Alltagsmobilität und Siedlungsstruktur Eine Untersuchung ... - Trivector
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Geographisches Institut<br />
der<br />
Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität<br />
Bonn<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong> <strong>und</strong> <strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
<strong>Eine</strong> <strong>Untersuchung</strong> am Beispiel von Schweden<br />
Diplomarbeit<br />
vorgelegt von<br />
Anja Quester<br />
betreut durch<br />
Prof. Dr. H. D. Laux<br />
Bonn, im März 2006
© Das Urheberrecht liegt bei der Autorin. Der Leser ist berechtigt, persönliche Kopien für<br />
wissenschaftliche oder nichtkommerzielle Zwecke zu erstellen. Jede weitergehende Nutzung<br />
bedarf der ausdrücklichen vorherigen schriftlichen Genehmigung der Autorin.<br />
Kontakt: anja.quester@gmx.de
Vorwort<br />
Im Rahmen eines zweimonatigen Praktikums bei dem Verkehrs-Consultingunternehmen<br />
<strong>Trivector</strong> Traffic AB in L<strong>und</strong>, Schweden, entstand im Herbst 2004 die Idee zu vorliegender<br />
Diplomarbeit. Kerngedanke war, mit Hilfe der nationalen Mobilitätsbefragung für Schweden<br />
aus den Jahren 1999 bis 2001 das Mobilitätsverhalten in unterschiedlichen siedlungsstruktu-<br />
rellen Räumen näher zu untersuchen. Zusammen mit Lena Smidfeldt Rosqvist von <strong>Trivector</strong><br />
Traffic AB <strong>und</strong> Karin Br<strong>und</strong>ell-Freij vom Institut für Technik <strong>und</strong> Gesellschaft (schwedisch<br />
Institutionen för Teknik och Samhälle) der Technischen Hochschule der Universität L<strong>und</strong><br />
(LTH) wurde daraufhin im Juni 2005 ein erstes Konzept erstellt.<br />
Während eines fünfwöchigen Aufenthalts im August/September 2005 fanden Aufbereitung<br />
<strong>und</strong> Auswertung der Daten in den Räumen von <strong>Trivector</strong> Traffic AB statt. Im Dezember 2005<br />
folgte ein zweiter einwöchiger Aufenthalt. Mein besonderer Dank gilt in diesem Zusammen-<br />
hang <strong>Trivector</strong> Traffic AB, das mir neben den Daten auch einen Arbeitsplatz <strong>und</strong> weitere Bü-<br />
roinfrastruktur zur Verfügung stellte. Besonders möchte ich Lena Smidfeldt Rosqvist, meiner<br />
Betreuerin vor Ort, danken, die mir zusammen mit Karin Br<strong>und</strong>ell-Freij von der Technischen<br />
Hochschule L<strong>und</strong> (LTH) wichtige technische <strong>und</strong> inhaltliche Hilfestellungen gegeben hat.<br />
Karin Br<strong>und</strong>ell-Freij war es auch, die ergänzende Daten <strong>und</strong> digitalisiertes Kartenmaterial zur<br />
Verfügung stellte.<br />
Desweiteren gilt mein Dank Per-Arne <strong>und</strong> Anita Lans, bei denen ich während meiner Aufent-<br />
halte in L<strong>und</strong> wohnen konnte.<br />
Bonn, im März 2006<br />
Anja Quester
Inhaltsverzeichnis<br />
Inhaltsverzeichnis<br />
Abbildungsverzeichnis ...................................................................................................... III<br />
Tabellenverzeichnis ............................................................................................................ V<br />
Abkürzungsverzeichnis ..................................................................................................... VI<br />
1 Einleitung...................................................................................................................... 1<br />
1.1 Hintergr<strong>und</strong> der Arbeit............................................................................................ 1<br />
1.2 Ziel <strong>und</strong> Aufbau der Arbeit ..................................................................................... 3<br />
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen......................................................................................... 5<br />
2.1 Mobilität <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> - Begriffsbestimmung ............................................... 5<br />
2.2 Aktivitätsausführung als Gr<strong>und</strong>lage - Der Aktivitätsansatz ..................................... 6<br />
2.2.1 Ausgangspunkt............................................................................................. 6<br />
2.2.2 Zeitgeographie <strong>und</strong> ‚human activity patterns’ ................................................ 6<br />
2.2.3 Einordnung in den Kontext der Mobilitätsforschung ...................................... 9<br />
2.2.4 Begriffsmodell der <strong>Alltagsmobilität</strong> .............................................................. 10<br />
2.3 <strong>Alltagsmobilität</strong> <strong>und</strong> <strong>Siedlungsstruktur</strong>.................................................................. 11<br />
2.3.1 Erreichbarkeit als zentraler Faktor .............................................................. 11<br />
2.3.2 Entwicklung der <strong>Alltagsmobilität</strong> in einem siedlungsstrukturellen Kontext ... 11<br />
2.3.3 Folgen <strong>und</strong> Probleme der Entwicklung........................................................ 14<br />
2.3.4 Wissenschaftliche Erforschung <strong>und</strong> Diskussion .......................................... 16<br />
2.4 Von der Theorie zur Empirie ................................................................................ 21<br />
2.4.1 Leitfragen <strong>und</strong> Übertragung der Theorie ..................................................... 21<br />
2.4.2 Messung der <strong>Alltagsmobilität</strong> ...................................................................... 23<br />
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens ............................................................25<br />
3.1 Begriffsdefinition .................................................................................................. 25<br />
3.2 Allgemeiner Überblick .......................................................................................... 25<br />
3.2.1 Struktur....................................................................................................... 25<br />
3.2.2 Entwicklung ................................................................................................ 29<br />
3.3 Klassifizierung der <strong>Siedlungsstruktur</strong> - die H-Regionen........................................ 31<br />
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz...............................................................41<br />
4.1 Datenerhebung <strong>und</strong> Datenbankaufbau ................................................................ 41<br />
4.1.1 Allgemeines zu den verwendeten Daten..................................................... 41<br />
4.1.2 Abgrenzung gr<strong>und</strong>legender Begriffe ........................................................... 41<br />
4.1.3 Gr<strong>und</strong>gesamtheit, Stichprobe <strong>und</strong> Rücklauf................................................ 43<br />
4.1.4 Aufbau der Datenbank................................................................................ 44<br />
4.1.5 Schätzung der Gr<strong>und</strong>gesamtheit................................................................. 45<br />
I
Inhaltsverzeichnis<br />
4.2 Analyse der Daten ............................................................................................... 47<br />
4.2.1 Allgemeines zur Durchführung.................................................................... 47<br />
4.2.2 Aufbereitung der Daten............................................................................... 48<br />
4.2.3 Statistische Methoden................................................................................. 51<br />
5 Auswertung der Daten ................................................................................................54<br />
5.1 Periodeneffekte 1999 bis 2001............................................................................. 54<br />
5.2 Nicht-Gereiste...................................................................................................... 55<br />
5.3 Soziale Struktur der H-Regionen.......................................................................... 56<br />
5.3.1 Geschlechterverhältnis <strong>und</strong> Altersstruktur................................................... 56<br />
5.3.2 Erwerbsstatus <strong>und</strong> eigenes Einkommen ..................................................... 58<br />
5.3.3 Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerschein ........................................................... 61<br />
5.4 Regionale Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong>........................................................ 63<br />
5.4.1 Verkehrsmittel............................................................................................. 63<br />
5.4.2 Frequenz <strong>und</strong> Kopplungen.......................................................................... 67<br />
5.4.3 Distanz........................................................................................................ 72<br />
5.4.4 Zeitaufwand ................................................................................................ 76<br />
5.4.5 Erste Zusammenfassung: Festgestellte Unterschiede ................................ 82<br />
5.5 Einfluss der Sozialstruktur.................................................................................... 84<br />
5.5.1 Sozioökonomische Gruppen....................................................................... 84<br />
5.5.2 Abwägung der sozioökonomischen <strong>und</strong> siedlungsstrukturellen Einflüsse ... 87<br />
5.5.3 Zweite Zusammenfassung: Ursachen der Unterschiede ............................. 96<br />
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse ............................................................97<br />
6.1 Beantwortung der Leitfragen................................................................................ 97<br />
6.2 Einordnung in einen wissenschaftlichen Kontext.................................................105<br />
6.2.1 Ergebnisse anderer Studien.......................................................................105<br />
6.2.2 Folgerungen ..............................................................................................109<br />
7 Fazit............................................................................................................................111<br />
8 Literatur .....................................................................................................................115<br />
Anhang 1 Einteilung der Gemeinden in H-Regionen vom 31.12.2002 .............................. i<br />
Anhang 2 Der Analyse zugr<strong>und</strong>e liegende geschätzte Fallzahlen.................................. iii<br />
A2.1 Fallzahlen für die Analyse der soziostrukturellen Faktoren in den H-Regionen<br />
<strong>und</strong> gesamt Schweden .......................................................................................... iii<br />
A2.2 Fallzahlen für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen <strong>und</strong> gesamt<br />
Schweden..............................................................................................................iv<br />
A2.3 Fallzahlen für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen <strong>und</strong> gesamt<br />
Schweden: Sozioökonomische Teilgruppen...........................................................vi<br />
II
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildung 1.1 Schweden: Entwicklung der Mobilität im 20. Jahrh<strong>und</strong>ert gemessen in<br />
Kilometern pro Tag <strong>und</strong> Person...................................................................... 1<br />
Abbildung 2.1 Raum-Zeit-Prismen der Zeitgeographie .......................................................... 7<br />
Abbildung 2.2 Begriffsmodell der <strong>Alltagsmobilität</strong> ................................................................ 10<br />
Abbildung 2.3 Zusammenhang zwischen Benzinverbrauch pro Kopf <strong>und</strong><br />
Bevölkerungsdichte in Städten weltweit........................................................ 18<br />
Abbildung 2.4 Aufbau der empirischen <strong>Untersuchung</strong> ......................................................... 22<br />
Abbildung 3.1 Verteilung der schwedischen Bevölkerung auf 10km²-Kästchen, 1990 ......... 25<br />
Abbildung 3.2 Provinzen (län) in Schweden, o. J................................................................. 27<br />
Abbildung 3.3 Nord-Süd-Dezentile der Bevölkerung in Schweden, o. J............................... 27<br />
Abbildung 3.4 Dicht besiedelte Gebiete in Schweden, o. J. ................................................. 27<br />
Abbildung 3.5 ‚Höhenmodell’ der Bevölkerungsverteilung in Schweden, Blick von<br />
Nordwesten (Treriksröset), o. J. ................................................................... 28<br />
Abbildung 3.6 H-Regionen Nordschweden.......................................................................... 33<br />
Abbildung 3.7 H-Regionen Südschweden ........................................................................... 34<br />
Abbildung 3.8 H-Regionen: Jeweiliger Bevölkerungsanteil, der nach offizieller Definition<br />
(vgl. Text) im Glesbygd lebt, 1980 ................................................................ 40<br />
Abbildung 4.1 Elemente einer Hauptreise in RES................................................................ 42<br />
Abbildung 5.1 Nicht-Gereiste in den H-Regionen ................................................................ 55<br />
Abbildung 5.2 Verteilung auf Altersklassen in den H-Regionen ........................................... 57<br />
Abbildung 5.3 Erwerbsstatus in den H-Regionen................................................................. 59<br />
Abbildung 5.4 Mittelwert <strong>und</strong> Median des persönlichen Jahreseinkommens in den H-<br />
Regionen...................................................................................................... 60<br />
Abbildung 5.5 Anteile Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener an allen Erwerbstätigen<br />
entsprechend dem persönlichen Jahreseinkommen in den H-Regionen ...... 61<br />
Abbildung 5.6 Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerscheinbesitz in den H-Regionen...................... 62<br />
Abbildung 5.7 Verkehrsmittel pro Teilreise in den H-Regionen............................................ 64<br />
Abbildung 5.8 Anteile der Verkehrsmittel an allen Teilreisen der Distanzklasse ≤ 1<br />
Kilometer in den H-Regionen ....................................................................... 65<br />
Abbildung 5.9 Anteile der Verkehrsmittel an allen Teilreisen der Distanzklasse > 5 – 20<br />
Kilometer in den H-Regionen ....................................................................... 65<br />
Abbildung 5.10 Anteile der Verkehrsmittel bei Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/<br />
Ausbildung in den H-Regionen ................................................................... 66<br />
Abbildung 5.11 Anteile der Verkehrsmittel bei Teilreisen mit dem Zweck Einkauf/<br />
Haushalt in den H-Regionen....................................................................... 66<br />
Abbildung 5.12 Anteile der Verkehrsmittel bei Teilreisen mit dem Zweck Freizeit in den<br />
H-Regionen ................................................................................................ 67<br />
Abbildung 5.13 Anzahl Hauptreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen ...................... 69<br />
Abbildung 5.14 Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen.......................... 70<br />
III
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildung 5.15 Anzahl Teilreisen nach Zwecken pro Tag <strong>und</strong> Person (Aktivitätsmuster)<br />
in den H-Regionen...................................................................................... 70<br />
Abbildung 5.16 Durchschnittliche Anzahl Teilreisen pro Hauptreise <strong>und</strong> Person in den H-<br />
Regionen .................................................................................................... 71<br />
Abbildung 5.17 Tagesdistanz pro Person, Verteilung auf Distanzklassen in den H-<br />
Regionen .................................................................................................... 73<br />
Abbildung 5.18 Boxplots für die Tagesdistanz pro Person in den H-Regionen, ohne<br />
Ausreißer <strong>und</strong> Extremwerte ........................................................................ 73<br />
Abbildung 5.19 Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung, Verteilung auf<br />
Distanzklassen in den H-Regionen ............................................................. 75<br />
Abbildung 5.20 Teilreisen mit dem Zweck Einkauf/Haushalt, Verteilung auf<br />
Distanzklassen in den H-Regionen ............................................................. 75<br />
Abbildung 5.21 Boxplots für den Zeitaufwand pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen,<br />
ohne Ausreißer <strong>und</strong> Extremwerte................................................................ 77<br />
Abbildung 5.22 Zeitaufwand pro Tag <strong>und</strong> Person, Verteilung auf Zeitklassen in den H-<br />
Regionen .................................................................................................... 77<br />
Abbildung 5.23 Durchschnittliche Zeit <strong>und</strong> Distanz pro Teilreise in den H-Regionen ........... 78<br />
Abbildung 5.24 Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung, Verteilung auf Zeitklassen<br />
in den H-Regionen...................................................................................... 80<br />
Abbildung 5.25 Teilreisen mit dem Zweck Einkauf/Haushalt, Verteilung auf Zeitklassen<br />
in den H-Regionen...................................................................................... 80<br />
Abbildung 5.26 Teilreisen mit dem Zweck Freizeit, Verteilung auf Zeitklassen in den H-<br />
Regionen .................................................................................................... 81<br />
Abbildung 5.27 Verkehrsmittel pro Teilreise für gesamt Schweden: Alle 6- bis 84jährigen<br />
<strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen .............................................. 86<br />
Abbildung 5.28 Durchschnittliche Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-<br />
Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen........ 88<br />
Abbildung 5.29 Durchschnittliche Tagesdistanzen pro Person in den H-Regionen: Alle 6-<br />
bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen.................................... 90<br />
Abbildung 5.30 Durchschnittliche Distanz pro Teilreise mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung<br />
in den H-Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische<br />
Teilgruppen................................................................................................. 90<br />
Abbildung 5.31 Durchschnittliche Distanz pro Teilreise mit dem Zweck Einkauf/Haus-halt<br />
in den H-Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische<br />
Teilgruppen................................................................................................. 91<br />
Abbildung 5.32 Anteil Fußwege an allen Teilreisen in der jeweiligen H-Region: Alle 6-<br />
bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen.................................... 93<br />
Abbildung 5.33 Anteil Fahrradwege an allen Teilreisen in der jeweiligen H-Region: Alle<br />
6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen................................ 94<br />
Abbildung 5.34 Anteil Wege mit dem motorisierten Individualverkehr an allen Teilreisen<br />
in der jeweiligen H-Region: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong><br />
sozioökonomische Teilgruppen................................................................... 94<br />
Abbildung 5.35 Anteil Wege mit dem öffentlichen Verkehr an allen Teilreisen in der<br />
jeweiligen H-Region: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische<br />
Teilgruppen................................................................................................. 95<br />
IV
Tabellen- <strong>und</strong> Abkürzungsverzeichnis<br />
Tabellenverzeichnis<br />
Tabelle 3.1 Abgrenzungskriterien der H-Regionen .............................................................. 32<br />
Tabelle 3.2 Siedlungs- <strong>und</strong> wirtschaftsstrukturelle Merkmale der H-Regionen..................... 32<br />
Tabelle 4.1 Bevölkerungsmenge zwischen 6 <strong>und</strong> 84 Jahren in den H-Regionen laut<br />
amtlicher Sta-tistik <strong>und</strong> RES 1999-2001........................................................... 47<br />
Tabelle 4.2 RES: Gereiste 6- bis 84-jährige sowie Anzahl Teilreisen (=<br />
Verkehrsaufkommen) in einem durchschnittlichen Jahr nach Anwendung<br />
des Alltagsfilters in den H-Regionen................................................................. 49<br />
Tabelle 4.3 Klassifizierung der Verkehrsmittel in RES ......................................................... 50<br />
Tabelle 4.4 Klassifizierung der Wegezwecke in RES........................................................... 51<br />
Tabelle 5.1 Wirtschaftliche Eckdaten für Schweden 1999 bis 2001 ..................................... 54<br />
Tabelle 5.2 Sexualproportion <strong>und</strong> Durchschnittsalter in den H-Regionen ............................ 57<br />
Tabelle 5.3 Durchschnittliche Anzahl Haupt- <strong>und</strong> Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person sowie<br />
Kopplungen pro Person in den H-Regionen ..................................................... 68<br />
Tabelle 5.4 Durchschnittliche Tagesdistanz pro Person <strong>und</strong> Distanz pro Teilreise in den<br />
H-Regionen in Kilometern ................................................................................ 72<br />
Tabelle 5.5 Durchschnittliche Distanz für Teilreisen mit den Zwecken Arbeit/Ausbildung,<br />
Einkauf/Haushalt <strong>und</strong> Freizeit in den H-Regionen in Kilometern....................... 74<br />
Tabelle 5.6 Durchschnittliche Zeit pro Tag <strong>und</strong> Person <strong>und</strong> Zeit pro Teilreise in den H-<br />
Regionen in Minuten ........................................................................................ 76<br />
Tabelle 5.7 Durchschnittliche Zeit für Teilreisen mit den Zwecken Arbeit/Ausbildung,<br />
Einkauf/Haushalt <strong>und</strong> Freizeit in den H-Regionen in Minuten ........................... 79<br />
Tabelle 5.8 Mittelwerte der untersuchten Mobilitätsdimensionen für gesamt Schweden:<br />
Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen .............................. 85<br />
Tabelle 5.9 Verkehrsmittel pro Teilreise in den H-Regionen: Korrigierte<br />
Kontingenzkoeffizienten für alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische<br />
Teilgruppen ...................................................................................................... 92<br />
Tabelle 6.1 Studien zum großräumigen Zusammenhang von Mobilität <strong>und</strong><br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong>.............................................................................................106<br />
V
Abkürzungsverzeichnis<br />
Abkürzungsverzeichnis<br />
Ckorr<br />
Korrigierter Kontingenzkoeffizient<br />
ERU Expertgruppen för forskning om regional utveckling [Expertengruppe für regionale<br />
Entwicklungsforschung]<br />
MIV Motorisierter Individualverkehr<br />
