Schlussbericht für das Bundesamt für Raumentwicklung
Grundlagenbericht für die Perspektiven des Schweizer Personenverkehrs bis 2030 Prognose über Besitz und Nutzenintensität von Mobilitätswerkzeugen im Personenverkehr
KW Axhausen S Beige M Bernard
März 2004
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Inhaltsverzeichnis Abstract ....................................................................................................................................... XII Zusammenfassung..................................................................................................................... XIII Résumé ....................................................................................................................................... XL 1
Hintergrund und Ziele des Projektes .................................................................................. 1
2
Lösungsansatz .................................................................................................................... 3
3
Methodenübersicht ............................................................................................................. 6
4
Allgemeine Vorgehensweise............................................................................................... 8
5
6
4.1
Datenaufbereitung und -bereitstellung ..................................................................... 8
4.2
Entwicklung der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen ............................................................................................... 8
4.3
Modellierung der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen ............................................................................................... 9
4.4
Prognose der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen ................................................................................................................................ 10
4.5
Prognose des mittleren Besetzungsgrades............................................................ 11
Entwicklung in der Vergangenheit .................................................................................... 12 5.1
Entwicklung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen................................. 13
5.2
Entwicklung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen ............................................. 21
5.3
Verkehrliche Raumgliederung ................................................................................ 29
5.4
Entwicklung des Besetzungsgrades....................................................................... 34
5.5
Auswertung aggregierter Daten.............................................................................. 36
Modellierung...................................................................................................................... 41 6.1
Beschreibung der Vorgehensweise........................................................................ 41
6.2
Beschreibung der Daten ......................................................................................... 44
6.3
Modellierung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen ............................... 49
I
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
7
6.4
Modellierung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen............................................ 61
6.5
Modellierung des Besetzungsgrades ..................................................................... 71
Prognose........................................................................................................................... 78 7.1
Beschreibung der Vorgehensweise........................................................................ 78
7.2
Beschreibung der Daten ......................................................................................... 80
7.3
Prognose der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen..................................... 84
7.4
Prognose der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen ............................................... 101
7.5
Prognose des Besetzungsgrades......................................................................... 119
7.6
Einfluss der erklärenden Variablen....................................................................... 122
8
Schlussfolgerungen, Kritik und Ausblick......................................................................... 128
9
Literatur ........................................................................................................................... 132
Anhang A: Beschreibung des Anwendungswerkzeuges Anhang B: Beschreibung der CD Anhang C: Geocodierung des Mikrozensus Verkehr 2000 Anhang D: Bemerkungen zur Rückkopplung der Verkehrsnachfrage mit dem Verkehrsangebot Anhang E: Berechnung mit Annahme von Verzicht auf FS für ältere Personen
II
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabellenverzeichnis Tabelle 1
Stichprobenumfang des MZ Verkehr und der KEP ........................................... 12
Tabelle 2
Vergleich MZ Verkehr und KEP sowie Volkszählung des Jahres 2000 (Personen ab 18 Jahren)................................................................................... 20
Tabelle 3
Verkehrsmittelangaben der Mikrozensen 1984, 1994 und 2000....................... 47
Tabelle 4
Modell für den Führerausweisbesitz für Personen mit Alter ≥ 18 Jahre............ 50
Tabelle 5
Modell für die Personenwagenverfügbarkeit, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ... 53
Tabelle 6
Modell für den Halbtaxabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ....... 56
Tabelle 7
Modell für den Generalabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ...... 58
Tabelle 8
Modell für den Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre.......................................................................................................... 60
Tabelle 9
PW-Tagesdistanzen: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen ............. 64
Tabelle 10
ÖV-Tagesdistanzen: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen .............. 65
Tabelle 11
Tagesdistanzen im langsamen Verkehr: Ergebnisse, alle Altersgruppen......... 66
Tabelle 12
PW-Tagesfahrtzeiten: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen ............ 68
Tabelle 13
ÖV-Tagesfahrtzeiten: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen............. 69
Tabelle 14
Tagesfahrtzeiten im langsamen Verkehr: Ergebnisse, alle Altersgruppen ....... 70
Tabelle 15
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Alle Zwecke Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ ................... 72
Tabelle 16
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Pendler Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ ........................ 73
Tabelle 17
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Nutzfahrt Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ ........................ 74
III
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 18
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Einkauf Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ ........................ 75
Tabelle 19
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Freizeit Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ ........................ 76
Tabelle 20
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Sonstiges oder Service Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ...................................................................................................................... 77
Tabelle 21
Vergleich der schweizerischen Daten und Ergebnisse der Modellschätzung zur Anzahl der Mobilitätswerkzeuge für das Jahr 2000........................................... 85
Tabelle 22
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ........................................................ 86
Tabelle 23
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ........................................................ 86
Tabelle 24
Streubereiche für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)...... 88
Tabelle 25
Streubereiche für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)..... 88
Tabelle 26
Jährliche Veränderungen beim Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030).................................................................................................................. 90
Tabelle 27
Jährliche Veränderungen bei der Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030)............................................................................................................... 91
Tabelle 28
Prognosen verschiedener Modelle für PW- und ÖV-Tagesdistanzen pro Person, Personen mit Alter ≥ 18 Jahren ....................................................................... 102
Tabelle 29
Tagesdistanzen und -fahrtzeiten von Personen bis 18 Jahren Alter Vergleich mit 18-29-jährigen Personen und Gesamtbevölkerung ........................................ 104
Tabelle 30
Prognose der PW-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 105
Tabelle 31
Prognose der ÖV-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 106
IV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 32
Prognose der Tagesdistanzen und -zeiten im langs. Verkehr pro Person bis 2030, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre............................................................... 107
Tabelle 33
Streubereiche für die Tageskilometer mit PW und ÖV (2000, 2030) .............. 111
Tabelle 34
Gewichtete mittlere Etappenlängen der Mikrozensen 1994 und 2000 ........... 112
Tabelle 35
Personenwagen-Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre................................. 116
Tabelle 36
Öffentlicher Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre................................. 117
Tabelle 37
Langsamer Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre................................. 118
Tabelle 38
Werte der Besetzungsgradprognose für PW-Etappen nach Fahrtzweck Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 121
Tabelle 39
Mittlere Elastizitäten für den Besitz von Mobilitätswerkzeugen (2000) ........... 123
Tabelle 40
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030)......... 124
Tabelle 41
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030)........ 125
Tabelle 42
Veränderungen der gewichteten Mittelwerte von Einflussgrössen gewichtet mit Personenanzahl nach Gemeinde und Altersgruppen ..................................... 127
V
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildungsverzeichnis Abbildung 1
Übersicht der Module „Perspektiven 2030 Personenverkehr“ ............................ 1
Abbildung 2
Mobilitätswerkzeuge: PW-Verfügbarkeit und Fahrausweisbesitz ....................... 3
Abbildung 3
Konzentration der Schweizer Wohnbevölkerung in den Gemeindegrenzen von 2000..................................................................................................................... 4
Abbildung 4
Zweistufiger Ansatz der Prognose: Besitz und Nutzung ..................................... 5
Abbildung 5
Führerausweisbesitz auf Personenebene [MZ Verkehr] ................................... 13
Abbildung 6
Personenwagenverfügbarkeit auf Personenebene [MZ Verkehr] ..................... 14
Abbildung 7
ÖV-Abonnementbesitz auf Personenebene [MZ Verkehr]................................ 15
Abbildung 8
ÖV-Abonnementbesitz auf Personenebene [KEP]............................................ 16
Abbildung 9
Halbtaxabonnementbesitz auf Personenebene [KEP] ...................................... 17
Abbildung 10
Generalabonnementbesitz auf Personenebene [KEP] ..................................... 18
Abbildung 11
Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitz auf Personenebene [KEP]........ 18
Abbildung 12
Wege pro Person und Tag [MZ Verkehr] .......................................................... 21
Abbildung 13
Wegedistanzen pro Person und Tag [MZ Verkehr] ........................................... 22
Abbildung 14
Wegedauern pro Person und Tag [MZ Verkehr] ............................................... 23
Abbildung 15
Wege pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr] .............. 25
Abbildung 16
Wege pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr] .............. 25
Abbildung 17
Distanzen pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr]........ 26
Abbildung 18
Distanzen pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr]........ 27
VI
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 19
Dauern pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr] ............ 28
Abbildung 20
Dauern pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr] ............ 28
Abbildung 21
Verkehrliche Raumgliederung der Schweiz ...................................................... 29
Abbildung 22
Führerausweisbesitz für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]................... 30
Abbildung 23
Führerausweisbesitz für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]................... 31
Abbildung 24
Personenwagenverfügbarkeit für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]..... 32
Abbildung 25
Personenwagenverfügbarkeit für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]..... 32
Abbildung 26
ÖV-Abonnementbesitz für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]................ 33
Abbildung 27
ÖV-Abonnementbesitz für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]................ 34
Abbildung 28
Entwicklung des Besetzungsgrades nach Fahrtzwecken [MZ Verkehr] MZ 1989 nach Wegekonzept, MZ 1994, 2000 nach Etappenkonzept ............................. 35
Abbildung 29
Entwicklung der Bevölkerung in der Schweiz.................................................... 36
Abbildung 30
Entwicklung des Motorisierungsgrades in der Schweiz .................................... 37
Abbildung 31
Entwicklung der PW-Fahrleistungen in der Schweiz......................................... 38
Abbildung 32
Entwicklung des Besitzes von Halbtax- und Generalabonnementen in der Schweiz ............................................................................................................. 39
Abbildung 33
Entwicklung der Preisindizes im Verkehr in der Schweiz.................................. 40
Abbildung 34
Entwicklung der nominalen Treibstoffpreise in der Schweiz ............................. 40
Abbildung 35
Grossregionen der Schweiz .............................................................................. 45
Abbildung 36
Wege- und Etappenkonzept (ohne Fusswegetappen)...................................... 48
Abbildung 37
Analyse der Mikrozensen 1984-2000, mittlere Tagesfahrtzeiten in min ........... 49
VII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 38
Analyse der Mikrozensen 1984-2000, mittlere Tagesdistanzen in km.............. 49
Abbildung 39
Systematischer Nutzen von Alter und Geschlecht für das Modell zum Führerausweisbesitz.......................................................................................... 51
Abbildung 40
Systematischer Nutzen von Alter und Geschlecht für das Modell zur Personenwagenverfügbarkeit............................................................................ 54
Abbildung 41
Entwicklung der Bevölkerung nach Altersgruppen (2000 – 2030) .................... 81
Abbildung 42
Entwicklung der Erwerbsbevölkerung nach Altersgruppen (2000 – 2030) ....... 82
Abbildung 43
Entwicklung des Haushaltseinkommens nach Altersgruppen (2000 – 2030) ... 83
Abbildung 44
Entwicklung der Reisezeiten zum zugeordneten Ober- und Mittelzentrum gewichtet nach der Bevölkerung der Gemeinde (2000 – 2030)........................ 84
Abbildung 45
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................... 87
Abbildung 46
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................... 87
Abbildung 47
Prognose des Motorisierungsgrades der Bevölkerung (2000 – 2030).............. 88
Abbildung 48
Streubereiche für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)...... 89
Abbildung 49
Streubereiche für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)..... 89
Abbildung 50
Jährliche Veränderung beim Anteil des Führerausweisbesitzes (2000 – 2030) 91
Abbildung 51
Jährliche Veränderung beim Anteil des Personenwagenbesitzes (2000 – 2030) 92
Abbildung 52
Jährliche Veränderung beim Anteil des Halbtaxabonnementbesitzes (2000 – 2030).................................................................................................................. 93
Abbildung 53
Jährliche Veränderung beim Anteil des Generalabonnementbesitzes (2000 – 2030).................................................................................................................. 93
VIII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 54
Jährliche Veränderung beim Anteil des Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzes (2000 – 2030).................................................................. 94
Abbildung 55
Prognose für den Anteil der Führerausweisbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)....................................................................................... 95
Abbildung 56
Prognose für den Anteil der Personenwagenbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)....................................................................................... 95
Abbildung 57
Prognose für den Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)....................................................................................... 96
Abbildung 58
Prognose für den Anteil der Generalabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)....................................................................................... 97
Abbildung 59
Prognose für den Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030) ................................................... 97
Abbildung 60
Prognose für den Anteil der Führerausweisbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030).................................................................................................................. 98
Abbildung 61
Prognose für den Anteil der Personenwagenbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)............................................................................................................... 99
Abbildung 62
Prognose für den Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030) .................................................................................................. 100
Abbildung 63
Prognose für den Anteil der Generalabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030) .................................................................................................. 100
Abbildung 64
Prognose für den Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030).................................................................. 101
Abbildung 65
Prognose der mittleren Tagesdistanzen in km pro Person, Vergleich mit unzensierten MZ-Daten, Prognose: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre................ 108
Abbildung 66
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachs der mittleren Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 108
Abbildung 67
Prognose der mittleren Tagesfahrtzeiten in min, Vergleich mit unzensierten MZDaten, Prognose: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre............................................ 109
IX
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 68
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachs der mittleren Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 109
Abbildung 69
Streubereiche für PW- und ÖV-Distanzen (2000, 2030)................................. 110
Abbildung 70
Prognose der mittleren Reisegeschwindigkeiten in km/h Personen mit Alter ≥ 18 Jahre................................................................................................................ 111
Abbildung 71
Vergrösserung der Pendlereinzugsbereiche (Zupendler) von 1970 bis 2000. 112
Abbildung 72
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der PW-Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 113
Abbildung 73
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der ÖV-Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 114
Abbildung 74
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der PW-Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 114
Abbildung 75
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der ÖV-Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre ......................................................................... 115
Abbildung 76
Besetzungsgradprognose für PW-Etappen nach Fahrtzweck Personen mit Alter ≥ 18 Jahre, Vergleich mit MZ-Daten................................................................ 121
Abbildung 77
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer für verschiedene Einkommensentwicklungen (2000 – 2030) ..................................................... 125
Abbildung 78
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer für verschiedene Einkommensentwicklungen (2000 – 2030) ..................................................... 126
X
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Schlussbericht für das Bundesamt für Raumentwicklung
Grundlagenbericht für die Perspektiven des Schweizer Personenverkehrs bis 2030 Prognose über Besitz und Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen im Personenverkehr K. W. Axhausen IVT ETH Hönggerberg 8093 Zürich
S. Beige IVT ETH Hönggerberg 8093 Zürich
M. Bernard IVT ETH Hönggerberg 8093 Zürich
Telefon: +41-1-633 39 43 Telefax: +41-1-633 10 57
[email protected]
Telefon: +41-1-633 31 51 Telefax: +41-1-633 10 57
[email protected]
Telefon: +41-1-633 66 94 Telefax: +41-1-633 10 57
[email protected]
Februar 2004
Schlagworte Prognosen, Personenverkehr, Besitz von Mobilitätswerkzeugen, Nutzung von Mobilitätswerkzeugen, Besetzungsgrad, Modellierung
XI
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abstract The Swiss federal government maintains a set of long term forecasts to guide its policy making, which are regularly updated. As part of the latest update, the Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme (IVT; Institute for Transport Planning and Systems) was asked to provide a trend forecast of the ownership of mobility tools and of the miles travelled by mode by the Swiss residential population. The time horizon was 2000 to 2030 with intermediate forecasts for 2005, 2010 and 2020. The mobility tool forecasts (driving license, car availability/ownership, national season ticket hip, national public transport discount card and local/regional season ticket ownership) were provided by a sequence of multinomial logit models, which are driven cohort, age, gender, income, residential location by type and by travel times to the local centres. The forecasts of the independent variables were provided by the UVEK and BFS. Based on the mobility tool ownership the miles travelled were forecast employing a set of independent regression models estimated using the ordinary least squares approach. The set of independent variables is similar to the one use for the mobility tool ownership models, but for a time trend, which captures the omitted variables, e.g. the costs of travel, the ongoing suburbanization, changing composition of the labour force, to name the most prominent ones. The forecasts were calculated for each age and gender group in each of the about 3000 Swiss municipalities. A Microsoft-Access based tool supports these calculations.
XII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Zusammenfassung Hintergrund und Ziele des Projektes Die vielfältigen und raschen Veränderungen im verkehrspolitischen sowie auch im demographischen, ökonomischen, ökologischen und raumplanerischen Bereich haben das Bundesamt für Raumentwicklung dazu veranlasst, die vor rund 8 Jahren beim Bund, durch den Dienst für Gesamtverkehrsfragen erarbeiteten Entwicklungsperspektiven zu den Schweizerischen Personen- und Güterverkehrsströmen zu aktualisieren und bis zum Jahr 2030 weiterzuführen (Abbildung I). Abbildung I
Übersicht der Module "Perspektiven 2030 Personenverkehr"
XIII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Lösungsansatz Für einen geeigneten Lösungsansatz war zu berücksichtigen, dass neben der Suburbanisierung der Bevölkerung deren Motorisierung die wesentliche verkehrliche Entwicklung der letzten 50 Jahre war. Die Verkehrsplanung hat sich aber stark auf die Motorisierung konzentriert und dabei übersehen, dass der Personenwagen nur eines von mehreren Mobilitätswerkzeugen in den Haushalten ist. Das Fahrrad und Motorrad aber insbesondere Monats- und Jahreskarten des ÖV wurden i. d. R. nicht berücksichtigt. Arbeiten des IVT haben in letzter Zeit gezeigt, dass die Entscheidungen zu den verschiedenen Mobilitätswerkzeugen gemeinsam getroffen werden und dass sie deshalb in der Modellierung zu berücksichtigen sind. Dies gilt insbesondere für die Schweiz, da hier Zeitkarten eine sehr hohe Marktdurchdringung haben (ca. 6% GA-Besitz, ca. 15% lokale Monatskarten und über 30% Halbtax-Besitzer). Die Dynamik der Verkehrsnachfrage über die nächsten 30 Jahre wird zu grossen Teilen von den weiteren Entwicklungen im Besitz der Mobilitätswerkzeuge in Verbindung mit der räumlichen Verteilung der Bevölkerung bestimmt. Dazu kommt das unterschiedliche Mobilitätsverhalten der einzelnen Jahrzehnte, in denen die Personen geboren wurden. Der Fahrausweisanteil der Personen, die vor 1940-1950 geboren sind, ist beispielsweise deutlich geringer, insbesondere bei den Frauen. Die nachwachsende Generationen haben andere Erwartungen, und es ist anzunehmen, dass vor allem die PW-Mobilität auch im Hohen Alter fortbestehen wird. Dies zeigt sich auch heute an der hohen PW-Verfügbarkeit von heutigen Fahrausweisbesitzern über 60 Jahre. Bei einer weiteren Dekonzentration der Schweizer Bevölkerung kann dies zu einem weiteren Wachstum der Verkehrsleistungen führen. Die offensichtliche Trennung zwischen den Faktoren, die die Mobilität beeinflussen macht ein zweistufiges Modell notwendig. In einer ersten Stufe wird der Besitz der Mobilitätswerkzeuge vorhergesagt, die eine Grundlage für die Mobilitätsnachfrage darstellt. In einer folgenden Stufe werden die Fahrleistungen geschätzt, die von dem Besitzt der Mobilitätswerkzeuge (PW-Verfügbarkeit, Halbtaxbesitz, GA-Besizt und Jahres-/ Monats-/ Wochenabonnemente) abhängen. Zusätzlich wird an dieser Stelle auch das Kohortenverhalten berücksichtigt, das u. A. die Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge und das gruppenspezifische Mobilitätsverhalten widerspiegelt. Beispielsweise ist das durchschnittliche Mobilitätsverhalten einer etwa 60-jährigen Frau, die zu der Kohorte der 1940-1950 geborenen gehört, anders als das einer heute 30-jährigen (Kohorte 1970-1980), wenn sie ihr 60. Lebensjahr erreichen wird.
XIV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Ein vereinfachtes Schema dieses zweistufigen Ansatzes mit Kohorteneffekt wird in Abbildung II dargestellt.
Abbildung II
Workflow der Prognose im zweistufigen Ansatz: Besitz und Nutzung
Eingangsdaten Entwicklung/Prognose
Prognose
1. Stufe
iterativ
Besitz von Mobilitätswerkzeugen: • • • • •
Alter/ Verteilung Geschlecht Erwerbstätigkeit Einkommen Wohnort/Region Reisezeiten zum Mittelzentrum
Fahrausweis PW-Verfügbarkeit Halbtaxbesitz GA-Besitz ÖV-Abo-Besitz
2. Stufe Nutzung von Mobilitätswerkzeugen: • •
Kohorteneffekte Reisezeiten zum Oberzentrum Verkehrliche Gliederung Zeitlicher Trend
Tagesdistanzen Tagesfahrtzeiten
Besitzstrukturen aus 1. Stufe
Die Perspektiven der jährlichen Fahrleistungen, Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen werden in zwei Stufen im Rahmen der beiden Module M04 "Besitz von Mobilitätswerkzeugen" und M05 "Fahrleistungen/ Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen" erstellt. In einem ersten Schritt werden Prognosen für die Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen (Verkehrsmittel und ÖV-Abonnemente) ermittelt. Darauf basierend werden dann Prognosen
XV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
für die entsprechende Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge als durchschnittliche jährliche Distanz und aufgewendete Zeit berechnet. In einer separaten Schätzung wird die Entwicklung des Besetzungsgrades von Personenwagen bis 2030 abgeschätzt. Neben der Prognose für das Jahr 2030 werden Zwischenprognosen für 2000 (Basisjahr), 2005, 2010 und 2020 erstellt.
Vorgehensweise Ausgehend von einer Auswertung zur bisherigen Entwicklung der Besitzstrukturen und der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen wird ein Variablensatz zu deren Beschreibung erarbeitet, der einerseits für die beiden Teile konsistent und anderseits auch prognosetauglich ist. Auf Grundlage der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten werden Modelle für den Besitz von Führerausweisen, Personenwagen und ÖV-Abonnementen sowie für die zurückgelegten Distanzen und dabei aufgewendeten Zeiten im öffentlichen und privaten Verkehr auf Personenebene geschätzt. Wichtige Einflussgrössen in diesem Zusammenhang sind Alter, Geburtskohortenzugehörigkeit, Geschlecht, Erwerbstätigkeit, Einkommen, Struktur des Haushaltes, Grösse und Lage der Wohnortgemeinde, verkehrliche Raumgliederung der Schweiz, Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Verkehr sowie im Rahmen der Verkehrsmittelnutzung der Besitz von Mobilitätswerkzeugen. Die geschätzten Modellparameter sowie Prognosen zur Bevölkerungs-, Erwerbstätigkeits- und Einkommensentwicklung sowie Angebotsveränderungen im öffentlichen und privaten Verkehr bilden die Grundlage für die Vorhersagen zur Entwicklung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen und deren Nutzungsintensität während des betrachteten Zeitraumes von 2000 bis 2030. Resultat des Projektes sind räumlich auf Gemeindeebene disaggregierte Prognosen für den Besitz von Mobilitätswerkzeugen sowie für die durchschnittlichen jährlichen Fahrleistungen, Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen im öffentlichen und privaten Personenverkehr. Des weiteren wird die Entwicklung des Besetzungsgrades von Personenwagen getrennt für verschiedene Fahrtzwecke vorhergesagt.
XVI
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Entwicklung in der Vergangenheit Die Auswertung zur bisherigen Entwicklung der Besitzstrukturen und der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen beruht auf verschiedenen Datensätze, insbesondere den Mikrozensen zum Verkehrsverhalten sowie den kontinuierlichen Erhebungen zum Personenverkehr der SBB. Das dabei zugrundeliegende Konzept setzt sich aus drei zeitlichen Dimensionen zusammen (Armoogum, Madre und Bussière, 2002). Dies ist zum einen der Einfluss des Altersprofils, welches Veränderungen im Verlauf des Lebens einer Person berücksichtigt. Zum anderen werden sogenannte Kohorteneffekte mit einbezogen, welche Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede innerhalb bzw. zwischen einzelnen Generationen abbilden. Der dritte Punkt betrifft die zeitliche Entwicklung unabhängig von den betrachteten Personen, d. h. die äusseren Umstände.
Modellierung Die Modellschätzungen erfolgen auf Personenebene für die Personen ab 18 Jahren. Zur Schätzung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen (Besitz von Führerausweisen, Personenwagen, Halbtax-, General- sowie Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen) werden diskrete Entscheidungsmodelle in Form des multinominalen Logit Modells verwendet. Dieses Modell beruht auf der Annahme der Nutzenmaximierung (Maier und Weiss, 1990; Ben-Akiva und Lerman, 1985). Die Modellierung der Besitzstrukturen erfolgt dabei sukzessiv. Das heisst, zuerst wird der Führerausweisbesitz modelliert und darauf aufbauend dann der Personenwagenbesitz. Der ÖV-Abonnementbesitz wird unter Berücksichtigung des Besitzes von Führerausweisen und Personenwagen geschätzt. Diese beiden Variablen fliessen dementsprechend mit in die Modelle ein. Die Modellierung der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen erfolgt anhand der linearen Regression. Es werden sowohl die mittleren Tagesdistanzen als auch die Tagesfahrtzeiten für die folgenden drei Verkehrsmittelkategorien geschätzt: • Fahrten mit Personenwagen: PW-Fahrten als Fahrer und PW-Fahrten als Mitfahrer • Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln: Fahrten mit Bahn, Tram, Postauto, Bus, Schiff und Zahnrad-, Seilbahnen
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• Langsamer Verkehr: Fahrten mit Velo und Fusswege Insgesamt werden demnach jeweils drei Modelle für die Tagesdistanzen und Tagesfahrtzeiten unabhängig voneinander geschätzt. Im Rahmen der Ermittlung des Besetzungsgrades werden binäre logistische Modelle (multinominale Logit Modelle) zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit geschätzt, dass eine Person ein Fahrer bzw. ein Mitfahrer ist. Dies geschieht getrennt nach Fahrtzwecken. Für die Modellierung der Nutzungsintensität werden die folgenden elementaren Einflussgrössen verwendet: •
Alter (Funktion: f(Alter) = ln(Alter + 1))
•
Kohortengruppe (Gruppierung in 10-Jahresschritten)
•
Interaktion zwischen Kohortengruppe und Alter
•
Geschlecht
•
Erwerbstätigkeit
•
verkehrliche Gliederung in 14 Kategorien
•
Grossregionen
•
Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Verkehr
•
Jahrestrend (Funktion: f(Jahr) = 2030 – Jahr)
•
Wege-/ Etappenkonzept
•
Führerausweisbesitz
•
PW-Verfügbarkeit/ Besitz
•
Abonnementbesitz für den öffentlichen Verkehr
Wichtige Einflussgrössen sind die Kohorteneffekte und der Jahrestrend, der die Entwicklung beschreibt, die nicht durch direkt ermittelbare Variablen wiedergegeben wird. Je nach Verkehrsmittel haben die Variablen ÖV-Abonnementbesitz, Führerscheinbesitz und PWVerfügbarkeit unterschiedliche Einflüsse, die einen nennenswerten Beitrag zur Nutzungsintensität liefern. Bei der angewendeten lineare Regression als Modellform entsprechen die Elastizitäten der Einflussgrössen den zugehörigen Koeffizienten. In Tabelle I und Tabelle II sind die Regressionsergebnisse für die mittleren Tagesdistanzen mit Personenwagen und öffentlichem Verkehr dargestellt.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Prognose Die Ergebnisse der Modellschätzung für den Besitz und die Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen sowie für den Besetzungsgrad werden dazu genutzt, deren Entwicklung für die Jahre 2000, 2005, 2010, 2020 und 2030 vorherzusagen. Zwischen diesen Berechnungspunkten werden die Ergebnisse linear interpoliert. Die in den Modellen ermittelten Einflussgrössen spiegeln die Effekte wieder, die aus der Datenbasis der vier Mikrozensen 1984, 1989, 1994 und 2000 analysiert werden konnten. Es wird für die Prognose angenommen dass deren Bedeutung gleich bleiben wird. Es werden die Prognosen aller Jahre mit dem gleichen Modell und Koeffizientensatz berechnet. Die Effekte unterscheiden sich zwischen den Jahren, da sich die Werte der Einflussgrössen ändern. Folgende Entwicklungen sind anhand von externen Prognosen berücksichtig worden: •
demographischen Entwicklung, auf kantonaler Ebene räumlich disaggregiert, getrennt nach Geschlecht und Alter (Bundesamt für Statistik, 2004)
•
Entwicklung des Anteils der Erwerbstätigen (Bundesamt für Statistik, 2004)
•
Entwicklung des monatlichen Haushaltseinkommens auf kantonaler Ebene bis zum Jahr 2010 (BAK Basel Economics, 2003), für folgende Jahre wird eine lineare Weiterentwicklung angenommen
•
Entwicklung der Reisezeiten im öffentlichen und im privaten Verkehr auf Grundlage der Netzmodelle des Bundesamtes für Verkehr und des Bundesamtes für Strassen der Jahre 2000, 2010 und 2020 bzw. 2000, 2005, 2010 und 2015
Die Datenprognosen für die zukünftigen Jahre wurden in einem Prognosedatensatz zusammengefasst. Zusätzlich wurden keine weiteren Annahmen getroffen. Bisherige Entwicklungen in dem Zeitraum der betrachteten Mikrozensen 1984 bis 2000 fliessen in den Parametersatz der Modelle ein. Bedeutenden Trendänderungen und Effekte, die sich nicht in den Mikrozensen oder in den externen Prognosen widerspiegeln, sind nicht in den Prognosen enthalten. Als Grundlage dient der Prognosedatensatz mit der prognostizierten Entwicklung der schweizerischen Bevölkerung hinsichtlich Altersstruktur, Erwerbstätigkeit und Einkommen für die einzelnen Jahre. Der Datensatz basiert auf externen Prognosen sowie auf den sukzessiv erweiterten Prognosen der Besitzstrukturen und der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen sowie des Besetzungsgrades. Das bedeutet, dass die Ergebnisse einer vorherigen
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Prognose (beispielsweise zum Führerausweis- und Personenwagenbesitz) für eine folgende Prognose (z. B. der Nutzungsintensität) genutzt werden. Die Berechnung der Prognosen bezüglich des Besitzes von Mobilitätswerkzeugen und deren Nutzungsintensität erfolgt für die Personen ab 18 Jahren. Abbildung III und Abbildung IV zeigen die prognostizierte Entwicklung der Anteile und Anzahlen der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen. Der Anteil entspricht dabei der Wahrscheinlichkeit, ein Mobilitätswerkzeug zu besitzen. Daraus ergibt sich im Zusammenhang mit den absoluten Bevölkerungszahlen die Anzahl der einzelnen Mobilitätswerkzeuge. In Abbildung IV ist zusätzlich die Entwicklung der Bevölkerung als Anzahl der Einwohner graphisch dargestellt. Die Ergebnisse sind für die Personen ab 18 Jahren angegeben. Die Entwicklung beim Anteil und bei der Anzahl der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen verläuft relativ ähnlich. Der Besitz von Führerausweisen und Personenwagen der Personen ab 18 Jahren zeigt zwischen 2000 und 2030 eine deutliche Zunahme, welche zu Beginn des betrachteten Zeitraumes stärker ist und gegen Ende etwas abflacht. Der Anteil des Besitzes steigt dabei um 22.4% auf 93.2% bei den Führerausweisen bzw. um 19.9% auf 77.5% bei den Personenwagen. Der Motorisierungsgrad der gesamten Bevölkerung steigt von 492 Personenwagen pro 1000 Einwohner im Jahr 2000 auf 684 Personenwagen pro 1000 Einwohner im Jahr 2030. Dies entspricht einer Zunahme von 39% innerhalb der 30 Jahre. Bei den ÖV-Abonnementen steigt der Besitz von Halbtaxabonnementen von 27.2% auf 32.7% und in einem geringeren Ausmass auch der Besitz von Generalabonnementen von 6.2% auf 6.7%, während für den Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen ein Rückgang innerhalb des betrachteten Zeitraumes um 1.8% auf 4.6% prognostiziert wird.
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Abbildung III
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) (Personen ab 18 Jahren)
1.0 Führerausweise
0.9
Anteil der Besitzer
0.8
Personenwagen
0.7 0.6
HalbtaxAbonnemente
0.5 0.4
GeneralAbonnemente
0.3 0.2
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung IV
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) (Personen ab 18 Jahren)
8000000
Einwohner
7000000 Führerausweise
Anzahl der Besitzer
6000000
Personenwagen
5000000 4000000
HalbtaxAbonnemente
3000000
GeneralAbonnemente
2000000
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
1000000 0 2000
2005
2010
2015
Jahr
XXI
2020
2025
2030
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In Tabelle I und Tabelle II sind die prozentualen Veränderungen pro Jahr zwischen den einzelnen Prognosenjahren sowie die gesamten durchschnittlichen Wachstums- bzw. Schrumpfungsraten bezüglich des Anteiles und der Anzahl der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen dargestellt.
Tabelle I
Jährliche prozentuale Veränderungen beim Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) (Personen ab 18 Jahren)
Zeitraum
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000 – 2005
+ 1.3%
+ 1.4%
+ 0.2%
– 0.6%
– 0.8%
2005 – 2010
+ 1.2%
+ 1.4%
+ 0.4%
– 0.5%
– 1.2%
2010 – 2020
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.0%
– 1.3%
2020 – 2030
+ 0.5%
+ 0.6%
+ 0.9%
+ 1.3%
– 1.0%
2000 – 2030
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.2%
– 1.1%
Tabelle II
Jährliche prozentuale Veränderungen bei der Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) (Personen ab 18 Jahren)
Zeitraum
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000 – 2005
+ 1.5%
+ 2.0%
+ 1.3%
+ 0.7%
+ 0.2%
2005 – 2010
+ 1.1%
+ 1.7%
+ 1.1%
+ 0.7%
– 0.4%
2010 – 2020
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.0%
+ 0.8%
– 0.7%
2020 – 2030
+ 0.2%
+ 0.7%
+ 1.0%
+ 2.0%
– 0.8%
2000 – 2030
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.1%
+ 1.1%
– 0.5%
Im Rahmen der Prognose zur Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen wird vorausgesetzt, dass die Entwicklung dem in den Mikrozensen zum Verkehrsverhalten beobachteten Trend folgt. Da in das Modell keine Kapazitätslimite des öffentlichen und privaten Verkehrs einfliessen, respektive keine Preiseffekte (Fahrzeugsteuern, Treibstoff, Parken, Fahrscheine,
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
usw.), stellen die Ergebnisse eine potenzielle Verkehrsnachfrage dar. Die genutzten Mikrozensen zeigen keine offensichtlichen Anzeichen, dass in den letzten Jahren die zur Verfügung gestellte und ausgebaute Kapazität der Transportmittel und -wege von der Nachfrageseite generell gänzlich ausgenutzt wird. Eine deutliche Trendwende im Verkehrsverhalten ist den Mikrozensen nicht zu entnehmen. Zum Vergleich herangezogene Veröffentlichungen des Bundesamt für Statistik (BFS), des Bundesamtes für Strassen (ASTRA) und des St. Galler Zentrums für Zukunftsforschung (SGZZ) stärken den Verlauf der Kurven der vorliegenden Berechnungen bei der Prognose des PW-Besitzes und Tagesfahrleistung (siehe Tabelle III).
Tabelle III
Effektives jährliches Wachstum in Prozent für PW-Besitz und tägliche PW-/ÖVVerkehrsleistung.
Datengrundlage Messung (BFS) 1990-2000
PW-Besitz +1.73 % p. a.
Messung (ASTRA) 1991-2002
+1.12 % p. a.
ÖV-Distanzen +1.47 % p. a.
+1.78 % p. a.
SGZZ 1990-2000
+0.38 % p. a.
SGZZ 2000-2015
+0.62 % p. a.
SGZZ 1990-2015 IVT 2000-2015
PW-Distanzen
+1.66 % p. a.
+0.89 % p. a.
+3.34 % p. a.
+1.79 % p. a.1)
+1.96 % p. a.
1) nicht besetzungsgradkorrigiert
Quellen: BFS: Bundesamt für Statistik, Internet: http://www.bfs.admin.ch ASTRA: Bundesamt für Strassen, Internet: http://www.astra.admin.ch SGZZ: St. Galler Zentrum für Zukunftsforschung (1994) Perspektiven des schweizerischen Personenverkehrs, GVF-Auftrag Nr. 218, Eidg. Drucksachen- und Materialzentrale, Bern
Abbildung V zeigt die mittleren Tagesdistanzen aus der Analyse des Mikrozensus Verkehr (1984 – 2000) und die Prognose bis 2030. Die effektiven jährlichen Veränderungen der mittleren Tagesdistanzen sind in Tabelle IV getrennt nach Verkehrsmitteln aufgelistet.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung V
Prognose der mittleren Tagesdistanzen in km pro Person Personen ab 18 Jahren, Vergleich mit unzensierten MZ-Daten 50 PW Dist. (MZ)
45 40
ÖV Dist. (MZ) Langs. Verkehr Dist. (MZ) PW Dist. Progn.
