Beitrag für Der Nahverkehr. Was beeinflusst die Wahl der Verkehrsmittel? Milenko Vrtic und Philipp Fröhlich

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1 Beitrag für Der Nahverkehr Was beeinflusst die Wahl der Verkehrsmittel? Milenko Vrtic und Philipp Fröhlich Arbeitsbericht 363 April 2006

2 Beitrag für Der Nahverkehr Was beeinflusst die Wahl der Verkehrsmittel? Dr.-Ing. Milenko Vrtic IVT, ETH Zürich CH 8093 Zürich Telefon: , Telefax: April 2006 Kurzfassung. Abstract Schlagworte: Zitierungsvorschlag Vrtic, M. und P. Fröhlich (2006) Was beeinflusst die Wahl der Verkehrsmittel?, Der Nahverkehr, 24 (4)

3 1 Hintergründe Für die Durchführung von Verkehrsprognosen ist neben geeigneten Daten, die Kenntnis der Wirkungszusammenhänge zwischen der Verkehrsnachfrage und den nachfragebeeinflussenden Faktoren eine wesentliche Voraussetzung. Diese Zusammenhänge werden durch mathematisch-statistische Modelle und deren zu bestimmenden Parameter beschrieben. Damit verlangt die Erstellung eines Verkehrsmodells neben einer realitätsentsprechenden Abbildung des Verkehrsangebots und der Verkehrsnachfrage (Quell-Ziel-Matrizen) auch die Festlegung bzw. Quantifizierung der Wirkungszusammenhänge bei betrachteten Entscheidungen. Für die Beurteilung von Massnahmen werden heute vor allem die Entscheidungen über die Routen-, Verkehrsmittel-, und Zielwahl betrachtet. Bei bestimmten Massnahmen ist auch die Wahl der Abfahrtszeit eine nicht zu unterschätzende Reaktion. Dabei sind bei der Beurteilung von Infrastrukturmassnahmen und verkehrspolitischen Massnahmen vor allem die Routen- und Verkehrsmittelwahl-Veränderungen die entscheidenden Effekte. Der Kanton Zürich hat im Rahmen der Gesamtverkehrskonzeption die Strategien für die Entwicklung des Gesamtverkehrs festgelegt, die eine kohärente Planung der Infrastrukturproekte voraussetzt. Diese Planung verlangt eine periodisch aktualisierte verkehrsmittelübergreifende Prognose des Gesamtverkehrs, die mit den heutigen kantonalen Verkehrsmodellen und den daraus verfügbaren Grundlagen nicht vollständig und nicht mit befriedigender Qualität möglich ist. Daher benötigt das Amt für Verkehr, das für die Umsetzung, Entwicklung und laufende Überprüfung (Gesamtverkehrscontrolling) der Gesamtverkehrskonzeption zuständig ist, ein Modellinstrumentarium für die Gesamtplanung unter Berücksichtigung konkurrierender Verkehrsmittel. Als Ergänzung zum bestehenden motorisierten Individualverkehrs (MIV)- Modell, das nur bzgl. des MIV kalibrierte Belastungszustände beinhaltet, hat vor allem die Erstellung eines öffentlichen Verkehrs (ÖV)-Modells und die Schätzung des Verkehrsmittelwahl-Modells die höchste Priorität. Aus diesem Grund hat das Amt für Verkehr das Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme (IVT) der ETH Zürich, Ernst Basler & Partner AG (Zürich) und PTV AG (Karlsruhe) mit der Erstellung eines Verkehrsmodells für den öffentlichen Verkehr des Kantons Zürich und Schätzung eines Verkehrsmittelwahlmodells unter Berücksichtigung des ÖV, MIV und langsamen Individualverkehrs (LIV) beauftragt. Die Durchführung einer Stated-Preference- Befragung stellt die Grundlage für die Beschreibung des Routen- und Verkehrsmittelwahlverhaltens der Verkehrsteilnehmer innerhalb des betrachteten Untersuchungsgebiets dar. Dieser Proektsteil wird in dem vorliegenden Aufsatz behandelt. 3

