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Institut
Der vorliegende Bericht beinhaltet die Ergebnisse zur Inländerfahrleistung 2002, das heißt zur Fahrleistung 2002, welche die in Deutschland zugelassenen Kraftfahrzeuge im In- und Ausland erbracht haben. Mit der Fahrleistungserhebung 2002 liegt erstmals wieder seit 1993 für Deutschland detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Auf der Basis von unter-schiedlichen Erhebungen (Halterbefragung, Erhebung zum grenzüberschreitenden Verkehr) wurden Eckwerte und Strukturgliederungen der Kfz-Fahrleistung empirisch ermittelt. In die Halterbefragung wurden im Jahr 2002 rund 127.000 Fahrzeughalter einbezogen, die nach einem stichprobentheoretischen Verfahren aus der Bestandsdatei des Kraftfahrt-Bundesamtes ausgewählt wurden. Die Antwortquote lag insgesamt bei etwa 70 %. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2002 (1993) bei einem Kfz-Bestand (inkl. der mit Versicherungskennzeichen) von 53,5 Mio. (45,4 Mio.) rund 703 Mrd. km (631 Mrd. km). Etwa 85 % der Gesamtfahrleistung, dies sind 598 Mrd. km, entfielen 2002 auf Pkw und 11 % auf Lkw und Zugmaschinen. Für Personenkraftwagen wurde 2002 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.400 km je Pkw ermittelt. Im Vergleich zu 1993 bedeutet dies einen Rückgang von 5,6 %, für Pkw privater Halter sogar 6,4 %. Die durchschnittliche Jahresfahrleistung von Pkw hängt von einer Vielzahl von Einflussfaktoren ab. Sie sinkt mit dem Fahrzeugalter, steigt mit der Fahrzeuggröße (Hubraum), und ist bei Dieselfahrzeugen höher als bei Fahrzeugen mit Ottomotor. Unter Konstanthaltung der Flottenstrukturen ergibt sich rechnerisch ein Rückgang der durchschnittlichen Fahrleistung von Pkw privater Halter von 8,7 % im Jahr 2002 gegenüber 1993. Dies kann in erster Linie als Folge geänderten Verhaltens interpretiert werden. Aufgrund der ebenfalls veränderten Flottenstruktur nahm, wie erwähnt, die durchschnittliche Fahrleistung von Pkw privater Halter tatsächlich jedoch nur um 6,4 % ab. Insgesamt ist also eine um gut 2 %-Punkte geringere Abnahme der mittleren Fahrleistung eingetreten, als man aufgrund der Verhaltensänderung der Pkw-Nutzer erwarten konnte. Für die gut 2,6 Mio. Lkw wurde eine durchschnittliche Fahrleistung von 22.900 km ermittelt. Wesentlich höher liegt die mittlere Fahrleistung mit 73.700 km bei den 225.000 in die Erhebung einbezogenen Zugmaschinen sowie mit 49.400 km bei den 85.400 Kraftomnibussen. Erstmals konnten auch Kfz mit Versicherungskennzeichen direkt mit ein-bezogen werden. Mit durchschnittlich 2.500 km pro Jahr weisen diese 1,5 Mio. Fahrzeuge erwartungsgemäß die geringste Fahrleistung auf. Die Inlandsfahrleistung, das heißt die Fahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge im Inland, sowie das Unfallrisiko sind Gegenstand eines gesonderten Berichts
Während in Band 1 des Berichts zur Fahrleistungserhebung 2002 der zentrale Untersuchungsgegenstand die Inländerfahrleistung war, also die Fahrleistung von in Deutschland zugelassenen Kfz ohne Differenzierung nach dem Ort der Erbringung der Fahrleistung, beinhaltet der vorliegende Band 2 die Ergebnisse zur Inlandsfahrleistung 2002. Die Inlandsfahrleistung, die eine wesentliche Bezugsgröße zur Ermittlung des Unfallrisikos darstellt, versteht sich als Kfz-Fahrleistung auf dem Gebiet der Bundesrepublik Deutschland, unabhängig von der Nationalität der Fahrzeuge. Um diese Größe zu erhalten, muss von der Inländerfahrleistung die Fahrleistung von deutschen Kraftfahrzeugen im Ausland abgezogen und die Fahrleistung von ausländischen Kraftfahrzeugen in Deutschland hinzuaddiert werden. Im Ergebnis zeigt sich, dass Inländerfahrleistung und Inlandsfahrleistung mit jeweils rund 703 Mrd. Kfz-km für das Jahr 2002 nahezu übereinstimmen. Eine Unterscheidung nach Personen- und Güter-verkehr offenbart allerdings, dass im Personenverkehr Fahrzeugkilometer "exportiert" werden, also dass Inländer im Ausland eine höhere Fahrleistung erbringen als Ausländer im Inland. Dieser "Exportsaldo" beträgt ca. 4,2 Mrd. Fz-km. Im Gegensatz dazu wird im Güterverkehr Fahrleistung "importiert", und dieser Saldo beläuft sich auf 4,5 Mrd. Fz-km im Jahr 2002. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2002 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Die Resultate zeigen, dass die zweirädrigen Kfz ein besonders hohes Risiko aufweisen, und dies sowohl als beteiligtes Fahrzeug als auch im Hin-blick auf die Fahrzeugbenutzer. Es kommt auch zum Ausdruck, dass bei Unfallbeteiligungen von schweren Fahrzeugen die Schwerverletzten und Getöteten oft Benutzer von anderen unfallbeteiligten Kfz, Fahrradfahrer oder Fußgänger sind. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Betrachtet man alle Unfälle mit Personenschaden, so ist das relative Risiko von Unfallbeteiligungen auf außerörtlichen Bundesstraßen mehr als doppelt so hoch wie auf Bundesautobahnen. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2002 mit denjenigen aus dem Jahr 1993 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. Lediglich bei der Fahrzeuggruppe der Mofas/Mopeds ist eine Steigerung der Risikokennziffern bei leichtverletzten Kfz-Benutzern gegenüber 1993 eingetreten.