Tagesdistanz
35 30
ÖV Dist. Progn. Langs. Verkehr Dist. Progn.
25 20 15 10 5 0 1980
1990
2000
2010
2020
2030
2040
Jahr
Tabelle IV
Zeitraum
Jährliche prozentuale Veränderungen der mittleren Tagesdistanzen nach Verkehrsmittel (2000 – 2030, Personen ab 18 Jahre) Personenwagen
öffentlicher Verkehr
langsamer Verkehr
2000 – 2005
+1.97%
+2.46%
+1.19%
2005 – 2010
+1.78%
+1.98%
+0.83%
2010 – 2020
+1.59%
+1.38%
+0.39%
2020 – 2030
+1.19%
+1.26%
+0.37%
2000 – 2030
+1.55%
+1.62%
+0.59%
Die Steigerungen der Verkehrsleistungen über die Zeit werden durch die veränderte Altersstruktur, das erhöhte Einkommen und durch Effekte vorangetrieben, die nicht einer bestimmten Einflussgrösse zugeschrieben werden können und mit Hilfe des Jahrestrends abgebildet werden. Die wichtige Einflussgrösse Altersstruktur wird über das Alter und einen Kohorteneffekt im Modell aufgenommen. Einkommensverhältnisse gehen über prognostizierte Besitzverhältnisse von Mobilitätswerkzeugen in das Modell mit ein. Direkt geht das Einkommen nicht in das Modell ein, da die für die Regression nötigen Mikrozensen vor 1994 keine Einkommensangaben enthalten. Zusätzliche und detailliertere BefragungsXXIV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
daten zum Verkehrsverhalten müssten erhoben werden, um den relativ grossen Einfluss des Jahrestrends einzelnen Einflüssen zuweisen zu können. Es zeigt sich, dass die mittleren Reisegeschwindigkeiten sich nicht stark verändern werden. Die Geschwindigkeiten des langsamen Verkehrs bleiben relativ konstant. PW-Geschwindigkeiten nehmen von 2000 bis 2030 leicht ab, was auf den höheren Zeitaufwand im Vergleich zu den zurückgelegten Distanzen zurückzuführen ist. Im öffentlichen Verkehr ist aufgrund der höheren Reiseweiten eine geringe Beschleunigung zu erkennen. Der Besetzungsgrad von Personenwagen wird allgemein und aufgeschlüsselt nach den Fahrtzwecken Pendler, Nutzfahrt, Einkauf, Freizeit und sonstige Fahrten bzw. Servicewege ermittelt. Abbildung VI zeigt die Prognosenergebnisse des Besetzungsgrades bis 2030. Abbildung VI
Besetzungsgradprognose für PW-Etappen nach Fahrtzweck (Personen ab 18), Vergleich mit MZ-Daten
2.4
Besetzungsgrad, Personen ab 18 Jahre
2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1980
Freizeit Sonstiges/Service Einkauf alle Zwecke Nutzfahrt Pendler 1990
2000
2010
2020
2030
2040
Jahr
Der Einfluss der Kohortengruppe stellt für alle Zwecke der PW-Fahrten eine treibende Kraft in der Veränderung des Besetzungsgrades über die Zeit dar. Der PW-Besetzungsgrad wird bis 2030 in allen Kategorien zurückgehen. Die Abnahme ist jedoch unterschiedlich stark. Die Analyse lässt vermuten, dass in den Jahren nach 2030 ein Grenzwert erreicht wird. Auffällig XXV
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ist der relativ starke Besetzungsgradabfall bei dem Fahrtzweck Freizeit. Dies lässt sich vor allem durch die prognostizierte erhöhte Personenwagenverfügbarkeit erklären, die im Freizeitbereich genutzt wird. Einkaufs- und Nutzfahrten bleiben relativ konstant. Hier sind keine bedeutenden Verhaltensänderungen zur aktuellen Situation zu erwarten.
Schlussfolgerungen, Kritik und Ausblick Bei Prognosen über einen Zeitraum von 30 Jahren ist bei der Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen, dass diese sehr stark von den vorhandenen Daten zur bisherigen und auch zukünftigen Entwicklung (z. B. Bevölkerungsentwicklung) abhängig sind. Auch kann der Einfluss von Entscheidungen, die erst noch getroffen werden, nicht mit in die Prognose aufgenommen werden. Diese Punkte werden im Rahmen des Gesamtprojektes "Perspektiven des Personenverkehrs bis 2030" bei der Definition der Szenarien durch das Bundesamt für Raumentwicklung weiterverfolgt (siehe Abbildung I). Bei der Prognose der Entwicklung des Mobilitätswerkzeugbesitzes weisen die einzelnen Variablen einen unterschiedlich starken Einfluss auf. Das bedeutet, dass andere Daten, auf denen die Prognosen basieren, zu teilweise anderen Ergebnissen führen würden. Weitere wichtige Einflussgrössen, wie z. B. die Haushaltsstruktur sowie der Einfluss der Kosten in Form von Treibstoffpreisen oder Preisen von ÖV-Abonnementen, konnten bei der Prognose nicht mit berücksichtigt werden, da keine entsprechenden Aussagen zu deren Entwicklung in der Vergangenheit und in der Zukunft vorhanden sind. Das prognostizierte Wachstum der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen ergibt sich vor allem aus den sozio-demographischen und sozio-ökonomischen Veränderungen. Diese beeinflussen hauptsächlich die Verkehrsnachfrage. Der Einfluss der Veränderungen des Verkehrsangebotes fliesst nur in sehr geringem Masse in die Prognose ein. Die mittleren Reisezeitveränderungen zu den Ober- und Mittelzentren spiegeln ein geändertes Verkehrsangebot wieder, welches die Reiseweiten beeinflusst. Im Rahmen der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen zeigt sich, dass es sehr schwierig ist, mit einer Datenbasis, die sich auf den relativ kurzen Zeitraum von 16 Jahren bezieht, einen Zeitraum von etwa der doppelten Länge stabil zu prognostizieren. Die gefundenen Prognosewerte spiegeln eine Entwicklung wieder, wie sie in den Jahren der Mikrozensus-Befragungen stattgefunden hat. Für Langzeitprognosen wird trotz verbesserter mathematischer Modelle kein Weg an umfangreichen Datenerhebungen vorbei führen. Die
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Erhebungen der Mikrozensen Verkehr liefern einen wichtigen Beitrag für die Ermittlung des Verkehrsverhaltens. Sie stellen jedoch nur Momentaufnahmen des Befragungszeitpunktes dar und geben keinen Aufschluss über das Entscheidungsverhalten der befragten Personen unter veränderten Bedingungen. Die Verkehrsleistungen werden in Zukunft weiter zunehmen. Diese Entwicklung ist in den letzten Jahren im gleichen Umfang beobachtet worden. Für diese Entwicklung sind mehrere Begründungen zu finden. Ältere Personen werden in Zukunft mobiler sein als in der Vergangenheit. Diese Entwicklung ist schon momentan zu beobachten. Mit dem Erreichen des Rentenalters nehmen die Arbeitswege ab, die Freizeitwege jedoch zu. Wege in der Freizeit werden über alle Altersgruppen zunehmen. Wie aus der Prognose des Besetzungsgrades zu entnehmen ist, nimmt besonders in dieser Kategorie der PWBesetzungsgrad ab, wodurch zusätzlicher Verkehr erzeugt wird. Ein wachsendes Einkommen hat allgemein betrachtet eine höhere Mobilität zur Folge. Ein höheres Einkommen sollte zudem in Verbindung mit der Standortwahl von Wohnort und Arbeitsplatz gesehen werden. Gute Infrastrukturen besonders mit öffentlichen Verkehrsmitteln motivieren in der Schweiz dazu, einen Arbeitsplatz in Grosszentren anzunehmen und den Wohnort ausserhalb in Agglomerationen oder Nebenzentren zu wählen. Die Pendeldistanzen werden bei einem Ausbau des IV- und ÖV-Angebotes, wie er in den letzten Jahren stattgefunden hat, weiter ansteigen und die täglichen Distanzen erhöhen. Knapper Wohnraum in Grosszentren und Agglomerationen sowie eine flexiblere Arbeitsplatzwahl bewegen dazu, auch lange Fahrtzeiten auf dem Arbeitsweg in Kauf zu nehmen. Eine Trendwende der Entwicklung der letzten Jahre ist aus den aktuellen Daten nicht zu erkennen. Prognoserechnungen unter geänderten Bedingungen werden in den Szenarien des Moduls M14/1 durchgeführt. Der Nachfrage sind durch maximale Kapazitäten im IV und ÖV Grenzen gesetzt. Diese werden jedoch teilweise nicht erreicht oder sind durch eine Umverteilung der nachgefragten Wege und Fahrtzeiten den Mikrozensus-Daten nicht zu entnehmen. Die Fahrtzeitwahl wird nicht beliebig über den Tag verteilbar sein, so dass eine Trendänderung in Zukunft zu erwarten ist. Den Zeitpunkt und das Ausmass dieser Wende zu bestimmen, scheint mit der aktuell zur Verfügung stehenden Datenbasis nicht praktikabel zu sein. Ein Abwägungsprozess muss simuliert werden zwischen der Arbeitsplatzverfügbarkeit, des Lohnniveaus, der Wohnraumverfügbarkeit, der Miet- und Kaufpreise, der verkehrlichen Anbindungen mit IV und ÖV, des Freizeit- und Einkaufsangebotes sowie der Wohn- und Lebensqualität. Hinzu käme eine Abschätzung des Zeitaufwandes für tägliche Wege. Zudem würde vorausgesetzt
XXVII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
werden, dass sich jede Person vollständig rational und nutzenoptimierend hinsichtlich der getroffenen Auswahl von Aspekten verhalten würde. Aktuelle Modelle eignen sich gut, um Entwicklungen aus erhobenen Daten zu identifizieren und mit der Einschränkung der Kontinuität zu prognostizieren. Trendwenden, die vermutet werden, jedoch nicht in der Datenbasis zu entdecken sind, sind nur mit Annahmen zu modellieren. Da diese Annahmen auf keinen erhobenen Daten basieren, können die Ergebnisse dieser Modelle weder validiert noch verifiziert werden. Die Datenerhebung wird in Zukunft ein elementarer Grundstein für realitätsnahe Prognosen bleiben.
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A disaggregate trend forecast of Swiss mobility tool ownership and use until 2030: Summary Background The Swiss Federal Office of Spatial Development (Bundesamt für Raumentwicklung – ARE) maintains on behalf of the federal government a set of national long term forecasts of travel demand. As part of the regular renewal of these the Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme (Institute of Transport Planning and Systems – IVT) of the ETH Zürich was asked to provide a disaggregate forecast of the ownership (module 4) and use (module 5) of mobility tools up to 2030, with intermediate forecasts for the base year 2000, 2005, 2010 and 2020. Mobility tools are the set of commitments travelers acquire to lower their short-term generalized costs of travel: included in this study were driving licenses, car ownership or regular access, national, regional or local public transport season tickets, but also public transport discount cards (Halbtax-Abonnement). Others which one could consider are bicycle ownership or membership in a car sharing organization. Use was described by the miles and minutes travelled by mode. These two modules are part of a comprehensive package of forecasts and scenario development exercises undertaken by different contractors. This allows the ARE to crosscheck and verify the results, which will guide Swiss transport policy for the next decade. Most other travel forecasts concentrate on car ownership or availability, but recent work at the IVT has demonstrated that this is a seriously biased view of the underlying development dynamics. While motorization has been the dominant trend of the last fifty years, longer-term commitment to public transport via season ticket ownership has not ceased and is a prominent behaviour in Switzerland, where about 6% of the residents own a national annual public transport season ticket, about 15% own a local/regional public transport season ticket and 30% own the national public transport discount ticket1.
1
The General Abonnement (the annual season) covers all local public transport and all heavy rail services in the country, plus gives discounted or free access to most mountain railways and cablecars. The HalbtaxAbonnement (the discount card) provides a 50% rebate on all heavy rail services and further, mostly smaller rebates on local public transport services.
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The differences in license holding by age cohort, sex and a series of other factors require that any forecast of mobility tool ownership and use is disaggregated by these factors. The expected shift in the age structure of the Swiss population only underlines this need, as this will drive the patterns to be forecast and later to be observed. The continuing suburbanization of the population, which interacts with motorization, needs also to be taken into account.
Approach Ownership and use were modelled in two steps (see Figure I), knowing that more complex joint models would be desirable, but not feasible in the time frame available for the study. Based on the Swiss national travel surveys since 1984 a consistent data base was developed describing each observed person over 18 years of age with the same variables across the years. A set of variables describing the home location of the respondents was added making use of a suitable data base and suitable network models available at the Institut (type of location, uncongested travel times by car and public transport to the nearest local and regional centre). Mobility tool ownership The ownership of the set of tools modelled is easy to identify in case of the various season tickets and license holding, but this requires some care in the case of the motor vehicle. In line with most other national travel surveys, the Swiss national travel surveys (Mikrozensen Verkehr) establish ownership at the level of the household and availability at the level of the person. The categorical answer “always available” was translated as ownership. This can be justified with reference to recent surveys where respondents had been asked to interpret the availability in detail and translated “always available” in 95% of the cases as ownership. A series of sequential multinomial logit (MNL) models were estimated for the 2000 sample (Maier und Weiss, 1990; Ben-Akiva und Lerman, 1985): license holding, car ownership, national season ticket ownership, national discount card ownership and finally regional season ticket ownership. Each model employs information from the pervious ones to reflect the dependency between these tools. The statistical fits of the models was very satisfactory.
XXX
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Figure I
Workflow of the forecasts and of the model development
Forecast
1. Step
Exegenous input data
sequential
Mobility tool Ownership: • • • • •
Driving license Car ownership Discount card National season ticket Regional season ticket
Age/cohort distribution Sex Employment status Average income Location Travel times to local centre
2. Step Mobility tool usage: • •
Cohort Travel times to regional centre Typ of home location Time trend
km travelled h travelled
Mobility tools, Step 1
Distances and hours travelled Ordinary least square models were estimated for distances and hours travelled using the data sets described above. Six independent models were developed for distances and hours by three modes (public transport without air travel, car, slow modes). While the ownership models are cross-sectional, the usage models make use of the pseudo-panel nature of the available data. In particular, a time trend is estimated to capture the effect of the omitted variables in the data set: suburbanization of services and shopping, changes in the labour force composition, new division of the labour within the households, real income growth, but also the costs of travel. Finally, a separate model of car occupancy was developed using the MNL approach.
XXXI
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Forecasts As described above the forecasts were performed sequentially and for five points in time. The year 2000 forecasts were compared with the current values and the calculated residuals were carried over into the future years by adding their values to the other forecasts. The forecasts were performed only for persons aged 18 and older in the relevant forecast year. The exogenous forecasts were provided by different sources: •
Population by age and gender for each canton by the Bundesamt für Statistik, 2004. The current population shares of the municipalities were applied to the future years.
•
The share of employed persons by the Bundesamt für Statistik, 2004 by age and gender and canton.
•
Real household income growth by canton was provided by BAK Basel Economics, 2003 for the years until 2010. A linear growth rate was assumed for the remaining years.
•
The new uncongested travel times between the municipalities and the local and regional centres were calculated using the national assignment models of the IVT, which integrated the network and services changes as stipulated by the ARE and the Bundesamt für Verkehr (BAV) for the relevant years.
Other variables were not considered. It should be pointed out, that the forecasts therefore extrapolate the historic trends as captured in the model parameters estimated from the national travel surveys. This is both a strength and a weakness of these forecasts and should be kept in mind when looking at the results below.
Mobility tool ownership Figure II and Figure III show the share of owners and the number of owners respectively. The growth in licence holding and car ownership is initially quite strong, but then peters out as the market saturates. This growth is driven by the replacement of older non-licence holding females by younger female licence and car owning cohorts. Licence holding reaches 93% and car ownership 78%, which implies 680 car/1000 inhabitants in 2030. This 40% growth between 2000 and 2030 is the main driver in the later forecasts. The market share of the national public transport discount cards continues to grow (27% to 33%), as does the share of national season ticket (6% to 7%). The growth in the second and XXXII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
the growth in car ownership reduces the market share of the regional and local seasons (6% to 5%).
Figure II
Share of mobility tool owners among the persons over 18 years ((2000 – 2030)
1.0 Driving licences
0.9 0.8
Cars
Share of owners
0.7 0.6
Discount cards
0.5 0.4
National season tickets
0.3 0.2
Regional season tickets
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
Year
XXXIII
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Figure III
Number of mobility tool owners among the persons over 18 years ((2000 – 2030)
8000000 Inhabitants 7000000 Driving licences
Number of owners
6000000 5000000
Cars
4000000 Discount cards 3000000 National season tickets
2000000 1000000
Regional season tickets
0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Year
Table I and Table II summarize the growth rates for the whole period and the periods between the forecasts years. Table I
Forecast annual growth rates of the shares of adult mobility tool ownership (2000 – 2030)
Period
Driving licences
Cars
National public transport discount ticket
National public transport season ticket
Local and regional public transport season tickets
2000 – 2005
+ 1.3%
+ 1.4%
+ 0.2%
– 0.6%
– 0.8%
2005 – 2010
+ 1.2%
+ 1.4%
+ 0.4%
– 0.5%
– 1.2%
2010 – 2020
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.0%
– 1.3%
2020 – 2030
+ 0.5%
+ 0.6%
+ 0.9%
+ 1.3%
– 1.0%
2000 – 2030
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.2%
– 1.1%
XXXIV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Table II
Forecast annual growth rates of the number of adult mobility tool owners (2000 – 2030)
Period
Driving licences
Cars
National public transport discount ticket
National public transport season ticket
Local and regional public transport season tickets
2000 – 2005
+ 1.5%
+ 2.0%
+ 1.3%
+ 0.7%
+ 0.2%
2005 – 2010
+ 1.1%
+ 1.7%
+ 1.1%
+ 0.7%
– 0.4%
2010 – 2020
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.0%
+ 0.8%
– 0.7%
2020 – 2030
+ 0.2%
+ 0.7%
+ 1.0%
+ 2.0%
– 0.8%
2000 – 2030
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.1%
+ 1.1%
– 0.5%
The growth in car ownership suggest a further growth in car usage. The trends visible in the recent national travel surveys, and therefore parameters of the usage models do not suggest a change in trend. As the forecasts reported here do not explicitly model price changes (gasoline, parking costs, ownership taxes, fares) and as they do not model the feedback from potential travel time changes due to congestion, these numbers should be taken as a potential which could be reached, if current trends, including the on-going provision of additional infrastructure capacities are extended into the future. The forecast changes in kilometres travelled by mode are shown in Figure IVand the matching growth rates in Table I.
XXXV
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Figure IV
Observed and forecast change in adult average daily kilometrage by mode; 1984 to 2030 50 Car dist. (MC)
45
PT dist. (MC) Pedestrian, bike (MC)
40
Car dist.
Daily kilometrage
35
PT dist. Pedestrian, bike dist.
30 25 20 15 10 5 0 1980
1990
2000
2010
2020
2030
2040
Year
Table I
Period
Forecast annual growth rates of the adult daily kilometrage by mode; 20002030 Car
Public transport
Slow modes
2000 – 2005
+1.97%
+2.46%
+1.19%
2005 – 2010
+1.78%
+1.98%
+0.83%
2010 – 2020
+1.59%
+1.38%
+0.39%
2020 – 2030
+1.19%
+1.26%
+0.37%
2000 – 2030
+1.55%
+1.62%
+0.59%
The most important variables behind the growth are the continuing motorisation, the change in the age distribution and the time trend. While the time trend is necessary for a satisfactory formulation of the model, it also summarises a number of independent effects, which could usefully be separated through further more detailed studies (income growth, suburbanisation of population and services, cohort effects, etc.) The matching forecasts for time spent travelling are in line with the forecasts for the distances travelled implying nearly constant system speeds. Still, car speeds decline somewhat, whereas
XXXVI
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
public transport speeds increase, which is consistent with an increased usage of higher quality services for on average longer distances. The car occupancy is forecast by purpose. Figure V shows the results for commuting, business, shopping and leisure from 2000 to 2030. The saturation in car ownership towards 2030 is visible in the saturation of the car occupancy rates. The drop in the car occupancy for leisure is particularly noticeable, but consistent with the growth in car ownership. Figure V
Observed and forecast change in car occupancy by purpose; 1984 to 2030
2.4
Car occupancy, persons older than 17
2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 1980
Leisure Other/Service Shopping All purposes Business Commuter 1990
2000
2010
2020
2030
2040
Year
The growth forecasts presented here are still quite substantial and seem to contradict the general feeling of increasingly binding constraints imposed by the road system, parking space availability and general system reliability. Analyses of current capacity usage on the major roads and tests with the national network models indicate that there is still a substantial share of unused capacity, which could accommodate further growth, if at lower speeds. The forecasts are also in line with previous experience and pervious forecasts by other groups.
XXXVII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Table II
Forecast and observed annual growth rates for car ownership and daily adult daily kilometrage by mode; 1990- 2030.
Source Observed 1990-2000 (BFS)
Car ownership +1.73 % p. a.
Observed 1991-2002 (ASTRA)
+1.12 % p. a.
Public transport distances +1.47 % p. a.
+1.78 % p. a.
SGZZ 1990-2000
+0.38 % p. a.
SGZZ 2000-2015
+0.62 % p. a.
SGZZ 1990-2015 IVT 2000-2015
Car distances
+1.66 % p. a.
+0.89 % p. a.
+3.34 % p. a.
+1.79 % p. a.1)
+1.96 % p. a.
1) not corrected for car occupancy
Sources: BFS: Bundesamt für Statistik, Internet: http://www.bfs.admin.ch ASTRA: Bundesamt für Strassen, Internet: http://www.astra.admin.ch SGZZ: St. Galler Zentrum für Zukunftsforschung (1994)
Conclusions and outlook The modelling approach and the underlying data sources have limitations which need to kept in mind in the interpretation of the results. Both the choice models for the mobility tool ownership, as well as usage models could be formulated as simultaneous models correcting for the dependencies between the behaviour directly. The national travel surveys used cover only a 16 year period making extrapolation potentially problematic. The lack of income (expect 2000) and cost figures in the surveys means that important variables are omitted by default. Equally, the lack of an integrated residential choice model limits the range of the behavioural responses considered. Nevertheless, the set of models seems robust in its application and delivers credible results. The forecast growth rates are within the range of recent experience. Still, these forecasts are based on the assumption that Swiss transport policy does not intend to change course by changing the price structures or the by reducing or stabilising the capacities of the systems. They are also based on the assumption that the Swiss population will continue to consume their growing incomes by further suburbanisation and increasing car use. Any change in these
XXXVIII
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
assumptions requires different forecasts. These will be performed as part of the overall project by different contractors, which can refer to the forecasts presented here as a status-quo baseline for the period up to 2030.
XXXIX
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Résumé
XL
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
1
Hintergrund und Ziele des Projektes
Die vielfältigen und raschen Veränderungen im verkehrspolitischen sowie auch im demographischen, ökonomischen, ökologischen und raumplanerischen Bereich haben das Bundesamt für Raumentwicklung dazu veranlasst, die vor rund 8 Jahren beim Bund, durch den Dienst für Gesamtverkehrsfragen erarbeiteten Entwicklungsperspektiven zu den Schweizerischen Personen- und Güterverkehrsströmen zu aktualisieren und bis zum Jahr 2030 weiterzuführen (Abbildung 1) Abbildung 1
Übersicht der Module „Perspektiven 2030 Personenverkehr“
Die Perspektiven der jährlichen Fahrleistungen, Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen werden in zwei Stufen im Rahmen der beiden Module M04 "Besitz von Mobilitäts-
1
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
werkzeugen" und M05 "Fahrleistungen/ Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen" erstellt. In einem ersten Schritt werden Prognosen für die Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen (Verkehrsmittel und ÖV-Abonnemente) ermittelt. Darauf basierend werden dann Prognosen für die entsprechende Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge als durchschnittliche jährliche Distanz und aufgewendete Zeit berechnet. Zur Bestimmung der Verkehrsleistung (Pkm) wird zudem die Entwicklung des Besetzungsgrades von Personenwagen bis 2030 abgeschätzt. Die Ziele des Projektes sind die regionalisierte Analyse, Modellierung und disaggregierte Prognose: • des Besitzes von Mobilitätswerkzeugen für den öffentlichen und privaten Personenverkehr in der Schweiz bis 2030, differenziert nach Ortstyp, Verkehrsmitteltyp und ÖV-Abonnementstyp • der durchschnittlichen jährlichen Fahrleistungen, Betriebsleistungen und Verkehrsleistungen im öffentlichen und privaten Personenverkehr in der Schweiz bis 2030, differenziert nach Ortstyp, Verkehrsmitteltyp und ÖV-Abonnementstyp • des Besetzungsgrades von Personenwagen bis 2030. Zwischenprognosen werden für die Jahre 2000 (Basisjahr), 2005, 2010 und 2020 erstellt. Die Prognosenberechnungen werden so gestaltet, dass sie beim ARE mit den dort vorhandenen Werkzeugen und den dazu erforderlichen Datengrundlagen und Modellparametern reproduziert und nachvollzogen werden können. Des weiteren wird ein entsprechendes Anwendungswerkzeug bereitgestellt.
2
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
2
Lösungsansatz
Neben der Suburbanisierung der Bevölkerung war deren Motorisierung die wesentliche verkehrliche Entwicklung der letzten 50 Jahre. Die Verkehrsplanung hat sich aber stark auf die Motorisierung konzentriert und dabei übersehen, dass der Personenwagen nur eines von mehreren Mobilitätswerkzeugen in den Haushalten ist. Das Fahrrad und Motorrad aber insbesondere Monats- und Jahreskarten des ÖV wurden i. d. R. nicht berücksichtigt. Arbeiten des IVT haben in letzter Zeit gezeigt, dass die Entscheidungen zu den verschiedenen Mobilitätswerkzeugen gemeinsam getroffen werden und dass sie deshalb in der Modellierung zu berücksichtigen sind. Dies gilt insbesondere für die Schweiz, da hier Zeitkarten eine sehr hohe Marktdurchdringung haben (ca. 6% GA-Besitz, ca. 15% lokale Monatskarten und über 30% Halbtax-Besitzer). Mobilitätswerkzeuge: PW-Verfügbarkeit und Fahrausweisbesitz 90
70
70
50
100
80
60
40
Fahrausweisbesitzer [%]
20
Alter
90
Alter
Abbildung 2
50
30
30
10
10 0
0 Männer Frauen
20
40
60
80
100
PW-Verfügbarkeit Fahrausweisbesitzer [%]
Die Dynamik der Verkehrsnachfrage über die nächsten 30 Jahre wird zu grossen Teilen von den weiteren Entwicklungen im Besitz der Mobilitätswerkzeuge in Verbindung mit der räumlichen Verteilung der Bevölkerung bestimmt. Dazu kommt das unterschiedliche Mobilitätsverhalten der einzelnen Jahrzehnte, in denen die Personen geboren wurden. Abbildung 2 zeigt deutlich, dass die Kohorten, die vor 1940 geboren wurden, eine andere Haltung zum Kraftfahrzeug haben. Der Anteil der Personen mit Fahrausweis ist deutlich geringer, insbesondere bei den Frauen. Die nachwachsende Generationen haben andere Erwartungen, und es ist anzunehmen, dass vor allem die PW-Mobilität auch im Hohen Alter fortbestehen wird. Dies zeigt sich auch heute an der hohen PW-Verfügbarkeit von heutigen Fahrausweisbesitzern über 60 Jahre. Bei einer weiteren Dekonzentration der Schweizer
3
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Bevölkerung (siehe Abbildung 3) kann dies zu einem weiteren Wachstum der Verkehrsleistungen führen. Hier ist der Gini-Index ein Mass der Konzentration der Bevölkerung aud die Gemeinden. Ist die Verteilung ausgeglichen (alle Gemeinden gleich gross), so erhält der Gini-Index den Wert 1. Ist die Bevölkerung stark konzentriert (praktisch die ganze Bevölkerung in einer Gemeinde) so entspricht der Gini-Index 0. Je tiefer der Wert des Gini-Index wird, desto starker konsentriert sich die Bevölkerung auf wenige grosse Gemeinden. Abbildung 3
Konzentration der Schweizer Wohnbevölkerung in den Gemeindegrenzen von 2000
0.6
Gini - Koeffizient
0.5
0.4
0.3 Schweiz Kanton Zürich Graubünden
0.2
0.1
0 1840
1860
1880
1900
1920
1940
1960
1980
2000
2020
Jahr
Daten: Tschopp, Sieber, Keller und Axhausen (2003) Die offensichtliche Trennung zwischen den Faktoren, die die Mobilität beeinflussen macht ein zweistufiges Modell notwendig. In einer ersten Stufe wird der Besitz der Mobilitätswerkzeuge vorhergesagt, die eine Grundlage für die Mobilitätsnachfrage darstellt. In einer folgenden Stufe werden die Fahrleistungen geschätzt, die von dem Besitzt der Mobilitätswerkzeuge (PW-Verfügbarkeit, Halbtaxbesitz, GA-Besizt und Jahres-/ Monats-/ Wochenabonnemente) abhängen. Zusätzlich wird an dieser Stelle auch das Kohortenverhalten berücksichtigt, das u. A. die Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge und das gruppenspezifische Mobilitätsverhalten widerspiegelt. Ein vereinfachtes Schema dieser Vorgehensweise wir in Abbildung 4 dargestellt.
4
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 4
Zweistufiger Ansatz der Prognose: Besitz und Nutzung
Eingangsdaten Entwicklung/Prognose
Prognose
1. Stufe
iterativ
Besitz von Mobilitätswerkzeugen: • • • • •
Alter/ Verteilung Geschlecht Erwerbstätigkeit Einkommen Wohnort/Region Reisezeiten zum Mittelzentrum
Fahrausweis PW-Verfügbarkeit Halbtaxbesitz GA-Besitz ÖV-Abo-Besitz
2. Stufe Nutzung von Mobilitätswerkzeugen: • •
Kohorteneffekte Reisezeiten zum Oberzentrum Verkehrliche Gliederung Zeitlicher Trend
Tagesdistanzen Tagesfahrtzeiten
Besitzstrukturen aus 1. Stufe
Die Perspektiven der jährlichen Fahrleistungen und Verkehrsleistungen werden in zwei Stufen im Rahmen der beiden Module M4 „Besitz von Mobilitätswerkzeugen“ und M5 „Fahrleistungen und Verkehrsleistungen“ erstellt.
5
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
3
Methodenübersicht
Zur Modellierung der Besitzstrukturen und des Besetzungsgrades sind diskrete Entscheidungsmodelle zum Einsatz gekommen. Diese Modelle konnten nur angewendet werden, da disaggregierte Daten sowohl für die Modellschätzung als auch für die Prognose zur Verfügung standen. Speziell wurden aus der Gruppe der Logit-Modelle das binäre Logistische Modell angewandt. Diskrete Entscheidungsmodelle operieren auf der Personenebene. In linearen Regressionsmodellen werden oft aggregierte Werte der abhängigen Variable durch Einsetzen von aggregierten Werten ermittelt – beispielsweise einer Durchschnittsperson. Dies ist möglich, da das Modell linear ist mit der Form: y = α + βx. Der Durchschnittswert der abhängigen Variable y lässt sich mit den durchschnittlichen erklärenden Variablen x zu
y = α + βx berechnen. Eine Erhöhung der durchschnittlichen erklärenden Variable x um eine Einheit bewirkt eine Veränderung der abhängigen Variable y um β. Diskrete Entscheidungsmodelle sind nicht linear in den erklärenden Variablen, so dass auch nicht lineare Zusammenhänge besser wiedergegeben werden können. Es wird im Gegensatz zur linearen Regression nicht das mittlere Verhalten in Form eines Wertes ermittelt, sondern Entscheidungen werden für die individuelle Person modelliert. Aggregierte Werte sind wegen der Nichtlinearität nur über die Mittelung der individuellen Ergebnisse möglich. Im binären Fall ergibt sich der systematische Nutzen U und die Auswahlwahrscheinlichkeit P einer Alternative zu:
V = β1X1 + β2X2 + ... + βnXn , P ( Alternative 1) =
1 , P( Alternative 2) = 1 − P( Alternative 1). 1 + e −V
Multinominale Logit-Modelle erlauben den Nutzen einer Person, den sie durch die Auswahl einer Alternative erhält funktional auszudrücken und die Auswahlwahrscheinlichkeit für diese Alternative individuell zu ermitteln. Es lassen sich auf diese Weise für die Prognose nichtlineare Zusammenhänge modellieren, da disaggregierte Daten zur Verfügung stehen. Diese erweiterten Eigenschaften gegenüber den Regressionsmodellen wurden nach Möglichkeit genutzt, um möglichst realitätsnahe Modelle zu erhalten. Es werden
6
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
beispielsweise im Bereich der Besitzstrukturen Alternativen gegeneinander abgewogen. Die Entscheidung kann nur zugunsten oder gegen ein bestimmtes Mobilitätswerkzeug getroffen werden. Ein kollektives Verhalten wird für diese Fragestellung nicht vorliegen. Regressionen bieten sich hingegen an, wenn die Anzahl der Alternativen nicht endlich ist, wie im Fall der Modellierung der Nutzungsintensität.
7
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
4 4.1
Allgemeine Vorgehensweise Datenaufbereitung und -bereitstellung
Die vorhandenen bzw. neu zur Verfügung gestellten Datensätze werden eingelesen, formatiert und in ihrer Struktur vereinheitlicht.
4.2
Entwicklung der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen
Schwerpunkt hierbei ist die Auswertung verschiedener Datensätze, insbesondere der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten sowie der kontinuierlichen Erhebungen zum Personenverkehr der SBB, auf Personenebene. Zur historischen Vertiefung werden ergänzend für die gesamte Schweiz aggregierte Daten betrachtet, da die Mikrodatensätze erst für die Zeit ab Mitte der 80er Jahre untersucht werden. Die Analyse konzentriert sich auf die Erarbeitung eines Variablensatzes zur Beschreibung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen sowie deren Nutzungsintensität, der einerseits für die beiden Teile konsistent und anderseits auch prognosetauglich ist. In diesem Zusammenhang wird folgende Typisierung gewählt: • Besitzstrukturen auf Personenebene: Jahrgang, Alter, Geschlecht, Erwerbstätigkeit, Einkommen, Grösse und Lage der Wohnortgemeinde, verkehrliche Raumgliederung, Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Verkehr, Struktur des Haushaltes, Führerausweisbesitz • Verkehrsmittelnutzung auf Personen-, Personenwagen-, sowie ÖV-Abonnementsebene: Jahrgang, Alter, Geschlecht, Erwerbstätigkeit, Einkommen, Grösse und Lage der Wohnortgemeinde, verkehrliche Raumgliederung, Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Verkehr, Struktur des Haushaltes, Besitz von Mobilitätswerkzeugen Die Auswertungen zur bisherigen Entwicklung dienen dazu, mögliche Tendenzen bei den Besitzstrukturen und der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen aufzuzeigen. Zur Ergänzung wird die Entwicklung beim Besitz von Führerausweisen näher untersucht, da Axhausen (2001) mit kleineren Stichproben hier interessante Trends identifiziert hat. Darüber
8
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
hinaus ist die Frage nach einer eintretenden Sättigung beim Führerausweisbesitz von Bedeutung für die Prognose des Besitzes sowie der Verfügbarkeit von Personenwagen. Das der Auswertung der Mikrodatensätze zugrundeliegende Konzept setzt sich dabei aus drei zeitlichen Dimensionen zusammen (Armoogum, Madre und Bussière, 2002). Dies ist zum einen der Einfluss des Altersprofils, welches Veränderungen im Verlauf des Lebens einer Person berücksichtigt. Zum anderen werden sogenannte Kohorteneffekte mit einbezogen, welche Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede innerhalb bzw. zwischen einzelnen Generationen abbilden. Der dritte Punkt betrifft die zeitliche Entwicklung unabhängig von den betrachteten Personen, d. h. die äusseren Umstände. Unter anderem auf Grundlage der ersten zwei Komponenten des Modellkonzeptes werden die Variablen zu den Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen sowie deren Nutzungsintensität analysiert und berechnet.