ÖV Öffentlicher Verkehr<br />
RES Nationale schwedische Mobilitätsbefragung<br />
SCB Statistiska Centralbyrån [Statistisches Zentralbüro]<br />
SEK Schwedische Kronen<br />
SIKA Statens Institut för Kommunikationsanalys [Staatliches Institut für Kommunikations-<br />
analyse]<br />
VI
1 Einleitung<br />
1 Einleitung<br />
1.1 Hintergr<strong>und</strong> der Arbeit<br />
Art <strong>und</strong> Ausmaß der <strong>Alltagsmobilität</strong> haben sich im 20. Jahrh<strong>und</strong>ert weitreichend verändert. Ein<br />
zentrales Maß hierfür ist die Distanz, die pro Tag <strong>und</strong> Person zurückgelegt wird. Diese ist in<br />
Schweden kontinuierlich von wenigen Kilometern zu Beginn des Jahrh<strong>und</strong>erts auf 35 Kilometer in<br />
den 1980er Jahren (Kurve A), für die Gruppe der 15- bis 84-jährigen im Jahr 1998 sogar auf 40<br />
Kilometer (Kurve B) angestiegen (vgl. Abbildung 1.1). Erst in den letzten 15 Jahren zeigen sich<br />
Anzeichen einer Stagnation (vgl. VILHELMSON 1997a, 7).<br />
Abbildung 1.1 Schweden: Entwicklung der Mobilität im 20. Jahrh<strong>und</strong>ert<br />
gemessen in Kilometern pro Tag <strong>und</strong> Person<br />
Kurve A: gesamte Bevölkerung, Kurve B: 15- bis 84-jährige<br />
Quelle: VILHELMSON 1997b, 106<br />
Den wesentlichen Anteil an dieser Entwicklung hat das Auto, dessen Durchsetzung in den 1960er<br />
Jahren begann. Mit der Verbesserung der technischen Voraussetzungen der Mobilität haben sich<br />
auch andere Faktoren verändert, die mit ihr in Wechselwirkung stehen. Hierzu gehört die Sied-<br />
lungsstruktur, für die sich durch die schnelleren Fortbewegungsmöglichkeiten <strong>und</strong> die niedrigen<br />
Transportkosten neue Standortmuster für Wohnen, Arbeiten <strong>und</strong> Freizeit ergeben (vgl. VILHELM-<br />
SON 1990, 2). Hohe Distanzen allein sind nicht länger der wesentliche Faktor für die Erreichbarkeit<br />
eines Ortes. Die Zeit ist in der von „geographischer Flexibilität“ (ebd., 51, Übersetzung aus dem<br />
Schwedischen 1 ) geprägten Gesellschaft ein ebenso limitierender Faktor geworden.<br />
Die Maximen der Mobilitätsentwicklung können mit vier Worten beschrieben werden: „Schneller,<br />
höher, weiter, irrer“ (vgl. SÜDDEUTSCHE ZEITUNG 07.08.2005). Allerdings stellt sich in diesem Zu-<br />
sammenhang immer wieder die Frage, inwiefern es sich bei dem Phänomen einer hohen Mobilität<br />
um ein freiwilliges oder ein durch die siedlungsstrukturelle Entwicklung erzwungenes handelt. Es<br />
gibt mittlerweile zahlreiche Anhaltspunkte dafür, dass zumindest ein großer Teil der Erhöhung der<br />
1 Übersetzungen aus dem Schwedischen sind immer durch die Autorin vorgenommen worden.<br />
1
1 Einleitung<br />
Distanzen freiwillig geschieht <strong>und</strong> mit einem Wohlfahrtsgewinn verb<strong>und</strong>en ist (vgl. u. a. BECKMANN<br />
2001, 229).<br />
Gerade für ein großes <strong>und</strong> sehr unterschiedlich dicht besiedeltes Land wie Schweden muss die<br />
Einstufung von Zwang <strong>und</strong> Freiwilligkeit bei der <strong>Alltagsmobilität</strong> nach den einzelnen Teilregionen<br />
differenziert werden. Die siedlungsstrukturellen Voraussetzungen <strong>und</strong> Notwendigkeiten der All-<br />
tagsmobilität sind sehr verschieden. In Regionen mit größeren Distanzen ist ein ausgeprägterer<br />
Zwang zu einer hohen Mobilität als in dichter besiedelten Großstadtregionen zu vermuten. Dieser<br />
äußert sich besonders durch die Erforderlichkeit einer höheren Autonutzung. Bei der Beurteilung<br />
des Vorliegens einer Zwangsmobilität muss auch beachtet werden, dass in einem Sozialstaat al-<br />
len Bewohnern die Möglichkeit offen stehen soll, ein den gesellschaftlichen Standards entspre-<br />
chendes Leben zu führen (vgl. VILHELMSON 1990, 54/55).<br />
Das Wohlergehen der Bevölkerung einer Region sowie das der ansässigen Wirtschaft ist dem-<br />
nach unterschiedlich abhängig von Mobilität. Bewohner von Regionen, in denen siedlungsstruktu-<br />
rell bedingt eine größere Abhängigkeit von Mobilität vorliegt, sind besonders anfällig für Verände-<br />
rungen bei den Voraussetzungen der Mobilität. Solche Veränderungen können politische Maß-<br />
nahmen wie die Verteuerung von Kraftstoffen sein, aber auch eine weitere Konzentration von<br />
Wirtschaftsaktivitäten in den großen Ballungsräumen, mit der Folge noch höherer Distanzen für<br />
Bewohner peripherer Gebiete.<br />
Vor diesem Hintergr<strong>und</strong> wird die Frage nach unterschiedlichem Mobilitätsverhalten, insbesondere<br />
bei alltäglichen Bewegungen wie der Fahrt zur Arbeit oder dem Weg zum Einkauf, in verschiede-<br />
nen Siedlungsräumen interessant. Aus entsprechenden Ergebnissen lassen sich zusammen mit<br />
der Betrachtung der siedlungsstrukturellen Voraussetzungen Hinweise auf den Grad der Abhän-<br />
gigkeit von einer hohen Mobilität ableiten.<br />
Dabei ist auch die Frage von Bedeutung, inwiefern tatsächlich die siedlungsstrukturellen Bege-<br />
benheiten Ursache der Unterschiede sind <strong>und</strong> inwieweit vorhandene soziale Strukturen mitwirken<br />
(vgl. NÆSS 1996, 47). Letztere sind insbesondere durch interregionale Wanderungsprozesse in<br />
den Regionen sehr verschieden. Periphere Räume verlieren jüngere <strong>und</strong> unter diesen besonders<br />
die gut gebildeten Bevölkerungsschichten, während die Stadtregionen diese Wanderungsströme<br />
aufnehmen (vgl. ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 88/89). Die verschiedenen Bevölkerungsgruppen<br />
haben unterschiedliche Mobilitätsvoraussetzungen, so dass sich auch die Notwendigkeiten bezüg-<br />
lich Erreichbarkeit <strong>und</strong> Infrastruktur unterscheiden. Für Ältere ist dabei die häufig durch körperliche<br />
Restriktionen gehemmte Mobilität anzuführen. Diese ist anfälliger für Veränderungen als die jun-<br />
ger, flexibler Menschen (vgl. KRANTZ 1999, 188).<br />
2
1 Einleitung<br />
1.2 Ziel <strong>und</strong> Aufbau der Arbeit<br />
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong> in verschiedenen<br />
siedlungsstrukturellen Großräumen Schwedens herauszuarbeiten <strong>und</strong> die Ursachen hierfür zu<br />
untersuchen. Besonders bedeutsam ist dabei die Frage, inwiefern die siedlungsstrukturellen be-<br />
ziehungsweise die sozioökonomischen Charakteristika der Regionen zu den regionalen Variatio-<br />
nen der <strong>Alltagsmobilität</strong> beitragen. Daran anschließend soll die Frage diskutiert werden, ob <strong>und</strong> in<br />
welchen Regionen mit Blick auf Erreichbarkeit <strong>und</strong> Wohlstand von einer Zwangsmobilität ge-<br />
sprochen werden kann. Um diese Fragen zu beantworten, wird die <strong>Alltagsmobilität</strong> in Schweden<br />
für siedlungsstrukturelle Großräume näher betrachtet.<br />
Im einführenden Teil der Arbeit erfolgt zunächst die Auseinandersetzung mit den Schlüsselbegrif-<br />
fen <strong>Alltagsmobilität</strong> <strong>und</strong> <strong>Siedlungsstruktur</strong>. Bei der Betrachtung von <strong>Alltagsmobilität</strong> in Kapitel 2<br />
wird Mobilität als das Ergebnis von Aktivitäten verstanden. Letztere werden wiederum durch ver-<br />
schiedene Faktoren bestimmt. Es wird auf das Konzept des Aktivitätsansatzes zurückgegriffen,<br />
dessen theoretische Gr<strong>und</strong>lagen <strong>und</strong> zentrale Aussagen in Kapitel 2.2 wiedergegeben werden.<br />
Die Erläuterung der verschiedenen Einflüsse mündet in einem Modell der <strong>Alltagsmobilität</strong>. Die<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> wird als ein Faktor herausgegriffen, der die Erreichbarkeit von Aktivitätsstandor-<br />
ten <strong>und</strong> damit die Anforderungen an die Mobilität von Bewohnern unterschiedlicher Räume be-<br />
stimmt. Das auch als „Teufelskreis“ (SCHMITZ 1995, 118) bezeichnete Wechselspiel zwischen<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> wird im Kontext seiner Folgen diskutiert (Kapitel 2.3). Des-<br />
weiteren werden einige Studien wiedergegeben <strong>und</strong> die daraus resultierende Diskussion, wie <strong>und</strong><br />
ob den negativen Folgen einer immer höheren Mobilität mit Hilfe siedlungsstruktureller Maßnah-<br />
men Einhalt geboten werden kann, kurz zusammengefasst. Abger<strong>und</strong>et wird das Kapitel durch<br />
eine Übertragung der erarbeiteten theoretischen Gr<strong>und</strong>lagen auf die empirische <strong>Untersuchung</strong><br />
<strong>und</strong> die Aufstellung der Leitfragen <strong>und</strong> der Leithypothese (Kapitel 2.4). Dabei wird auch die Mes-<br />
sung der <strong>Alltagsmobilität</strong> durch unterschiedliche Variablen als Vorbereitung auf die spätere Analy-<br />
se erläutert.<br />
Das zugr<strong>und</strong>eliegende Verständnis einer großräumigen <strong>Siedlungsstruktur</strong> wird in Kapitel 3.1 zu-<br />
nächst definiert. Daran anschließend wird diese für Schweden im Zusammenhang mit ihrer jünge-<br />
ren Entwicklung <strong>und</strong> ihren Besonderheiten vorgestellt (Kapitel 3.2). Dabei wird besonders auf die<br />
enormen Variationen der Bevölkerungsdichte in dem bei einer Fläche von 450.000 Quadratkilome-<br />
tern von Nord nach Süd 1.600 Kilometer messenden Land verwiesen. Auch die dünn besiedelten<br />
Gebiete in den nördlichen Landesteilen, das so genannte ‚Glesbygd’, sind ein besonderes Charak-<br />
teristikum der skandinavischen Länder. Für die Klassifizierung der großräumigen Siedlungsstruk-<br />
tur wird die Einteilung in sieben bevölkerungsgeographisch homogene Regionen, die H-Regionen,<br />
vorgenommen (Kapitel 3.3). Diese Regionstypen werden einer siedlungsstrukturellen Charakteri-<br />
sierung unterzogen.<br />
3
1 Einleitung<br />
Kapitel 4 <strong>und</strong> 5 befassen sich mit der empirischen <strong>Untersuchung</strong>. Bei dem verwendeten Datenma-<br />
terial handelt es sich um eine Sek<strong>und</strong>ärstatistik, nämlich die nationale Befragung zum Mobilitäts-<br />
verhalten der Jahre 1999 bis 2001 für Schweden. Diese ist Teil der amtlichen Statistik Schwedens.<br />
Aufbau <strong>und</strong> Erhebung werden in Kapitel 4 näher beschrieben. Anschließend wird die Aufbereitung<br />
der Daten für den hier verfolgten Zweck einer <strong>Untersuchung</strong> der <strong>Alltagsmobilität</strong> erläutert. Hierzu<br />
gehört unter anderem ein ‚Alltagsfilter’, durch den solche Fälle ausgeschlossen werden, die den in<br />
Kapitel 2.1 hergeleiteten Kriterien der <strong>Alltagsmobilität</strong> nicht entsprechen. Desweiteren werden die<br />
verwendeten statistischen Methoden <strong>und</strong> vorgenommenen Klassifizierungen beleuchtet.<br />
In Kapitel 5 erfolgt die empirische <strong>Untersuchung</strong> der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen. Dabei<br />
wird lediglich der quellbezogene Verkehr betrachtet, das heißt die von den Bewohnern eines be-<br />
stimmten Raumes ausgehende <strong>Alltagsmobilität</strong>. Vorweg wird der Zeitraum 1999 bis 2001 auf mög-<br />
liche Periodeneffekte hin untersucht, die das Mobilitätsverhalten beeinflussen könnten (Kapitel<br />
5.1). Auch die in der weiteren Analyse nicht betrachteten Nicht-Gereisten werden kurz beleuchtet<br />
(Kapitel 5.2). Ergänzend zu der Charakterisierung in Kapitel 3.3 werden einige soziodemographi-<br />
sche <strong>und</strong> –ökonomische Variablen der H-Regionen ausgewertet (Kapitel 5.3), die für die Untersu-<br />
chung der Ursachen der Mobilitätsunterschiede von Bedeutung sind. In Kapitel 5.4 werden die<br />
regionalen Unterschiede zunächst deskriptiv herausgearbeitet. Für diese werden in Kapitel 5.5 die<br />
Ursachen näher untersucht, wobei nach Einflüssen der Siedlungs- <strong>und</strong> sozioökonomischen Struk-<br />
tur differenziert wird. Um die Wirkung der Faktoren abzuwägen, wird auf Interdependenzen zwi-<br />
schen der <strong>Alltagsmobilität</strong> einzelner sozioökonomischer Teilgruppen <strong>und</strong> der gesamten Bevölke-<br />
rung zwischen sechs <strong>und</strong> 84 Jahren geachtet. Wichtig ist dabei der unterschiedliche Bevölke-<br />
rungsanteil der ausgewählten Gruppen in den Regionen.<br />
In Kapitel 6.1 folgt die Beantwortung der Leitfragen sowie eine tiefergehende Diskussion der fest-<br />
gestellten Einflüsse <strong>und</strong> ihrer Ursachen. Hierauf folgt ein Vergleich der Ergebnisse mit denen an-<br />
derer Studien (vgl. Kapitel 6.2). Dies mündet in eine abschließende Bewertung der gewonnenen<br />
Erkenntnisse. In Kapitel 7 werden die Ergebnisse abschließend kurz zusammengefasst <strong>und</strong> einige<br />
gesellschaftspolitische Denkanstöße gegeben. Den Abschluss bildet ein Ausblick auf weiteren<br />
Forschungsbedarf.<br />
4
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
2.1 Mobilität <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> - Begriffsbestimmung<br />
Der Begriff der Mobilität (lateinisch mobilitas = Beweglichkeit, Schnelligkeit) wird in vielen wissen-<br />
schaftlichen <strong>und</strong> alltäglichen Zusammenhängen für unterschiedliche Sachverhalte verwendet. <strong>Eine</strong><br />
allgemeine Definition beschreibt Mobilität als den „Wechsel oder zumindest die Möglichkeit zum<br />
Wechsel von Orten <strong>und</strong>/oder gesellschaftlichen Positionen“ (BECKMANN 2001, 229). Damit kann<br />
jegliche Art von Bewegung, sowohl im Sinne von sozialer als auch von räumlicher Mobilität,<br />
hierzu gezählt werden. Letztere wird auch als geographische oder regionale Mobilität bezeichnet<br />
<strong>und</strong> weiter in Wanderungen <strong>und</strong> zirkuläre Mobilität unterteilt. Bei Wanderungen findet im Ge-<br />
gensatz zu den zirkulären Bewegungen ein Wechsel des Wohnortes statt (vgl. BÄHR 1997, 278).<br />
Zu den zirkulären Bewegungen zählen solche zwischen Wohnung, Arbeits- <strong>und</strong> Ausbildungsplatz,<br />
Versorgungs- <strong>und</strong> Freizeitstandorten. Ein Großteil der zirkulären Mobilität geschieht durch die an<br />
sie geb<strong>und</strong>enen Aktivitäten regelmäßig <strong>und</strong> routinemäßig in Form von „Tätigkeitsprogrammen“<br />
(BECKMANN 2001, 230, Hervorhebung im Original). Die zeitliche Organisation in Programmen wird<br />
durch gesellschaftliche Zeitordnungen notwendig (vgl. ebd., 230). Vor dem Hintergr<strong>und</strong> des Ver-<br />
ständnisses von Alltagshandeln als durch Routine geprägt (vgl. SCHEINER 1998, 54) kann diese<br />
Art der Mobilität auch als <strong>Alltagsmobilität</strong> bezeichnet werden. Für diese existiert keine allgemein<br />
gültige Abgrenzung. In vorliegender Arbeit wird als maximaler Abstand zwischen zwei Bewegun-<br />
gen 2 mit demselben Zweck der Zeitraum eines Monats angesetzt.<br />
Wie aus der Definition hervorgeht, kann Mobilität einerseits die Möglichkeit, andererseits die tat-<br />
sächliche Ausführung von Bewegungen beschreiben (vgl. KRANTZ 1999, 3). Letztere kann auch<br />
als Mobilitätsnachfrage bezeichnet werden, die der reale Niederschlag des Mobilitätsbedarfs ist<br />
(vgl. HAUTZINGER, KESSEL & BAUR 1980, 62/63). Dieser beschreibt die Notwendigkeit von Ortsver-<br />
änderungen für die Ausführung von Aktivitäten. Die Realisierung der Mobilitätsnachfrage hängt<br />
von der potentiellen Mobilität beziehungsweise von den Mobilitätschancen einer Person oder<br />
Gruppe ab. Diese äußern sich in der Verfügbarkeit entsprechender Verkehrsmittel, der Zahlungs-<br />
fähigkeit für Verkehrsausgaben sowie persönlichen Fähigkeiten. Die Mobilitätschancen spielen bei<br />
der theoretischen Erklärung von Mobilität eine große Rolle (vgl. Kapitel 2.2). Verkehr ist wiederum<br />
„die instrumentelle Folge der Teilnahme der Menschen [an Aktivitäten] wie auch der wirtschaftli-<br />
chen Austauschprozesse“ (BECKMANN 2001, 229) <strong>und</strong> damit das Ergebnis der Mobilitätsnachfra-<br />
ge. Dabei können Personen- <strong>und</strong> Güterverkehr unterschieden werden, von denen hier nur ersterer<br />
betrachtet wird.<br />
2 Synonym zu Bewegungen werden die Begriffe Reisen, Fahrten <strong>und</strong> Wege verwendet. Dabei muss beachtet werden,<br />
dass immer alle Arten der Fortbewegung gemeint sind, nicht nur solche mit motorisierten Verkehrsmitteln, auch wenn<br />
das gängige Verständnis einiger Begriffe dies impliziert.<br />
5
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
2.2 Aktivitätsausführung als Gr<strong>und</strong>lage - Der Aktivitätsansatz<br />
2.2.1 Ausgangspunkt<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong> dient, wie bereits erwähnt, in den meisten Fällen der Durchführung unterschied-<br />
lichster Aktivitäten. Die Verortung von Aktivitäten <strong>und</strong> die Notwendigkeit beziehungsweise der Wil-<br />
le zu ihrer Ausführung bestimmen maßgeblich den Grad <strong>und</strong> die Art der Mobilität 3 . JONES ET AL.<br />
(1983) fassen diesen Sachverhalt in der Formel „Activities are primary; travel is secondary“ (JONES<br />
ET AL. 1983, xii) zusammen.<br />
Auf der Gr<strong>und</strong>lage dieser Erkenntnis wurde für die Erklärung von Mobilitätsverhalten am Transport<br />
Studies Unit (TSU) der Universität Oxford der Aktivitätsansatz (activity approach) entwickelt (vgl.<br />
ebd.). In ihm wird <strong>Alltagsmobilität</strong> als das Ergebnis eines Aktivitätsmusters verstanden, das sich<br />
aus einem „set of activities“ (ebd., 30) zusammensetzt. Die Aktivitäten können oder müssen im<br />
Zeitverlauf an verschiedenen Orten <strong>und</strong> zu unterschiedlichen Tageszeiten ausgeführt werden. Das<br />
Aktivitätsmuster ist Ergebnis eines teilweise routinemäßigen Planungsprozesses, bei dem die An-<br />
ordnung der Aktivitäten im Tagesverlauf den individuellen Einschränkungen <strong>und</strong> Präferenzen un-<br />
terliegt. Die entsprechenden Annahmen wurden aus zwei Ansätzen der Aktionsraumforschung<br />
übernommen: Der Zeitgeographie HÄGERSTRANDS (1970a/b) <strong>und</strong> dem Ansatz der ‚human activity<br />
patterns’ von CHAPIN (1974). Die gr<strong>und</strong>legenden Konzepte dieser Ansätze <strong>und</strong> ihr Einfluss auf den<br />
Aktivitätsansatz werden im Folgenden dargestellt.<br />
2.2.2 Zeitgeographie <strong>und</strong> ‚human activity patterns’<br />
Die Betrachtung menschlichen Handelns in einem räumlichen <strong>und</strong> zeitlichen Zusammenhang un-<br />
ter Beachtung physiologischer, ökonomischer, kultureller <strong>und</strong> räumlicher Restriktionen entstammt<br />
der Zeitgeographie. Das Individuum bewegt sich je nach Perspektive auf einem „Tages- oder Le-<br />
benspfad“ (HÄGERSTRAND 1970b, 16, Übersetzung aus dem Schwedischen, Hervorhebung im Ori-<br />
ginal) auf dem es unterschiedliche „Stationen“ (ebd., 16, Übersetzung aus dem Schwedischen,<br />
Hervorhebung im Original) erreichen muss, um bestimmte Aktivitäten auszuführen. Anders als im<br />
Aktivitätsansatz wird in der Zeitgeographie nicht das tatsächlich realisierte Verhalten von Men-<br />
schen, sondern es werden die Verhaltensmöglichkeiten betrachtet. Diese werden durch Kapazi-<br />
täts-, Kopplungs- <strong>und</strong> Autoritätsrestriktionen beeinträchtigt (vgl. HÄGERSTRAND 1970a/b).<br />
Kapazitätsrestriktionen sind Einschränkungen, die bei der Ausführung von Aktivitäten durch bio-<br />
logische <strong>und</strong> andere, die Leistungsfähigkeit einer Person bestimmende, physiologische Zwänge<br />
auftreten (vgl. HÄGERSTRAND 1970b, 18). Hierzu gehört neben Schlafen <strong>und</strong> Essen das individuel-<br />
le Geh- <strong>und</strong> Hörvermögen. Einige dieser Restriktionen setzen Schwellenwerte für die Reichweite<br />
einer Aktivität, andere verkürzen die für andere Aktivitäten verfügbare Zeit. Die Reichweite wird<br />
zusätzlich durch die Verfügbarkeit eines Transportmittels modifiziert.<br />
3 Der Begriff Mobilität wird, wenn nicht anders angemerkt, im Sinne von <strong>Alltagsmobilität</strong> verwendet.<br />
6
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Die Kapazitätsrestriktionen können in einem Raum-Zeit-Prisma, im Aktivitätsansatz als „potential<br />
range of choice“ (JONES ET AL. 1983, 33) bezeichnet, dargestellt werden (vgl. Abbildung 2.1, oben).<br />
Dieses besitzt ‚Wände’ in Raum <strong>und</strong> Zeit, außerhalb derer sich das Individuum nicht aufhalten<br />
kann (vgl. HÄGERSTRAND 1970a, 13/14). Damit umfasst es die potentielle Reichweite, innerhalb<br />
welcher sich der Pfad des Individuums erstrecken kann. Da für Tätigkeiten zumeist ein Aufenthalt<br />
an einer Station erforderlich ist, wird das Prisma durch die Lage der Tätigkeitsstandorte im Ver-<br />
hältnis zum Wohnort weiter eingeschränkt. Dies wird im unteren Teil von Abbildung 2.1 veran-<br />
schaulicht. In den ersten beiden Fällen befindet sich der Arbeitsplatz in einem maximalen Abstand<br />
zum Wohnort, wobei die Arbeit gleichzeitig alle Zeit in Anspruch nimmt. Liegt der Arbeitsplatz, wie<br />
im Fall c, nicht in der maximal möglichen Entfernung <strong>und</strong> hat die Person eine Mittagspause, kann<br />
das Prisma in drei Teilprismen - vor der Arbeit, Mittagspause, nach der Arbeit - aufgeteilt werden<br />
(vgl. HÄGERSTRAND 1970b, 20).<br />
Abbildung 2.1 Raum-Zeit-Prismen der Zeitgeographie<br />
Oben: potentielle Reichweite zu Fuß (a) <strong>und</strong> mit Auto (b); Unten:<br />
potentielle Reichweite zu Fuß (a) bzw. mit Auto (b) bei Lage<br />
Arbeitsplatz in maximalem Abstand, ganz rechts bei Lage näher<br />
am Wohnort (c: Wohnort, d: Arbeitsort); r = Distanz, t = Zeit<br />
Quelle: Hägerstrand 1970b, 20/21, zusammengefügt<br />
Das Raum-Zeit-Prisma ist für verschiedene Konstellationen von Verkehrssystemen (Busfahrpläne,<br />
Straßennetz), Landnutzungen (Standorte, Öffnungszeiten) <strong>und</strong> individuellen Transportressourcen<br />
simuliert worden (vgl. LENNTORP 1976).<br />
Kopplungsrestriktionen, im Aktivitätsansatz als „scheduling constraints“ bezeichnet (JONES ET<br />
AL. 1983, 33/34), berücksichtigen die Notwendigkeit zeitlicher <strong>und</strong> örtlicher „Bündelungen“ (HÄ-<br />
GERSTRAND 1970b, 22, Übersetzung aus dem Schwedischen). Hierunter werden Zusammentreffen<br />
von Personen verstanden, die aufgr<strong>und</strong> der Anforderungen von Produktion, Konsum <strong>und</strong> sozialen<br />
Bindungen erforderlich sind (vgl. ebd., 21). Die Kopplungsrestriktionen äußern sich dabei in den<br />
zeitlichen <strong>und</strong> räumlichen Bindungen der Aktivitäten. Beispielsweise können die Zusammentreffen,<br />
wie bei Schule oder Arbeit, durch St<strong>und</strong>enpläne zeitlich festgelegt sein oder, wie bei den Öff-<br />
7
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
nungszeiten eines Geschäfts, flexibler gehandhabt werden. Autofahrer besitzen generell eine grö-<br />
ßere Flexibilität, da sie nicht wie Nutzer des öffentlichen Verkehrs an feste Abfahrtszeiten <strong>und</strong><br />
–orte geb<strong>und</strong>en sind. Die Möglichkeiten der Telekommunikation können die Kopplungsrestriktio-<br />
nen abschwächen, indem sie von der „Tyrannei des Raumes“ (HÄGERSTRAND 1970b, 24, Überset-<br />
zung aus dem Schwedischen) befreien. Die Zeit bleibt jedoch begrenzender Faktor. Als besonders<br />
wichtigen Aspekt der Kopplungsrestriktionen werden im Aktivitätsansatz die Anforderungen des<br />
Haushalts an das Individuum betont. Sie sind eine wesentliche Bestimmungsgröße für die Aus-<br />
formung des individuellen Aktivitätsmusters. Die tägliche Routine des Haushalts wird umgekehrt<br />
durch die verpflichtenden Aktivitäten seiner Mitglieder bestimmt (vgl. JONES ET AL. 1983, 30/31).<br />
Für die Beschreibung der Autoritätsrestriktionen wird der Begriff der „Domäne“ (HÄGERSTRAND<br />
1970b, 25, Übersetzung aus dem Schwedischen, Hervorhebung im Original) eingeführt, der Orte<br />
