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Detailergebnis zu DOK-Nr. 78197

Zweistufige Double-Bootstrap-Data-Envelopment-Analyse zur Effizienzbewertung von Bikesharing-Stationen in Großstädten (Orig. engl.: Two-stage double bootstrap data envelopment analysis for efficiency evaluation of shared-bicycle stations in urban cities)

Autoren	J. Hong R. Tamakloe J. Tak D. Park
Sachgebiete	5.5 Radverkehr, Radwege 5.17 Bewertungsverfahren (Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 6, 2020, S. 211-224, 4 B, 5 T, 39 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Um die Leistung und den Betrieb von Bikesharing-Systemen zu optimieren, zielt diese Studie darauf ab, die Effizienz von Bikesharing-Stationen zu bewerten und Faktoren zu finden, die ihre Effizienzwerte beeinflussen. Die Effizienz von 1 260 Stationen mit Sharing-Fahrrädern in der Stadt Seoul wurde anhand von Daten zu Fahrradverleih und -verläufen vom Juni 2018 analysiert. In der Studie wurde die zweistufige Bootstrap-Datenumhüllungsanalyse, eine nicht-parametrische Grenztechnik des Resampling, also der Stichprobenwiederholung, angewandt, um die Effizienz jeder Sharing-Station zu schätzen. Beim Bootstrapping werden wiederholt Statistiken auf der Grundlage lediglich einer Stichprobe berechnet. In der ersten Stufe wurden die Effizienzwerte anhand der Anzahl der Fahrradständer und des Radwegeverhältnisses als Inputvariablen sowie der Fahrradumschlagrate und der Auslastungsrate als Outputvariablen ermittelt. In der zweiten Stufe wurden die Effizienzwerte mithilfe einer "bootstrapped truncated regression" auf potenzielle Kovariaten zurückgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Effizienz von Stationen mit Bikesharing je nach Art der Flächennutzung in der Umgebung der Station unterschiedlich ist. Die Ergebnisse zeigen, dass Fahrradstationen in Wohn- und Schulgebieten wahrscheinlich effizient sind, wohingegen Stationen in halbindustriellen Gebieten, Handels- und Geschäftsvierteln im Allgemeinen ineffizient sind. Darüber hinaus waren die Auswirkungen von Variablen wie der Pendlerbevölkerung, der Zahl der zugelassenen Fahrzeuge und der Zahl der Fahrradunfälle pro Jahr statistisch signifikant und beeinflussten somit die Leistung von Bikesharing-Stationen. Die Studie bietet wichtige Einblicke in die Effizienz von Sharing-Stationen, die in Strategien für die Mitbenutzung von Verkehrsmitteln zur Verbesserung der Mobilität in Städten einbezogen werden könnten.