Évaluation de la congestion en Australie

Le Bureau des transports et de l’économie régionale du gouvernement australien (BTRE) a publié, en 2007, un rapport intitulé Estimating Urban Traffic and Congestion Cost Trends for Australian Cities¹⁷. Le rapport présente, dans un premier temps, une analyse des facteurs sous-jacents à la croissance de la congestion et, dans un deuxième temps, une évaluation des coûts socio-économiques de la croissance de la congestion urbaine dans les capitales des huit États ou Territoires australiens.

Le BTRE amorce le calcul des coûts de la congestion en estimant les coûts socio-économiques totaux qui seraient évités en l’absence de congestion. À partir de ces données et de la théorie économique, les auteurs ont évalué les pertes nettes encourues à un niveau de congestion donné, c’est-à-dire le coût social de la congestion qui serait évité si le niveau de congestion était réduit au niveau d’équilibre optimal Q (voir Figure 2.1).

Autrement dit, les auteurs ont cherché à évaluer les gains économiques réalisés si un tarif, correspondant au coût des externalités produites par l’ajout d’un usager supplémentaire sur le réseau, était imposé aux usagers. Ce prix, établi au niveau d’équilibre théorique W, comprend le coût des externalités occasionnées par la

congestion, traduit en termes économiques par la différence entre le coût moyen V (coût privé) et le coût marginal W (coût social) du déplacement. En théorie, en augmentant la part du coût défrayé par l’usager, la demande de déplacements sera amenée à diminuer de F à E, car ceux qui voient le tarif dépasser le prix qu’ils sont prêts à payer pour un déplacement modifieront leur itinéraire ou le moment de leur déplacement. La quantité finale de déplacements équivaudra donc à la quantité d’équilibre optimale E.

16 MTQ, Évaluation de la congestion routière dans la région de Montréal, Collection Études et recherches en transport — RQ-04-01, ministère des Transports du Québec, 2004.

17 BTRE, Estimating Urban Traffic and Congestion Cost Trends for Australian Cities, Working paper 71, BTRE, Canberra ACT, 2007, 161 p.

Figure 2.1 Illustration de la théorie économique des coûts de la congestion

Source : BTRE, 2007.

Le BTRE génère ses prévisions à partir d’un modèle dans lequel des indicateurs sont agrégés, en fonction des types de routes et des différentes zones de la région, afin de fournir une évaluation de la congestion moyenne pour une région donnée. Les paramètres utilisés dans ce modèle pour mesurer les coûts de la congestion sont les suivants :

‹ Les temps de déplacement additionnels;

‹ La variation additionnelle des temps de déplacement (diminution de la fiabilité des temps de parcours);

‹ L’augmentation des frais d’exploitation des véhicules (la consommation de carburant, en particulier);

‹ La diminution de la qualité de l’air (répercussions directes sur les coûts de la santé).

Les valeurs horaires du temps utilisées sont, notamment : 9 AUD¹⁸ pour un déplacement en automobile privée, de 20 AUD à 30 AUD pour un déplacement en automobile privée utilisée pour un motif d’affaires et environ 28 AUD pour le déplacement d’un camion à six essieux (mesurées en véhicule-heure). Ces constantes sont utilisées pour estimer les indices de temps additionnels de déplacement et de variation additionnelle des temps de déplacement. Ce dernier permet d’allouer une valeur financière au temps perdu par les usagers lorsqu’ils

18 1 dollar australien (AUD) équivalait à 0.93924 dollar canadien en 2005.

doivent partir plus tôt pour éviter d’être en retard à destination. Cet indice est déterminé à partir de la moyenne de la variation des temps de déplacements, pour un parcours donné, à différentes heures de la journée. Des résultats de sondages ont démontré que les usagers accordent au temps perdu, à cause du manque de fiabilité des temps de déplacement, une valeur du temps significativement supérieure à celle du temps perdu lorsque le retard est anticipé.

Différents scénarios ont été modélisés en modifiant des paramètres, comme les vitesses moyennes de déplacement, afin de mieux représenter la réalité. Par exemple, les temps de déplacements additionnels sont moins importants si la vitesse moyenne à écoulement libre, plutôt que la vitesse nominale (affichée), est introduite dans le modèle puisque la première est souvent inférieure, particulièrement sur le réseau artériel, dû, entre autres, à l’aménagement de la route.

Les résultats de la modélisation démontrent qu’en 2005 la congestion a coûté environ 9,4 milliards de dollars aux Australiens. Le modèle prévoit par ailleurs que ces coûts doubleront d’ici 2020, portant la charge totale de la congestion en Australie à environ 20,4 milliards AUD, alors que les prévisions de trafic prévoient une augmentation de 37 % des kilomètres parcourus au cours de la même période, dont une croissance annuelle d’environ 3,5 % des déplacements commerciaux et de 1,7 % des déplacements privés. Les résultats de la modélisation pour l’année 2005 sont présentés dans le Tableau 2.2.

Tableau 2.2 Résultats de l’évaluation des coûts de la congestion en Australie, en 2005 2005

Coûts de la congestion

M$A %

Perte de temps — particuliers 3 500 37,2

Perte de temps — entreprises 3 600 38,3

Coût supplémentaire — opération des véhicules 1 200 12,8

Coût supplémentaire — pollution 1 100 11,7

Total 9 400 100,0

Source : BTRE, 2007.

En somme, cette méthode permet de déterminer les coûts de la congestion qui seraient évités à la suite de la mise en place de mesures de gestion de la demande de transport dans une région donnée. Cette méthode présente, cependant, les limites suivantes :

‹ La congestion étant un phénomène hétérogène et variable, l’utilisation de données agrégées donne une estimation moins juste que l’utilisation de données détaillées d’un réseau;

‹ Les résultats empiriques ne représentent pas directement les économies nettes réalisables par la mise en œuvre d’une politique de tarification puisqu’ils ne tiennent pas compte des coûts administratifs et d’immobilisation liés à la mise en œuvre et à l’exploitation de mesures de perception des recettes;

‹ La méthode ne permet pas de quantifier les effets positifs de la réduction de la congestion sur le PIB de la région.