| Autor(en): |
Paul Hebes |
Titel: |
Die Rolle von Unternehmen beim Verkehrsverhalten im Personenwirtschaftsverkehr |
| Gutachter: |
Barbara Lenz; Elmar Kulke; Imke Steinmeyer |
| Erscheinungsdatum: |
23.11.2011 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100196820)
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| Fachgebiet(e): |
Geowissenschaften |
| Schlagwörter (ger): |
Personenwirtschaftsverkehr, Tagesgang, MNL, Clusteranalyse |
| Schlagwörter (eng): |
MNL, service-related traffic, travel patterns, cluster analysis |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Lizenz: |
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| Zitationshinweis: |
Hebes, Paul:
Die Rolle von Unternehmen beim Verkehrsverhalten im Personenwirtschaftsverkehr;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II , publiziert am 23.11.2011, urn:nbn:de:kobv:11-100196820
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| Abstract (ger): |
| Eine steigende Anzahl Beschäftigter ist im Berufsalltag mobil. Zur Erbringung von Dienstleistungen und zum Zwecke von Geschäftsreisen führen Mitarbeiter regelmäßig Fahrten mit dem Motorisierten Individualverkehr durch. Der so entstehende Personenwirtschaftsverkehr belastet vor allem in den hochverdichteten Innenstadtbereichen die Infrastruktur, die Umwelt und die Gesellschaft.
In der deutschen wie in der internationalen Forschung ist trotz seiner Relevanz wenig darüber bekannt, wie sich der Personenwirtschaftsverkehr im Straßenraum manifestiert und welche Faktoren das Verkehrsverhalten bestimmen.
Die vorliegende Dissertationsschrift nutzt zwei empirische Datensätze um die Kenntnislücken zum Personenwirtschaftsverkehr zu schließen, die Studie ‚Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland, KiD 2002‘ und die ‚Dienstleistungsverkehrsstudie, DLVS‘. Die neuen Erkenntnisse ermöglichen eine verbesserte Modellierung des (Personen-)Wirtschaftsverkehrs und erleichtern die Planung und Lenkung kommunaler (städtischer) Verkehre.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass zwischen vier charakteristischen Verkehrsverhalten unterschieden werden kann. Im Rahmen des Personenwirtschaftsverkehrs gibt es sowohl Tourenmuster, die sich durch wenige Stopps und eine geringe Verkehrsleistung auszeichnen als auch Fahrzeuge, die zahlreiche Ziele am Tag ansteuern und eine hohe Verkehrsbeteiligung aufweisen. Die statistischen Analysen belegen außerdem, dass sich die Tourenmuster von Fahrzeugen unterscheiden, die entweder ausschließlich dienstlich oder aber auch privat eingesetzt werden dürfen.
Die Berechnung von multivariaten Regressionsmodellen beweist, dass sowohl interne Strukturfaktoren und interne Prozessfaktoren als auch externe Strukturfaktoren und externe Prozessfaktoren eine Rolle beim Verkehrsverhalten spielen. Das bedeutet, die unternehmensbezogenen Faktoren, vor allem aber die Unternehmensstrukturen, sind mit ausschlaggebend dafür, welches der vier Verkehrsverhalten Firmenfahrzeuge aufweisen. |
| Abstract (eng): |
| More and more employees are mobile during working hours. To provide services and for business trips, employees use motor vehicles regularly. The emerging service-related traffic burdens the infrastructure, the environment and the society, particularly in high density urban areas.
Despite its relevance there is little German and international research on travel behavior of service-related traffic. Even less is known about what factors might influence tour characteristics of service-related traffic.
To close this gap of knowledge this dissertation utilizes two data sets for empirical research, ‘Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland, KiD 2002’ (‘Motor Vehicle Traffic in Germany’) and ‘Service-Related Traffic’. The findings allow enhanced commercial transport- and service-related traffic modeling and facilitate urban transport planning and direction.
The empirical results show that four typical travel patterns can be differentiated. Against the background of service-related traffic there are on the one hand vehicles which are characterized by only a few stops and little road performance per day. On the other hand many cars visit numerous customers and participate a lot in traffic. Statistical analyses also prove that travel patterns differ, depending on an exclusive business or a permitted private use of corporate vehicles.
The calculation of multivariate regression models shows that four corporate factor groups, namely internal structures and internal processes as well as external structures and external processes, play a role in travel behavior. This means that company-related factors, especially corporate structure, are decisive for corporate vehicles’ travel patterns. |
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