mit einer beschränkten zeitlichen, sozialen <strong>und</strong> räumlichen Zugänglichkeit beschreibt. Diese wer-<br />
den von „Entscheidungsträgern“ (ebd., 26, Übersetzung aus dem Schwedischen) kontrolliert, zu<br />
denen sowohl staatliche Institutionen gehören, die beispielsweise über die Gesetzgebung die Öff-<br />
nungszeiten von Geschäften bestimmen, als auch private Personen, die die Nutzung ihres Gr<strong>und</strong>-<br />
stücks reglementieren. Die Domänen bilden Hierarchien, bei denen die höheren unter Umständen<br />
die Regeln <strong>und</strong> Grenzen der niedrigeren ändern können (vgl. ebd., 26).<br />
In Anlehnung an die genannten Restriktionen unterscheidet der Aktivitätsansatz „obligatory and<br />
discretionary activities“ (JONES ET AL. 1983, 30, Hervorhebung im Original), wobei die verpflichten-<br />
den Aktivitäten bei der Planung des Aktivitätsmusters Vorrang haben. Ebenfalls von Bedeutung für<br />
den Aktivitätsansatz ist das zeitgeographische Konzept der kontinuierlichen Existenz des Indivi-<br />
duums in Zeit <strong>und</strong> Raum (vgl. JONES ET AL. 1983, 266): „Jumps of nonexistence are not permitted“<br />
(HÄGERSTRAND 1970a, 10). Auch kann sich das Individuum in der Zeit nur vorwärts bewegen <strong>und</strong>,<br />
aufgr<strong>und</strong> seiner Unteilbarkeit, zu einem Zeitpunkt nur an einem Ort sein.<br />
Im Aktivitätsansatz wird die Durchführung einer Aktivität nicht nur als von außen bestimmt, son-<br />
dern in Anlehnung an den soziologischen Ansatz der ‚human activity patterns’ von CHAPIN<br />
(1974) auch als das Ergebnis einer Wahl verstanden. Diese wird von „roles and person charac-<br />
teristics“ sowie „motivations and thoughtways“ (CHAPIN 1974, 35) geprägt. Letztere ergeben sich<br />
aus individuellen Vorbedingungen, wie der Stellung im Haushalt oder dem Alter. Damit werden im<br />
Gegensatz zur Zeitgeographie menschliche Aktivitätsmuster als Ergebnis von Auswahlentschei-<br />
dungen <strong>und</strong> nicht als Folge von Restriktionen in Raum <strong>und</strong> Zeit betrachtet (vgl. FOX 1995, 107).<br />
Die Kombination dieses Ansatzes mit der Zeitgeographie führt zu einem vollständigeren Verständ-<br />
nis von Aktivitätsmustern im Sinne von „choice in the context of constraints“ (JONES ET AL. 1983,<br />
266).<br />
8
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Der Aktivitätsansatz gehört, wie auch die Zeitgeographie <strong>und</strong> der Ansatz CHAPINS (1974), zu den<br />
theoretischen Ansätzen der Aktionsraumforschung. Diese beschäftigt sich allgemein mit „der<br />
Beschreibung <strong>und</strong> Erklärung raumbezogenen Verhaltens von Personen oder Mengen von Perso-<br />
nen“ (DANGSCHAT ET AL. 1982, 4). Dabei ist, wie in den vorgestellten Ansätzen gesehen, die Be-<br />
schreibung ‚zeiträumlicher Tätigkeitsmuster’ zentral, das heißt „wer wann <strong>und</strong> wie oft welche Tä-<br />
tigkeiten wo ausübt“ (FRIEDRICHS 1990, 161). Die Handlungsziele werden dabei häufig mit den<br />
Daseinsgr<strong>und</strong>funktionen 4 gleichgesetzt (vgl. KUTTER 1972, 1; KLINGBEIL 1978, 63).<br />
Die Vielfalt der Ansätze unter dem ‚Dach’ der Aktionsraumforschung ist nur mangelhaft durch ein<br />
theoretisches Konzept verb<strong>und</strong>en (vgl. DANGSCHAT ET AL. 1982, 8). Dies zeigt sich auch im - je<br />
nach Forschungsinteresse unterschiedlichen - Verständnis des Begriffs Aktionsraum. Während<br />
einige in ihm ein „subset of all urban locations with which the individual has direct contact as the<br />
result of day-to-day activities“ (HORTON & REYNOLDS 1971, 37) sehen, beziehen andere neben<br />
dem räumlichen auch einen zeitlichen Aspekt mit ein, so dass von einem „Aggregat von einzelnen<br />
Tätigkeitsarten […], dessen Größe sich aus der gewählten zeitlichen <strong>und</strong> räumlichen Abgrenzung<br />
ergibt“ (KLINGBEIL 1978, 117), gesprochen wird. Auch das Aktivitätsmuster bei JONES ET AL. (1983)<br />
ist nach letzterer Definition ein Aktionsraum. Allgemein ist der Aktionsraum von dem Raum-Zeit-<br />
Prisma der Zeitgeographie zu unterscheiden, da nicht der potentielle Raum, sondern seine „selek-<br />
tive Benutzung“ (FRIEDRICHS 1977, 302, Hervorhebung im Original) betrachtet wird.<br />
In einer frühen Studie hat KUTTER (1972) die Aktionsraumforschung für die Verkehrsforschung<br />
weiter entwickelt. Auch er geht davon aus, dass Ortsveränderungen Tätigkeiten nachgeordnet<br />
sind. Weiterhin nimmt er an, dass Individuen entsprechend ihrer demographischen Merkmale<br />
a priori einer bestimmten verhaltenshomogenen Gruppe mit spezifischen Tätigkeitenmustern zu-<br />
geordnet werden können (vgl. KUTTER 1972, 28), die wiederum rollenspezifische Aktionsbereiche<br />
(= Aktionsräume) ausbilden (vgl. ebd., 128). Hier unterscheidet sich der Ansatz von dem auf das<br />
Individuum fokussierten Aktivitätsansatz. Auch spätere Mobilitätsuntersuchungen verstehen „We-<br />
geanzahl <strong>und</strong> Wegedistanzen sowie Wegezwecke … als die Produkte aktionsräumlicher Ent-<br />
scheidungen …“ (KOLLARITS 1996, 129).<br />
2.2.3 Einordnung in den Kontext der Mobilitätsforschung<br />
Der Aktivitätsansatz unterscheidet sich von den klassischen Ansätzen der Mobilitätsforschung vor<br />
allem durch das Verständnis von <strong>Alltagsmobilität</strong> als Teil eines komplexen Systems (vgl. JONES ET<br />
AL. 1983, 36-41). In traditionellen Ansätzen wird jede Bewegung als eigenständiges <strong>und</strong> isoliertes<br />
Ereignis ohne zeitlichen Bezug zu vorherigen oder späteren Fahrten betrachtet, weshalb sie auch<br />
als „trip-based approaches“ (ebd., 36) bezeichnet werden.<br />
4 Die Daseinsgr<strong>und</strong>funktionen wurden von der Münchner Schule der 1970er Jahre geprägt. Hierzu zählen die sieben<br />
Bedürfnisse Wohnen, Arbeiten, sich bilden, sich versorgen, sich erholen, verkehren <strong>und</strong> in Gemeinschaft leben (vgl.<br />
WERLEN 2000, 175/176).<br />
9
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
FOX (1995) gibt einen Überblick über die unterschiedlichen Anwendungen des Aktivitätsansatzes<br />
in der Verkehrsforschung. Diese reichen von <strong>Untersuchung</strong>en einzelner Bewegungen über Fahrt-<br />
ketten bis hin zu vollständigen Aktivitätsmustern, die unterschiedlich viele Einflussfaktoren des<br />
Verhaltens berücksichtigen. Aufgr<strong>und</strong> der Komplexität des Ansatzes werden in den meisten Stu-<br />
dien lediglich Teilaspekte ausgewählt.<br />
Auch in der angewandten Verkehrsplanung findet der Aktivitätsansatz zunehmend Verwendung.<br />
Einige schätzen jedoch seine Eignung für Planungs- <strong>und</strong> Prognosezwecke als gering ein, unter<br />
anderem aufgr<strong>und</strong> des großen Datenbedarfs, der mit hohen Kosten verb<strong>und</strong>en ist (vgl. KRANTZ<br />
1999, 17). JONES ET AL. (1983) sehen dieses Problem nicht: „Standard transportation study data<br />
sets contain sufficient information …“ (JONES ET AL. 1983, xv, Hervorhebung im Original).<br />
2.2.4 Begriffsmodell der <strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Mit Hilfe des Aktivitätsansatzes kann ein ‚Begriffsmodell der <strong>Alltagsmobilität</strong>’ entwickelt werden<br />
(vgl. VILHELMSON 1997a, 18/19; KRANTZ 1999, 18-22), das in Abbildung 2.2 dargestellt wird.<br />
Ressourcen<br />
Abbildung 2.2 Begriffsmodell der <strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Quelle: KRANTZ 1999, 19, übersetzte Darstellung<br />
Das die <strong>Alltagsmobilität</strong> maßgeblich bestimmende Aktivitätsmuster wird durch das Wechselspiel<br />
zwischen individuellen Voraussetzungen <strong>und</strong> strukturellen Bedingungen der Umgebung geprägt.<br />
Umgekehrt formt es diese auch mit. Zu den individuellen Voraussetzungen zählen Werte <strong>und</strong><br />
Einstellungen, die die Wahl der Aktivität, aber auch das Verhältnis zur Mobilität an sich beeinflus-<br />
sen. <strong>Eine</strong> weitere individuelle Voraussetzung sind die vorhandenen Ressourcen. Diese äußern<br />
sich in Form ökonomischer Faktoren, wie der Verfügbarkeit eines Autos, oder in dem Zugang zu<br />
einem gut ausgebauten öffentlichen Verkehr. Ein Mangel an Ressourcen kann als Restriktion ver-<br />
standen werden. Weitere individuelle Restriktionen wurden im Rahmen der Zeitgeographie be-<br />
reits erläutert (vgl. Kapitel 2.2.2).<br />
Werte,<br />
Einstellungen<br />
Individuum<br />
Restriktionen<br />
Aktivitätsmuster<br />
(wo, was, wann)<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Umgebung<br />
•Soziale Struktur<br />
•<strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
•Verkehrssystem <strong>und</strong><br />
Infrastruktur<br />
10
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Die Umgebung wird in die drei Elemente soziale Struktur, <strong>Siedlungsstruktur</strong> sowie Verkehrssystem<br />
<strong>und</strong> Infrastruktur unterteilt. Die Wirkung der sozialen Struktur kann auf verschiedenen Ebenen<br />
betrachtet werden. Die gesamtgesellschaftliche Mobilität wird über die Alters- <strong>und</strong> Erwerbsstruktur<br />
beeinflusst, die individuelle, wie beschrieben, über Kopplungs- <strong>und</strong> Autoritätsrestriktionen. Die<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong>, mit der Verkehrssystem <strong>und</strong> Infrastruktur eng verb<strong>und</strong>en sind, ergibt sich<br />
aus der Lokalisierung von Aktivitäts- <strong>und</strong> Wohnorten. Darüber werden die für die Aktivitätsausfüh-<br />
rung zurückzulegenden Distanzen sowie der erforderliche Zeitaufwand <strong>und</strong> gegebenenfalls das<br />
Transportmittel bestimmt.<br />
Die <strong>Siedlungsstruktur</strong> soll hier als ein Einflusskomplex der <strong>Alltagsmobilität</strong> herausgegriffen <strong>und</strong> ihr<br />
Einfluss theoretisch <strong>und</strong> analytisch näher betrachtet werden. Dabei spielen die anderen genannten<br />
Faktoren jedoch ebenfalls eine Rolle. <strong>Eine</strong> strikte Trennung ist weder möglich noch anzustreben.<br />
2.3 <strong>Alltagsmobilität</strong> <strong>und</strong> <strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
2.3.1 Erreichbarkeit als zentraler Faktor<br />
Ein gr<strong>und</strong>legendes Konzept bei der Erforschung des Zusammenhangs zwischen <strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
<strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> ist Erreichbarkeit. Unter ihr werden die „Möglichkeiten, unterschiedliche Akti-<br />
vitätsangebote von einem bestimmten Startpunkt aus mit Hilfe unterschiedlicher Transportmittel zu<br />
erreichen“ (HAGSON 1997, 310, Übersetzung aus dem Schwedischen) verstanden. Damit sind ihre<br />
wesentlichen Charakteristika Abstand <strong>und</strong> Zeit sowie die aufzuwendenden Kosten, um den Ort zu<br />
erreichen (vgl. NÆSS 1996, 25). Folglich wird sie durch die Siedlungs- <strong>und</strong> Verkehrsstruktur sowie<br />
die Lokalisierung von Aktivitäts- <strong>und</strong> Wohnorten bestimmt (vgl. HAGSON 1997, 310). Aber auch<br />
Mobilitätsressourcen wie die Verfügbarkeit eines Autos <strong>und</strong> zeitgeographische Restriktionen spie-<br />
len eine wichtige Rolle. Erreichbarkeit ist generell eine potentielle Eigenschaft.<br />
Es wird angenommen, dass bei Problemen der Erreichbarkeit entweder auf die Ausführung ein-<br />
zelner Aktivitäten verzichtet, beziehungsweise ihre Intensität reduziert (Restriktionshypothese)<br />
oder der Zeit-Kosten-Aufwand der Aktivitäten durch entsprechende Maßnahmen verringert wird<br />
(Kompensationshypothese). <strong>Eine</strong> weitere Möglichkeit ist, die Aktivitäten durch andere zu ersetzen<br />
(Verlagerungshypothese) (vgl. FRIEDRICHS 1977, 314).<br />
2.3.2 Entwicklung der <strong>Alltagsmobilität</strong> in einem siedlungsstrukturellen Kontext<br />
Die rasante Erhöhung der zurückgelegten Distanzen <strong>und</strong> damit der gesamten Mobilität nach dem<br />
zweiten Weltkrieg wurde bereits angesprochen. Mit ihr haben sich auch die Bedingungen der Er-<br />
reichbarkeit verändert. Voraussetzung für diese Entwicklung waren verkehrstechnische Innovatio-<br />
nen wie Eisenbahn, Fahrrad <strong>und</strong> Auto sowie die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Durch sie<br />
kam es zu einem bis heute andauernden Prozess, der aus Wechselwirkungen zwischen „drei sich<br />
gegenseitig speisenden Quellen“ (HOLZ-RAU 1997, 13) besteht. Zu diesen sind durch schnellere<br />
11
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
<strong>und</strong> günstigere Fortbewegungsmöglichkeiten sinkende Raumwiderstände, die Veränderung der<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> sowie neue Handlungsmuster von Individuen <strong>und</strong> Unternehmen zu zählen.<br />
Die Durchsetzung des Autos als individuellem Verkehrsmittel, die nach dem zweiten Weltkrieg<br />
durch den steigenden Wohlstand <strong>und</strong> den damit einhergehenden Ausbau der Straßenverkehrs-<br />
infrastruktur einsetzte, ermöglichte eine Massenmotorisierung. Als Folge der neuen Fortbewe-<br />
gungsmöglichkeiten <strong>und</strong> damit der Veränderungen der Erreichbarkeit von Orten begann ab den<br />
1960er Jahren die Wanderung der Menschen an den Rand der Städte in weniger dicht bebaute<br />
Gebiete (vgl. Kapitel 3.2.2). Der Wohnsuburbanisierung folgten Industrie <strong>und</strong> Dienstleistungen.<br />
Ebenfalls ab den 1960er Jahren kam es in Schweden wie auch in anderen Industrieländern zu<br />
einer Konzentration der Versorgungsinfrastruktur in weniger <strong>und</strong> größeren Einrichtungen (vgl.<br />
LÖFFLER 2004; JOHANSSON, MARELL & WESTIN 2000, 24/25). Hierdurch wurden für viele Menschen<br />
die Abstände zu Aktivitätsstandorten erhöht. Gleiches gilt für andere Nahversorgungseinrichtun-<br />
gen wie Post oder Schulen sowie Freizeiteinrichtungen.<br />
Damit können zwei sich gegenseitig bedingende Prozesse ausgemacht werden: Auf der einen<br />
Seite haben die Individuen freiwillig ihre aktionsräumlichen Reichweiten vergrößert <strong>und</strong> damit eine<br />
höhere Mobilität akzeptiert, auf der anderen Seite wurde durch strukturelle Veränderungen eine<br />
höhere Mobilität erzwungen. Mit anderen Worten ist die ‚individuelle Erreichbarkeit’, gemessen in<br />
Mobilitätsressourcen, gestiegen, während die ‚siedlungsstrukturelle Erreichbarkeit’ durch den An-<br />
stieg der Distanzen abgenommen hat. Dabei ist es nicht möglich, eine eindeutige chronologische<br />
Reihenfolge auszumachen, da Mobilität sowohl Motor als auch Ergebnis der Siedlungsentwicklung<br />
ist (vgl. HAUTZINGER, KESSEL & BAUR 1980, 61).<br />
Durch die zusätzlichen Anreize der veränderten Raumstruktur entsteht wiederum sek<strong>und</strong>är indu-<br />
zierter Verkehr (vgl. SCHMITZ 1994, 54). Daher wird auch von einem „spiralförmigen Prozess“<br />
(VILHELMSON 1990, 2, Übersetzung aus dem Schwedischen) sowie in Anspielung auf die vielfälti-<br />
gen Rückkopplungen von einem „magische[n] Dreieck von Gesellschaft/Wirtschaft, Raum <strong>und</strong><br />
Verkehr“ (SCHMITZ 1994, 50) gesprochen. Soziale <strong>und</strong> räumliche Strukturen bilden in ihm eine<br />
Einheit (vgl. HOLZ-RAU 1997, 26).<br />
Wie aus der Beschreibung deutlich wird, haben die verbesserten Möglichkeiten der Distanzüber-<br />
windung nicht zu einer Reduzierung der für die Mobilität verwendeten Zeit geführt. Der Zeitgewinn<br />
wurde vielmehr für die Erhöhung der Aktionsradien genutzt (vgl. VILHELMSON 1990, 32). Dieses<br />
Phänomen versucht die These der konstanten Reisezeit zu erklären. Sie konstatiert eine sowohl<br />
historische als auch soziale <strong>und</strong> geographische Tendenz zur Stabilität des täglichen Zeitrahmens<br />
für Mobilität bei 80 Minuten. 5 Durch die schnelleren Transportmöglichkeiten wird die zeitliche Er-<br />
5 Als Erklärung werden sowohl biologische Gründe als auch der mit zunehmendem Zeitaufwand abnehmende Grenznutzen<br />
angeführt. Allerdings ist die These nicht unumstritten. Bei Autobesitzern wird eine Zeitzunahme festgestellt, die<br />
sich vor allem bei der Entwicklung der Reisezeit der Älteren zeigt. Da jedoch nach wie vor ein großer Teil der Reisezeit<br />
auf andere Verkehrsmittel entfällt, behält die These auf einem aggregierten Niveau ihre Gültigkeit (vgl. VILHELMSON<br />
1990, 31-35).<br />
12
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
reichbarkeit von Aktivitätsstandorten immer bedeutsamer, die Überwindung der Distanz ist nicht<br />
mehr das vorrangige Problem. Das in der räumlichen Dimension vergrößerte Raum-Zeit-Prisma<br />
kann durch zeitliche Restriktionen immer weniger ausgenutzt werden (vgl. KAGERMEIER 1997a,<br />
25), während früher vor allem aus distanzbedingten Gründen Orte außerhalb seiner Grenzen la-<br />
gen.<br />
Die erwähnten, ebenfalls die Mobilitätsentwicklung beeinflussenden <strong>und</strong> von ihr beeinflussten<br />
neuen Handlungsmuster sollen unter dem Stichwort ‚sozialer Wandel’ kurz angesprochen werden,<br />
um den Prozess vollständig zu erfassen. Der soziale Wandel trägt durch die Flexibilisierung von<br />
Arbeits- <strong>und</strong> Öffnungszeiten, einer geringeren Kontrolle sozialer Normen <strong>und</strong> mehr rollenspezifi-<br />
schen Freiheitsgraden zu einer Lockerung sozialer, zeitlicher <strong>und</strong> räumlicher Bindungen bei (vgl.<br />
KOLLARITS 1996, 122; VILHELMSON 1997a, 12; BECKMANN 2001, 231). Katalysator dieser Entwick-<br />
lung ist wiederum das Auto, da es neben der Vergrößerung der Reichweiten auch eine Individuali-<br />
sierung der Fortbewegung ermöglicht (vgl. VILHELMSON 1997a, 10; KAGERMEIER 1997a, 26). Im<br />
Mobilitätsverhalten setzt sich ein Zustand „geographischer Flexibilität“ durch (VILHELMSON 1990,<br />
51, Übersetzung aus dem Schwedischen). Dieser verdrängt allmählich das Stadium des „geogra-<br />
phischen Pendelns“ der Industrialisierungsphase, das zuvor die „geographische Stabilität“ (ebd.,<br />
51, Übersetzung aus dem Schwedischen) der vorindustriellen Gesellschaft ersetzt hat.<br />
Bei allen Anzeichen einer sehr hohen Mobilität ist jedoch zu beachten, dass ein kleiner Bevölke-<br />
rungsanteil einen großen Teil des gesamten Verkehrsaufwands 6 verursacht. Nur ein Zehntel der<br />
Bevölkerung legt mehr als 100 Kilometer pro Tag zurück (vgl. HOLZ-RAU 1997, 75; VILHELMSON<br />
1990, 44/45). Die Mehrzahl aller Wanderungen, gleichgültig ob zirkulärer Art oder mit der Folge<br />
eines Wohnortwechsels, findet über kurze Distanzen statt (vgl. BÄHR 1997, 291).<br />
Die Wirkung der Informations- <strong>und</strong> Telekommunikationstechnik auf die Mobilitäts- <strong>und</strong> Siedlungs-<br />
entwicklung wird immer wieder diskutiert. Es ist offen, ob sie zu mehr oder weniger Wegen führt.<br />
Auf der einen Seite können durch Heimarbeit Fahrten eingespart werden, auf der anderen Seite<br />
kann es durch eine weitere Erhöhung der Flexibilität sowie peripherere Wohnstandorte zu einem<br />
weiteren Anstieg von Verkehrsleistungen <strong>und</strong> dabei besonders des motorisierten Individualver-<br />
kehrs kommen (vgl. SCHEELE & SÄFVESTAD 1995; KAGERMEIER 1997a, 28; KOLLARITS 1996, 144;<br />
BJURSTRÖM 2002, 74).<br />
Die Erforschung des Zusammenhangs zwischen <strong>Siedlungsstruktur</strong> <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> ist gerade<br />
wegen der zahlreichen <strong>und</strong> ständigen Veränderungen <strong>und</strong> Wechselwirkungen von großer Bedeu-<br />
tung. Nicht zuletzt, um durch ein besseres Verständnis ihren negativen Folgen entgegenzuwirken,<br />
ist eine konkrete Benennung der Einflussfaktoren <strong>und</strong> Wechselwirkungen notwendig. <strong>Eine</strong> Vielzahl<br />
6 Unter dem Verkehrsaufwand wird die Summe der in einem bestimmten Zeitintervall von allen Bewohnern einer geographischen<br />
Einheit zurückgelegten Entfernungen verstanden (vgl. HOLZ-RAU 1997, 11).<br />
13
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
von Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen beschäftigt sich daher mit diesem Thema. Dabei<br />
herrscht sowohl über Höhe <strong>und</strong> Art des Einflusses der <strong>Siedlungsstruktur</strong> auf die Mobilität als auch<br />
über mögliche Maßnahmen zur Reduzierung Uneinigkeit (vgl. NÆSS 1996, 47). Von einigen wird<br />
ein Zusammenhang schlichtweg verneint. Sie führen die regionalen Variationen der Mobilität nur<br />
auf soziale Unterschiede zurück. Andere sehen ein Konglomerat sehr vieler Faktoren sowohl sied-<br />
lungsstruktureller als auch sozioökonomischer <strong>und</strong> –demographischer Art als wahrscheinliche<br />
Ursache für die Ausprägung der Mobilität. Wiederum andere übertragen in deterministischer Art<br />
der <strong>Siedlungsstruktur</strong> die Verantwortung für unterschiedliche Ausprägungen der Mobilität. Die<br />
‚Raumvergessenheit’ wird dabei den Wirtschaftswissenschaftlern vorgeworfen, während die<br />
‚Raumversessenen’ 7 eher unter den Stadtplanern vermutet werden (vgl. ebd., 41).<br />
Bevor exemplarisch auf einige Studien <strong>und</strong> die Diskussion über sinnvolle Maßnahmen eingegan-<br />
gen wird, werden zunächst die ‚Nebenwirkungen’ der Entwicklung der <strong>Alltagsmobilität</strong> diskutiert.<br />
2.3.3 Folgen <strong>und</strong> Probleme der Entwicklung<br />
Wohlfahrt oder Zwangsmobilität?<br />
Die Zunahme von Mobilität wird häufig mit Wohlfahrt <strong>und</strong> Fortschritt gleichgesetzt, so dass sie<br />
eine gr<strong>und</strong>sätzlich positive Bewertung erfährt (vgl. BECKMANN 2001, 229; KAGERMEIER 1997a, 5;<br />
HAUTZINGER, KESSEL & BAUR 1980, 61). Diese Auffassung ist auch Gr<strong>und</strong>lage des klassischen<br />
Ressourcenmodells, das die schwedische Wohlfahrtspolitik der Nachkriegszeit wesentlich beein-<br />
flusst hat. In ihr wird eine abnehmende oder stagnierende Mobilität als Bedrohung der Wohlfahrt<br />
empf<strong>und</strong>en. 8<br />
Bei dieser Sichtweise wird übersehen, dass Mobilität auch durch „beschränkte Teilnahme-, Teil-<br />
habe- <strong>und</strong> Austauschmöglichkeiten in der Nähe von Wohn- <strong>und</strong> anderen Haupttätigkeitenstandor-<br />
ten“ (BECKMANN 2001, 229) erzwungen sein kann. Die Zunahme von Mobilität ist dann nicht mehr<br />
frei gewählt, sondern sie stellt vielmehr einen Indikator „für Zwänge zu Ortsveränderungen dar“<br />
(BECKMANN 2001, 230, Hervorhebung im Original). <strong>Eine</strong> „Mobilitätsfalle“ (MATTISSON, LUNDIN &<br />
VILHELMSON 1987, 2, Übersetzung aus dem Schwedischen) kann beispielsweise durch siedlungs-<br />
strukturelle Entwicklungen ausgelöst werden, aber auch durch einen Ressourcenmangel sowie<br />
sonstige Restriktionen.<br />
Die Bedeutung des Autos für die Bewältigung des Alltags verdeutlicht ein Beispiel. Müssten alle<br />
Bewegungen, die im Durchschnitt in Schweden von einer Person an einem Tag erledigt werden,<br />
plötzlich ohne die Verfügbarkeit motorbetriebener Fahrzeuge durchgeführt werden, so bräuchte<br />
7 Die Bezeichnungen Raumvergessenheit <strong>und</strong> Raumversessenheit beziehen sich auf den in der Sozialgeographie thematisierten<br />
Gegensatz zwischen Gesellschafts- <strong>und</strong> Raumwissenschaften (vgl. WERLEN 2000, 12).<br />
8 Das Ressourcenmodell definiert die Wohlfahrt eines Individuums über die ihm zur Verfügung stehenden materiellen<br />
<strong>und</strong> persönlichen Ressourcen. Das Ziel von Wohlfahrtspolitik ist es, diese Ressourcen zu stärken. Mobilität wird dabei<br />
als zentral angesehen, da sie die ökonomischen <strong>und</strong> sozialen Handlungsmöglichkeiten erhöht (vgl. VILHELMSON 1990,<br />
54-56).<br />
14
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
man zu Fuß mindestens zehn St<strong>und</strong>en <strong>und</strong> mit dem Fahrrad vier St<strong>und</strong>en, um diese Orte zu errei-<br />