Empirical vehicle crashworthiness studies are usually based on national or in-depth traffic accident surveys: Data on accident-involved cars/drivers are analysed in order to quantify the chance of driver injury and to assess certain risk factors like car make and model. As the cars/drivers involved in the same accident form a "cluster", where the size of the cluster equals the number of accident-involved parties, traffic accident survey data are typical multi-level data with accidents as first-level or primary and cars/drivers as secondlevel or secondary units (car occupants in general are to be considered as third level units). Consequently, appropriate statistical multi-level models are to be used for driver injury risk estimation purposes as these models properly account for the cluster structure of traffic accident survey data. In recent years various types of regression models for clustered data have been developed in the statistical sciences. This paper presents multi-level statistical models, which are generally applicable for vehicle crashworthiness assessment in the sense that data on single and multiple car crashes can be analysed simultaneously. As a special case of multi-level modelling driver injury risk estimation based on paired-by-collision car/driver data is considered. It is demonstrated that assessment results may be seriously biased, if the cluster structure inherent in traffic accident survey data is erroneously ignored in the data analysis stage.
Data concerning accidents involving personal injury which have been collected in the context of in-depth investigations on scene in the Hannover area since 1973 and in the Dresden area since 1999 represent an important basis for empirical traffic safety research. At national and international level various analyses and comparisons are carried out on the basis of "in-depth data" from the above mentioned investigations. In-depth data play a decisive role e.g. within the validation of EuroNCAP results on secondary safety (crashworthiness) of individual passenger car models. Thus, statistically sound methods of data analysis and population parameter estimation are of high importance. Since the 1st of August 1984 the "in-depth investigations on scene" in the Hannover area have been carried out according to a sampling plan developed by HAUTZINGER in the context of a research project on behalf of BASt. In the meantime a second region of in-depth investigation on scene was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for the two above mentioned surveys. The objective of a current research project (topic of this contribution) is, among other things, to examine and adjust the previous weighting and expansion method for the two regional accident investigations to the current general conditions.
Die Gesamtfahrleistung von Kraftfahrzeugen (Kfz), also die Summe der Kilometer, die von einer bestimmten Fahrzeuggesamtheit innerhalb eines festgelegten Zeitraumes auf einem in räumlicher und sachlicher Hinsicht abgegrenzten Straßennetz zurückgelegt werden, ist eine zentrale Kenngröße zur Beschreibung der Inanspruchnahme der Straßenverkehrsinfrastruktur. In der Gesamtfahrleistung spiegelt sich unmittelbar das Ausmaß der räumlichen Austauschbeziehungen innerhalb von Wirtschaft und Gesellschaft wider. Mit der Fahrleistungserhebung (FLE) 2014 liegt für die Bundesrepublik Deutschland erstmals wieder seit 2002 detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Die Erhebung der Inländerfahrleistung, also der Fahrleistung der in Deutschland mit amtlichem Kennzeichen oder Versicherungskennzeichen angemeldeten Kfz, wurde weitgehend identisch zur Vorgängeruntersuchung aus dem Jahr 2002, d. h. als stichprobenartige Halterbefragung, angelegt. Mithin wurde für eine aus dem Zentralen Fahrzeugregister des Kraftfahrt-Bundesamts ausgewählte Stichprobe von Fahrzeugen mittels zweimaliger Tachostandsablesung (durch den betreffenden Kfz-Halter) die Fahrleistung des Fahrzeugs in einem durch das Erhebungsdesign vorgegebenen 10-wöchigen Berichtszeitraum innerhalb des Untersuchungsjahres 2014 erfasst. Einbezogen in die Erhebung wurden sämtliche Kraftfahrzeugarten, vom Mofa bis zur Sattelzugmaschine. Zur Ermittlung der Inländerfahrleistung 2014 wurden die Halter von insgesamt rund 162.650 zufällig ausgewählten Fahrzeugen befragt. Mit einer Rücklaufquote von 56 % in der Anfangsbefragung (erste Tachostandsablesung) und 85 % in der Schlussbefragung (zweite Tachostandsablesung), was einer Gesamtrücklaufquote von ca. 47 % entspricht, wurde eine erfreulich hohe Teilnahmebereitschaft verzeichnet. Dem allgemeinen Trend folgend, war diese Quote zwar niedriger als bei den Vorläuferprojekten aus den Jahren 1990, 1993 und 2002, lag aber vor allem durch die Anwendung des neu entwickelten Mixed-Mode-Designs (Erweiterung der schriftlich-postalischen Antwortmöglichkeit um eine Online-Variante) sogar leicht über den im Vorfeld der Befragung angestrebten Werten. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2014 bei einem mittleren, d. h. jahresdurchschnittlichen Kfz-Anmeldebestand (der Kfz-Bestand schließt auch Kraftfahrzeuge mit Versicherungskennzeichen mit ein) von 53,5 Mio. Fahrzeugen rund 707 Mrd. Fahrzeugkilometer. Der ganz überwiegende Teil, nämlich knapp 599 Mrd. km oder 85 % der Inländerfahrleistung entfällt auf Personenkraftwagen (inkl. Wohnmobile). Güterkraftfahrzeuge (Lastkraftwagen und Zugmaschinen) haben im Jahr 2014 eine Fahrleistung von rund 84 Mrd. km erbracht, was ca. 12 % der gesamten Inländerfahrleistung entspricht. Bezieht man die Gesamtfahrleistung der in Deutschland angemeldeten Kraftfahrzeuge auf den mittleren Kfz-Anmeldebestand 2014, erhält man eine mittlere Fahrleistung von 13.200 km pro Fahrzeug und Jahr. Für Personenkraftwagen wurde 2014 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.600 km je Pkw ermittelt, für Lastkraftwagen betrug diese 23.900 km je Lkw. Die höchsten durchschnittlichen Fahrleistungen findet man bei Sattelzugmaschinen im gewerblichen Verkehr und bei Fernlinienbussen mit 110.600 bzw. 194.300 km/Jahr. Sehr niedrig sind demgegenüber mit 3.000 km/Jahr die mittleren Jahresfahrleistungen der motorisierten Zweiräder. Die Inlandsfahrleistung (Gesamtfahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge auf dem inländischen Straßennetz) sowie das Unfallrisiko im Straßenverkehr sind Gegenstand des Berichts: BÄUMER, M. et al. (2017): Fahrleistungserhebung 2014 " Inlandsfahrleistung und Unfallrisiko. Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe Verkehrstechnik, Heft V 291, Bergisch Gladbach.
Die Schätzung der Fahrleistung von Kraftfahrzeugen auf dem deutschen Straßennetz 2014 (Inlandsfahrleistung) basiert auf einer bundesweiten, automatisierten Verkehrszählung an 520 zufällig ausgewählten Straßenabschnitten während jeweils etwa 24 Stunden. In der Verkehrszählung werden alle Tages- und Jahreszeiten abgedeckt. Die Stichprobe der Straßenabschnitte ist nach Straßenklasse und Ortslage (inner-/außerorts) geschichtet, dabei werden alle Straßenklassen in der Erhebung berücksichtigt. Mithilfe der Abschnittslängen werden die empirisch erhobenen Verkehrsstärkewerte in Fahrleistungen transformiert und auf die Grundgesamtheit aller Abschnitte, d. h. das gesamte Straßennetz und das Gesamtjahr 2014 hoch gerechnet. Durch den kombinierten Einsatz von Detektoren und Videotechnik liegen die gezählten Verkehrsstärken nach Fahrzeugart und -nationalität untergliedert vor, sodass Fahrleistungen für 9 Fahrzeugarten ("8+1-Messung") und 38 Nationalitäten geschätzt werden können. Der Totalwert der Inlandsfahrleistung wird für das Jahr 2014 auf 743,82 Mrd. Fahrzeugkilometer (Fzgkm) geschätzt. Rund 81 % der Inlandsfahrleistung (ca. 601 Mrd. Fzgkm) entfallen auf Personenkraftwagen bzw. Pkw mit Anhänger. Die zweithöchste Fahrleistung findet sich bei Lieferwagen mit 51,8 Mrd. km. Im Schwerverkehr dominieren die Sattelzüge mit 26,2 Mrd. km. Aus der Hochrechnung der Daten der Verkehrszählung ergibt sich für 2014 ein Totalwert der Fahrleistung ausländischer Kraftfahrzeuge auf dem deutschen Straßennetz von knapp 42 Mrd. Fahrzeugkilometern. Der Ausländeranteil an der Inlandsfahrleistung 2014 liegt damit bei 5,6 %. Im Jahr 2002 lag die km-Summe der ausländischen Kfz auf dem deutschen Straßennetz noch bei 27,4 Mrd. km. Der aktuelle Wert von 41,8 Mrd. km entspricht somit einem Zuwachs um 53 %. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2014 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Zum einen ist dies das Risiko der Unfallbeteiligung von Kraftfahrzeugen und zum anderen das Risiko von Kraftfahrzeugbenutzern, bei einem Unfall verletzt oder getötet zu werden. Beide Risikokennziffern lassen sich weiter nach Fahrzeuggruppe und Unfallschwere bzw. Verletzungsschwere differenzieren. Hierbei zeigt sich, dass Busse und vor allem motorisierte Zweiräder ein besonders hohes Risiko aufweisen. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2014 mit denjenigen aus dem Jahr 2002 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. So ist die Gefahr einer Beteiligung an einem Unfall mit Personenschaden über alle Kraftfahrzeuge um 26 % zurückgegangen. Sogar noch stärker ist das Risiko gesunken, als Fahrzeugbenutzer in einem Straßenverkehrsunfall verletzt oder gar getötet zu werden (-29 %).