4.3
Modellierung der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen
Mit den im vorherigen Kapitel erwähnten Einflussgrössen werden Modelle geschätzt, welche die Besitzstrukturen und Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen mit genügender Güte und Signifikanz erklären. Diese werden, soweit das möglich ist, weiter differenziert. Bei der Auswahl der Einflussvariablen werden eventuell auftretende Korrelationen beachtet. Dabei ist es wichtig, dass neben sozio-demographischen und sozio-ökonomischen Variablen auch relevante Angebotsvariablen berücksichtigt werden. Mit Hilfe der geschätzten Modellparameter ist es dann möglich, auch eine quantitative Beschreibung der Zusammenhänge zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen durchzuführen. Die Literatur schlägt vor, Besitz und Nutzung von Mobilitätswerkzeugen gemeinsam zu modellieren, d. h. zum Beispiel Besitz und Nutzung von Personenwagen (siehe De Jong, 1996, aber auch Simma und Axhausen, 2001 oder Simma, Axhausen und Golob, 2001). Angesichts der zu bewältigenden Komplexität (PW-Besitz, PW-Nutzung, ÖV-AbonnementBesitz, ÖV-Nutzung) und des Zeitdruckes wird im Rahmen dieses Projektes eine sequentielle Strategie für die Entwicklung der Prognosenmodelle verwendet, d. h. das Modell der Besitzstrukturen wird getrennt vom Modell der Nutzungsintensität geschätzt. Die damit einher-
9
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
gehenden Verzerrungen der Parameterschätzungen werden in Kauf genommen, da diese nicht substantiell sind. Im Rahmen der Modellierung der Besitzstrukturen kommt ein hierarchisches Logit Modell als Modellform zur Anwendung (Ben-Akiva und Lerman, 1985). Durch hierarchische Logit Modelle lassen sich die verschiedenen Dimensionen der Verkehrsnachfrage erfassen und in einander verschachteln, wie z. B. PW-Besitz und ÖV-Abonnement-Besitz nach Segmenten, Verkehrsmittelwahl in Abhängigkeit von PW-Besitz und/ oder ÖV-Abonnement-Besitz, Zeitwahl, Zielwahl, usw. Damit ermöglichen diese Modelle eine differenzierte Erfassung der verschiedenen Wahlmöglichkeiten der Verkehrsnachfrage. Die Nutzung der Mobilitätswerkzeuge, gemessen in Fahrzeug- bzw. Personenkilometern, wird mit Hilfe geeigneter Regressionsansätze modelliert. Bei dieser Vorgehensweise ist auch die grundsätzliche Entscheidung für den nichtmotorisierten Individualverkehr mit einzubeziehen. In diesem Zusammenhang wird für den Langsamverkehr ebenfalls eine allgemeine Modellierung durchgeführt. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass die vorhandenen Daten nur wenig Aussagen zur Häufigkeit der Nutzung dieser Verkehrsmittel (Velo und zu Fuss) über einen längeren Zeitraum aufgrund geringer Fallzahlen zulassen. Auch der Velobesitz allein reicht heute als Merkmal für dessen Nutzung nicht mehr aus, da die Kosten eines Velos so niedrig sind, dass es zu einem allgemein verfügbaren Gut geworden ist.
4.4
Prognose der Besitzstrukturen sowie Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen
Neben Prognosen zur Bevölkerungs-, Erwerbstätigkeits- und Einkommensentwicklung sowie Angebotsveränderungen im öffentlichen und privaten Verkehr bilden die im Rahmen der Modellierung geschätzten Parameter die Grundlage für die Prognose der Veränderungen der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen und deren Nutzungsintensität. Die erklärenden Variablen werden entsprechenden Szenarien entnommen, während die Angebotsvariablen unter Einsatz von Netzmodellen für die Prognose ermittelt werden. In diesem Zusammenhang wird das Anwendungswerkzeug zur Prognosenberechnung genutzt.
10
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
4.5
Prognose des mittleren Besetzungsgrades
Der mittlere Besetzungsgrad der Personenwagen ist eine notwendige Umrechnungsgrösse zwischen Fahrzeug- und Personenkilometern. Vor allem ist er aber auch ein wesentlicher Ausdruck der Verkehrsmittelwahl in einer Region. Es ist zu erwarten, dass der Besetzungsgrad der Fahrzeuge von verschiedenen Faktoren abhängt, z. B. der Haushaltsgrösse, der Anzahl der Führerausweisbesitzer und der Personenwagen in einem Haushalt, der Übereinstimmung von Zielen sowie den relativen Kosten im öffentlichen und privaten Verkehr, usw. Eine globale Prognose ist deshalb, bevor nicht eine detaillierte Analyse des Besetzungsgrades erfolgt, problematisch. Diese quantitative Analyse zeigt die Entwicklung des Besetzungsgrades über die Zeit, so dass es im Anschluss daran möglich ist, dessen Prognose differenziert nach Fahrtzwecken vorzunehmen und dabei gleichzeitig auch die Veränderungen im Führerausweis- und Personenwagenbesitz zu berücksichtigen.
11
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
5
Entwicklung in der Vergangenheit
Bei der Analyse der Entwicklung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen sowie deren Nutzungsintensität in der Vergangenheit liegt der Schwerpunkt bei der Auswertung der Mikrozensen (MZ) zum Verkehrsverhalten der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000. Des weiteren werden die Daten der kontinuierlichen Erhebung zum Personenverkehr (KEP) der SBB der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000 betrachtet. Die Auswertung erfolgt auf Personenebene. In Tabelle 1 ist die Anzahl der betrachteten Personen für die beiden Erhebungen sowie für die untersuchten Jahre angegeben. Tabelle 1
Stichprobenumfang des MZ Verkehr und der KEP
Jahr
MZ Verkehr
KEP
1984
8846 Personen
12330 Personen
1989
42262 Personen
12167 Personen
1994
18020 Personen
17163 Personen
2000 (Personen ab 18 Jahren)
25318 Personen
16179 Personen
Die Anzahl der jeweils in der Auswertung berücksichtigten Personen schwankt bei den Mikrozensen zum Verkehrsverhalten sehr stark, während diese bei der kontinuierlichen Erhebung zum Personenverkehr relativ konstant ist. Im Zusammenhang mit dem oben beschriebenen Modellkonzept werden die Daten des MZ Verkehr und der KEP differenziert nach Alter und Geburtskohortenzugehörigkeit der Personen ausgewertet. Die älteste Kohorte umfasst die Personen, die vor 1910 geboren wurden. Dann folgt die Kohorte der zwischen 1910 und 1929 geborenen Personen. Für die weiteren Kohorten werden jeweils 10 Jahrgänge zusammengefasst. Insgesamt ergeben sich somit acht Gruppen. Eine weitere Differenzierung erfolgt nach dem Geschlecht der befragten Personen.
12
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
5.1
Entwicklung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen
Bezüglich der Mobilitätswerkzeuge werden der Besitz von Führerausweisen für Personenwagen, die Verfügbarkeit eines Personenwagens sowie der Besitz unterschiedlicher ÖVAbonnemente betrachtet.
5.1.1
Führerausweisbesitz und Personenwagenverfügbarkeit
In Abbildung 5 ist der Anteil der Personen, die einen Führerausweis für Personenwagen besitzen, für die jeweiligen zusammengefassten Jahrgänge dargestellt. Die vier Punkte innerhalb der einzelnen Kohortengruppen repräsentieren dabei die Entwicklung im Verlauf der vier ausgewerteten Mikrozensen der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000. Abbildung 5
Führerausweisbesitz auf Personenebene [MZ Verkehr]
100
1960-69
1950-59
1940-49
Männer Frauen
1930-39
Anteil der Führerausweisbesitzer [%]
1970-79 80 1910-29
60
1980-89
40
Vor 1910
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Es ist erkennbar, dass bei den älteren Kohorten der Anteil der Führerausweisbesitzer insgesamt deutlich niedriger ist als bei den jüngeren Kohorten. Die grössten Anteile weisen die 25- bis 55-jährigen Personen auf. Gleichzeitig ist der Anteil bei den Männern wesentlich 13
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
höher als bei den gleichaltrigen Frauen. Der Trend bei den jüngeren Personen geht zu einem maximalen Anteil des Führerausweisbesitzes von ca. 90-95% bei den Männern und von ca. 80-85% bei den Frauen. In diesem Bereich scheint sich der Führerausweisbesitz für die nächsten Generationen nach Eintreten einer gewissen Sättigung zu stabilisieren. Abbildung 6 zeigt das Ausmass der Verfügbarkeit von Personenwagen für die Kohortengruppen. Die Personenwagenverfügbarkeit wird dabei anhand des Verhältnisses der Anzahl der Personenwagen zur Anzahl der Führerausweise in einem Haushalt gewichtet. Ist das Verhältnis grösser als Eins, wird es auf Eins gesetzt. Eine weitere Voraussetzung ist, dass die betreffende Person einen Führerausweis besitzt. Diese Definition gewährleistet die Vergleichbarkeit der Angaben für die verschiedenen Mikrozensen zum Verkehrsverhalten. Abbildung 6
Personenwagenverfügbarkeit auf Personenebene [MZ Verkehr]
100
Anteil der verfügbaren Personenwagen [%]
Männer Frauen
80 1960-69
60
1950-59
1940-49
1930-39
1910-29
1970-79
40 1980-89 Vor 1910 20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Bei der Personenwagenverfügbarkeit ergeben sich ähnliche Tendenzen wie beim Führerausweisbesitz. Die Kurve ist jedoch etwas flacher ausgeprägt. So liegt das Maximum des Anteils verfügbarer Personenwagen bei den Männern bei ca. 70% und bei den Frauen bei ca.
14
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
60%. Innerhalb der einzelnen Kohorten ist weiterhin eine steigende Tendenz zu beobachten, so dass eine Stabilisierung noch nicht eingetroffen zu sein scheint.
5.1.2
Besitz von ÖV-Abonnementen
Im folgenden wird die Entwicklung der Besitzstrukturen bei den ÖV-Abonnementen betrachtet. Die Mikrozensen zum Verkehrsverhalten weisen für den beobachteten Zeitraum unterschiedliche Klassifizierungen der Abonnementstypen auf, so dass die entsprechenden Angaben nicht vergleichbar sind. Aus diesem Grund zeigt Abbildung 7 den Anteil der Personen, die ein oder mehrere ÖV-Abonnemente besitzen, unabhängig vom jeweiligen Abonnementstyp. Abbildung 7
ÖV-Abonnementbesitz auf Personenebene [MZ Verkehr]
100
Anteil der ÖV-Abonnementbesitzer [%]
Männer Frauen
80 1980-89 1910-29 1930-39 60
1970-79
Vor 1910
1940-49
1960-69
1950-59
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Die auftretenden Tendenzen beim ÖV-Abonnementbesitz sind gegenläufig zum Führerausweisbesitz sowie zur Personenwagenverfügbarkeit. Zum einen zeigen nun die Kohorten mit einem Alter von 25 bis 55 Jahren ein Minimum des Anteils der ÖV-Abonnementbesitzer
15
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
von ungefähr 40%. Und zum anderen weisen die Frauen einen etwas höheren Anteil auf als die Männer. Der Zusammenhang zwischen Führerausweis-, Personenwagen- und ÖV-Abonnementbesitz ist von grosser Bedeutung für die Modellschätzung. Um eine weitere Differenzierung nach verschiedenen ÖV-Abonnementstypen zu ermöglichen, werden die Daten der kontinuierlichen Erhebung zum Personenverkehr der SBB mit in die Analyse einbezogen. In Abbildung 8 sind die der Abbildung 7 entsprechenden KEP-Daten der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000 zum Besitz von ÖV-Abonnementen auf Personenebene dargestellt. Abbildung 8
ÖV-Abonnementbesitz auf Personenebene [KEP]
100
Anteil der ÖV-Abonnementbesitzer [%]
Männer Frauen
80
1930-39
60
1910-29 Vor 1910
1980-89 1940-49 1950-59
1970-79 1960-69
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Vergleicht man diese Ergebnisse zum ÖV-Abonnementbesitz mit denen der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten, so zeigt sich bei den Daten der kontinuierlichen Erhebung zum Personenverkehr eine recht ähnliche Entwicklung. Bei den älteren Kohorten ist der Anstieg
16
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
jedoch etwas steiler. Gleichzeitig treten die Unterschiede zwischen den beiden Geschlechtern nicht so deutlich hervor. Im Rahmen der Auswertung der KEP-Daten wird eine weitere Differenzierung nach ÖVAbonnementstypen vorgenommen. Dabei wird zwischen dem Halbtaxabonnement, dem Generalabonnement sowie der Gruppe der Jahres-, Monats- und Wochenabonnemente unterschieden. Der Anteil der befragten Personen, die ein Halbtaxabonnement, ein Generalabonnement bzw. Jahres-, Monats- oder Wochenabonnemente besitzen, ist in Abbildung 9, Abbildung 10 resp. Abbildung 11 dargestellt. Abbildung 9
Halbtaxabonnementbesitz auf Personenebene [KEP]
100
Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer [%]
Männer Frauen
80
Vor 1910
1910-29
60
1930-39 1940-49 1950-59
40
1960-69 1970-79 1980-89
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
17
80
90
100
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 10
Generalabonnementbesitz auf Personenebene [KEP]
50
Anteil der Generalabonnementbesitzer [%]
Männer Frauen
40
30
20
1980-89
10
1910-29
1970-79 1930-39 1960-69
1940-49
1950-59
Vor 1910
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
Abbildung 11
Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitz auf Personenebene [KEP]
50
Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer [%]
Männer Frauen
40
30
1980-89
20
1970-79
1910-29
10
1960-69
1950-59
1940-49
1930-39
Vor 1910
0 0
10
20
30
40
50
60
70
Mittleres Alter der Kohorte [Jahre]
18
80
90
100
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Bei den Halbtaxabonnementbesitzern zeigt sich, dass deren Anteil mit zunehmendem Alter steigt von ca. 20% bei den jüngsten Kohorten bis auf ca. 60% bei den ältesten Kohorten. Vor allem bei den vor 1960 geborenen Personen liegt der Anteil bei den Frauen wesentlich höher als bei den Männern. Dahingegen wird beim Generalabonnementbesitz eine andere Entwicklung deutlich. Die jüngsten Jahrgänge zeigen einen vergleichsweise hohen Anteil von ca. 10%. Bei den mittleren Kohorten sinkt der Anteil der Generalabonnementbesitzer und steigt dann mit zunehmenden Alter wieder. Innerhalb der einzelnen Kohorten ist eine weiterhin steigende Tendenz erkennbar. Der Anteil der Personen, die Jahres-, Monats- oder Wochenabonnemente besitzen, hat ein Maximum bei den jüngsten Jahrgängen und nimmt dann mit zunehmendem Alter ab. Für die mittleren und älteren Kohorten ergibt sich ein Wert von durchschnittlich 5%.
5.1.3
Vergleich von MZ Verkehr 2000 und KEP 2000
In Tabelle 2 werden die demographischen und sozio-demographischen Angaben sowie die Angaben zu den Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen der befragten Personen des Mikrozensus zum Verkehrsverhalten und der kontinuierlichen Erhebung zum Personenverkehr des Jahres 2000 einander gegenübergestellt. Des weiteren sind entsprechende gesamtschweizerische Daten des Bundesamtes für Statistik für das gleiche Jahr angegeben. In diesem Zusammenhang werden nur Personen ab 18 Jahren betrachtet.
19
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 2
Vergleich MZ Verkehr und KEP sowie Volkszählung des Jahres 2000 (Personen ab 18 Jahren) MZ Verkehr
Anteil der Männer Anteil der Frauen
KEP
Volkszählung
48.1% 51.9%
48.8% 51.2%
48.2% 51.8%
47.1 Jahre
47.2 Jahre
47.2 Jahre
Anteil der erwerbstätigen Personen
63.1%
63.0%
67.4%
Anteil der Personen in Ausbildung
5.8%
3.7%
4.8%
Anteil der Personen mit Führerausweis
79.0%
k. A.
k. A.
Anteil der Personenwagenverfügbarkeit *
57.9%
k. A.
62.1%
Anteil der Personen mit ÖV-Abonnement
46.9%
49.6%
k. A.
Anteil der Personen mit Halbtaxabonnement
34.7%
38.6%
k. A.
Anteil der Personen mit Generalabonnement
6.0%
6.3%
k. A.
12.6%
4.7%
k. A.
Durchschnittliches Alter der Befragten
Anteil der Personen mit Jahres-, Monats- oder Wochenabonnementen
* Personenwagenverfügbarkeit: Anteil der Personen anhand des Verhältnisses Anzahl der Personenwagen / Anzahl der Führerausweise im Haushalt gewichtet sowie die Person besitzt Führerausweis
Ein Vergleich der Werte veranschaulicht, dass in den beiden Erhebungen in etwa gleiche Anteile von Männern und Frauen befragt wurden, welche auch ein ähnliches Durchschnittsalter aufweisen. Diese Werte stimmen gleichzeitig sehr gut mit den gesamtschweizerischen Daten überein. Der Anteil der erwerbstätigen Personen ist für die beiden Erhebungen sehr ähnlich, während in der Schweiz die Erwerbstätigkeit deutlich höher liegt. Der Anteil der Personen in Ausbildung ist beim MZ Verkehr etwas höher und bei der KEP etwas niedriger als der schweizerische Durchschnitt. Ein weiterer Unterschied zwischen den beiden Erhebungen zeigt sich beim ÖV-Abonnementbesitz. So liegen die Anteile der Personen, die ein oder mehrere ÖV-Abonnemente bzw. ein Halbtaxabonnement oder ein Generalabonnement besitzen, bei der KEP 2000 etwas höher als beim MZ Verkehr 2000. Dies gilt jedoch nicht für den Besitz von Jahres-, Monats- oder Wochenabonnementen. Für die Ermittlung der Koeffizienten der Modelle wurden nur die Daten aus den Mikrozensen 1984, 1989, 1994 und 2000 verwendet.
20
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
5.2
Entwicklung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen
Im Bezug auf die Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen werden einerseits die Anzahl der Wege pro Person und Tag sowie andererseits die gesamte Distanz und Dauer aller täglich zurückgelegten Wege betrachtet.
5.2.1
Entwicklung der Mobilität
In Abbildung 12 ist die Mobilität der im Rahmen der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten befragten Personen als Anzahl der zurückgelegten Wege pro Tag für die einzelnen Kohortengruppen dargestellt. Abbildung 12
Wege pro Person und Tag [MZ Verkehr]
6
vor 1910 (Männer) 1910-1929 (Männer) 1930-1939 (Männer)
5
Anzahl der Wege pro Tag
1940-1949 (Männer) 1950-1959 (Männer)
4
1960-1969 (Männer) 1970-1979 (Männer) 1980-1989 (Männer)
3
vor 1910 (Frauen) 1910-1929 (Frauen) 1930-1939 (Frauen)
2
1940-1949 (Frauen) 1950-1959 (Frauen)
1
1960-1969 (Frauen) 1970-1979 (Frauen) 1980-1989 (Frauen)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Die Mobilität ist bei den nach 1940 geborenen Personen am grössten und liegt bei ungefähr vier Wegen pro Tag. Bei den älteren Kohorten nimmt die Anzahl der Wege dann erkennbar ab. Die männlichen Befragten sind dabei etwas mobiler als die weiblichen Befragten.
21
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die Unterschiede innerhalb der einzelnen Kohorten, d. h. also über den Verlauf der vier ausgewerteten Mikrozensen zum Verkehrsverhalten der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000, ergeben sich vermutlich zum Teil aufgrund der methodischen Veränderungen bei den Erhebungen. Abbildung 13 veranschaulicht die Entwicklung der über alle pro Person und Tag zurückgelegten Wege summierten Distanzen. Abbildung 13
Wegedistanzen pro Person und Tag [MZ Verkehr]
100
vor 1910 (Männer)
Summe der Wegedistanzen pro Tag [km]
1910-1929 (Männer) 1930-1939 (Männer)
80
1940-1949 (Männer) 1950-1959 (Männer) 1960-1969 (Männer)
60
1970-1979 (Männer) 1980-1989 (Männer) vor 1910 (Frauen) 1910-1929 (Frauen)
40
1930-1939 (Frauen) 1940-1949 (Frauen) 1950-1959 (Frauen)
20
1960-1969 (Frauen) 1970-1979 (Frauen) 1980-1989 (Frauen)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Die Entwicklung der Wegedistanzen weist einen starken Anstieg bei den jüngeren Kohorten auf. Es folgt ein relativ stabiler Bereich bei den 25- bis 55-jährigen Personen mit ca. 55 zurückgelegten Kilometern pro Tag. Mit weiter zunehmendem Alter sinken die Distanzen dann. Die Unterschiede zwischen Männern und Frauen sind noch deutlicher zu erkennen als bei der Anzahl der täglichen Wege.
22
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
In Abbildung 14 sind die summierten Wegedauern pro Person und Tag dargestellt. Diese zeigen eine ähnliche Tendenz wie die Wegedistanzen, da beide Grössen eng zusammenhängen. Abbildung 14
Wegedauern pro Person und Tag [MZ Verkehr]
180
vor 1910 (Männer) 1910-1929 (Männer)
Summe der Wegedauern pro Tag [min]
160
1930-1939 (Männer) 1940-1949 (Männer)
140
1950-1959 (Männer)
120
1960-1969 (Männer) 1970-1979 (Männer)
100
1980-1989 (Männer) vor 1910 (Frauen)
80
1910-1929 (Frauen) 1930-1939 (Frauen)
60
1940-1949 (Frauen)
40
1950-1959 (Frauen) 1960-1969 (Frauen)
20
1970-1979 (Frauen) 1980-1989 (Frauen)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Das Maximum liegt hier bei ca. 100 bis 120 Minuten, die im Rahmen des täglichen Verkehrs aufgewendet werden.
5.2.2
Entwicklung der Mobilität in Abhängigkeit von den Besitzstrukturen der Mobilitätswerkzeuge
Im Rahmen der Auswertungen zur Mobilität wird eine weitere Differenzierung nach dem Besitz bzw. der Verfügbarkeit von entsprechenden Mobilitätswerkzeugen vorgenommen. Ein Personenwagen gilt in diesem Zusammenhang als verfügbar, wenn das Verhältnis der Anzahl der Personenwagen zur Anzahl der Führerausweise in einem Haushalt grösser bzw. gleich 0.5 ist.
23
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Es werden die folgenden vier Gruppen unterschieden:
ja
nein
ja
(1)
(2)
nein
PW-Verfügbarkeit
ÖV-Abonnementbesitz
(3)
(4)
Im folgenden ist die Anzahl der Wege pro Person und Tag für die vier Gruppen in Abhängigkeit von der Geburtskohortenzugehörigkeit abgebildet. Kohortengruppen, die dabei in der jeweiligen Gruppe bezüglich des Besitzes bzw. der Verfügbarkeit von Mobilitätswerkzeugen weniger als 25 Personen umfassen, werden in der Auswertung nicht berücksichtigt. Dies betrifft in erster Linie die Kohorte der vor 1910 geborenen Personen, also die ältesten Befragten. Aufgrund der Unübersichtlichkeit der Darstellung in einem Diagramm erfolgt diese getrennt jeweils für die Gruppen (1) und (4) als den beiden extremen Ausprägungen in Abbildung 15 sowie für die Gruppen (2) und (3) in Abbildung 16. Es zeigt sich, dass die Personen, die sowohl über ein ÖV-Abonnement als auch einen Personenwagen verfügen, erwartungsgemäss mobiler sind als Personen, die keines der Mobilitätswerkzeuge besitzen. Dies gilt vor allem für die älteren Kohorten. Bei den Gruppen (2) und (3) mit jeweils einem der beiden Mobilitätswerkzeuge weisen die Personen, die über einen Personenwagen verfügen, eine höhere Anzahl täglicher Wege auf als die ÖV-Abonnementbesitzer.
24
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 15
Wege pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr]
6 (1) OeV-Abonnement, verfügbarer PW (4) kein OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
Anzahl der Wege pro Tag
5
4
3
2
1
vor 1910
(1)
1910-1929
(1)
1930-1939
(1)
1940-1949
(1)
1950-1959
(1)
1960-1969
(1)
1970-1979
(1)
1980-1989
(1)
vor 1910
(4)
1910-1929
(4)
1930-1939
(4)
1940-1949
(4)
1950-1959
(4)
1960-1969
(4)
1970-1979
(4)
1980-1989
(4)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
Abbildung 16
Wege pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr]
6 (2) kein OeV-Abonnement, verfügbarer PW (3) OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
Anzahl der Wege pro Tag
5
4
3
2
1
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
25
90
100
vor 1910
(2)
1910-1929
(2)
1930-1939
(2)
1940-1949
(2)
1950-1959
(2)
1960-1969
(2)
1970-1979
(2)
1980-1989
(2)
vor 1910
(3)
1910-1929
(3)
1930-1939
(3)
1940-1949
(3)
1950-1959
(3)
1960-1969
(3)
1970-1979
(3)
1980-1989
(3)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Wesentlich deutlicher werden die Unterschiede zwischen den vier Gruppen zum Besitz bzw. zur Verfügbarkeit von Mobilitätswerkzeugen bei den zurückgelegten Wegedistanzen pro Person und Tag. Diese sind für die Gruppen (1) und (4) sowie (2) und (3) in Abbildung 17 bzw. Abbildung 18 dargestellt. So sind die von den Personen der Gruppe (1) zurückgelegten Wegedistanzen pro Tag fast doppelt so lang wie die der Gruppe (4). Wie bei der Anzahl der Wege pro Person sind die täglichen Wegedistanzen der Gruppen (2) und (3) für die Personen mit verfügbarem Personenwagen grösser als bei den Personen mit ÖV-Abonnement. Abbildung 17
Distanzen pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr]
100
Summe der Wegedistanzen pro Tag [km]
(1) OeV-Abonnement, verfügbarer PW (4) kein OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
26
90
100
vor 1910
(1)
1910-1929
(1)
1930-1939
(1)
1940-1949
(1)
1950-1959
(1)
1960-1969
(1)
1970-1979
(1)
1980-1989
(1)
vor 1910
(4)
1910-1929
(4)
1930-1939
(4)
1940-1949
(4)
1950-1959
(4)
1960-1969
(4)
1970-1979
(4)
1980-1989
(4)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 18
Distanzen pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr]
100
Summe der Wegedistanzen pro Tag [km]
(2) kein OeV-Abonnement, verfügbarer PW (3) OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
80
60
40
20
vor 1910
(2)
1910-1929
(2)
1930-1939
(2)
1940-1949
(2)
1950-1959
(2)
1960-1969
(2)
1970-1979
(2)
1980-1989
(2)
vor 1910
(3)
1910-1929
(3)
1930-1939
(3)
1940-1949
(3)
1950-1959
(3)
1960-1969
(3)
1970-1979
(3)
1980-1989
(3)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 In Abbildung 19 und Abbildung 20 sind die summierten Dauern aller täglichen Wege für die vier nach den Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen unterschiedenen Gruppen dargestellt. Wieder sind die Personen der Gruppe (1) deutlich mobiler als die der Gruppe (4), welche weder ÖV-Abonnemente besitzen noch über einen Personenwagen verfügen können. Abbildung 20 zeigt, dass die ÖV-Abonnementbesitzer trotz der geringeren zurückgelegten Distanzen am Tag mehr Zeit für ihre Wege aufwenden als die Personen, die über einen Personenwagen verfügen. Eine Ursache dafür sind die niedrigeren durchschnittlichen Geschwindigkeiten im öffentlichen Verkehr.
27
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 19
Dauern pro Person und Tag für die Gruppen (1) und (4) [MZ Verkehr]
180 (1) OeV-Abonnement, verfügbarer PW (4) kein OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
Summe der Wegedauern pro Tag [min]
160 140 120 100 80 60 40 20
vor 1910
(1)
1910-1929
(1)
1930-1939
(1)
1940-1949
(1)
1950-1959
(1)
1960-1969
(1)
1970-1979
(1)
1980-1989
(1)
vor 1910
(4)
1910-1929
(4)
1930-1939
(4)
1940-1949
(4)
1950-1959
(4)
1960-1969
(4)
1970-1979
(4)
1980-1989
(4)
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
Abbildung 20
Dauern pro Person und Tag für die Gruppen (2) und (3) [MZ Verkehr]
180 (2) kein OeV-Abonnement, verfügbarer PW (3) OeV-Abonnement, kein verfügbarer PW
Summe der Wegedauern pro Tag [min]
160 140 120 100 80 60 40 20 0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
28
90
100
vor 1910
(2)
1910-1929
(2)
1930-1939
(2)
1940-1949
(2)
1950-1959
(2)
1960-1969
(2)
1970-1979
(2)
1980-1989
(2)
vor 1910
(3)
1910-1929
(3)
1930-1939
(3)
1940-1949
(3)
1950-1959
(3)
1960-1969
(3)
1970-1979
(3)
1980-1989
(3)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
5.3
Verkehrliche Raumgliederung
Eine weitere Auswertung der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten erfolgt bezüglich der verkehrlichen Raumgliederung der Schweiz des Bundesamtes für Raumentwicklung (2002). Ausgehend von der allgemeinen Raumgliederung der Schweiz werden die Gemeinden sechs sogenannten Raumtypen Verkehr V1 bis V6 zugeordnet. Der Typ V1 sind die Grosszentren (Zürich, Basel, Bern, Genève, Lausanne, Lugano, Luzern, St. Gallen, Winterthur). Dies sind Kernstädte von Agglomerationen mit mehr als 100000 Einwohnern und 50000 Arbeitsplätzen. Die Typen V2 und V3 umfassen die Nebenzentren der Grosszentren sowie die Mittelzentren. Dabei werden zum einen Gemeinden mit Anschluss (V2) und zum anderen ohne Anschluss (V3) an das nationale Bahnnetz unterschieden. Bahnanschluss heisst in diesem Zusammenhang, dass IC-, IR-, D- und RX-Züge mindestens im Stundentakt verkehren. Die Gemeinden, welche in den inneren und äusseren Gürteln der Agglomerationen der Grosszentren sowie der weiteren Agglomerationen liegen, bilden den Raumtyp Verkehr V4. Die ländlichen Gemeinden sind vom Typ V5 und die touristischen Gemeinden vom Typ V6. Abbildung 21
Verkehrliche Raumgliederung der Schweiz
V1 V2 V3 V4 V5 V6
Quelle: Bundesamt für Raumentwicklung (2002)
29
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 21 zeigt die Schweiz mit der entsprechenden Einteilung der Gemeinden in die sechs Gruppen der verkehrlichen Raumgliederung. Im folgenden wird die Entwicklung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen differenziert nach den sechs Raumtypen Verkehr betrachtet. Abbildung 22 und Abbildung 23 zeigen den PW-Führerausweisbesitz für die Typen V1, V2, V3 resp. V4, V5, V6 in Abhängigkeit vom Alter und der Geburtskohortenzugehörigkeit. Gruppen, welche dabei bezüglich der verkehrlichen Raumtypen weniger als 25 Personen umfassen, werden nicht in die Auswertung aufgenommen. Dies betrifft zum einen wieder die Kohortengruppe der vor 1910 geborenen Personen sowie zum anderen den Raumtyp Verkehr V6, d. h. die touristischen Gemeinden. Abbildung 22
Führerausweisbesitz für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]
100
Anteil der Führerausweisbesitzer [%]
(V1) Grosszentren (V2) / (V3) Nebenzentren der Grosszentren und Mittelzentren
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
30
90
100
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 23
Führerausweisbesitz für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]
100
Anteil der Führerausweisbesitzer [%]
(V4) Gürtel der Agglomerationen (V5) Kleinzentren bis agrarische Gemeinden (V6) Touristische Gemeinden
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6)
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Am geringsten ist der Anteil der Personen, die einen Führerausweis besitzen, in den Grosszentren. Bei den Nebenzentren der Grosszentren und den Mittelzentren ist der Führerausweisbesitz bei den Gemeinden ohne Anschluss an das nationale Bahnnetz etwas höher als bei den Gemeinden mit einem entsprechenden Anschluss. Bei den verkehrlichen Raumtypen V4, V5 und V6 weisen die touristischen Gemeinden den geringsten Anteil an Führerausweisbesitzern auf. Vergleicht man alle sechs Raumtypen miteinander, dann gibt es bei den 25- bis 55-jährigen Personen die grössten Unterschiede zwischen den einzelnen Typen, d. h., dass der verkehrliche Raumtyp in dieser Altersgruppe den grössten Einfluss besitzt. In Abbildung 24 und Abbildung 25 ist für die sechs Raumtypen Verkehr der Anteil der Personen dargestellt, die über einen Personenwagen verfügen.
31
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 24
Personenwagenverfügbarkeit für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]
100
Anteil der verfügbaren Personenwagen [%]
(V1) Grosszentren (V2) / (V3) Nebenzentren der Grosszentren und Mittelzentren
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3)
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
Abbildung 25
Personenwagenverfügbarkeit für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]
Anteil der verfügbaren Personenwagen [%]
100 (V4) Gürtel der Agglomerationen (V5) Kleinzentren bis agrarische Gemeinden (V6) Touristische Gemeinden
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
32
90
100
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Es zeigen sich die gleichen Tendenzen wie beim Führerausweisbesitz. Wieder weisen die Einwohner der Grosszentren den geringsten Anteil gegenüber der Bevölkerung der anderen Raumtypen auf. Auch für die Nebenzentren der Grosszentren und die Mittelzentren gilt analog zum Führerausweisbesitz, dass die Personenwagenverfügbarkeit bei den Gemeinden ohne Anschluss an das nationale Bahnnetz etwas höher ist als bei den Gemeinden mit einem entsprechenden Anschluss. Der Anteil verfügbarer Personenwagen liegt bei den Gemeinden aus den Gürteln der Agglomerationen sowie bei den ländlichen Gebieten etwas höher als bei den zuerst betrachteten drei Raumtypen V1, V2 und V3. Dies betrifft abermals vor allem die 25- bis 55jährigen Personen. In Abbildung 26 und Abbildung 27 ist die Entwicklung des ÖV-Abonnementbesitzes für die einzelnen verkehrlichen Raumtypen dargestellt. Abbildung 26
ÖV-Abonnementbesitz für die Raumtypen V1, V2, V3 [MZ Verkehr]
100
Anteil der ÖV-Abonnementbesitzer [%]
(V1) Grosszentren (V2) / (V3) Nebenzentren der Grosszentren und Mittelzentren
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000
33
90
100
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V1) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V2) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3) (V3)
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 27
ÖV-Abonnementbesitz für die Raumtypen V4, V5, V6 [MZ Verkehr]
100
Anteil der ÖV-Abonnementbesitzer [%]
(V4) Gürtel der Agglomerationen (V5) Kleinzentren bis agrarische Gemeinden (V6) Touristische Gemeinden
80
60
40
20
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 vor 1910 1910-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989
(V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V4) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V5) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6) (V6)
100
Mittleres Alter der Kohorte
Datenbasis: Mikrozensen Verkehr 1984, 1989, 1994 und 2000 Der Anteil der Personen, die über ein oder mehrere ÖV-Abonnemente verfügen, ist in den Grosszentren teilweise bis zu 20% höher als in den anderen Gebieten. Bei den Nebenzentren der Grosszentren und den Mittelzentren ergibt sich entgegen der Erwartung kein wesentlicher Einfluss des Bahnanschlusses an das nationale Netz. Für die drei anderen verkehrlichen Raumtypen liegen die Anteile der ÖV-Abonnementbesitzer noch etwas niedriger. Beim Typ V5 ist der Anteil dann insgesamt am geringsten. Diese Tendenzen hängen sehr eng mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines entsprechenden ÖV-Angebotes in den verschiedenen strukturellen Räumen zusammen.
