Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur

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1 WORKSHOP Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur Robert Follmer infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH Robert Follmer infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH Dr. Barbara Wawrzyniak infas 360 GmbH Donnerstag, um Uhr in Raum 1 1

2 Mobilität in Deutschland 2016 Eckwerte im Überblick Modal Split und Verkehrsaufkommen befragte Haushalte befragte Personen etwa erfasste Wege wie schon in der MiD2008 repräsentativ nach Bundesländern und für Regionstypen kombiniertes Stichprobenkonzept mit einer Ziehung aus Einwohnermeldeverzeichnissen (etwa Haushalte netto) sowie im Dual-Frame-Verfahren aus generierten Festnetz- bzw. Mobilfunknummern (etwa HH netto) innerhalb der Haushalte möglichst (Stellvertreter-)Befragung aller Personen ab 0 Jahren Geokodierung von Wegequellen und - zielen über Rasterzellen regionale Aufstockungen bis zu einem Gesamtumfang von Haushalten möglich Einsatz von Small-Area-Schätzverfahren, um auch Ergebnisse für nicht oder nicht ausreichend in die Erhebung eingeschlossene Regionen bereitzustellen 2

3 Mobilität in Deutschland 2016 Räumliches Konzept der Bundesstichprobe Gemeindeklassifikation nach Lage und Größe Die Karte stellt die in der Stichprobenziehung der MiD2016 verwendete Gebietsklassifikationen sowie die Lage der IRB-Städte dar, in denen weiter differenziert wird. Beides zusammen stellt nach der Differenzierung nach Bundesländern die zweite Stufe der Schichtung dar. Kombination BBSR-Lagetypen mit BBSR-Stadt- und Gemeindetyp infas GmbH 3

4 Mobilität in Deutschland 2016 Fragebogeninhalte: Haushalte, Autos, Wege, Personen Haushalte Personen HH-Größe, Nebenwohnsitze Alter, Geschlecht und Tätigkeitsstatus HH-Einkommen Miete/Eigentum Anzahl Pedelecs/E-Bikes, Mopeds/Motorräder, Fahrräder und Pkw Anzahl Pkw- Führerscheinbesitzer Carsharing-Mitgliedschaft Autobesitz Gründe Nicht-Besitz Autos Hersteller und Modell Jahresfahrleistung Antriebsart Baujahr bzw. Erstzulassung Fahrzeugmerkmale Motorleistung Hauptnutzer Halter üblicher Stellplatz 50 % der Bundesstichprobe Bildungsabschluss Erwerbstätigkeit Migrationshintergrund Pkw-Führerscheinbesitz Übliches ÖPNV-Ticket Verkehrsmittelverfügbarkeit Fahrrad, Motorrad/Moped, Pkw, Übliche Verkehrsmittelnutzung (eigenes Auto, Carsharing, ÖPNV, Fahrrad, Fernzug/-bus, Flugzeug) Anmerkung: Die Übersicht zeigt den Diskussionsstand im Oktober In der abschließenden Abstimmung können sich noch geringfügige Änderungen ergeben. Ein optionales Modul zur zusätzlichen Erhebung längerer Reisen ist in der Diskussion. Darüber wurde jedoch noch nicht endgültig entschieden. Daher wird es hier nicht dargestellt. Alle Inhalte werden voraussichtlich im Oktober 2015 dem forschungsbegleitender Ausschuss der MiD vorgestellt. Zusätzliche persönliche Mobilitätsmerkmale Jahr Führerschein-Erwerb, Berufspendler mit Nebenwohnsitz, Homeoffice, Mobilitäts- Handicaps 25 % Infrastruktur und digitale Versorgung Internetnutzung Mobilität, übliche Verkehrsmittel für Versorgung, Online-Einkauf Nahmobilität und Radverkehr übliche Nutzung Mietrad, reine Fußwege, Fahrradhelm, Abstellen Fahrrad zu Hause Zufriedenheit und Einstellungen Zufriedenheit mit ÖPNV, Straßen-/Autoverkehr, Rad- /Fußverkehr,Einstellungen Auto, Rad, ÖPNV Stichtag Mobilität am Stichtag Normalität Stichtag Pkw-Verfügbarkeit Wetter (zuspielen?) Wege Quelle des ersten Weges (Adresse und Kategorie) Start- und Ankunftszeit Zweck genutzte Verkehrsmittel Begleiter Lage Ziel (Geokodierung) Entfernung Berufliche Wege verknüpft mit Modul Fahrzeugmerkmale Zuordnung HH-Fahrzeuge zu Auto-Wegen 4 25 % 25 % 25 % 50 % der Bundesstichprobe

