Inhaltsverzeichnis<\/h2>- Viele Mobilit\u00e4tsma\u00dfnahmen \u2013 aber welche wirkt wirklich?<\/a><\/li>
- Das Fraunhofer-IAO-Projekt: Wirkung untersuchen und sichtbar machen<\/a><\/li>
- Nutzerverhalten als Ausgangspunkt<\/a><\/li>
- Verkehrsmodelle liefern die Entscheidungsgrundlage<\/a><\/li>
- Von der Analyse zur Prognose<\/a><\/li>
- Bessere Entscheidungen f\u00fcr Kommunen und F\u00f6rdermittelgeber<\/a><\/li>
- Mehr Informationen zum Projekt<\/a>
- Das Projekt in Zahlen<\/a><\/li><\/ul><\/li>
- Zusatzinfo Verkehrsmodelle: Der Schl\u00fcsel zu fundierten Entscheidungen im Stra\u00dfenverkehr<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n
Viele Mobilit\u00e4tsma\u00dfnahmen \u2013 aber welche wirkt wirklich?<\/h2>\n\n\n\n
Um die Klimaziele im Verkehrssektor zu erreichen, f\u00f6rderte die Bundesregierung im Rahmen des Klimaschutzprogramms 2030 innovative Ma\u00dfnahmen zur St\u00e4rkung des \u00f6ffentlichen Personennahverkehrs (\u00d6PNV).<\/p>\n\n\n\n
Doch bevor Bund, L\u00e4nder und Kommunen in die konkrete Umsetzung gehen, stellt sich eine zentrale Frage: Welche Ma\u00dfnahme entfaltet tats\u00e4chlich die gr\u00f6\u00dfte Wirkung? Oft fehlt vorab eine belastbare, datenbasierte Einsch\u00e4tzung dar\u00fcber, ob eine Investition in eine neue Busspur, ein integriertes Ticketsystem oder einen Bedarfsverkehr in der Realit\u00e4t zu der gew\u00fcnschten Verkehrsverlagerung und Emissionsreduktion f\u00fchrt. Genau hier setzen wissenschaftliche Evaluationen und verkehrliche Wirkungssimulationen an, um Entscheidungen auf ein solides Fundament zu stellen.<\/p>\n\n\n\n
Das Fraunhofer-IAO-Projekt: Wirkung untersuchen und sichtbar machen<\/h2>\n\n\n\n
Um die Wirkungen sichtbar zu machen, hat das Team Mobility Ecosystems des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr Arbeitswirtschaft und Organisation IAO das F\u00f6rderprogramm \u201eModellprojekte zur St\u00e4rkung des \u00d6PNV\u201c wissenschaftlich evaluiert. \u00dcber einen Zeitraum von jeweils drei Jahren wurden in 20 Modellregionen in Deutschland mehr als 300 innovative Ma\u00dfnahmen umgesetzt. Die Bandbreite reichte von der Verbesserung der Angebots- und Betriebsqualit\u00e4t \u00fcber die Entwicklung attraktiver Tarifmodelle bis hin zur digitalen Vernetzung von Auskunftssystemen und neuartigen On-Demand-Verkehren.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr die Untersuchung der Ma\u00dfnahmenwirkung waren folgende Fragen leitend:<\/p>\n\n\n\n
\n- F\u00fchren die Ma\u00dfnahmen zu einer Attraktivit\u00e4tssteigerung des \u00d6PNV?<\/li>\n\n\n\n
- Erh\u00f6ht die Steigerung der Attraktivit\u00e4t die Nutzung des \u00d6PNV?<\/li>\n\n\n\n
- Senkt die gesteigerte Nutzung des \u00d6PNV die Nutzung des MIV?<\/li>\n\n\n\n
- Tr\u00e4gt die Verlagerung zur Emissionsminderung im \u00d6PNV und im Verkehrssektor bei?<\/li>\n\n\n\n
- Inwieweit ist die Emissionsminderungswirkung auf die Ma\u00dfnahmen zur\u00fcckzuf\u00fchren?<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Entlang dieser Fragen wurde die Wirkungssimulation durchgef\u00fchrt. Ziel war es, die Steigerung der Attraktivit\u00e4t und Nutzung des \u00d6PNV zu quantifizieren, die dadurch verursachte Verringerung der MIV-Fahrten zu berechnen und die daraus resultierende Emissionsminderung zu bestimmen.<\/p>\n\n\n\n