5.4
Entwicklung des Besetzungsgrades
Abbildung 28 zeigt die Entwicklung des Besetzungsgrades der PW-Fahrten für die Jahre 1989, 1994 und 2000 differenziert nach einzelnen Fahrtzwecken. Diese umfassen den Freizeit- und sonstigen Verkehr, den Einkaufsverkehr, den Nutzverkehr sowie den Pendel-
34
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
verkehr. Diese Kategorien sind neu gebildet. Die dargestellten Ergebnisse können daher etwas von denen der Mikrozensus-Publikationen, welchen feinere Einteilungen zugrunde liegen, abweichen. Für den Mikrozensus Verkehr 1994 existieren nur 22 Angaben für den Fahrtzweck Sonstiges und Service, so dass dieser Wert nicht in die Auswertung aufgenommen ist. Des weiteren ist der über die jeweiligen Anteile der Fahrtzwecke gemittelte Wert abgebildet. Abbildung 28
Entwicklung des Besetzungsgrades nach Fahrtzwecken [MZ Verkehr] MZ 1989 nach Wegekonzept, MZ 1994, 2000 nach Etappenkonzept
2.60
Freizeit Sonstiges, Service Einkauf Alle Zwecke Nutzfahrt Pendler
2.40
Besetzungsgrad
2.20 2.00 1.80 1.60 1.40 1.20 1.00 1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
Jahr
Insgesamt ist eine deutliche Abnahme des Besetzungsgrades während des betrachteten Zeitraumes zu erkennen. Der durchschnittliche Wert für alle Zwecke liegt im Jahr 1989 bei 1.80 Personen pro Fahrzeug. Dieser Wert sinkt 1994 dann auf 1.62 und 2000 weiter auf 1.59 Personen. Diese Tendenz ergibt sich auch bei der Entwicklung der Besetzungsgrade getrennt für die einzelnen Fahrtzwecke. Offen ist dabei jedoch die Frage der Vergleichbarkeit der drei Mikrozensen zum Verkehrsverhalten, da im Verlauf der Jahre Veränderungen in der Methodik vorgenommen wurden. Ein wesentlicher Unterschied tritt bei der Erhebung der Wege auf. In den 90er Jahren wurde dazu übergegangen, auch die einzelnen Etappen der Wege getrennt nach den genutzten Verkehrsmitteln zu erfassen. Gleichzeitig wurden im Jahr 2000 die Wegzwecke detaillierter unterteilt.
35
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
5.5
Auswertung aggregierter Daten
Zur weiteren historischen Vertiefung werden ergänzend für die Schweiz aggregierte Daten näher untersucht, da die Datensätze auf Personenebene erst für die Zeit ab Mitte der 80er Jahre betrachtet werden. Abbildung 29 veranschaulicht die Entwicklung der gesamten schweizerischen Bevölkerung seit 1950 bis 2000. Abbildung 29
Entwicklung der Bevölkerung in der Schweiz 8000000
Anzahl der Einwohner
7000000 6000000 5000000 4000000 3000000
Gesamt
2000000
Männer 1000000
Frauen
0 1950
1960
1970
1980
1990
2000
Jahr
Quelle: Bundesamt für Statistik (2002a) Die Bevölkerungsentwicklung in der Schweiz ist durch ein anhaltendes Wachstum gekennzeichnet. Die stärkste Zunahme ist in den Jahren zwischen 1950 und 1970 zu beobachten. In den 70er Jahren folgt dann ein Rückgang der Wachstumsraten, welche nach 1980 aber wieder ansteigen. Der Abschätzung der zukünftigen Bevölkerungsentwicklung wird das Trendszenario des Bundesamtes für Statistik (2004) zugrunde gelegt. Dieses basiert auf einer Fortsetzung der in den letzten Jahren beobachteten Entwicklungen und geht von einem weiteren langsamen Bevölkerungswachstum bis zum Jahr 2030 aus.
36
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
In Abbildung 30 ist die Entwicklung der Motorisierung der schweizerischen Bevölkerung als Anzahl der Personenwagen je 1000 Einwohner dargestellt. Abbildung 30
Entwicklung des Motorisierungsgrades in der Schweiz
Anzahl der PW je 1000 Einwohner
600
500
400
300
200
100
0 1950
1960
1970
1980
1990
2000
Jahr
Quelle: Bundesamt für Statistik (2001) Der Bestand an Personenwagen je 1000 Einwohner hat sich seit 1950 verzehnfacht. Einen starken Anstieg gibt es zwischen 1960 und 1980, der sich in abgeschwächter Form bis in das Jahr 2000 fortsetzt. Damit verbunden ist gleichzeitig ein Zuwachs bei den Fahrleistungen im motorisierten Individualverkehr. Diese sind in Abbildung 31 als Anzahl der jährlich mit Personenwagen zurückgelegten Fahrzeugkilometer dargestellt.
37
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 31
Entwicklung der PW-Fahrleistungen in der Schweiz
Fahrleistung der PW [Mio. Fz-km]
50000
40000
30000
20000
10000
0 1950
1960
1970
1980
1990
2000
Jahr
Quelle: Bundesamt für Statistik (2002a) Die PW-Fahrleistungen haben sich ebenso wie der bevölkerungsbezogene Bestand an Personenwagen seit 1960 in etwa verfünffacht. Beide Grössen weisen eine weiterhin ansteigende Tendenz in zwar abgeschwächter Form auf. Angaben zum entsprechenden PW-Führerausweisbesitz liegen nicht vor. Abbildung 32 zeigt die Anzahl der jährlich durch die Schweizerischen Bundesbahnen verkauften Halbtax- und Generalabonnemente seit 1975. Mit der Einführung eines einheitlichen Preissystems im Jahr 1987 hat der Verkauf der Halbtaxabonnemente deutlich zugenommen. Im folgenden treten dann einige Schwankungen bei der Anzahl der jährlich verkauften Halbtaxabonnemente auf. Im Jahr 2000 liegt deren Anzahl bei knapp 2 Millionen. Das Generalabonnement wird verstärkt seit Mitte der 80er Jahre mit anhaltend steigender Tendenz genutzt.
38
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 32
Entwicklung des Besitzes von Halbtax- und Generalabonnementen in der Schweiz
2500000
Anzahl
2000000
Halbtax (altes Preissystem) Halbtax (einheitliches Preissystem) Generalabonnement
1500000
1000000
500000
0 1975
1980
1985
1990
1995
2000
Jahr
Quelle: Schweizerische Bundesbahnen (2002) Abschliessend ist in Abbildung 33 die Entwicklung des Preisindexes seit 1972 für den Personenverkehr insgesamt sowie getrennt für den öffentlichen und individuellen Verkehr dargestellt. Während des betrachteten Zeitraumes ist eine wesentliche Teuerung im Personenverkehr festzustellen. Seit ungefähr 1990 ist dabei der öffentliche Verkehr gegenüber dem individuellen Verkehr deutlich teurer geworden. In diesem Zusammenhang zeigt Abbildung 34 die Entwicklung der nominalen Treibstoffpreise während der letzten Jahrzehnte. Diese sind trotz gewisser Schwankungen ebenfalls stetig angestiegen.
39
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 33
Entwicklung der Preisindizes im Verkehr in der Schweiz 300
250
Preisindex
200
150
Personenverkehr 100
Öffentlicher Verkehr 50
Individueller Verkehr
0 1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
Jahr
Quelle: Abay & Meier (2000)
Abbildung 34
Entwicklung der nominalen Treibstoffpreise in der Schweiz
Mittlere Treibstoffpreise [CHF/l]
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
Bleifrei 95 Bleifrei 98
0.40
Diesel Super
0.20
Normalbenzin -
1950
1955
1960
1965
1970
1975
Jahr
Quelle: Touring Club Schweiz (2002)
40
1980
1985
1990
1995
2000
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
6 6.1
Modellierung Beschreibung der Vorgehensweise
Modellierung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen
Zur Schätzung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen werden diskrete Entscheidungsmodelle in Form des multinominalen Logit Modells verwendet. Dieses Modell beruht auf der Annahme der Nutzenmaximierung. Das heisst, es wird davon ausgegangen, dass eine Person q aus einer endlichen Anzahl verschiedener, sich ausschliessender Alternativen j diejenige mit dem höchsten Nutzen wählt (Maier und Weiss, 1990; Ben-Akiva und Lerman, 1985). Der Nutzen U ergibt sich dabei anhand der folgenden Funktion: U jq = V jq + ε jq ,
mit Vjq als dem deterministischen Teil und εiq als dem stochastischen Teil der Nutzenfunktion. Der systematische Nutzen Vjq berechnet sich aus den Eigenschaften der Person und der Situation sowie aus den Merkmalen der Alternativen: Vjq = α j + ∑ β k '' jp k ''q + ∑ β k ' j s k 'q + ∑ β kj x kjq
.
Für den zufälligen Teil der Nutzenfunktion nimmt man an, dass dieser unabhängig identisch Gumbel-verteilt ist. Dabei wird die Alternative i mit dem grössten Nutzen ausgewählt: Uiq ≥ U jq
.
Beim multinominalen Logit Modell ergibt sich die Auswahlwahrscheinlichkeit aus dem Nutzen einer Alternative in Relation zur Summe aller anderen Alternativen: Piq =
e
Viq
∑e
Vjq
.
41
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Im Rahmen der Modellschätzung werden die Parameter β mittels des Verfahrens der Maximum-Likelihood-Methode bestimmt, und zwar so, dass die beobachteten Entscheidungen mit der grössten Wahrscheinlichkeit reproduziert werden. Die Modellschätzung erfolgt unter Anwendung der Software BIOGEME, welche von Michel Bierlaire entwickelt wurde (Bierlaire, 2003).
Modellierung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen
Ein grundlegendes Problem der Modellierung der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen besteht darin, ein Modell zu finden, in dem die vier zur Verfügung gestellten Mikrozensen gleichzeitig genutzt werden können. Diese Eigenschaft wird durch eine binäre Variable nachgebildet, deren Parameter den Unterschied zwischen dem Wegekonzept der Mikrozensen 1984 und 1989 und dem Etappenkonzept der Jahre 1994 und 2000 abbildet. Das Wegekonzept liefert für PW- und ÖV-Distanzen prinzipbedingt etwas längere Distanzen und deutlich längere PW- und ÖV-Tagesfahrtzeiten als ein theoretisches Etappenkonzept der selben Mikrozensus-Befragungen. Die Bildung des Hauptverkehrsmittels eines Weges ordnet die zusätzlichen Distanzen und Reisezeiten eines Verkehrsmittels niedrigerer Ordnung dem Hauptverkehrsmittel zu. Beispielsweise werden zu Fuss zurückgelegte Distanzen und Zeiten zum Bahnhof dem Verkehrsmittel ÖV hinzugefügt, da nur aggregierte Distanz- und Reisezeitinformationen vorliegen. Dies wird durch die Variable Wege-/ Etappenkonzept ausgeglichen. Als Modellform für die Nutzungsintensität wird die lineare Regression mit folgender Form gewählt: • lineares Modell, Distanz:
d = bd1X1 + bd2X2 + ... + bdnXn + cd
• lineares Modell, Fahrtzeit:
t = bt1X1 + bt2X2 + ... + btnXn + ct
Variablenbezeichnungen: d t Xl bl c
Tagesdistanz in km Tagesfahrtzeit in min unabhängige Variable, Index l Koeffizient dieses Modells zur Variable Xl Modellkonstante
Die Koeffizienten bl werden mit der Methode der kleinsten Residuenquadrate berechnet.
42
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Im Rahmen der Modellierung werden sowohl für die mittleren Tagesdistanzen als auch für die Tagesfahrtzeiten die gleichen Einflussgrössen zur Bestimmung der Modellparameter angewendet. Es werden dabei die Werte für die folgenden vier Verkehrsmittelkategorien geschätzt: • Fahrten mit Personenwagen: PW-Fahrten als Fahrer und PW-Fahrten als Mitfahrer • Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln: Fahrten mit Bahn, Tram, Postauto, Bus, Schiff und Zahnrad-, Seilbahnen • Langsamer Verkehr: Fahrten mit Velo und Fusswege Die ermittelten Tagesdistanzen und -fahrtzeiten der Personen werden mit dem in den Mikrozensen angegebenen Personengewicht gewichtet, um eine repräsentative Stichprobe für die Regression zu simulieren.
Modellierung des Besetzungsgrades
Als Datenbasis für die Modellierung des Besetzungsgrades werden die Mikrozensen zum Verkehrsverhalten der Jahre 1984, 1994 und 2000 verwendet. Im Mikrozensus 1989 befinden sich keine Angaben, ob ein Weg als Fahrer oder Mitfahrer in einem Personenwagen zurückgelegt wird. Eine lineare Regression als Modellform, die den Besetzungsgrad einer PWEtappe oder eines PW-Weges direkt schätzt, erweist sich als nicht stabil. Mit geänderten Soziodemographien im Prognosedatensatz haben sich für einige Bevölkerungsgruppen negative Besetzungsgrade ergeben, die nicht verwertbar sind. Die Schätzung der Wahrscheinlichkeit, Fahrer oder Mitfahrer einer PW-Fahrt zu sein, liefert hingegen ein stabiles Modell. Der Wertebereich dieses Ansatzes liegt zwischen Eins und theoretisch unendlich. Negative und somit nicht sinnvolle Ergebniswerte werden durch die Modellform ausgeschlossen. Zur Ermittlung der Anzahl der Fahrer bzw. Mitfahrer werden binäre logistische Modelle (multinominale Logit Modelle) zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit geschätzt, dass eine Person ein Fahrer bzw. ein Mitfahrer ist: 1 , P( Mitfahrer ) = 1 − P( Fahrer ) , 1 + e −V Nutzen V ( Fahrer ) = b1 X 1 + ... + bn X n + c , V ( Mitfahrer ) := 0 .
P ( Fahrer ) =
43
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Aus dem in der Prognose ermittelten Verhältnis der Mitfahrer zu den Fahrern wird der Besetzungsgrad berechnet. Es werden sechs Modelle für den Besetzungsgrad getrennt nach Fahrtzwecken geschätzt: •
Alle Fahrtzwecke
•
Pendler
•
Nutzfahrt
•
Einkauf
•
Freizeit
•
Sonstige Fahrten oder Service
Diese Kategorien stellen eine Vereinigung der unterschiedlichen Fahrtzweckbeschreibungen in den genutzten Mikrozensen dar. Der Besetzungsgrad wird für alle Fahrtzwecke in einem eigenen Modell geschätzt, da die Verteilungen der Fahrtzwecke im gesamten erhobenen Verkehr zwischen den Mikrozensen variieren. Um von einem veränderten Besetzungsgrad einer Kategorie auf die Auswirkungen auf den mittleren Besetzungsgrad zu schliessen, muss die Verteilung der einzelnen Kategorien am Gesamtverkehrsaufkommen bekannt sein. Die Modellschätzung erfolgt auf Personenebene.
6.2
Beschreibung der Daten
Als Grundlage für die Modellierung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen dient der Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000, während für die Modellierung der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen und des Besetzungsgrades die Mikrozensen der Jahre 1984, 1989, 1994 und 2000 verwendet werden. Die verwendeten Variablen umfassen zum einen Variablen zur Beschreibung der Personen. Dies sind demographische, sozio-demographische und sozio-ökonomische Angaben wie
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Alter, Geschlecht, Erwerbstätigkeit und monatliches Haushaltseinkommen sowie der Besitz von Mobilitätswerkzeugen. Weitere Variablen, welche die Wohnortgemeinden der befragten Personen näher beschreiben, kommen vom Bundesamt für Statistik sowie vom Bundesamt für Raumentwicklung. Dies betrifft die Grösse der Gemeinde in Form der Anzahl der Einwohner. Für die vier grössten Städte der Schweiz Zürich, Basel, Bern und Genève wird eine binäre Variable eingeführt. Diese wird für die vier Städte gleich Eins und ansonsten gleich Null gesetzt. Hinsichtlich der verkehrlichen Raumgliederung erfolgt eine Einteilung anhand der sechs Raumtypen Verkehr. Die entsprechenden Erläuterungen und eine Darstellung dazu sind in Kapitel 4.3 zu finden. Des weiteren werden die Gemeinden anhand ihrer Lage innerhalb der Schweiz sechs Grossregionen zugeordnet, welche in Abbildung 35 auf Grundlage der Kantone dargestellt sind (Schuler, 1997).
Abbildung 35
Grossregionen der Schweiz
Quelle: Schuler (1997)
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Netzmodelle des ÖV und IV bilden die Grundlage zur Ermittlung der durchschnittlichen Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Personenverkehr. Zur Beschreibung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen werden die gefahrenen Kilometer und Fahrzeiten in Minuten an dem Befragungstag der Personen aus den Mikrozensen 1984, 1989, 1994 und 2000 ausgewertet. Als Mobilitätswerkzeuge werden Personenwagen (PW), öffentlicher Verkehr (ÖV), langsamer Verkehr (LV) und sonstiger Verkehrsmittel (SV) unterschieden. Es werden in der Analyse nur die Mobilitätswerkzeuge PW, ÖV und LV näher betrachtet, da die Diversität der sonstigen Verkehrsmittel keine verlässlichen Aussagen zulässt. Die Hauptverkehrsmittel werden im genutzten Mikrozensus 1984 aus den gegebenen Angaben nach Tabelle 3 ermittelt. Da es sich um die Hauptverkehrsmittel handelt und beispielsweise der Zugang mit langsamen Verkehrsmitteln zum ÖV als reiner ÖV gewertet wird, ergeben sich bei den Mikrozensen mit Wegekonzept systematisch längere zurückgelegte Strecken als bei den Mikrozensen mit Etappenkonzept.
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Tabelle 3
Verkehrsmittelangaben der Mikrozensen 1984, 1994 und 2000
Kategorie langsamer Verkehr Personenwagen öffentlicher Verkehr
2000
1994
1984
zu Fuss
zu Fuss
zu Fuss
Velo
Velo
Velo
Auto als Fahrer
Auto als Fahrer
Auto als Fahrer
Auto als Mitfahrer
Auto als Mitfahrer
Auto als Mitfahrer
Bahn
Bahn
Bahn
Postauto
Postauto
Postauto
Bus
Bus
Tram
Tram
Schiff
Schiff
Zahnrad-, Seilbahn
Seilbahn
Tram/Bus
ÖV kombiniert Velo etc. und ÖV Auto und ÖV IV, ÖV kombiniert sonstige Verkehrsmittel
übrige kombinierte Mofa
Mofa
Mofa
Motorrad, Fahrer
Motorrad als Fahrer
Motorrad
Motorrad, Mitfahrer
Motorrad, Mitfahrer
Taxi
Taxi
Reisecar
Reisecar
Lastwagen
Lastwagen
Flugzeug
Flugzeug
Kleinmotorrad
IV kombiniert Ski Sportgeräte Traktor Anderes
Anderes
Anderes
keine Angabe
keine Angabe
k. A./übersprungen
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Die Daten der Mikrozensen vor 1994 sind anhand des Wegekonzeptes erhoben, die ab 1994 anhand des Etappenkonzeptes. Der Weg wird über den Zweck definiert, wohingegen ein Weg aus mehreren Etappen bestehen kann, die über das genutzte Verkehrsmittel definiert sind. In Abbildung 36 sind diese beiden Konzepte graphisch dargestellt. Abbildung 36
Wege- und Etappenkonzept (ohne Fusswegetappen)
Die Mikrozensen ab 1994 liefern genaue Informationen über die zurückgelegte Distanz und Fahrtzeit für jedes Verkehrsmittel. In den davor liegenden Mikrozensen stehen diese Informationen nicht verkehrsmittelgenau zur Verfügung, so dass für jeden Weg nur das Hauptverkehrsmittel ermittelt wird. Im Rahmen der Modellierung der Nutzungsintensität werden die Wege bzw. Etappen der Mikrozensen für jede der zu ihrem Tagesverhalten interviewten Person nach den Verkehrsmitteln summiert. Es ergeben sich personenfeine Angaben über Tagesfahrtzeiten und distanzen. In Abbildung 37 und Abbildung 38 sind die mittleren Tagesdistanzen und Reisezeiten der Mikrozensen 1984 bis 2000 dargestellt. Zur Ermittlung werden die Werte jeder Person mit dem Personengewicht gewichtet, eine Korrektur der Distanzen und Zeiten aufgrund der unterschiedlichen Erhebungskonzepte wird an dieser Stelle nicht vorgenommen.
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Abbildung 37
Analyse der Mikrozensen 1984-2000, mittlere Tagesfahrtzeiten in min
50 PW Fahrtzeit (MZ) Langs. Verkehr Fahrtz. (MZ) ÖV Fahrtzeit (MZ)
45 40
Tagesfahrtzeit
35 30 25 20 15 10 5 0 1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
Jahr
Abbildung 38
Analyse der Mikrozensen 1984-2000, mittlere Tagesdistanzen in km
35 PW Dist. (MZ)
30
ÖV Dist. (MZ) Langs. Verkehr Dist. (MZ)
Tagesdistanz
25
20
15
10
5
0 1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
Jahr
6.3
Modellierung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen
Die Modellierung der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen erfolgt sukzessiv. Das heisst, zuerst wird der Führerausweisbesitz modelliert und darauf aufbauend dann der Personenwagenbesitz. Der ÖV-Abonnementbesitz wird unter Berücksichtigung des Besitzes von Führerausweisen und Personenwagen geschätzt. Diese beiden Variablen fliessen dementsprechend mit in die Modelle ein. Als Grundlage für die Parameterschätzung werden nur Personen berücksichtigt, die 18 Jahre alt sind oder älter.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
6.3.1
Führerausweisbesitz und Personenwagenverfügbarkeit
Zuerst wird der Besitz von Führerausweisen als Grundlage für die anderen Mobilitätswerkzeuge modelliert. Die entsprechenden Ergebnisse der Schätzung des multinominalen Logit Modells sind in Tabelle 4 dargestellt. Für alle Einflussgrössen, die in das Modell aufgenommen wurden, sind die Parameter sowie das Ergebnis des t-Testes angegeben. Dabei sind die signifikanten Variablen schwarz und die nicht signifikanten Variablen grau gekennzeichnet. Letztere umfassen Einflussgrössen, die im Rahmen der Prognose von grosser Bedeutung sind, wie z. B. die Reisezeiten zum zugeordneten Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Personenverkehr. Gleichzeitig sind die entsprechenden t-Werte relativ hoch. Tabelle 4
Modell für den Führerausweisbesitz für Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Einflussgrösse
Parameter
t-Test
Alter Alter * Alter Männlich Alter * Männlich
+ 0.16556 – 0.00192 – 0.21447 + 0.02808
+ 29.16 – 32.81 – 2.22 + 15.06
Erwerbstätigkeit
+ 0.57460
+ 13.04
Monatliches Haushaltseinkommen / 1000 [CHF] Logarithmiertes monatliches Haushaltseinkommen
+ 0.05057 + 0.40779
+ 3.33 + 5.13
Bevölkerung der Wohnortgemeinde / 1000 [Einwohner] Logarithmierte Bevölkerung der Wohnortgemeinde
+ 0.00171 – 0.19776
+ 3.33 – 10.13
Grosszentrum
– 0.21107
– 1.91
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: (kategoriell) G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
+ 0.21902 + 0.15032 + 0.13015 + 0.09157 + 0.20549
+ 2.20 + 1.64 + 1.25 + 1.00 + 2.16
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV [min] Reisezeit zum Mittelzentrum im IV [min] Reisezeit im ÖV * Reisezeit im IV
+ 0.00241 + 0.00444 – 0.00003
+ 1.75 + 1.14 – 2.50
Konstante
– 4.43787
– 7.08
N = 25318 Personen Null Log-Likelihood = – 17353.6 Final Log-Likelihood = – 9760.6 Likelihood Ratio Test = 15186.0 ρ2 = 0.438
50
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Der Einfluss von Alter und Geschlecht auf den Besitz des Führerausweises ist in Abbildung 39 als aggregierter systematischer Nutzen in Abhängigkeit vom Alter getrennt für die beiden Geschlechter dargestellt. Abbildung 39
Systematischer Nutzen von Alter und Geschlecht für das Modell zum Führerausweisbesitz
25 Alter Alter * Alter Männlich Alter * Männlich Männer Frauen
20
Systematischer Nutzen
15 10 5 0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-5 -10 -15 -20 -25
Alter in Jahren
Der systematische Nutzen infolge der Variablen Alter und Geschlecht nimmt sowohl für Männer als auch für Frauen bis zu einem Alter von ca. 45 bis 50 Jahren zu und mit weiter ansteigendem Alter wieder ab. Er wird für weibliche Personen ab ungefähr 85 Jahren und für männliche Personen ab ungefähr 100 Jahren negativ. Die Kurve der Frauen weist einen flacheren Verlauf als die der Männer auf. Das heisst, für Frauen ergibt sich insgesamt ein geringerer Nutzen im Bezug auf den Führerausweisbesitz. Die Erwerbstätigkeit besitzt einen sehr starken positiven Einfluss auf den Besitz von Führerausweisen. Dieser steigt also mit zunehmender Erwerbstätigkeit an. Das gleiche gilt für das monatliche Einkommen der Haushalte. Die Grösse der Wohnortgemeinde der befragten Personen in Form der Anzahl der Einwohner wirkt sich insgesamt negativ auf den Besitz aus. So besitzen Personen, die direkt in den Grosszentren wohnen, weniger Führerausweise. Bezüglich der Gliederung der Schweiz in Grossregionen weisen die fünf anderen Grossregionen gegenüber der Referenzkategorie, dem Tessin, einen höheren Führerausweisbesitz 51
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
auf. Längere Reisezeiten zum der Wohnortgemeinde zugeordneten Mittelzentrum sowohl im öffentlichen als auch im privaten Verkehr erhöhen insgesamt die Wahrscheinlichkeit, einen Führerausweis zu besitzen. Die angegebenen Werte für die Log-Likelihood sind die Ergebnisse der MaximumLikelihood-Schätzung und dienen als Mass für deren Güte. Die Null-Log-Likelihood ist dabei die Log-Likelihood, wenn alle Parameter Null sind, und die Final-Log-Likelihood die des geschätzten Modells. Der Likelihood-Ratio-Index ρ2 beträgt 0.438. Der Führerausweisbesitz lässt sich mit Hilfe des Modells also relativ gut vorhersagen. Die Anwendung des geschätzten Modells auf den Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 ergibt die folgenden Übereinstimmungen und Abweichungen zwischen der beobachteten und vorhergesagten Anzahl von Führerausweisen:
ja
nein
ja
16542
3290
19832
nein
beobachtet
vorhergesagt
2948
2538
5486
19490
5828
25318
Insgesamt werden dementsprechend 75.4% der Beobachtungen korrekt vorhergesagt. Tabelle 5 zeigt die Ergebnisse der Modellschätzung zur Personenwagenverfügbarkeit. Ein Personenwagen gilt in diesem Zusammenhang als verfügbar, wenn das Verhältnis der Anzahl der Personenwagen zur Anzahl der Führerausweise in einem Haushalt grösser bzw. gleich 0.5 ist. Als weitere Bedingung gilt, dass die betreffende Person einen Führerausweis besitzt. Für die einzelnen Einflussgrössen sind die Modellparameter sowie der Wert des t-Testes angegeben.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 5
Modell für die Personenwagenverfügbarkeit, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Einflussgrösse
Parameter
t-Test
Alter Alter * Alter Männlich Alter * Männlich
+ 0.03495 – 0.00027 – 0.38874 + 0.01153
+ 3.88 – 2.78 – 2.83 + 3.87
Erwerbstätigkeit
+ 0.17516
+ 2.79
Monatliches Haushaltseinkommen / 1000 [CHF] Logarithmiertes monatliches Haushaltseinkommen
+ 0.11112 – 0.33972
+ 9.64 – 6.39
Führerausweisbesitz (ja =1, nein = 0)
+ 8.13283
+ 32.14
Bevölkerung der Wohnortgemeinde / 1000 [Einwohner] Logarithmierte Bevölkerung der Wohnortgemeinde
+ 0.00163 – 0.46268
+ 2.77 – 15.59
Grosszentrum
– 0.30693
– 2.37
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: (kategoriell) G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
– 0.79465 – 0.50262 – 0.57880 – 0.54670 + 0.01439
– 4.56 – 2.98 – 3.22 – 3.23 + 0.08
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV [min] Reisezeit zum Mittelzentrum im IV [min] Logarithmierte Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV Logarithmierte Reisezeit zum Mittelzentrum im IV
+ 0.00575 – 0.01437 – 0.19842 + 0.18879
+ 1.92 – 3.05 – 2.89 + 2.27
N = 25318 Personen Null Log-Likelihood = – 17353.6 Final Log-Likelihood = – 6132.3 Likelihood Ratio Test = 22442.6 ρ2 = 0.647
Die Darstellung des systematischen Nutzens in Abbildung 40 zeigt den Einfluss von Alter und Geschlecht auf die Verfügbarkeit von Personenwagen.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 40
Systematischer Nutzen von Alter und Geschlecht für das Modell zur Personenwagenverfügbarkeit
5 Alter Alter * Alter Männlich Alter * Männlich Männer Frauen
4
Systematischer Nutzen
3 2 1 0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-1 -2 -3 -4 -5
Alter in Jahren
Das Alter besitzt für die jüngeren, mittleren und teilweise auch für die älteren Jahrgänge einen positiven Einfluss. Das Maximum des systematischen Nutzens wird bei den männlichen Personen im Alter von ca. 85 Jahren und bei den weiblichen Personen im Alter von ca. 65 Jahren erreicht. Im Vergleich zum Führerausweisbesitz liegt das Maximum bei der Personenwagenverfügbarkeit weiter rechts. Dies deutet darauf hin, dass die Schwelle zum Erwerb eines Führerausweises gegenüber dem Erwerb eines Personenwagens mit zunehmendem Alter stärker steigt. Frauen weisen bis zum Alter von 30 bis 35 Jahren einen höheren systematischen Nutzen infolge von Alter und Geschlecht bei der Personenwagenverfügbarkeit auf. Erwerbstätigkeit und monatliches Haushaltseinkommen haben wie schon beim Besitz von Führerausweisen einen positiven Einfluss auf die Verfügbarkeit von Personenwagen. Der Führerausweisbesitz selbst bestimmt die Personenwagenverfügbarkeit erwartungsgemäss in sehr starkem Umfang. Die Variablen, welche die jeweilige Wohnortgemeinde hinsichtlich ihrer Grösse beschreiben, zeigen ähnliche Einflüsse wie schon beim Führerausweisbesitz. Anders verhält sich dies im Bezug auf die Lage der Gemeinde in der Schweiz. So ist die Verfügbarkeit von Personenwagen in den anderen Grossregionen, ausser in der Region um
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
den Genfer See, im Vergleich zum Tessin deutlich geringer. Eine Erhöhung der Reisezeit zum Mittelzentrum führt entgegen den Erwartungen für den öffentlichen Verkehr zu einer Abnahme und für den privaten Verkehr zu einer Zunahme der Verfügbarkeit von Personenwagen. Mit ρ2 gleich 0.647 ist das Modell zur Personenwagenverfügbarkeit noch aussagekräftiger als das Modell zum Führerausweisbesitz. Im folgenden ist wiederum der Vergleich zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten für den Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 dargestellt. Dabei handelt es sich um die über alle Personen addierten Wahrscheinlichkeiten, über einen Personenwagen verfügen zu können:
ja
nein
ja
12604
5053
17657
nein
beobachtet
vorhergesagt
2873
4788
7661
15477
9841
25318
Dementsprechend wird für 68.7% der im Mikrozensus befragten Personen die Verfügbarkeit von Personenwagen richtig berechnet. Die Anpassungsgüte des Modells ist damit geringer als beim Führerausweisbesitz.
6.3.2
Besitz von ÖV-Abonnementen
In Tabelle 6 sind im Rahmen des Besitzes von ÖV-Abonnementen die Ergebnisse der Modellschätzung zum Halbtaxabonnementbesitz dargestellt. Für die aufgenommenen Einflussgrössen ist die Grösse des Parameters und der Wert des t-Testes angegeben.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 6
Modell für den Halbtaxabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Einflussgrösse
Parameter
t-Test
Alter Alter * Alter Männlich
+ 0.04684 – 0.00030 – 0.29180
+ 10.11 – 6.36 – 9.96
Erwerbstätigkeit
– 0.07513
– 2.06
Monatliches Haushaltseinkommen / 1000 [CHF] Logarithmiertes monatliches Haushaltseinkommen
+ 0.03551 + 0.16565
+ 3.33 + 2.52
Führerausweisbesitz (ja =1, nein = 0)
+ 0.21677
+ 3.78
Personenwagenverfügbarkeit (ja =1, nein = 0)
– 0.58330
– 11.59
Logarithmierte Bevölkerung der Wohnortgemeinde
+ 0.08111
+ 4.29
Grosszentrum
– 0.24553
– 3.22
Verkehrliche Raumgliederung: (kategoriell) V1 (Grosszentren) als Referenzkategorie V2 (Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss) V3 (Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss) V4 (Agglomerationsgemeinden) V5 (Ländliche Gemeinden) V6 (Touristische Gemeinden)
– 0.24642 – 0.24850 – 0.15375 – 0.25280 + 0.18289
– 3.18 – 2.82 – 1.72 – 2.64 + 1.40
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: (kategoriell) G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
+ 1.33206 + 1.47928 + 1.43048 + 1.25274 + 0.54584
+ 13.44 + 15.74 + 14.01 + 13.23 + 5.60
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV [min] Reisezeit zum Mittelzentrum im IV [min] Reisezeit im ÖV * Reisezeit im IV Logarithmierte Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV Logarithmierte Reisezeit zum Mittelzentrum im IV
– 0.00469 + 0.02283 – 0.00003 + 0.14256 – 0.22246
– 3.00 + 4.22 – 2.60 + 3.49 – 3.73
Konstante
– 5.13025
– 9.39
N = 25318 Personen Null Log-Likelihood = – 17353.6 Final Log-Likelihood = – 15189.0 Likelihood Ratio Test = 4329.1 ρ2 = 0.125
Das Alter besitzt insgesamt einen positiven Einfluss. Das heisst, dass mit zunehmendem Alter die Wahrscheinlichkeit des Halbtaxabonnementbesitzes ebenfalls steigt. Gleichzeitig besitzen Frauen häufiger ein Halbtaxabonnement als Männer. Erwerbstätigkeit wirkt sich negativ auf
56
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
den Besitz von Halbtaxabonnementen aus, während das monatliche Einkommen des Haushaltes positive Auswirkungen zeigt. Der Besitz eines Führerausweises steht im Gegensatz zur Verfügbarkeit eines Personenwagens in einem positiven Zusammenhang. Dabei ist der Modellparameter für den Führerausweisbesitz deutlich geringer als für die Personenwagenverfügbarkeit. Eine Zunahme der Bevölkerung der Wohnortgemeinde erhöht gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit, ein Halbtaxabonnement zu besitzen. Gegenüber den Grosszentren weisen alle anderen verkehrlichen Raumtypen bis auf die touristischen Gemeinden einen geringeren Besitz auf. Im Vergleich zum Tessin liegt in den anderen fünf Grossregionen der Schweiz der Halbtaxabonnementbesitz deutlich höher. Die Reisezeit zum Mittelzentrum hat im ÖV insgesamt einen positiven Einfluss, während dieser für den Individualverkehr negativ ist. Die Kreuztabelle mit den Werten zum beobachteten und vorhergesagten Besitz von Halbtaxabonnementen zeigt jedoch eine höhere Anpassungsgüte des Modells, da bei dessen Anwendung auf den Mikrozensus 2000 insgesamt 57.4% korrekt vorhergesagt werden:
ja
nein
ja
3665
5375
9040
nein
beobachtet
vorhergesagt
5416
10862
16278
9081
16237
25318
Tabelle 7 zeigt die Parameter sowie die Ergebnisse des t-Testes für die Variablen des Modells zum Besitz von Generalabonnementen.