Ziel dieses Forschungsvorhabens war es, das bisherige Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren für die örtlichen Unfallerhebungen in den Regionen Hannover und Dresden zu überprüfen und an die aktuellen Rahmenbedingungen anzupassen. Darüber hinaus sollten neue Möglichkeiten der gemeinsamen Hochrechnung von Ergebnissen aus beiden Erhebungsgebieten unter Berücksichtigung der aktuellen Datenlage, insbesondere in der amtlichen Unfallstatistik, untersucht und entsprechende statistische Verfahren entwickelt werden. Der Stichprobenplan der Erhebungen folgt einem zweistufigen Stichprobenverfahren. Tests mit einem zweistufigen Hochrechnungsverfahren der Hannover-Stichproben 2000 und 2001 auf die Gesamtheit Hannover haben jedoch ergeben, dass die theoretisch zu erwartenden Vorteile dieser zweistufigen Methode im Vergleich zur "einfachen Gewichtung" in der Praxis relativ gering sind. Unter Beibehaltung der bisherigen Gewichtungsprozedur (Anpassung an eine n-dimensionale Kontingenztabelle) wurden daher für die regionalen Hochrechnungen Dresden und Hannover alternative Methoden entwickelt, in der z.B. das Merkmal Ortslage durch die Unfallart ersetzt oder zusätzlich die Anzahl Unfallbeteiligter zur Gewichtung herangezogen wird. Leider erbringen diese Verfahren im Vergleich zur bisherigen (simultanen) Gewichtung nach Unfallschwere, Tageszeit und Ortslage nur wenige oder gar keine Verbesserungen der Anpassungsgenauigkeit bei Merkmalen der amtlichen Statistik, die nicht in die Gewichtung eingehen. Unabhängig vom Gewichtungsverfahren lässt die Abbildungsgenauigkeit bei einzelnen Variablen sehr zu wünschen übrig. Auf der Basis der Stichprobendaten 2000 wurde ferner noch ein Gewichtungsverfahren für Hochrechnungen auf das Bundesgebiet entwickelt und anhand der beiden Einzelstichproben sowie der gepoolten Stichprobe (Dresden plus Hannover) getestet. Die gepoolten Stichprobe zeigte die besten Ergebnisse. Allerdings ließen sich auch auf der Grundlage der gepoolten Daten nicht bei allen Merkmalen (gemeint sind hier Merkmale, die nicht Gewichtungsmerkmale sind) Verbesserungen des Fits erzielen. Es bleiben relativ große Abweichungen zwischen der gewichteten gepoolten Stichprobe und den bundesdeutschen Verteilungen. Es ist zu erwarten, dass auch bei vielen GIDAS Merkmale durch die Gewichtung keine essentielle Korrektur der Stichprobenverzerrungen erzielt werden kann. Insgesamt hat sich gezeigt, dass es auch mit alternativen, meist hierarchischen Gewichtungsverfahren nicht möglich ist, alle Merkmale, deren Verteilungen aus der amtlichen Statistik bekannt sind, mit hinreichender Genauigkeit an die Verhältnisse der Grundgesamtheit anzupassen. Es ist zu erwarten, dass sich dies bei den eigentlich hochzurechnenden originären GIDAS-Variablen ähnlich darstellt. Somit muss der Ansatz eines einheitlichen Verfahrens für alle Jahre und beide Erhebungsgebiete in Frage gestellt werden. Für besonders wichtige Fragestellungen sollte daher eine spezielle, auf das jeweilige Untersuchungsmerkmal abgestellte Gewichtung durchgeführt werden, wie dies exemplarisch am Beispiel der maximalen Kollisionsgeschwindigkeit gezeigt wurde. Schließlich werden im Bericht noch Empfehlungen zur Datenqualität und zu der Frage gegeben, wie sich das derzeit praktizierte Stichprobenverfahren im Hinblick auf die Gewinnung einer repräsentativen Stichprobe möglicherweise verbessern lässt.
