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

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.

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 laufenden Erhebungen am Unfallort im Raum Hannover werden seit 1984 nach einem theoretisch fundierten Stichprobenverfahren durchgeführt. Da die Stichprobe nicht "selbstgewichtend" (gleiche Erfassungschancen für alle Unfälle) ist, müssen in die Datenauswertung Gewichtungsfaktoren einbezogen werden. Die Notwendigkeit der Gewichtung resultiert einerseits direkt aus dem Erhebungsdesign und andererseits aus verfahrensbedingten Verzerrungen, durch welche vor allem schwere Unfälle in der Stichprobe überrepräsentiert sind. Es zeigt sich, dass durch eine Anpassung der gemeinsamen Verteilung der Merkmale Unfallschwere, Tageszeit und Ortslage an die entsprechende Verteilung der amtlichen Unfallstatistik für das Erhebungsgebiet eine wesentliche Verzerrungsreduktion und Genauigkeitsverbesserung bei den meisten Variablen erreicht werden kann. Nach dem Konzept der replikativen Stichproben lassen sich auch approximative Konfidenzintervalle für die zu schätzenden statistischen Maßzahlen (zum Beispiel Mittelwerte) berechnen. Dem Problem der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Bundesrepublik Deutschland insgesamt wird breiter Raum gewidmet. Im Rahmen einer umfangreichen Fallstudie werden die vorgeschlagenen Auswertungs- und Hochrechnungsverfahren an praktischen Beispielen demonstriert.

Im Jahre 1990 haben die in den alten Bundesländern der Bundesrepublik Deutschland zugelassenen 34 Millionen Kraftfahrzeuge insgesamt rund 517 Milliarden Kilometer im In- und Ausland zurückgelegt. 89 Prozent dieser Jahresfahrleistung entfällt dabei auf Personenwagen. Güterkraftfahrzeuge haben eine Fahrleistung von 41 Milliarden Kilometer erbracht. Die mittlere Jahresleistung der Fahrzeuge beläuft sich auf 15.200 Kilometer. Die höchste Durchschnittsfahrleistung findet man mit 59.000 Kilometer pro Jahr bei den Zugmaschinen. Im Beitrag wird ferner die Jahresfahrleistung nach Fahrzeugarten aufgegliedert. Der Beitrag zeigt auch auf, dass bei Pkw die mittlere Jahresfahrleistung mit dem Fahrzeugalter abnimmt, mit der Fahrzeuggröße (Hubraum) zunimmt und bei Fahrzeugen mit Ottomotor niedriger ist als bei Dieselfahrzeugen.

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.

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 Rahmen der geplanten Neuausrichtung der Erhebungen am Unfallort („GIDAS 4.0“) soll mit dem vorlie-genden Projektvorhaben der methodische und statistische Ansatz von GIDAS neu bewertet werden. Dies betrifft gleichermaßen das Stichproben- und das Erhebungsverfahren. Die Hauptziele des Forschungs-projekts umfassen die Erarbeitung möglicher Stichprobenkonzepte für das Folgeprojekt GIDAS 4.0 so-wie eines Modells, um neben der standardmäßigen In-depth-Unfallerhebung auch anlassbezogene Unfall-aufnahmen durchführen zu können. Wesentliche Grundlage der Untersuchung waren statistische Analysen von GIDAS- und amtlichen Unfalldaten für die Jahre 2006 bis 2008 sowie 2017 bis 2019. Darüber hinaus basieren die Projektergebnisse auf einer ausführlichen Auswertung der (internationalen) Literatur zu den Themen Stichprobenverfahren und In-depth-Unfallerhebungen sowie auf Expertengesprächen und einem im Rahmen des Projekts durchgeführten Workshop. Vor der Darstellung methodischer Vorschläge zum Redesign von GIDAS fand eine eingehende Beschäftigung mit grundsätzlichen, für vertiefte Unfallerhe-bungen relevanten Themen statt. Nach einem Überblick über In-depth-Erhebungen in anderen Ländern wurden zunächst generelle Fragen zur Repräsentativität solcher Unfallerhebungen und damit verbundene Themen erörtert (Erhebungs- und Stichprobendesigns, Erhebungsumfang, systematische Fehler). Vor diesem Hintergrund der allgemeinen Charakterisierung von Erhebungen zur Gewinnung vertiefter Unfallda-ten wurden anschließend die einzelnen Verfahrenselemente der aktuellen GIDAS-Erhebung (GIDAS 3.0) einer näheren Betrachtung und Bewertung unterzogen. Dies betrifft die einzelnen Phasen des Erhebungs-prozesses (inkl. Anfahrts- und Erhebungsdauer), das zweistufige Stichprobenauswahlverfahren, Genauig-keitsbeurteilungen („Designeffekt“), die Untersuchung von systematischen Verzerrungen des GIDAS-Erhebungssystems, Analysen zur „Repräsentativität“ der GIDAS-Daten und das aktuelle Gewichtungsver-fahren. Auf Basis der dabei erzielten Ergebnisse sowie anhand weiterer Auswertungen der GIDAS-Daten wurden dann methodische Alternativen im Hinblick auf die Neuausrichtung des GIDAS-Erhebungssystems (Basiserhebung und anlassbezogene Erhebung) vorgestellt und bewertet. Die rele-vantesten methodischen Weiterentwicklungsoptionen werden dabei anhand des Ausmaßes der methodi-schen Veränderung gegenüber dem aktuellen Erhebungssystem und ihrer zeitlichen (kurz-, mittel- und langfristigen) Realisierungsmöglichkeit klassifiziert. Als generelles Ergebnis kann man festhalten, dass auch zukünftig vertiefte Unfallerhebungen im Sinne von Primärerhebungen „vor Ort“ durchgeführt werden sollten. Allerdings offenbart sich deren Nutzen nur dann, wenn die Unfallstelle vom Erhebungsteam in relativ kurzer Zeit nach Eintreten des Unfallereignisses auch erreicht wird. Abschließend wird darauf ein-gegangen, welche Daten aus methodischen und nutzungsorientierten Gründen zusätzlich in die GIDAS-Datenbank aufgenommen werden sollten.