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Tabelle 7
Modell für den Generalabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Einflussgrösse
Parameter
t-Test
Alter Alter * Alter Alter * Männlich
– 0.08576 + 0.00075 + 0.00855
– 11.06 + 9.35 + 7.35
Erwerbstätigkeit
– 0.11409
– 1.64
Monatliches Haushaltseinkommen / 1000 [CHF]
+ 0.06379
+ 8.05
Führerausweisbesitz (ja =1, nein = 0)
+ 0.41207
+ 5.00
Personenwagenverfügbarkeit (ja =1, nein = 0)
– 1.58491
– 20.96
Logarithmierte Bevölkerung der Wohnortgemeinde
+ 0.17163
+ 5.97
Grosszentrum
– 0.18681
– 1.74
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: (kategoriell) G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
+ 0.60686 + 0.35624 + 0.31991 + 0.86164 + 0.44419
+ 3.09 + 1.88 + 1.56 + 4.62 + 2.30
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV [min] Reisezeit zum Mittelzentrum im IV [min] Reisezeit im ÖV * Reisezeit im IV Log. Reisezeit im ÖV * Log. Reisezeit im IV
– 0.00934 – 0.02940 + 0.00009 + 0.08500
– 2.64 – 2.35 + 2.65 + 2.73
Konstante
– 2.71831
– 7.66
N = 25318 Personen Null Log-Likelihood = – 17353.6 Final Log-Likelihood = – 5164.9 Likelihood Ratio Test = 24377.4 ρ2 = 0.702
Auf den Besitz von Generalabonnementen wirkt sich das Alter insgesamt negativ aus. Dabei weisen Männer eine höhere Wahrscheinlichkeit für deren Besitz auf. Die weiteren Einflussgrössen zur Beschreibung der Personen zeigen die gleichen Tendenzen wie schon im Modell zum Halbtaxabonnementbesitz. Dies gilt auch für die Variablen, welche die Grösse und Lage der Wohnortgemeinde der Personen beschreiben. Der Einfluss der Reisezeiten zum Mittelzentrum ist im öffentlichen und privaten Verkehr insgesamt negativ. Der Likelihood-Ratio-Index ρ2 ist mit 0.702 sehr hoch.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Bei einer Anwendung des geschätzten Modells auf den Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 ergeben sich die folgenden Übereinstimmungen und Abweichungen für den Generalabonnementbesitz:
ja
nein
ja
136
1499
1635
nein
beobachtet
vorhergesagt
1328
22355
23683
1464
23854
25318
Insgesamt werden dementsprechend 88.8% der Beobachtungen korrekt vorhergesagt. In Tabelle 8 sind die Ergebnisse der Modellschätzung zum Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen dargestellt. Alter und Geschlecht besitzen einen negativen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Besitzes von diesen Abonnementen, während sich die Erwerbstätigkeit und das monatliche Einkommen positiv darauf auswirken. Sowohl der Besitz eines Führerausweises als auch die Verfügbarkeit eines Personenwagens führen zur Abnahme des Jahres-, Monats- und Wochenabonnementbesitzes. Die Grösse der Wohnortgemeinde wirkt sich insgesamt positiv aus. Personen, die in den Grosszentren leben, besitzen eher eines der Abonnemente. Dies gilt vor allem auch gegenüber den anderen verkehrlichen Raumtypen. In der Grossregion Tessin ist die Wahrscheinlichkeit für den Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen gegenüber der restlichen Schweiz am geringsten. Eine Erhöhung der Reisezeiten zum Mittelzentrum ist für den ÖV positiv und für den IV negativ.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 8
Modell für den Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitz, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Einflussgrösse
Parameter
t-Test
Alter Alter * Alter Männlich Alter * Männlich
– 0.07250 + 0.00060 – 0.41467 + 0.00360
– 11.63 + 9.46 – 3.84 + 1.61
Erwerbstätigkeit
+ 0.25824
+ 4.77
Logarithmiertes monatliches Haushaltseinkommen
+ 0.08719
+ 2.31
Führerausweisbesitz (ja =1, nein = 0)
– 0.17739
– 2.61
Personenwagenverfügbarkeit (ja =1, nein = 0)
– 1.09045
– 17.44
Bevölkerung der Wohnortgemeinde / 1000 [Einwohner] Logarithmierte Bevölkerung der Wohnortgemeinde
– 0.00114 + 0.26019
– 2.30 + 7.19
Grosszentrum
+ 0.28511
+ 2.56
Verkehrliche Raumgliederung: (kategoriell) V1 (Grosszentren) als Referenzkategorie V2 (Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss) V3 (Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss) V4 (Agglomerationsgemeinden) V5 (Ländliche Gemeinden) V6 (Touristische Gemeinden)
– 0.45724 – 0.15884 – 0.27696 – 1.00931 – 0.61128
– 4.27 – 1.37 – 2.19 – 6.75 – 2.47
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: (kategoriell) G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
+ 0.20729 + 0.93631 + 0.67846 + 0.72009 + 0.42226
+ 1.28 + 6.37 + 4.22 + 4.83 + 2.80
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV [min] Reisezeit zum Mittelzentrum im IV [min] Reisezeit im ÖV * Reisezeit im IV Log. Reisezeit im ÖV * Log. Reisezeit im IV
– 0.00512 – 0.05281 + 0.00013 + 0.13136
– 1.70 – 4.43 + 3.77 + 4.51
Konstante
– 3.03342
– 5.78
N = 25318 Personen Null Log-Likelihood = – 17353.6 Final Log-Likelihood = – 8042.5 Likelihood Ratio Test = 18622.2 ρ2 = 0.537
60
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die Kreuztabelle zeigt den Vergleich zwischen der beobachteten und vorhergesagten Anzahl von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen für den Mikrozensus 2000:
ja
nein
ja
736
2715
3451
nein
beobachtet
vorhergesagt
2463
19404
21867
3199
22119
25318
Bei der Anwendung des geschätzten Modells werden insgesamt 79.5% richtig berechnet.
6.4
Modellierung der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen
Für die Modellierung der Nutzungsintensität werden die folgenden elementaren Einflussgrössen verwendet: •
Alter (Funktion: f(Alter) = ln(Alter + 1))
•
Kohortengruppe (Gruppierung in 10-Jahresschritten)
•
Interaktion zwischen Kohortengruppe und Alter
•
Geschlecht
•
Erwerbstätigkeit
•
verkehrliche Gliederung in 14 Kategorien
•
Grossregionen
•
Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum im öffentlichen und privaten Verkehr
•
Jahrestrend (Funktion: f(Jahr) = 2030 – Jahr)
•
Wege-/ Etappenkonzept
•
Führerausweisbesitz (aus Mobilitätswerkzeugschätzung)
61
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
•
PW-Verfügbarkeit/ Besitz (aus Mobilitätswerkzeugschätzung)
•
Abonnementbesitz für den öffentlichen Verkehr (aus Mobilitätswerkzeugschätzung)
Das Alter, die Reisezeiten zum Ober- und Mittelzentrum sowie der Jahrestrend sind skalare Grössen. Die übrigen Variablen sind kategorielle Variablen, die jeweils nur einen Zustand annehmen. Die Koeffizienten dieser kategoriellen Variablen beziehen sich dabei auf einen Basiszustand. Die Einflussgrösse Alter wird in logarithmierter Form angewandt, da das Alter keinen linearen Einfluss auf das Verhalten bezüglich der Nutzung der Mobilitätswerkzeuge hat. Der Jahrestrend stellt eine lineare Funktion dar, die durch die Formel "Jahrestrend = 2030 – aktuelles Jahr" beschrieben wird. Für die Schätzung bedeutet dies beispielsweise, dass der Jahrestrend für das Jahr 1984 den Wert 46 annimmt und für die Prognose für das Jahr 2020 den Wert 10. Der Trend gibt somit die Anzahl der Jahre vor 2030 an, so dass ein negativer Koeffizient für den Jahrestrend einem positiven Einfluss im Jahresverlauf gleichkommt. Durch den Jahrestrend werden zeitliche Entwicklungen abgebildet, die nicht direkt Einflussgrössen zugewiesen werden können. Dies können allgemeine politische, wirtschaftliche und soziale Tendenzen sein. Für die Variable verkehrliche Gliederung werden multiplikative Interaktionen mit dem Führerausweisbesitz bzw. der Personenwagenverfügbarkeit im Modell verwendet. Die Interaktion der Variablen liefert signifikante Einflussgrössen, durch die die Modellgüte erhöht wird. In Tabelle 9 bis Tabelle 11 sind die ermittelten unabhängigen Variablen für die mittleren Tagesdistanzen mit deren Koeffizienten für die Verkehrsmittelkategorien dargestellt. In der ersten Spalte ist der Variablenname aufgeführt. Bei kategoriellen Variablen ist in der zweiten Spalte die Kategorie aufgeführt und bei Interaktionen die zweite Kategorie in der dritten Spalte. Die Basiskategorien, auf die sich die Unterschiede der kategoriellen Variablen beziehen, sind mit dem Wort "Basis" gekennzeichnet. Die letzen beiden Spalten enthalten die zugehörigen Koeffizienten und deren Ablehnungssignifikanz. Die Koeffizienten der Regressionen zeigen erwartete Vorzeichen und die Grössenordnungen erscheinen plausibel. Wie die Analyse der Mikrozensen gezeigt hat, besitzen Frauen im Durchschnitt weniger Führerausweise und sie sind weniger mobil. Dies ergibt einen negativen Koeffizienten für alle Tagesdistanzkategorien für die Variable Geschlecht gleich "weiblich". Der Führerausweisbesitz hat einen positiven Einfluss auf die PW-Distanzen und den
62
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
langsamen Verkehr sowie einen negativen auf ÖV-Distanzen. Da momentan und in Zukunft der Führerausweisbesitz unter erwerbstätigen und mobileren Personengruppen die Regel ist, ist der Zuwachs der Tageskilometerleistung im langsamen Verkehr bei Führerausweisbesitz auf die erhöhte Mobilität zurückzuführen. Die für den öffentlichen Verkehr wichtigen ÖV-Fahrtzeiten zu den Ober- und Mittelzentren zeigen keinen signifikanten Einfluss. Für PW-Distanzen ergeben sich für die Fahrtzeiten zum Mittelzentrum hoch signifikante Koeffizienten, die eine Verminderung der PW-Distanzen bei längeren PW-Fahrtzeiten anzeigen und eine Erhöhung der Distanzen bei längeren ÖV-Fahrtzeiten bewirken. Die letzte Aussage kann zwar nicht allgemein invertiert werden, legt jedoch die Vermutung nahe, dass kürzere ÖV-Reisezeiten zu den Mittelzentren eine Verringerung der PW-Leistungen bewirken. Anhand der Interaktionen der verkehrlichen Gliederung zeigen sich die Unterschiede zwischen den Grosszentren der Schweiz unter den Bedingungen Führerausweisbesitz bzw. PW-Verfügbarkeit als auch zwischen den übrigen Gliederungstypen von Agglomerationen bis touristischen Gemeinden. Die Kohortengruppenanalyse zeigt anschaulich die Verhaltensunterschiede der verschiedenen Jahrgänge, unabhängig vom momentanen Alter. Die Kohortengruppen ab 2000 wurden hinzugefügt, da Personen dieser Gruppen nicht in den Mikrozensen befragt wurden. Für die Prognose wird für die zukünftigen Kohorten angenommen, dass sie sich wie die jüngste Kohorte der Mikrozensen verhält. Die binäre Variable "Etappen/Wege" korrigiert die Unterschiede, die durch die verschiedenen Datenerhebungskonzepte der Mikrozensen entstehen. Bei den ÖV-Distanzen hat diese Variable einen deutlichen und signifikanten Einfluss, da bei Mikrozensen mit Wegekonzept das Hauptverkehrsmittel ÖV angenommen wird, auch wenn innerhalb des Weges beispielsweise ein PW benutzt wird. Es entstehen dadurch systematisch längere Wege, die durch den positiven Wert in der Regression reduziert werden. Für die Ermittlung der Koeffizienten wurden Personen jeden Alters aus den verwendeten Mikrozensen berücksichtigt.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 9
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu M ittelzentrum IV Fahrtzeit zu M ittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu O berzentrum IV Fahrtzeit zu O berzentrum Ö V ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
PW-Tagesdistanzen: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz O stschweiz G raubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne G enève G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
64
PW Tagesdistanz in B 46.5554 3.1868 1.6332 0.8530 -0.5931 1.1645 5.2031 -0.8420 -4.4590 2.6322 0.0000 -6.0474 0.0000 2.6954 0.0000 -18.2884 0.0000 -0.0607 0.0450 -0.0195 0.0034 5.1435 0.9964 -1.2212 0.2974 2.4312 -8.7760 -5.7962 9.0953 -4.2723 -2.0574 -1.4148 -2.0644 1.3128 -0.2512 0.0000 -12.0160 -12.9675 -12.5162 -12.7520 -20.2088 -14.0627 -13.6680 -10.9902 -17.8495 -10.3990 -10.1415 -6.6206 -6.4884 0.0000 -14.6730 0.0000 -14.6352 0.0000 -14.5638 0.0000 -15.0170 0.0000 -9.0598 0.0000 -6.0313 0.0000 -13.5232 0.0000 -14.4611 0.0000 -9.8331 0.0000 -10.7830 0.0000 -10.9992 0.0000 -13.0831 0.0000 -12.0759 0.0000 -9.9340 0.0000 -6.5632 0.0000 -0.1994 -22.1426 -22.0697 -21.5635 -18.6935 -17.6230 -13.6590 -11.2672 -8.5332 -6.8744 -5.6481 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3045 0.0000
km Signifikanz 0.000 0.000 0.089 0.427 0.608 0.406 0.000 0.506 0.000 0.021 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.014 0.001 0.313 0.809 0.001 0.858 0.774 0.954 0.702 0.071 0.338 0.281 0.422 0.679 0.702 0.596 0.709 0.943 Basis 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.002 0.001 0.000 0.000 0.000 0.002 0.002 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.001 Basis 0.002 Basis 0.148 Basis 0.039 Basis 0.000 Basis 0.001 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.001 Basis 0.000 Basis 0.018 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Basis Basis Basis Basis Basis
0.688
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Tabelle 10
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu Mittelzentrum IV Fahrtzeit zu Mittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu O berzentrum IV Fahrtzeit zu O berzentrum Ö V ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
ÖV-Tagesdistanzen: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz O stschweiz G raubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne G enève G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
65
Ö V Tagesdistanz in km B Signifikanz 5.0826 0.5406 0.5470 -0.2086 1.0050 3.2465 1.1278 2.2883 0.1362 0.6722 0.0000 Basis -1.2789 0.0000 Basis -10.1444 0.0000 Basis 6.7658 0.0000 Basis -0.0371 0.0041 -0.0129 -0.0113 3.0816 -5.2396 -9.1453 -8.0145 -2.3170 -13.9235 -2.7620 -0.4350 -7.5146 -2.3679 -4.7714 -4.8692 -4.1336 -3.4217 0.0000 Basis -0.3970 -0.7831 0.0142 -0.3538 -3.1253 3.3796 1.5124 -2.2389 2.0073 3.0986 0.0556 0.8246 1.1943 0.0000 Basis 4.6754 0.0000 Basis 4.4335 0.0000 Basis 5.4378 0.0000 Basis 1.3907 0.0000 Basis 9.7710 0.0000 Basis -0.0478 0.0000 Basis -1.7143 0.0000 Basis 0.2097 0.0000 Basis -3.0084 0.0000 Basis 1.7509 0.0000 Basis 2.4395 0.0000 Basis 2.4242 0.0000 Basis 1.2693 0.0000 Basis -1.5237 0.0000 Basis -1.3564 0.0000 Basis -0.0515 -1.6152 -9.9636 -8.5592 -6.9094 -5.9909 -4.7756 -3.7983 -1.3394 0.1922 3.4972 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis 1.0862 0.0000 Basis
0.220 0.398 0.416 0.781 0.215 0.001 0.112 0.010 0.871 0.399 0.000 0.000 0.000 0.032 0.654 0.339 0.245 0.004 0.179 0.002 0.027 0.602 0.000 0.514 0.941 0.044 0.497 0.066 0.074 0.094 0.166 0.868 0.677 0.995 0.902 0.160 0.208 0.626 0.342 0.332 0.046 0.973 0.574 0.409 0.075 0.002 0.019 0.668 0.000 0.987 0.708 0.932 0.141 0.045 0.023 0.000 0.033 0.448 0.000 0.382 0.703 0.001 0.002 0.007 0.012 0.028 0.052 0.425 0.888 0.002
0.041
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 11
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu M ittelzentrum IV Fahrtzeit zu M ittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu O berzentrum IV Fahrtzeit zu O berzentrum Ö V ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
Tagesdistanzen im langsamen Verkehr: Ergebnisse, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz O stschweiz G raubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne G enève G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
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Tagesdistanz langsam er Verk. B Signifikanz 2.6196 0.5397 0.7714 0.7127 1.1314 0.9834 0.0605 0.1675 -0.1106 0.6400 0.0000 Basis -0.5657 0.0000 Basis -0.4436 0.0000 Basis -0.5956 0.0000 Basis -0.0014 -0.0026 0.0018 0.0003 -0.1876 1.6054 0.1830 0.4898 0.7258 0.3415 0.5287 1.3464 -0.4681 1.0960 0.8933 0.8185 0.7489 0.7551 0.0000 Basis 0.4038 -0.1589 0.2074 0.4984 -0.1123 0.3131 0.1520 0.1892 0.6466 0.1016 0.2328 -0.1608 -0.2258 0.0000 Basis -0.0875 0.0000 Basis 0.9564 0.0000 Basis 0.9669 0.0000 Basis 0.7825 0.0000 Basis 1.2345 0.0000 Basis 0.1225 0.0000 Basis 0.4301 0.0000 Basis 1.6354 0.0000 Basis 0.2485 0.0000 Basis 0.6422 0.0000 Basis 0.5070 0.0000 Basis 0.7802 0.0000 Basis 0.5828 0.0000 Basis 1.0921 0.0000 Basis 0.3774 0.0000 Basis -0.0290 -0.0235 -0.1364 0.0777 0.5640 0.9862 1.0717 1.0811 0.9769 1.4142 1.2311 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis -0.5510 0.0000 Basis
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.593 0.235 0.406 0.000 0.000 0.000 0.052 0.622 0.072 0.393 0.832 0.274 0.010 0.699 0.395 0.306 0.529 0.433 0.153 0.430 0.048 0.031 0.060 0.057 0.055 0.290 0.596 0.573 0.276 0.751 0.464 0.759 0.615 0.050 0.681 0.365 0.491 0.327 0.834 0.000 0.009 0.130 0.000 0.792 0.556 0.000 0.446 0.000 0.003 0.000 0.000 0.001 0.000 0.002 0.972 0.774 0.859 0.166 0.009 0.002 0.001 0.000 0.000 0.000
0.000
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Die Tabelle 12 bis Tabelle 14 zeigen die Einflussgrössen und Koeffizienten für die mittleren Tagesfahrtzeiten nach Verkehrsmittelkategorie. Es wird das gleiche Modell wie für die Schätzung der Tagesdistanzen verwendet, um vergleichbare Ergebnisse zu bekommen. Die Tabellen sind gleich den Ergebnissen der Distanzschätzungen aufgebaut. Da für die mittleren Tagesfahrtzeiten die gleiche Modellform wie für die Tagesdistanzen gewählt wird, lassen sich die Koeffizienten der Einflussgrössen in analoger Weise deuten. Bei den PW-Fahrtzeiten ergeben sich signifikante Koeffizienten für die Reisezeiten zum Mittelzentrum mit dem öffentlichen Verkehr. Die Koeffizienten deuten auf längere PW-Fahrtzeiten bei grösseren ÖV-Reisezeiten zu den Mittelzentren hin. Die Werte der Einflussgrössen Fahrtzeit zum Zentrum dürfen an dieser Stelle jedoch nicht überinterpretiert werden, da sich die Datengrundlage auf die Fahrtzeit vom Wohnort zum nächsten grösseren Zentrum bezieht. Diese Fahrtwege stehen nicht unbedingt in direkter Verbindung mit den getätigten Fahrtenangaben im Mikrozensus. Zudem fliessen in das Modell keine Informationen zur Wahl des Wohnortes ein, die häufig vom Arbeitsplatzstandort abhängig gemacht wird. Der Einfluss des Wegekonzeptes der älteren Mikrozensen tritt bei den ÖV-Tagesfahrtzeiten stärker auf, als bei den Tagesdistanzen. Dies lässt sich erklären, da der langsame Verkehr häufig als Zubringer zu ÖV-Haltestellen fungiert. Bei dem Wegekonzept der Mikrozensen wird das Hauptverkehrsmittel (hier ÖV) bestimmt und der zeitliche Anteil des langsamen Verkehrs am Weg kann nicht separat ermittelt werden.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 12
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu Mittelzentrum IV Fahrtzeit zu Mittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu O berzentrum IV Fahrtzeit zu O berzentrum Ö V ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
PW-Tagesfahrtzeiten: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz O stschweiz G raubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne G enève G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
68
PW Tagesfahrzeit in B 77.1348 -2.1989 -4.5943 -3.5090 -3.0492 -4.8034 1.9749 -6.1966 -8.8361 -2.6437 0.0000 -8.8766 0.0000 6.2877 0.0000 -21.1403 0.0000 -0.0274 0.0515 -0.0118 -0.0169 6.2073 -4.1117 1.5834 -1.6057 -3.6797 -14.7499 -20.4004 4.8145 -4.8000 -7.4748 -6.8043 -7.3809 -3.1030 -5.8306 0.0000 -15.8328 -12.9753 -14.7056 -17.2334 -24.6529 -19.9277 -15.1365 -10.1952 -18.3137 -11.4398 -9.8519 -8.7324 -10.8407 0.0000 -18.0366 0.0000 -26.4306 0.0000 -22.5377 0.0000 -20.1548 0.0000 -15.0065 0.0000 -2.7056 0.0000 -20.8383 0.0000 -26.1869 0.0000 -18.9273 0.0000 -16.4206 0.0000 -15.9361 0.0000 -18.0730 0.0000 -17.6586 0.0000 -20.2364 0.0000 -11.0455 0.0000 -0.4730 -29.5655 -27.8067 -24.3194 -20.0885 -20.0857 -14.8500 -12.6469 -10.9818 -9.4483 -5.8559 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 6.6037 0.0000
m in Signifikanz 0.000 0.083 0.001 0.019 0.058 0.014 0.161 0.000 0.000 0.095 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.425 0.004 0.660 0.381 0.004 0.595 0.789 0.823 0.677 0.029 0.015 0.681 0.516 0.280 0.186 0.173 0.526 0.234 Basis 0.001 0.001 0.001 0.003 0.000 0.000 0.014 0.029 0.000 0.000 0.002 0.003 0.000 Basis 0.001 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.002 Basis 0.000 Basis 0.640 Basis 0.022 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.001 0.001 0.009 Basis Basis Basis Basis 0.000 Basis
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 13
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu Mittelzentrum IV Fahrtzeit zu Mittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu Oberzentrum IV Fahrtzeit zu Oberzentrum ÖV ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
ÖV-Tagesfahrtzeiten: Ergebnisse der Regression, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz Ostschweiz Graubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne Genève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Gürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne Genève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Gürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne Genève Genève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Gürtel der Agglomeration Gürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
69
ÖV Tagesfahrzeit in B 24.4545 -1.3583 -3.5643 -3.4365 -3.2235 -1.7527 -1.1164 -1.1088 -3.5857 -2.5255 0.0000 -0.9851 0.0000 -19.6515 0.0000 11.6078 0.0000 -0.0598 0.0277 -0.0449 -0.0074 1.8667 -10.8419 -13.2990 -1.8945 -2.6065 -14.0764 -0.9215 -17.7362 -10.6624 -1.4454 -9.8811 -10.0297 -9.0516 -9.5843 0.0000 -4.6208 -1.4623 3.3931 -1.0695 -3.5486 1.8522 -3.2745 -5.1555 -2.5210 -0.5534 -3.6268 -3.4387 -3.0693 0.0000 9.8426 0.0000 15.0339 0.0000 6.1023 0.0000 6.4543 0.0000 13.7643 0.0000 5.5337 0.0000 11.7756 0.0000 2.9713 0.0000 -0.7714 0.0000 3.8949 0.0000 5.1483 0.0000 3.7562 0.0000 2.2842 0.0000 -3.5990 0.0000 -2.8997 0.0000 -0.1160 -7.0595 -12.1325 -8.0345 -6.3463 -5.1039 -4.6656 -3.1885 0.3831 1.1683 3.8964 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 8.7809 0.0000
m in Signifikanz 0.000 0.146 0.000 0.002 0.006 0.222 0.282 0.392 0.003 0.030 Basis 0.007 Basis 0.000 Basis 0.000 Basis 0.018 0.037 0.023 0.603 0.236 0.057 0.002 0.720 0.688 0.005 0.882 0.040 0.050 0.777 0.009 0.012 0.012 0.008 Basis 0.187 0.595 0.315 0.799 0.275 0.637 0.470 0.135 0.404 0.807 0.124 0.108 0.147 Basis 0.010 Basis 0.000 Basis 0.071 Basis 0.174 Basis 0.000 Basis 0.194 Basis 0.079 Basis 0.406 Basis 0.796 Basis 0.002 Basis 0.001 Basis 0.000 Basis 0.009 Basis 0.220 Basis 0.000 Basis 0.178 0.254 0.005 0.046 0.089 0.141 0.141 0.263 0.876 0.559 0.018 Basis Basis Basis Basis 0.000 Basis
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 14
Variable: Intercept G rossregion:
G eschlecht: Abonnementbesitz Führerscheinbesitz Fahrtzeit zu M ittelzentrum IV Fahrtzeit zu M ittelzentrum Ö V Fahrtzeit zu O berzentrum IV Fahrtzeit zu O berzentrum Ö V ln(Alter+1) Verkehrliche G liederung * Führerscheinbesitzt
Verkehrliche G liederung * PW Verfügbarkeit
Erwebstätigkeit Befragungsjahr (2030-Jahr) Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Kohortengruppe Etappen-/W egekonzept Etappen-/W egekonzept
Tagesfahrtzeiten im langsamen Verkehr: Ergebnisse, alle Altersgruppen
Kategorie(1)
Kategorie(2)
Zürich Bern Zentralschweiz O stschweiz G raubünden Plateau + Valais Südschweiz Juranordseite Arc Lemanique weiblich männlich kein Abo Abo vorhanden nein ja
W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur Zürich Bern Luzern Basel St. G allen Lugano Lausanne G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden W interthur W interthur Zürich Zürich Bern Bern Luzern Luzern Basel Basel St. G allen St. G allen Lugano Lugano Lausanne Lausanne G enève G enève Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren mit Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss Nebenzentren ohne Bahnanschluss G ürtel der Agglomeration G ürtel der Agglomeration Kleinzentren, agrarische G emeinden Kleinzentren, agrarische G emeinden touristische G emeinden touristische G emeinden nein ja
kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS kein FS Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein Führerschein kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb. kein PW verfügb. PW verfügb.
1890-1899 1900-1909 1910-1919 1920-1929 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2020-2029 W egekonzept (0) Etappenkonzept (1)
70
Tagesfahrzeit langsam er Verk. B Signifikanz 69.3475 3.2112 5.1024 6.5808 8.7783 10.5954 0.7953 3.1268 -1.9314 5.2878 0.0000 Basis -2.2325 0.0000 Basis -4.6607 0.0000 Basis -1.6934 0.0000 Basis -0.0205 -0.0155 0.0165 0.0000 -7.2645 11.7255 1.3119 7.7085 14.0903 1.6819 4.6435 10.1023 -5.8206 4.5933 6.0585 2.6788 3.3627 0.8042 0.0000 Basis 0.7017 -1.2097 4.9979 6.1086 -0.7729 3.0464 1.9182 -0.3219 4.6257 1.0146 1.3612 -2.6596 -3.7180 0.0000 Basis -1.2351 0.0000 Basis 5.7170 0.0000 Basis 5.6695 0.0000 Basis 2.9758 0.0000 Basis 10.0301 0.0000 Basis 2.8507 0.0000 Basis 10.5369 0.0000 Basis 14.8997 0.0000 Basis 5.3685 0.0000 Basis 3.5333 0.0000 Basis 4.8636 0.0000 Basis 5.6188 0.0000 Basis 5.7762 0.0000 Basis 8.1629 0.0000 Basis 5.6652 0.0000 Basis -0.5707 0.1065 0.9331 2.2305 6.0992 8.4158 5.2590 4.3555 0.6810 -0.7696 -4.4955 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis 0.0000 Basis -10.9554 0.0000 Basis
0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468 0.022 0.134 0.000 0.000 0.000 0.568 0.442 0.268 0.428 0.998 0.000 0.051 0.775 0.167 0.040 0.749 0.477 0.267 0.311 0.393 0.130 0.524 0.377 0.833 0.849 0.677 0.160 0.168 0.822 0.462 0.689 0.929 0.147 0.671 0.584 0.239 0.096 0.760 0.010 0.112 0.552 0.002 0.526 0.136 0.000 0.089 0.009 0.003 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.987 0.839 0.599 0.122 0.021 0.116 0.148 0.793 0.716 0.010
0.000
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
6.5
Modellierung des Besetzungsgrades
In Tabelle 15 bis Tabelle 20 sind die identifizierten Einflussgrössen mit ihren Koeffizienten und Signifikanzniveau dargestellt. Das Signifikanzniveau entspricht der Verwerfungswahrscheinlichkeit der Nullhypothese des f-Testes. Die Koeffizienten stellen den Nutzenbeitrag der Einflussgrössen für die Alternative Fahrer einer Autoetappe zu sein dar. Der Nutzen für die Alternative Mitfahrer zu sein wurde zu null gesetzt. Die aus den Daten der genutzten Mikrozensen zum Verkehrsverhalten nicht direkt herleitbaren Einflüsse auf den Besetzungsgrad werden durch die Variable Jahrestrend abgebildet. Bei allen Zweckkategorien liegt nur ein geringer Einfluss dieser Variable vor. Bei der Betrachtung der Koeffizienten sollten die Variablen Geschlecht, PW-Verfügbarkeit und ÖVAbonnementbesitz gemeinsam betrachtet werden. Geschlecht und PW-Verfügbarkeit haben in allen Modellen etwa den selben absoluten Wert. Aussagen, die einen Unterschied zwischen Männern und Frauen verdeutlichen, müssen die Verteilungen der übrigen erklärenden Variablen für diese Kategorien mit berücksichtigen. Der Einfluss der Kohortengruppe stellt für alle Zwecke der PW-Fahrten eine treibende Kraft in der Veränderung des Besetzungsgrades über die Zeit dar. Zur Berechnung der Koeffizienten wurde jedes in den Mikrozensen vorkommende Alter berücksichtigt.
71
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 15
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Alle Zwecke Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
Koeffizient
Signifikanz
-1.582
0.000
0.356
0.000
kein PW vorhanden
-1.519
0.000
Jahrestrend
[2030 - Jahr]
-0.020
0.000
verkehrliche Gliederung
Winterthur
-0.356
0.001
Zürich
-0.411
0.000
Bern
-0.348
0.002
Luzern
-0.058
0.659
Basel
-0.363
0.001
St. Gallen
-0.213
0.080
Lugano
-0.720
0.000
Lausanne
-0.192
0.076
Genève
-0.322
0.001
Nebenzentren mit Bahnanschluss
-0.309
0.000
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
-0.167
0.027
Gürtel der Agglomeration
-0.073
0.293
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
-0.097
0.166
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-3.071
0.000
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-2.504
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.678
0.000
15.387
0.000
Konstante
Anzahl
88438
-2 Log likelihood
69126
72
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 16
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Pendler Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
Koeffizient
Signifikanz
-1.148
0.000
0.445
0.000
kein PW vorhanden
-1.743
0.000
Jahrestrend
[2030 - Jahr]
-0.005
0.682
verkehrliche Gliederung
Winterthur
0.000
0.608
Zürich
0.112
0.999
Bern
0.487
0.617
Luzern
0.983
0.119
Basel
-0.365
0.045
St. Gallen
0.903
0.194
Lugano
0.012
0.006
Lausanne
0.411
0.982
Genève
0.480
0.176
Nebenzentren mit Bahnanschluss
0.167
0.077
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
0.538
0.337
Gürtel der Agglomeration
0.565
0.004
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
0.295
0.075
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-2.242
0.009
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-2.564
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.762
0.000
10.490
0.000
Konstante
Anzahl
17922
-2 Log likelihood
9870
73
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 17
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Nutzfahrt Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
kein PW vorhanden
Jahrestrend verkehrliche Gliederung
Koeffizient
Signifikanz
-1.223
0.000
0.441
0.000
-0.990
0.000
[2030 - Jahr]
0.012
0.498
Winterthur
0.078
0.896
Zürich
-0.368
0.392
Bern
-0.711
0.151
Luzern
-0.845
0.280
Basel
-0.716
0.095
St. Gallen
-0.676
0.199
Lugano
2.772
0.683
Lausanne
0.674
0.421
Genève
-0.675
0.157
Nebenzentren mit Bahnanschluss
-0.538
0.093
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
-0.599
0.069
Gürtel der Agglomeration
-0.230
0.443
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
-0.159
0.597
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-2.530
0.014
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-3.247
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.922
0.000
11.533
0.025
Konstante
Anzahl
5661
-2 Log likelihood
3034
74
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 18
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Einkauf Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
Koeffizient
Signifikanz
-1.745
0.000
0.216
0.000
kein PW vorhanden
-1.821
0.000
Jahrestrend
[2030 - Jahr]
-0.017
0.088
verkehrliche Gliederung
Winterthur
-1.046
0.001
Zürich
-0.694
0.010
Bern
-0.711
0.016
Luzern
0.288
0.425
Basel
-1.410
0.000
St. Gallen
-0.537
0.127
Lugano
-1.391
0.000
Lausanne
-0.828
0.006
Genève
-0.739
0.011
Nebenzentren mit Bahnanschluss
-0.759
0.001
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
-0.628
0.005
Gürtel der Agglomeration
-0.560
0.008
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
-0.445
0.037
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-4.567
0.000
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-3.438
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.908
0.000
22.538
0.000
Konstante
Anzahl
13182
-2 Log likelihood
9828
75
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 19
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Freizeit Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
Koeffizient
Signifikanz
-1.687
0.000
0.271
0.000
kein PW vorhanden
-1.463
0.000
Jahrestrend
[2030 - Jahr]
-0.034
0.000
verkehrliche Gliederung
Winterthur
-0.237
0.219
Zürich
-0.106
0.497
Bern
-0.233
0.223
Luzern
-0.525
0.018
Basel
-0.056
0.778
St. Gallen
-0.428
0.040
Lugano
-0.591
0.036
Lausanne
-0.239
0.186
Genève
-0.295
0.077
Nebenzentren mit Bahnanschluss
-0.176
0.182
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
-0.237
0.082
Gürtel der Agglomeration
-0.033
0.794
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
-0.037
0.772
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-1.894
0.000
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-1.634
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.453
0.000
10.752
0.000
Konstante
Anzahl
23091
-2 Log likelihood
21236
76
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 20
Einflussgrössen und Koeffizienten zum Nutzen "Fahrer", Sonstiges oder Service Nutzen für Alternative „Mitfahrer“ VMitfahrer := 0, alle Altersgruppen aus MZ
Einflussgrösse
Kategorie/Beschreibung
Geschlecht
weiblich
Abonnementbesitz
kein ÖV-Abo vorhanden
PW-Verfügbarkeit
Koeffizient
Signifikanz
-1.580
0.000
0.358
0.000
kein PW vorhanden
-1.448
0.000
Jahrestrend
[2030 - Jahr]
-0.051
0.000
verkehrliche Gliederung
Winterthur
-0.353
0.076
Zürich
-0.754
0.000
Bern
-0.526
0.007
Luzern
0.030
0.898
Basel
-0.211
0.275
St. Gallen
-0.165
0.470
Lugano
-0.748
0.006
Lausanne
-0.062
0.755
Genève
-0.279
0.105
Nebenzentren mit Bahnanschluss
-0.359
0.005
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
-0.135
0.305
Gürtel der Agglomeration
-0.159
0.189
Kleinzentr., agrarische Gemeinden
-0.177
0.145
touristische Gemeinden
Basis
Alter
[ln(Alter+1)]
-3.852
0.000
Kohortengruppe
[1900-09: 0, 1910-19: 1 usw.]
-2.650
0.000
Kohortengr. * ln(Alter+1)
[Interaktion, multiplikativer Term]
0.670
0.000
20.139
0.000
Konstante
Anzahl
28447
-2 Log likelihood
23078
77
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
7 7.1
Prognose Beschreibung der Vorgehensweise
Die Ergebnisse der Modellschätzung für den Besitz und die Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen sowie für den Besetzungsgrad werden dazu genutzt, deren Entwicklung für die Jahre 2000, 2005, 2010, 2020 und 2030 vorherzusagen. Zwischen diesen Berechnungspunkten werden die Ergebnisse linear interpoliert. Als Grundlage dient der Prognosedatensatz aller Personen ab einem Alter von 18 Jahren mit der prognostizierten Entwicklung der schweizerischen Bevölkerung hinsichtlich Altersstruktur, Erwerbstätigkeit und Einkommen für die einzelnen Jahre. Der Datensatz basiert auf externen Prognosen sowie auf den sukzessiv erweiterten Prognosen der Besitzstrukturen und der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen sowie des Besetzungsgrades. Das bedeutet, dass die Ergebnisse einer vorherigen Prognose (beispielsweise zum Führerausweis- und Personenwagenbesitz) für eine folgende Prognose (z. B. der Nutzungsintensität) genutzt werden. So ist sichergestellt, dass jeder Prognoseschritt mit der bestmöglichen Datengrundlage durchgeführt wird. Dies geschieht räumlich disaggregiert auf Gemeindeebene. Die Berechnung erfolgt unter Nutzung des Anwendungswerkzeuges auf Grundlage der Software BIOGEME. Das Werkzeug ist im Anhang A detailliert beschrieben. Für die Prognose eines Jahres wird für jede Gruppe (für jeden Datensatz) der Prognosedaten eine Schätzung ermittelt. Im Detail wird bei den multinominalen Logit Modellen (Besitzstrukturen und Besetzungsgrad) in einem ersten Schritt der Nutzen für die Personengruppe mit den ermittelten Variablenkoeffizienten berechnet. Mit diesem Nutzen ergeben sich die Auswahlwahrscheinlichkeiten der unterschiedlichen Alternativen. Für den binären Fall mit nur zwei Alternativen ergibt sich die vereinfachte Form mit den Koeffizienten bi und Einflussgrössen Xi zu: 1 , P( Alt 2) = 1 − P( Alt1) , 1 + e −V Nutzen V ( Alt1) = b1 X 1 + ... + bn X n + c , V ( Alt 2) := 0 .