4 2 Stated Preference (SP) Befragung: Durchführung und Modellschätzung In der bisherigen Praxis wurden die Verkehrsmittel- und Routenwahl vor allem auf Grundlage von Modellschätzungen mit RP-Daten berechnet. Die aus dem beobachteten Verkehrsverhalten (revealed preference- (RP) - Daten) ermittelten Modelle haben häufig eine eingeschränkt Nutzbarkeit. Dies ist auf die mangelnde Variation der Einflussgrössen und die Korrelationen zwischen einzelnen unabhängigen Variablen (z.b. Reisezeit und Preis) zurück zuführen. Einige Komponenten wie Komfort, Zuverlässigkeit usw. können darüber hinaus nicht berücksichtigt werden. Die bisherigen Studien (Vrtic, Axhausen, Rossera und Maggi, 2003; Vrtic, Axhausen, Koblo und Vödisch, 2000) haben gezeigt, dass Stated Preference (SP)-Befragungen ein wichtiges Hilfsmittel für die Erstellung von Nachfragematrizen sein können. Aus diesem Grund wird im Rahmen dieser Untersuchung eine SP-Befragung zur Routen- und Verkehrsmittelwahl durchgeführt. Bei der SP-Befragung wird die Stated Choice Methode angewendet (Axhausen und Sammer, 2001). Mit Hilfe der SP-Befragung sollen durch die Schätzung von Parametern die Verkehrsmittelund Routenwahl modelliert werden. Damit wird die Bedeutung der einzelnen Einflussfaktoren wie Reisezeit, Preis, Komfort, etc. für diese Entscheidungen bestimmt bzw. quantifiziert. Es werden zwei verschiedenen SPs durchgeführt: - Verkehrsmittelwahl - Routenwahl (aus Gründen der Vereinfachung und Einhaltung der allgemeingültigen Begriffe in der Verkehrsplanungs- und Modellierungspraxis wird diese auch im weiteren Text als Routenwahl bezeichnet, obwohl vor allem die Wahl der Verbindung betrachtet wird) Die SP-Befragungen wurden als zweistufige Befragungen durchgeführt. Im ersten Schritt wurde das tatsächliche Verhalten der Reisenden erfasst. Im zweiten Schritt wurde es zur Konstruktion der SP-Befragung eingesetzt. Dafür wurde die laufende Kontinuierliche Erhebung Personenverkehr (KEP)-Befragung der SBB als Ausgangsquelle benutzt. Da komplexe SP- Befragungen am Telefon nicht möglich sind, wurde die SP-Befragung als schriftliche Befragung durchgeführt. Die SP-Befragung wurde als Stated-Choice-Befragung formuliert. Die Stated-Choice- Antwortform verlangt von dem Befragten eine Entscheidung zwischen mehreren vorgegebe- 4

5 nen Alternativen. Der Vorteil der Stated-Choice-Form ist, dass sie einfach zu verstehen ist, schnell durchgeführt werden kann und die realen Verhältnisse gut widerspiegelt. Diese Methode hat darüber hinaus den Vorteil, dass die Aufgabe den Befragten vertraut ist und sie deshalb als angenehm und einfach empfunden wird. Es ist deshalb möglich, die Alternativen mit einer relativ grossen Anzahl von Einflussgrössen zu beschreiben, ohne die Befragten zu überlasten (Axhausen, 1999). Um die Qualität der SP-Befragung zu erhöhen, wird diese auf einer vorherigen Befragung ü- ber das durchgeführte Verkehrsverhalten aufgebaut. Bei der hier durchgeführten SP- Befragung wird von einem in der KEP berichteten Weg ausgegangen. Damit wurden die SP- Daten mit einer zweistufigen Befragung erhoben: - Telefonische KEP-Befragung über das durchgeführtem Verkehrsverhalten (RP) während einer Woche sowie die soziodemographischen Charakteristika der Person - Schriftliche SP-Befragung auf Grundlage eines im KEP berichteten Weges Die SP-Situationen sind so aufgebaut, dass sich die Befragten zwischen zwei bzw. drei dargestellten Alternativen entscheiden müssen. Die Alternativen sind: - Verkehrsmittelwahl: ÖV oder MIV, bzw. ÖV, MIV oder LIV - Routenwahl: Route 1 oder Route 2 Wobei LIV-Wege nur bei berichteten Wegen unter 10 km verwendet werden. Der Versuchsplan, d.h. die systematische Kombination der Ausprägungen der Einflussgrössen, wurde als Stichprobe mit einer bestimmten Anzahl von Entscheidungssituationen aus allen möglichen Kombinationen gewonnen. Die gewählte Stichprobe ermöglicht die Schätzung der Haupteffekte der Einflussgrössen. Die Ausprägungen wurden als prozentuelle oder absolute Abweichung von den Werten, die für den ausgewählten Weg in der KEP berichtet wurden, angegeben. Als Beispiel sind die Ausprägungen des Versuchsplans der Verkehrsmittelwahl in Tabelle 1 dargestellt. 5

6 Tabelle 1 Einflussgrösse Ausprägungen der Verkehrsmittelwahl Ausprägungen Fahrzeit LIV - 40%, - 20%, 0%, + 20%, + 40% Zugangszeit (ÖV) - 40%, - 20%, 0%, + 20%, + 40% Fahrzeit im System (ÖV) - 40%, - 15%, 0%, + 10%, + 30% Fahrzeit (MIV) - 30%, - 10%, 0%, + 20%, + 40% Umsteigehäufigkeit (ÖV) -1 mal, 0 mal, + 1 mal Intervall(ÖV) 2 Stufen schlechter, 1 Stufe schlechter, gleich, eine Stufe besser, 2 Stufen besser Preis (ÖV) - 20%, - 5%, 0%, + 20%, + 40% Preis (MIV) - 15%, 0%, + 15%, + 30%, + 45% Verlässlichkeit (ÖV) Wahrscheinlichkeit einer Verspätung von 10 min 0%, + 10%, + 25% Verlässlichkeit (MIV) Wahrscheinlichkeit einer Verspätung von 10 min + 5%, + 20%, + 30% Bei den Verkehrsmittelwahl-Attributen wurde auch die Verlässlichkeit berücksichtigt, da sie für die Verkehrsmittelwahl eine wichtige Variable ist. Die Verlässlichkeit ist definiert als die Wahrscheinlichkeit einer Verspätung von 10 min. Der Versuchsplan wurde als Stichprobe von 64 Entscheidungskombinationen beim Fall ohne LIV und im Fall mit LIV aus 81 Entscheidungskombinationen aus allen möglichen Kombinationen gewonnen (ohne LIV: = ; drei Einflussgrössen mit drei Ausprägungen und sechs Einflussgrössen mit fünf Ausprägungen; mit LIV: = ; drei Einflussgrössen mit drei Ausprägungen und sieben Einflussgrössen mit fünf Ausprägungen). In Abbildung 1 ist ein Fragebogen (eine Situation) zur Verkehrsmittelwahl mit drei Alternativen dargestellt, wobei acht solcher Fragebögen zur Verkehrsmittelwahl und acht Fragebögen zur Routenwahl edem Befragten vorlagen. 6

