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Probleme, verursacht durch den motorisierten Individualverkehr (MIV) sind vielfältig und komplex. Dazu zählen Staus, Verkehrsunfälle, Zersiedelungseffekte, Belastungen der Luft, des Bodens und des Wassers, um nur einige zu nennen. Diese werden in Agglomerationsräumen durch eine ungleich höhere Einwohner- und Verkehrsdichte besonders deutlich. Politik und Planung müssen bestrebt sein, diese Auswirkungen durch zielgerichtete Maßnahmen einzudämmen. Eine Möglichkeit stellt die Einführung einer City-Maut dar. Während Straßengebühren in der Vergangenheit vorrangig zur Finanzierung von Infrastruktur erhoben worden sind, rückt gegenwärtig die Lenkungswirkung dieses Instrumentes in den Mittelpunkt des Interesses.

Ein Blick über den Tellerrand zeigt, dass das Modell erfolgreich sein kann. Singapur führte innerstädtische Straßenbenutzungsgebühren bereits vor über 30 Jahren ein und die Resultate der jüngsten europäischen Bespiele mit London und Stockholm sind beachtlich. So konnte das Verkehrsaufkommen in den Innenstädten um über 20% gemindert und die Emissionen von Luftschadstoffen wie CO2 und Stickoxiden sowie Feinstaub nennenswert gesenkt werden.

Diese Erfolge werden in der Debatte um eine Adaption auf deutsche Städte gern angeführt. Doch sind derartige Systeme einfach übertragbar? Die einleitenden Zitate sind repräsentativ für die zum Teil hitzige Debatte um die Einführung von City-Maut-Systemen in Deutschland. Verbände, Interessengemeinschaften, Politik und Bürger sind in ihrer Meinung gespalten. Autofahrer sehen sich in ihrer Mobilität eingeschränkt und sollen ohne einen direkten Mehrwert zu erfahren, zusätzliche Gebühren entrichten. Der Einzelhandel empfindet eine solche Maßnahme als indirekte Förderung nicht-integrierter Standorte zum Nachteil innerstädtischer Lagen. Befürworter hingegen sehen eine Chance zur Steigerung der Lebensqualität in den Innenstädten und den Auftakt zu einer nutzergerechten Finanzierung durch Internalisierung externer Kosten. Aus der Diskussion um City-Maut-Systeme und deren Einführung wird eines deutlich: Es besteht die Notwendigkeit die Wirksamkeit und Effizienz solcher verkehrspolitischer Maßnahmen näher zu untersuchen. Daraus ergibt sich das Erfordernis, Auswirkungen von Verkehrsmaßnahmen prognostizieren zu können.

Ein geeignetes Mittel dazu sind Verkehrsnachfragemodelle. Auf Basis von Raum- und Strukturdaten, statistischen Bevölkerungsdaten und Zeitverwendungsstudien kann das Verkehrsverhalten von Personen mikroskopisch abgebildet und Aktivitätenmuster abgeleitet werden. Straßenbenutzungsgebühren bezeichnen wandelnde Rahmenbedingungen und beeinflussen bspw. die Wahl von Verkehrsmitteln oder Aktivitätenorten der Personen. Modelle zur Simulation der Verkehrsnachfrage müssen entsprechend angepasst werden und benötigen Parameter, mit deren Hilfe das veränderte Verkehrsverhalten der modellierten Personen möglichst genau nachgebildet werden kann. Die modellbestimmenden Parameter werden unter Verwendung zahlreicher soziodemographischer und sozioökonomischer und Variablen ermittelt und geben die Wirkmächtigkeit einer Maßnahme in Abhängigkeit des jeweiligen Variablenkontext wieder. Sie bestimmen in großem Maße das Ergebnis und somit die Qualität der Modellaussagen.

Die vorliegende Arbeit identifiziert Determinanten, welche Verhaltensreaktionen von Personen bei Einführung einer City-Maut in Deutschland bestimmen. Als Grundlage dient eine Umfrage zum Verkehrsverhalten von Pkw-Nutzern in Berlin und Stuttgart. Beide Städte sind in ihrer Genese sehr unterschiedlich. Es gilt zu zeigen, ob die Verhaltensreaktionen der Personen verschieden sind oder Parallelen gezogen werden können. Dies geschieht in einer vergleichenden Auswertung der Umfragedaten beider Städte. In welcher Art und Weise sowie Umfang die verhaltensrelevanten Variablen eine Reaktion beeinflussen, soll durch Bestimmung von entsprechenden Parametern gezeigt werden.

Aus den einleitenden Ausführungen können erste erkenntnisleitende Fragestellungen formuliert werden: Lassen sich anhand der regionalen Umfrage Auswirkungen der Einführung einer City-Maut auf das Verkehrsverhalten der Pkw-Nutzer in Berlin und Stuttgart Verhaltensparameter für die Reaktion auf die preispolitische Maßnahme City-Maut identifizieren? Sind die gewonnenen Parameter ausreichend genau um die Auswirkungen in einem aktivitätenbasierten Verkehrsnachfragemodell abzubilden? Können diese, auf einer regionalen Umfrage basierenden Parameter auf andere Städte übertragen werden? Als Instrument der univariaten, deskriptiven Auswertung der verwendeten Daten sowie zur Identifizierung verkehrsverhaltensrelevanter Parameter mittels bi- und multivariater Verfahren kommt die Statistiksoftware SPSS in der Version 15 zur Anwendung.

Gang der Untersuchung:

Die Arbeit gliedert sich in einen theoretischen (Kapitel 2-4) und einen operationalen Teil (Kapitel 5 und 7). Kapitel 2 führt in wichtige Begriffe, Abläufe und Zusammenhänge des Verkehrsverhaltens von Personen ein. Anschließend werden in Kapitel 3 Instrumente zur Steuerung der Verkehrsnachfrage diskutiert und die Auswirkungen einer City-Maut als Beispiel einer preispolitischen Maßnahme mittels der Erkenntnisse aus den Städten London und Stockholm gezeigt.

Kapitel 4 zeigt Möglichkeiten der Prognose der Verkehrsnachfrage auf und versucht die Notwendigkeit des Einsatzes neuer aktivitätenbasierter Verkehrsmodelle darzustellen. Dabei wird die Funktionsweise des Verkehrsnachfragemodells TAPAS ausführlich vorgestellt, da die zu ermittelnden Parameter zukünftig in diesem Modell Verwendung finden sollen.

Anschließend werden in Kapitel 5 die Forschungshypothesen für den operationalen Teil der Arbeit formuliert.

Kapitel 6 beschäftigt sich mit der Datengrundlage und dem methodischen Vorgehen in der Auswertung der Umfrage.

In Kapitel 7 findet eine ausführliche Analyse des Datensatzes in Hinführung auf den Test der Hypothesen statt. Den Hauptteil bildet dabei eine Regressionsanalyse zu Berechnung der Parameter, welche im Ergebnis an das Modell TAPAS weitergegeben werden können. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Resultate und einem Ausblick in Kapitel 8.