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Ridesharing in ländlichen Räumen – ein Baustein für die Mobilität auf dem Land?

Ländlicher Raum Wald Feld Kühe Straßennetz Land Wald Deutschland
Foto: Oliver Roos @ Unsplash - Gemeinfrei-ähnlich freigegeben durch die Unsplash-Lizenz
Die Zukunft des ÖPNV ist in vielen ländlichen Räumen mit schrumpfender Bevölkerung aufgrund der finanziellen Herausforderungen ungewiss. Die Mitnahme von Menschen durch Privatpersonen wird als ein Lösungsansatz gesehen. Vermittlungsplattformen sollen Angebot und Nachfrage zusammenbringen und eine günstige Alternative zum klassischen ÖPNV darstellen. Die Problemlage aus einem geometrisch-räumlichen zweiseitigen kritische Masse-Problem und den individuellen Präferenzen der potenziell Nutzenden lässt jedoch die Frage aufkommen, ob Mitfahrplattformen die benötigte Beförderungskapazität vermitteln können.

In ländlichen Räumen mit einer rückläufigen Bevölkerungszahl und einer geringen Bevölkerungsdichte stellen sich für den öffentlichen Verkehr aufgrund des mit dieser Entwicklung verbundenen Rückgangs der Fahrgastzahlen, der Schülerzahlen bei gleichzeitiger Zunahme von Senioren und der Konzentration von Infrastruktureinrichtungen wie bspw. Schulen und andere öffentlichen Einrichtungen mit der damit verbundenen Erhöhung der Reiseweiten vermehrt Fragen zu dessen zukunftsfähiger Ausrichtung. Klassische liniengebundene Verkehre mit Standardbussen sind für einen Großteil des Tages überdimensioniert und vergleichsweise ineffizient. Durch eine Flexibilisierung der Bedienung in den Neben- und Spätverkehrszeiten oder sogar über den ganzen Tag hinweg sollen Kosten reduziert und Leerfahrten vermieden werden. Auch die von Menschen durch Privatpersonen wird als ein Lösungsansatz gesehen. Die Nachfrage nach und das Angebot von Fahrten soll über Vermittlungsplattformen zusammengebracht werden, sodass im Idealfall Dritte bei sowieso durchgeführten Fahrten mitgenommen werden. Wie realistisch ist diese Idee und können derartige Plattformen als eine mögliche Lösung für die verkehrlichen in ländlichen Räumen angesehen werden?

Geometrisch-räumliche Herausforderung

In vielen ländlichen Räumen existiert trotz der mangelhaften zeitlich flächendeckenden ÖPNV-Abdeckung theoretisch kein Beförderungskapazitätsproblem. Betrachtet man die einzelnen Stunden eines Tages oder einer Woche, finden in einem Großteil der Zeit -Fahrten auf dem Straßennetz statt. Hierbei ist der Anteil der Alleinfahrten sehr hoch, sodass theoretisch Beförderungskapazität in Form der Mitnahme weiterer Personen vorhanden ist. Hierfür müssten die freien Sitzplätze in einem Fahrzeug mit der zeitlich und räumlich übereinstimmenden Nachfrage nach einer zusammengebracht werden.

Das hieraus erwachsende zweiseitige kritische Masse-Problem in Form einer notwendigen zeitlichen und räumlichen Deckung von Mitnahmeangeboten und Fahrtennachfragern1 und 2 und 3 lässt den vollständigen Ersatz des klassischen ÖPNV-Angebots durch flexible Bedienformen und die Ablösung klassischer Verkehrsunternehmen durch Plattformen und Fahrtenvermittler unwahrscheinlich erscheinen. Dies gilt insbesondere vor dem Hintergrund, dass eine Zusammenführung von Fahrtangebot und -nachfrage nicht nur für die Hinfahrt, sondern auch für die Rückfahrt möglich und in Hinsicht auf die Planungssicherheit gar garantiert sein muss. Hinzu kommt, dass sich die durch Umwegfahrten zur Mitnahme weiterer Personen nicht über eine gewisse Schwelle (bspw. zehn Minuten) erhöhen darf, damit die Mitfahrt als attraktive Alternative zur Selbstfahrt erscheint. In vielen ländlichen Räumen ist daher die Möglichkeit der Mitnahme stark eingeschränkt.