Entwicklung eines methodischen Rahmenkonzepts für Verhaltensbeobachtung im fließenden Verkehr
(2012)
Vielfach soll durch Verkehrsbeobachtung die Entwicklung des Verkehrsverhaltens im Zeitverlauf aufgezeigt und/oder die Wirksamkeit von Verkehrssicherheitsmaßnahmen bewertet werden. Charakteristisch dabei ist, dass bislang für jedes Vorhaben ein eigenes Studiendesign entwickelt wird, obwohl sich die jeweiligen Forschungsfragen trotz ihrer inhaltlichen Vielfalt aus methodischer Sicht auf einige wenige Grundmuster von Aufgabenstellungen reduzieren lassen. Im vorliegenden Forschungsvorhaben geht es deshalb darum, für Erhebungen, bei denen das Verhalten von Verkehrsteilnehmern im fließenden Verkehr beobachtet wird, ein möglichst allgemein anwendbares Design zu entwickeln. Ziel des vorliegenden Projektes ist es somit auch, das Spektrum der Methodik von Verhaltensbeobachtungen im fließenden Verkehr darzustellen sowie auf Probleme und Randbedingungen aufmerksam zu machen. Damit soll all denjenigen eine Hilfestellung gegeben werden, die beabsichtigen, solche Studien durchzuführen. In Kapitel 2 des Berichts werden zunächst einige nationale und internationale Projektbeispiele für Verhaltensbeobachtungen im fließenden Verkehr vorgestellt, auf deren Basis dann das hier in Rede stehende methodische Rahmenkonzept entwickelt wird. Kapitel 3 enthält eine Einordnung der Erhebungsmethode Verhaltensbeobachtung in den konzeptuellen Rahmen der Statistik und empirischen Sozialforschung. Im 4. Kapitel werden statistische Kennzahlen des Verkehrsverhaltens, die aus Beobachtungen gewonnen werden können, systematisiert und zusammengestellt. Kapitel 5 beschäftigt sich mit für Verhaltensbeobachtungen adäquaten Stichprobendesigns, in Kapitel 6 sind die zugehörigen Formeln für die Hochrechnung und Genauigkeitsbeurteilung (Konfidenzintervalle) der Ergebnisse aufgeführt. Kapitel 7 enthält einige methodische Hinweise zu Möglichkeiten und Grenzen der Ziehung einer Zufallsstichprobe für Verhaltensbeobachtungen, in Kapitel 8 wird der Prozess einer Verhaltensbeobachtung unter erhebungspraktischen Gesichtspunkten - basierend auf dem entwickelten Rahmenkonzept - beleuchtet. Vor der Zusammenfassung und den Empfehlungen (Kap. 10) wird in Kapitel 9 noch ein Vergleich des hier entwickelten methodischen Rahmenkonzepts mit der Vorgehensweise bei den aktuellen Erhebungen der BASt zum Schutzverhalten angestellt. In den Schlussbericht sind auch die Ergebnisse eines Workshops eingeflossen, der im Rahmen dieses Projekts am 18.01.2010 in Bergisch Gladbach durchgeführt wurde.
Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungen ist gemeinsam, dass sie - wenn überhaupt - nur sehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqualität enthalten. Normative Vorgaben und konkrete Handlungsanweisungen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität von Erhebungen führen, fehlen in der Regel für die meisten Erhebungsverfahren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispielsweise den Kernelementen für Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitätsstandards für die Konzipierung, Durchführung und Auswertung einer Verkehrserhebung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf verschiedene Datennutzer und Arten der Datenverwendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten. Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durch welche konkreten methodischen Ansätze und praktische Maßnahmen man für die unterschiedlichen Erhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählungen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen) die jeweils bestmögliche Datenqualität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projektes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlage für die Fortschreibung der neuen "Empfehlungen für Verkehrserhebungen (EVE)" dienen. Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeigneten theoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orientierten Definition von Datenqualität zunächst ein umfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, welches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäischer Ebene entwickelt worden ist. Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftliche Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zusammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen. In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität dargestellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen. Anschließend werden die verschiedenen Anspruchsgruppen und deren Anforderungen an die Datenqualität betrachtet und darauf aufbauend die Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen entwickelt. Wie eine angemessene Datenqualität bei den verschiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreicht werden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 dargestellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungen zum Stichprobenverfahren gegeben und es wird aufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Erfassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitung und -auswertung sowie der Darstellung von Ergebnissen) vermieden oder zumindest reduziert werden können. Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumentationsschema vorgestellt, welches einen Orientierungsrahmen für die Durchführung von Verkehrserhebungen liefert.