chen, ohne dabei vor Ort eine Erledigung ausgeführt zu haben (vgl. VILHELMSON 1997a, 1).<br />
Über das tatsächliche Ausmaß einer strukturellen „Zwangs(auto)mobilität“ (BAHRENBERG & ALBERS<br />
1999, 15, Hervorhebung im Original) herrscht jedoch Uneinigkeit, denn „die tatsächlichen Wege-<br />
längen im Verkehr sind heute in der Regel größer als die kleinstmögliche Distanz zur nachgefrag-<br />
ten Aktivitätsgelegenheit“ (SCHMITZ 1994, 55). Dieses Phänomen wird in der amerikanischen Lite-<br />
ratur seit den 1980er Jahren unter den Stichworten ‚wasteful commuting’ <strong>und</strong> ‚excess com-<br />
muting’ vor allem für Fahrten zur Arbeit untersucht (vgl. u. a. HAMILTON 1982; GIULIANO & SMALL<br />
1993; für eine Übersicht VILHELMSON 2000, 8-10). Hierbei wird das maximale Einsparpotential er-<br />
rechnet, das unter Berücksichtigung der vorhandenen <strong>Siedlungsstruktur</strong> bei einer distanzminimie-<br />
renden Anordnung von Arbeit <strong>und</strong> Wohnen für jedes Individuum einer Stadt erreicht würde. Dieses<br />
Potential ist ein Maß für die Höhe des ‚excess commuting’. Der Anteil überflüssiger Fahrten<br />
schwankt zwischen 70% <strong>und</strong> 90%, bei komplexeren Modellen mit realistischeren Annahmen sinkt<br />
er auf 40% bis 70%.<br />
Bei dem Versuch, für die Veränderung der Verkehrsmittelanteile zwischen 1970 <strong>und</strong> 1987 in der<br />
Stadt Bremen den siedlungsstrukturell erzwungenen Anteil anhand der Zunahme der Pendler-<br />
distanzen zu bestimmen, konnten nur knapp 14% der Wechsel raumstrukturell begründet werden,<br />
während 86% freiwillig gewählt waren (vgl. BAHRENBERG & ALBERS 1999; BAHRENBERG 1994). Die<br />
Wegelänge stellt jedoch ein sehr grobes Maß für den raumstrukturellen Einfluss dar (vgl. KOLLA-<br />
RITS 1996, 126).<br />
Von gr<strong>und</strong>legender Bedeutung erscheint in diesem Zusammenhang die Frage, ob die Menschen<br />
ihre Distanzen überhaupt minimieren wollen (vgl. VILHELMSON 2000, 8). Das Pendeln zur Arbeit<br />
kann zum Beispiel als psychologischer Puffer zwischen Arbeit <strong>und</strong> zu Hause erlebt werden. Oder<br />
aufgr<strong>und</strong> der schnellen Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt <strong>und</strong> den hohen Umzugskosten wird<br />
ein Wohnort gewählt, der einen großen Arbeitsmarkt erschließt. Dies führt besonders bei Doppel-<br />
verdienern dazu, dass nicht beide ihre Distanzen minimieren können (vgl. GIULIANO & SMALL 1993,<br />
1498/1499). Auch soziale Bindungen, Eigentum <strong>und</strong> eingeschränkte Wahlmöglichkeiten auf dem<br />
Wohnungsmarkt sind wichtige Faktoren (vgl. SCHMITZ 1995, 118). Weitere Gründe für das ‚excess<br />
commuting’ werden in der Wertschätzung des Autofahrens an sich gesehen (vgl. Bahrenberg &<br />
Albers 1999, 16). 9 Auch das Landschaftserlebnis oder Radiohören während des Fahrens sowie<br />
das Bedürfnis nach Abwechslung bei der täglichen Fahrtstrecke werden genannt (vgl. HANDY,<br />
WESTON & MOKHTARIAN 2005, 191-198).<br />
9 Die hohe Wertschätzung des Autos ist in Kriterien wie Sicherheit, Bequemlichkeit, Möglichkeit zum Gütertransport,<br />
Witterungsschutz <strong>und</strong> der Selbststeuerbarkeit der Mobilität, sowie dem symbolischen Wert des Verkehrsmittels begründet<br />
(vgl. BAHRENBERG & ALBERS 1999, 16).<br />
15
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Zwangsmobilität kann auch von Seiten der Aktivitätsausführung betrachtet werden (vgl. VILHELM-<br />
SON 1997a, 79-87). Zeitgeographische Restriktionen erfordern häufig eine räumliche <strong>und</strong>/oder<br />
zeitliche Anwesenheit des Individuums zur Ausführung der Aktivität. Obwohl der Anteil der flexi-<br />
blen Fahrten, das heißt solchen, die frei von räumlichen <strong>und</strong> zeitlichen Zwängen sind, bei den 20-<br />
bis 64-jährigen zwischen 1978 bis 1985 zugenommen hat, ist die Mobilität nicht gesunken. Auch<br />
dies gibt einen Hinweis darauf, dass die Zunahme der <strong>Alltagsmobilität</strong> nicht unbedingt als Zwang<br />
empf<strong>und</strong>en wird. Sie ist vielmehr ein bedeutender Aspekt der individuellen Wohlfahrt.<br />
Allgemeinwohl versus individuelle Wohlfahrt<br />
Der individuellen Wohlfahrt steht die gesamtgesellschaftliche gegenüber, für die drei wesentliche<br />
Kritikpunkte gesehen werden (vgl. HAUTZINGER, KESSEL & BAUR 1980, 61). Die Konsumkritik<br />
wendet sich dem besprochenen Problem der Schaffung eines Mobilitätszwangs durch die Anpas-<br />
sung der Lebensformen an die hohe Mobilität zu. Diese Entwicklung führt nach der Sozialkritik zu<br />
wachsenden Disparitäten bei der regionalen <strong>und</strong> sozialen Verteilung von Mobilitätschancen. Als<br />
dritten Kritikpunkt thematisiert die Umweltkritik die ökologische Belastung in Form von Lärm, Ab-<br />
gasen, Landschaftsverbrauch <strong>und</strong> –versiegelung (vgl. auch KAGERMEIER 1997a, 7-10). In jüngerer<br />
Zeit werden auch die ges<strong>und</strong>heitlichen Auswirkungen auf die Autofahrer durch mangelnde körper-<br />
liche Bewegung beleuchtet (vgl. HANDY et al., 2002). Desweiteren entstehen durch Staus enorme<br />
volkswirtschaftliche Schäden, im dünn besiedelten Schweden allerdings nur in der Region Stock-<br />
holm <strong>und</strong> bedingt in Göteborg. Schließlich nehmen insbesondere in den Stadtregionen disperse<br />
Verkehrsverflechtungen zu, was sich auf die Konkurrenzkraft des ohnehin durch die hohe Autover-<br />
fügbarkeit <strong>und</strong> die Lockerung der Arbeitszeiten geschwächten öffentlichen Verkehrs auswirkt (vgl.<br />
u. a. SCHMITZ 1995, 118). Dies trifft wiederum diejenigen, die mit der Mobilitätsentwicklung nicht<br />
Schritt halten können.<br />
Einschätzung <strong>und</strong> Bewertung der genannten Probleme sind ein politischer Prozess. Dieser unter-<br />
liegt aus wahltaktischen Gründen immer einer Abwägung zwischen den Interessen einzelner Wäh-<br />
lergruppen <strong>und</strong> utilitaristischen Zielen (vgl. NÆSS 1996, 14). Der politische Zwiespalt zeigt sich<br />
auch in der gleichzeitigen Gültigkeit der teilweise gegensätzlichen Maximen ‚Schaffung eines<br />
nachhaltigen Verkehrssystems’ <strong>und</strong> ‚Garantie einer hohen individuellen Mobilität’ (vgl. KRANTZ<br />
1999, 154).<br />
2.3.4 Wissenschaftliche Erforschung <strong>und</strong> Diskussion<br />
Bei der Erforschung des Zusammenhangs zwischen <strong>Siedlungsstruktur</strong> <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> werden<br />
wie erwähnt verschiedene Variablen mit einbezogen <strong>und</strong> unterschiedlich komplexe Methoden<br />
verwendet. Sozioökonomische Faktoren wie das Einkommen sowohl des Haushalts als auch der<br />
einzelnen Person, der Besitz oder die Verfügbarkeit eines Autos, aber auch der Erwerbsstatus,<br />
sind wichtig für die Bestimmung von Ressourcen, Präferenzen <strong>und</strong> Restriktionen. Hinzu kommen<br />
demographische Merkmale wie Alter <strong>und</strong> Geschlecht. Neben diesen individuellen Charakteristika<br />
16
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
sind auch die kulturellen <strong>und</strong> politischen Bedingungen verschiedener Gesellschaften zu beachten,<br />
da sie ebenfalls das Mobilitätsverhalten prägen (vgl. NÆSS 1996, 36). Aufgr<strong>und</strong> des komplexen<br />
Wechselspiels ist eine multivariate Analyse immer einer bivariaten vorzuziehen, wenngleich die<br />
Ansprüche an Methode <strong>und</strong> Umfang der Arbeit steigen.<br />
Auch Anzahl <strong>und</strong> Art der siedlungsstrukturellen Variablen werden unterschiedlich gewählt. Zu den<br />
am häufigsten diskutierten Merkmalen zählen die Verteilung von Bevölkerung <strong>und</strong> Funktionen auf<br />
Innen- <strong>und</strong> Außenbereiche einer Stadt oder Region, die Bevölkerungsdichte, der Zustand des öf-<br />
fentlichen Verkehrs sowie die Einwohnergröße <strong>und</strong> die regionale Entwicklung (vgl. NÆSS 1996,<br />
55). Desweiteren sind die räumlichen Bezugsgrößen unterschiedlich. Während einige den Einfluss<br />
verschiedener Strukturen innerhalb einer Stadt betrachten, analysieren andere die Wirkung der<br />
großräumigen <strong>Siedlungsstruktur</strong>. Zu letzteren zählen sowohl Vergleiche zwischen Gemeindetypen<br />
innerhalb einer Stadtregion als auch zwischen größeren regionalen Einheiten.<br />
Im Folgenden werden die Ergebnisse einer Auswahl deutscher, schwedischer <strong>und</strong> internationaler<br />
Studien sowie ihre jeweiligen Beiträge zu der Debatte über Einflussmöglichkeiten auf die Mobili-<br />
tätsentwicklung nach ihrem geographischen Bezug geordnet vorgestellt. Darauf aufbauend erfolgt<br />
eine zusammenfassende Bewertung der unterschiedlichen Maßnahmenvorschläge. Überblicke zu<br />
weiteren Studien finden sich unter anderem bei HANDY (1996), BREHENY (1995, 82-86), HESSE<br />
(2000), DIELEMAN, DIJST & BURGHOUWT (2002, 508-510), NÆSS (1996, 45-66) <strong>und</strong> VILHELMSON<br />
(2000, 7-10).<br />
Die vorgestellten Studien verfolgen sowohl disaggregierte als auch aggregierte Ansätze. Erstere<br />
betrachten Mobilität wie der Aktivitätsansatz aus einem verhaltenstheoretischen, auf das Indivi-<br />
duum oder den Haushalt bezogenen Blickwinkel. Aggregierte oder makroanalytische Untersu-<br />
chungen arbeiten dagegen mit einer systemorientierten Perspektive, bei der Individualdaten für<br />
verschiedene räumliche Einheiten oder Bevölkerungsgruppen zusammengefasst werden (vgl.<br />
BÄHR 1997, 277; HANDY 1996, 152/153). Aggregierte Ansätze sind quantitativ ausgerichtet, dis-<br />
aggregierte dagegen häufig qualitativ.<br />
Vergleich zwischen Städten<br />
In ihrer häufig zitierten Arbeit vergleichen NEWMAN & KENWORTHY (1989) 32 größere Städte in<br />
Nordamerika, Australien, Europa <strong>und</strong> Asien hinsichtlich des Benzinverbrauchs pro Kopf <strong>und</strong> stel-<br />
len einen starken negativen Zusammenhang zwischen Energieverbrauch <strong>und</strong> Bevölkerungsdichte<br />
fest (vgl. Abbildung 2.3). Dieser bleibt auch unter Berücksichtigung unterschiedlicher Benzinpreise<br />
<strong>und</strong> Einkommensniveaus bestehen. Daneben wirken ein gut ausgebautes Nahverkehrssystem<br />
sowie ein hoher Bevölkerungsanteil in innenstädtischen Bereichen ebenfalls in Richtung eines<br />
geringeren Energieverbrauchs.<br />
NÆSS (1996, 75-108) hat für 22 Städte in Norwegen, Schweden <strong>und</strong> Dänemark den gleichen ne-<br />
gativen Zusammenhang zwischen Bevölkerungsdichte <strong>und</strong> Benzinverkauf festgestellt. Er hat an-<br />
17
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
ders als NEWMAN & KENWORTHY (1989) eine multivariate Regressionsanalyse durchgeführt, in der<br />
er die Höhe der Einflüsse abwägt. Während eine hohe Bevölkerungsdichte <strong>und</strong> die Konzentration<br />
der Bewohner im Zentrum senkend wirken, steigert ein hoher Anteil Angestellter in der Industrie,<br />
bedingt durch die Lokalisierung der Arbeitsplätze an den Rändern der Städte, den Energie-<br />
verbrauch. Auch das Einkommen hat Einfluss, jedoch nicht so stark wie die siedlungsstrukturellen<br />
Merkmale. Im Gegensatz zu NEWMAN & KENWORTHY (1989) sieht NÆSS (1996, 97) keinen bedeu-<br />
tenden Zusammenhang mit der Qualität des öffentlichen Verkehrs.<br />
Auch bei seiner <strong>Untersuchung</strong> von 97 Städten in<br />
Schweden stellt er den negativen Zusammenhang<br />
zwischen Dichte <strong>und</strong> Energieverbrauch als wesent-<br />
lich heraus (vgl. NÆSS 1996, 109-126). Hinzu kom-<br />
men der Besitz eines Autos <strong>und</strong> wiederum der Kon-<br />
zentrationsgrad der Bevölkerung im Zentrum. Auch<br />
das Einkommen spielt indirekt über den Autobesitz<br />
eine Rolle. Insgesamt erklärt das Regressionsmo-<br />
dell jedoch nur 38% der erkennbaren Unterschiede<br />
im Energieverbrauch der 97 Städte. Auf der größe-<br />
ren geographischen Skala der 15 schwedischen<br />
Pendlerregionen kehrt sich die Wirkung der Kon-<br />
zentration der Bevölkerung um <strong>und</strong> die dezentrale<br />
Konzentration der Bevölkerung ist energiesparender<br />
(vgl. ebd., 126-147).<br />
Aus ihren Erkenntnissen heraus plädieren NEWMAN<br />
& KENWORTHY (1989, 33) für eine Verdichtung der<br />
Bebauung sowie einen Ausbau des öffentlichen<br />
Verkehrs bei einer gleichzeitigen Einschränkung des<br />
motorisierten Individualverkehrs. Ihre Studie wird jedoch auch stark kritisiert. Unter anderem wird<br />
die einseitige Fokussierung auf die Minimierung des Benzinverbrauchs als Entwicklungsziel be-<br />
mängelt sowie die Wirkungskraft eines Ausbaus des öffentlichen Verkehrs angezweifelt (vgl.<br />
GORDON & RICHARDSON 1989). Anstatt dessen werden marktwirtschaftliche Prozesse befürwortet,<br />
in denen die Allokation der Ressourcen Energie <strong>und</strong> Land an der Wohlfahrtsmaximierung ausge-<br />
richtet wird. In der eigenständigen Entwicklung polyzentrischer Stadtregionen wird eine ‚natürliche’<br />
Entwicklung hin zu einer Abnahme des Energieverbrauchs gesehen. Von wissenschaftlicher Seite<br />
wird die zu geringe Anzahl Variablen beanstandet (vgl. NÆSS 1996, 51). NÆSS (1996, 297) befür-<br />
wortet bis auf den öffentlichen Verkehr die Vorschläge von NEWMAN & KENWORTHY (1989) <strong>und</strong><br />
ergänzt sie zusätzlich mit Verbesserungen in der Fahrzeugtechnik.<br />
18<br />
Abbildung 2.3 Zusammenhang zwischen Benzinverbrauch<br />
pro Kopf <strong>und</strong> Bevölkerungsdichte in Städten<br />
weltweit<br />
Quelle: NEWMAN & KENWORTHY 1989, 31
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
BREHENY (1995) schätzt die Möglichkeiten siedlungsstruktureller Maßnahmen als gering ein. <strong>Eine</strong><br />
Anpassung der Struktur aller Gemeinden an diejenige mit dem niedrigsten Verbrauch hält er für<br />
unrealistisch, wenngleich er für die theoretische Angleichung der britischen Städte eine Energie-<br />
einsparung von 35% berechnet. Gleichzeitig beziffert er den Einfluss der Dezentralisierungspro-<br />
zesse auf die Zunahme des Energieverbrauchs zwischen 1961 <strong>und</strong> 1991 mit einem Anteil von nur<br />
2,5%. Neben der Weiterentwicklung der Fahrzeugtechnik plädiert er für die Beeinflussung des<br />
Fahrverhaltens auch über fiskalische Maßnahmen, um den Energieverbrauch zu senken. Dieser<br />
Ansicht schließt sich VILHELMSON (2000) an. Für ihn ist darüber hinaus der Ausbau des öffentli-<br />
chen Nahverkehrs ein wichtiger Aspekt. Dagegen glaubt er nicht an eine zwangsläufige Abnahme<br />
der Mobilität durch die nachträgliche Konzentration der Bebauung (vgl. VILHELMSON 2000, 41). 10<br />
DIELEMAN, DIJST & BURGHOUWT (2002) berücksichtigen wie NÆSS (1996) in ihrer Analyse unter-<br />
schiedlicher niederländischer Stadttypen die Wirkung von haushalts- <strong>und</strong> personenbezogenen<br />
sowie siedlungsstrukturellen Merkmalen mit Hilfe multivariater Verfahren. Sie bestätigen, dass<br />
beide Einflusskomplexe eine deutliche Wirkung auf die Mobilität von Personen haben, wobei ihr<br />
jeweiliger Anteil je nach Mobilitätsmerkmal verschieden ist. Vor allem die Verfügbarkeit eines Au-<br />
tos ist ein wichtiges sozioökonomisches Merkmal für eine hohe Mobilität. Hingegen reduzieren die<br />
siedlungsstrukturellen Faktoren Dichte, Nutzungsmischung <strong>und</strong> ein gutes Nahverkehrsangebot die<br />
Autonutzung. Es wird konstatiert, dass Investitionen in den öffentlichen Verkehr eher das Fahrrad<br />
als das Auto kompensieren. Daher wird gefordert, auf kurzen Strecken anstelle des öffentlichen<br />
Verkehrs das Fahrrad zu fördern (vgl. DIELEMAN, DIJST & BURGHOUWT 2002, 524).<br />
KAGERMEIER (1997a/b) kommt bei der <strong>Untersuchung</strong> siedlungsstruktureller Gemeindetypen 11 im<br />
Verflechtungsraum München zu dem Schluss, dass in Stadtregionen neben der Größe auch der<br />
Grad der Binnenorientierung sowie die Entfernung der Gemeinde zur Kernstadt für das gemeinde-<br />
spezifische Mobilitätsaufkommen von Bedeutung sind. Ähnliche Ergebnisse stellt MOTZKUS (2001)<br />
für das Rhein-Main Gebiet vor, wobei er besonders den positiven Effekt einer polyzentralen Re-<br />
gion sowie einer gleichmäßigen Mischung von Wohnen <strong>und</strong> Arbeiten betont. Sowohl er als auch<br />
KAGERMEIER (1997a/b) unterstützen wie NÆSS (1996) ein Konzept der dezentralen Konzentration<br />
für großstädtische Pendlerräume, bei dem insbesondere Mittelzentren in genügender Entfernung<br />
zur Kernstadt ausgebaut werden sollen. Auch KOLLARITS (1996) unterstützt auf Gr<strong>und</strong>lage einer<br />
Analyse der Stadtregion Salzburg die dezentrale Konzentration der Bevölkerung in der Stadtre-<br />
gion, hält allerdings zusätzliche Maßnahmen für erforderlich.<br />
<strong>Untersuchung</strong> innerstädtischer Strukturen<br />
BJURSTRÖM (2002) erstellt für den Zeitraum 1996 bis 2000 für 45 schwedische Städte einen Ver-<br />
gleich innerstädtischer Strukturen <strong>und</strong> ihrer Wirkung auf die Mobilität. Als siedlungsstrukturelle<br />
10<br />
Für schwedische Dichtorte, eingeteilt in fünf Größenklassen (vgl. VILHELMSON 2000, 20-23), wird die Mobilität der 20bis<br />
64-jährigen für die Jahre 1978 <strong>und</strong> 1997 betrachtet.<br />
11<br />
Die Typisierung der Gemeinden baut auf eine Einteilung der früheren B<strong>und</strong>esforschungsanstalt für Landesk<strong>und</strong>e <strong>und</strong><br />
Raumordnung (BfLR) für die Volkszählung 1987 auf (vgl. KAGERMEIER 1997b, 317).<br />
19
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Merkmale dienen ihm dabei Einwohnerzahl, Einwohnerdichte, topographische Höhenunterschie-<br />
de, Haustypen sowie Abstandszonen. Er stellt fest, dass die Topographie vor allem die Fahrrad-<br />
nutzung, hingegen der Haustyp die Verwendung öffentlicher Verkehrsmittel beeinflusst. <strong>Eine</strong> hö-<br />
here Dichte <strong>und</strong> Einwohnerzahl fördert den öffentlichen Verkehr, während der motorisierte Verkehr<br />
allgemein mit zunehmenden Abstand zum Zentrum zunimmt.<br />
Auch WESTFORD (2004) beschäftigt sich in einer qualitativen Studie mit der Wirkung innerstädti-<br />
scher Strukturen auf die Länge zurückgelegter Wege von Familien mit Kindern in Stockholmer<br />
Vororten. Sie kommt zu dem Ergebnis, dass kurze Strecken häufig mit dem Auto zurückgelegt<br />
werden, wobei die Wahl des Verkehrsmittels stark durch das Einkommen, aber auch das Ge-<br />
schlecht beeinflusst wird. Daneben sind auch Parkmöglichkeiten, Fußgängerfre<strong>und</strong>lichkeit sowie<br />
die Standorte von Kindergarten <strong>und</strong> Schule von Bedeutung.<br />
<strong>Eine</strong> frühe regressionsanalytische Studie berücksichtigt bei der <strong>Untersuchung</strong> von Distanzen <strong>und</strong><br />
Wegefrequenzen in der schwedischen Stadt Uppsala neben der durch mehrere Variablen abge-<br />
grenzten Stadtstruktur den Einfluss sozioökonomischer <strong>und</strong> –demographischer Charakteristika<br />
(HANSON 1982). Die Erklärungsanteile von Geschlecht, Alter <strong>und</strong> Einkommen variieren zwischen<br />
Erwerbstätigen <strong>und</strong> Nicht-Erwerbstätigen. Bei letzteren spielen auch Haushaltsgröße <strong>und</strong> Zi-<br />
vilstand eine Rolle. Soziale Faktoren haben insgesamt einen stärkeren Einfluss bei der Häufigkeit<br />
von Bewegungen, während die räumliche Lage des Wohnortes vor allem die Distanzen beein-<br />
flusst.<br />
Erfassung großräumiger Unterschiede<br />
Einige schwedische Autoren betrachten siedlungsstrukturelle Mobilitätsunterschiede zwischen<br />
größeren regionalen Einheiten in Schweden (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987; VIL-<br />
HELMSON 1990, 48-50; VILHELMSON 1997a, 54-59; KRANTZ 1999, 153-180). Hierfür nutzen sie wie<br />
auch BJURSTRÖM (2002) <strong>und</strong> VILHELMSON (2000) Daten der nationalen schwedischen Mobilitäts-<br />
untersuchung, die auch in der vorliegenden Arbeit verwendet werden. In keiner der großräumigen<br />
Studien werden neben den siedlungsstrukturellen auch soziale Aspekte der <strong>Alltagsmobilität</strong> be-<br />
trachtet. Vielmehr werden letztere außer bei MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON (1987) durch die<br />
Fokussierung der Analyse auf Erwerbstätige (KRANTZ 1999) beziehungsweise die 20- bis 64-<br />
jährigen (VILHELMSON 1997a) ausgeblendet. Alternativ geschieht dies durch die Konzentration auf<br />
die Arbeitswege (VILHELMSON 1990). Es werden je nach Mobilitätsvariable unterschiedlich starke<br />
regionale Unterschiede festgestellt (vgl. KRANTZ 1999, 180). Besonders die Sonderstellung Stock-<br />
holms wird hervorgehoben (vgl. VILHELMSON 1997a, 92). Bei Betrachtung der Arbeitsfahrten wird<br />
dagegen konstatiert, dass bezüglich der Distanzen kaum Unterschiede zwischen Glesbygd <strong>und</strong><br />
Stockholm festzustellen sind, lediglich die Verkehrsmittelwahl ist verschieden (vgl. VILHELMSON<br />
1990, 63). Weitere Ergebnisse dieser Studien werden im Rahmen der Diskussion der Analyseer-<br />
gebnisse in Kapitel 6.2.1 aufgegriffen.<br />
20
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Steuerung der <strong>Alltagsmobilität</strong> durch die <strong>Siedlungsstruktur</strong>?<br />
Aus den oben wiedergegebenen <strong>Untersuchung</strong>en kann geschlossen werden, dass die Einfluss-<br />
möglichkeiten der siedlungsstrukturellen Maßnahmen, nämlich dezentrale Konzentration, Nut-<br />
zungsmischung <strong>und</strong> Verdichtung (vgl. HOLZ-RAU 1997, 57), allein nicht zu der gewünschten Ab-<br />
nahme der Mobilität führen. Hinzu kommen die generellen Zweifel an der Realisierbarkeit solcher<br />
Maßnahmen.<br />
Es ist vielmehr eine „Doppelstrategie der Verkehrsvermeidung“ notwendig (HOLZ-RAU 1997,<br />
71), die neben der Beeinflussung der Angebotsseite die Einflussnahme auf Lebens- <strong>und</strong> Wirt-<br />
schaftsweisen sowie Präferenzen <strong>und</strong> damit auf die Mobilitätsnachfrage vorsieht. Ohne fiskalische<br />
Lenkung erscheint eine Veränderung hin zu verkehrsreduzierendem Verhalten jedoch nicht rea-<br />
listisch. Ein politischer Paradigmenwechsel weg von der Gleichsetzung der Mobilitätssteigerung<br />
mit einem Anstieg der Wohlfahrt ist notwendig. Durch die Gültigkeit dieses Paradigmas wird eine<br />
Zunahme der Mobilität <strong>und</strong> die Entwicklung mobilitätsintensiver Lebensstile gefördert (vgl. HAGSON<br />
1997, 311; WESTFORD 2004, 11). Die gleichzeitige Durchführung siedlungsstruktureller Maßnah-<br />
men bei einer Erhöhung der Preise für Energie ist mit Blick auf die Erhaltung des Wohlfahrts-<br />
niveaus notwendig, um die Erreichbarkeit von Standorten zu bewahren (vgl. NÆSS 1996, 21). Da-<br />
bei sind siedlungsstrukturelle Maßnahmen immer präventiv, das heißt, ihr Ziel ist in erster Linie „to<br />
limit future transport energy use, rather than a repairing measure aiming at a fast reduction of the<br />
current energy use“ (ebd., 20, Hervorhebung im Original).<br />
Nach wie vor muss auch auf Verbesserungen der Fahrzeugtechnik gesetzt werden, denn „[d]ie<br />
Vorzüge des Automobils […] machen eine Abkehr vom Automobil kaum wahrscheinlich“ (BAHREN-<br />
BERG & ALBERS 1999, 32). Entsprechend würde eine zehnprozentige Erhöhung der Benzinkosten<br />
nur zu einer Abnahme von sieben bis acht Prozent des Verbrauchs führen (vgl. NÆSS 1996, 20).<br />
2.4 Von der Theorie zur Empirie<br />
2.4.1 Leitfragen <strong>und</strong> Übertragung der Theorie<br />
Bei allen Anstrengungen bezüglich der Reduzierung von <strong>Alltagsmobilität</strong> muss jedoch auch er-<br />
kannt werden, dass in einer großräumigen Perspektive je nach siedlungsstrukturellen Voraus-<br />
setzungen unterschiedliche Notwendigkeiten <strong>und</strong> Zwänge bestehen. Sie sind nicht durch planeri-<br />