Tsao und Lin haben Mitfahroptionen im Berufsverkehr (Carpooling) am Beispiel der Region Los Angeles mit einer räumlich gleichmäßig verteilten, sehr niedrigen Arbeitsplatzdichte von 581 Arbeitsplätzen / square mile (= ~224 / km²; 2,24 / Hektar) und 660 Arbeitsplätzen / square mile (= ~255 / km²; 2,55 / Hektar) hinsichtlich potenzieller Mitfahrmöglichkeiten untersucht.4 Mit zunehmender Entfernung und einer damit einhergehenden Zunahme möglicher Ziele nahm die Zahl möglicher räumlich übereinstimmender Fahrtangebote stark ab. Eine zeitliche Übereinstimmung wurde nicht betrachtet.

Bei einer Dichte von 581 Arbeitsplätzen je Quadratmeile und einem durchschnittlichen Arbeitsweg von 16 Meilen werden bei einer zurückzulegenden Distanz von zehn Meilen nur 6,62 Fahrten zwischen der Quellzelle i (= Start) und der Zielzelle j angeboten. Bei einer Distanz von 18 Meilen sinkt das Fahrtenangebot auf 2,44.

Ridesharing mögliche Fahrtenpaare geringe Bevölkerungsdichte geringe Arbeitsplatzdichte ländlicher Raum
Zahl möglicher Mitfahrten bei einer Arbeitsplatzdichte von 581 Arbeitsplätzen / square mile nach T.D. (= Distanz zwischen Quell- und Zielzelle) und der durchschnittlichen Länge des Arbeitswegs; Quelle: Tsao, H.-S. Jacob; Lin; Da-Jie (1999), S. 53

Leicht höhere Werte werden bei einer Arbeitsplatzdichte von 660 Arbeitsplätzen je Quadratmeile erzielt. Zu beachten ist jedoch, dass bei geringen Distanzen die Notwendigkeit für Carpooling weniger stark gegeben ist. Dies gilt auch für die Werte mit geringerer Arbeitsplatzdichte. Die höchsten Werte werden für nebeneinanderliegende Zellen erreicht, während weiter entfernte Zellen nur ein geringes Fahrtenpotenzial aufweisen.

Ridesharing Matching mögliche Fahrtenpaare Geometrie ländlicher Raum geringe Arbeitsplatzdichte
Zahl möglicher Mitfahrten bei einer Arbeitsplatzdichte von 660 Arbeitsplätzen / square mile nach T.D. (= Distanz zwischen Quell- und Zielzelle) und der durchschnittlichen Länge des Arbeitswegs; Quelle: Tsao, H.-S. Jacob; Lin; Da-Jie (1999), S. 53

Die Zahl möglicher Mitnahmeoptionen wurde in Abhängigkeit der Arbeitsplatzkonzentration ermittelt und liegen entsprechend höher, wenn Arbeitsplätze konzentrierter im Raum auftreten. Dies gilt insbesondere für radiale Pendlerströme, welche auf ein Zentrum ausgerichtet sind. Je stärker die Arbeitsplatzkonzentration ausfällt, desto größer ist die Erwartung übereinstimmender Fahrtangebote und Mitnahmeanfragen. Umgekehrt dürften polyzentrische Regionen mit vielen tangentialen Verflechtungen weniger Potenzial für eine Mitnahme bieten.

Zeitliche und räumliche Grenzen werden durch eine größere Dynamik und heutiger Ridesharing-Angebote (Begriffsdefinition) teilweise aufgelöst. Durch dynamisches Routing, welches das “Einsammeln” mehrerer Mitfahrer entlang eines Weges ermöglicht, kann die Zahl passender Fahrtangebote gesteigert werden.5 Cici et al. (2014) haben die Wahrscheinlichkeit eines Matches bei Anwendung eines Matching-Algorithmus für Quelle-Ziel-Ridesharing (IJ) und eines Matching-Algorithmus entlang einer Trajektorie untersucht. Die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung von Angebot und Nachfrage stieg in einer urbanen Umgebung (Madrid) von 24 % bei I-J-Ridesharing auf 53 % bei flexiblen Routen.6