Crash involvement studies using routine accident and exposure data : a case for case-control designs
(2009)
Fortunately, accident involvement is a rare event: the chance of an individual road user trip to end up in a crash is close to zero. Thus, according to general epidemiological principles one can expect the case-control study design to be especially suitable for quantifying the relative risk (odds ratio) of accident involvement of road users with a certain risk factor as compared to road users that do not have this characteristic. Ideally, of course, the database for such a case-control study should be established by drawing two independent random samples of cases (accidental units) and controls (nonaccidental units), respectively. If, however, special data collection is not an option, it is nevertheless possible to analyze routine accident and exposure data under a case-control design in order to fully exploit the information contained in already existing databases. As a prerequisite, accident and exposure data from different sources are to be combined in a single file of micro or grouped data in a way consistent with the case-control study design. Among other things, the proposed methodological approach offers the possibility to use in-depth data of the GIDAS type also in investigations of active vehicle safety by combining this data with appropriate vehicle trip data collected in mobility surveys.
Das European New Car Assessment Programme (Euro NCAP) ist ein verbraucherschutzorientiertes Programm zur Bewertung der Sicherheit von – in der Regel – neuen Kraftfahrzeugmodellen. Das Programm gibt es seit 1997, seit 2009 besteht die Bewertung aus 4 Bausteinen (1. Schutz erwachsener Insassen; 2. Schutz von Kindern im Fahrzeug; 3. Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer; 4. Ausstattung mit Fahrerassistenzsystemen).
Das Hauptziel des vorliegenden Projekts bestand darin, die Testergebnisse aus Euro NCAP soweit möglich auf die gesamte Pkw-Flotte zu übertragen und daraus einen Safety Performance Indikator (SPI) für den Pkw-Bestand mehrerer aufeinander folgender Jahre (Zeitreihe) zu bilden. Ein weiteres Ziel war es zu untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen der Euro NCAP-Bewertung von Fahrzeugen und dem Unfallgeschehen existiert. Neben Literaturanalysen wurden hierzu statistische Modelle zum Einfluss der durch den SPI ausgedrückten Fahrzeugsicherheit auf die korrespondierende Zahl der Verunglückten aus der amtlichen Straßenverkehrsunfallstatistik geschätzt.
Ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung eines SPI zur Fahrzeugsicherheit bestand darin, die Euro NCAP-Testergebnisse der verschiedenen Jahre im Hinblick auf die im Zeitverlauf geänderten Testprozeduren soweit als möglich vergleichbar zu machen. Hierfür wurde eine Projektgruppe bestehend aus Experten der BASt in den Bereichen Aktive und Passive Fahrzeugsicherheit gebildet, welche die Aufgabe hatte, je Baustein zu quantifizieren, wie sich diese Veränderungen der Testprozeduren auf die Fahrzeugbewertung auswirken. Dabei wurden die Testrahmenbedingungen des Jahres 2020 als Referenz herangezogen.
Der zweite wesentliche Schritt zur Erzeugung eines Safety Performance Indikators bestand darin, die – neu berechneten – Euro NCAP-Ergebnisdaten für die einzelnen getesteten Marken und Modelle mit den ZFZR-Beständen (1.1.2014 bis 1.1.2020) zu verknüpfen (matching).
Die Verknüpfung der ZFZR-Bestandsdaten mit den Euro NCAP-Bewertungsdaten erfolgte über einen komplexen Algorithmus, der im Kern auf den Merkmalen Fabrikatcode, Modellcode und Jahr der Erstzulassung basiert.
Im Ergebnis konnte im Durchschnitt über die hier betrachteten sieben Bestandsjahre (Stichtage: 1.1.2014 bis 1.1.2020) von den neueren Fahrzeugen (Erstzulassungsjahr ab 2009) rund 70 % eine Euro NCAP-Bewertung zugeordnet werden. Den übrigen Pkw im ZFZR-Bestand wurde die fehlende Bewertung über Imputationsverfahren zugewiesen.
Es wurden insgesamt vier (bausteinspezifische) Safety Performance Indikatoren gebildet, die auf den neu berechneten und vereinheitlichten Fahrzeugbewertungen aus Euro NCAP basieren. Bei den genannten Indikatoren handelt es sich um Durchschnittswerte der Sicherheitsbewertung der im ZFZR erfassten Pkw. Aus diesen vier Indikatoren wurde dann noch ein Safety Performance Gesamtindikator mittels gewichtetem Mittelwert berechnet. Im Ergebnis liegen damit Zeitreihen der vier bausteinspezifischen SPI-Werte sowie des SPI-Gesamtwerts vor.
Das zentrale Ergebnis der Analysen der SPI-Zeitreihen ist, dass alle Indikatoren einen im Zeitverlauf ansteigenden Trend aufweisen. Dies ist ein klares Indiz dafür, dass der Sicherheitsstandard nicht nur bei den Neufahrzeugen, sondern auch bezogen auf den gesamten Pkw-Bestand in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist.