P ( Alt1) =
78
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die Wahrscheinlichkeiten und deren Gegenwahrscheinlichkeiten werden für jede Gruppe des Prognosedatensatzes für jedes Jahr getrennt berechnet: •
einen Führerschein zu besitzen
•
einen Personenwagen zu besitzen
•
ein ÖV-Abonnement zu besitzen (Halbtaxabonnement, Generalabonnement, Jahres-, Monats- oder Wochenabonnement)
•
Fahrer bzw. Mitfahrer einer PW-Etappe zu sein
Aus den bestimmten Wahrscheinlichkeiten multipliziert mit der Anzahl der Personen dieser Gruppe ergibt sich die gruppenbezogene Anzahl. Über diese Ergebnisse kann für jedes Jahr gemittelt werden, um eine gesamtschweizerische mittlere Prognose zu erhalten. Da die Daten disaggregiert vorliegen, sind auch detaillierte Auswertungen nach Regionen und Altersgruppen möglich. Bei der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen wird eine lineare Regression zur Schätzung der Distanzen und Fahrtzeiten gewählt. Für die Prognose werden bei dieser Modellform die einzelnen Tagesdistanzen und -fahrtzeiten direkt ermittelt über: •
lineares Modell, Distanz:
d =
bd1X1 + bd2X2 + ... + bdnXn + cd
•
lineares Modell, Fahrtzeit: t =
bt1X1 + bt2X2 + ... + btnXn + ct .
Die Distanzen d und die Fahrtzeiten t ermitteln sich aus der Summierung der Produkte aus der Einflussgrösse Xi und dem zugehörigen Koeffizienten bi. Bei den Termen mit Interaktion besteht das Produkt aus den zwei Einflussgrössen und dem Koeffizienten. Die Ergebnisse der Prognose der Nutzungsintensität verstehen sich in der disaggregierten Form als mittlere Tagesdistanzen bzw. Tagesfahrtzeiten der jeweiligen Gruppe des betreffenden Jahres. Gemittelt werden die mittleren Tagesdistanzen, indem sie mit dem Bevölkerungsanteil der Gruppe gewichtet werden. Auswertungen auf regionaler Basis und in Altersgruppen sind in gleicher Form möglich.
79
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Im Rahmen der Prognosen für den Mobilitätswerkzeugbesitz werden für das Jahr 2000 die durch das Modell berechneten Werte den realen schweizerischen Daten angepasst, soweit diese vorhanden sind.
7.2
Beschreibung der Daten
Die im Rahmen der Prognose verwendeten Daten umfassen fünf Datensätze für die Jahre 2000, 2005, 2010, 2020 und 2030. Räumlich beziehen sich die Daten auf die Gliederung in Gemeinden mit dem Stand des Jahres 2000. Damals gab es in der Schweiz insgesamt 2896 Gemeinden. Eine weitere Differenzierung erfolgt anhand von Altersgruppen. Dabei werden immer 5 Jahrgänge in einer Gruppe zusammengefasst. Insgesamt ergeben sich 21 Gruppen, so dass jeder der fünf Datensätze insgesamt 60816 Zeilen umfasst. Für den Prognosedatensatz werden nur Personen mit einem Alter von mindestens 18 Jahren berücksichtigt. Als Alter wird jeder Gruppe der jeweilige Mittelwert zugewiesen. Das Geschlecht berechnet sich als Anteil der männlichen Einwohner in der Gruppe. Der Berechnung der zukünftigen Bevölkerungsentwicklung liegt das Trendszenario des Bundesamtes für Statistik zugrunde. Dieses Szenario basiert auf einer Fortsetzung der in den letzten Jahren beobachteten demographischen Entwicklung (Bundesamt für Statistik, 2002b). Die entsprechenden Daten sind räumlich auf kantonaler Ebene disaggregiert. Die Zuordnung auf Gemeindeebene differenziert nach Alter und Geschlecht erfolgt proportional zu den Angaben der derzeitigen Bevölkerungsverteilung (Stand 31.03.2003) vom Bundesamt für Statistik. Abbildung 41 zeigt die Entwicklung der Schweizer Bevölkerung in Form der Anzahl der Einwohner für die fünf Prognosenzeitpunkte differenziert nach der Altersstruktur. Das Trendszenario des Bundesamtes für Statistik prognostiziert ein Wachstum der Bevölkerung bis zum Jahr 2026 und danach einen Rückgang. Im betrachteten Zeitraum von 2000 bis 2030 steigt die Anzahl der Einwohner von 7204055 auf 7545599. Dies entspricht einer Zunahme während der 30 Jahre von 4.7%. Die jährliche Wachstumsrate beträgt demnach 0.2%.
80
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 41
Entwicklung der Bevölkerung nach Altersgruppen (2000 – 2030)
700000
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
Anzahl der Einwohner
600000
500000
400000
300000
200000
100000
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Alter in Jahren
Quelle: Bundesamt für Statistik (2004) Auch die Berechnung der zukünftigen Erwerbsbevölkerung beruht auf dem Trendszenario des Bundesamtes für Statistik. Die Prognose erfolgt dabei über eine Vorausschätzung der Erwerbsquoten als Anteil der Erwerbspersonen an der Bevölkerung (Bundesamt für Statistik, 2002b). Aus diesem Grund ergibt sich für die Entwicklung der Erwerbsbevölkerung ein sehr ähnliches Bild wie für die Entwicklung der Bevölkerung. Die Anzahl der Erwerbspersonen in der Schweiz ist für die Jahre 2000, 2005, 2010, 2020 und 2030 in Abbildung 42 dargestellt. Bis zum Jahr 2014 wächst die Anzahl der Erwerbstätigen in der Schweiz. Danach kommt es zu einer Abnahme bis zum Jahr 2030 unter das Niveau des Jahres 2000, trotz einer Zunahme der Bevölkerung während dieses Zeitraumes. Die Gründe für diese Divergenz liegen in der Entwicklung der Altersstruktur der Bevölkerung.
81
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 42
Entwicklung der Erwerbsbevölkerung nach Altersgruppen (2000 – 2030)
700000
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
Anzahl der Erwerbstätigen
600000
500000
400000
300000
200000
100000
0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Alter in Jahren
Quelle: Bundesamt für Statistik (2004) Die Grundlage für die Vorhersage der Entwicklung des monatlichen Haushaltseinkommens bilden Prognosen der BAK Basel Economics auf kantonaler Ebene anhand von Regionalmodellen bis zum Jahr 2010 (BAK Basel Economics, 2003). Für die Jahre danach wird eine konstante Weiterentwicklung mit den gleichen jährlichen Wachstumsraten angenommen. Die Differenzierung bezüglich der Altersstruktur wird anhand der Daten der Einkommens- und Verbrauchserhebung des Jahres 2000 vorgenommen. Abbildung 43 zeigt die entsprechende Entwicklung des monatlichen Haushaltseinkommens für die Altersgruppen zu den fünf Prognosenzeitpunkten. Über den Verlauf der 30 Jahre ergibt sich aufgrund der konstant bleibenden jährlichen Wachstumsraten eine deutliche Zunahme beim Einkommen der Haushalte.
82
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 43
Entwicklung des Haushaltseinkommens nach Altersgruppen (2000 – 2030)
Monatliches Haushaltseinkommen [CHF]
20000
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
18000 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Alter in Jahren
Quelle: BAK Basel Economics (2003) Bezüglich der Zuordnung der Gemeinden zu den sechs Grossregionen wird angenommen, dass keine Veränderungen auftreten werden. Das Gleiche gilt für die Einteilung der Gemeinden im Rahmen der verkehrlichen Raumgliederung der Schweiz. Die Entwicklung der Reisezeiten im öffentlichen und im privaten Verkehr werden auf Grundlage der Netzmodelle des Bundesamtes für Verkehr und des Bundesamtes für Strassen der Jahre 2000, 2010 und 2020 bzw. 2000, 2005, 2010 und 2015 berechnet. Abbildung 44 zeigt deren Entwicklung im öffentlichen und privaten Verkehr zum Einen für das zugeordnete Oberzentrum und zum Anderen für das zugeordnete Mittelzentrum im Zeitraum von 2000 bis 2030. Die Angaben sind dabei nach der Anzahl der Einwohner der jeweiligen Gemeinde gewichtet. Die durchschnittlichen Reisezeiten nehmen sowohl im öffentlichen als auch im privaten Verkehr ab. 83
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 44
Entwicklung der Reisezeiten zum zugeordneten Ober- und Mittelzentrum gewichtet nach der Bevölkerung der Gemeinde (2000 – 2030)
50 45
Reisezeit in Minuten
40 35 30 25 20 15 10 5 0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
7.3
Reisezeit zum OZ im ÖV
Reisezeit zum MZ im ÖV
Reisezeit zum OZ im IV
Reisezeit zum MZ im IV
Prognose der Besitzstrukturen von Mobilitätswerkzeugen
Die Berechnung der Prognosen bezüglich des Besitzes von Mobilitätswerkzeugen erfolgt für die Personen ab 18 Jahren. Im Rahmen der Ermittlung des Führerausweisbesitzes ist die Tatsache zu berücksichtigen, dass Personen, die einmal einen Führerausweis erwerben, diesen auch im weiteren Verlauf ihres Lebens behalten. Aus diesem Grund wird das Alter, bei welchem das Maximum des Anteiles an Führerausweisbesitzern erreicht wird, als konstant bleibend angenommen, da das Modell ansonsten mit weiter zunehmendem Alter aufgrund der Daten des Mikrozensus Verkehr 2000 einen Rückgang vorhersagt. Den maximalen Führerausweisbesitz weist die Gruppe der 40- bis 45-Jährigen auf. Die Ergebnisse der Modellschätzung zum Besitz von Mobilitätswerkzeugen und einen Vergleich mit den entsprechenden Daten der Schweiz zeigt Tabelle 21 für das Jahr 2000.
84
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 21
Vergleich der schweizerischen Daten und Ergebnisse der Modellschätzung zur Anzahl der Mobilitätswerkzeuge für das Jahr 2000
Mobilitätswerkzeug
Schweiz
Führerausweise
4508855
Personenwagen
Modell *
Abweichung
4666481
+ 3.5%
3543396
3823778
+ 7.9%
Halbtaxabonnemente
1924222
2051929
+ 6.6%
Generalabonnemente
358140
352971
– 1.4%
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
719134
746075
+ 3.7%
*
* Annahme für den Besitz von Führerausweisen bzw. von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen: Anzahl der Personen ab 18 Jahren in der Schweiz (5707411 Personen) multipliziert mit dem Anteil der Führerausweisbesitzer bzw. der Jahres-, Monats- und Wochenabonnementbesitzer aus dem Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 (79.0% bzw. 12.6%)
Im Modell wird der Besitz von Führerausweisen und Personenwagen leicht überschätzt. Dies gilt auch für den Besitz von ÖV-Abonnementen, ausser bei den Generalabonnementen, deren Besitz knapp unterschätzt wird. Insgesamt sind die relativen Abweichungen mit weniger als 8% sehr klein. Für den Personenwagenbesitz sowie für den Besitz von Halbtax- und Generalabonnementen werden auf Ebene der Bezirke die mittels des Modells berechneten Ergebnisse mit den realen schweizerischen Daten für das Jahr 2000 abgeglichen. Für die weiteren Prognosenjahre erfolgt dies entsprechend proportional zu den Abweichungen im Jahr 2000. Tabelle 22 und Tabelle 23 enthalten die Anteile und Anzahlen der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen nach Multiplikation mit dem Anpassungsfaktor. Der Anteil entspricht dabei der Wahrscheinlichkeit, ein Mobilitätswerkzeug zu besitzen. Daraus ergibt sich im Zusammenhang mit den absoluten Bevölkerungszahlen die Anzahl der einzelnen Mobilitätswerkzeuge. Abbildung 45 und Abbildung 46 zeigen die entsprechenden graphischen Darstellungen, wobei Abbildung 46 zusätzlich die Entwicklung der Bevölkerung als Anzahl der Einwohner abbildet. Die Ergebnisse sind für die Personen ab 18 Jahren angegeben. Abbildung 47 zeigt die Entwicklung des Motorisierungsgrades der Bevölkerung als Anzahl der Personenwagen je 1000 Einwohner sowohl für den Zeitraum von 1950 bis 2000 als auch für die Prognosejahre 2000, 2005, 2010, 2020 und 2030.
85
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
In Tabelle 24 und Tabelle 25 sowie Abbildung 48 und Abbildung 49 sind die Streubereiche für den Anteil und die Anzahl der verschiedenen Mobilitätswerkzeuge für die Jahre 2000 und 2030 angegeben. Deren untere und obere Grenzen ergeben sich auf Grundlage der Prognoseberechnung für die beiden Fälle, dass für alle Parameter die jeweilige Standardabweichung einmal subtrahiert bzw. einmal addiert wird. Die Ergebnisse für den Personenwagenbesitz sowie für den Besitz von Halbtax- und Generalabonnementen werden ebenfalls mit dem oben beschriebenen Faktor hinsichtlich der Abweichungen zwischen der Realität und dem Modell für das Jahr 2000 angepasst. Tabelle 22
Jahr
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000
0.708
0.576
0.272
0.062
0.064
2005
0.757
0.618
0.275
0.060
0.062
2010
0.804
0.662
0.281
0.059
0.058
2020
0.883
0.732
0.298
0.059
0.051
2030
0.932
0.775
0.327
0.067
0.046
Tabelle 23
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Jahr
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
2000
4666481
3543396
1924222
358140
746075
2005
5024336
3907472
2048930
370640
752793
2010
5306402
4252970
2167509
383000
738146
2020
5668675
4820134
2395405
413842
689968
2030
5788395
5159454
2637864
504213
637504
86
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 45
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
1.0 Führerausweise
0.9
Anteil der Besitzer
0.8
Personenwagen
0.7 0.6
HalbtaxAbonnemente
0.5 0.4
GeneralAbonnemente
0.3 0.2
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung 46
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Grundlage Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
8000000
Einwohner
7000000 Führerausweise
Anzahl der Besitzer
6000000
Personenwagen
5000000 4000000
HalbtaxAbonnemente
3000000
GeneralAbonnemente
2000000
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
1000000 0 2000
2005
2010
2015
Jahr
87
2020
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 47
Prognose des Motorisierungsgrades der Bevölkerung (2000 – 2030)
Anzahl der PW je 1000 Einwohner
700.0 600.0 500.0 400.0 300.0 200.0 100.0 0.0 1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
2020
2030
Jahr
Tabelle 24 Jahr
Streubereiche für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000
0.482 bis 0.860
0.306 bis 0.744
0.146 bis 0.457
0.066 bis 0.076
0.052 bis 0.095
2030
0.748 bis 0.986
0.551 bis 0.815
0.160 bis 0.552
0.068 bis 0.107
0.038 bis 0.085
Tabelle 25
Streubereiche für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)
Jahr
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
2000
3223939 bis 5378823
1322880 bis 4803961
1068619 bis 3101500
388393 bis 446981
684063 bis 981562
2030
4675040 bis 6097227
3028698 bis 5685776
1343817 bis 4126025
514618 bis 782088
530487 bis 1066003
88
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 48
Streubereiche für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)
1.0
Führerausweise
0.9
Anteil der Besitzer
0.8
Personenwagen
0.7 0.6
HalbtaxAbonnemente
0.5 0.4
GeneralAbonnemente
0.3 0.2
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung 49
Streubereiche für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000, 2030)
8000000
Einwohner
7000000 Führerausweise
Anzahl der Besitzer
6000000 Personenwagen
5000000 4000000
HalbtaxAbonnemente
3000000 GeneralAbonnemente
2000000
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
1000000 0 2000
2005
2010
2015
2020
Jahr
89
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die Entwicklung beim Anteil und bei der Anzahl der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen verläuft relativ ähnlich. Der Besitz von Führerausweisen und Personenwagen der Personen ab 18 Jahren zeigt zwischen 2000 und 2030 eine deutliche Zunahme, welche zu Beginn des betrachteten Zeitraumes stärker ist und gegen Ende etwas abflacht. Der Anteil des Besitzes steigt dabei um 22.4% auf 93.2% bei den Führerausweisen bzw. um 19.9% auf 77.5% bei den Personenwagen. Der Motorisierungsgrad der gesamten Bevölkerung steigt von 492 Personenwagen pro 1000 Einwohner im Jahr 2000 auf 684 Personenwagen pro 1000 Einwohner im Jahr 2030. Dies entspricht einer Zunahme von 39% innerhalb der 30 Jahre. Bei den ÖV-Abonnementen steigt der Besitz von Halbtaxabonnementen und in einem geringeren Ausmass auch der Besitz von Generalabonnementen innerhalb des betrachteten Zeitraumes, während für den Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen ein Rückgang um 1.8% prognostiziert wird. In Tabelle 26 und Tabelle 27 sind die prozentualen Veränderungen pro Jahr zwischen den einzelnen Prognosenjahren sowie die gesamten durchschnittlichen Wachstums- bzw. Schrumpfungsraten bezüglich des Anteiles und der Anzahl der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen dargestellt. Tabelle 26
Zeitraum
Jährliche Veränderungen beim Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000 – 2005
+ 1.3%
+ 1.4%
+ 0.2%
– 0.6%
– 0.8%
2005 – 2010
+ 1.2%
+ 1.4%
+ 0.4%
– 0.5%
– 1.2%
2010 – 2020
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.0%
– 1.3%
2020 – 2030
+ 0.5%
+ 0.6%
+ 0.9%
+ 1.3%
– 1.0%
2000 – 2030
+ 0.9%
+ 1.0%
+ 0.6%
+ 0.2%
– 1.1%
90
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 27
Zeitraum
Jährliche Veränderungen bei der Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030) Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000 – 2005
+ 1.5%
+ 2.0%
+ 1.3%
+ 0.7%
+ 0.2%
2005 – 2010
+ 1.1%
+ 1.7%
+ 1.1%
+ 0.7%
– 0.4%
2010 – 2020
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.0%
+ 0.8%
– 0.7%
2020 – 2030
+ 0.2%
+ 0.7%
+ 1.0%
+ 2.0%
– 0.8%
2000 – 2030
+ 0.7%
+ 1.3%
+ 1.1%
+ 1.1%
– 0.5%
Abbildung 50 und Abbildung 51 zeigen die Wachstumsraten pro Jahr für den prognostizierten Anteil von Führerausweisen und Personenwagen räumlich auf Bezirksebene differenziert. Abbildung 50
Jährliche Veränderung beim Anteil des Führerausweisbesitzes (2000 – 2030)
91
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 51
Jährliche Veränderung beim Anteil des Personenwagenbesitzes (2000 – 2030)
Die berechneten prozentualen Zunahmen beim Führerausweisbesitz sind für die gesamte Schweiz relativ gleichmässig und liegen bei 0.5% bis 1.0% pro Jahr. Geringfügig höhere Werte weisen einige der Grosszentren wie Zürich, Bern und Basel auf. Der Besitz von Personenwagen nimmt während des betrachteten Zeitraumes deutlich stärker zu. Dies betrifft vor allem die Kantone der Ost- und Nordschweiz sowie grosse Teile der Zentralschweiz und des zentralen Mittellandes. Abbildung 52, Abbildung 53 und Abbildung 54 zeigen die entsprechenden prognostizierten Veränderungen pro Jahr für den ÖV-Abonnementbesitz, das heisst, für die Halbtax-, Generalsowie Jahres-, Monats- und Wochenabonnemente. Der Halbtaxabonnementbesitz ist räumlich stärker differenziert als der Besitz von Führerausweisen und Personenwagen. Es gibt neben einer Mehrzahl von Bezirken, für die eine Zunahme des Anteiles der Besitzer vorhergesagt wird, auch einige wenige Bezirke, in denen der Besitz geringfügig abnimmt. Noch grösser sind die Unterschiede beim Besitz von Generalabonnementen. Es sind dabei jedoch keine räumlichen Muster zu erkennen. Beim Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen ergibt sich für die meisten Bezirke ein jährlicher Rückgang von –1.0% bis –2.0%.
92
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 52
Jährliche Veränderung beim Anteil des Halbtaxabonnementbesitzes (2000 – 2030)
Abbildung 53
Jährliche Veränderung beim Anteil des Generalabonnementbesitzes (2000 – 2030)
93
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 54
Jährliche Veränderung beim Anteil des Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzes (2000 – 2030)
Eine weitere Darstellung der Ergebnisse der Prognosenberechnungen erfolgt bezüglich der verkehrlichen Raumgliederung der Schweiz des Bundesamtes für Raumentwicklung (2002). Dabei werden die Gemeinden der Schweiz, wie bereits in Kapitel 4.3 erläutert, sechs Raumtypen Verkehr zugeordnet. Typ V1 sind die Grosszentren, Typ V2 und V3 die Nebenzentren der Grosszentren sowie die Mittelzentren mit und ohne Anschluss an das nationale Bahnnetz. Die Gemeinden der Agglomerationen bilden den Typ V4. Der Typ V5 umfasst die ländlichen Gemeinden und der Typ V6 die touristischen Gemeinden. Abbildung 55, Abbildung 56, Abbildung 57, Abbildung 58 und Abbildung 59 zeigen die Entwicklung der Anteile der Besitzer für die einzelnen Mobilitätswerkzeuge differenziert nach den sechs Raumtypen Verkehr während des betrachteten Prognosenzeitraumes.
94
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 55
Prognose für den Anteil der Führerausweisbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)
1.0
Anteil der Führerausweisbesitzer
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 Grosszentren
0.4
Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss
0.3
Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss
0.2
Agglomerationsgemeinden
0.1
Ländliche Gemeinden
0.0 2000
Touristische Gemeinden 2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung 56
Prognose für den Anteil der Personenwagenbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)
1.0
Anteil der Personenwagenbesitzer
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 Grosszentren
0.4
Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss
0.3
Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss
0.2
Agglomerationsgemeinden
0.1
Ländliche Gemeinden
0.0 2000
Touristische Gemeinden 2005
2010
2015
Jahr
95
2020
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Bei der Betrachtung des Führerausweisbesitzes weist der relativ parallele Verlauf der Kurven auf eine gleichmässige Zunahme bei allen sechs Raumtypen Verkehr hin. In den Grosszentren (V1) ist der Anteil insgesamt am geringsten, wächst dort jedoch am stärksten. In den Gemeinden der Typen V2 und V3 liegt der Anteil durchschnittlich knapp 5% höher. Die höchsten Anteile zeigen die ländlichen und touristischen Gemeinden sowie die Gemeinden der Agglomerationen. Diese Zusammenhänge zwischen verkehrlicher Raumgliederung und dem Besitz von Führerausweisen sind bereits in den Auswertungen der Mikrozensen zum Verkehrsverhalten in Kapitel 4.1 deutlich geworden. Etwas anders sieht die Entwicklung beim Personenwagenbesitz aus. Im Jahr 2000 liegt der Anteil der Personenwagenbesitzer in den Grosszentren, Nebenzentren der Grosszentren und Mittelzentren deutlich unter dem der Typen V4, V5 und V6. Er zeigt dann aber gegenüber den letzteren drei Typen eine wesentlich stärkere Zunahme innerhalb der betrachteten 30 Jahre. Es erfolgt somit eine Angleichung der sechs Raumtypen Verkehr, d. h., die Unterschiede zwischen den einzelnen Typen nehmen deutlich ab. Abbildung 57
Prognose für den Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)
Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer
0.6
0.5
0.4
0.3 Grosszentren 0.2
Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss Agglomerationsgemeinden
0.1
Ländliche Gemeinden 0.0 2000
Touristische Gemeinden 2005
2010
2015
Jahr
96
2020
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 58
Prognose für den Anteil der Generalabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)
0.6
Anteil der Generalabonnementbesitzer
Grosszentren Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss 0.5
Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss Agglomerationsgemeinden
0.4
Ländliche Gemeinden Touristische Gemeinden
0.3
0.2
0.1
0.0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung 59
Prognose für den Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer nach den Raumtypen Verkehr (2000 – 2030)
0.6 Grosszentren Mittel- und Nebenzentren mit Bahnanschluss
Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer
0.5
Mittel- und Nebenzentren ohne Bahnanschluss Agglomerationsgemeinden
0.4
Ländliche Gemeinden Touristische Gemeinden
0.3
0.2
0.1
0.0 2000
2005
2010
2015
Jahr
97
2020
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Beim Besitz von ÖV-Abonnementen sieht die prognostizierte Entwicklung für die sechs Raumtypen Verkehr relativ ähnlich aus. Das heisst, die Zu- bzw. Abnahmen sind gleichmässig verteilt. Die niedrigeren Anteile der Gemeinden der Agglomerationen, der ländlichen und touristischen Gemeinden gegenüber den Grosszentren, Nebenzentren der Grosszentren und Mittelzentren hängen eng mit der unterschiedlichen Qualität und Quantität des ÖVAngebotes zusammen. Abbildung 60 und Abbildung 61 veranschaulichen die Entwicklung des Besitzes von Führerausweisen und Personenwagen differenziert für die verschiedenen Altersgruppen. Die Abbildung zum Führerausweisbesitz verdeutlicht die getroffene Annahme, dass Personen nach dem Erwerb eines Führerausweises diesen auch im weiteren Verlauf ihres Lebens behalten. Eine Sättigung wird ungefähr bei einem Anteil von 95% für die 40- bis 50-Jährigen erreicht. Ähnlich verhält es sich beim Besitz von Personenwagen. Dort ergibt sich eine Sättigung auf geringerem Niveau bei ca. 80% bis 85%. Die prognostizierten Zunahmen beim Führerausweis- und Personenwagenbesitz betreffen vor allem die älteren Personen. Abbildung 60
Prognose für den Anteil der Führerausweisbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)
1.0
Anteil der Führerausweisbesitzer
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
0.2 0.1 0.0 0
10
20
30
40
50
60
Alter in Jahren
98
70
80
90
100
110
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 61
Prognose für den Anteil der Personenwagenbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)
1.0
Anteil der Personenwagenbesitzer
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
0.2 0.1 0.0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Alter in Jahren
Abbildung 62, Abbildung 63 und Abbildung 64 zeigen die Prognosen für den ÖVAbonnementbesitz in Abhängigkeit vom Alter. Hinsichtlich des Besitzes von Halbtaxabonnementen ist eine Zunahme während des betrachteten Zeitraumes in erster Linie bei den jüngeren Personen zu erkennen. Der Verlauf der Kurve folgt insgesamt den Ergebnissen der Auswertung der KEP-Daten zu den Kohorten in Kapitel 4.1. Der Anteil der Personen, die ein Generalabonnement besitzen, zeigt ebenfalls eine gewisse Zunahme bei den jüngeren Altersgruppen, während bei den älteren Altersgruppen eine Abnahme zu beobachten ist. Beim Anteil der Jahres-, Monats- und Wochenabonnementbesitzer treten für die Personen bis 60 Jahre im Prognosenzeitraum von 2000 bis 2030 kaum Veränderungen auf, während bei den älteren Personen der entsprechende Anteil unter 10% sinkt. Das bedeutet, dass die nachwachsenden Jahrgänge mit zunehmendem Alter weniger dieser Abonnemente besitzen.
99
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 62
Prognose für den Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)
Anteil der Halbtaxabonnementbesitzer
0.5
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Alter in Jahren
Abbildung 63
Prognose für den Anteil der Generalabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)
Anteil der Generalabonnementbesitzer
0.5
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0 0
10
20
30
40
50
60
Alter in Jahren
100
70
80
90
100
110
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 64
Prognose für den Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer nach Altersgruppen (2000 – 2030)
Anteil der Jahres-, Monats-, Wochenabonnementbesitzer
0.5
Jahr 2000 Jahr 2005 Jahr 2010 Jahr 2020 Jahr 2030
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Alter in Jahren
7.4
Prognose der Nutzung von Mobilitätswerkzeugen
Die Prognose der Nutzungsintensität benötigt eine grosse Datenbasis, damit regionenfeine Parameter ermittelt werden können. Für die Modellierung bedeutet dies, dass alle zur Verfügung gestellten Mikrozensen verwendet werden. Um Einflüsse zu entdecken, die durch die unterschiedlichen Konzepte der Mikrozensen hervorgerufen werden, wurden viele Modellschätzungen mit unterschiedlichen Kombinationen aus Mikrozensus-Daten und Einflussgrössen durchgeführt. Es zeigt sich, dass die Prognosenmodelle empfindlich auf eine geänderte Datenbasis und Kombinationen von wichtigen erklärenden Variablen reagieren. Tabelle 28 verdeutlicht diese Effekte anhand einiger ausgewählter Beispiele die mittleren PW- und ÖV-Tagesdistanzen pro Person. Es sind Variationen aufgelistet, die sich durch das Vorhandensein der Variablen Jahrestrend, Kohortengruppe, Etappen-/ Wegekonzept und geänderten Prognosedaten unterscheiden. Für die Prognosedaten wird zwischen Gleichverteilung und regionenfeiner Aufteilung der Bevölkerungsentwicklung unterschieden. Das Beispiel mit einem mittleren
101
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
jährlichen Einkommenswachstum von einem Prozent soll die Sensitivität dieser Grösse verdeutlichen. Tabelle 28
Datenbasis,
Prognosen verschiedener Modelle für PW- und ÖV-Tagesdistanzen pro Person, Personen mit Alter ≥ 18 Jahren Jahres-
Mikrozensen trend
Kohort.-
Etappen-/
Daten: Eink.-
gruppe
Wegekonzept Zuwachs / Jahr
Zuwachs bis 2030 PW
ÖV
1984, 1994, 2000
3% gleichverteilt
+24.8%
+2.1%
1984, 1994, 2000
;
3% gleichverteilt
+62.0%
+13.7%
1984, 1994, 2000
;
3% gleichverteilt
+56.4%
+16.2%
1984, 1994, 2000
;
;
3% gleichverteilt
+62.9%
-3.7%
1984, 1994, 2000
;
;
;
3% regionenfein
+92.3%
+97.8%
1984, 1994, 2000
;
;
;
1%-Annahme regionenfein
+85.4%
+93.9%
1984, 1989, 1994, 2000
;
;
;
gewählt: 3% regionenfein
+58.7%
+61.9%
1984, 1989, 1994, 2000
;
;
;
Vergleich: 1% regionenfein
+53.8%
+56.1%
Zu beobachten ist die Instabilität der Modelle bei reduziertem Datenumfang (Mikrozensen 1984, 1994 und 2000). Vergleicht man die Prognosenergebnisse untereinander, lässt sich keine eindeutige Systematik erkennen, die die Zuwachsänderungen einer geänderten Variable erklären. Die Reduzierung der wichtigen Einflussgrösse Einkommen, die über die PWVerfügbarkeit und den Abonnementbesitz indirekt in dieses Prognosenmodell einfliesst, vermindert nur geringfügig den prognostizierten Zuwachs von 2000 bis 2030. In der vorletzten Zeile werden die Ergebnisse des gewählten Modells zusammengefasst. Dieses Modell arbeitet mit der maximal möglichen Datenbasis (Mikrozensen 1984, 1989, 1994 und 2000) und enthält alle signifikanten Einflussgrössen. Dieses Modell wird aufgrund seiner Vollständigkeit den anderen vorgezogen. Es hat sich gezeigt, dass es sich schwierig gestaltet, mit einer Datenbasis, die sich nur auf 16 Jahre bezieht, einen Zeitraum von etwa der
102
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
doppelten Länge stabil zu prognostizieren. Die gefundenen Prognosewerte spiegeln eine Entwicklung wieder, wie sie in den Jahren der Mikrozensus-Befragungen stattgefunden hat. Die Prognose eines Einkommenswachstums von drei Prozent pro Jahr erscheint aus heutiger Sicht relativ gross. Die aktuelle Prognose kann daher als obere Grenze angesehen werden. Zum Vergleich sind in der letzten Zeile der Tabelle 28 Werte für ein jährliches Einkommenswachstum von ein Prozent pro Jahr aufgelistet. Da eine Veränderung des Einkommens nur über geänderte Besitzstrukturen (Besitz von ÖV-Abonnementen, Fahrausweisbesitz, und PW-Verfügbarkeiten) in das Modell eingeht, sind die Änderungen nicht sehr gross. Prognostiziert werden die mittleren Tagesdistanzen getrennt nach den Kategorien Personenwagenverkehr, öffentlicher Verkehr und langsamer Verkehr. Zur Berechnung werden die Einflussgrössen des Prognosedatensatzes in die ermittelten Regressionsgleichungen eingesetzt, so dass disaggregierte Zwischenwerte für jede Personengruppe jeder Gemeinde zur Verfügung stehen. Die einzelnen Tagesfahrleistungen werden mit dem Bevölkerungsanteil der jeweiligen Personengruppe gewichtet und gemittelt: Mean(Tagesleistung ) =
N Gruppen
∑ Bev.Anteil i =1
i
⋅ Gruppentagesleistung i
Zusammengefasste prognostizierte Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person sind Tabelle 30 bis Tabelle 32 zu entnehmen. Diese Tabelle zeigen auch die Veränderungen innerhalb der Mikrozensus-Befragungen von 1984 bis 2000. Steigerungen der Verkehrsleistungen über die Zeit werden durch die veränderte Altersstruktur, das erhöhte Einkommen und durch Effekte vorangetrieben, die nicht einer bestimmten Einflussgrösse zugeschrieben werden können und mit Hilfe des Jahrestrends abgebildet werden. Die Altersstruktur fliesst in die Variablen Alter, Kohortengruppe und zum Teil in die Erwerbstätigkeit mit ein. Das Einkommen beeinflusst den Personenwagenbesitz bzw. die -verfügbarkeit und den Abonnementbesitz für den öffentlichen Verkehr. Für die Prognoserechnungen wurde der hier vorgestellte Prognosedatensatz verwendet, der Personen ab einem Alter von 18 Jahren berücksichtigt. Laut Bundesamt für Raumentwicklung und Bundesamt für Statistik (2001) legen jüngere Personen in etwa so viele Wege pro Tag zurück wie der Bevölkerungsdurchschnitt, allerdings sind die Weglängen deutlich kürzer. Mit steigendem Alter nehmen vor allem die Distanzen und Fahrzeiten für Ausbildungs- und Arbeitswege zu. Freizeit und Einkaufswege 103
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
unterscheiden sich jedoch kaum. Der PW-Anteil ist auch bei jüngeren Altersgruppen beträchtlich (z. B. Freizeitetappen 27.6%). In Tabelle 29 sind die Tagesdistanzen und fahrtzeiten von Personen bis 18 Jahren Alter aufgezeigt. Es wird deutlich, dass die jüngeren Altersgruppen (6-17 Jahre) deutlich weniger mobil sind als junge Erwachsene (18-19 Jahre), jedoch recht dicht an den Bevölkerungsdurchschnitt herankommen. Für die Prognose lässt sich in erster Näherung annehmen, dass sich die Entwicklung der jüngeren Altersgruppen ähnlich der der Gesamtbevölkerung verhalten wird. Veränderungen im Bereich Ausbildungsplatz/ Arbeitsplatz sollten sich im Verhältnis nicht signifikant von denen der älteren Bevölkerung unterscheiden. Der grosse Distanzanteil an Freizeit- und Einkaufswegen (z. B. bei Knaben 10.4-13.8% der gesamten Weglängen) wird durch das Verhalten der älteren Bevölkerung vorangetrieben, indem z. B. die Eltern die Kinder im PW mitnehmen.