Die Ergebnisse zeigen, dass die umgesetzten Ma\u00dfnahmen die Attraktivit\u00e4t des \u00d6PNV und dessen Nutzung in den Regionen messbar steigern konnten. Dar\u00fcber hinaus belegt die Evaluation, wie die Ma\u00dfnahmen sp\u00fcrbare Verkehrsver\u00e4nderungen bewirken, das Mobilit\u00e4tsverhalten der Nutzenden positiv beeinflussen, den Modal Split zugunsten des \u00d6PNV verschieben und die Emissionen im Verkehrssektor nachhaltig senken. Eine fundierte, modellbasierte Evaluation ist daher unerl\u00e4sslich, um die Wirkung lokaler Ma\u00dfnahmen pr\u00e4zise zu bestimmen.<\/p>\n\n\n\n
Nutzerverhalten als Ausgangspunkt<\/h2>\n\n\n\n
Die Evaluation basiert auf einer nutzerzentrierten Methodik. Im Fokus stehen Nutzende und Nichtnutzende sowie der Einfluss der Mobilit\u00e4tsma\u00dfnahmen auf ihr Mobilit\u00e4tsverhalten. Um Ver\u00e4nderungen von Pr\u00e4ferenzen und Verhaltensweisen zu analysieren, f\u00fchrte man zu Beginn der Ma\u00dfnahmenumsetzung, w\u00e4hrend der Laufzeit und zum Projektende Online-Befragungen in den Modellregionen durch. Dabei wurden die Teilnehmenden zu tats\u00e4chlichen Ver\u00e4nderungen ihres Mobilit\u00e4tsverhaltens befragt (Revealed-Preference-Methode).<\/p>\n\n\n\n
Erg\u00e4nzend erfassten hypothetische Entscheidungssituationen zwischen Pkw und \u00d6PNV-Angebot mit unterschiedlichen Auspr\u00e4gungen das beabsichtigte Wahlverhalten und die Pr\u00e4ferenzen der Nutzenden (Stated-Preference-Methode). Die aus den Ergebnissen abgeleiteten Nutzenfunktionen validierte man anhand einer deutschlandweit erhobenen Nutzenfunktion sowie regionaler Daten zur \u00d6PNV-Nutzung, beispielsweise zu Ticketverk\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n
Verkehrsmodelle liefern die Entscheidungsgrundlage<\/h2>\n\n\n\n
Die tats\u00e4chlichen Ver\u00e4nderungen des Verkehrs und der Emissionen zwischen Beginn und Ende der F\u00f6rderprojekte untersuchte man mithilfe der Verkehrssimulationssoftware <\/strong>PTV Visum<\/strong><\/a> und regionaler Verkehrsmodelle aus PTV<\/strong> Validate<\/strong><\/a>. Damit lie\u00dfen sich Ver\u00e4nderungen der Verkehrsnachfrage, Verlagerungseffekte (Modal Shift) und die daraus resultierenden Emissionswirkungen transparent und nachvollziehbar abbilden. Mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen integrierten die Projektbeteiligten die Ergebnisse der Befragungen \u2013 die kalibrierten Nutzenfunktionen und die Daten zu Verhaltens\u00e4nderungen \u2013 in PTV Visum. Anschlie\u00dfend berechnete man die absoluten und relativen Ver\u00e4nderungen des motorisierten Individualverkehrs, konkret die Anzahl der Pkw-Fahrten, die Pkw-Emissionen in CO\u2082-\u00c4quivalenten und die gefahrenen Pkw-Kilometer.<\/p>\n\n\n\nUm die durch die Ma\u00dfnahmen verursachte Emissionsminderung zu bestimmen, wurden externe Einfl\u00fcsse wie steigende Kraftstoffpreise, das Deutschlandticket und die Zunahme von Homeoffice-Tagen quantifiziert und in die Modellierung einbezogen.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Wirkungsanalyse_Fraunhofer.png\")