5 Mobilität in Deutschland 2016 Zusätzliche Auswertungsdimensionen: E-Mobilität, Versorgung, Infrastruktur, Wohnquartier Zusätzlich zu den umfangreichen Standardauswertungen sind spezielle Themenbereiche vorgesehen, die Inhalte aus allen Fragebogenteilen miteinander kombinieren. Sie erhalten kein explizites eigenes Standard-oder Wahlmodul, sind aber auf Basis der Fragebogeninhalte vorgesehen. Darüber hinaus können auf Basis der Geokodierung von Wegeausgangspunkten und Zielen auf mikrogeograpischerebene zahlreiche weitere Informationen zugespielt und in die Auswertung einbezogen werden. Elektromobilität Unterscheidung zwischen Haushalten mit und ohne E-Autos sowie entsprechende Nutzer-profile Nutzung von E-Autos auf den erfassten Wegen im Vergleich zu anderen Fahrzeugtypen Elektrofahrräder und nutzende Personen Nutzung von E-Fahrrädern auf den erfassten Wegen im Vergleich zu üblichen Fahrrädern Potenzialrechnungen für E-Mobilität Versorgung von Personen Bestimmung und Abgrenzung von Versorgungswegen auf Basis von detaillierten Zweckerfassungen auf Wegeebene zeitliche Inanspruchnahme von Personen durch Versorgungswege, sowohl für die Begleitung anderer Personen als auch die Übernahme von Erledigungen und Betreuungen außerhalb des eigenen Haushalts Beschreibung entsprechender Personenprofile Infrastrukturmerkmale ÖPNV-Erreichbarkeiten und Bedienungsqualitäten für Wegeausgangspunkte und Wegeziele kombinierbar mit genutzten Verkehrsmitteln Erreichbarkeiten von Autobahnanschlüssen und weiteren Merkmalen der Straßeninfrastruktur topographische Bedingungen und Wetterdaten Situation im Wohnquartier Erreichbarkeit von Versorgungseinrichtungen Gebäudemerkmale und Sozialstruktur im Umfeld unterschiedliche Mobilitätsmuster auf Basis dieser Versorgungsmerkmale und / oder sozio-ökonomischer Merkmale und mehr wie etwa - Nutzungsmuster im Carsharing, - ÖPNV-Ticketnutzung auf Wegeebene etc Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur 5

6 Mobilität in Deutschland 2016 Geokodierung und Rasterzellen: Konzept und Datenschutzanforderungen für Haushaltsadressen, Wegestartpunkteund Ziele interne Zuspielung von Merkmalen über die Gitterzelle auf der höchsten verfügbaren Genauigkeitsstufe zur Weitergabe Aggregierungauf Einheiten mit z.b. mindestens 500 Einwohnern, also mit unterschiedlicher räumlicher Größe zusätzlich inhaltliche Kategorisierung der differenzierten POI-Einträge Klärung der Datenschutzaspekte mit dem BfDi kleinste Einheit 100 x 100 m Verfügbarkeit eines getrennten Datensatzes nach entsprechender Zusatzvereinbarung direkt im publicusefilenur im höheren Aggregat (Gemeinde oder gröber) oder typisiert ohne genauen Ortsbezug verfügbar Abbildung: infas Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur 6

7 Was ist Sam? Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur 7

8 SAM steht für Small Area Methoden Mit Small Area Methoden bezeichnet man ein indirektes Schätzverfahren, bei dem zusätzliche Hilfsinformationen verwendet werden: Werte aus benachbarten oder übergeordneten Ebenen Werte aus früheren Befragungen 8

9 Was kann SAM? Trotz geringer Fallzahlen zuverlässige Ergebnisse erzielen => Kostenersparnis SAM ist anwendbar auf jedes Themenfeld => Universalität SAM ist für jedes Ebenenmodell verfügbar, mit oder ohne Raumbezug => Flexibilität 9

10 Beispiel Schule Schule Klasse Klasse Klasse Klasse Klasse Klasse S S S S S S S S S S S S S S S S S S Was hat den größten Effekt?: Die Merkmale jedes einzelnen Schülers? Die direkte Lernumgebung (Lehrer, Mitschüler)? Die Schule (Lernkonzept, Ausstattung)? 10

11 Was braucht SAM? 11

12 Zensusdaten 1 x km Variablen: Einwohner Geschlecht Altersgruppen Durchschnittsalter Ausländer Erwerbstätige Wohnungen Leerstand Haushaltsgröße Wohnfläche 12

13 Mikro-/Marktdaten infas 360 Daten auf Gebäude- Ebene Daten auf Ortsteil- Ebene Daten auf Siedlungsblock- Ebene Daten auf Gemeinde- Ebene 13

