Weniger motorisierter Individualverkehr durch DriveNow und car2go?

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Justus Hafner
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1 Fakultät Verkehrswissenschaften Friedrich List Weniger motorisierter Individualverkehr durch DriveNow und car2go? Ergebnisse einer Evaluation im Stadtgebiet München Thilo Becker Jonas Harz, Elke Clarus 20. April 2016

2 Agenda Bedeutung von Carsharing in Deutschland Evaluationskonzept München Deskriptive Ergebnisse Clusteranalyse der Nutzergruppen Schlussfolgerungen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 2 von 27

3 Bedeutung von Carsharing Organisiertes Carsharing seit etwa 1990 in Deutschland Insgesamt 1,26 Mio. Kunden in 537 Städten Stationsunabhängige Anbieter: Kunden (+ 26 %) bundesweit Marktsituation: mittelständische, stationsbasierte Anbieter und große stationsunabhängige Anbieter Stationsunabhängige Anbieter konzentrieren sich auf Großstädte Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 3 von 27

4 Evaluation von Carsharing in München 2011: Beginn Pilotversuch in München mit vier stationsunabhängigen Anbietern Ausnahmegenehmigung für das Parken in Parklizenzgebieten Evaluation: teamred, Omnitrend und TU Dresden Gerechtfertigung einer Privilegierung von Carsharing beim Parken? Besteht ein öffentliches Interesse? Welche verkehrliche Wirkung tritt auf? Was kann die LH München zu einer positiven Wirkung von Carsharing beitragen? Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 4 von 27

5 Geschäftsgebiete Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 5 von 27

6 Untersuchungsmethodik A: Zielgruppe A1: Anbieter - Datenbanken: Wann wird wie oft wohin gefahren? (Backend-Daten anonymisiert: Fahrten in 6 Monaten) - Fahrtenlänge - Fahrtenhäufigkeit - Standzeiten - Örtlichkeiten, räumliche Verteilung A2: Online - Kundenbefragung (07/13 bis 07/14, n= 1620, schriftlich) - Nutzungsverhalten - Hintergründe (Motive, sozioökonomische Daten, PKW- und ÖV-Nutzung ) A3: Vertiefte Diskussionen in Kleingruppen (Fokusgruppen) A4: Experten- und Stakeholderinterviews B: Kontrollgruppe B1: Repräsentative Stichprobe: n= 1004 Personen; 07/13 Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 6 von 27

7 Analyseschritte 1. Deskriptive Datenauswertung durch Zusammenführung von Befragungen und Buchungsdaten 2. Typisierung von NutzerInnen mit Hilfe eine Cluster- und Hauptkomponentenanalyse für ein Unternehmen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 7 von 27

8 Marktsituation 2013/2014 Anbieter Markteintritt Betrachtungszeitpunkt Aktuell Fahrzeuge Kunden Fahrzeuge Kunden DriveNow (dav. 30 i3) Car2Go Flinkster keine Angabe Zebramobil 2011 kurz zuvor eingestellt Citeecar Gesamt (mit Mehrfachnennungen) Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 8 von 27

9 Ergebnis 1: Besitz privater Pkw Stationsunabhängige Anbieter mir durchschnittlichem Pkw-Besitz Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 9 von 27

Privat-Pkw abgeschafft zu haben Dresden, 20.04.

10 Ergebnis 2: Pkw-Abschaffung 10 20% der Kunden geben an, wegen Carsharing mindestens einen Privat-Pkw abgeschafft zu haben Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 10 von 27

11 Ergebnisse 3: Pkw-Abschaffung Für ca. zwei Drittel der Kunden hat das Carsharing an der Entscheidung zum Pkw-Verzicht einen sehr großen/eher großen Anteil Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 11 von 27

12 Ergebnisse 4: Wie viele Pkw wurden ersetzt? Grundlage Reduktionspotenzial Durch die 862 Carsharing-Fahrzeuge ersetzte Privat-Pkw Ersatzquote Abschaffung sehr großer Anteil : 1,8 Abschaffung sehr große + eher große Anteile Abschaffung/Verzicht sehr große Anteile Abschaffung/Verzicht; sehr große und eher große Anteile : 3, : 3, : 6,2 Bisher galt: Jedes stationsgebundene CS-Fahrzeug ersetzt vier bis acht private Kfz. Es ist kein einziger Fall mit Werten kleiner als Eins bekannt. Unser bester Schätzwert ist >1:3 Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 12 von 27

13 Ergebnisse 5: Jahresfahrleistungen *DriveNow: Schätzung Fahrleistung mit v=23 km/h Das Verkehrsverhalten der Carsharing Nutzer deckt die ganze Bandbreite ab. Die Fahrleistungen mit Carsharing sind gering. Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 13 von 27