sche Maßnahmen zu beheben. Dies gilt besonders unter dem Aspekt der Aufrechterhaltung ge-<br />
sellschaftlicher Standards <strong>und</strong> Ansprüche. Bewohner sehr dünn besiedelter Regionen haben eine<br />
wesentlich höhere Abhängigkeit von guten Bedingungen für <strong>Alltagsmobilität</strong> als Menschen, die in<br />
dichter besiedelten Regionen leben. Dabei steht besonders der Zwang zur Nutzung des motori-<br />
sierten Verkehrs im Zentrum. Wird ein gewisser Mobilitätszwang als gegeben angesehen, sind<br />
auch fiskalische Maßnahmen besonders schmerzhaft <strong>und</strong> aus dem Blickwinkel der Sozialkritik zu<br />
beanstanden.<br />
21
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
Ziel soll es daher sein, das Ausmaß siedlungsstruktureller Zwänge in unterschiedlichen Großräu-<br />
men Schwedens abzuwägen. Hierfür sollen Unterschiede der großräumigen Mobilität herausgear-<br />
beitet <strong>und</strong> die Ursachen für diese näher ergründet werden. Es ergeben sich folgende Leitfragen:<br />
1. Unterscheidet sich die <strong>Alltagsmobilität</strong> zwischen großräumigen siedlungsstrukturellen<br />
Kategorien in Schweden? Wenn ja, inwiefern?<br />
2. Welche Anteile haben siedlungsstrukturelle <strong>und</strong> welche sozioökonomische Faktoren<br />
an den festgestellten Unterschieden?<br />
3. Liegt in den Teilräumen ein unterschiedlich hoher Grad der Zwangs(auto)mobilität<br />
vor?<br />
Die Fragen eins <strong>und</strong> zwei werden mit Hilfe der Auswertung der nationalen schwedischen Befra-<br />
gung zur Mobilität der Jahre 1999 bis 2001 bearbeitet. Im Zentrum steht die realisierte Mobilitäts-<br />
nachfrage. Frage eins zielt vorrangig auf die Beschreibung der Unterschiede, Frage zwei auf die<br />
Abwägung verschiedener Einflussfaktoren. Neben den siedlungsstrukturellen wird ein weiterer<br />
Schwerpunkt auf die sozioökonomischen Einflüsse gelegt. Individuelle Präferenzen werden nicht<br />
mit einbezogen. Die Beantwortung der Frage drei stellt in erster Linie einen Beitrag zu der Diskus-<br />
sion über Zwangs(auto)mobilität dar. Die hierarchische Vorgehensweise der <strong>Untersuchung</strong> wird in<br />
Abbildung 2.4 schematisch dargestellt.<br />
1.<br />
2.<br />
3.<br />
Sozioökonomische<br />
Struktur<br />
Beschreibung der<br />
regionalen<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Ursachenforschung<br />
Zwangsmobilität?<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
Abbildung 2.4 Aufbau der empirischen <strong>Untersuchung</strong><br />
Quelle: Eigene Darstellung<br />
Die Leithypothese geht davon aus, dass aufgr<strong>und</strong> deutlicher objektiver Variationen der großräu-<br />
migen <strong>Siedlungsstruktur</strong> Unterschiede in der <strong>Alltagsmobilität</strong> festgestellt werden können. Diese<br />
werden durch die unterschiedliche sozioökonomische Struktur zwar modifiziert, die gr<strong>und</strong>legenden<br />
Unterschiede würden jedoch auch bei gleicher sozialer Struktur aufgr<strong>und</strong> der großen siedlungs-<br />
strukturellen Variationen erhalten bleiben. Verglichen mit den Großstadtregionen unterliegen die<br />
22
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
dünner besiedelten Gebiete mit Blick auf die zurückzulegenden Distanzen einer stärkeren<br />
Zwangs(auto)mobilität, um eine gute Erreichbarkeit zu sichern.<br />
Die <strong>Alltagsmobilität</strong> wird nicht, wie im Aktivitätsansatz vorgesehen, auf einer disaggregierten Ebe-<br />
ne untersucht, sondern auf einem gesamtgesellschaftlichen Niveau. Die Individuen werden a priori<br />
entsprechend ihres Wohnortes klassifiziert. Somit handelt es sich um eine aggregierte Analyse auf<br />
der Basis von Individualdaten. Die Darstellung von Verteilungen bildet folglich die zugr<strong>und</strong>e lie-<br />
genden Streuungen der Individualmerkmale ab, während Mittelwerte als Aggregatmerkmale be-<br />
trachtet werden können.<br />
2.4.2 Messung der <strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Die abhängige Variable der <strong>Alltagsmobilität</strong> wird durch die drei Mobilitätsdimensionen Häufigkeit,<br />
Distanz <strong>und</strong> Dauer sowie das genutzte Verkehrsmittel <strong>und</strong> den Zweck abgebildet. In Anlehnung an<br />
die theoretischen Überlegungen wird im Folgenden ihre Aussagekraft diskutiert (vgl. KRANTZ 1999,<br />
22-24; VILHELMSON & KRANTZ 1996, 23/24).<br />
Die Wegefrequenz oder –häufigkeit gibt Auskunft über die Anzahl der von einer Person an ei-<br />
nem Tag durchgeführten Wege. Wird ein Weg durch die Ausführung einer Aktivität abgegrenzt, ist<br />
die Frequenz gleichbedeutend mit der Anzahl der Aktivitäten, die eine Person außerhalb ihrer<br />
Wohnung ausführt <strong>und</strong> stellt einen groben Indikator für die Häufigkeit sozialer Kontakte dar (vgl.<br />
VILHELMSON 1997a, 47). Zu der <strong>Untersuchung</strong> der Frequenz gehört auch die Analyse von Kopp-<br />
lungen. Hierunter wird die Anzahl Aktivitäten innerhalb eines Ausgangs, beispielsweise zwischen<br />
zu Hause <strong>und</strong> der Arbeitsstelle, verstanden. Kopplungen geben Hinweise auf unterschiedliche<br />
Sachverhalte. Unter anderem wird die Durchführung zweier Erledigungen in einem Weg durch die<br />
seltene Verfügbarkeit eines Autos notwendig. Auch kann der Weg weit oder eine Nahversorgung<br />
am Wohnort nicht gegeben sein, womit eine siedlungsstrukturelle Ursache vorliegt. Desweiteren<br />
sind zeitökonomische oder angebotsbedingte Erklärungen denkbar.<br />
Die Distanz ist ein Maß für die Erreichbarkeit <strong>und</strong> stark von der <strong>Siedlungsstruktur</strong> abhängig. Aller-<br />
dings spielen sozioökonomische Faktoren wie Berufstätigkeit, Einkommen <strong>und</strong> der Besitz eines<br />
Autos ebenfalls eine Rolle. Die Distanz kann entweder auf die gesamte innerhalb eines bestimm-<br />
ten Zeitraumes von einer Person zurückgelegte Strecke oder auf die Länge eines einzelnen We-<br />
ges bezogen werden.<br />
Die Reisezeit steht in einem Wechselspiel mit der zurückgelegten Distanz <strong>und</strong> dem verwendeten<br />
Verkehrsmittel. Für die Dauer von Autofahrten sind desweiteren Geschwindigkeitsbegrenzungen<br />
<strong>und</strong> Staus von Bedeutung. Im Gegensatz zu den Dimensionen Distanz <strong>und</strong> Häufigkeit gibt es bei<br />
der für Mobilität verfügbaren Zeit eine Grenze von täglich 24 St<strong>und</strong>en, unter Berücksichtigung<br />
zeitgeographischer Restriktionen sogar wesentlich weniger.<br />
Bei der Analyse der Distanzen <strong>und</strong> der Zeit muss auf eine potentielle Fehlerquelle hingewiesen<br />
werden, die bei der Schätzung der zurückgelegten Distanz beziehungsweise der benötigten Zeit<br />
23
2 Konzeptionelle Gr<strong>und</strong>lagen<br />
durch die Befragten auftritt (vgl. BJURSTRÖM 2002, 39; VILHELMSON & KRANTZ 1996, 6/7). Die<br />
„Psychologie der Abr<strong>und</strong>ung“ (VILHELMSON & KRANTZ 1996, 6, Übersetzung aus dem Schwedi-<br />
schen) führt dazu, dass die Kilometerangaben häufig unter der tatsächlich zurückgelegten Strecke<br />
liegen. Dies wirkt sich bei den Distanzen stärker aus als bei der Zeit. Gr<strong>und</strong>sätzlich weisen die drei<br />
Mobilitätsdimensionen eine Rechtsschiefe in ihren Verteilungen auf, was auf die erwähnte Ab-<br />
nahme der Wege mit zunehmender Länge zurückzuführen ist (vgl. Kapitel 2.3.2).<br />
Die Wahl des Verkehrsmittels ist einerseits von den zurückzulegenden Distanzen <strong>und</strong> dem Zeit-<br />
budget, andererseits von persönlichen Präferenzen <strong>und</strong> individuellen Ressourcen abhängig. Auch<br />
der Ausbau des öffentlichen Verkehrsnetzes sowie das Angebot an Fahrrad- <strong>und</strong> Fußwegen sind<br />
von Bedeutung.<br />
Die Analyse der Wegezwecke dient der Konstruktion das Aktivitätsmusters einer Person. Zusam-<br />
men mit den für unterschiedliche Zwecke aufzuwendenden Distanzen <strong>und</strong> Zeiten wird die Erreich-<br />
barkeit der jeweiligen Aktivität messbar. Auch die Verkehrsmittelwahl gibt hierzu Auskunft. Neben<br />
der <strong>Siedlungsstruktur</strong> sind aber gerade für den Mobilitätszweck soziostrukturelle Faktoren wie Er-<br />
werbsstatus <strong>und</strong> Alter von Bedeutung.<br />
24
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
3.1 Begriffsdefinition<br />
Die <strong>Siedlungsstruktur</strong> stellt ein „zusammenhängendes Netzwerk bestehend aus Knoten […] <strong>und</strong><br />
Verbindungen“ (SZEGÖ 1999, 13) dar. Sie kann auf verschiedenen geographischen Skalen unter-<br />
sucht werden. Als wesentlich für die in der vorliegenden Arbeit aus einem bevölkerungsgeographi-<br />
schen Blickwinkel betrachtete großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> werden Verteilung <strong>und</strong> Dichte der<br />
Bevölkerung in einer Region angesehen. <strong>Eine</strong> Region ist dabei ein erdoberflächlicher Ausschnitt,<br />
der sich durch ein sachliches Kriterium „inhaltlich von dem ihn umgebenden Erdraum unterschei-<br />
det“ (WERLEN 2000, 392).<br />
3.2 Allgemeiner Überblick<br />
Administrativ wird Schweden in 21 Provinzen (schwedisch län) unterteilt (vgl. Abbildung 3.2). Sie<br />
stellen die regionale Verwaltungsebene dar <strong>und</strong> dienen im Folgenden bei der Schilderung von<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> <strong>und</strong> –entwicklung als Orientierungshilfe.<br />
3.2.1 Struktur<br />
Bevölkerungsdichte <strong>und</strong> -verteilung<br />
Schweden ist mit 20 Einwohnern pro Quadratkilometer ein dünn besiedeltes Land. Wären alle<br />
Schweden gleichmäßig über die Fläche verteilt, hätte jeder Schwede ein Areal von 53.800 Qua-<br />
dratkilometern für sich allein, bei einem Abstand von 249 Metern bis zum nächsten Nachbarn (vgl.<br />
ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 14).<br />
Abbildung 3.1 Verteilung der schwedischen Bevölkerung<br />
auf 10km²-Kästchen, 1990<br />
Quelle: ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 26, Beschriftung übersetzt<br />
25
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Allerdings ist die Bevölkerungsdichte in den Landesteilen sehr verschieden. Während in der süd-<br />
lichsten Provinz Skåne auf einem Quadratkilometer 102 Einwohner leben, sind es in der nördlichs-<br />
ten, Norrbotten, nur drei. Die ungleiche Bevölkerungsverteilung zeigt sich auch bei einem Blick auf<br />
die Lorenzkurve in Abbildung 3.1. Auf nur 3% der mit einem Netz aus 10-Quadratkilometer-<br />
Kästchen überspannten Landesfläche lebt die Hälfte der Bevölkerung. Insgesamt liegen 95% des<br />
Territoriums unter der durchschnittlichen Bevölkerungsdichte der Europäischen Union (vgl. LINDE-<br />
MANN 2004, 12).<br />
Das Dichtegefälle verläuft sowohl von Nord nach Süd als auch vom Binnenland zur Küste. 80%<br />
der Bevölkerung leben südlich der Stadt Uppsala (vgl. Abbildung 3.3). Der Bevölkerungsschwer-<br />
punkt liegt 350 Kilometer südlich des geographischen Schwerpunktes. Im Süden befinden sich<br />
zwei zusammenhängende dicht besiedelte Räume (vgl. Abbildung 3.4). <strong>Eine</strong>r verläuft entlang der<br />
Westküste zwischen dem südwestlichen Skåne mit der Großstadt Malmö über die Provinz Halland<br />
bis zur zweitgrößten Stadt Schwedens, Göteborg. In zwei Ausläufern erstreckt er sich durch<br />
Zentralskåne bis in die Provinzen Blekinge <strong>und</strong> Västra Götaland. Der zweite Raum dichterer Be-<br />
siedlung breitet sich ausgehend von Stockholm in der Form von drei ‚Fingern’ nach Süden <strong>und</strong><br />
Norden etwa 200 Kilometer, nach Westen etwa 300 Kilometer aus. Im nördlichen Landesteil gibt<br />
es lediglich acht ‚Inseln’ höherer Bevölkerungsdichte, vornehmlich entlang der nordschwedischen<br />
Küste. Die Lage der drei Großstädte sowie zahlreicher weiterer Städte an der Küste führt dazu,<br />
dass 50% der gesamten Bevölkerung in einem 30 Kilometer breiten Küstenstreifen leben.<br />
Das von Nordwesten blickende ‚Höhenmodell’ der Bevölkerungsverteilung in Abbildung 3.5 veran-<br />
schaulicht die beschriebene Struktur. Das ‚Mälarmassiv’ - die Region Stockholm um den See Mä-<br />
laren - bildet zusammen mit der ‚Südspitze’ um Malmö <strong>und</strong> den ‚Westbergen’ von Göteborg die<br />
drei Landmarken, die durch die ‚Bucht von S<strong>und</strong>svall’, die ‚Umeåhöhe’, den ‚Östers<strong>und</strong>sklecks’<br />
<strong>und</strong> die ‚Nordhügel’ um Kiruna ergänzt werden. Der hohen Bevölkerungsdichte entlang der West-<br />
küste wird durch die Bezeichnung ‚Hohe Küste’ Rechnung getragen. Entlang der ‚Flachen Grenze’<br />
zu Norwegen ist die Bevölkerungsdichte besonders gering.<br />
Städtische Bevölkerung<br />
Die skandinavischen Länder haben sich 1960 darauf geeinigt, Orte als städtisch einzustufen,<br />
wenn „mehr als 200 Menschen an einem Ort, an dem die Häuser weniger als 200 Meter vonein-<br />
ander entfernt sind, leben“ (ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 56, Übersetzung aus dem Schwedi-<br />
schen). Diese so genannten Dichtorte (schwedisch tätorter) sind keine rechtlich-administrativen<br />
Einheiten <strong>und</strong> halten sich nicht zwingend an Gemeindegrenzen (vgl. GLÄßER, LINDEMANN & VENZ-<br />
KE 2003, 32). In ihnen leben 84% der gesamten Bevölkerung. In den drei Großstädten Stockholm,<br />
Göteborg <strong>und</strong> Malmö konzentrieren sich 30% der gesamten, sowie knapp ein Viertel der städti-<br />
schen Bevölkerung. Bezeichnet man nur die 110 Dichtorte mit über 10.000 Einwohnern als Städte,<br />
sind noch zwei Drittel der Bevölkerung städtisch.<br />
26
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Abbildung 3.2 Provinzen (län) in Schweden, o. J.<br />
Quelle: BOKFÖRLAGET PRISMA 2003, XVII<br />
Abbildung 3.3 Nord-Süd-Dezentile der Bevölkerung<br />
in Schweden, o. J.<br />
Quelle: ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 27, Beschriftung<br />
übersetzt<br />
Abbildung 3.4 Dicht besiedelte Gebiete in Schweden,<br />
o. J.<br />
Quelle: ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 27<br />
27
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Abbildung 3.5 ‚Höhenmodell’ der Bevölkerungsverteilung in Schweden, Blick von Nordwesten (Treriksröset), o. J.<br />
Quelle: ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 35, Beschriftung übersetzt<br />
Dünn besiedelte Gebiete<br />
Die bei der Definition städtischer Siedlungen verbleibende ‚Restmenge’ von 16% der Bevölkerung<br />
lebt in Gebieten mit extrem geringen Einwohnerzahlen <strong>und</strong> –dichten. Diese Regionen werden in<br />
den skandinavischen Ländern unter der Bezeichnung ‚Glesbygd’ zusammengefasst, worunter<br />
„dünn besiedelte Gebiete, häufig mit einem begrenzten Angebot an Dienstleistungen <strong>und</strong> längeren<br />
Distanzen zu größeren Städten“ (JOHANSSON, MARELL & WESTIN 2000, 11, Übersetzung aus dem<br />
Schwedischen), verstanden werden. Allerdings gibt es eine Vielzahl weiterer Abgrenzungen unter<br />
der gleichen Bezeichnung (vgl. ebd., 11/12). Unter anderem wird bei diesen die großräumige Lage<br />
berücksichtigt <strong>und</strong> je nach der Entfernung größerer Dichtorte eine Einteilung in urbanisiertes <strong>und</strong><br />
ländliches Glesbygd vorgenommen (vgl. JOHANNISSON, PERSSON & WIBERG 1989, 43-48). Hier-<br />
nach leben nur 100.000 Menschen in wirklich ländlichem Glesbygd. Der Begriff Glesbygd weckt<br />
häufig negative Assoziationen wie Überalterung, Abwanderung <strong>und</strong> Arbeitslosigkeit. Daher wird er<br />
gerne durch den Begriff ‚Landsbygd’ (= ländliche Gebiete) ersetzt (vgl. ebd., 45).<br />
Die Siedlungsformen des Glesbygd sind unterschiedlich. In den südlichen Regionen mit intensiver<br />
Landwirtschaft liegen Hausansammlungen vor, in denen die Bebauung trotz der größeren Abstän-<br />
de eine geschlossene, dörfliche Form hat (vgl. ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 32). Im südschwedi-<br />
schen Småland, das sich auf die Provinzen Jönköping, Kronoberg <strong>und</strong> Kalmar verteilt (vgl.<br />
28
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Abbildung 3.2), sowie im gesamten Binnenland Norrlands 12 ist die Bebauung wesentlich verstreu-<br />
ter, wobei es auch hier viele kleine Hausansammlungen mit zwischen 50 <strong>und</strong> 199 Einwohnern gibt<br />
(vgl. SZEGÖ 1999, 10).<br />
3.2.2 Entwicklung<br />
Die <strong>Siedlungsstruktur</strong> ist das Ergebnis einer jahrh<strong>und</strong>ertelangen Entwicklung. Die Küstengebiete<br />
boten im Mittelalter gute Voraussetzungen für Handel <strong>und</strong> auch die natürlichen <strong>und</strong> künstlichen<br />
Wasserstraßen, die die beiden großen Seen Vänern <strong>und</strong> Vättern mit der Küste verbinden, waren<br />
von Bedeutung. Viele dieser Städte tragen die Namensendung ‚köping’ für Ladeplatz. Weitere<br />
Gunstfaktoren waren fruchtbares Ackerland sowie gute klimatische Verhältnisse durch eine aus-<br />
reichend lange Vegetationsperiode. Diese beiden Faktoren finden sich in den südlichen Provinzen<br />
<strong>und</strong> im Gebiet der Mittelschwedischen Senke um die beiden großen Seen sowie weiter nördlich<br />
entlang der Küste. Während der Großmachtzeit im 17. Jahrh<strong>und</strong>ert wurden zahlreiche Verteidi-<br />
gungsstädte gegründet, zu denen auch Göteborg <strong>und</strong> Karlskrona zählen (vgl. GLÄßER, LINDEMANN<br />
& VENZKE 2003, 10-13). Im 19. <strong>und</strong> 20. Jahrh<strong>und</strong>ert entstanden ‚Stationsstädte’ entlang der Ei-<br />
senbahnlinien, die häufig weit im Landesinneren lagen (vgl. ebd., 33). Ihre Bedeutung als Um-<br />
schlagplätze war lange Zeit groß. Mit der Schließung zahlreicher Strecken ist sie jedoch teilweise<br />
stark zurückgegangen. Weitere Stadtgründungen sind die alten Bergbau- <strong>und</strong> Hüttenstädte nord-<br />
westlich von Stockholm im Gebiet Bergslagen 13 , deren Ursprung teilweise bis in das Mittelalter<br />
reicht, sowie die jungen Erzbergbaustädte Kiruna <strong>und</strong> Gällivare in der Provinz Norrbotten zu Be-<br />
ginn des 20. Jahrh<strong>und</strong>erts (vgl. ebd., 13-15). In den Nachkriegsjahrzehnten kam es zur Neugrün-<br />
dung zahlreicher Vororte in den Randbereichen der Verdichtungszonen (vgl. ebd., 34). Besonders<br />
um Stockholm findet sich eine Vielzahl dieser auch ABC-Städte genannten Trabantensiedlungen,<br />
wobei A für ‚arbete’ (= Arbeit), B für ‚bostäder’ (= Wohnungen) <strong>und</strong> C für ‚centrumfunktioner’<br />
(= Zentrumsfunktionen) stehen (vgl. HELMFRID 1994, 114).<br />
Nach BORGEGÅRD, HÅKANSSON & MALMBERG (1995) kann die nationale <strong>und</strong> lokale Entwicklung der<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> der letzten 200 Jahre in fünf wesentliche Phasen von Konzentration <strong>und</strong> Disper-<br />
sion unterteilt werden. Diese werden auf nationaler Ebene durch den Hoover-Index 14 der ‚Reichs-<br />
gebiete’ 15 gemessen, auf der lokalen Ebene der Gemeinden über den Anteil der städtischen Be-<br />
12 Die Bezeichnung Norrland bezieht sich auf die Landesteile nörlich einer Linie, die die Provinzen Gävleborg <strong>und</strong> Dalarna<br />
etwa in der Mitte schneidet (vgl. ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 13).<br />
13 Das Bergbaugebiet Bergslagen erstreckt sich von der Provinz Uppsala bis nach Värmland. Es handelt sich nicht um<br />
einen geographisch-administrativen Begriff, sondern ein Gebiet mit speziellen Bergbaugesetzen (vgl. GLÄßER, LINDE-<br />
MANN & VENZKE 2003, 132). Die Region hat durch die Aufgabe des Bergbaus <strong>und</strong> der Hüttenindustrie einen umfassenden<br />
Strukturwandel durchlebt (vgl. NISSER 1994, 1944).<br />
14 Der Hoover-Index prüft „den Grad der Ähnlichkeit in der räumlichen Verteilung zweier statistischer Populationen“<br />
(BÄHR 1997, 47). Er nimmt Werte zwischen 0 <strong>und</strong> 1 an.<br />
15 Insgesamt gibt es in Schweden acht ‚Reichsgebiete’ (schwedisch riksområden), die aus einer oder mehreren Provinzen<br />
bestehen: Stockholm, östliches Mittelschweden, Småland mit Inseln, Südschweden, Westschweden, nördliches<br />
Mittelschweden, Mittleres Norrland, Oberes Norrland (vgl. SCB 2003, 94; SIKA & SCB 2002, 20).<br />
29
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
völkerung. Die erste Phase von 1750-1890, in welche die Kolonisierung Norrlands, die Aufhebung<br />
der Leibeigenschaft sowie zahlreiche Flurbereinigungen fallen (vgl. BÜTOW & WEGNER 1990, 390),<br />
war sowohl durch nationale als auch lokale Bevölkerungsdispersion gekennzeichnet.<br />
In der folgenden Periode zwischen 1890 <strong>und</strong> 1930 öffnete sich im Zuge des demographischen<br />
Übergangs die Bevölkerungsschere <strong>und</strong> erzeugte einen starken Bevölkerungsdruck. Durch die<br />
beginnende, zunächst ländliche <strong>und</strong> auf Kleinbetriebe orientierte Industrialisierung vor allem in<br />
Form kleinerer Sägewerke <strong>und</strong> Papierfabriken, kam es an den norrländischen Küsten zu einer<br />
lokalen Konzentration in kleineren Zentren. Die nationale Dispersion hielt jedoch weiter an.<br />
Diese wandelte sich mit der Beschleunigung der Industrialisierung <strong>und</strong> der Konzentration der Pro-<br />
duktion ab 1930 in eine nationale Bevölkerungskonzentration. Die Waldprovinzen 16 erlitten im<br />
Rahmen dieser „gravitativen“ Migration von dünner zu dichter besiedelten Räumen (LINDEMANN<br />
2004, 13) in den 1960er Jahren Wanderungsverluste von über 10.000 Personen pro Jahr (vgl.<br />
MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 8). Auch die Auflösung der existenzsichernden Kombina-<br />
tion von Land- <strong>und</strong> Forstwirtschaft in Nordschweden trug zu den Abwanderungen bei (vgl. LINDE-<br />
MANN 2004, 14). Allerdings gab <strong>und</strong> gibt es auch Gewinner in Nordschweden, unter anderem die<br />
Winterskigebiete im Gebirge sowie die Gemeinden r<strong>und</strong> um Umeå (vgl. PETTERSSON 2001).<br />
In den 1970er Jahren schlug die lokale Konzentration durch die Suburbanisierung, in Schweden<br />
als ‚grüne Welle’ bezeichnet (vgl. BORGEGÅRD & HÅKANSSON 1995, 129/130), in Dispersion um,<br />
während sie auf nationaler Ebene weiter anhielt. Aber auch die Waldprovinzen hatten wieder aus-<br />
geglichene bis positive Salden (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 8). Seit Beginn der<br />
1980er Jahre ist das Muster auf lokaler Ebene nicht eindeutig. Auf eine kurze Phase der Reurba-<br />
nisierung Anfang des Jahrzehnts folgte eine erneute Welle der Counterurbanization. Für die<br />
1990er Jahre wurde wiederum ein Anstieg der lokalen Konzentration der Bevölkerung sowie an-<br />
haltende Wanderungsströme entlang des nationalen Dichtegefälles beobachtet (vgl. LINDEMANN<br />
2004, 13; VILHELMSON 2000, 18).<br />
Differenziert man nach verschiedenen Gemeindetypen, so haben die norrländischen Inlandsge-<br />
meinden sowie monostrukturierte Industriestädte zwischen 1974 <strong>und</strong> 1992 eine Bevölkerungsab-<br />
nahme erlebt, während Großstädte, Hochschul- <strong>und</strong> übrige Gemeinden Bevölkerungszuwächse<br />
verzeichneten, allen voran die Region Stockholm (vgl. BORGEGÅRD & HÅKANSSON 1995).<br />
Die aus der Suburbanisierung resultierende Flächenausdehnung <strong>und</strong> gleichzeitige Entdichtung der<br />
Ortschaften erreichten bereits in den 1970er Jahren ihren Höhepunkt <strong>und</strong> finden seitdem auf sehr<br />
niedrigem Niveau statt (vgl. VILHELMSON 2000, 15-19; SZEGÖ 1999, Karten 11-13).<br />
Der staatliche Einfluss auf die siedlungsstrukturelle Entwicklung ist in Schweden wesentlich gerin-<br />
ger als beispielsweise in Deutschland. Dies hängt einerseits mit der zentralistischen Staatsorgani-<br />