14 Mikro-/Marktdaten infas 360 PAGS - Deutschlands erstes postalisch-amtliches Gliederungs-System PAGS ist das neue Raumordnungssystem Deutschlands für große Datenmengen und deren Austausch. PAGS unterteilt erstmals nach allen amtlichen Strukturen unter Berücksichtigung der PLZ5-Bereiche. PAGS ist standardisiert, offen, nicht proprietär, hoch-präzise und auf beliebige andere Formate übertragbar. PAGS bietet eine geeignete Aggregation für Datenschutz konforme Analysen. Der PAGS-Coder ist der erste amtliche Geocoder Deutschlands. 14

15 Mikro-/Marktdaten infas 360 Mikrogeographische Daten auf Hausebene (Auszug) 22 Mio. postalisch-amtliche Anschriften Postalisch-Amtliche Haushalte Volladressierbare Haushalte Einwohnerzahlen nach Altersklassen Anzahl Firmen (nach Mitarbeiterzahl und Branche) Gebäudetyp (Wohnen, Misch, Gewerbe) Gebäudebasistyp Wohngebäudetyp in 98 Typen Gewerbegebietstyp in 9 Typen Gebäudealtersklasse Grundfläche Wohnfläche Gebäudehöhe Solarnutzung Lagekriterien in 3 Klassen Überregionale Lage Innerstädtische Lage Lokale Lage (Güte) Mikrogeographische Daten auf Siedlungsblockebene (Auszug) Quartierstyp (vorwiegender Gebäudetyp) Einkommen / Kaufkraft Mittlerer Mietpreis Mittlerer Kaufpreis Beschäftigte Tagbevölkerung Nachtbevölkerung (Anzahl Haushalte) Anzahl Einwohner nach Altersklassen Traffic-Daten Anzahl Autos je Zeiteinheit (24h, Woche, Monat) Zeit je Strecke Neubaugebiete Landnutzungsdaten 15

16 Beispiel Marktdaten: Kaufkraft auf dem Siedlungsblock 16

17 Topographische Daten infas 360 Nutzersegmente MiD2008 in Hamburg nur Basisstichprobe Wenig-Mobile Fahrradfahrer ÖV-Captives ÖV-Stammkunden ÖV-Gelegenheitskunden ÖV-Potenzial IV-Stammkunden infas 360 GmbH 17

18 SAM in der Praxis 18

19 Frequenzschätzung von Bushaltestellen in NRW Basis: 10 von 396 Gemeinden in NRW 268 von Bushaltestellen in NRW Analog zur Stichprobenbasisgröße MiD Frequenzmessung zwischen 7 und 8 Uhr an einem Donnerstag 19

20 Frequenzschätzung von Bushaltestellen in NRW Ausgangslage 20

21 Frequenzschätzung von Bushaltestellen in NRW Angespielte Daten Ebene HB: Frequenz, Straßentyp Ebene 1x1km (Zensus): Anzahl Einwohner Leerstandquote Durchschn. Wohnfläche Ebene 1x1km (Infas360): Durchschn. Mietpreis Zentralität Anzahl Firmen Anzahl Haltestellen Ebene Gemeinde (BBSR): Großstadt Mittelstadt Kleinstadt 21

22 Frequenzschätzung von Bushaltestellen in NRW Frequenz keine Frequenz mittlere Frequenz hohe Frequenz 22 HBF

23 Frequenz keine Frequenz mittlere Frequenz hohe Frequenz 23 HBF

24 Vergleich mit Echtwerten: Geschätzte Werte Echtwerte 24

25 SAM wofür noch? Mobilitätstypen Modal-Split-Anteile Tag/Nachtbevölkerung Kundensegmente Marktanteile Potentialanteil Kaufkraft, auch für einzelne Sortimente Markenanteil, z.b. KBA u. v. a. 25

26 WORKSHOP Fragen? Besuchen Sie uns in Halle 1 an Stand Nr. 156/158 Dr. Barbara Wawrzyniak infas 360 GmbH Robert Follmer infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH Donnerstag, um Uhr in Raum 1 26

27 Robert Follmer Bereichsleiter infas GmbH +49 (0)228/ Dr. Barbara Wawrzyniak Projektmanager Customer Analytics infas360 GmbH +49 (0)228/ Donnerstag, um Uhr in Raum 1 27

28 WORKSHOP Mobilität und Lebenswelten mit Small Area Methoden (SAM) auf der Spur Robert Follmer infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH Robert Follmer infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH Dr. Barbara Wawrzyniak infas 360 GmbH Donnerstag, um Uhr in Raum 1 28