7 Abbildung 1 Beispiel einer SP-Situation bei der Verkehrsmittelwahl-Befragung mit 3 Alternativen Im Zeitraum von Kalenderwoche 20 bis Kalenderwoche 44 im Jahr 2004 wurden im Rahmen des KEP Personen, die für den gegenständlichen Untersuchungsraum (im Kanton Zürich wohnhaft bzw. mit berichteten Wegen im Kanton Zürich) relevant sind und die Bereitschaft für eine SP angegeben hatten, befragt. An Personen wurden für die SP Befragung Fragebögen verschickt. Davon würden von 871 Personen (70.87%) die Fragebögen an uns retourniert. Von 828 Personen (67.37%) waren die Daten für die Verkehrsmittelwahl und von 806 (65.58%) Personen für die Routenwahl nach einer Plausibilitätprüfung verwendbar. Modellschätzung Mit den vorher beschriebenen SP-Daten wird im folgenden Schritt versucht, mit geeigneten statistischen Verfahren das Verkehrsverhalten der Verkehrsteilnehmer zu erklären. Für die 7

8 Modellierung von Entscheidungen der Verkehrsteilnehmer werden am häufigsten Logit- Modelle verwendet. Diese Modelle, die das Entscheidungsverhalten des Verkehrsteilnehmers auf der Grundlage der Nutzenmaximierungsannahme modellieren, bieten bezüglich der Widerstandsempfindlichkeiten mehr Flexibilität und lassen sich mittels statistischer Methoden gut an Messungen des Nachfrageverhaltens der Verkehrsteilnehmer anpassen (Ben-Akiva und Lehrman, 1985). Hier ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Alternative k gewählt wird, gleich der Wahrscheinlichkeit, dass die Nutzen dieser Alternative U kn grösser sind als die Nutzen U k n aller anderen Alternativen k U kn U, k'. k ' n Dabei ist U = kn V kn + ε kn wobei V einer systematischen Nutzenkomponente, die deterministisch ist, und ε einer stochastischen (nicht systematischer, zufälliger) Nutzerkomponente entspricht. Aus diesen beiden Komponenten setzt sich der gesamte Nutzen einer Alternative zusammen. Daraus folgt, dass V kn V k ' n ε k ' n ε, k' kn bzw. Pn ( k) = Prob( Vkn + ε kn Vk ' n + ε k ' n ; k' K n ) ist. P - Wahrscheinlichkeit Prob - Wahrscheinlichkeitsfunktion k, k - Alternativen n - Person V - systematische Nutzenkomponente ε - stochastischen Nutzerkomponente K - Wahlmengen In der Regel wird angenommen, dass die Nutzen bezüglich der Attribute x kn linear sind, mit einem Vektor unbekannter Parameter β V kn = β = 1xkn1 + β 2 xkn β H xknh β ' x kn Mit der Annahme über die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Störterme ε kn (die Störterme sind stochastisch unabhängig und identisch verteilt) wird mit dem multinominalem Logit- 8

