Detailergebnis zu DOK-Nr. 75695
Eine Modellierungsanalyse der Auswirkungen des E-Hailing-Dienstes auf das Verkehrsmittel bei Nicht-Arbeitsfahrten in Shanghai, China (Orig. engl.: A Modeling analysis of impact from e-hailing service on non-work travel mode in Shanghai, China)
| Autoren |
J. Zhong X. Ye K. Wang D. Li |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2672, H. 47, 2018, S. 125-134, 2 B, 6 T, 17 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Mit der raschen Entwicklung der Mobilitätsdienste haben sich E-Hailing-Dienste (to hail = herbeirufen) stark durchgesetzt, und E-Hailing-Reisen sind in vielen Städten Chinas zu einem Teil des täglichen Lebens geworden. Gleichzeitig wurde das Verhalten der Reisenden bei der Verkehrsmittelwahl bis zu einem gewissen Grad durch verschiedene Faktoren beeinflusst. Die Unterscheidung zwischen Pooling, Sharing und Hailing ist in der Praxis nicht trivial und anhand der Fahrzeuge im Straßenbild nicht möglich. In dem Bericht wird anhand einer webbasierten retrospektiven Umfrage, die ursprünglich in Shanghai, China, durchgeführt wurde, analysiert, inwieweit verschiedene Faktoren das Verhalten bei der Verkehrsmittelwahl beeinflussen. Dann wird ein multinomial-logit-basiertes Verkehrsmittelwahlmodell entwickelt, um das E-Hailing-Auto als neue Fahrtenwahl für Nicht-Arbeitsfahrten zu integrieren. Das entwickelte Modell kann helfen, Einflussfaktoren zu identifizieren und ihren Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit der Verkehrsmittelwahl zu quantifizieren. Das entwickelte Modell umfasst eine Vielzahl von erklärenden Variablen, einschließlich des Preises für E-Hailing/Taxi, der Busfahrzeit, der Entfernung zwischen Bahnhof und Ausstieg, der Fahrtstrecke, der Fahrzeit im Auto sowie der sozioökonomischen und demografischen Merkmale der Reisenden und so weiter. Das Modell weist darauf hin, dass der E-Hailing-Tarif, die Reisebegleiter und einige Merkmale der Reisenden (zum Beispiel Alter, Einkommen usw.) wesentliche Faktoren sind, die die Wahl des E-Hailing beeinflussen. Die alternativspezifische Konstante in der Nutzwertgleichung für E-Hailing wird so angepasst, dass sie dem beobachteten Marktanteil des E-Hailing entspricht. Auf der Grundlage des entwickelten Modells werden die Elastizitäten der LoS-Attribute (Level of Service) berechnet und diskutiert. Die in dem Aufsatz verwendeten Forschungsmethoden haben das Potenzial, zur Untersuchung von Änderungen des Reiseverhaltens unter dem Einfluss aufkommender Verkehrsmittelwahlmöglichkeiten angewandt zu werden. Die Forschungsergebnisse können bei der Bewertung von Richtlinien zur Verwaltung von E-Hailing-Diensten und zur Verbesserung ihres Dienstleistungsniveaus hilfreich sein.