Detailergebnis zu DOK-Nr. 78696
Determinanten des Fahrzeugbesitzes im Großraum Tamale (Ghana) (Orig. engl.: Determinants of vehicle ownership in the Greater Tamale Area, Ghana)
| Autoren |
M.A.M. Zambang H. Jiang L. Wahab |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.3 Stadtverkehr (Allgemeines, Planungsgrundlagen) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 17.1 Verkehrsplanung, Verkehrssicherheit, Entwurf |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 12, 2020, S. 68-78, 3 T, 53 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Die in den meisten Entwicklungsländern, wie zum Beispiel Ghana, existierenden Modelle zum Fahrzeugbesitz sind aggregierte Modelle, die die Faktoren erklären, die zum Anstieg des individuellen Fahrzeugbesitzes beitragen. In der Tat wären disaggregierte Modelle ein besserer Ansatz als aggregierte Modelle, aber letztere werden oft aufgrund unzureichender Daten über den individuellen Fahrzeugbesitz gewählt. Die Studie versucht, diese Lücke zu schließen, indem sie ein disaggregiertes Modell entwickelt, um die Faktoren zu analysieren, die den Anstieg des privaten Fahrzeugbesitzes (Motorräder und Autos) in Ghana beeinflussen, wobei die Greater Tamale Area (GTA) als Fallstudie dient. Dazu wurden aktuelle Daten über einen Querschnitt von Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern der Stadt verwendet, wobei das durchschnittliche Monatseinkommen, die Entfernung zur Arbeit, die Wahrnehmung der Bereitstellung nicht-motorisierter Infrastruktur und soziodemografische Faktoren als erklärende Variablen dienen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein höheres durchschnittliches Monatseinkommen, eine größere Entfernung zur Arbeit, die Wahrnehmung, dass die nicht-motorisierte Infrastruktur unzureichend ist, ein höheres Alter, Heirat und ein männliches Geschlecht mit einer höheren Wahrscheinlichkeit des Besitzes eines Autos oder Motorrads korrelieren, während das Wohnen in einem Umkreis von 2 km vom Central Business District (CBD) mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit des Autobesitzes, aber einer höheren Wahrscheinlichkeit des Motorradbesitzes korreliert. Die Bestimmung dieser Faktoren wird der Regierung helfen, politische Maßnahmen zu entwickeln, die die Mobilität verbessern und die Abhängigkeit von privaten Fahrzeugen verringern.