9 Model (MNL) die Auswahlwahrscheinlichkeit der Person n für die Alternative k wie folgt berechnet: P ( k) = n k ' exp( V kn ) exp( Vk' n) = exp( β ' x k ' kn exp( β ' x ) k ' n ) wo x kn und x k n Vektoren für die Beschreibung der Attribute der Alternativen k und k sind. Da hier zwei bzw. drei einander nicht ähnliche Verkehrsmittel (MIV und ÖV bzw. MIV, ÖV und LIV) betrachtet werden, ist MNL für diese Analyse als angemessenes Modell zu betrachten. Neben dem MNL ist der Nested Logit (NL) Ansatz in der Praxis gebräuchlich, bei dieser Modellform werden ähnliche Alternativen in einem Nest zusammengefasst, in dem Korrelationen zwischen den Alternativen innerhalb des Nestes zulässig sind. Neben den zwei klassischen Grundmodellen sind weitere Entwicklungen vorhanden, wie z.b. Cross Nested Logit, Mixed Logit. Die Schätzung der Parameter dieser Funktion wird mit Hilfe des Maximum-Likelihood- Verfahrens durchgeführt. Die Maximum-Likelihood-Schätzung ist ein Verfahren, um die Parameter eines probalistischen Modells, wie z.b. des Logit Modells, so zu bestimmen, dass die beobachteten Entscheidungen mit grösster Wahrscheinlichkeit reproduziert werden. Es wurde die Software Biogeme 1.2 (Bierlaire, 2003) verwendet. Mit dieser Software werden für alle unabhängigen Variablen die Modell-Parameter (β-parameter) geschätzt, mit denen in der Folge der Nutzen dieser Alternative ermittelt wird. Bei der Ermittlung der Parameter wird die Erklärungsgüte der abhängigen durch die unabhängigen Variablen mittels statistischen Kennziffern wie adusted ρ2, Signifikanz der Parameter (t Test), Log-Likelihood-Funktion etc. überprüft. Analysiert und ausgewertet werden verschiedene Kombinationen von unabhängigen Variablen in Abhängigkeit der Modell-Güte und der Plausibilität der ermittelten Parameter. Die Modellparameter wurden mit und ohne Berücksichtigung des Fahrtzwecks geschätzt. Die Datensätze der Fahrzwecke Arbeit und Ausbildung wurden zu einem neuen Fahrzweck Pendler zusammengefasst, da beim Fahrzweck Ausbildung zu wenige Datensätze (Fälle) vorlagen, um eine Logit-Schätzung durchzuführen. Da bei der Verkehrsmittelwahl Fälle mit zwei und drei Alternativen vorlagen, wurde zwischen diesen Gruppen ein Skalierungsparameter eingeschalten. Die Nutzfunktion des Verkehrsmittelwahlmodells ist in Tabelle 2 aufgeführt, wobei zu beachten ist, dass ein Teil der erhobenen Entscheidungen mit drei und der andere Teil mit zwei Alternativen zur Auswahl vorlagen. Die Ergebnisse der Modellschätzung sind in Tabelle 9

10 3 dargestellt. Die geschätzten Modellparameter zeigen das richtige Vorzeichen und sind vergleichbar mit Untersuchungen in anderen Untersuchungen (Abay und Axhausen, 2001, Vrtic et al., 2003). Bei der Schätzung der Modellparameter wurde die Annahme getroffen, dass die Preisvariable gleiche Bedeutung für ÖV- und MIV-Nutzer hat. Hinter dieser Annahme steht die Voraussetzung, dass Geld unabhängig von der Verkehrsmittelwahl und den soziodemografischen Charakteristika den gleichen Wert hat. Tabelle 2: Nutzenfunktionen für die Verkehrsmittelwahl V LIV = β Konstante * 1 + β Fz LIV * Fahrzeit LIV V MIV = β Pr * Preis MIV + β Fz MIV * Fahrzeit MIV + β MIV Verf. * MIV verfügbar + β MIV Verl * MIV Verlässlichkeit V ÖV = β Pr * Preis ÖV + β Fz ÖV * Fahrzeit ÖV + β AU * Anz. Umstiegen + β T * Takt + β HT * Halbtax-Besitz + β GA * GA-Besitz + β AA * Andere Abos-Besitz + β AL * Alter 2 + β ÖV Verl * ÖV Verlässlichkeit 10

11 Tabelle 3 Variable Verkehrsmittelwahl: Ergebnisse der Logit-Schätzung mit ganzen Datensatz Modell Parameter (β) LIV MIV ÖV Alle Fahrtzwecke Pendler Nutzfahrt Einkauf Freizeit Konstante * * * * * Fahrzeit (h) * * * * * Fahrzeit (h) * * * * * Preis (SFr) * * * * * Verlässlichkeit * * PW-Verfügbarkeit * * * * * Fahrzeit (h) * * * * * Preis (SFr) * * * * * Zugangszeit (h) * * * * * Verlässlichkeit * * Intervall (h) * * * * Umsteigezahl * * * * * Alter^2 (Jahren) * * * GA Besitz * * * * * Halbtax Besitz * * * * Andere Abos * * * * * Skalierungsfaktor Anzahl Beobachtungen Ad. ρ (*) signifikant α < 0.05 Die hier ermittelten adusted ρ 2 (β) zeigen, dass die Modelle eine genügend gute Erklärungskraft haben (ρ 2 (β) sind durchwegs kleiner als das R 2 bei Regressionsanalysen mit der Methode der kleinsten Quadrate; ein ad ρ 2 (β) von 0.3 stellt im Allgemeinen schon eine sehr gute Übereinstimmung dar (Ortuzar und Willumsen, 2001)). Die geschätzten Parameter zeigen, dass die Fahrzeit die wichtigste Variable ist. Da die Zugangszeiten in der Regel kürzer sind als die Fahrzeiten, sind die geschätzten Modellparameter für diese Variable rund doppelt so gross wie für die ÖV-Fahrzeit nach Reisezweck. Neben der Fahrzeit ist für die PW-Benutzer die Autoverfügbarkeit und für die ÖV-Benutzer der Abonnementbesitz die entscheidende Variable. Die MIV-Verfügbarkeit zeigt einen sehr starken Einfluss auf die Verkehrsmittelwahl beim Zweck Einkauf und einen schwächeren Einfluss bei den Arbeitspendlern. Wohingegen die Zeitkarten im ÖV beim Pendeln eine starke Wirkung haben und beim Fahrzweck Freizeit eine geringere. Die Variablenwerte der so genannten 11