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- Das Projekt in Zahlen<\/a><\/li><\/ul><\/li>
- Zusatzinfo Verkehrsmodelle: Der Schl\u00fcsel zu fundierten Entscheidungen im Stra\u00dfenverkehr<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n
Viele Mobilit\u00e4tsma\u00dfnahmen \u2013 aber welche wirkt wirklich?<\/h2>\n\n\n\n
Um die Klimaziele im Verkehrssektor zu erreichen, f\u00f6rderte die Bundesregierung im Rahmen des Klimaschutzprogramms 2030 innovative Ma\u00dfnahmen zur St\u00e4rkung des \u00f6ffentlichen Personennahverkehrs (\u00d6PNV).<\/p>\n\n\n\n
Doch bevor Bund, L\u00e4nder und Kommunen in die konkrete Umsetzung gehen, stellt sich eine zentrale Frage: Welche Ma\u00dfnahme entfaltet tats\u00e4chlich die gr\u00f6\u00dfte Wirkung? Oft fehlt vorab eine belastbare, datenbasierte Einsch\u00e4tzung dar\u00fcber, ob eine Investition in eine neue Busspur, ein integriertes Ticketsystem oder einen Bedarfsverkehr in der Realit\u00e4t zu der gew\u00fcnschten Verkehrsverlagerung und Emissionsreduktion f\u00fchrt. Genau hier setzen wissenschaftliche Evaluationen und verkehrliche Wirkungssimulationen an, um Entscheidungen auf ein solides Fundament zu stellen.<\/p>\n\n\n\n
Das Fraunhofer-IAO-Projekt: Wirkung untersuchen und sichtbar machen<\/h2>\n\n\n\n
Um die Wirkungen sichtbar zu machen, hat das Team Mobility Ecosystems des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr Arbeitswirtschaft und Organisation IAO das F\u00f6rderprogramm \u201eModellprojekte zur St\u00e4rkung des \u00d6PNV\u201c wissenschaftlich evaluiert. \u00dcber einen Zeitraum von jeweils drei Jahren wurden in 20 Modellregionen in Deutschland mehr als 300 innovative Ma\u00dfnahmen umgesetzt. Die Bandbreite reichte von der Verbesserung der Angebots- und Betriebsqualit\u00e4t \u00fcber die Entwicklung attraktiver Tarifmodelle bis hin zur digitalen Vernetzung von Auskunftssystemen und neuartigen On-Demand-Verkehren.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr die Untersuchung der Ma\u00dfnahmenwirkung waren folgende Fragen leitend:<\/p>\n\n\n\n
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- F\u00fchren die Ma\u00dfnahmen zu einer Attraktivit\u00e4tssteigerung des \u00d6PNV?<\/li>\n\n\n\n
- Erh\u00f6ht die Steigerung der Attraktivit\u00e4t die Nutzung des \u00d6PNV?<\/li>\n\n\n\n
- Senkt die gesteigerte Nutzung des \u00d6PNV die Nutzung des MIV?<\/li>\n\n\n\n
- Tr\u00e4gt die Verlagerung zur Emissionsminderung im \u00d6PNV und im Verkehrssektor bei?<\/li>\n\n\n\n
- Inwieweit ist die Emissionsminderungswirkung auf die Ma\u00dfnahmen zur\u00fcckzuf\u00fchren?<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Entlang dieser Fragen wurde die Wirkungssimulation durchgef\u00fchrt. Ziel war es, die Steigerung der Attraktivit\u00e4t und Nutzung des \u00d6PNV zu quantifizieren, die dadurch verursachte Verringerung der MIV-Fahrten zu berechnen und die daraus resultierende Emissionsminderung zu bestimmen.<\/p>\n\n\n\n