Tabelle 29
Tagesdistanzen und -fahrtzeiten von Personen bis 18 Jahren Alter Vergleich mit 18-29-jährigen Personen und Gesamtbevölkerung
Mobilitätswerkzeug 6-9 Jahre 10-14 Jahre 15-17 Jahre
18-24 Jahre 15-29 Jahre
Geschlecht
Tagesdistanz
Tagesfahrtzeit
männlich
17.7
84.8
weiblich
17.5
74.4
männlich
18.7
79.6
weiblich
23.4
85.4
männlich
34.3
106.2
weiblich
34.8
109.6
männlich
58.9
115.9
weiblich
43.0
101.7
männlich
60.0
118.5
weiblich
42.6
94.2
37.1
93.4
Gesamtbevölkerung
Quelle: Bundesamt für Raumentwicklung und Bundesamt für Statistik (2001)
104
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 30 Prognose der PW-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Personen mit Alter ≥ 18 Jahre Jahr
Distanz in km
MZ1984-
19.76
MZ2000
26.96
2000
26.96
eff. jährl. Veränderung . Fahrtzeit in min eff. jährl. Veränderung 27.49
+1.96%
36.95 36.95
+1.97% 2005
+2.41%
29.72
41.62 +1.78%
2010
+2.13%
32.47
46.25 +1.59%
2020
+1.82%
38.00
55.39 +1.19%
2030 Gesamt 2000-2030:
+1.87%
+1.37%
42.78
63.46 +58.7%
+71.7%
105
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 31
Jahr
Prognose der ÖV-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Personen mit Alter ≥ 18 Jahre Distanz in km
MZ1984-
5.25
MZ2000
7.74
2000
7.74
eff. jährl. Veränderung . Fahrtzeit in min eff. jährl. Veränderung 10.64
+2.46%
10.98 10.98
+2.46% 2005
+2.04%
8.74
12.15 +1.98%
2010
+1.59
9.64
13.15 +1.38%
2020
+1.24%
11.06
14.88 +1.26%
2030 Gesamt 2000-2030:
+0.20%
+1.31%
12.54
16.94 +61.9%
+54.2%
106
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 32
Jahr
Prognose der Tagesdistanzen und -zeiten im langs. Verkehr pro Person bis 2030, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre Distanz in km
MZ1984-
1.77
MZ2000
2.68
2000
2.68
eff. jährl. Veränderung . Fahrtzeit in min eff. jährl. Veränderung 17.89
+2.62%
34.16 34.16
+1.41% 2005
+1.00%
2.85
35.91 +0.70%
2010
+1.05
2.96
37.83 +0.62%
2020
+1.08%
3.08
42.13 +0.55%
2030 Gesamt 2000-2030:
+4.13%
+1.07%
3.20
46.86 +19.3%
+37.2%
Die Prognose setzt voraus, dass die Entwicklung der Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge dem in den Mikrozensen zum Verkehrsverhalten beobachteten Trend folgt. Es sind nur Annahmen auf vorhandener Datenbasis in die Regression eingeflossen, auf zusätzliche hypothetische Annahmen wird verzichtet. Da in das Modell keine Kapazitätslimite des öffentlichen und privaten Verkehrs einfliessen, respektive keine Preiseffekte (Fahrzeugsteuern, Treibstoff, Parken, Fahrscheine, usw.), ergeben sich Werte, die eine effektive Verknappung des Angebotes nur teilweise berücksichtigen. Die genutzten Mikrozensen zeigen keine offensichtlichen Anzeichen, dass in den letzten Jahren die zur Verfügung gestellte und ausgebaute Kapazität der Transportmittel und -wege von der Nachfrageseite generell gänzlich ausgenutzt wird. Eine deutliche Trendwende im Verkehrsverhalten ist den Mikrozensen nicht zu entnehmen und spiegelt sich somit nicht in den Modellparametern wieder. Verschiedene Szenarien, die das Verkehrsverhalten unter möglichen Entwicklungen prognostizieren, sind in Modul M14/1 vorgesehen. Die durchschnittlichen mittleren Tagesdistanzen (Abbildung 65) und -fahrtzeiten (Abbildung 67) der schweizerischen Bevölkerung werden in den Jahren 2000 bis 2030 im Personenwagenverkehr und öffentlichen Verkehr deutlich zunehmen. Diese Zunahme ist gebremst, wie sich aus der Abnahme der effektiven jährlichen Zuwachsraten ersehen lässt (Abbildung 66 107
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
und Abbildung 68). Die Tagesdistanzen im langsamen Verkehr steigen leicht an, bewegen sich aber auf niedrigem Niveau. Abbildung 65
Prognose der mittleren Tagesdistanzen in km pro Person, Vergleich mit unzensierten MZ-Daten, Prognose: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre 50 PW Dist. (MZ)
45
ÖV Dist. (MZ) Langs. Verkehr Dist. (MZ)
40
PW Dist. Progn.
Tagesdistanz
35
ÖV Dist. Progn. Langs. Verkehr Dist. Progn.
30 25 20 15 10 5 0 1980
1990
2000
2010
2020
2030
2040
Jahr
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachs der mittleren Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
3.00
eff. jährlicher Zuwachs in Prozent
Abbildung 66
PW Distanzen ÖV Distanzen Langsamer Verkehr Dist.
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00 2001-2005
2006-2010
2011-2020
Jahr
108
2021-2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 67
Prognose der mittleren Tagesfahrtzeiten in min, Vergleich mit unzensierten MZ-Daten, Prognose: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre 70
PW Fahrtzeit (MZ) ÖV Fahrtzeit (MZ) Langs. Verkehr Fahrtz. (MZ) PW Fahrtzeit Progn. ÖV Fahrtzeit Progn. Langs. Verkehr Fahrtz. Progn.
Tagesfahrtzeit in Minuten
60
50
40
30
20
10
0 1980
1990
2000
2010
2020
2030
2040
Jahr
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachs der mittleren Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
3.00
eff. jährlicher Zuwachs in Prozent
Abbildung 68
PW Fahrtzeit ÖV Fahrtzeit Langsamer Verkehr Fahrtzeit
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00 2001-2005
2006-2010
2011-2020
Jahr
109
2021-2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Der Streubereich stellt ein Mass für die Unsicherheit dar, die aus der Verteilung der Koeffizienten besteht. Die Koeffizienten sind mit Fehlern behaftet, da die Modelle durch sie ein vereinfachtes Entscheidungsverhalten nachbilden. Der Streubereich stellt keine obere bzw. untere Grenze für die erwarteten Tagesdistanzen dar. Es wird der für das Jahr über die Personengruppen gemittelte Standardfehler (standard error, S. E.) ermittelt. Ausgehend von den oberen bzw. unteren Grenzen der Besitzprognosen, wird der Standardfehler zu dem prognostizierten Mittelwert addiert bzw. subtrahiert. In dem Bereich von einer Standardabweichung um den Mittelwert liegen 68% der Erwartungswerte der Tagesdistanzen, die durch die Unsicherheit der Koeffizienten streuen können. Die Streubereiche der Tagesdistanzen der PW- und ÖV-Fahrten sind in Abbildung 69 und Tabelle 33 angegeben. Die ermittelten Werte sind zwischen den Jahren 2000 und 2030 linear interpoliert.
Abbildung 69
Streubereiche für PW- und ÖV-Distanzen (2000, 2030)
55 50 45
PW-Distanzen plus S. E. PW-Distanzen minus S. E. ÖV-Distanzen plus S. E. ÖV-Distanzen minus S. E.
Tageskilometer
40 35 30 25 20 15 10 5 0 1995
2000
2005
2010
2015
Jahr
110
2020
2025
2030
2035
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 33 Jahr
Streubereiche für die Tageskilometer mit PW und ÖV (2000, 2030)
PW-Distanzen in km
ÖV-Distanzen in km
2000
17.18 bis 36.53
0.90 bis 14.44
2030
33.68 bis 51.83
6.17 bis 18.87
Die Tagesfahrtzeiten folgen dem gleichen Trend wie die Tagesdistanzen. Zum besseren Vergleich sind in Abbildung 70 die mittleren Reisegeschwindigkeiten aus mittlerer Tagesdistanz und Fahrtzeit dargestellt. Es zeigt sich, dass die mittleren Reisegeschwindigkeiten sich nicht stark verändern werden. Die Geschwindigkeiten des langsamen Verkehrs bleiben relativ konstant. PW-Geschwindigkeiten nehmen von 2000 bis 2030 leicht ab, was auf den höheren Zeitaufwand im Vergleich zu den zurückgelegten Distanzen zurückzuführen ist. Im öffentlichen Verkehr ist eine geringe Beschleunigung zu erkennen. Bessere Erreichbarkeiten auch für Fernpendler und Taktverkürzungen können Gründe dafür liefern. Abbildung 71 und Tabelle 34 illustrieren die Veränderungen der Pendeldistanzen. Die Annahme eines konstanten Reisezeit-Budgets wird weder durch die Analyse der Mikrozensen noch durch die Prognose gestützt. Abbildung 70
Prognose der mittleren Reisegeschwindigkeiten in km/h Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
mittlere Tagesgeschwindigkeiten in km/h
55 50 45
PW Geschw. Progn. ÖV Geschw. Progn. Langs. V. Geschw. Progn.
40 35 30 25 20 15 10 5 0 1995
2000
2005
2010
2015
Jahr
111
2020
2025
2030
2035
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die dargestellten Pendelellipsen in Abbildung 71 zeigen Pendeldistanzen ausgewählter Städte der Jahre 1970 bis 2000. Die grösser werdenden Ellipsen bedeuten länger werdende Pendeldistanzen. In die Berechnungen fliesst die Annahme eines konstanten Reisezeitbudgets der Personen nicht mit ein (siehe Reisezeiten Abbildung 67). Auch die Entwicklung der Reisezeiten in der Vergangenheit stärkt diese These nicht. Es ist zu berücksichtigen, dass keine Modellierung der Verkehrsmittelwahl durchgeführt wurde, so dass im Modell kein Verkehrsmittel auf Kosten des anderen Zunahmen verbucht. Abbildung 71
Vergrösserung der Pendlereinzugsbereiche (Zupendler) von 1970 bis 2000
Quelle: Botte (2003)
Tabelle 34
Gewichtete mittlere Etappenlängen der Mikrozensen 1994 und 2000
Verkehrsmittel Personenwagen öffentlicher Verkehr
Zweck
Mittel in km
Standardabweichung
Pendler, MZ 1994
11.50
18.45
Pendler, MZ 2000
12.25
20.47
Pendler, MZ 1994
7.73
19.10
Pendler, MZ 2000
8.35
21.82
112
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
In Abbildung 72 bis Abbildung 75 sind die jährlichen Zuwächse der Verkehrsleistungen für PW und ÖV nach den 184 politischen Bezirken der Schweiz differenziert graphisch dargestellt. Bei den PW-Tagesdistanzen zeigt sich ein recht ausgeglichenes Bild. Die zurückgelegten Distanzen steigen gesamtschweizerisch etwa im gleichen Masse an. Es existieren keine starken lokalen Effekte. Bei den Tagesdistanzen im öffentlichen Verkehr sind diese Effekte stärker deutlich. Die Distanzen im Bereich der Oberzentren nehmen nicht stark zu. Hingegen ist eine starke Steigerung in Gebieten mit geringer ÖV-Verfügbarkeit zu erkennen, die auf das sehr niedrige Niveau der absoluten Werte im Jahr 2000 zurückzuführen ist. Die dargestellten Werte sind nicht geglättet, so dass die Stichprobenauswahl der Mikrozensen punktuell das Ergebnis beeinflussen kann. Abbildung 72
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der PW-Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
113
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 73
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der ÖV-Tagesdistanzen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Abbildung 74
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der PW-Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
114
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 75
Prognose des effektiven jährlichen Zuwachses der ÖV-Tagesfahrtzeiten Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Die Tagesfahrtzeiten mit PW (Abbildung 74) wachsen ähnlich wie die PW-Distanzen, jedoch in etwas grösserem Umfang. Hieraus ergeben sich geringere mittlere Reisegeschwindigkeiten im Jahr 2030 im Vergleich zu 2000. Vergleicht man den Bezirk Zürich mit Winterthur, so nehmen die PW-Geschwindigkeiten in Zürich ab, in Winterthur hingegen bleiben sie nahezu konstant. Für den ÖV zeigt sich beispielsweise für Zürich ein anderes Bild. Während die ÖVDistanzen etwa konstant bleiben, nehmen die Reisezeiten ab. Dies führt zu einer wachsenden ÖV-Reisegeschwindigkeit, wenn die Entwicklung im ÖV in gleicher Weise wie in den vergangenen Jahren verläuft. Verallgemeinert lässt sich feststellen, dass in vielen Ballungsgebieten die mittleren ÖVFahrtzeiten (Abbildung 75) in etwa konstant bleiben, im gesamten Mittel jedoch ansteigen werden. Diese Entwicklung ist in der prognostizierten stärkeren Nachfrage und Nutzung begründet, die in Gebieten mit geringem ÖV-Angebot zu starken Steigerungsraten führt. In diesen Gebieten ist die absolute prognostizierte Nutzung weiterhin auf einem niedrigen Niveau. In Tabelle 35 bis Tabelle 37 sind die Entwicklungen nach verkehrlicher Gliederung aufgelistet. Die neun Grosszentren der Schweiz sind separat aufgeführt. Die Kategorie Grosszentren entspricht dem gewichteten Mittel der Werte der einzelnen Zentren. Das
115
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
gewichtete Mittel berücksichtigt die Bevölkerungszahlen und -prognosen in den einzelnen verkehrlichen Regionen. Tabelle 35
Personenwagen-Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Verkehrliche Region
2000
Grosszentrum
Winterthur
21.42
24.41
27.57
34.39
40.23
Zürich
20.99
24.33
27.73
35.29
42.19
Bern
17.99
20.63
23.28
29.18
34.86
Luzern
18.37
21.07
23.91
30.07
35.41
Basel
15.60
18.35
21.04
26.89
32.27
St. Gallen
20.55
23.06
25.50
30.74
35.15
Lugano
17.61
19.86
22.19
27.43
32.31
Lausanne
24.70
28.03
31.02
37.51
43.06
Genève
17.88
20.56
23.24
29.27
35.02
Grosszentren
19.61
22.62
25.61
32.18
38.17
Nebenzentren mit Bahnanschluss
24.63
27.32
30.02
35.65
40.43
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
26.06
28.83
31.66
37.42
42.34
Gürtel der Agglomeration
29.49
32.23
34.96
40.23
44.77
Kleinzentren, agrar. Gemeinden
29.21
31.87
34.49
39.57
43.90
Touristische Gemeinden
33.00
35.66
38.34
43.42
47.71
Gewichtetes Mittel
29.96
29.72
32.47
38.00
42.78
116
2005
2010
2020
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 36
Öffentlicher Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Verkehrliche Region
2000
Grosszentrum
Winterthur
12.10
12.99
13.61
14.45
15.46
Zürich
11.91
12.80
13.51
14.02
14.58
Bern
14.70
15.60
16.43
17.22
17.77
Luzern
10.89
11.75
12.50
13.33
14.42
Basel
11.70
12.45
13.18
13.84
14.11
St. Gallen
12.70
13.83
14.77
15.88
17.05
Lugano
5.68
6.58
7.38
8.63
9.88
Lausanne
5.14
6.25
7.21
8.22
9.31
Genève
6.23
7.39
8.50
10.15
11.64
10.55
11.47
12.28
13.13
13.95
Nebenzentren mit Bahnanschluss
9.74
10.81
11.80
13.15
14.59
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
8.09
9.05
9.88
11.23
12.73
Gürtel der Agglomeration
7.23
8.24
9.15
10.77
12.48
Kleinzentren, agrar. Gemeinden
5.88
6.90
7.84
9.42
11.03
Touristische Gemeinden
5.27
6.23
7.13
8.55
9.99
Gewichtetes Mittel
7.74
8.74
9.64
11.06
12.54
Grosszentren
117
2005
2010
2020
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 37
Langsamer Verkehr: Prognose der Tagesdistanzen pro Person in km nach verkehrlichen Regionen, Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Verkehrliche Region
2000
2005
2010
2020
2030
Grosszentrum
Winterthur
3.24
3.42
3.56
3.69
3.82
Zürich
2.90
3.05
3.14
3.10
3.06
Bern
3.65
3.82
3.96
4.04
4.11
Luzern
3.66
3.85
3.99
4.08
4.22
Basel
3.29
3.44
3.56
3.60
3.60
St. Gallen
3.45
3.65
3.81
3.94
4.11
Lugano
2.14
2.30
2.43
2.54
2.66
Lausanne
2.61
2.76
2.88
2.87
2.90
Genève
2.60
2.79
2.93
3.04
3.11
Grosszentren
3.04
3.20
3.32
3.36
3.39
Nebenzentren mit Bahnanschluss
2.88
3.04
3.16
3.25
3.38
Nebenzentren ohne Bahnanschluss
2.91
3.08
3.21
3.33
3.45
Gürtel der Agglomeration
2.48
2.64
2.76
2.90
3.03
Kleinzentren, agrar. Gemeinden
2.53
2.70
2.82
2.97
3.11
Touristische Gemeinden
2.86
3.02
3.15
3.30
3.45
Gewichtetes Mittel
2.68
2.84
2.96
3.08
3.20
Die Verkehrsleistungen werden in Zukunft weiter zunehmen. Diese Entwicklung ist in den letzten Jahren im gleichen Umfang beobachtet worden. Für diese Entwicklung sind mehrere Begründungen zu finden. Ältere Personen werden in Zukunft mobiler sein als in der Vergangenheit. Diese Entwicklung ist schon momentan zu beobachten. Mit dem Erreichen des Rentenalters nehmen die Arbeitswege ab, die Freizeitwege jedoch zu. Wege in der Freizeit werden über alle Altersgruppen zunehmen. Wie aus der Prognose des Besetzungsgrades zu entnehmen ist, nimmt besonders in dieser Kategorie der PWBesetzungsgrad ab, wodurch zusätzlicher Verkehr erzeugt wird. Ein wachsendes Einkommen hat allgemein betrachtet eine höhere Mobilität zur Folge. Ein höheres Einkommen sollte zudem in Verbindung mit der Standortwahl von Wohnort und Arbeitsplatz gesehen werden. Gute Infrastrukturen besonders mit öffentlichen Verkehrsmitteln motivieren in der Schweiz dazu, einen Arbeitsplatz in Grosszentren anzunehmen und den Wohnort ausserhalb in Agglomerationen oder Nebenzentren zu wählen. Die Pendeldistanzen werden bei einem Ausbau des IV- und ÖV-Angebotes, wie er in den letzten Jahren stattgefunden hat, weiter 118
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
ansteigen und die täglichen Distanzen erhöhen. Knapper Wohnraum in Grosszentren und Agglomerationen sowie eine flexiblere Arbeitsplatzwahl bewegen dazu, auch lange Fahrtzeiten auf dem Arbeitsweg in Kauf zu nehmen. Eine Trendwende der Entwicklung der letzten Jahre ist aus den aktuellen Daten nicht zu erkennen. Prognoserechnungen unter geänderten Bedingungen werden in den Szenarien des Moduls „M14/1, Perspektiven des schweizerischen Personenverkehrs bis 2030, Hypothesen + Szenarien“ durchgeführt. Der Nachfrage sind durch maximale Kapazitäten im IV und ÖV Grenzen gesetzt. Diese werden jedoch teilweise nicht erreicht oder sind durch eine Umverteilung der nachgefragten Wege und Fahrtzeiten den Mikrozensus-Daten nicht zu entnehmen. Die Fahrtzeitwahl wird nicht beliebig über den Tag verteilbar sein, so dass eine Trendänderung in Zukunft zu erwarten ist. Den Zeitpunkt und das Ausmass dieser Wende zu bestimmen, scheint mit der aktuell zur Verfügung stehenden Datenbasis nicht praktikabel zu sein. Ein Abwägungsprozess muss simuliert werden zwischen der Arbeitsplatzverfügbarkeit, des Lohnniveaus, der Wohnraumverfügbarkeit, der Miet- und Kaufpreise, der verkehrlichen Anbindungen mit IV und ÖV, des Freizeit- und Einkaufsangebotes sowie der Wohn- und Lebensqualität. Hinzu käme eine Abschätzung des Zeitaufwandes für tägliche Wege. Zudem würde vorausgesetzt werden, dass sich jede Person vollständig rational und nutzenoptimierend hinsichtlich der getroffenen Auswahl von Aspekten verhalten würde. Aktuelle Modelle eignen sich gut, um Entwicklungen aus erhobenen Daten zu identifizieren und mit der Einschränkung der Kontinuität zu prognostizieren. Trendwenden, die vermutet werden, jedoch nicht in der Datenbasis zu entdecken sind, sind nur mit Annahmen zu modellieren. Da diese Annahmen auf keinen erhobenen Daten basieren, können die Ergebnisse dieser Modelle weder validiert noch verifiziert werden. Die Datenerhebung wird in Zukunft ein elementarer Grundstein für realitätsnahe Prognosen bleiben.
7.5
Prognose des Besetzungsgrades
Mit den ermittelten Einflussgrössen wird für jede Personengruppe aller Gemeinden des Prognosedatensatzes für die zu prognostizierenden Jahre die Wahrscheinlichkeit berechnet, Fahrer bzw. Mitfahrer einer PW-Etappe zu sein. Die prognostizierten Variablen werden in die Nutzengleichungen für die Besetzungsgrade der sechs Fahrtzweckkategorien eingesetzt. Hiermit ergibt sich die Fahrer- bzw. Mitfahrerwahrscheinlichkeit. Der theoretische
119
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Besetzungsgrad innerhalb einer Personengruppe einer Gemeinde errechnet sich mit der Fahrerwahrscheinlichkeit P(Fahrer) zu: Besetzungsgrad =
1 P( Fahrer )
Die ermittelten Gruppenbesetzungsgrade werden mit dem Bevölkerungsanteil der jeweiligen Gruppe gewichtet. Mit folgender Gleichung errechnet sich der gewichtete Besetzungsgrad mehrerer Gruppen bzw. der gesamten Bevölkerung. Mittel ( Besetzungsgrad ) =
N Gruppen
∑ i =1
Bevölkerungsanteil i = Pi ( Fahrer )
∑ Personen in Gruppe ∑ Fahrer in Gruppe
i
i
Die ermittelten Ergebnisse der Besetzungsgradprognose werden mit einer Konstanten an die Werte der Analyse des Mikrozensus Verkehr 2000 angepasst. Die in den MikrozensusPublikationen angegebene Definition des Besetzungsgrades führt zu leichten Änderungen der Besetzungsgradwerte. Die ermittelten Werte sind nach der Anpassung direkt mit den Werten der Mikrozensus-Publikation zu vergleichen. Für jede Besetzungsgradkategorie (Fahrtzweck) wird die Anpassungskonstante wie folgt ermittelt: Anpassungskonstante = Besetzungsgrad2000 – BesetzungsgradModell(2000) Besetzungsgrad = BesetzungsgradModell + Anpassungskonstante In Abbildung 76 ist die Entwicklung des Besetzungsgrades über die Zeit graphisch dargestellt. In Tabelle 38 sind die berechneten Werte der Besetzungsgradprognose aufgelistet. Die Auswertungen des mittleren Besetzungsgrades zeigen einen allgemeinen Trend zu einem niedrigeren PW-Besetzungsgrad, der bis 2030 Konvergenzverhalten zeigt. Der Kurvenverlauf lässt vermuten, dass in den Jahren nach 2030 ein Grenzwert erreicht wird, der sich unter den aktuellen Rahmenbedingungen nur geringfügig ändern wird. Auffällig ist der relativ starke Besetzungsgradabfall bei dem Fahrtzweck Freizeit. Dies lässt sich vor allem durch die prognostizierte erhöhte PW-Verfügbarkeit erklären, die im Freizeitbereich genutzt wird. Einkaufs- und Nutzfahrten bleiben relativ konstant. Hier sind keine bedeutenden Verhaltensänderungen zur aktuellen Situation zu erwarten. Der Mittelwert fällt von 1.59 Personen pro Fahrzeug im Jahr 2000 auf einen Wert von 1.43 im Jahr 2030.
120
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 76
Besetzungsgradprognose für PW-Etappen nach Fahrtzweck Personen mit Alter ≥ 18 Jahre, Vergleich mit MZ-Daten
2.4
Besetzungsgrad, Personen ab 18 Jahre
2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1980
Freizeit Sonstiges/Service Einkauf alle Zwecke Nutzfahrt Pendler
1990
2000
2010
2020
2030
2040
Jahr
Tabelle 38
Werte der Besetzungsgradprognose für PW-Etappen nach Fahrtzweck Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
Fahrtzweck
2000
2005
2010
2020
2030
Pendler
1.15
1.12
1.09
1.05
1.03
Nutzfahrt
1.27
1.26
1.24
1.22
1.20
Einkauf
1.61
1.58
1.56
1.52
1.50
Freizeit
1.92
1.85
1.80
1.71
1.67
Sonst., Serv.
1.65
1.60
1.56
1.50
1.47
Alle Zwecke
1.59
1.55
1.52
1.46
1.43
121
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
7.6
Einfluss der erklärenden Variablen
Im folgenden wird die Stärke des Einflusses der verschiedenen erklärenden Variablen der Modelle anhand von Elastizitäten untersucht. Des weiteren wird für das monatliche Haushaltseinkommen eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Die direkten Elastizitäten werden allgemein auf Grundlage der folgenden Formel berechnet: E=
∂Pj X kj ∂X kj Pj
.
Dabei ist Pj die Auswahlwahrscheinlichkeit der Alternative j und Xkj die erklärende Variable der Nutzenfunktion. Besteht zwischen der Variablen und dem entsprechenden Nutzen ein linearer Zusammenhang, ergibt sich für die Elastizität nach der Gleichung: E = (1 − Pj )β kj X kj ,
mit βkj als dem jeweiligen Parameter. Bei nicht-linearen Zusammenhängen wird die erste Ableitung der Nutzenfunktion verwendet. Als Beispiel dafür ist hier die entsprechende Gleichung zur Berechnung der Elastizität des Alters dargestellt: E Alter = (1 − Pi )(β Alter + 2β Alter * Alter X Alter + β Alter *Männlich X Männlich )X Alter .
Zur Berechnung der mittleren Elastizitäten werden die anhand der Bevölkerung gewichteten Mittelwerte für den Datensatz des Jahres 2000 benutzt. In Tabelle 39 sind die Elastizitäten für die Einflussgrössen der einzelnen Modelle zum Besitz von Mobilitätswerkzeugen dargestellt. Eine Elastizität bezeichnet die Änderung einer Zielgrösse (z. B. Wahrscheinlichkeit für GABesitz) wenn sich der Wert einer Variable (z. B. das Alter) um eine Einheit erhöht. Alle anderen Variablen müssen dabei konstant gehalten werden, so dass sich die Einflüsse aus simultaner Änderung mehrerer Variablen sich nicht durch Superposition kombinieren lassen.
122
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 39
Mittlere Elastizitäten für den Besitz von Mobilitätswerkzeugen (2000)
Einflussgrösse
FA
PW
HT
GA
Alter
– 0.013
+ 0.221
+ 0.566
– 0.494
– 0.614
Männlich
+ 0.077
+ 0.023
– 0.092
+ 0.185
– 0.107
Erwerbstätigkeit
+ 0.055
+ 0.036
– 0.033
– 0.073
+ 0.157
Monatliches Haushaltseinkommen / 1000
+ 0.108
+ 0.132
+ 0.269
+ 0.420
+ 0.079
+ 2.036
+ 0.116
+ 0.320
– 0.131
– 0.255
– 1.009
– 0.662
Führerausweisbesitz Personenwagenbesitz
JMW
Bevölkerung der Wohnortgemeinde / 1000
– 0.109
– 0.274
+ 0.028
+ 0.009
+ 0.020
Grosszentrum
– 0.022
– 0.026
– 0.010
– 0.001
+ 0.003
Verkehrliche Raumgliederung: V1 (Grosszentren) als Referenzkategorie V2 (Mittel- und Nebenzentren mit BA) V3 (Mittel- und Nebenzentren ohne BA) V4 (Agglomerationsgemeinden) V5 (Ländliche Gemeinden) V6 (Touristische Gemeinden)
– 0.010 – 0.007 – 0.018 – 0.024 + 0.002
– 0.005 – 0.001 – 0.009 – 0.026 – 0.001
Gliederung der Schweiz in Grossregionen: G1 (Ostschweiz) G2 (Nordschweiz) G3 (Zentralschweiz) G4 (Zentrales Mittelland) G5 (Genferseeregion) G6 (Tessin) als Referenzkategorie
+ 0.025 + 0.041 + 0.010 + 0.018 + 0.032
– 0.072 – 0.112 – 0.037 – 0.087 + 0.002
+ 0.060 + 0.165 + 0.046 + 0.100 + 0.034
+ 0.004 + 0.006 + 0.001 + 0.010 + 0.004
+ 0.003 + 0.028 + 0.006 + 0.016 + 0.007
Reisezeit zum Mittelzentrum im ÖV Reisezeit zum Mittelzentrum im IV
+ 0.036 + 0.025
– 0.062 + 0.057
+ 0.017 – 0.020
– 0.002 – 0.001
+ 0.010 – 0.009
Konstante
– 0.634
– 3.349
– 2.583
– 2.750
FA PW HT GA JWM
Führerausweise Personenwagen Halbtaxabonnemente Generalabonnemente Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
BA
Bahnanschluss
Bei den Elastizitäten handelt es sich um relative Grössen, die angeben, wie stark sich die Auswahlwahrscheinlichkeit einer Alternative ändert, wenn sich eine der erklärenden Variablen ändert und alle anderen gleich bleiben. Die Elastizitäten beziehen sich auf das Modell mit allen Wechselwirkungen und können nicht allgemein einen kausalen Zusammenhang wiedergeben. Zudem müssen gegebene Rahmenbedingungen berücksichtigt
123
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
werden. Beispielsweise können Reisezeiten zu den Mittelzentren nur für Personen ermittelt werden, die nicht dort ihren Wohnsitz haben. So bedeutet eine Elastizität von + 0.108 für das durch tausend geteilte monatliche Haushaltseinkommen im Modell zu den Führerausweisen, dass sich die Wahrscheinlichkeit für deren Besitz um 0.1% erhöht, wenn das Einkommen um 1.0% zunimmt. Das monatliche Einkommen der Haushalte zeigt insgesamt einen relativ grossen Einfluss auf den Besitz von Mobilitätswerkzeugen. In diesem Zusammenhang wird für diese Variable eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Neben den Einkommensprognosen, denen die Berechnungen der BAK Basel Economics mit jährlichen Wachstumsraten von 1.1% bis 5.4% für die verschiedenen Kantone zugrunde liegen, wird die Entwicklung der Besitzstrukturen zwischen 2000 und 2030 ebenfalls unter der Annahme einer Zunahme von nur 1% pro Jahr ermittelt. Tabelle 40 und Tabelle 41 sowie Abbildung 77 und Abbildung 78 zeigen den Vergleich zwischen beiden Annahmen für den Anteil und die Anzahl der Besitzer von Mobilitätswerkzeugen. Dabei sind die entsprechenden Ergebnisse bei einem jährlichen Zuwachs des monatlichen Haushaltseinkommens von 1% in den Tabellen in Klammern und in den Abbildungen gestrichelt dargestellt. Tabelle 40 Jahr
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030)
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
2000
0.708 (0.708)
0.576 (0.576)
0.272 (0.272)
0.062 (0.062)
0.064 (0.064)
2005
0.757 (0.754)
0.618 (0.614)
0.275 (0.273)
0.060 (0.060)
0.062 (0.062)
2010
0.804 (0.795)
0.662 (0.651)
0.281 (0.273)
0.059 (0.057)
0.058 (0.059)
2020
0.883 (0.863)
0.732 (0.706)
0.298 (0.275)
0.059 (0.053)
0.051 (0.053)
2030
0.932 (0.903)
0.775 (0.740)
0.327 (0.279)
0.067 (0.050)
0.046 (0.048)
124
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 41 Jahr
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer (2000 – 2030)
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000
4666481 (4666481)
3543396 (3543396)
1924222 (1924222)
358140 (358140)
746075 (746075)
2005
5024336 (5000469)
3907472 (3855396)
2048930 (2027717)
370640 (367373)
752793 (758374)
2010
5306402 (5240934)
4252970 (4102679)
2167509 (2101784)
383000 (371830)
738146 (754143)
2020
5668675 (5520541)
4820134 (4448357)
2395405 (2199007)
413842 (367993)
689968 (729484)
2030
5788395 (5566795)
5159454 (4584776)
2637864 (2243232)
504213 (363658)
637504 (696277)
Abbildung 77
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer für verschiedene Einkommensentwicklungen (2000 – 2030)
1.0 Führerausweise
0.9
Anteil der Besitzer
0.8
Personenwagen
0.7 0.6
HalbtaxAbonnemente
0.5 0.4
GeneralAbonnemente
0.3 0.2
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
Jahr
125
2025
2030
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung 78
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer für verschiedene Einkommensentwicklungen (2000 – 2030)
8000000
Einwohner
7000000 Führerausweise
Anzahl der Besitzer
6000000
Personenwagen
5000000 4000000
HalbtaxAbonnemente
3000000
GeneralAbonnemente
2000000
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
1000000 0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Für die Führerausweise und Personenwagen ergeben sich unter der Annahme einer jährlichen Zunahme des Haushaltseinkommens von nur 1% deutlich geringere Anteile und Anzahlen der Besitzer. So liegt der Anteil in diesem Fall im Jahr 2030 3.0% bzw. 4.5% tiefer. Bei den absoluten Werten sind die Abweichungen mit 3.8% bzw. 11.1% noch grösser. Beim Besitz von ÖV-Abonnementen sind die Anteile und Anzahlen für die Halbtax- und Generalabonnemente ebenfalls wesentlich geringer. Anders sieht das beim Besitz von Jahres-, Monats- und Wochenabonnementen aus. Dort ergibt sich eine positive Abweichung zwischen beiden Szenarien von 4.7% und 9.2% für den Anteil und die Anzahl der Besitzer. Für die Nutzung von Mobilitätswerkzeugen lassen sich die Einflüsse der Variablen aufgrund der Modellform direkt ersehen. Durch Multiplikation der Veränderung einer Einflussgrösse mit den zugehörigen Koeffizienten des Modells ergeben sich die absoluten Änderungen der Verkehrsleistung. In Tabelle 42 sind die mittleren Werte der Einflussgrössen in den Prognosenjahren dargestellt. Die dargestellten Werte wurden mittels Gewichtung der Personenanzahl in den Altersgruppen berechnet, so dass diese Werte von denen der Analyse und Prognoseergebnisse leicht abweichen.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle 42
Veränderungen der gewichteten Mittelwerte von Einflussgrössen gewichtet mit Personenanzahl nach Gemeinde und Altersgruppen
Einflussgrösse Alter
2000
2005
2010
2020
2030
47.21
47.85
48.48
49.93
51.37
3.80
3.81
3.83
3.86
3.88
Geschlecht (männlicher Anteil)
48.3%
48.3%
48.2%
47.8%
47.4%
Führerausweisbesitz (Anteil)
81.8%
84.6%
87.1%
91.0%
93.6%
PW-Verfügbarkeit/ Besitz (Anteil)
62.1%
65.8%
69.8%
77.4%
83.4%
ÖV-Abonnementbesitz (Anteil)
45.4%
45.7%
46.3%
48.4%
52.9%
Erwerbstätigkeit (Anteil)
67.0%
67.0%
66.3%
64.6%
61.5%
Reisezeit zum Mittelzentrum, IV in min
7.39
7.35
7.30
7.30
7.29
Reisezeit zum Mittelzentrum, ÖV in min
19.06
19.06
18.06
17.60
17.59
Reisezeit zum Oberzentrum, IV in min
27.75
27.47
26.83
26.27
26.26
Reisezeit zum Oberzentrum, ÖV in min
48.98
44.88
42.65
41.75
41.72
ln(Alter + 1)
Anmerkung: Durch die Gewichtung nach Personenanzahl der Gruppen ergeben sich geänderte Werte zu der Analyse und den Prognoseergebnissen.