12 Trägheitsvariablen, wie PW-Verfügbarkeit, ÖV Abos, Alter,.., werden aus den RP Daten ü- bernommen. Auf Grund der Korrelation zwischen der Umsteigezahl und der Umsteigezeit wurde die SP- Befragung zur Verkehrsmittelwahl nur mit einer Variable, der Umsteigezahl, durchgeführt. Es zeigt sich, dass das Intervall vor allem für die Pendlerfahrten (Arbeit und Ausbildung) und für die Nutzfahrten bedeutend ist. Die Verlässlichkeit hat bis auf den Fahrzweck Einkauf beim ÖV einen höheren Parameter als beim MIV. Wie schon in bisherigen Untersuchungen zeigen die PW-Benutzer einen höheren Zeitwert als die ÖV Benutzer (Tabelle 4). Der Preisparameter liegen im erwarteten Rahmen; sie sind bei den Pendlern und beim Einkauf höher als bei Geschäft und Freizeit. Dies entspricht einer höheren Zahlungsbereitschaft bei den Fahrtzwecken Nutzfahrt bzw. Freizeit als bei anderen Fahrtzwecken. Bei den Pendlern ist infolge regelmässiger und alltäglicher Werktagsfahrten die Zahlungsbereitschaft niedriger. Erwartungsgemäss sind die Zeitwerte bei den Nutzfahrten deutlich höher als bei anderen Fahrtzwecken. Relativ ähnliche Bedeutung für ÖV und MIV hat die Wahrscheinlichkeit für eine Verspätung, obwohl aufgrund fehlender Signifikanz nicht bei allen Fahrzwecken die Parameter geschätzt werden konnten. Tabelle 4 Verkehrsmittelwahl: Relative Bewertung der Einflussgrössen (SP Schätzung) Alle Pendler Nutzfahrt Einkauf Freizeit Fahrtzwecke Zeitwert MIV-Fahrzeit [CHF/h] Zeitwert ÖV-Fahrzeit [CHF/h] Zeitwert Intervall [CHF/h] Umsteigewert [CHF/Umsteige] Verlässlichkeit MIV* [CHF/Wahrsch.%] Verlässlichkeit ÖV* [CHF/Wahrsch.%] Relative Verhältnisse der Parameter Fahrzeit MIV / ÖV Verlässlichkeit MIV / ÖV Umsteigezahl / Fahrzeit ÖV [min./umsteigen] Intervall / Fahrzeit ÖV Zugangszeit ÖV / Fahrzeit ÖV (*) Wahrscheinlichkeit für eine Verspätung von min. 10 min. 12

13 Aufgrund der Nichtberücksichtigung der Alternative LIV in der Elastizitätsberechnung, wurde für diese eine neue Logit-Schätzung vorgenommen. Dabei wurden nur die Fälle mit zwei Alternativen (MIV und ÖV) und Fahrzeit unter 2.5 Stunden berücksichtigt. Der Grund für die Einführung einer Zeitgrenze war, dass relativ wenige, aber sehr lange Fahrten die Schätzergebnisse beeinflussen. Die erhaltenen Parameter (siehe Tabelle 5) für die zwei Alternativen (MIV und ÖV) unterscheiden sich zu den Parametern aus den vollständigen Datensatz (Tabelle 3) bei Fahrzeit und Preis. Die übrigen Angebots- und die Trägheitsparameter (Autobesitz, GA Besitz, ) haben sehr ähnliche Grössenordnungen. Wie erwartet ist das adusted ρ 2 (β) rund doppelt so gross wie bei der Schätzung mit dem gesamten Datensatz. Aufgrund der geringen Stichproben bei den Fahrzwecken Nutzfahrt und Einkauf konnten bei diesen nicht alle Parameter geschätzt werden. Tabelle 5 Verkehrsmittelwahl: Ergebnisse der Logit-Schätzung für 2 Alternativen (ohne LIV) mit Fahrzeiten unter 2.5h (reduzierter Datensatz) MIV ÖV Alle Fahrtzwecke Modell Parameter (β) Pendler Nutzfahrt Einkauf Freizeit Fahrzeit (h) * * * * * Preis (SFr) * * * Verlässlichkeit PW-Verfügbarkeit * * * * Fahrzeit (h) * * * * * Preis (SFr) * * * * Zugangszeit (h) * * * * Verlässlichkeit * * Intervall (h) * * * * Umsteigezahl * * * * Alter^2 (Jahren) * GA Besitz * * * * * Halbtax Besitz * * * * Andere Abos * * * * Anzahl Ad. ρ (*) signifikant α <