Die höchsten Indikatorwerte finden sich beim SPI zum Baustein 2 (Schutz von Kindern im Fahrzeug), am niedrigsten fallen sie hinsichtlich der Ausstattung mit Fahrerassistenzsystemen aus (SPI zum Baustein 4).
Gliedert man die Indikatoren zusätzlich nach Pkw-Segment, so finden sich bei SUV’s, gefolgt von Geländewagen, Großraum-Vans und der Oberklasse die höchsten Werte beim SPI-Gesamtwert. Dass die SUV’s den höchsten SPI aufweisen, hat allerdings auch damit zu tun, dass es sich um ein relativ neues Segment handelt, in dem der Anteil älterer Fahrzeuge vergleichsweise niedrig ist.
Im Rahmen der Unfallanalyse wurden log-lineare Regressionsmodelle gerechnet, um den Einfluss der vier SPI auf die jeweils entsprechenden Unfallmerkmale (verunglückte Pkw-Insassen, Fußgänger und Radfahrer, unfallbeteiligte Pkw) zu ermitteln. Darüber hinaus wurde der Zusammenhang zwischen dem SPI-Gesamtwert und den resultierenden monetären volkswirtschaftlichen Unfallkosten analysiert. Die statistischen Auswertungen zum Zusammenhang zwischen SPI und Unfallgeschehen zeigten in allen Fällen, dass ein höherer Wert des entsprechenden Safety Performance Indikators mit einer geringeren Zahl an verunglückten Personen bzw. unfallbeteiligten Pkw einhergeht. In Bezug auf die Unfallkosten ergab sich, dass bei einer Zunahme des Gesamt-SPI der Pkw-Flotte um 1 % die entsprechenden Unfallkosten ceteris paribus um 0,7 % sinken.
Zudem wurden bei der Konzeption des Projektes bereits die wesentlichen Voraussetzungen für eine kontinuierliche Fortführung der SPI-Zeitreihen in den nächsten Jahren geschaffen.
Im Vergleich zu vielen anderen Verkehrsteilnehmergruppen sind Motorradfahrerinnen und -fahrer bei Straßenverkehrsunfällen einem erhöhten Risiko einer schweren oder tödlichen Verletzung ausgesetzt. So wurden von den 28.774 im Jahr 2017 verunglückten Motorradbenutzern 33,3 % schwer und 2,0 % sogar tödlich verletzt. Bei allen verunglückten Kraftfahrzeugbenutzern (280.588) betragen diese Anteile 15,9 bzw. 0,8 %.
Zentrales Ziel der Studie ist eine umfassende Darstellung der Mobilitätsstrukturen im Motorradverkehr in Deutschland, was gleichzeitig die Bereitstellung von Expositionsdaten bedeutet, welche dann ggf. für anderweitige Unfallanalysen verwendet werden können. Darüber hinaus wird neben einer ausführlichen Darstellung der methodischen Grundlagen der Verkehrsunfallrisikoanalyse ein Überblick über vorhandene Ergebnisse zu Unfallrisiken sowie zu Unfallursachen im Motorradverkehr gegeben.
Von allen in der Fahrleistungserhebung 2014 (Verkehrszählung) untersuchten Kraftfahrzeugarten zeigt sich bei Fahrern motorisierter Zweiräder (erhebungsbedingt einschließlich Mofas und Mopeds) das höchste Risiko. Im Vergleich zum Durchschnitt über alle Kfz ergibt sich bei motorisierten Zweirädern ein rund 4,3-fach höheres Unfallbeteiligungsrisiko. Die Verunglücktenrate liegt sogar um das 7-fache über dem Gesamtwert, wobei die unter 18-Jährigen hier ein nochmals deutlich höheres Risiko aufweisen.
Zur Beschreibung von Mobilitätsstrukturen im Motorradverkehr wurden eigene Auswertungen auf Basis der Fahrleistungserhebung 2014 (Halterbefragung und Verkehrszählung) und der Erhebung „Mobilität in Deutschland (MiD) 2017“ vorgenommen, welche im Hinblick auf den Erhebungsumfang und die Aktualität am besten für diese Aufgabenstellung geeignet sind.
In 10,6 % aller Haushalte ist ein Motorrad vorhanden und 22,3 % der Personen ab 16 Jahren besitzen eine Motorradfahrerlaubnis. Der typische Motorradnutzer ist männlich, zwischen 45 und 65 Jahre alt, erwerbstätig und verfügt über einen Pkw.
Das Motorrad wird dabei überwiegend als Freizeitverkehrsmittel genutzt, wobei Sonn- und Feiertage die klassischen Tage für längere Motorrad-Ausfahrten sind.
Auf Basis der im Rahmen des Projektes ermittelten Ergebnisse werden abschließend Vorschläge zur Schließung von Daten- und Kenntnislücken gemacht.