sation, andererseits mit der starken Position der Gemeinden zusammen. Lange Zeit wurden ledig-<br />
lich regionalpolitische Maßnahmen ‚von oben’ durchgeführt. Hierzu gehören die Subventionierung<br />
16 Zu den Waldprovinzen zählen Norrbotten, Västerbotten, Jämtland, Västernorrland, Gävleborg, Kopparberg (=Dalarna)<br />
<strong>und</strong> Värmland im Norden des Landes (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 8).<br />
30
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
von Unternehmensansiedlungen in strukturschwachen Gebieten sowie die Verlagerung staatlicher<br />
Institutionen <strong>und</strong> die Ansiedlung von Hochschulen (vgl. ALVSTAM 1995, 34/35; PETTERSSON 1978,<br />
5; ERU 1970). Seit den 1990er Jahren ist jedoch ein ‚Regionalisierungsschub’ zu beobachten, der<br />
die Regionen in ihrer Selbstverwaltung stärken soll (vgl. PLAN- OCH BYGGLAG 1987:10, 7 kap.; RE-<br />
GERINGSKANSLIET 2001; BÖHME 1999; MODING & ARING 1998).<br />
3.3 Klassifizierung der <strong>Siedlungsstruktur</strong> - die H-Regionen<br />
Für die Charakterisierung der großräumigen <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens wurde in Anlehnung an<br />
die Definition in Kapitel 3.1 die Einteilung der 290 Gemeinden (schwedisch kommuner) in sieben<br />
H-Regionen gewählt (vgl. Tabelle 3.1, Abbildung 3.6 <strong>und</strong> Abbildung 3.7). Für vier von ihnen – grö-<br />
ßere Städte, Mellan-, Tät- <strong>und</strong> Glesbygden - werden die Gemeinden nach der unabhängig von der<br />
eigenen Gemeindegrenze vorhandenen Bevölkerungsmenge in einem Radius von 30 bezie-<br />
hungsweise 100 Kilometern um das Gemeindezentrum klassifiziert. Damit wird sowohl die lokale<br />
als auch die regionale <strong>Siedlungsstruktur</strong> berücksichtigt. Die Lokalisierung des Gemeindezentrums<br />
erfolgt über die bevölkerungsreichste kommunale Kirchengemeinde 17 . Die Lage der Wohnorte der<br />
Bevölkerung wird über die Koordinaten der schwedischen Projektion bestimmt (schwedisch Rikets<br />
Nät; vgl. ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 17). Zusätzlich werden die drei Großstadtregionen Stock-<br />
holm, Göteborg <strong>und</strong> Malmö abgegrenzt. Die schwedischen Bezeichnungen Mellan-, Tät- <strong>und</strong><br />
Glesbygden werden in der vorliegenden Arbeit anstelle einer nur unvollständig möglichen Über-<br />
setzung als feststehende Ausdrücke verwendet. Dabei wird für die eingedeutschten Begriffe die<br />
Endung ‚-en’, die im Schwedischen die bestimmte Form anzeigt, übernommen.<br />
Die Einteilung der H-Regionen wurde in den 1960er Jahren von der ‚Expertengruppe für regionale<br />
Entwicklungsforschung’ (schwedisch Expertgruppen för forskning om regional utveckling, ERU)<br />
vorgenommen <strong>und</strong> wird seitdem durch das Statistische Zentralbüro Schwedens (SCB) aktualisiert.<br />
Für vorliegende Arbeit wurde die Einteilung auf der Gr<strong>und</strong>lage der Bevölkerungsmenge vom<br />
31.12.2003 der nächstälteren vom 31.12.1997 vorgezogen. Die Wahl eines im Vergleich mit der<br />
Mobilitätserhebung späteren Zeitpunktes anstelle eines früheren ist insofern günstiger, als durch<br />
den Wechsel der Regionszugehörigkeit bereits stattgef<strong>und</strong>ene bevölkerungsgeographische Pro-<br />
zesse nachvollzogen werden. Damit bildet die jüngere Einteilung lediglich die Entwicklungen ab,<br />
die die Gemeinden 1999 bis 2001 bereits geprägt haben. Insgesamt waren zum 31.12.2003 nur<br />
acht Gemeinden von einer Umklassifizierung betroffen (vgl. SCB 2003, 7). <strong>Eine</strong> Übersicht über die<br />
Zuordnung der einzelnen Gemeinden findet sich in Anhang 1.<br />
17 Die etwa 2.500 Kirchengemeinden (schwedisch församlingar) sind die nächstkleinere statistische Einheit nach den<br />
Gemeinden (vgl. SCB 2005, 19/20).<br />
31
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Tabelle 3.1 Abgrenzungskriterien der H-Regionen<br />
H1 A-Region* Stockholm/Södertälje<br />
H8 A-Region* Göteborg<br />
H9 A-Region* Malmö/L<strong>und</strong>/Trelleborg<br />
H3<br />
H4<br />
H5<br />
H6<br />
Gröβere Städte<br />
> 90.000 Einwohner in 30 Kilometer-Radius um das Gemeindezentrum<br />
‚Mellanbygden’ – dichter besiedelte Zwischenräume<br />
> 27.000 <strong>und</strong> < 90.000 Einwohner in 30 Kilometer-Radius sowie > 300.000 Einwohner in 100<br />
Kilometer-Radius um das Gemeindezentrum<br />
‚Tätbygden’ – dichter besiedelte Gebiete in mehr peripheren Regionen<br />
> 27.000 <strong>und</strong> < 90.000 Einwohner in 30 Kilometer-Radius sowie < 300.000 Einwohner in 100<br />
Kilometer-Radius um das Gemeindezentrum<br />
‚Glesbygden’ – dünn besiedelte Gebiete<br />
< 27.000 Einwohner in 30 Kilometer-Radius um das Gemeindezentrum<br />
Quelle: SCB 2003, 92, Übersetzung aus dem Schwedischen, eigene Darstellung<br />
* A-Regionen stellen wirtschaftsgeographisch zusammenhängende Einheiten dar. Sie basieren ebenfalls auf Gemeindeniveau<br />
<strong>und</strong> wurden wie die H-Regionen in den 1960er Jahren von ERU entwickelt, allerdings seitdem<br />
nicht mehr verändert (vgl. SCB 2003, 7).<br />
Tabelle 3.2 Siedlungs- <strong>und</strong> wirtschaftsstrukturelle Merkmale der H-Regionen<br />
Mittlere<br />
Anzahl<br />
Einwohner<br />
1999-2001<br />
Mittlerer<br />
Anteil an<br />
Gesamtbevölkerung<br />
1999-2001<br />
Zugehörige<br />
Anzahl<br />
Gemeinden<br />
2003<br />
Anteil an<br />
gesamter<br />
Land-, ohne<br />
Wasserflächen<br />
(2004)<br />
Bevölkerungsdichte<br />
(Ew./ km²)<br />
Arealitätsziffer<br />
(ha/Ew.)<br />
Offene<br />
Arbeitslosigkeit<br />
2001*<br />
H1 1.769.156 19,9% 25 1,1% 392 0,3 1,6%<br />
H8 842.372 9,5% 13 0,9% 220 0,5 2,6%<br />
H9 522.999 5,9% 9 0,4% 322 0,3 3,2%<br />
H3 3.169.082 35,7% 88 15,0% 52 1,9 3,3%<br />
H4 1.540.380 17,3% 85 16,7% 22 4,5 3,2%<br />
H5 500.985 5,6% 16 10,4% 12 8,5 4,1%<br />
H6 539.475 6,1% 54 55,5% 2 42,2 4,4%<br />
gesamt 8.884.449 100% 290 100% 22 4,6 3,4%<br />
Quelle: www.scb.se<br />
* Quelle: www.ams.se. Bezüglich der Arbeitslosigkeit liegen auf Gemeindeebene nur Angaben zur offenen Arbeitslosigkeit<br />
aus der laufenden Erfassung der Arbeitsvermittlung (AMS) vor. Bei der offenen Arbeitslosigkeit werden<br />
nur diejenigen arbeitslosen Personen erfasst, die sich nicht in Weiterbildungsmaßnahmen, etc. befinden. Es wird<br />
ihr Anteil an allen Erwerbsfähigen wiedergegeben.<br />
Eigene Berechnung<br />
32
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Abbildung 3.6 H-Regionen Nordschweden<br />
Quelle: Eigene Darstellung<br />
33
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Abbildung 3.7 H-Regionen Südschweden<br />
Quelle: Eigene Darstellung<br />
34
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Während die drei Großstadtregionen ein zusammenhängendes Gebiet bilden, trifft dies für die<br />
übrigen Regionstypen nicht zu. Räumliche Muster sind dennoch zu erkennen. Im Folgenden wer-<br />
den die H-Regionen hinsichtlich ihrer siedlungsstrukturellen <strong>und</strong> ökonomischen Merkmale näher<br />
beschrieben. Die durchschnittlichen Werte der Regionen finden sich, falls nicht anders erwähnt, in<br />
Tabelle 3.2. Angaben zu den einzelnen Gemeinden wurden den zugehörigen Tabellen von Sta-<br />
tistischem Zentralbüro <strong>und</strong> Arbeitsvermittlung entnommen. 18 Im Rahmen der Analyse erfolgt dar-<br />
über hinaus in Kapitel 5.3 mit Hilfe des Datenmaterials eine Vorstellung der sozialen Strukturen.<br />
Die Region Stockholm/Södertälje (H1)<br />
Die Region um die Hauptstadt Schwedens ist das Zentrum des zentralistisch organisierten Lan-<br />
des. Sie besteht aus 25 Gemeinden, in denen knapp 1,8 Millionen Menschen <strong>und</strong> damit nahezu<br />
20% der gesamten Bevölkerung leben. Bei einem Anteil von nur 1,1% an der Landesfläche ergibt<br />
sich mit fast 392 Einwohnern pro Quadratkilometer die höchste Bevölkerungsdichte des Landes.<br />
Die größte Gemeinde ist mit knapp 750.000 Einwohnern Stockholm, gefolgt von dem unmittelbar<br />
südlich daran angrenzenden Huddinge mit 85.000 <strong>und</strong> Södertälje mit 78.000 Einwohnern. Die<br />
größeren der nahezu 25.000 Schären sind durch ein Fähr- <strong>und</strong> Brückensystem gut erschlossen.<br />
Neben der Regierung <strong>und</strong> dem Reichstag sind in der Region viele staatliche Institutionen mit ins-<br />
gesamt knapp 70.000 Angestellten sowie zahlreiche Unternehmenssitze angesiedelt. Von hier<br />
wird nahezu die Hälfte aller Beschäftigten in Schweden gesteuert (vgl. ALVSTAM 1995, 119). Ent-<br />
sprechend ist die Wirtschaft besonders stark durch den tertiären Sektor geprägt. Neben den zen-<br />
tralen Bereichen findet sich zwischen dem Zentrum <strong>und</strong> dem Flughafen Arlanda an der Autobahn<br />
E18 mit der New Town Kista ein weiteres großes Arbeitszentrum mit 28.000 Beschäftigten vor-<br />
nehmlich in der High-Tech-Industrie (vgl. GLÄßER, LINDEMANN & VENZKE 2003, 154; SEDLACEK<br />
1990). Auch Huddinge <strong>und</strong> Södertälje bilden lokale Arbeitsmarktzentren. Insgesamt ist die offene<br />
Arbeitslosigkeit für 2001 mit 1,6% die niedrigste des Landes. Sie nimmt innerhalb der Region<br />
Stockholm von Nord nach Süd tendenziell zu. Jedoch ist die Schwankungsbreite der Gemeinden<br />
mit zwischen 0,9% <strong>und</strong> 2,7% relativ gering.<br />
Die Straßenverkehrssituation in der Region Stockholm ähnelt der großer Ballungszentren in Zen-<br />
traleuropa mit Staus im Berufsverkehr. Der öffentliche Verkehr ist mit einem radialen U-Bahn-Netz<br />
bestehend aus drei Linien <strong>und</strong> sternförmig vom Zentrum ausgehenden Regionalzügen in die zahl-<br />
reichen Vororte gut ausgebaut.<br />
Die Region Göteborg (H8)<br />
Die Region Göteborg, bestehend aus 13 Gemeinden, ist mit knapp 850.000 Einwohnern die<br />
zweitgrößte Stadtregion Schwedens. Hier leben 9,5% der Bevölkerung. Verglichen mit den ande-<br />
ren beiden Großstadtregionen ist die Bevölkerungsdichte mit 220 Einwohnern pro Quadratkilome-<br />
ter geringer. Die zugehörigen Gemeinden, von denen Alingsås <strong>und</strong> Vårgårda schon recht weit im<br />
18 Abrufbar unter: www.scb.se bzw. www.ams.se (letzter Zugriff: 05.02.2006 bzw. 19.12.2005)<br />
35
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Hinterland liegen, sind zumindest in den Randbereichen des Zentrums nicht so stark zusammen-<br />
gewachsen. Auch die Gemeinde Göteborg als Zentrum der Region hat mit etwas mehr als 1.000<br />
Einwohnern pro Quadratkilometer nur ein Viertel der Bevölkerungsdichte der Gemeinde Stock-<br />
holm.<br />
Die verkehrsgeographisch günstige Lage an der Mündung des Flusses Götaälv in den Skagerrak<br />
macht Göteborg bis heute zum größten Handels- <strong>und</strong> Fährhafen Nordeuropas (vgl. GLÄßER, LIN-<br />
DEMANN & VENZKE 2003, 48). Anders als in Stockholm ist die Region nach wie vor stärker indu-<br />
striell geprägt. Unter anderem befinden sich hier große Teile der Volvo-Werke <strong>und</strong> die Kugellager-<br />
fabrik SKF sowie große Raffinerien. Allerdings haben seit den 1970er Jahren zahlreiche Schlie-<br />
ßungen <strong>und</strong> die Aufgabe der Werftindustrie die Region hart getroffen. Mittlerweile ist der Struktur-<br />
wandel weitgehend geglückt, die offene Arbeitslosigkeit betrug 2001 2,6%, wobei die Stadt Göte-<br />
borg mit 4,7% deutlich über dem Durchschnitt lag.<br />
Im Gegensatz zu Stockholm sind die Probleme im Straßenverkehr gering, wenngleich die zwei<br />
Brücken <strong>und</strong> der Tunnel über beziehungsweise unter dem Götaälv für den aus Norden kommen-<br />
den, auf das Zentrum gerichteten Verkehr ein Nadelöhr darstellen. Der öffentliche Verkehr ist auf<br />
regionaler Ebene nicht so gut ausgebaut wie in Stockholm, in den inneren Bereichen bilden Stra-<br />
ßenbahnen <strong>und</strong> Busse dagegen ein dichtes Netz. Wie in Stockholm sind die der Region vorgela-<br />
gerten Schären durch staatlich finanzierte Fährverbindungen gut erschlossen.<br />
Die Region Malmö/L<strong>und</strong>/Trelleborg (H9)<br />
Die Region Malmö/L<strong>und</strong>/Trelleborg, im Text verkürzend als Region Malmö bezeichnet, in der süd-<br />
lichsten Provinz Skåne setzt sich aus neun Gemeinden mit den beiden Zentren Malmö <strong>und</strong> L<strong>und</strong><br />
zusammen. Von der Fläche her nur halb so groß wie die Region Stockholm liegt die Bevölke-<br />
rungsdichte bei einer Einwohnerzahl von r<strong>und</strong> 520.000 mit 322 Einwohnern pro Quadratkilometer<br />
zwischen denen der beiden anderen Großstadtregionen. Der Anteil an der gesamten schwedi-<br />
schen Bevölkerung beträgt 6%.<br />
Die Großstadt Malmö mit 260.000 Einwohnern hat als ehemalige Industriestadt mit großer Textil-<br />
<strong>und</strong> Werftindustrie einen langen, mit Bevölkerungsverlusten verknüpften Strukturwandel erlebt.<br />
Seit den 1990er Jahren entwickelt sie sich zunehmend zu einer attraktiven Stadt mit neuen Wohn-<br />
vierteln <strong>und</strong> einer Hochschule auf den ehemaligen Hafen- <strong>und</strong> Werftarealen (vgl. ROSBERG 2001,<br />
12-14). Die 25 Kilometer nordöstlich liegende, 100.000 Einwohner zählende, traditionsreiche Uni-<br />
versitätsstadt L<strong>und</strong> hat eine hochqualifizierte Arzneimittel- <strong>und</strong> biotechnische Industrie, die sich<br />
unter anderem in Schwedens ältestem Technologiepark IDEON entwickelt hat (vgl. GLÄßER, LIN-<br />
DEMANN & VENZKE 2003, 155). Hinzu kommen Forschungseinrichtungen des schwedischen Tele-<br />
kommunikationsgiganten Ericsson <strong>und</strong> der weltweit agierenden TetraPak. Die drittgrößte Stadt der<br />
Region ist Trelleborg an der Öres<strong>und</strong>küste mit 38.000 Einwohnern <strong>und</strong> einem großen Hafen mit<br />
sechs täglichen Fährverbindungen nach Deutschland <strong>und</strong> Polen. Zwischen 1992 <strong>und</strong> 2002 haben<br />
die transportierten Güter um 82,5% auf 10,4 Mio. Tonnen zugenommen (vgl. TRELLEBORGS HAMN<br />
36
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
AB o.J.). Die übrigen sechs Gemeinden der Region übernehmen Vorortsfunktionen. Die Region ist<br />
insgesamt eindeutig polyzentrisch geprägt <strong>und</strong> durch ein dichtes Verkehrsnetz erschlossen. Die<br />
durchschnittliche offene Arbeitslosigkeit war für 2001 mit 3,2% die höchste der drei Großstadtre-<br />
gionen. Dies ist vor allem auf den hohen Wert von Malmö mit 6,4% zurückzuführen.<br />
Mit der Eröffnung der Öres<strong>und</strong>brücke <strong>und</strong> damit einer durchgehenden Zug- <strong>und</strong> Straßenverbin-<br />
dung zwischen Malmö <strong>und</strong> der dänischen Hauptstadt Kopenhagen im Jahr 2000 hat eine rege<br />
grenzüberschreitende Wohn- <strong>und</strong> Arbeitsplatzwanderung in beide Richtungen eingesetzt, flankiert<br />
von gemeinsamen Anstrengungen auf politischer <strong>und</strong> planerischer Ebene (vgl. WICHMANN<br />
MATTHIESSEN 2001). Forscher <strong>und</strong> Politiker sagen für die Region Kopenhagen-Malmö-L<strong>und</strong> mit<br />
ihren 2,2 Millionen Einwohnern eine goldene Zukunft als einer der großen europäischen Metropol-<br />
räume voraus. Im Rahmen des Brückenbaus wurden auch zahlreiche Verkehrsprojekte in der Re-<br />
gion angestoßen, unter anderem der unterirdische Ausbau des Zugverkehrs in Malmö sowie die<br />
Aufnahme von Personenverkehr auf der Bahnstrecke nach Trelleborg. Die Fertigstellung ist um<br />
2010 geplant. 19<br />
Größere Städte (H3)<br />
Die größeren Städte, die durch eine Bevölkerungsmenge von über 90.000 Einwohnern innerhalb<br />
des 30 Kilometer-Radius abgegrenzt werden, verteilen sich über gesamt Schweden, wobei der<br />
Schwerpunkt in Süd- <strong>und</strong> Mittelschweden liegt. In den südlichen Provinzen Skåne <strong>und</strong> Blekinge<br />
bilden sie ein nahezu flächendeckendes Netz. In Norrland gehören lediglich die drei Küstenstädte<br />
S<strong>und</strong>svall, Umeå <strong>und</strong> Luleå dieser Kategorie an.<br />
Die 88 Gemeinden mit knapp 3,2 Millionen Einwohnern oder 35,7% der gesamten Bevölkerung<br />
sind sowohl hinsichtlich der Siedlungs- als auch der Wirtschaftsstruktur sehr heterogen. 22 Ge-<br />
meinden haben mehr als 50.000 Einwohner, von denen wiederum elf mehr als 90.000 haben. Auf<br />
der anderen Seite leben in 51 weniger als 20.000 Menschen. Diese kleineren Gemeinden grenzen<br />
zumeist unmittelbar an größere dieser Kategorie oder eine der drei Großstadtregionen an. Die<br />
größeren Gemeinden des Regionstyps übernehmen wichtige Funktionen als regionale Zentren. 15<br />
der 21 Provinzverwaltungen liegen in diesem Regionstyp.<br />
Ähnlich breit gestreut wie die Einwohnerzahl ist die Bevölkerungsdichte, die bei einem Durch-<br />
schnitt von 52 Einwohnern pro Quadratkilometer in den Gemeinden zwischen elf <strong>und</strong> 340<br />
schwankt. Am dichtesten besiedelt sind diejenigen Gemeinden, die in der Nähe der drei Groß-<br />
stadtregionen liegen oder eine besondere geographische Lage beispielsweise auf einer Halbinsel<br />
mit sehr kleiner Fläche haben. So findet sich die höchste Dichte mit 340 beziehungsweise 268<br />
Einwohnern pro Quadratkilometer in Helsingborg <strong>und</strong> Landskrona im westlichen Skåne sowie in<br />
der Gemeinde Hammarö (249) bei Karlstad. Die weniger dicht besiedelten Gemeinden haben häu-<br />
fig eine geringere Einwohnerzahl oder befinden sich weiter nördlich.<br />
19 Vgl. www.citytunneln.se (letzter Zugriff: 31.12.2005).<br />
37
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Bezüglich der Wirtschaftsstruktur sind viele dieser Gemeinden monostrukturiert <strong>und</strong> haben ent-<br />
sprechende Krisen durchlebt (vgl. ALVSTAM 1995, 24-29). Die entsprechenden Branchen sind der<br />
Bergbau, die Metall-, Holz- <strong>und</strong> Zelluloseverarbeitung sowie der Maschinen- <strong>und</strong> Fahrzeugbau.<br />
Die unterschiedliche Krisenfestigkeit wird durch die offene Arbeitslosigkeit für 2001 dokumentiert,<br />
die in den Gemeinden zwischen 1,2% <strong>und</strong> 6,1% schwankt. Am höchsten ist sie mit über 5% in<br />
besonders stark vom Strukturwandel betroffenen Städten wie Helsingborg, Eskilstuna, Sandviken,<br />
Landskrona <strong>und</strong> Gävle, mit unter 2% besonders niedrig meist in kleineren Gemeinden im Umland<br />
der Großstadtregionen oder anderer größerer Städte. Auch die Gemeinden Jönköping <strong>und</strong> Växjö<br />
im kleinbetrieblich strukturierten Småland, dessen Bewohner nach dem Volksm<strong>und</strong> ähnlich erfin-<br />
derisch sind wie die deutschen Schwaben, haben mit 3,0% beziehungsweise 3,4% einen niedri-<br />
gen Wert. Die alte Universitätsstadt Uppsala liegt mit 2,5% ebenfalls im unteren Bereich.<br />
Mellanbygden (H4)<br />
Der Begriff Mellanbygden kann als ‚dichter besiedelte Zwischenräume’ übersetzt werden, da diese<br />
Gemeinden die Zwischenräume um die größeren Städte <strong>und</strong> die Großstadtregionen füllen. Sie<br />
befinden sich ausschließlich in der südlichen Hälfte Schwedens. Die erforderliche Bevölkerungs-<br />
menge von 300.000 Menschen innerhalb des 100 Kilometer-Radius wird im dünner besiedelten<br />
Norden nicht erreicht. Mit 1,5 Millionen Einwohnern leben im Mellanbygden 17,3% der gesamten<br />
Bevölkerung, wobei 58 der 85 Gemeinden weniger als 20.000 Einwohner haben. Mehr als 50.000<br />
Einwohner haben lediglich Norrtälje, Nyköping, Karlskrona <strong>und</strong> Varberg, die aufgr<strong>und</strong> ihrer geo-<br />
graphischen Randlage an der Küste als Mellanbygden klassifiziert werden. Nyköping <strong>und</strong> Karls-<br />
krona sind Provinzhauptstädte.<br />
Die Bevölkerungsdichte schwankt zwischen sechs <strong>und</strong> 74, der Durchschnitt liegt bei 22 Einwoh-<br />
nern pro Quadratkilometer. Die Gemeinde Oxelös<strong>und</strong> bei Nyköping bildet durch ihre Lage auf ei-<br />
ner Halbinsel an der Ostseeküste mit 308 Einwohnern pro Quadratkilometer eine Ausnahme. Mit<br />
unter zehn Einwohnern haben die Gemeinden in Östergötland <strong>und</strong> Bergslagen eine besonders<br />
geringe Dichte. <strong>Eine</strong> höhere haben jene bei Göteborg sowie Varberg <strong>und</strong> Karlskrona mit über 60<br />
Menschen pro Quadratkilometer.<br />
Wie auch bei den größeren Städten ist die Wirtschaftsstruktur sehr unterschiedlich <strong>und</strong> teilweise<br />
monostrukturiert. Räumliche Verteilung <strong>und</strong> Schwankungsbreite der offenen Arbeitslosigkeit äh-<br />
neln für das Jahr 2001 denjenigen der größeren Städte.<br />
Tätbygden (H5)<br />
Die Regionen des Tätbygden können als ‚dichter besiedelte Gebiete in mehr peripheren Regionen’<br />
bezeichnet werden, da sie eine relativ hohe Bevölkerungsmenge innerhalb des 30 Kilometer-<br />
Radius besitzen, hingegen auf der regionalen Ebene mit weniger als 300.000 Einwohnern inner-<br />
halb des 100 Kilometer-Radius bevölkerungsgeographisch isolierter sind.<br />
38
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
Die gut 500.000 Bewohner dieses Regionstyps verteilen sich auf 16 Gemeinden, die entweder an<br />
der Küste Norrlands oder, wie bei Östers<strong>und</strong> <strong>und</strong> Arvika, landeinwärts als ‚Inseln’ in dem noch<br />
vorzustellenden Regionstyp des Glesbygden (H6) liegen. <strong>Eine</strong> dritte Gruppe bilden die Ostseein-<br />
seln Gotland <strong>und</strong> Öland zusammen mit Mönsterås an der småländischen Küste bei Kalmar. Die<br />
Einwohnerzahlen schwanken zwischen 8.700 in Eda bei Arvika <strong>und</strong> 72.500 in Skellefteå nördlich<br />
von Umeå. Auch in Östers<strong>und</strong>, Gotland <strong>und</strong> Örnsköldsvik leben mehr als 50.000 Menschen. Ge-<br />
meinden mit weniger Einwohnern befinden sich häufig in der Nachbarschaft einer größeren dieses<br />
Regionstyps oder bilden wie Nordanstig, Hudiksvall <strong>und</strong> Söderhamn einen eigenen Cluster. Die<br />
Bevölkerungsdichte liegt mit Werten zwischen zwei <strong>und</strong> 26 Einwohnern pro Quadratkilometer in<br />
einer engeren Spannbreite als im Mellanbygden <strong>und</strong> den größeren Städten. Der Durchschnitt liegt<br />
bei zwölf. Höhere Dichten mit über 20 Einwohnern pro Quadratkilometer finden sich in den beiden<br />
Provinzhauptstädten Östers<strong>und</strong> <strong>und</strong> Härnösand sowie auf Öland <strong>und</strong> in Söderhamn. Besonders<br />
die größeren Gemeinden in Norrland wie Östers<strong>und</strong> sind wichtige überregionale Zentren in dem<br />
ansonsten so extrem dünn besiedelten Landesteil.<br />
Die offene Arbeitslosigkeit lag 2001 bei durchschnittlich 4,1% <strong>und</strong> damit höher als in den größeren<br />
Städten <strong>und</strong> dem Mellanbygden. Besonders entlang der südlichen Küstenabschnitte Norrlands um<br />
S<strong>und</strong>svall, wo der Strukturwandel die Arbeitsplätze in der Zellulose- <strong>und</strong> Holzindustrie stark redu-<br />
ziert hat (vgl. ALVSTAM 1995, 58), liegen die Werte über 5%. Gemeinden mit einer offenen Arbeits-<br />
losigkeit unter 4% finden sich auf Öland <strong>und</strong> Gotland sowie in Värmland.<br />
Glesbygden (H6)<br />
Der Großteil der Binnengemeinden <strong>und</strong> die verbleibenden Gemeinden an der Küste Norrlands<br />
sowie einige südlichere ‚Exklaven’ in Östergötland, Småland, bei Uppsala <strong>und</strong> an der Grenze zu<br />
Norwegen in Västra Götaland werden dem Regionstyp des Glesbygden zugerechnet. Die Be-<br />
zeichnung Glesbygden ist in ihrer Abgrenzung von der in Kapitel 3.2.1 angeführten offiziellen Defi-<br />
nition zu unterscheiden, da die Zuordnung nicht auf der Ebene von Dichtorten, sondern auf der<br />
von Gemeinden erfolgt. Nach der offiziellen Definition leben in allen H-Regionen Menschen in<br />