14 Für die Modellparameter des reduzierten Datensatzes (MIV und ÖV) aus Tabelle 5 wurden anschliessend die Elastizitäten berechnet (siehe Tabelle 6). Die Eigen- und Kreuzelastizität errechnen sich folgendermassen: Eigenelast izität Veränderung Anteil[%] = = Veränderung Variable[%] k ( P 1 = ( X 1 P ) P X X 0 β P (1 P ) ) X P k P X P = X P = X k k = β (1 P ) X X P k k = Kreuzelastizität = β P X ki i ki wobei P die Auswahlwahrscheinlichkeit für die Alternative und X k der Mittelwert der Variable sind, wobei beide aus den SP-Daten ermittelt wurden. Die berechneten Nachfrageelastizitäten bestätigen die Bedeutung der einzelnen Einflussfaktoren, die sich in der Analyse der Modellparameter zeigten. Die Ergebnisse stimmen weitgehend mit den neusten Untersuchungen zu diesem Thema (Vrtic et al., 2003) überein. Die ermittelten Elastizitätswerte können wie folgt gelesen werden: die Variable Reisezeit MIV hat eine Eigenelastizität von und eine Kreuzelastizität von Wenn die Reisezeit im MIV um 10% erhöht wird, dann geht die MIV-Nachfrage um 3.2% zurück. Andererseits steigt durch eine 10%-Erhöhung der Reisezeit im MIV die Nachfrage im ÖV um 5.98%. Die grösste Nachfrageveränderung ergibt sich bei der Veränderung der Preise, der Reisezeit und der Zugangszeit. Die Nachfrageelastizität der ÖV-Angebotsvariablen haben grössere Werte als beim MIV. Dies ist auch auf die niedrigere Auswahlwahrscheinlichkeit im ÖV zurückzuführen. Verglichen mit den Werten aus Vrtic et al. (2003) fällt insbesondere auf, dass die Preiselastizitäten grösser sind. Dies ist auf die kürzeren Weglängen im Datensatz zurückzuführen, die zu höheren Fixkostenanteile e Weg führen. Die Elastizitätswerte für Intervall und Umsteigezahl im ÖV sind in der gleichen Grössenordnung wie in der Studie Vrtic et al. (2003). 14

15 Tabelle 6 Verkehrsmittelwahl: Nachfrageelastizitäten aus SP-Daten Variable Nachfrage Alle Fahrtzwecke Pendler Freizeit Reisezeit MIV MIV ÖV Preis MIV MIV ÖV Fahrzeit ÖV MIV ÖV Preis ÖV MIV ÖV Zugangszeit ÖV MIV ÖV Intervall ÖV MIV ÖV Umsteigezahl ÖV MIV ÖV Verlässlichkeit MIV MIV ÖV Verlässlichkeit ÖV MIV ÖV

16 Modellergebnisse Routenwahl Für die Verbesserung der Qualität des ÖV ist es nötig zu wissen, welche Einflussfaktoren bzw. Attribute die Routenwahl beeinflussen und wie bedeutend diese für das Entscheidungsverhalten sind. Da verschiedene Massnahmen mit unterschiedlichem Kostenaufwand realisiert werden können, ist die Schätzung der Nachfragereaktion auf die Angebotsveränderung eine wesentliche Voraussetzung bei der Planung des ÖV. In diesem Proekt werden neben der Veränderung der Verkehrsmittelwahl die Routenwahlmodelle geschätzt. Im Gegensatz zum Individualverkehr, wo bei der Schätzung des Routenwahlmodells vor allem Zeit- und Kostenattribute (angebotsbezogen) betrachtet werden, müssen im ÖV weitere quantitative und qualitative Attribute berücksichtigt werden. Bei den quantitativen Variablen sind dies insbesondere das Intervall, die Umsteigezahl und die Umsteigezeit, bei den qualitativen Variablen ist der Komfort bzw. Zugtyp, Service usw. zu beachten. Bei bisherigen Modellschätzungen wurden selten gemeinsame Modellschätzungen unter Berücksichtigung all dieser Variablen (sowohl qualitativer als auch quantitativer) durchgeführt. Dadurch wird vor allem die Bedeutung der qualitativen Einflussfaktoren vernachlässigt. Die Parameter für das Routenwahlmodell (ÖV) wurden ebenfalls mit dem MNL Modell geschätzt. Die Schätzung dieser Parameter ergibt die Grundlage für das Umlegungsmodell. Wie bei der Verkehrsmittelwahlschätzung wurden die Modelle mit und ohne Berücksichtigung der Fahrtzwecke ermittelt. Wie bereits beschrieben, wurde die Datengrundlage für die Modellschätzung zusammen mit den SP-Befragungen über die Verkehrsmittelwahl erhoben. Die Ergebnisse der SP-Schätzung sind in Tabelle 7 dargestellt. Bei der Schätzung der Modellparameter wurden die Umsteigezahl und Umsteigezeit getrennt betrachtet. 16

