Sonstige
Um die Auswirkungen des demografischen Wandels auf den Straßenbetriebsdienst zu analysieren, wurde in der Zeit von Juli 2013 bis Februar 2014 eine Altersstrukturanalyse, eine Tätigkeitsbeschreibung und eine Mitarbeiterbefragung durchgeführt. Die Altersstrukturanalyse zeigte, dass in der Mehrzahl der Bundesländer eine ungünstige Altersverteilung vorliegt, d.h. ein Großteil der Belegschaft ist aktuell in der Altersklasse der über 40-Jährigen. Das bedeutet, dass die Tätigkeiten des Straßenbetriebsdienst in 10 Jahren überwiegend von Mitarbeitern im Alter über 50 bewältigt werden muss, sollte sich an der Altersstruktur nichts ändern. Bei der Tätigkeitsbeschreibung wurde deutlich, dass als Folge der meist jahrelangen belastenden Arbeitsbedingungen mit erheblichen physischen und psychischen Einschränkungen der Mitarbeiter zu rechnen ist, die somit die schwierigen Tätigkeiten im Straßenbetriebsdienst kaum noch bewältigen können. Bei der Mitarbeiterbefragung zeigte sich, dass die Straßenwärter im Großen und Ganzen mit ihrer Tätigkeit zufrieden sind, das Ende ihrer Erwerbslaufbahn aber durchaus kritisch sehen. Es wurde deutlich, dass die Befragten ihren Beruf mögen und ihn gerne und lange ausüben möchten. Dafür wünschen sie sich neben besserer technischer Ausstattung mehr Anerkennung für ihre Tätigkeit. Diese Ergebnisse weisen auf einen Handlungsbedarf in den Bereichen Gesundheitsförderung, Arbeitsorganisation und Personalmarketing auf. Expertenbefragungen in der Zeit von Juli 2014 bis Oktober 2014 zeigten, dass in einigen Bundesländern bereits positive Ansätze in diesen Handlungsfeldern vorhanden sind, die weiter entwickelt, gestärkt und koordiniert werden sollten. Präventive Maßnahmen sollten ergriffen werden, um die Gesundheit der vorhandenen Mitarbeiter möglichst lange zu erhalten. Auch durch eine alternskritische Organisation und Gestaltung der Arbeit könnte eine Entlastung der Mitarbeiter erfolgen. Maßnahmen des Personalmarketing sind erforderlich, um den künftigen Personalbedarf zu decken.
The data situation for quantifying the proportion of accidents avoided by the introduction of active safety systems is incomplete, since there is generally no data available on the accidents avoided by the technology in question. In this paper, a split-register approach is suggested and compared with the classical case-control approach known from epidemiologic applications. Provided a set of assumptions hold, which can reasonably be made in such data situations, the split register approach allows inferences on the population accident risk. For both approaches the benefits of basing the analysis on the results of a logistic regression to adjust for confounding factors are outlined. The biasing effects of violating key assumptions are discussed and the split-register approach is demonstrated using the example of the active safety system ESP with data from the German in-depth accident study GIDAS.
Ziel des Forschungsprojektes war die quantitative Vorausschätzung des Straßenverkehrsunfallgeschehens der Jahre 2015 und 2020 in Deutschland mit Hilfe eines eigens entwickelten Prognoseverfahrens. Das Verfahren sollte eine größtmögliche Differenzierung des zukünftigen Unfallgeschehens nach Schweregrad, Art der Verkehrsbeteiligung und Alter der Verkehrsteilnehmer erlauben. Das Modell sollte grundsätzlich in der Lage sein, Ursache - Wirkungszusammenhänge differenzierter als in herkömmlichen Ansätzen der Zeitreihenanalyse und deren Trendfortschreibung abzubilden. Den Prognosehorizont bilden die Jahre 2015 und 2020. Im Rahmen des vorliegenden Projekts erfolgte für Deutschland erstmals eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen über eine Risikoanalyse maßgebender Unfallkonstellationen. Dabei wurde sowohl nach Ortslagen, Unfallbeteiligten und Alter der Verkehrsteilnehmer unterschieden. Mit Hilfe des vorgestellten Prognosemodells lässt sich der künftige Grad der Straßenverkehrssicherheit differenziert beurteilen. Auswirkungen der sich ändernden Rahmenbedingungen auf das Unfallgeschehen werden sowohl auf der Ebene der Unfallentstehung als auch auf der Ebene der Unfallschwere berücksichtigt. Dabei kann insbesondere der Einfluss aus Demografie und sich verändernder Zugangsvoraussetzungen zu Verkehrsmitteln auf das Unfallgeschehen abgebildet werden. Der vorgestellte erste Entwicklungsstand des Modells bietet daher bereits sehr gute Möglichkeiten, Wirkungsanalysen bei veränderten Einflussgrößen durchzuführen. Das Unfallprognosemodell wurde modular aufgebaut. Dadurch konnte eine logische und hierarchische Modellstruktur realisiert werden. In der Folge werden die einzelnen Module im Gesamtmodell sequentiell durchlaufen, sind in sich geschlossen und folgen eigenen Berechnungsvorschriften. Eine Umsetzung des Modells erfolgte auf Basis verknüpfter Excel-Dateien mit Hilfe von VBA-Makros. Hierbei wurde auf eine stark getrennte Struktur der einzelnen Berechnungsschritte Wert gelegt, um die einzelnen Dateien übersichtlich und nachvollziehbar zu gestalten. Gleichzeitig erfüllt das Modell die Forderung einer größtmöglichen Variabilität. So können sowohl geänderte Eingangsdaten zugrundegelegt werden als auch die Auswahl der differenzierten Trendberechnung beliebig getroffen werden. Im Ergebnis ist auf Basis der getroffenen Annahmen, der historischen Entwicklung und der konstellationenfeinen Fortschreibung der Risikofaktoren ein deutlicher Rückgang der Unfall- und Verunglücktenzahlen in Deutschland für den Prognosezeitraum gegenüber 2006 zu erwarten. Bei den Unfällen mit Personenschaden ist bis 2020 mit einer Abnahme um nahezu 30 % zu rechnen, bei den Verunglückten kann von einer Reduzierung um 13 % ausgegangen werden. Die Zahl getöteter Personen sinkt dabei voraussichtlich von ca. 5.100 Personen (2006) auf 2.700 Personen (2020). In Bezug auf die Schwerverletzten ist im gleichen Zeitraum mit einem Rückgang um ca. 33.000 Personen zu rechnen (2006: 74.500 Personen). Ebenso sinkt gegenüber dem Analysejahr 2006 die Anzahl Leichtverletzter um etwa 6 % auf etwa 326.000 Personen. Die Rückgänge der Verunglücktenzahlen liegen zwischen 2006 und 2015 sowie zwischen 2015 und 2020 zahlenmäßig auf einem vergleichbaren Niveau (55.000 bzw. 58.000 V). Somit wird etwa die Hälfte der Gesamtrückgänge im Prognosezeitraum allein in den letzten fünf Jahren der insgesamt fünfzehnjährigen Zeitspanne erreicht.