécurité, prix), ...

Je suis en train de parcourir les papiers afin de compléter le tableau, si vous aviez vu passer d'autres papiers n'hésitez pas à les ajouter !

Papier	Année	Mots-clés	Lieu de l'étude
Determining mode shift elasticity based on household income and travel cost, N. Vasudevan and al., Research in Transportation Economics	2021	Travel demand elasticity, Modal shift behavior, Non-linear utility, Indifference curve	Surat, India (mode privé domine face au transport public)
Revealing psychological inertia in mode shift behavior and its quantitative influences on commuting trips, Kun Gao, Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour	2020	Travel behavior, Inertia effect, Endogeneity, Comparison analysis, Hybrid choice modeling
Willingness to Pay for Station Access Transport: A Mixed Logit Model with Heterogeneous Travel Time Valuation, V. Vichiensan and al.	2025	willingness to pay (WTP), station access mode choice, travel behavior heterogeneity, paratransit	Bangkok
Exploring Individual Preferences and Willingness to Pay for Mobility as a Service, A. Polydoropoulou and al., Transportation Research Record	2020
Mode Shift Behavior of Commuters Toward Islamabad Metro Bus Service, M. McAleer and al., Advances in Decision Science	2022	Own transport; Public transport; Mode Shift Behavior Metro Bus Service; Travel cost; Logistic Regression
How incentives affect commuter willingness for public transport: Analysis of travel mode shift across various cities, Bing Liu and al., Travel Behaviour and Society	2025

N. Vasudevan and al.

Enquête terrain réalisée sur 716 ménages (âge, revenus, habitudes modales, temps/coûts trajets) + questionnaire passage de privé au transport public selon 6 scénarios d'augmentation des prix (+2% -> +12%).
Les ménages sont classés selon leurs revenus mensuels afin de comprendre les choix de mode selon contexte socio-eco.
Analyse de l'élasticité demande-prix (combien varie la demande de transport selon augmentation prix ?) sur le mode travail -> plus le revenu est bas, plus la demande est sensible au prix

Modèle de report modal : estimation de la probabilité de passer en transport public en fonction de coût du trajet, temps en véhicule, confort (note de 1 à 5) avec modèle logit sur la différence d'utilité, entraîné sur les données d'enquête

Coefficients du modèle :

• Le coût (TC) et le temps (IVT) ont un effet négatif sur l’utilité du mode privé → encouragent le report vers le public.
• Le confort (CC) a un effet très positif sur l’utilité du mode privé → freine le report.
• Le poids de CC est particulièrement fort pour les hauts revenus :
  CC coefficient LIG : 0,116
  CC coefficient HIG : 3,502
  → Pour les riches, le confort domine largement dans la décision modale.

Pour un même écart d’utilité, la probabilité de rester en mode privé est beaucoup plus élevée chez les HIG.

Kun Gao and al.

La résistance au changement peut être attribuée à :

• conditions de transport (temps, coût, transport)
• préférences personnelles conscientes (rationalité)
• l'inertie psychologique

Dans la littérature existante, il est difficile de distinguer préférence rationnelle et inertie parce que les modèles ignorent souvent les variations précises de LOS (level-of-service : temps, coût, confort), ce qui crée de l’endogénéité. → Un usager peut répéter le même choix non pas par inertie mais simplement parce que son mode reste le meilleur objectivement.

Conclusions du papier :

• L’inertie psychologique existe bel et bien, indépendamment des attributs rationnels (LOS)
• Les individus sont plus résistants au changement dans leur contexte habituel.

V. Vichiensan and al.

But : mesure de la propension à payer (WTP) des usagers pour des attributs de temps de trajet, sécurité, confort.
WTP dans la littérature pour différentes villes et conditions de transport (coût, temps, sécurité) :

Méthode calcul WTP : enquête sur 409 usagers (Bangkok) sur le choix entre 3 modes (marche, taxi-moto, songthaew ou taxi-collectif) selon des configurations d'attributs (temps, coût, qualité du trottoir, port du casque, etc.)
à compléter (partie 3 du papier)

[matt-gau]

Je mets ici quelques papiers intéressants sur les modèles de changement de comportement, qui je pense seront utile pour intégrer cette dimension psychologique. Merci pour cette RL !

Van Acker, Veronique, Begga Cauwenberge, et Frank Witlox. : « : MaxSUMO: A New Expert Approach for Evaluating Mobility Management Projects ». PROMET - Traffic&Transportation 25 (juin 2013). https://doi.org/10.7307/ptt.v25i3.290.

Bamberg, S. (2013b). Processes of change. In L. Steg, A. E. van den Berg, & J. I. M. de Groot (Eds.), Environmental Psychology: An Introduction (First). the British Psychological Society and John Wiley & Sons, Ltd.

Biehl, A., Ermagun, A., & Stathopoulos, A. (2018). Modelling determinants of walking and cycling adoption: A stage-of-change perspective. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 58, 452–470. https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.06.016

Thigpen, C. G., Driller, B. K., & Handy, S. L. (2015). Using a stages of change approach to explore opportunities for increasing bicycle commuting. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 39, 44–55. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.05.005

Wallén Warner, H., Björklund, G., & Andersson, J. (2021). Using a three-stage model of change to understand people’s use of bicycle, public transport, and car. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 82, 167–177. https://doi.org/10.1016/j.trf.2021.08.002