Individuelle Bereitschaft und Präferenzen

Neben der geometrisch-räumlichen Herausforderung spielen beim Mitnehmen bzw. Mitfahren auch individuelle Präferenzen eine große Rolle. Das Anbieten oder Nachfragen einer Mitfahrt ist eine individuelle Entscheidung, die stark in das unmittelbare persönliche Umfeld einwirkt.7 Carpooling, welches unter Arbeitskollegen und -kolleginnen bzw. unter Nachbarn und Nachbarinnen verabredet wird, findet in stabilen sozialen Konstrukten mit einem entsprechenden Maß an Vertrauen statt. Dies geht jedoch durch die Notwendigkeit eines gleichen bzw. zumindest ähnlichen Start- und Zielpunkts bei gleichzeitig zeitlicher Überdeckung mit einer entsprechenden Inflexibilität einher. Die Lösung dieser geringen Flexibilität ist dynamisches Ridesharing, welches für jede Fahrt einzeln und nicht einmalig für eine regelmäßige Mitnahme vereinbart wird. Jedoch ergibt sich aus diesem Ansatz das Problem, dass bei flexiblen Angeboten nicht das gleiche Maß an Vertrauen zwischen den teilnehmenden Personen wie bei längerfristig angelegten Vereinbarungen erzielt werden kann. Da bereits bei Langzeit-Fahrgemeinschaften der Kontakt mit anderen Menschen eine große Hürde darstellt, ist dies bei dynamischen Mitnahmeangeboten und vollkommen Fremden noch stärker ausgeprägt.8

“Während jüngere Einzelpersonen und Frauen eher zum Mitfahren bereit sind, sind sie im Allgemeinen nicht bereit, an Mitfahrprogrammen teilzunehmen, die sie mit Fremden zusammenbringen würden.”9 und 10, eigene Übersetzung Ähnliches konnten Levin et al. bereits 1976 im Rahmen einer Untersuchung beobachten. Die Ergebnisse zeigten, dass das Geschlecht der potenziellen Carpooler kaum eine Rolle spielte, wenn sich die Carpooling-Gruppe aus Bekannten zusammensetzte. Das Geschlecht der anderen Mitfahrenden bekam eine große Bedeutung, wenn die andere Partei fremd war. Sowohl Frauen wie Männer bevorzugten es bei unbekannten Mitfahrern, sich mit Frauen zusammenzutun. Außerdem nahm die Attraktivität von Mitfahrgelegenheiten vor allem für Frauen ab, wenn sich die Anzahl der Fremden erhöhte.11

Owens (1977) befragte Teilnehmende von Mitfahrgelegenheiten sowie Ex-Mitglieder, welche aus entsprechenden Mitnahme-Arrangements wieder ausgeschieden sind. Er kam zu dem Schluss, dass Gruppenzufriedenheit, Gruppenvereinbarungen, Gruppenheterogenität und soziale Normen zwischen diesen beiden Gruppen (Teilnehmenden und ehemaligen Teilnehmenden) stark unterschiedlich wahrgenommen wurden.12 Correia et al. (2010) untersuchten mithilfe einer online durchgeführten Befragung mit 1.058 Teilnehmenden13 und eines Strukturgleichungsmodells14, inwieweit und welche sozialen Eigenschaften die Bereitschaft einer Mitfahrt bzw. Mitnahme von Dritten beeinflussen.15 Insbesondere jüngere Menschen mit einem niedrigeren Einkommen und einer niedrigeren akademischen Bildung standen Carpooling offen gegenüber. Je höher das Einkommen bzw. das Alter war, desto geringer war die Bereitschaft. Frauen standen dem Thema ebenfalls offener gegenüber als Männer. Dies war jedoch wiederum stark davon abhängig, ob bekannte oder fremde Personen die Mitfahrenden waren. Männer waren Fremden und größeren Mitnahmepools etwas aufgeschlossener als Frauen.16

Fazit

Die Kombination aus geometrisch-räumlicher Herausforderung und den individuellen Präferenzen der potenziellen Nutzenden lässt die Frage aufkommen, ob Mitfahrplattformen in ländlichen Räumen die als Alternative zum ÖPNV benötigte notwendige Beförderungskapazität vermitteln können.

Das zweiseitige kritische Masse-Problem zur Herstellung der Fahrtennachfrage und eines zeitlich und räumlich darauf passenden Mitnahmeangebots wird durch die Notwendigkeit eines je nach individuellen Einstellungen unterschiedlichen Maßes an sozialer Kontrolle und Vertrauen ergänzt. Es entsteht eine komplexe Gemengelage. Ein Anteil theoretisch passender Mitnahmeoptionen – eventuell gar die Mehrheit – wird in Realität nicht realisiert werden, da Kontakt mit Fremden abgelehnt wird.