14 Ergebnisse 6: Jahresfahrleistungen Carsharing Nutzer hatten schon vorher niedrige Fahrleistungen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 14 von 27

15 Ergebnisse 7: Bilanz der Fahrleistungen CS- Kunden Bilanz der mittleren Haushaltsfahrleistung in Kilometer je Jahr Fahrleistung privater Pkw Durch CS- Nutzung erhöht sich die Fahrleistung um: Durch abgeschaffte Fahrzeuge reduziert sich die Fahrleistung um: Gesamteffekt 829,4 Mio. km 11,5 Mio. km 52,5 Mio. km - 41,2 Mio. km 100 % + 1,4 % - 6,3 % - 5,0 % Die Summe der Carsharing Auswirkungen ist im Interesse der Stadt bei Umweltbelastungen, Parken und Verkehrsbelastung Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 15 von 27

16 Methodik Cluster: Variablen des Verhaltens Für Typisierung werden kundenbezogene Nutzungsvariablen benötigt Erzeugung von Variablen durch Verknüpfung von Kunden- und Fahrtendaten Mittlere Fahrzeit, Buchungsanzahl, Regelmäßigkeit Anteil von an allen Fahrten: Heimatfahrten: Wege die am Wohnort des Kunden beginnen und/oder enden Rundfahrten: Wege die am gleichen Ort beginnen und enden Fahrten bei Niederschlag Fahrten mit Nutzung des Parktarifs Fahrten von oder zum Flughafen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 16 von 27

17 Methodik Cluster: Variablenverdichtung N_Monat_i N_Wochentag_i N_Stdklasse_i Gini_Monat Gini_Woche Gini_Std Anz.gef.Min._mean Ant_Flug Ant_Heimatfahrten Ant_Rundfahrten Ant_Parktarif Ant_Nied PCA 4 PCA- Faktoren Reduktion der Variablenanzahl durch Hauptkomponentenanalyse (PCA) Abbildung von ursprünglich 30 Variablen in vier neuen Faktoren Jeder Nutzer ist ein Datenpunkt in einem 4- dimensionalen Raum Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 17 von 27

3-6 Clustern 5 Cluster erwiesen sich als optimale Anzahl

18 Methodik Cluster: Verschiedene Clusterverfahren k-means-verfahren mit besten Ergebnissen Durchläufe mit 3-6 Clustern 5 Cluster erwiesen sich als optimale Anzahl Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 18 von 27

19 Ergebnis 8: Nutzungsintensität Cluster-Nr Fahrtenanzahl Mittelwert Fahrtendauer Minuten 21,1 73,3 24,7 21,7 21,3 Anteil Nutzer Prozent 36,9 16,5 41,4 3,1 2,1 1. Wenignutzer 2. Nutzer mir langen Fahrtzeiten 3. Normalnutzer 4. Vielnutzer Pendler 5. Vielnutzer Nachtfahrten Nutzungsintensität variiert geringer Anteil Vielnutzer Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 19 von 27

20 Ergebnis 9: Tagesverteilung mittlere Nutzung Buchungsbeginn hat ähnliche Nachfragespitzen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 20 von 27

21 Ergebnis 9: Tagesverteilung hohe Nutzung Buchungsbeginn hat unterschiedliche Nachfragespitzen Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 21 von 27

22 Ergebnisse 10: Wochenganglinie Insgesamt höhere Nachfrage in Richtung Wochenende Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 22 von 27

23 Ergebnisse 11: Wochenverlauf hohe Nutzung Andere Verkehrsmittel bei Pendlerfahren Radverkehr Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 23 von 27

24 Ergebnisse 12: Besitz privater Pkw - Cluster Lange Fahrzeiten und Nachtstunden: geringer Pkw-Besitz Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 24 von 27

25 Ergebnisse 13: Pkw-Abschaffung - Cluster Vielnutzer mit höchstem Abschaffungs-Potential Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 25 von 27

26 Schlussfolgerungen Evaluation entscheidend für Maßnahmenbewertung Jedes Carsharing-Fahrzeug ersetzt sicher > 3 private Pkw Entlastung um Stellplätze Im Durchschnitt sinkt die Pkw-Fahrleistung durch Carsharing um etwa 5% bzw. (ca. 41,2 Mio. km) Vielnutzer wichtig für Wirtschaftlichkeit Ziel: Verlagern von den Wenig zu den Normalnutzern häufigere Abschaffung Langzeiteffekt Umnutzung des frei werdenden Verkehrsraum notwendig (Parkplätze + Straßenkapazität) Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 26 von 27

27 Thilo Becker TU Dresden Fakultät Verkehrswissenschaften Friedrich List Graduiertenkolleg DIKE Kostenwahrheit im Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsökologie Dresden Tel.: +49 (0) Dresden, Evaluation Carsharing München Folie 27 von 27

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