‚dünner besiedelten Regionen’ (vgl. Abbildung 3.8). Bei den H-Regionen trifft die Bezeichnung<br />
Glesbygden jedoch nur auf Gemeinden zu, in der sich weniger als 27.000 Einwohner in einem<br />
Radius von 30 Kilometern befinden.<br />
Insgesamt leben in den 54 Gemeinden des Glesbygden auf 56% der Landesfläche mit 540.000<br />
nur geringfügig mehr Menschen als im Tätbygden. Die Gemeinden sind mit im Durchschnitt knapp<br />
10.000 Einwohnern klein, die größte ist Kiruna mit 24.300 Einwohnern. Auch Mora in Dalarna so-<br />
wie Kramfors <strong>und</strong> Sollefteå nördlich von S<strong>und</strong>svall haben wie das bei Uppsala gelegene Östham-<br />
mar über 20.000 Einwohner. Die Bevölkerungsdichte liegt im Durchschnitt bei zwei Einwohnern<br />
pro Quadratkilometer. Jeder Person stehen bei einer theoretischen Gleichverteilung der Bevölke-<br />
rung 42 Hektar zur Verfügung. Höhere Bevölkerungsdichten von über zehn Menschen pro Qua-<br />
39
3 Großräumige <strong>Siedlungsstruktur</strong> Schwedens<br />
dratkilometer finden sich in den südlichen Einsprengseln sowie an der Küste. Im Binnenland von<br />
Norr- <strong>und</strong> Västerbotten nimmt die Dichte bis auf 0,3 in Jokkmokk <strong>und</strong> Arjeplog ab.<br />
Abbildung 3.8 H-Regionen: Jeweiliger Bevölkerungsanteil, der<br />
nach offizieller Definition (vgl. Text) im Glesbygd lebt, 1980<br />
Quelle: ÖBERG & SPRINGFELDT 1991, 32, Beschriftung übersetzt<br />
Die offene Arbeitslosigkeit für 2001 schwankt in den Gemeinden stark zwischen 2,0% <strong>und</strong> 8,5%<br />
bei einem Gesamtdurchschnitt von 4,4%. Ein Drittel der Gemeinden hat Werte über 5%. Diese<br />
liegen im gesamten nördlichen Teil. Nur die Gemeinden um Umeå sowie Arjeplog, das sich als<br />
Zentrum für Testfahrten der europäischen Autoindustrie einen Namen gemacht hat, verzeichnen<br />
geringere Werte. Auch der Anteil Frührentner ist in den Gemeinden mit hoher Arbeitslosigkeit<br />
deutlich größer (vgl. ABRAHAMSSON 1993, 81). Der öffentliche Sektor hat mit über 50% einen sehr<br />
hohen Anteil an der gesamten Beschäftigung (vgl. ebd., 55). Nahezu alle Gemeinden des Gles-<br />
bygden bekommen Regionalbeihilfen (vgl. ALVSTAM 1995, 29 <strong>und</strong> 34/35).<br />
Trotz der innerregionalen Heterogenität der vier geographisch nicht zusammenhängenden Re-<br />
gionstypen bezüglich Siedlungs- <strong>und</strong> Wirtschaftsstruktur geben die H-Regionen für eine aggregier-<br />
te Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> über die Bevölkerungsdichte das ‚siedlungsstrukturelle Erreichbar-<br />
keitspotential’ in Form von Distanz, die aus der Dichte resultieren, gut wieder. Die Dichte nimmt<br />
von den Großstadtregionen über die größeren Städte bis hin zum Glesbygden ab. Die Einteilung<br />
in die zwei übergreifenden Typen ‚dünner besiedelte Gebiete’, zu denen Mellan- Tät- <strong>und</strong> Gles-<br />
bygden sowie die größeren Städte gehören, <strong>und</strong> ‚Großstadtregionen’ wird die Hypothesenbildung<br />
bestimmen. Die größeren Städte werden aufgr<strong>und</strong> der besonders großen Heterogenität der Bevöl-<br />
kerungsdichte weniger intensiv betrachtet. Dies gilt auch für das Mellanbygden.<br />
40
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
4.1 Datenerhebung <strong>und</strong> Datenbankaufbau<br />
4.1.1 Allgemeines zu den verwendeten Daten<br />
Für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> wird mit ‚RES – Den nationella rese<strong>und</strong>ersökningen’, der ak-<br />
tuellen nationalen Befragung zum Mobilitätsverhalten für die Jahre 1999 bis 2001, auf eine um-<br />
fangreiche Sek<strong>und</strong>ärstatistik zurückgegriffen. RES ist Teil der ‚Amtlichen Statistik Schwedens’<br />
(schwedisch Sveriges Officiella Statistik), deren Erstellung durch die Regierung beschlossen wird<br />
(vgl. SIKA 1999c, 1-2). Die Verantwortung für sämtliche Verkehrs- <strong>und</strong> Kommunikationsstatistik<br />
liegt beim Staatlichen Institut für Kommunikationsanalyse, SIKA, das RES gemeinsam mit ver-<br />
schiedenen staatlichen Institutionen 20 beim Statistischen Zentralbüro in Auftrag gibt (vgl. SIKA<br />
1999b, 1). Die Daten werden Forschungseinrichtungen bei Bedarf zur Verfügung gestellt <strong>und</strong> kön-<br />
nen bei entsprechender Eignung auch durch privatwirtschaftliche Unternehmen erworben werden<br />
(vgl. SIKA 1999a, 4). Insgesamt unterliegen Erhebung <strong>und</strong> Bearbeitung von RES einer regelmäßi-<br />
gen Qualitätskontrolle (vgl. SIKA 1999b, 1/2). Die Befragung wird in unregelmäßigen Jahresab-<br />
ständen wiederholt. Vorherige Erhebungszeiträume waren 1978 <strong>und</strong> 1984/85 sowie 1994 bis<br />
1998, damals noch unter der Bezeichnung RVU (schwedisch resvane<strong>und</strong>ersökning = Untersu-<br />
chung der Mobilitätsgewohnheiten) (vgl. JONSSON 2002). Die nächste Befragungsreihe, RES05,<br />
hat im Oktober 2005 begonnen.<br />
4.1.2 Abgrenzung gr<strong>und</strong>legender Begriffe<br />
In RES werden alle Bewegungen außerhalb von Gebäuden <strong>und</strong> Privatgr<strong>und</strong>stücken erfasst. Diese<br />
können sowohl innerhalb als auch außerhalb des Verkehrsraums 21 stattfinden. Desweiteren wer-<br />
den berufsmäßiger Verkehr 22 sowie Wege in das oder aus dem Ausland berücksichtigt, jedoch<br />
keine gänzlich im Ausland zurückgelegten Wege (vgl. JONSSON 2002, 27/28).<br />
Gr<strong>und</strong>sätzlich werden Messtagsreisen (schwedisch mätdagsresor) sowie weite Reisen (schwe-<br />
disch långväga resor) mit einer Länge von 100 Kilometern <strong>und</strong> mehr unterschieden. Während er-<br />
stere für einen ausgewählten Tag abgefragt wurden, zählen zu letzteren sowohl die entsprechen-<br />
den Fahrten am Messtag als auch solche Bewegungen, die innerhalb eines längeren Zeitraums<br />
vor dem Messtag durchgeführt wurden. 23 Am Messtag stattgef<strong>und</strong>ene weite Reisen wurden<br />
20 Die Auftraggeber von RES sind: Statens Institut för Kommunikationsanalys (SIKA) [Staatliches Institut für Kommunikationsanalyse],<br />
Banverket [Zentralamt für Eisenbahnwesen], Vägverket [Zentralamt für Straßenwesen], Turistdelegationen<br />
[Abteilung für Tourismus], Sjöfartsverket [Schwedisches Schifffahrtsamt], Luftfartsverket [Zentralamt für Zivilluftfahrt],<br />
Kommunikationsforskningsdepartementet [Abteilung für Kommunikationsforschung] (vgl. JONSSON 2002, 27).<br />
21 Unter dem Begriff ‚Verkehrsraum’ (schwedisch trafikmiljö) werden alle Straßen, Wege oder Plätze verstanden, die von<br />
Motorfahrzeugen <strong>und</strong> Fahrrädern genutzt werden sowie Geh- oder Reitwege, die an diesen entlang führen. Damit gehören<br />
Fahrradwege im Wald zum Verkehrsraum, reine Fußwege jedoch nicht (vgl. SIKA & SCB 2000, Anlage 5, 9).<br />
22 Zu berufsmäßigem Verkehr zählen beispielsweise die Wege eines Briefträgers oder Lastwagenfahrers, aber auch die<br />
des Zugbegleiters oder Straßenbahnfahrers (vgl. SIKA & SCB 2000, Anlage 5, 9). Die entsprechenden Bewegungen<br />
werden vereinfachend ohne Zwischenstopps <strong>und</strong> Zeitpunkte erhoben (vgl. JONSSON 2002, 30).<br />
23 Für Reisen mit einer Länge von 100 Kilometern <strong>und</strong> mehr betrug diese Periode 30 Tage vor dem Messtag, für Reisen<br />
mit 300 Kilometern <strong>und</strong> mehr 60 Tage.<br />
41
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
gleichzeitig auch als Messtagsreisen erfasst. Zu letzteren zählen alle zwischen 4:00 Uhr des<br />
Messtages <strong>und</strong> 3:59 Uhr des folgenden Tages durch die befragte Person ausgeführten Bewegun-<br />
gen.<br />
In der vorliegenden <strong>Untersuchung</strong> der <strong>Alltagsmobilität</strong> werden lediglich die Reisen am Messtag<br />
betrachtet. Bei diesen sind die drei hierarchisch geordneten Reisebegriffe Hauptreise (HR), Teil-<br />
reise (TR) <strong>und</strong> Reiseelement (RE) zu unterscheiden (vgl. u. a. JONSSON 2002, 27-30; SIKA & SCB<br />
2001, 8-11). <strong>Eine</strong> Hauptreise (schwedisch huvudresa) ist eine Fahrt, die an einem ‚Hauptreise-<br />
punkt’ (schwedisch huvudresepunkt) beginnt oder endet. Hierzu zählen der permanente Wohnort,<br />
der Zweitwohnsitz, die besuchte Schule, der Arbeitsplatz, der Ort des Ferienhauses oder ein an-<br />
derer Übernachtungsort. Hauptreisen bestehen aus einer oder mehreren Teilreisen (schwedisch<br />
delresor) <strong>und</strong> Reiseelementen (schwedisch reselement). Teilreisen beginnen <strong>und</strong> enden, wenn<br />
eine Aktivität ausgeführt worden ist. Hierzu wird jedoch nicht der Umstieg in ein anderes Ver-<br />
kehrsmittel gerechnet. Reiseelemente werden durch die innerhalb der Teilreisen verwendeten<br />
Verkehrsmittel abgegrenzt. Erfasste Variablen bezüglich der Hauptreisen sind unter anderem die<br />
Anzahl der Teilreisen <strong>und</strong> Reiseelemente, die Fahrtlänge in Kilometern, die Fahrtzeit in Minuten,<br />
das hauptsächliche Fortbewegungsmittel entsprechend der längsten Strecke in Kilometern sowie<br />
der hauptsächliche Fahrtzweck, bestimmt durch den Zweck der letzten durchgeführten Teilreise.<br />
Für die Teilreisen werden die gleichen Variablen wie für die Hauptreisen erhoben, jedoch mit dem<br />
Unterschied, dass aufgr<strong>und</strong> ihrer Abgrenzung kein hauptsächlicher Zweck bestimmt werden muss.<br />
In Abbildung 4.1 wird ein Beispiel für die Zusammenhänge der beschriebenen Elemente innerhalb<br />
einer Hauptreise gegeben.<br />
Hauptreise (HR)<br />
zu Fuß<br />
Halte- Bus Halte- zu Fuß<br />
Wohnung KiTa stellestelle<br />
Arbeit<br />
RE<br />
Reiseelement (RE)<br />
RE<br />
Teilreise (TR)<br />
Abbildung 4.1 Elemente einer Hauptreise in RES<br />
Quelle: SIKA & SCB 2000, 9, übersetzte Darstellung<br />
Teilreise (TR)<br />
Insgesamt enthält RES 1999-2001 für die Messtagsreisen Informationen zu 28.900 Hauptreisen,<br />
48.633 Teilreisen <strong>und</strong> 59.372 Reiseelementen. Neben den mobilitätsbezogenen Variablen werden<br />
Merkmale der <strong>Untersuchung</strong>spersonen <strong>und</strong> ihrer Umgebung erhoben. Hierzu zählen sozioökono-<br />
mische <strong>und</strong> –demographische Merkmale sowie Angaben zu Haushalt <strong>und</strong> Haushaltsmitgliedern.<br />
42
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
4.1.3 Gr<strong>und</strong>gesamtheit, Stichprobe <strong>und</strong> Rücklauf<br />
Gr<strong>und</strong>gesamtheit<br />
Die <strong>Untersuchung</strong>s- <strong>und</strong> damit Gr<strong>und</strong>gesamtheit der zu ziehenden Stichprobe beinhaltet alle in<br />
Schweden gemeldeten Personen zwischen sechs <strong>und</strong> 84 Jahren. Die jüngsten <strong>und</strong> ältesten der<br />
Zielgesamtheit werden mit der Begründung ausgeschlossen, sie seien schwer zu befragen (vgl.<br />
SIKA & SCB 2002, 18). Die Bezeichnungen ‚gesamt Schweden’ <strong>und</strong> ‚gesamte Bevölkerung’ be-<br />
schreiben in vorliegender Arbeit entsprechend die genannte Auswahl der 6- bis 84-jährigen.<br />
Erhebung der Stichprobe<br />
Die Ziehung der Stichprobe geschah quartalsweise in zwei Schritten. Zunächst wurden in einer<br />
systematischen Auswahl eineinhalb Monate vor dem Messtag circa 2.100 Personen aus dem nach<br />
Alter sortierten amtlichen Melderegister ausgewählt. Dieses Verfahren führt zu dem gleichen Er-<br />
gebnis wie eine proportional nach Alter geschichtete Zufallsauswahl (vgl. ebd., 19). Die getroffe-<br />
ne Bruttoauswahl wurde einen Monat später in einem so genannten ID-Verfahren (schwedisch<br />
ID-körning) nochmals um Personen bereinigt, die mittlerweile verstorben oder emigriert waren.<br />
Desweiteren wurde die Richtigkeit der Adressen überprüft. Aus der verbleibenden Nettoauswahl<br />
wurden für jeden Tag des Quartals per Zufallsauswahl 22 Personen ausgewählt, so dass sich pro<br />
Jahr etwa 8.000 Personen ergaben. 24 Der Überschuss an Personen, die nach dem ID-Verfahren<br />
verstorben oder emigriert sind, wird auf weniger als ein Prozent geschätzt (vgl. JONSSON 2002,<br />
33). Gleichzeitig wurden erst nach dem ID-Verfahren in das amtliche Personenregister aufge-<br />
nommene Personen bei der Nettoauswahl nicht mit einbezogen. Die Größenordnung dieser Grup-<br />
pe ist unbekannt (vgl. ebd., 33).<br />
Die Nettostichprobe beinhaltete nach Abzug des Überschusses 25 für den gesamten Befragungs-<br />
zeitraum zwischen 1999 <strong>und</strong> 2001 23.937 Menschen. Den Personen wurde etwa zehn Tage vor<br />
dem Messtag ein Informationsbrief zugesendet, in dem neben Informationen zur Befragung <strong>und</strong><br />
einem Tagebuch für Notizen das Datum des für die Person ausgewählten Messtags mitgeteilt<br />
wurde (vgl. SIKA & SCB 2002, 59-62). Am auf den Messtag folgenden Tag wurden die zu Befra-<br />
genden telefonisch kontaktiert <strong>und</strong> die Befragung durchgeführt. 26 Konnten die Personen an die-<br />
sem Tag nicht erreicht werden, wurde die Kontaktaufnahme während maximal einer Woche bei<br />
variierender Uhrzeit täglich wiederholt.<br />
Die Durchführung der telefonischen Befragung geschah zentral aus den Räumen des Statisti-<br />
schen Zentralbüros in Stockholm. 27 Die Antworten der im Durchschnitt 25 Minuten langen Inter-<br />
24<br />
1999: 8.030 (vgl. SIKA & SCB 2002, 19); 2000: 8.052 (vgl. SIKA & SCB 2001, 29); 2001: 8.030 (vgl. SIKA & SCB<br />
2000, 26).<br />
25<br />
Die Zahl der bekannten Fälle betrug im Jahr 1999 65 (vgl. SIKA & SCB 2000, 26), im Jahr 2000 62 (vgl. SIKA & SCB<br />
2001, 29) <strong>und</strong> im Jahr 2001 48 Personen (vgl. SIKA & SCB 2002, 19).<br />
26<br />
Die Interviews mit 6- bis 15-jährigen Personen geschahen über die Eltern, bei 17- bis 18-jährigen war das Einverständnis<br />
der Eltern notwendig (vgl. JONSSON 2002, 34).<br />
27<br />
Die Befragungen fanden montags bis donnerstags von 9 bis 21 Uhr, freitags von 9 bis 20 Uhr, samstags zwischen 9<br />
<strong>und</strong> 17 Uhr <strong>und</strong> sonntags zwischen 10 <strong>und</strong> 14 sowie 17 <strong>und</strong> 21 Uhr statt (vgl. SIKA & SCB 2002, 19).<br />
43
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
views wurden unmittelbar in das Computerprogramm WinDati eingegeben. Die Reihenfolge der<br />
Befragung folgte dem Teilreiseansatz (schwedisch delreseansats), bei dem die Bestandteile einer<br />
Reise chronologisch abgefragt werden, anstatt zunächst Start- <strong>und</strong> Zielpunkte <strong>und</strong> erst daran an-<br />
schließend die einzelnen Etappen zu erfassen (vgl. SIKA & SCB 2002, 20). Um zu vermeiden,<br />
dass Teilreisen oder Reiseelemente vergessen wurden, stellten die Befrager an entsprechenden<br />
Stellen Kontrollfragen. Hierdurch wurde im Vergleich zu früheren Erhebungszeiträumen vor allem<br />
die Anzahl der zu Fuß zurückgelegten Reiseelemente erhöht (vgl. JONSSON 2002, 36), die generell<br />
in Mobilitätsuntersuchungen unterschätzt werden (vgl. VILHELMSON 1997a, 43). Zu beachten ist<br />
weiterhin, dass Personen mit hoher Mobilität höchstwahrscheinlich seltener angetroffen werden<br />
(vgl. VILHELMSON & KRANTZ 1996, 6).<br />
Rücklauf<br />
Die Zahl der Antwortenden betrug für den gesamten Befragungszeitraum von 1999 bis 2001<br />
17.220 Personen beziehungsweise 71,9% der Nettoauswahl. 28 Während sich zwischen den drei<br />
Jahren mit 71% für 1999, 72% für 2000 <strong>und</strong> 73% für 2001 kaum Unterschiede zeigen, war der<br />
Rücklauf nach Geschlecht, Altersgruppen sowie ‚Reichsgebieten’ 29 unterschiedlich hoch. Für<br />
Frauen ist er in allen Altersklassen höher, lediglich bei den 65- bis 84-jährigen war dies in den Jah-<br />
ren 1999 <strong>und</strong> 2001 nicht der Fall. Unter den Altersgruppen gaben die 6- bis 24-jährigen am häu-<br />
figsten Auskunft, die 25- bis 44-jährigen seltener. Bei den ‚Reichsgebieten’ verzeichnen diejenigen<br />
einen niedrigeren Rücklauf, in denen die drei Großstädte Stockholm, Göteborg <strong>und</strong> Malmö liegen.<br />
Besonders die Region Stockholm sticht mit unter 70% für alle drei Jahre negativ heraus.<br />
Betrachtet man die angegebenen Ursachen für den Wegfall, so sind zwischen 54% (2001) <strong>und</strong><br />
59% (1999) der Fälle darauf zurückzuführen, dass telefonisch niemand erreicht wurde, zwischen<br />
32% (1999) <strong>und</strong> 38% (2001) verweigerten die Teilnahme aus zeitlichen oder anderen Gründen<br />
<strong>und</strong> zwischen 7,5% (2000) <strong>und</strong> 8,4% (1999) konnten wegen Krankheit oder Verständnisschwierig-<br />
keiten nicht teilnehmen.<br />
4.1.4 Aufbau der Datenbank<br />
Für die drei Erfassungsebenen der Hauptreisen, Teilreisen <strong>und</strong> Reiseelemente sowie für die per-<br />
sonenbezogenen Merkmale wurde pro Quartal jeweils eine Datenbank angelegt, so dass sich für<br />
die Messtagsreisen vier Datenbanken ergeben. Der wesentliche Unterschied zwischen den Tabel-<br />
len sind die zugr<strong>und</strong>e gelegten Falleinheiten. Während in der Personendatenbank jede Untersu-<br />
chungsperson einen Fall darstellt, sind es in den Wegedatenbanken entsprechend die Haupt- <strong>und</strong><br />
Teilreisen sowie Reiselemente, so dass sich die Daten einer <strong>Untersuchung</strong>sperson je nach der<br />
Anzahl der von ihr durchgeführten Teil- oder Hauptreisen beziehungsweise Reiseelemente über<br />
28 Für die Rücklaufquoten <strong>und</strong> Ursachen des Wegfalls vgl. für 1999: SIKA & SCB 2000, 28; für 2000: SIKA & SCB 2001,<br />
31/32; für 2001: SIKA & SCB 2002, 21.<br />
29 Vgl. Fußnote 15, S. 29.<br />
44
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
mehrere Zeilen verteilen können. Die Folge sind unterschiedliche Aussageniveaus. Bei Auswer-<br />
tungen in der Personendatenbank erhält man die Ergebnisse auf Basis der Personen, in den We-<br />
gedatenbanken dagegen auf Basis der Haupt-, Teilreisen oder Reiseelemente. In der Tabelle der<br />
Personenmerkmale sind auch die Personen enthalten, die am Messtag keine Reise durchgeführt<br />
haben.<br />
RES wird in einem vorprogrammierten Menüsystem im Statistikprogramm SAS an die Anwender<br />
weitergegeben, kann jedoch auch im Statistikprogramm SPSS bestellt werden. Dies ist bei vorlie-<br />
gender Arbeit der Fall. Im Vergleich zu SAS können in der SPSS–Version einige Berechnungen<br />
nicht vorprogrammiert werden, sondern müssen zunächst aktiviert oder einmalig durchgeführt<br />
werden. Hierzu gehören unter anderem die Schätzung der Gr<strong>und</strong>gesamtheit (vgl. Kapitel 4.1.5)<br />
sowie die Klassifizierungen der Mobilitätsdimensionen. Falls mehr als ein Quartal untersucht wer-<br />
den soll, müssen die Datenbanken der verschiedenen Quartale in SPSS zunächst manuell in einer<br />
Datei zusammengefügt werden. Auch die Definition fehlender Werte hat in SPSS mit maximal drei<br />
Werten weniger Ausprägungen als in SAS. Weiterhin sind in SPSS einige Berechnungen wie die<br />
des Konfidenzintervalls der Schätzfunktion (vgl. Kapitel 4.1.5) gr<strong>und</strong>sätzlich nicht möglich.<br />
4.1.5 Schätzung der Gr<strong>und</strong>gesamtheit<br />
In RES sind Gewichte enthalten, welche die beobachteten Fälle der Stichprobe auf die Gr<strong>und</strong>ge-<br />
samtheit der Personen beziehungsweise der Wege schätzen. Gr<strong>und</strong>lage der Punktschätzung ist<br />
eine Stichproben- oder Schätzfunktion, die „unbekannte Parameter mit Hilfe von Zufallsstichpro-<br />
ben angenähert“ bestimmt (SACHS 2004, 124). Als Funktion von Zufallsvariablen handelt es sich<br />
bei ihr selbst um eine Zufallsvariable, so dass sie eine Verteilung hat (vgl. ebd., 124). Da unbe-<br />
kannt bleibt, um wieviel der erhaltene Schätzwert tatsächlich von dem Parameter 30 abweicht, wird<br />
die Punkt- häufig durch eine Intervallschätzung ergänzt. Bei dieser werden Konfidenzintervalle<br />
oder Vertrauensbereiche konstruiert, deren Breite proportional zum geschätzten Standardfehler<br />
ist. In ihnen liegt der unbekannte Parameter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit (vgl. ebd., 125;<br />
VOß 2000, 75). Je mehr Beobachtungen, desto kleiner ist der Standardfehler <strong>und</strong> desto besser ist<br />
die Schätzung (vgl. SACHS 2004, 124).<br />
In RES liegt eine „gruppenweise Gewichtung“ (SIKA & SCB 2002, 25, Übersetzung aus dem<br />
Schwedischen) auf der Gr<strong>und</strong>lage der proportional nach Alter geschichteten Stichprobe vor. Zu-<br />
sätzlich zu den drei Altersklassen 6-24, 25-64 <strong>und</strong> 65-84 Jahre wird nachträglich nach den acht<br />
‚Reichsgebieten’ <strong>und</strong> dem Geschlecht geschichtet. Für diese drei Merkmale sind unterschiedliche<br />
Rückläufe bekannt (vgl. Kapitel 4.1.3). Gleichzeitig werden Variationen im Mobilitätsverhalten er-<br />
wartet (vgl. SIKA & SCB 2002, 25). Da die heterogene Gr<strong>und</strong>gesamtheit in homogenere Gruppen<br />
gegliedert wird, wird bei einem geschichteten Stichprobenverfahren durch den Schichtungseffekt<br />
30 Parameter sind Maßzahlen wie relative Häufigkeit, Mittelwert oder Standardabweichung, die sich auf die Gr<strong>und</strong>ge-<br />
samtheit beziehen (vgl. SACHS 2004, 98).<br />
45
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
ein Gewinn an Genauigkeit für die Schätzung <strong>und</strong> damit eine Verkleinerung des Standardfehlers<br />
erwartet (vgl. VOß 2000, 90). Für jede der 48 Gruppen 31 wird die Anzahl der vorhandenen Fälle in<br />
der Stichprobe entsprechend ihrer Anzahl in der Gr<strong>und</strong>gesamtheit hochgerechnet. Dabei liegt die<br />
Annahme zugr<strong>und</strong>e, dass diejenigen, die nicht an der Befragung teilgenommen haben, das glei-<br />
che Mobilitätsverhalten haben wie diejenigen, die geantwortet haben (vgl. SIKA & SCB 2002, 25).<br />
Insgesamt kommen vier verschiedene Gewichte zur Anwendung, von denen drei für die Analyse<br />
relevant sind (vgl. JONSSON 2002, 34). Zur Schätzung der Gr<strong>und</strong>gesamtheit aller Personen zwi-<br />
schen sechs <strong>und</strong> 84 Jahren <strong>und</strong> ihrer Merkmale wird in der Personendatenbank ein Kompensa-<br />
tionsgewicht verwendet, das sich für jede Schicht aus dem Quotient der Anzahl Personen in der<br />
Gr<strong>und</strong>gesamtheit <strong>und</strong> in der Stichprobe berechnet. Bei der Schätzung der in einem Quartal statt-<br />
gef<strong>und</strong>enen Haupt- <strong>und</strong> Teilreisen sowie der Reiseelemente wird in den Wegedatenbanken ein im<br />
Folgenden Wegegewicht genannter Schätzfaktor angewandt, der alle von der <strong>Untersuchung</strong>spo-<br />
pulation in einem Quartal durchgeführten Messtagsreisen schätzt. Das Wegegewicht ergibt sich<br />
aus dem Produkt des oben beschriebenen Kompensations- <strong>und</strong> einem Zeitgewicht, das die<br />
Schwankungen des Rücklaufs an unterschiedlichen Wochentagen berücksichtigt. Die Berechnung<br />
des Zeitgewichts erfolgt durch die Multiplikation der Anzahl Tage pro Quartal (90, 91 oder 92) mit<br />
der Anzahl Befragter während des Quartals <strong>und</strong> der darauf folgenden Division dieses Produkts mit<br />
der Anzahl Antwortender am Messtag.<br />
Die Gewichte sind seit der ersten Erhebung 1978 immer weiter verbessert worden, so dass ihnen<br />
ein hohes Maß an Genauigkeit zugetraut wird. Dennoch weist BJURSTRÖM (2002, 70) darauf hin,<br />
dass sie bei schiefen Auswahlen fehlerbehaftete Ergebnisse liefern können. Unter einer schiefen<br />
Auswahl versteht er eine Menge von Personen, die in ihrer Alters- <strong>und</strong> Geschlechtsstruktur von<br />
den der Gewichtung zugr<strong>und</strong>e liegenden ‚Reichsgebieten’ abweicht. Für die hier verwendeten H-<br />
Regionen werden jedoch ähnliche Strukturen wie für die ‚Reichsgebiete’ angenommen, da sie<br />
deren geographischen Lagen ähnlich sind. Beide grenzen die Großstadtregionen sowie die nördli-<br />
chen von den südlichen Gebieten ab. Daher wird das festgestellte Problem als für die vorliegende<br />
