Detailergebnis zu DOK-Nr. 79022
Untersuchung der Faktoren, die die Häufigkeit der Nutzung von Ridehailing und die Akzeptanz von Shared Ridehailing in Kalifornien beeinflussen (Orig. engl.: Exploring the factors that affect the frequency of use of ridehailing and the adoption of shared ridehailing in California)
| Autoren |
J. Malik F. Alemi G. Circella |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.3 Stadtverkehr (Allgemeines, Planungsgrundlagen) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2675, H. 5, 2021, S. 120-135, 4 B, 4 T, 69 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Die Studie untersucht die Faktoren, die sich auf die Nutzung von Ridehailing-Diensten (Uber, Lyft) sowie auf die Akzeptanz von geteiltem (gepooltem) Ridehailing (UberPool, Lyft Share) auswirken, anhand von Daten, die im Herbst 2018 in Kalifornien im Rahmen einer Querschnittserhebung erhoben wurden. Anhand dieses Datensatzes wurde ein semi-geordnetes bivariates Probit-Modell geschätzt. Die Modellergebnisse zeigen unter anderem, dass besser ausgebildete, jüngere Personen, die derzeit arbeiten oder arbeiten und studieren, eher Shared-Ridehailing-Dienste nutzen als andere Personen, insbesondere Mitglieder älterer Kohorten. Die Tatsache, dass man weiß ist und in einem Haushalt mit höherem Einkommen lebt, ist mit einer höheren Wahrscheinlichkeit verbunden, ein häufiger Nutzer von Shared Ridehailing zu sein, hat jedoch keine statistisch signifikanten Auswirkungen auf die Wahrscheinlichkeit der Nutzung von Shared Ridehailing. Hinsichtlich der Faktoren, die die Nutzung von Shared-Ridehailing-Diensten einschränken, wurde festgestellt, dass die längere Fahrtzeit und der Mangel an Privatsphäre die Nutzung von Shared-Ridehailing einschränken. Es wurde auch festgestellt, dass einige Merkmale der Flächennutzung die Wahrscheinlichkeit der Nutzung beider Arten von Diensten beeinflussen. Während die Wahrscheinlichkeit, sowohl Ridehailing als auch Shared Ridehailing zu nutzen, in städtischen Gebieten höher ist, zeigt sich, dass Bewohner von Stadtvierteln mit höherer Knotenpunktsdichte eher bereit sind, nur Shared Ridehailing zu nutzen. Einige der Flächennutzungsvariablen werden jedoch unbedeutend, nachdem die Einstellungen der Individuen in Bezug auf die Flächennutzung in das Modell aufgenommen wurden.