17 Tabelle 7 Routenwahlmodell: Ergebnisse der SP-Schätzung (MNL) Variable Modell Parameter (β) Alle Fahrtzwecke Pendler Einkauf Nutzfahrt Freizeit ÖV Fahrzeit (h) * * * * * Preis (SFr) * * * * * Intervall (h) * * * * Umsteigezahl * * * * * Umsteigezeit (h) * * * Zugangszeit (h) * * * * * Komfort Bus * * Komfort Tram * * * * Komfort S-Bahn * * * Komfort Zug Komfort ICN-Zug N Beobachtungen Ad. ρ (*) signifikant α < 0.05; 1 im Verhältnis zum Regionalzug Der gesamte Routenwahldatensatz enthält Entscheidungen. Daraus wurden alle Fälle mit berichteten Freizeitfahrten über 1 Stunden eliminiert, da bei diesem Fahrzweck auch sehr lange Fahrten vorkommen. Somit wurden die Schätzungen mit einem Datensatz von 5'617 Fällen durchgeführt. Die Berücksichtigung einer Zeitgrenze war notwendig, damit die geschätzten Parameter für ene Fahrten, bei denen Routenwahlprobleme im Allgemeinen auftreten, angemessen sind. Dies kommt vor, wenn in einem Gebiet viele unterschiedliche Verbindungen für ein QZ-Paar vorkommen, wie z.b. in Grossstädten. Die hier geschätzten Modellparameter für die Routenwahl zeigen eine relativ ähnliche Bedeutung der Variablen, wie bei der Verkehrsmittelwahl. Die geschätzten Modellparameter haben das richtige Vorzeichen und sind, mit Ausnahme einiger Komfort-Variablen, signifikant. Die Komfort-Variablen wurden mit einem Dummy Coding abgebildet. Als relativ unbedeutend zeigte sich die Preisvariable. Es ist zu bemerken, dass die hier ermittelten Modellparameter für die Preisvariable höher sind als bei der Schätzung des Verkehrsmittelwahlmodells. Dies ist vor allem durch eine niedrigere Zahlungsbereitschaft im ÖV zu erklären. Die entscheidende Variable für die Routenwahl ist, wie erwartet, die Fahrtzeit. Als weitere wichtige Variable erweist sich die Umsteigezeit und die Zugangszeit. Die Parameter der Fahrzeit und der Zugangszeit haben ähnliche Grösse bei allen Fahrzwecken. Die Länge der Wartezeit beim Umsteigen wird höher bewertet als die Umsteigehäufigkeit. Wie aus der Tabelle 8 ersichtlich, zeigen die geschätzten Modellparameter für den Komfort, wie gross die Zah- 17

18 lungsbereitschaft für diese Variable im Vergleich zu der schlechtesten Zugkategorie (in diesem Fall der Regionalzug) ist. Tabelle 8 Routenwahl: Relative Bewertung der Einflussgrössen (SP Schätzung) Alle Pendler Einkauf Nutzfahrt Freizeit Zeitwert ÖV-Fahrzeit [CHF/h] Zeitwert Intervall [CHF/h] Zeitwert Umsteigezeit [CHF/h] Umsteigewert [CHF/Umsteigen] Komfort Bus [CHF]* Komfort Tram [CHF]* Komfort S-Bahn [CHF]* Komfort Zug [CHF]* Komfort ICN [CHF]* Relative Verhältnisse der Parameter Umsteigezahl / Fahrzeit ÖV [min/umsteigen] Umsteigezeit / Fahrzeit ÖV Intervall / Fahrzeit ÖV (*) Im Vergleich mit dem Regionalzug (Nahverkehrszug) Die berechneten Zeitwerte unterscheiden sich geringfügig von den berechneten Zeitwerten aus dem Verkehrsmittelwahlmodell. Dies ist eine Bestätigung dafür, dass die Einflussgrössen bei den Entscheidungen unabhängig von der Entscheidungsebene bewertet werden. Wie erwartet haben die Geschäftsreisenden einen deutlich höheren Zeitwert als die anderen Fahrtzwecke. Der Zeitwert für die Fahrtzeit und die Umsteigezeit bei den Nutzfahrten ist deutlich höher als bei anderen Fahrtzwecken. Die Umsteigezeit ist bei den Nutzfahrten gleichbedeutend wie die Fahrzeit, bei den anderen Fahrzwecken hat Umsteigezeit eine geringere Bedeutung. Das Verkehrsangebot mit Direktverbindungen (ohne Umsteigen) wird, mit Ausnahme der Nutzfahrten, höher bewertet als die Fahrplandichte (Intervall). Die Bedeutung der verschiedenen Komfortvariablen ist ähnlich, was die Vermutung nahe legt, dass die Regionalzüge über alle Fahrzwecke, relativ zu allen anderen ÖV-Verkehrsmitteln, als unkomfortabel beurteilt werden. Interessant ist die höhere Zahlungsbereitschaft für den Komfort des Trams im Vergleich zur S-Bahn. Zu beachten ist, dass im Gegensatz zum Verkehrsmittelwahlmodell die Umsteigezahl und Umsteigezeit als zwei getrennte Variablen betrachtet wurden. Damit ist für die Nutzenberechnung bei der Modellschätzung neben der Umsteigezeit die Umsteigezahl (ein Umsteigevorgang entspricht rund 11 min. Fahrtzeit) als weitere Variable auch zu berücksichtigen. 18