127
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
8
Schlussfolgerungen, Kritik und Ausblick
Bei Prognosen über einen Zeitraum von 30 Jahren ist bei der Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen, dass diese sehr stark von den vorhandenen Daten zur bisherigen und auch zukünftigen Entwicklung (z. B. Bevölkerungsentwicklung) abhängig sind. Auch kann der Einfluss von Entscheidungen, die erst noch getroffen werden, nicht mit in die Prognose aufgenommen werden. Diese Punkte werden im Rahmen des Gesamtprojektes "Perspektiven des Personenverkehrs bis 2030" bei der Definition der Szenarien durch das Bundesamt für Raumentwicklung weiterverfolgt (Abbildung 1). Bei der Prognose der Entwicklung des Mobilitätswerkzeugbesitzes weisen die einzelnen Variablen einen unterschiedlich starken Einfluss auf. Zum Beispiel ergeben sich bei Veränderungen des monatlichen Haushaltseinkommens auch grössere Abweichungen bei den Besitzstrukturen, wie die berechneten Elastizitäten sowie die Sensitivitätsanalyse zeigen. Das bedeutet, dass andere Daten (Entwicklung der Bevölkerungsstruktur, Erwerbstätigkeit und Einkommen), auf denen die Prognosen basieren, zu teilweise anderen Ergebnissen führen würden. Weitere wichtige Einflussgrössen, wie z. B. die Haushaltsstruktur sowie der Einfluss der Kosten in Form von Treibstoffpreisen oder Preisen von ÖV-Abonnementen, konnten bei der Prognose nicht mit berücksichtigt werden, da keine entsprechenden Aussagen zu deren Entwicklung in der Vergangenheit und in der Zukunft vorhanden sind. Im Rahmen der Modellierung des Besitzes von Mobilitätswerkzeugen werden nur die Daten des Mikrozensus zum Verkehrsverhalten für das Jahr 2000 verwendet. Dabei erfolgt eine sukzessive Schätzung der Besitzstrukturen. Das heisst, zuerst wird der Führerausweisbesitz modelliert und darauf aufbauend dann der Personenwagenbesitz. Der ÖV-Abonnementbesitz wird unter Berücksichtigung des Besitzes von Führerausweisen und Personenwagen geschätzt. Diese beiden Variablen fliessen dementsprechend mit in die Modelle ein. Eine bessere Variante wäre eine gemeinsame Modellschätzung des Besitzes aller Mobilitätswerkzeuge in Form von Nested Logit Modellen oder Cross-Nested Logit Modellen. Versuche in dieser Richtung haben gezeigt, dass die vorhandenen Daten jedoch nicht ausreichend sind, um eindeutige Ergebnisse zu erzielen. Gleichzeitig ist damit ein deutlich höherer Rechenaufwand verbunden.
128
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Die Prognosen zum Führerausweis-, Personenwagen- und ÖV-Abonnementbesitz bilden unter anderem die Grundlage für die Vorhersagen zur Entwicklung der Fahr-, Betriebs- und Verkehrsleistungen, da diese Variablen mit in die Prognosen der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen einfliessen. Das prognostizierte Wachstum der Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen ergibt sich vor allem aus den sozio-demographischen und sozio-ökonomischen Veränderungen. Diese beeinflussen hauptsächlich die Verkehrsnachfrage. Der Einfluss der Veränderungen des Verkehrsangebotes fliesst nur in sehr geringem Masse in die Prognose ein. Die mittleren Reisezeitveränderungen zu den Ober- und Mittelzentren spiegeln ein geändertes Verkehrsangebot wieder, die die Reiseweiten beeinflussen. Eine dadurch resultierende Verkehrsmittelwahl wird nicht modelliert. Diese kann nur mit Hilfe von konkreten Quelle-ZielBeziehungen berechnet werden, unter Berücksichtigung des prognostizierten Verkehrsangebotes der verschiedenen Verkehrsmittel. Die Ergebnisse zur Nutzungsintensität von Mobilitätswerkzeugen zeigen, dass mit einer disaggregierten Modellierung und einer detaillierten Einflussgrössenwahl trotz plausibler prognostizierter Eingangswerte für die Nutzenprognose keine grundsätzlich anderen Trends ermittelt werden können als die, die sich in den Mikrozensen als Datenbasis zeigen. Es existieren sehr viele Entscheidungsvarianten, die jene beeinflussen, die nicht mit den zur Verfügung stehenden Daten modelliert werden können. In den Modellen wurden nur Einflussfaktoren berücksichtigt, die im betrachteten Zeitraum (1984 bis 2000) beobachtet werden. Ein anderer Trend wird dem Modell nicht hinzugefügt. Erkennbare Entwicklungen, die nicht direkt einer Einflussgrösse zugeordnet werden können, fliessen in das Modell zu einem gewissen Anteil in die Konstante und in den Jahrestrend ein. Man denke hier insbesondere an die Suburbanisierung der letzten Jahre, den Ausbau des ÖV-Angbotes im Nah- und Fernverkehr sowie letztlich an die Stagnation der PW-Betriebskosten bei steigenden ÖVPreisen. Eine hier mögliche Verbesserung der Modellschätzungen liegt in der Entwicklung simultaner Gleichungssysteme, die es ermöglichen die Wechselwirkungen und Kovarianzen zwischen den Verkehrsleistungen mit den verschiedenen Verkehrsmittelgruppen angemessen abzubilden (siehe zum Beispiel Simma, 2000). Dies unterblieb hier aus Zeitgründen, wäre aber in einer weiteren Stufe der Entwicklung der Perspektiven wünschenswert. Als mögliche Erweiterung, um zusätzliche Einflussfaktoren zu berücksichtigen, ist eine iterative Rückkopplung zwischen der ermittelten Nachfrage und einer Schätzung der
129
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
generalisierten Kosten der Wege mit einem Umlegungsmodell für das IV- und ÖV-Netz denkbar. Als Zwischenschritt ist hier jedoch die Entwicklung geeigneter Nachfragematrizen notwendig, respektive die Schätzung einer generalisierten Kostenelastizität der Fahrleistungen. Der Einfluss von Rückkopplungseffekten wird in Anhang D behandelt. Darüber hinaus stellt die Wohnort- und Arbeitsplatzwahl ein wichtiges Kriterium mit grossem Einfluss auf die Nutzungsintensität der Mobilitätswerkzeuge dar. In den vorliegenden Prognosen werden die heutigen Bevölkerungsverteilungen im Raum verwendet. Es müssen aber Verschiebungen hinsichtlich der Bevölkerungsverteilung und, wichtiger noch, hinsichtlich der Altersverteilung im Raum erwartet werden. Es ist zum Beispiel unklar, ob sich der Suburbanisierungsprozess erschöpft hat, respektive ob er seine räumlichen Orientierungen ändern wird (siehe Botte, 2003 für eine Analyse der Trends). Ein holistisches Raumnutzungsmodell ist aktuell noch Forschungsgegenstand und steht nicht als allgemeingültiges Modell zur Verfügung. Aber selbst Näherungslösungen wären wünschenswert, um die Zielwahlveränderungen in erster Näherung berücksichtigen zu können. Die Vielzahl der Annahmen, die für die vorliegenden Prognosen notwendig waren, könnten durch solch erweitere Modellformen teilweise vermieden werden. Die dann prognotizierten Mengen würden sich entsprechend mehr der wahren Entwicklung annähern. Die jetzigen Prognosen beschreiben potentielle Entwicklungen, die die insgesamt positive volkswirtschaftliche Entwicklung der letzten zwei Jahrzehnte extrapolieren. In Zeiten ungewisser Aussichten, respektive erkennbarer Probleme (Alterung der Bevölkerung, Verknappung des Benzins, Umstellung der Personenwagen auf teurere Erdgas- oder gar Wasserstoffmotoren, weitere Integration der Schweizer Wirtschaft in die europäischen Warenflüsse etc.) sind solche Prognosen besonders vorsichtig zu verwenden. Sie markieren eher Obergrenzen und nicht den mittleren Entwicklungspfad. Für Langzeitprognosen wird trotz verbesserter mathematischer Modelle kein Weg an umfangreichen Datenerhebungen vorbei führen. Die Erhebungen der Mikrozensen Verkehr liefern einen wichtigen Beitrag für die Ermittlung des Verkehrsverhaltens. Sie stellen jedoch nur Momentaufnahmen des Befragungszeitpunktes dar und geben keinen Aufschluss über das Entscheidungsverhalten der befragten Personen unter veränderten Bedingungen. Verhaltensänderungen können über die Befragungsjahre nur gemittelt analysiert werden. Die treibenden Kräfte können für ein geändertes Verhalten nur zu einem kleinen Teil ermittelt werden. Eine kontinuierliche systematische Datenerhebung ist der elementare Grundstein für Analysen und Prognosen. Sie sollte in Zukunft weiterhin intensiv betrieben bzw. besser noch gesteigert werden.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Offensichtliche Themen sind hier die Entwicklung eines Schweizer Panels zum Verkehrs- und Raumverhalten, die bessere Erfassung der monetären Kosten des Verkehrs und der Wechselwirkungen zwischen den lokalen Überlastungen des Verkehrssystems und dem Verkehrsverhalten.
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9
Literatur
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Anhang A:
Beschreibung des Anwendungswerkzeuges
Die in diesem Projekt vorgestellten Prognoseberechnungen beruhen auf multinominalen Logit Modellen bzw. auf linearen Regressionen. Die Prognosen mit disagreggierten Daten werden mit einem Programm berechnet, dass in die Datenbankanwendung Access von Microsoft integriert wird. Das Anwendungswerkzeug stellt dabei die Funktionalitäten für die Berechnung von Entscheidungswahrscheinlichkeiten von multinominalen Logit Modellen und von Ergebnissen aus linearen Regressionen zur Verfügung. Das Programm wird über Modelldateien gesteuert, die alle Modellinformationen wie Modellform, Einflussgrössen und Parameter enthalten. Mit den in einer Datenbanktabelle vorhandenen Eingangswerten für die Prognose werden die Ergebnisse mit dem Modell berechnet und der Tabelle hinzugefügt. Dieses Schema ist in Abbildung A.1 dargestellt. Abbildung A.1
Methodik des Anwendungswerkzeuges
Modell-Dateien
MS-Access-Datenbank Datenbanktabelle
RegressionsModelle
disaggregierte Daten
MNL-Modelle (Biosim)
Anwendungswerkzeug
Berechnungsergebnisse
Das Anwendungswerkzeug liest die Modelldateien ein und berechnet mit den disaggregierten Daten die Prognosedaten, die an die Datenbanktabelle angehängt werden. Die Datenbanktabelle der Prognose muss als erste Variable/ Spalte einen eindeutigen Schlüssel enthalten. Ein Beispiel ist in Abbildung A.2 gegeben. Die übrigen Variablennamen sind äquivalent zu den Bezeichnungen in den Modelldateien zu benennen. Über die Einflussgrössen in den Modellbeschreibungen hinaus, können beliebig viele zusätzliche Variablen in der Tabelle enthalten sein, die nicht für die Berechnung benötigt werden. Es wird jedoch zur Optimierung von Geschwindigkeit und Speicherplatz empfohlen die Zahl der Variablen, die nicht in die A-1
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Berechnung einfliessen, gering zu halten. Die Variablennamen müssen dem SQL-Standard entsprechen, d. h. sie dürfen keine Lehrzeichen, Umlaute oder Sonderzeichen enthalten und nicht vollständig aus einer numerischen Folge bestehen. Das Programm Access lässt teilweise nicht SQL-konforme Variablennamen zu, so dass der Nutzer dies bei der Erstellung der Variablen und Tabellen beachten muss. Abbildung A.2
Tabelle der Prognosedaten in MS-Access-Datenbank
Es können zwei verschiedene Modelldateitypen von dem Programm verarbeitet werden. Prognosen mit mulinominalen Logit Modellen werden mit Hilfe des Programmes Biosim von Michel Bierlaire automatisiert berechnet. Die Modelldateien liegen in einem Biogeme-/ Biosim-Format vor, das in der Dokumentation von Biogeme von Michel Bierlaire beschrieben wird. Alternativ können Ergebnisse linearer Regressionen für die Prognose verwendet werden. Installation des Programmes
Das Formular "Szenario berechnen" enthält den Programmkern. Sofern eine eigene Datenbank erstellt wird, muss das Formular in dieser Datenbank zur Verfügung stehen. Mit dem Formular werden die Berechnungen durchgeführt. Das Programm Biosim.exe muss sich zusammen mit der Programmbibliothek cygwin1.dll in einem Verzeichnis des Computers befinden. Dieses ist in der Tabelle "Setup" wie in Abbildung A.3 dargestellt anzugeben.
A-2
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Abbildung A.3
Setup-Tabelle des Anwendungswerkzeuges
Berechnungen durchführen
In dem Formular "Szenario berechnen" ist der Tabellenname mit den Prognosedaten und die gewünschte Modelldatei anzugeben. Dateien im Biogeme-/ Biosim-Format sollten die Dateiendung ".mod" aufweisen, Modelldateien der linearen Regression die Endung ".txt". Ist der Tabellenname angegeben und die Modelldatei ausgewählt, wird durch drücken des StartKnopfes im Formularfenster die Berechnung gestartet. Die berechneten Ergebnisse werden in eigenen Spalten an die Tabelle der Prognosedaten angehängt. Je nach Datenmenge und Arbeitsgeschwindigkeit des Computers kann dieser Vorgang länger dauern. Während dieser Zeit erscheint der Start-Knopf grau und kann nicht betätigt werden. Abbildung A.4 zeigt das Formular "Szenario berechnen". Während der Berechnungen unter Verwendung von Modelldateien im Biosim-Format wird das Programm Biosim gestartet, dass die Berechnungen der Auswahlwahrscheinlichkeiten durchführt. Für jede mögliche Alternative wird eine neue Variable/ Spalte in der Datentabelle erzeugt, die die zugehörigen Wahrscheinlichkeiten enthält. Die Variablennamen werden von Biosim "P(Alternative)" benannt. Es ist zu beachten, dass dieser Name für die weitere Verarbeitung in Access Probleme verursachen kann, so dass empfohlen wird, die Klammern im Namen zu entfernen. Biosim arbeitet in der vorliegenden Version mit maximal 65'536 Zeilen, so dass eine grössere Tabelle eventuell aufgeteilt werden muss. Prognoserechnungen, die Modelldateien der linearen Regression nutzen, werden direkt in Access durchgeführt, so dass das externe Programm Biosim nicht benötigt wird. Hierbei existieren keine Beschränkungen in der Wahl von Variablennamen und der Tabellengrösse. Die Ergebnisse werden in einer Spalte an die Ausgangstabelle angehängt.
A-3
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung A.4
Formular "Szenario berechnen"
Die Modelldateien, die die Parameter der verwendeten Schätzungen enthalten, sind auf der beigefügten CD zu finden. Es wird empfohlen für eigene Prognoserechnungen die vorhandene Datenbankstruktur zu verwenden und neue Daten mit gleichen Variablenbezeichnungen zu speichern. Beschreibung der Modelldateien
Die Modelldateien im Biogeme-/ Biosim-Format sind in der Dokumentation dieses Programmes beschrieben. Eine Adobe Acrobat Reader-Datei (PDF-Datei) der Dokumentation befindet sich auf der CD. Die Modelldateien mit den Variablennamen und Koeffizienten der linearen Regression liegen in einem Textformat vor, bei dem die Elemente durch Tabulatoren voneinander getrennt sind. Dies hat den Vorteil, dass sich die Dateien z. B. mit einem Tabellenkalkulationsprogramm wie Microsoft Excel bearbeiten lassen und in diesem Format speichern lassen. In der zweiten Zeile der zweiten Spalte ist der zu berechnende Variablenname einzutragen. Ab Zeile fünf werden die Koeffizienten eingetragen. In der ersten Spalte wird der Variablentyp gekennzeichnet, in der zweiten der Variablenname, der mit dem Namen in der Datenbank übereinstimmen muss. In der dritten Spalte wird bei Interaktion der zweite Variablenname angegeben. Bei kategoriellen Variablen wird in der vierten und bei Interaktion auch in der A-4
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
fünften Spalte der kategorielle Wert eingetragen. In der sechsten Spalte befindet sich der zugehörige Koeffizient. Es sind folgende Variablentypen definiert: •
c
Konstante, der Variablenname kann frei gewählt werden
•
k
kategorielle Variable, es muss für jede Kategorie eine Zeile mit dem Wert der Kategorie angegeben werden
•
s
skalare Variable
•
k*s
Interaktion zwischen kategorieller Variable (1) und skalarer Variable (2), der Wert der Kategorie muss in der vierten Spalte eingetragen werden
•
s*k
Interaktion zwischen skalarer Variable (1) und kategorieller Variable(2), der Wert der Kategorie muss in der fünften Spalte eingetragen werden
•
k*k
Interaktion zwischen zwei kategoriellen Variablen, in Spalte vier sind die kategoriellen Werte der ersten Variable anzugeben, in der fünften Spalte die der zweiten kategoriellen Variable
•
s*s
Interaktion zwischen zwei skalaren Variablen
•
e
einfache Elastizität, die Ergebnisse einer Datenbankzeile (Y) werden mit dem Wert der angegebenen Variablen hoch dem Koeffizienteneintrag multipliziert; Ergebnis = Y * VariableneintragKoeffizient
•
e*e
zusammengesetzte Elastizität, die Ergebnisse einer Datenbankzeile (Y) werden mit dem Produkt der Werte der angegebenen Variablen hoch dem Koeffizienteneintrag multipliziert; Ergebnis = Y * (Var1*Var2)Koeffizient
•
e/e
zusammengesetzte Elastizität, die Ergebnisse einer Datenbankzeile (Y) werden mit dem Quotient der Werte der angegebenen Variablen hoch dem Koeffizienteneintrag multipliziert; Ergebnis = Y * (Var1/Var2)Koeffizient
•
Ende
Ende kennzeichnet das Ende der Datei. Diese Angabe ist nicht zwingend nötig, beschleunigt aber die Berechnungen, falls weitere Zeilen ohne Daten folgen.
A-5
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Anhang B:
Beschreibung der CD
Auf der Daten-CD befinden sich die Ausgangsdaten, die Modelle und die Prognosedaten mit den Ergebnissen der Prognose. Die Ausgangsdaten sind Daten aus den Mikrozensen, die um zusätzliche Daten erweitert wurden. Im Verzeichnis "Ausgangsdaten" befinden sich folgende Dateien: •
Datei mit aggregierten Daten des Mirkozensus 2000 – "MZ 2000.txt" – Variablen zur Ermittlung des Besitzstrukturen – Textdatei zur Verwendung mit Biogeme – Beschreibung der Variablen in "MZ 2000_Beschreibung.doc"
•
Datei mit Personendaten der Mikrozensen 1984, 1989, 1994 und 2000 – "Personendaten, MZ2000_1994_1989_1984_Leistung.sav" – Variablen für die Ermittlung der Tagesfahrtleistungen – SPSS-Dateiformat
•
Datei mit Etappen-/ Wegeinformationen der Mikrozensen 1984, 1994 und 2000 – "Etappen, Wege 2000_1994_1984_Bes.Grad.sav" – Variablen zur Ermittlung des Besetzungsgrades – SPSS-Dateiformat
In dem Verzeichnis "Modelle" befinden sich alle Modelle, die für die Schätzungen genutzt wurden. Die Modelle sind unterteilt in MNL-Modelle und Modelle, die mittels linearer Regression erstellt wurden. Alle Modelle können in der vorliegenden Form mit dem Anwendungswerkzeug genutzt werden. In den Verzeichnissen "MNL-Modelle" und "lin.Reg.-Modelle" befinden sich folgende Modell in separaten Unterverzeichnissen: •
MNL-Modelle: – Führerausweisbesitz – PW-Verfügbarkeit
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
– Halbtax-Abonnement-Besitz – Generalabonnementbesitz – Jahres-, Monats- oder Wochenabonnementbesitz – Fahrer-Mitfahrer für alle Zwecke – Fahrer-Mitfahrer, Zweck: Pendler – Fahrer-Mitfahrer, Zweck: Nutzfahrt – Fahrer-Mitfahrer, Zweck: Einkauf – Fahrer-Mitfahrer, Zweck: Freizeit – Fahrer-Mitfahrer, Zweck: Sonstige und Service •
Modelle basierend auf linearen Regressionen: – Tagesdistanzen, PW – Tagendistanzen, ÖV – Tagesdistanzen, langsamer Verkehr – Tagesfahrtzeiten, PW – Tagesfahrtzeiten, ÖV – Tagesfahrtzeiten, langsamer Verkehr
Die Daten, mit denen die Prognosen berechnet wurden, und deren Ergebnisse befinden sich in der Prognosedatenbank im MS Access-Format (Verzeichnis "Prognosedatenbank", Datei "Prognosedatenbank.mdb"). Diese Datenbank enthält auch das Anwendungswerkzeug. Im Verzeichnis "Biogeme" befindet sich die Programme Biogeme und Biosim von Michel Bierlaire. Die Dokumentation ist im Adobe Acrobat-Format ("tutorial.pdf") im selben Verzeichnis zu finden.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Anhang C:
Geocodierung des Mikrozensus Verkehr 2000
Im Zusammenhang mit der Geocodierung des Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 sei hier auf den Arbeitsbericht von Jermann (2003) (Siehe auch http://www.ivt.baug.ethz.ch/vrp/ab177.pdf ) verwiesen. Im Rahmen der Geocodierung des Mikrozensus zum Verkehrsverhalten des Jahres 2000 wurden alle Haushalts- und Etappenpunkte geocodiert, indem diesen aus bestehenden Geodaten Koordinaten zugewiesen wurden. Aufgrund der unterschiedlichen textlichen Ausprägung der Mikrozensus- und Geodaten mussten diese zuerst abgeglichen werden. Danach erfolgte unter Einsatz von DatenbankFunktionalitäten die Zuweisung der Geodaten zu den Punkten des Mikrozensus (matching) mit gleichzeitiger Übertragung der Koordinaten. Die Qualität dieser Zuweisung wurde mit einer Note beurteilt. Die Resultate werden nach Haushalts- und Etappenpunkten sowie nach Etappen ausgegeben. Rund 95% der Haushalts- und 91% der Etappenpunkte konnten geocodiert werden.
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Anhang D:
Bemerkungen zur Rückkopplung der Verkehrsnachfrage mit dem Verkehrsangebot
Das Wachstum der Verkehrsnachfrage führt auch zu einer höheren Auslastung des Verkehrssystems, was vor allem im Strassenverkehr eine Erhöhung der Reisezeiten zur Folge hat. Auf der anderen Seite führt eine verlängerte Reisezeit mit einem Verkehrsmittel zu Veränderungen im Verkehrsverhalten wie z.B. zu einer veränderten Verkehrsmittelwahl, Routenwahl, Zielwahl, Abfahrtszeit usw. Bei Erstellung von Verkehrsprognosen sind solche Effekte zu berücksichtigen. Dafür müssten zwischen Verkehrsangebot und Verkehrsnachfrage sowie einzelnen Entscheidungsstufen die Rückkoppelungen betrachtet werden bis ein gesamter Gleichgewichtszustand erreicht ist. Dadurch könnten die Wechselwirkungen zwischen Verkehrsangebot und Verkehrsnachfrage abgebildet bzw. berücksichtigt werden. Um hier die Auswirkungen des von soziodemographischen und sozioökonomischen Veränderungen verursachten Nachfragewachstums im Strassenverkehr auf das Verkehrsangebot und die daraus folgenden Rückkoppelungen auf die Verkehrsnachfrage bzw. das Verkehrsverhalten abzuschätzen, müsste ein simultanes Verkehrsmodell oder ein mit Rückkoppelungsschritten verbundenes sequentielles Verkehrsmodell angewendet werden. Im Rahmen dieser Untersuchung sind solche Berechnungen aus verschiedenen Gründen nicht möglich. Um einen ersten Eindruck über die Geschwindigkeitsveränderungen auf Grund des prognostizierten Nachfragewachstum zu erhalten, wird hier eine Analyse der Reisezeitveränderungen (2000 bis 2030) im Nationalen Strassennetz durchgeführt. Hierfür wird das bestehende Nationalen Strassenmodell verwendet (siehe Vrtic, Axhausen, Rossera und Maggi, 2003). Dieses Modell bildet nur die mIV-Fahrten auf dem nationalen Strassennetz ab (Fahrten zwischen zwei Gemeinden). Das vorhergesehene Nachfragewachstum im Strassenverkehr wird vor allem durch den erhöhten PW-Bestand und grössere Reiseweite verursacht. Die Auswirkung der grösseren Reiseweite auf das Verkehrsangebot kann bei diesem Vorgehen nicht berücksichtigt werden. Dafür müsste ein Zielwahlmodell angewendet werden. Auf Grundlage des Wachstums des PW-Bestandes pro Gemeinde und der nationalen QuellZiel-Matrix im mIV für das Jahr 2000 wurde eine Quell-Ziel-Matrix für das Jahr 2030 hochgerechnet. Die Hochrechnung wurde anhand des Fratar-Ansatzes durchgeführt, um die
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
unterschiedlichen Wachstumsfaktoren der Quell- und Zielfahrten auszugleichen. Damit wurde die gesamte Anzahl PW-Fahrten in der hochgerechneten Quell-Ziel-Matrix für das Jahr 2030 um 42 Prozent erhöht. Im nächsten Schritt wurden auf Basis der durchgeführten Umlegung und der daraus ermittelten Streckenbelastungen die Reisezeitmatrizen für das Jahr 2000 und 2030 erstellt. Die Auswertung der Reisezeitmatrizen ergibt folgende Schlussfolgerungen: •
Die gesamte Reisezeit (summierte Reisezeit zwischen allen Quell-Ziel-Beziehungen) erhöht sich zwischen 2000 und 2030 um 12.7 Prozent
•
Die mittlere Reisezeitveränderung für die einzelnen Quell-Ziel-Beziehungen beträgt 11 Prozent (siehe auch Abbildung 1). Wenn die Reisezeitveränderungen mit der Anzahl Fahrten gewichtet sind, beträgt die mittlere Reisezeitveränderung 21 Prozent. Dies zeigt, dass die grössten Reisezeiterhöhungen vor allem bei nachfragestarken Quell-ZielBeziehungen stattfinden.
Aufgrund solcher Veränderungen kann man erwarten, dass auch eine Reaktion in der Verkehrsnachfrage stattfindet. Für eine erste und sehr grobe Schätzung der Nachfragereaktion wurden für die einzelnen Quell-Ziel-Beziehungen aus den ermittelten Reisezeitveränderungen die Nachfrageveränderungen geschätzt werden. Unter Betrachtung von Quell-Ziel-Fahrten aus dem nationalen Strassenverkehrsmodell (Fahrten zwischen zwei Gemeinden ohne Berücksichtigung innerstädtischer Fahrten), ermittelten Reisezeitveränderungen und unter Annahme einer direkten Reisezeitelastizität von -0.39 würde sich die Verkehrsnachfrage im Strassenverkehr um 8 Prozent reduzieren. Mit der Annahme einer Kreuzelastizität2 von 0.48, würde das zur einer Erhöhung der ÖV-Nachfrage von 10 Prozent führen. Da es sich hier nur um die Fahrten zwischen Gemeinden ohne innerstädtische Strassennetze, handelt, können solche Schätzungen für innerstädtische Fahrten nicht durchgeführt werden. Hier müssten regionale- oder städtische Modelle angewendet werden. Die mittleren Veränderungen der gesamten Reisezeit von bzw. nach einer Zone (summierte Reisezeiten aller Quell-Ziel-Beziehungen ab einer Zone) für alle 3066 Zonen im Strassenmodell sind in Abbildung D.1 dargestellt.
2
Für Elastizitäten siehe Jong, Coppola und Gayda (1998): TRACE; Report on national elasticities (Long term car time elasticities of the number of trips, by mode, for trips with public transport share between 15 and 50%).
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Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung D.1
Mittlere Reisezeitveränderungen 2000 bis 2030 pro Zone (summierte Reisezeiten ab einer Zone zu allen anderen Zonen)
40
Reisezeitveränderung in %
30
20
10
0
-10
-20 Gemeinde (3066 Zonen, sortiert nach Reisezeitveränderung)
A-11
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Anhang E:
Berechnung mit Annahme von Verzicht auf FS für ältere Personen
In diesem Alternativmodell wird angenommen, dass ältere Personen ihren Führerausweis nicht mehr im vollen Umfang nutzen. Da bisher keine regelmässigen Fahrtüchtigkeitskontrollen vorgenommen werden, wird im Modell angenommen, dass ein Teil der älteren Personen ihren Führerausweis abgeben bzw. nicht mehr nutzen. Simuliert wird dieses Verhalten durch eine prozentuale Reduktion des Anteiles der Führerausweise. Hierdurch wird das beobachtete Verhalten nachgebildet, dass sich einige Personen mit steigendem Alter das Auto fahren nicht mehr zutrauen und daher von ihrem Führerausweis keinen Gebrauch mehr machen. Die entsprechenden Annahmen sind in Tabelle E.1 dargestellt. Tabelle E.1
Angenommene Reduktion des Anteiles von Führerausweisbesitzern mit zunehmendem Alter
Altersgruppe
Alter
Angenommene Reduktion des Anteiles des Führerausweisbesitzes
40 bis 44 Jahre
42 Jahre
0.0 %
45 bis 49 Jahre
47 Jahre
0.7 %
50 bis 54 Jahre
52 Jahre
2.0 %
55 bis 59 Jahre
57 Jahre
3.0 %
60 bis 64 Jahre
62 Jahre
5.0 %
65 bis 69 Jahre
67 Jahre
10.0 %
70 bis 74 Jahre
72 Jahre
20.0 %
75 bis 79 Jahre
77 Jahre
33.3 %
80 bis 84 Jahre
82 Jahre
60.0 %
85 bis 89 Jahre
87 Jahre
70.0 %
90 bis 94 Jahre
92 Jahre
90.0 %
95 bis 109 Jahre
102 Jahre
99.0 %
A-12
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Ergebnisse, Besitz von Mobilitätswerkzeugen Für den Besitz von Mobilitätswerkzeugen sind deren berechnete Anteile und Anzahlen sowie im Vergleich dazu die entsprechenden Werte unter Annahme eines sich mit zunehmendem Alter reduzierenden Führerausweisbesitzes in Tabelle E.2 und Tabelle E.3 sowie Abbildung E.1 und Abbildung E.2 dargestellt. Dabei sind die Ergebnisse mit der auf Grundlage von Tabelle E.1 durchgeführten Reduktion des Besitzes von Führerausweisen in den Tabellen in Klammern und in den Abbildungen als gestrichelt angegeben.
Tabelle E.2
Jahr
Prognostizierte Differenz des Mobilitätswerkzeugbesitzanteils bei Annahme des reduzierten effektiven Führerausweisbesitzes (2000 – 2030)
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000
0.061
-0.048
+0.004
+0.004
+0.004
2005
-0.087
-0.069
+0.006
+0.007
+0.005
2010
-0.114
-0.093
+0.008
+0.009
+0.008
2020
-0.167
-0.132
+0.012
+0.016
+0.014
2030
-0.201
-0.152
+0.014
+0.023
+0.018
Tabelle E.3
Jahr
Prognostizierte Differenz des Mobilitätswerkzeugbesitzes bei Annahme des reduzierten effektiven Führerausweisbesitzes (2000 – 2030)
Führerausweise
Personenwagen
Halbtaxabonnemente
Generalabonnemente
Jahres-, Monats-, Wochenabonnemente
2000
-171’587
-149’407
12’457
10’305
17’754
2005
-236’024
-219’779
19’167
17’161
26’598
2010
-306’702
-306’879
27’723
26’997
37’738
2020
-445’818
-490’725
45’334
51’829
62’674
2030
-569’337
-626’887
56’306
79’217
83’117
A-13
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung E.1
Prognose für den Anteil der Mobilitätswerkzeugbesitzer im Vergleich mit den Modell zum reduzierten Führerausweisbesitz (2000 – 2030)
1.0 Führerausweise
0.9
Anteil der Besitzer
0.8
Personenwagen
0.7 0.6
HalbtaxAbonnemente
0.5 0.4
GeneralAbonnemente
0.3 0.2
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
0.1 0.0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Abbildung E.2
Prognose für die Anzahl der Mobilitätswerkzeugbesitzer im Vergleich mit den Modell zum reduzierten Führerausweisbesitz (2000 – 2030)
8000000
Einwohner
7000000 Führerausweise
Anzahl der Besitzer
6000000
Personenwagen
5000000 4000000
HalbtaxAbonnemente
3000000
GeneralAbonnemente
2000000
Jahres-, Monats-, WochenAbonnemente
1000000 0 2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Jahr
Die Annahme einer Reduktion des Führerausweisbesitzes mit zunehmendem Alter führt zu einer Abnahme des berechneten Anteiles um 6.1% für das Jahr 2000 und um bis zu 20.1% für das Jahr 2030. Entsprechend verringert sich auch der Anteil des Personenwagenbesitzes um A-14
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
4.7% bzw. um bis zu 15.2%. Gleichzeitig wirkt sich der reduzierte Führerausweisbesitz positiv auf den ÖV-Abonnementbesitz aus, welcher in geringerem Umfang um circa ein bis zwei Prozent zunimmt. Ergebnisse, Nutzung von Mobilitätswerkzeugen (PW, ÖV) Das Modell mit reduziertem Führerausweisanteil für ältere Personen ergibt geringere mittlere Tagesdistanzen und -fahrtzeiten mit dem PW als bei dem Basis-Modell aus der Prognoserechnung (siehe 7.4). Im öffentliche Verkehr erhöhen sich die Distanzen und Fahrtzeiten gegenüber dem Basis-Modell. Es findet im Vergleich zum Basis-Modell eine Verlagerung vom PW zum ÖV statt. Die resultierenden Änderungen erscheinen somit signifikant und plausibel. Größere Änderungen konnten nicht erwartet werden, da die Personen, für die angenommen wird, dass sie den Führerausweis nicht weiter nutzen, nicht angenommen wurde, dass sie gleichzeitig an das Haus gebunden sind. Die Ergebnisse der Nutzungssind in Tabelle E.4, Tabelle E.5 und Abbildung E.3 dargestellt.
Tabelle E.4 Prognose der PW-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Modell mit reduziertem FA-Anteil bei älteren Personen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre Jahr
Distanz in km
MZ '84-
19.76
2000
26.96 BasisFSProgn. Ansatz
2000
26.96
eff. jährl. Veränderung in %
29.72
BasisProgn
32.47 38.00 42.78
Gesamt 2000-2030:
BasisProgn
FSAnsatz
36.95
36.95
+1.81% 41.62 46.25 55.39 63.46
+58.7%
+52.7%
A-15
BasisProgn
FSAnsatz
+2.41%
+2.23%
+2.13%
+1.96%
+1.82%
+1.68%
+1.37%
+1.28%
+71.7%
+65.1%
53.70
+1.10%
41.19
+1.87%
45.46
+1.45%
36.90
eff. jährl. Veränderung in %
41.25
+1.62%
31.95
+1.19% 2030
FSAnsatz
29.49
+1.59% 2020
36.95
26.96
+1.78% 2010
27.49
+1.96%
+1.97% 2005
. Fahrtzeit in min
61.00
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Tabelle E.5 Prognose der ÖV-Tagesdistanzen und -fahrtzeiten pro Person 2000 bis 2030 Modell mit reduziertem FA-Anteil bei älteren Personen Personen mit Alter ≥ 18 Jahre Jahr
Distanz in km
MZ '84-
5.25
2000
7.74 BasisFSProgn. Ansatz
2000
7.74
eff. jährl. Veränderung in %
8.74
BasisProgn
9.64 11.06 12.54
Gesamt 2000-2030:
BasisProgn
12.15 13.15 14.88 16.94 +67.7%
A-16
BasisProgn
FSAnsatz
+2.04%
+2.29%
+1.59
+1.86%
+1.24%
+1.48%
+1.31%
+1.44%
+54.2%
+64.0%
13.49 15.62
+1.33%
12.98
+0.20%
12.30
+1.51%
11.37
eff. jährl. Veränderung in %
10.98
+2.13%
9.79
+61.9%
FSAnsatz
+2.61%
8.81
+1.26% 2030
FSAnsatz
10.98
+1.38% 2020
10.98
7.74
+1.98% 2010
10.64
+2.46%
+2.46% 2005
. Fahrtzeit in min
18.02
Grundlagenbericht, Schweizer Verkehr bis 2030 _____________________________________________ Februar 2004
Abbildung E.3
50 45 40
Prognose der mittleren Tagesdistanzen in km pro Person, Vergleich mit unzensierten MZ-Daten, Basis-Prognose und Modell mit reduziertem FAAnteil bei älteren Personen, Prognose: Personen mit Alter ≥ 18 Jahre
PW Dist. (MZ) ÖV Dist. (MZ) PW Dist. Progn. (3%) PW Dist. Progn. (3%, FS-Reduktion) ÖV Dist. Progn. (3%, FS-Reduktion) ÖV Dist. Progn. (3%)
Tagesdistanz
35 30 25 20 15 10 5 0 1980
1990
2000
2010
Jahr
A-17
2020
2030
2040