Die Ergebnisse zeigen, dass die umgesetzten Ma\u00dfnahmen die Attraktivit\u00e4t des \u00d6PNV und dessen Nutzung in den Regionen messbar steigern konnten. Dar\u00fcber hinaus belegt die Evaluation, wie die Ma\u00dfnahmen sp\u00fcrbare Verkehrsver\u00e4nderungen bewirken, das Mobilit\u00e4tsverhalten der Nutzenden positiv beeinflussen, den Modal Split zugunsten des \u00d6PNV verschieben und die Emissionen im Verkehrssektor nachhaltig senken. Eine fundierte, modellbasierte Evaluation ist daher unerl\u00e4sslich, um die Wirkung lokaler Ma\u00dfnahmen pr\u00e4zise zu bestimmen.<\/p>\n\n\n\n
Nutzerverhalten als Ausgangspunkt<\/h2>\n\n\n\n
Die Evaluation basiert auf einer nutzerzentrierten Methodik. Im Fokus stehen Nutzende und Nichtnutzende sowie der Einfluss der Mobilit\u00e4tsma\u00dfnahmen auf ihr Mobilit\u00e4tsverhalten. Um Ver\u00e4nderungen von Pr\u00e4ferenzen und Verhaltensweisen zu analysieren, f\u00fchrte man zu Beginn der Ma\u00dfnahmenumsetzung, w\u00e4hrend der Laufzeit und zum Projektende Online-Befragungen in den Modellregionen durch. Dabei wurden die Teilnehmenden zu tats\u00e4chlichen Ver\u00e4nderungen ihres Mobilit\u00e4tsverhaltens befragt (Revealed-Preference-Methode).<\/p>\n\n\n\n
Erg\u00e4nzend erfassten hypothetische Entscheidungssituationen zwischen Pkw und \u00d6PNV-Angebot mit unterschiedlichen Auspr\u00e4gungen das beabsichtigte Wahlverhalten und die Pr\u00e4ferenzen der Nutzenden (Stated-Preference-Methode). Die aus den Ergebnissen abgeleiteten Nutzenfunktionen validierte man anhand einer deutschlandweit erhobenen Nutzenfunktion sowie regionaler Daten zur \u00d6PNV-Nutzung, beispielsweise zu Ticketverk\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n
Verkehrsmodelle liefern die Entscheidungsgrundlage<\/h2>\n\n\n\n
Die tats\u00e4chlichen Ver\u00e4nderungen des Verkehrs und der Emissionen zwischen Beginn und Ende der F\u00f6rderprojekte untersuchte man mithilfe der Verkehrssimulationssoftware <\/strong>PTV Visum<\/strong><\/a> und regionaler Verkehrsmodelle aus PTV<\/strong> Validate<\/strong><\/a>. Damit lie\u00dfen sich Ver\u00e4nderungen der Verkehrsnachfrage, Verlagerungseffekte (Modal Shift) und die daraus resultierenden Emissionswirkungen transparent und nachvollziehbar abbilden. Mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen integrierten die Projektbeteiligten die Ergebnisse der Befragungen \u2013 die kalibrierten Nutzenfunktionen und die Daten zu Verhaltens\u00e4nderungen \u2013 in PTV Visum. Anschlie\u00dfend berechnete man die absoluten und relativen Ver\u00e4nderungen des motorisierten Individualverkehrs, konkret die Anzahl der Pkw-Fahrten, die Pkw-Emissionen in CO\u2082-\u00c4quivalenten und die gefahrenen Pkw-Kilometer.<\/p>\n\n\n\n
Um die durch die Ma\u00dfnahmen verursachte Emissionsminderung zu bestimmen, wurden externe Einfl\u00fcsse wie steigende Kraftstoffpreise, das Deutschlandticket und die Zunahme von Homeoffice-Tagen quantifiziert und in die Modellierung einbezogen.<\/p>\n\n\n\n
- Zusatzinfo Verkehrsmodelle: Der Schl\u00fcsel zu fundierten Entscheidungen im Stra\u00dfenverkehr<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n