Es steht zu vermuten, dass der Erfolg von Mitnahmemodellen im ländlichen Raum nur eingeschränkt eintreten wird. Die Alleinfahrt im eigenen Pkw geht im Vergleich zum Mitfahren bzw. Mitnehmen mit einer höheren Sicherheit und einem aus dem subjektiven Sicherheitsgefühl abgeleiteten höheren Komfortgrad einher. Die Mitnahme von Dritten durch Privatpersonen dürfte somit nur eingeschränkt als flexible Komponente im öffentlichen Verkehrsangebot zur Geltung kommen. Das gemeinsame Fahren kann jedoch wichtiger Bestandteil eines integrierten Verkehrssystems im ländlichen Raum werden, wenn stabile soziale Systeme vorhanden sind oder dem Fahrtenanbieter ein hohes Maß an Vertrauen geschenkt wird. Dies setzt eine gewisse Professionalität und Etablierung als verlässlicher Partner voraus. Aus diesem Grund könnten flexible Fahrdienste mit professionellen Fahrern und einem einheitlichen Auftreten eher als Ergänzung des ÖPNV im ländlichen Raum geeignet sein als die Vermittlung von unbekannten Dritten (Privatpersonen) über Vermittlungsplattformen.

Quellen

  1. Altshuler, T.; Katoshevski, R.; Shiftan, Y. (2017): Ride Sharing and Dynamic Networks Analysis. eprint arXiv:1706.00581 06/2017, S. 25
  2. Agatz, N.; Erera, A.; Savelsbergh, M.; Wang, X. (2012): Optimization for dynamic ride-sharing: A review. European Journal of Operational Research 223 (2) (2012). S. 295–303
  3. Wang, Y.; Kutadinata, R.; Winter, S. (2016): Activity-based ridesharing: increasing flexibility by time geography. In: Proceedings of the 24th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, ACM, 2016, S. 1
  4.  Tsao, H.-S. Jacob; Lin; Da-Jie (1999): Spatial and Temporal Factors in Estimating the Potential of Ridesharing for Demand Reduction. Research Reports, California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), Institute of Transportation Studies, UC Berkeley
  5. Deakin, E.; Frick, K. T.; Shively, K. (2009): Markets for Dynamic Ridesharing? The Case of Berkeley. University of California Transportation Center. Berkeley. TRB Paper #10-3629
  6. Cici, B.; Markopoulou, A.; Frias-Martinez, E.; Laoutaris, N. (2014): Assessing the potential of ride-sharing using mobile and social data: A tale of four cities. In: Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing. New York: ACM. S. 201–211
  7.  Lee, Brian H.Y.; Aultman-Hall, Lisa; Coogan, Matthew; Adler, Thomas (2016): Rideshare mode potential in non-metropolitan areas of the northeastern United States. Journal of Transport and Land Use. Vol. 9 Nr. 3. S. 111 – 126
  8. ebd.
  9. a.a.O, S. 123
  10. Belz, N.; Lee, B. H. Y. (2012): Composition of vehicle occupancy for journey-to-work trips, evidence of ridesharing from the 2009 National Household Travel Survey Vermont Add-on Sample. Forthcoming Transportation Research Record.
  11. Levin et al. (1976): Measurement of ‘Psychological’ Factors and their role in Transportation behaviour. Institute of Urban and Reginal Research. University of Iowa. Iowa City. Juli 1976
  12. Owens, R. D.; Sever, H. L. (1977): The 3M commute-a-van program (Progress Report II). St. Paul, Minnesota: 3M Company, 1977.
  13. Correia et al. 2010, S. 12
  14. a.a.O., S. 15ff.
  15.  Correia, G.; Abreu e Silva, J.; Viegas, J. (2010): Using latent variables for measuring carpooling propensity. Präsentiert im Rahmen der World Conference on Transport Research, 2010. Lissabon
  16. a.a.O., S. 20ff.
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Martin Randelhoff

Herausgeber Zukunft Mobilität.
Studium der Raumplanung an der TU Dortmund, Studium der Verkehrswirtschaft an der TU Dresden.
Ist interessiert an innovativen Konzepten zum Lösen der Herausforderungen von morgen insbesondere in den Bereichen urbane Mobilität, Verkehr im ländlichen Raum, Wirkung autonomer Fahrzeugsysteme und nachhaltige Verkehrskonzepte.

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