Why do (or don’t) people carpool for long distance trips?
Monchambert — 2020
Résumé (FR)
Expérience de choix discrets menée auprès d’environ 1 700 Français pour identifier et mesurer les valeurs des attributs des modes de transport longue distance, avec un focus sur le covoiturage (BlaBlaCar). Les résultats montrent que la valeur du temps de trajet pour un conducteur covoitureur est en moyenne 13 % plus élevée que lorsqu’il conduit seul — révélant un coût cognitif du partage. L’étude identifie les leviers demand-driven clés : coût du trajet, flexibilité horaire, confiance envers les passagers inconnus, et confort perçu. Une forte préférence pour conduire seul est confirmée. L’article est une référence incontournable pour comprendre les freins comportementaux côté demande dans le covoiturage français.
Summary (EN)
Discrete choice experiment with ~1,700 French respondents to identify and measure attribute values for long-distance transport modes, with a focus on carpooling (BlaBlaCar). Results show that the value of travel time for a carpooling driver is on average 13% higher than when driving alone — revealing a cognitive cost of sharing. Key demand-driven levers identified: trip cost, schedule flexibility, trust toward unknown passengers, and perceived comfort. A strong preference for driving alone is confirmed. A key reference for understanding behavioural barriers on the demand side in French carpooling.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Méthode | Expérience de choix discrets (DCE), modèle logit mixte |
| Échantillon | ~1 700 Français, voyages longue distance |
| Résultat clé | VTT conducteur-covoitureur +13 % vs conducteur seul |
| Leviers demand-driven | Coût, flexibilité, confiance, confort |
| Frein principal | Préférence marquée pour la conduite solo |
| Contexte | BlaBlaCar, France |
Lien avec la problématique
Éclaire la dimension demand-driven : comprendre les préférences et freins des usagers est le prérequis à toute structuration de l’offre. Si la demande est trop hétérogène ou trop contrainte comportementalement, même un réseau PUDO bien conçu ne suffira pas. Piste : introduire cette hétérogénéité dans les agents riders du modèle SMA.