Sicherheitsrelevante Assistenzsysteme und automatisierte Fahrfunktionen - kurz Fahrzeugsicherheitssysteme (FAS/FIS) - sind technische Systeme, welche die Sicherheit im Straßenverkehr dadurch verbessern, dass sie den Fahrzeugführer in seiner Fahraufgabe unterstützen. Damit ein System effizient sein kann - also einen positiven Einfluss auf Häufigkeit und Art der Unfallbeteiligung ausübt - muss es während der Fahrten des Pkw tatsächlich auch genutzt werden. Das Ziel des vorliegenden Projekts besteht daher darin, methodische Ansätze für die Gewinnung und Aufbereitung von Daten zur FAS-Nutzung (bei Pkw) und ihren Bestimmungsfaktoren zu untersuchen und auf dieser Grundlage Konzepte für
• eine längerfristig angelegte Erhebung zur Nutzung von sicherheitsrelevanten Assistenzsystemen und
• die periodische Bereitstellung darauf basierender Verkehrssicherheitsindikatoren (Safety Performance Indikatoren; SPI)
zu entwickeln. Zur Erreichung dieser Ziele wurden unter anderem Expertenurteile zum Sicherheitspotenzial von FAS eingeholt und Pkw-Fahrer im Stile eines Pretests zu ihrer FAS-Nutzung befragt. Auf der Basis von Literaturanalysen wurde zunächst eine Klassifikation von FAS vorgenommen und es wurden vorhandene Ergebnisse zur Akzeptanz und Nutzung von FAS zusammengestellt. Danach erfolgte die Erarbeitung der methodischen Grundlagen für den Pretest im Rahmen des vorliegenden Projekts bzw. die für die Zukunft geplante periodische Erhebung der hier in Rede stehenden Verkehrssicherheitsindikatoren. Dies umfasst neben dem konzeptuellen Rahmen die Entwicklung und Operationalisierung der Indikatoren, die Methodik der Datenerhebung sowie Fragen des Stichproben- bzw. Hochrechnungsverfahrens. Bezüglich der Indikatorentwicklung wurden zunächst verschiedene Optionen zur Messung des FAS-Nutzungsgrades (strecken-, zeit-, frequenzbezogen) auf der Fahrten-, Fahrzeug- und Flottenebene aufgezeigt. Im nächsten Schritt wurden methodische Ansätze zur Konstruktion eines auf FAS-Nutzungsgraden basierenden SPI behandelt. Unter Sicherheitsindikatoren (safety performance indicators, SPI) sind im vorliegenden Kontext Indizes zu verstehen, die auf Nutzungsgraden und weiteren Attributen von Fahrerassistenzsystemen (Verbreitungsgrad und Wirkpotenzial) basieren. Um u.a. Anhaltspunkte zum Wirkpotenzial der einzelnen FAS zu erhalten, wurde - neben Literaturauswertungen - eine Expertenbefragung durchgeführt. Die höchste Schutzwirkung von den hier untersuchten 20 Systemen messen die Experten den Systemen ESP, Notbremssystem und Bremsassistent zu. Auf der Basis der theoretischen Überlegungen zur Indikatorentwicklung und der Expertenbefragung wurde ein Fragebogen zur Erhebung der FAS-Nutzung bei Pkw-Fahrern entwickelt. Dieser wurde im Rahmen einer kleinen Pilotstudie getestet. Die Ergebnisse zeigen eine insgesamt recht hohe Nutzungshäufigkeit von FAS. Bei vielen Systemen liegt der Anteil der Kategorie „System war immer eingeschaltet“ bei über 80 %. Bezüglich der Gründe für die dauerhafte Nutzung ist bei fast allen Systemen die häufigste Nennung „das System wurde einmal eingeschaltet und ist seitdem aktiviert“. Als Begründung für eine Nicht-Nutzung werden über alle Systeme hinweg die Kategorien „ich weiß, wie es funktioniert, aber es bringt mir nichts“ und „ich weiß, wie es funktioniert, aber es nervt mich“ am häufigsten genannt. Mit den Daten des Pretests konnten beispielhaft Gesamtnutzungsgrade für die einzelnen FAS-Systeme in Form von Prozentwerten bestimmt werden. Anschließend wurden exemplarisch zwei verschiedene Varianten für einen SPI zur FAS-Nutzung gerechnet (multiplikative und additive Verknüpfung der zur Indikatorbildung verwendeten FAS-Attribute). Der Bericht schließt mit Handlungsempfehlungen für die periodische Erhebung des SPI auf der Basis von FAS-Nutzungsgraden. Hier werden die Abgrenzung von Grundgesamtheit und Auswahlgrundlage, das Stichproben- und Erhebungskonzept, die Erhebungsinhalte sowie die Auswahl und Konstruktion der Indikatoren angesprochen.