19 3 Schlussfolgerungen Die zur Erstellung eines kantonalen ÖV-Verkehrsmodells in Zürich durchgeführte SP- Befragung und nachfolgende Schätzung von Verkehrsmittelwahl- und Routenwahlmodellen zeigt, dass dies eine gangbarer und sinnvoller Vorgangsweise zur Erstellung eines Verkehrsmodells ist. Die geschätzten Modellparameter, die Zeitwerte und die relativen Bewertungen der Einflussgrössen haben die Bedeutung der einzelnen Variablen für die Verkehrsmittelwahl aufgezeigt. Von den Angebotsvariablen sind Fahrzeit die für die Verkehrsmittelwahl wichtigster Variablen. Von den soziodemographischen Variablen wird durch die PKW-Verfügbarkeit und den Abonnementbesitz die Verkehrsmittelwahl stark prädestiniert. Bei der ÖV Routenwahl wurden zusätzlich Parameter für die Komfort der unterschiedlichen ÖV-Verkehrsmittel ermittelt, welche im ÖV-Umlegungsmodell die Routenwahl verbessert. Weiter wurde nochmals auf die Probleme und die für die Modellschätzung geeignete Datengrundlage hingewiesen. Für die praktischen Anwendungen ist es wichtig, dass zwischen den ermittelten Parametern und den betrachteten Verkehrsströmen eine Konsistenz besteht. Dafür sollte die für die Schätzung der Parameter verwendete Stichprobe eine ähnliche Reiseweiteverteilung besitzen, wie die Verkehrströme des bei dem konkreten Proekt betrachteten Untersuchungsgebiets. Wenn die Parameter fahrzweckspezifisch ermittelt werden sollen, müssen die Stichproben ausreichend umfangreich sein. Dies ist insbesondere bei den seltener vorkommen Zwecken wie Einkauf und Nutzfahrt zu beachten. Aus ausländischen und anderen Studien zum Verkehrsverhalten ist bekannt, dass die Modellparameter und mittleren Zeitwerte von der Reisedistanz abhängig sind. Erfolgt eine Mittelung nur über bestimmte Distanzklassen, wird nicht die Gesamtheit aller Reisen erfasst. In der Regel wird durch die Erhöhung der Reiseweite auch eine höhere Zahlungsbereitschaft erwartet, da die längeren Wege keine regelmässig zurückgelegten bzw. Alltagswege sind. Tabelle 9 zeigt dies an einem Vergleich der mittleren Reiseweite und der ermittelten Zeitwerte aus drei in der Schweiz durchgeführten Studien. Aus diesem Vergleich ist zu sehen, dass mit einer Erhöhung der mittleren Reiseweite auch höhere Zeitwerte ermittelt wurden. Damit kann festgestellt werden, dass die Reiseweite bei der Bewertung der Angebotsvariablen ein Einflussfaktor ist und damit auch die mittlere Reiseweite der Stichprobe für die Ermittlung der Modellparameter wichtig ist. Hier besteht ein weiterer Forschungsbedarf um diese Abhängigkeiten zu quantifizieren. 19

20 Tabelle 9 Mittlere Reiseweite und daraus abgeleitete Zeitwerte der betrachteten Studien Verifizierung von Prognosemethoden des Personenverkehrs Mittlere Reiseweite in km Zeitwert-MIV [sfr./h] Zeitwert-ÖV [sfr./h] Zeitkostenansätze im Personenverkehr Verkehrsmodell für den öffentlichen Verkehr des Kantons Zürich Quelle: Vrtic et al., 2003; König et al., 2004; Vrtic et al., Danksagung Die Autoren möchten sich bei Dr. Michael Redle vom Amt von Verkehr des Kantons Zürich, dem Proektleiter auf Seite des Auftragsgebers bedanken. Das Proektteam auf Seiten des IVT bestand neben den Autoren noch aus Kay Axhausen und Nadine Schüssler. Darüber hinaus bedanken wir uns bei den Mitarbeitern der Proektpartnern für die gute Zusammenarbeit: Pascal Kern, Fabienne Perret, Steven Pfisterer von Ernst Basler & Partner AG, Zürich, und Christoph Schulze, Andrea Zimmermann und Udo Heidl von der PTV AG, Karlsruhe. 5 Literatur ARE und BFS (2001) Mobilität in der Schweiz, Ergebnisse des Mikrozensus 2000 zum Verkehrsverhalten, Bundesamt für Raumentwicklung und Bundesamt für Statistik, Bern und Neuenburg. Bierlaire, M. (2003) BIOGEME: A free package for the estimation of discrete choice models, Vortrag, 3rd Swiss Transport Research Conference, Ascona, March König, A., G. Abay und K.W. Axhausen (2004) Zeitkostensätze im Personenverkehr, SVI Forschungsberichte, 2001/534, Bundesamt für Strasse, Bern. Ortuzar, J.de Dios und L.G. Willumsen (2001) Modelling Transport, 3. Auflage, John Wiley & Sons, Chichester. 20

21 Vrtic, M., Ph. Fröhlich, N. Schüssler, S. Dasen, S. Erne, B. Singer, K.W. Axhausen und D. Lohse (2005), Erzeugung neuer Quell-/Zielmatrizen im Personenverkehr, Bericht an die Bundesämter für Raumentwicklung, für Strassen und für Verkehr, IVT, Emch und Berger und TU Dresden, Zürich. Vrtic, M., K.W. Axhausen, F. Rossera und R. Maggi (2003) Verifizierung von Prognosemethoden im Personenverkehr, im Auftrag der SBB und dem Bundesamt für Raumentwicklung (ARE), IVT, ETH Zürich und USI Lugano, Zürich und Lugano. Vrtic, M., P. Fröhlich, N. Schüssler, K.W. Axhausen, P. Kern, F. Peret, S. Pfisterer, C. Schulze, A. Zimmermann und U. Heidl (2005), Verkehrsmodell für den öffentlichen Verkehr des Kantons Zürich, Zwischenbericht an das Amt für Verkehr, Kanton Zürich, IVT, Ernst Basler + Partner und PTV Karlsruhe, Zürich. 21