Arbeit nicht relevant eingeschätzt. Diese Einschätzung bestätigt der Vergleich der Schätzwerte mit<br />
der amtlichen Statistik (vgl. Tabelle 4.1). Die Unterschiede zwischen den Verteilungen liegen in<br />
einem akzeptablen Rahmen. Während die Großstadtregionen in RES leicht unterrepräsentiert<br />
sind, haben die übrigen Regionen einen höheren Anteil an der gesamten Bevölkerung.<br />
31 Hierbei handelt es sich um das Produkt aus den drei Altersklassen, acht ‚Reichsgebieten’ <strong>und</strong> beiden Geschlechtern.<br />
46
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
Tabelle 4.1 Bevölkerungsmenge zwischen 6 <strong>und</strong> 84 Jahren in den H-Regionen laut amtlicher Statistik<br />
<strong>und</strong> RES 1999-2001<br />
Amtliche Statistik,<br />
RES 1999-2001**<br />
Durchschnitt 1999-2001*<br />
absolut % absolut %<br />
H1 A-Region Stockholm/Södertälje 1.609.134 19,8 1.596.037 19,6<br />
H8 A-Region Göteborg 767.760 9,5 711.176 8,7<br />
H9 A-Region Malmö/L<strong>und</strong>/Trelleborg 477.268 5,9 437.133 5,4<br />
H3 Größere Städte 2.899.195 35,7 2.941.902 36,1<br />
H4 Mellanbygden 1.406.362 17,3 1.489.885 18,3<br />
H5 Tätbygden 460.107 5,7 481.835 5,9<br />
H6 Glesbygden 494.522 6,1 502.072 6,2<br />
gesamt 8.114.346 100 8.160.039 100<br />
* Quelle: www.scb.se<br />
** Quelle: RES 1999-2001<br />
Eigene Berechnung<br />
4.2 Analyse der Daten<br />
4.2.1 Allgemeines zur Durchführung<br />
Verwendete Datenbanken<br />
Für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> stehen wie erläutert unterschiedliche Datenbanken <strong>und</strong> ent-<br />
sprechende Analyseebenen zur Verfügung (vgl. Kapitel 4.1.4). Für die Analyse der sozioökonomi-<br />
schen <strong>und</strong> –demographischen Merkmale sowie der Distanz, Zeit <strong>und</strong> Anzahl Wege <strong>und</strong> Kopplun-<br />
gen pro Tag <strong>und</strong> Person wird die Personendatenbank verwendet. Für die <strong>Untersuchung</strong> von Ver-<br />
kehrsmittelwahl, Wegezweck sowie Distanz <strong>und</strong> Dauer einer Teilreise dagegen die Teilreiseda-<br />
tenbank.<br />
Anwendung der Schätzung<br />
Wenn nicht anders angegeben, beruhen die Ergebnisse immer auf den geschätzten Gr<strong>und</strong>ge-<br />
samtheiten. Da die Gewichte auf der Gr<strong>und</strong>lage von Quartalen konstruiert sind, müssen sie für die<br />
<strong>Untersuchung</strong> des Dreijahreszeitraums 1999-2001 entsprechend angepasst werden. Das Kom-<br />
pensationsgewicht wird hierfür mit den zu untersuchenden zwölf Quartalen dividiert. Das Wege-<br />
gewicht wird durch drei geteilt, so dass sich die Anzahl Teilreisen für ein durchschnittliches Jahr<br />
ergibt. 32 Der Zeitraum von einem Jahr erscheint für die Schätzung der Teilreisen anschaulicher als<br />
die Schätzung auf einen Dreijahreszeitraum. Die gewichteten Fallzahlen der einzelnen soziode-<br />
mographischen <strong>und</strong> -ökonomischen sowie der Mobilitätsvariablen werden in Anhang 2 für die H-<br />
Regionen <strong>und</strong> gesamt Schweden unter Verweis auf die zugehörigen Abbildungen <strong>und</strong> Tabellen<br />
angegeben.<br />
32 Die Anpassung der Gewichte beruht auf der telefonischen Auskunft von Anna Johansson, SIKA, 12.09.2005.<br />
47
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
4.2.2 Aufbereitung der Daten<br />
Ergänzungen <strong>und</strong> Korrekturen<br />
In der Tabelle der Personenmerkmale fehlen bei der SPSS-Version die Variablen der insgesamt<br />
an einem Tag pro Person durchgeführten Teil- <strong>und</strong> Hauptreisen sowie die zurückgelegten Distan-<br />
zen <strong>und</strong> die aufgewendete Zeit. Diese vier Variablen wurden aus SAS importiert. 33 Für die Varia-<br />
ble der Tagesdistanz musste in einem Fall eine Änderung vorgenommen werden, da die angege-<br />
benen 8.115 Kilometer in den Wegedatenbanken nicht mit der Summe der Distanzen aller durch<br />
diese Person durchgeführten Teil- beziehungsweise Hauptreisen übereinstimmte. Hieraus wird die<br />
Variable jedoch alternativ errechnet. Es wurde ein Eingabefehler angenommen <strong>und</strong> der Wert ent-<br />
sprechend in die errechnete Summe von 915 Kilometern geändert.<br />
Fehlende Werte<br />
Von insgesamt 8.163.143 (17.219) Befragten gaben 21.031 (41) keine Auskunft zu ihren Bewe-<br />
gungen am Messtag, sondern beantworteten nur die personenbezogenen Fragen. 34 Dieser „par-<br />
tielle Wegfall“ (SIKA & SCB 2002, 22, Übersetzung aus dem Schwedischen) entspricht 0,2% aller<br />
Befragten. Bei der Definition der H-Regionen waren weitere 3.104 (7) Personen nicht kodierbar,<br />
da keine Angabe zum Wohnort gemacht wurde. Diese Fälle werden bei der Analyse der Alltags-<br />
mobilität in den H-Regionen entsprechend als fehlende Werte behandelt, in Angaben für gesamt<br />
Schweden sind sie jedoch enthalten.<br />
Operationalisierung der <strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Während für die Beschreibung der sozioökonomischen <strong>und</strong> –demographischen Merkmale auch<br />
die nicht gereisten Personen berücksichtigt werden, beachtet die <strong>Untersuchung</strong> der Alltagsmobili-<br />
tät nur die am Messtag mobilen Personen. Daher werden hierfür die am Messtag nicht Gereisten<br />
aus der Personendatenbank ausgeschlossen. Ihre Zahl beläuft sich auf 1.480.345 (3.106) <strong>und</strong><br />
damit auf einen Anteil von 18,2% an allen Personen, die Angaben zu ihrer Mobilität beziehungs-<br />
weise Immobilität gemacht haben. Zwar ist eine weitergehende <strong>Untersuchung</strong> der Nicht-Gereisten<br />
mit Blick auf die Gründe ihrer Immobilität ebenfalls von Interesse für die Mobilitätsforschung (vgl.<br />
VILHELMSON 1990, 44), dies soll jedoch nicht Gegenstand der <strong>Untersuchung</strong> sein. Die unterschied-<br />
lichen Anteile der Nicht-Gereisten in den H-Regionen werden dennoch aus Gründen der Vollstän-<br />
digkeit zu Beginn der Analyse kurz behandelt.<br />
Unter <strong>Alltagsmobilität</strong> werden nach der Definition in Kapitel 2.1 mindestens einmal monatlich wie-<br />
derkehrende Bewegungen verstanden. Da jedoch in RES keine Angaben zur allgemeinen Häufig-<br />
keit der jeweiligen Reise gemacht werden, muss die Abgrenzung auf einem anderen Weg erfol-<br />
33 Die Daten aus SAS wurden von Karin Br<strong>und</strong>ell-Freij vom Institut für Technik <strong>und</strong> Gesellschaft (schwedisch Institutionen<br />
för Teknik och Samhälle) der Technischen Hochschule der Universität L<strong>und</strong> (LTH) zur Verfügung gestellt.<br />
34 In Klammern werden die entsprechenden Werte für die Stichprobe angegeben, um an dieser Stelle ein Gefühl für die<br />
Größenordnungen der der Schätzung zugr<strong>und</strong>e liegenden Werte zu vermitteln.<br />
48
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
gen. Vereinfachend werden in der Analyse diejenigen Personen nicht beachtet, die am Messtag<br />
eine oder mehrere Teilreisen durchgeführt haben, die in das Ausland geführt oder dort begonnen<br />
haben beziehungsweise deren Zweck eine Urlaubsreise war. Von diesen Fahrten wird angenom-<br />
men, dass sie nicht ‚alltäglich’ sind <strong>und</strong> demnach entweder einmalig oder in größeren zeitlichen<br />
Abständen stattfinden. Dagegen wird für Freizeitfahrten <strong>und</strong> Dienstreisen vermutet, dass die<br />
Mehrzahl dieser Fahrten mit einer gewissen Regelmäßigkeit stattfindet. Diese Vereinfachung<br />
muss aus genannten Gründen hingenommen werden.<br />
Beim Ausschluss der entsprechenden Fälle aus der Teilreisedatenbank wird davon ausgegangen,<br />
dass das gesamte Mobilitätsverhalten einer Person, die am Messtag mindestens eine mit der De-<br />
finition von <strong>Alltagsmobilität</strong> nicht übereinstimmende Teilreise durchgeführt hat, nicht als Alltags-<br />
mobilität verstanden werden kann. Daher werden alle zu der Person gehörenden Teilreisen her-<br />
ausgefiltert. Insgesamt werden nach Anwendung des Alltagsfilters in der Personendatenbank<br />
123.405 (252) der am Messtag gereisten Personen ausgeschlossen. Damit reduziert sich die Zahl<br />
der zu untersuchenden Personen auf 6.537.377 (13.820). Die Teilreisedatenbank wird um<br />
111.871.330 (607) beziehungsweise 1,3% der Teilreisen reduziert, so dass 8.284.956.987<br />
(48.017) Teilreisen verbleiben. Die Ausschlussanteile in den einzelnen H-Regionen liegen zwi-<br />
schen 0,9% <strong>und</strong> 2,7% für die Personen sowie 0,7% <strong>und</strong> 1,4% für die Teilreisen. Dabei sind die<br />
zugr<strong>und</strong>e liegenden Fälle der Stichprobe zumeist deutlich unter 100. Als Folge der recht groben<br />
Abgrenzung werden einige Berufspendler ausgeschlossen, die beispielsweise in Dänemark oder<br />
Norwegen arbeiten <strong>und</strong> in Schweden wohnen. Dies gilt insbesondere für die Region Malmö, wor-<br />
auf auch der hohe Anteil ausgeschlossener Personen von 2,7% verweist. Aber auch in den ande-<br />
ren beiden Großstadtregionen werden anteilig mehr Personen herausgefiltert als in den größeren<br />
Städten <strong>und</strong> den dünner besiedelten Gebieten.<br />
Tabelle 4.2 RES: Gereiste 6- bis 84-jährige sowie Anzahl Teilreisen (= Verkehrsaufkommen) in einem<br />
durchschnittlichen Jahr nach Anwendung des Alltagsfilters in den H-Regionen<br />
Gereiste 6- bis 84-jährige<br />
absolut<br />
Anteil an<br />
gesamter<br />
Bevölkerung<br />
Teilreisen der 6- bis 84jährigen<br />
absolut<br />
Anteil an<br />
Verkehrsaufkommen<br />
H1 A-Region Stocholm/Södertälje 1.284.946 19,7% 1.573.939.122 19,0%<br />
H8 A-Region Göteborg 562.510 8,6% 715.218.087 8,6%<br />
H9 A-Region Malmö/L<strong>und</strong>/Trelleborg 347.698 5,3% 456.087.028 5,5%<br />
H3 Größere Städte 2.388.878 36,6% 3.051.299.494 36,8%<br />
H4 Mellanbygden 1.189.077 18,2% 1.522.416.059 18,4%<br />
H5 Tätbygden 382.586 5,9% 489.898.882 5,9%<br />
H6 Glesbygden 379.563 5,8% 473.016.454 5,7%<br />
gesamt 6.535.258 100% 8.281.875.126 100%<br />
Quelle: RES1999-2001, eigene Berechnung<br />
49
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
Tabelle 4.2 gibt eine Übersicht über die Anzahl der gereisten Personen sowie der Teilreisen in den<br />
H-Regionen nach der Filterung sowie deren Anteile an der jeweiligen Summe. Es zeigt sich, dass<br />
die regionalen Anteile des Verkehrsaufkommens 35 (= Teilreisen) eines Jahres mit denen der Be-<br />
völkerung weitgehend übereinstimmen.<br />
Klassifizierung der Variablen<br />
Da in SPSS die Konfidenzintervalle der Schätzwerte nicht berechnet werden können (vgl. Kapitel<br />
4.1.4), war das leitende Prinzip bei der Klassifizierung der Mobilitätsdimensionen, eine ausrei-<br />
chende Anzahl Fälle in den Klassen zu haben. Um eine zuverlässige Schätzung zu gewährleisten,<br />
wurde als Grenze 100 gesetzt. Für die Klassifizierung von Zeit <strong>und</strong> Distanz wurden die Grenzen<br />
der Quartile zu Hilfe genommen, da die Gesamtanzahl der Klassen vier nicht überschreiten sollte,<br />
um eine gute Lesbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Für Frequenz <strong>und</strong> Kopplungen wurden<br />
natürliche Klassengrenzen innerhalb der Verteilung berücksichtigt.<br />
Für das in einer Teilreise hauptsächlich verwendete Verkehrsmittel sowie den Zweck der Teilreise<br />
wurden die vorhandenen Kategorien in fünf beziehungsweise drei Klassen zusammengefasst (vgl.<br />
Tabelle 4.3 <strong>und</strong> Tabelle 4.4). Hier war eine Fallzahl von unter 100 in der Stichprobe nicht immer zu<br />
vermeiden. 36 Bei den Verkehrsmitteln wurde in der Klasse ‚Fahrer oder Beifahrer motorisierter<br />
Individualverkehr’ mit der Zusammenfassung von Fahrer <strong>und</strong> Beifahrer bewusst ein Informations-<br />
verlust herbeigeführt. Die Unterscheidung dieser beiden Kategorien ist nicht relevant, da die Ab-<br />
grenzung des motorisierten Individualverkehrs gegenüber dem nicht-motorisierten Verkehr (Fuß<br />
<strong>und</strong> Fahrrad) <strong>und</strong> dem öffentlichen Verkehr im Vordergr<strong>und</strong> steht. Die Klasse ‚Sonstiges’ besteht<br />
Tabelle 4.3 Klassifizierung der Verkehrsmittel in RES<br />
Klasse Inhalt<br />
zu Fuß zu Fuß<br />
Fahrrad Fahrrad<br />
Fahrer oder Beifahrer motorisierter<br />
Individualverkehr (MIV) - Autofahrer<br />
Öffentlicher Verkehr (ÖV)<br />
Sonstiges<br />
Fahrer bzw. Beifahrer eigenes, fremdes oder geliehenes Auto,<br />
Motorrad, Moped*, Taxifahrt<br />
Lokal, regional, überregional; Zug, Straßenbahn**, U-Bahn**,<br />
Bus, Schulbus<br />
Fahrdienst für Ältere <strong>und</strong> Behinderte, Flug, Berufsfahrten mit<br />
LKW <strong>und</strong> Taxi, Traktor, Boot, Motorschlitten<br />
* In Schweden haben Mopeds Motoren mit höchstens 50 cm³ Hubraum <strong>und</strong> können maximal 45km/h<br />
fahren. Das Mindestalter für die Fahrerlaubnis beträgt 15 Jahre (vgl. VÄGVERKET 2004).<br />
** Straßenbahnen gibt es in Schweden lediglich in Göteborg <strong>und</strong> Norrköping, eine U-Bahn nur in Stockholm.<br />
Quelle: Eigene Darstellung<br />
35<br />
Unter dem Verkehrsaufkommen wird die „die realisierte Verkehrsnachfrage als Anzahl der Ortsveränderungen“ verstanden<br />
(HOLZ-RAU 1997, 11).<br />
36<br />
Besonders die Regionen H9, H5 <strong>und</strong> H6 sind häufiger von geringen Fallzahlen betroffen.<br />
50
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
aus sehr unterschiedlichen Verkehrsmitteln, die keiner der anderen Gruppen zugeordnet werden<br />
können. Aus diesem Gr<strong>und</strong> <strong>und</strong> da sie zu geringe Fallzahlen auf sich vereint wird sie in der Analy-<br />
se nicht betrachtet.<br />
Bei den Wegezwecken werden zu den Arbeits- <strong>und</strong> Ausbildungsreisen auch Dienstreisen gezählt.<br />
Von letzteren wird angenommen, dass sie bezüglich ihrer Durchführung ähnlich unflexibel sind wie<br />
die Arbeits- <strong>und</strong> Ausbildungsreisen (vgl. VILHELMSON 1997a, 80/81) <strong>und</strong> sich häufig in ähnlichen<br />
räumlichen Bezügen abspielen. Vereinfachend wird von Arbeits- beziehungsweise Einkaufs- oder<br />
Versorgungsreisen gesprochen. Die Kategorie ‚Sonstiges’ besteht aus solchen Zwecken, die kei-<br />
ner der drei Kategorien eindeutig zugeordnet werden können. Aufgr<strong>und</strong> ihrer Heterogenität wird<br />
sie nicht in die Analyse einbezogen.<br />
Tabelle 4.4 Klassifizierung der Wegezwecke in RES<br />
Klasse Inhalt<br />
Arbeit/Ausbildung Arbeit/Ausbildung, Dienstreise<br />
Einkauf/Haushalt - Versorgung<br />
Freizeit<br />
Sonstiges<br />
Quelle: Eigene Darstellung<br />
4.2.3 Statistische Methoden<br />
Transport der Kinder, Einkauf verschiedener Waren, Erledigungen<br />
im Bereich Dienstleistungen <strong>und</strong> Ges<strong>und</strong>heit<br />
Besuch von Fre<strong>und</strong>en oder Verwandten, anderweitige Freizeitaktivitäten<br />
Berufsfahrten (Flug-, Zugbegleitung, Lastwagenfahrer), bereits<br />
als ‚Sonstiges’ Klassifiziertes<br />
Die statistische Auswertung der Daten erfolgt in SPSS. Für unklassifizierte intervallskalierte Varia-<br />
blen werden Mittelwerte berechnet, für klassifizierte <strong>und</strong> nominalskalierte die regionale Verteilung<br />
in Kreuztabellen dargestellt. Bei den Kreuztabellen wird das Verfahren ‚Anzahl in den Zellen run-<br />
den’ verwendet. Hierbei werden die geschätzten Fallzahlen auf ganze Zahlen ger<strong>und</strong>et, auf deren<br />
Gr<strong>und</strong>lage auch Prozentwerte <strong>und</strong> Statistiken berechnet werden (vgl. JANSSEN & LAATZ 2005,<br />
252/253). Die Gefahr ungenauer Ergebnisse ist aufgr<strong>und</strong> der hohen Fallzahlen nicht gegeben.<br />
Zur Aufdeckung statistisch signifikanter Zusammenhänge wird mit Hilfe des nicht-parametrischen<br />
Chi-Quadrat-Tests, der zur Hypothesenprüfung nicht einen Parameter, sondern die ganze Vertei-<br />
lung verwendet, eine Abhängigkeits- beziehungsweise Kontingenzanalyse durchgeführt. Der Chi-<br />
Quadrat-Test verlangt keine bestimmte Form der Verteilung. Voraussetzung sind mindestens No-<br />
minalskalierung sowie die Unabhängigkeit der Variablen (vgl. JANSSEN & LAATZ 2005, 254). Zwar<br />
wird Teststatistik gewöhnlich nur für Stichproben angewendet, sie macht jedoch in diesem Fall<br />
auch für die Gr<strong>und</strong>gesamtheit Sinn. Die Testgröße χ 2 berechnet sich dabei über die Summe aller<br />
51
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
Abweichungen der beobachteten Verteilung von der erwarteten (vgl. Formel 4.1). Letztere gilt,<br />
wenn keine Abhängigkeit zwischen den Variablen vorliegt, <strong>und</strong> damit die Nullhypothese ange-<br />
nommen wird.<br />
2<br />
Formel 4.1 χ = ∑∑<br />
I<br />
J<br />
( n − e )<br />
ij<br />
e<br />
i=<br />
1 j= 1 ij<br />
ij<br />
2<br />
Überschreitet die Testgröße einen dem Signifikanzniveau entsprechenden Wert aus der χ 2 -<br />
Tabelle (vgl. SACHS 2004, 454), so kann die Nullhypothese verworfen werden. Da eine Verteilung<br />
geprüft wird, ist bei einem signifikanten Ergebnis unbekannt, an welcher Stelle die Abweichungen<br />
auftreten (vgl. JANSSEN & LAATZ 2005, 255). Das Ergebnis des Chi-Quadrat-Tests ist bei großen<br />
Fallzahlen, wie sie der durchgeführten Analyse zugr<strong>und</strong>e liegen, immer signifikant, das heißt die<br />
Nullhypothese wird verworfen <strong>und</strong> ein Zusammenhang konstatiert. Daher werden die Ergebnisse<br />
des Chi-Quadrat-Tests nicht weiter verwendet oder angegeben.<br />
Um dennoch eine Aussage bezüglich des Zusammenhangs zwischen unabhängigen <strong>und</strong> abhän-<br />
gigen Variablen zu erhalten, wird der auf der Chi-Quadrat-Statistik aufbauende Kontingenzkoeffi-<br />
zient C nach Pearson für nominalskalierte Variablen herangezogen. Er bestimmt die Stärke des<br />
Zusammenhangs. Da bei nominalskalierten Variablen keine eindeutige Ordnung existiert, können<br />
Richtung <strong>und</strong> Art des Zusammenhangs nicht berechnet werden (vgl. ebd., 262). Der Kontingenz-<br />
koeffizient C errechnet sich aus folgender Formel:<br />
Formel 4.2<br />
C<br />
= 2<br />
2<br />
χ<br />
χ + n<br />
Die Werte des Kontingenzkoeffizienten liegen zwischen 0 <strong>und</strong> 1, der maximal erreichbare Wert<br />
hängt jedoch von der Zahl der Reihen <strong>und</strong> Spalten in der Tabelle ab, so dass nur Kontingenzkoef-<br />
fizienten für Kreuztabellen gleicher Größe verglichen werden können. Der maximale Wert berech-<br />
net sich nach folgender Formel (vgl. VOß 2000, 178):<br />
Formel 4.3<br />
C<br />
max<br />
=<br />
R −1<br />
R<br />
Um unterschiedlich große Tabellen vergleichen zu können, werden alle Kontingenzkoeffizienten<br />
korrigiert (vgl. VOß 2000, 199):<br />
Formel 4.4<br />
C<br />
Ckorr =<br />
Cmax<br />
mit:<br />
nij = beobachtete Fälle in der Zelle der iten<br />
Reihe <strong>und</strong> j-ten Spalte<br />
eij = unter H0 erwartete Fälle in der Zelle<br />
der i-ten Reihe <strong>und</strong> j-ten Spalte<br />
mit:<br />
n = Größe der Stichprobe<br />
mit:<br />
R = min (k, l)<br />
k = Anzahl Spalten<br />
l = Anzahl Zeilen<br />
52
4 Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong> methodischer Ansatz<br />
Bei Individualdaten, die gr<strong>und</strong>sätzlich eine hohe Streuung aufweisen, nimmt der Kontingenzkoeffi-<br />
zient allgemein niedrige Werte an. Dies wird noch durch die Tatsache verstärkt, dass sich häufig<br />
lediglich zwischen einigen Regionen deutliche Unterschiede zeigen, während sie beispielsweise<br />
innerhalb der Gruppe der dünner besiedelten Regionen gering sind. Der ‚blinde’ Kontingenzkoeffi-<br />
zient kann dies nicht unterscheiden. Ein Kontingenzkoeffizient von über 0,1 wird daher als Hinweis<br />
auf einen klaren Zusammenhang eingestuft.<br />
In Anbetracht des ständigen Vorliegens signifikanter Unterschiede für den Chi-Quadrat-Test durch<br />
die hohen Fallzahlen können die Unterschiede auf ihre statistische Relevanz hin nur abgewogen<br />
werden. Allgemein soll eine Überinterpretation beobachteter Unterschiede bei geringen Kontin-<br />
genzkoeffizienten vermieden werden, ohne dabei vorhandene, für die Fragestellung interessante<br />
Unterschiede zu übergehen.<br />
Die berechneten Mittelwerte können nicht auf die Signifikanz ihrer regionalen Unterschiede ge-<br />
testet werden, da keine Normalverteilung vorliegt <strong>und</strong> auch bei einer Logarithmierung aufgr<strong>und</strong> der<br />
hohen Fallzahlen alle Testergebnisse signifikant werden.<br />
53
5 Auswertung der Daten<br />
5 Auswertung der Daten<br />
5.1 Periodeneffekte 1999 bis 2001<br />
Die durchgeführte Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> ist eine Querschnittsanalyse, das heißt das Mobili-<br />
tätsverhalten zu einem bestimmten Zeitpunkt wird untersucht (vgl. KRANTZ 1999, 28; NÆSS 1996,<br />
42). Tatsächlich handelt es sich jedoch um einen Zeitraum von drei Jahren, der als ein ‚Zeitpunkt’<br />
betrachtet wird. Daher muss trotz der Kürze des Zeitraums das Vorhandensein eventueller Perio-<br />
deneffekte, wie beispielsweise Konjunkturschwankungen, geprüft werden, da sie das Mobilitäts-<br />
verhalten exogen beeinflussen (vgl. VILHELMSON & KRANTZ 1996, 21/22; KRANTZ 1999, 28).<br />
Die in Tabelle 5.1 dargestellten wirtschaftlichen Eckdaten zeigen für die Jahre 1999 bis 2001 keine<br />
einschneidenden Veränderungen. Zwar war das Wachstum des Bruttosozialprodukts im Jahr 2001<br />
verglichen mit 1999 <strong>und</strong> 2000 schwächer. Die Arbeitslosigkeit ist jedoch über den gesamten Zeit-<br />
raum konstant gesunken. Parallel dazu hat ein Anstieg der Beschäftigungsrate stattgef<strong>und</strong>en.<br />
Analog zur Abnahme des Wirtschaftswachstums ist die Anzahl der monatlichen Autoneuzulassun-<br />
gen über den Zeitraum zurückgegangen, allerdings von einem sehr hohen Ausgangsniveau, das<br />
im Dezember 1999 mit 32.000 sein Maximum erreicht hat. 37 Bis Oktober 2001 ist die Zahl auf<br />
22.000 gesunken, wobei sie besonders seit Januar 2001 stark abgenommen hat. Die zunächst<br />
hohe Anzahl Neuzulassungen ist vermutlich auf Aufholprozesse nach den vorhergehenden Krisen-<br />
jahren Anfang der 1990er Jahre zurückzuführen (vgl. PFAU-EFFINGER 2004, 33). Hierdurch kann<br />
zwar eine Erhöhung des Mobilitätsgrades über den Zeitraum stattgef<strong>und</strong>en haben, wahrscheinli-<br />
cher ist jedoch, dass lediglich alte gegen neue Fahrzeuge ausgetauscht wurden.<br />
Auch allgemeine gesellschaftliche Veränderungen werden als Einflusskomplex ausgeschlossen.<br />
Sie verlaufen schleichend <strong>und</strong> können daher für einen Zeitraum von drei Jahren nicht festgestellt<br />
werden.<br />
Tabelle 5.1 Wirtschaftliche Eckdaten für Schweden 1999 bis 2001<br />
1999 2000 2001<br />
Wachstum BSP zu festen Preisen 4,5% 4,3% 1,1%<br />
Arbeitslosigkeit* 5,6% 4,8% 3,9%<br />
Beschäftigung** 72,9% 74,0% 75,3%<br />
* Saisonbereinigter Anteil an allen 16- bis 64-jährigen Erwerbspersonen<br />
**Saisonbereinigter Anteil an der gesamten Bevölkerung zwischen 16 <strong>und</strong><br />
64 Jahren<br />
Quelle: www.scb.se<br />
37 Vgl. www.scb.se (letzter Zugriff: 05.02.2006).<br />
54
5 Auswertung der Daten<br />
5.2 Nicht-Gereiste<br />
Allgemein werden als häufigste Ursachen für die Immobilität an einem Tag die mangelnde Not-<br />
wendigkeit von Erledigungen, Heimarbeit, Krankheit oder Verreistsein genannt (vgl. MODIG ET AL.<br />
2005, 23). Die Anteile der Nicht-Gereisten an allen befragten Personen sowie an ausgewählten<br />
sozioökonomischen Teilgruppen sind in den Regionen unterschiedlich, wobei das generelle Mu-<br />
ster immer erhalten bleibt (vgl. Abbildung 5.1). Insgesamt erhöht sich ihr Anteil dadurch, dass als<br />
Messtage alle Wochentage möglich waren. Bezogen auf die gesamte Bevölkerung sticht das<br />
Glesbygden mit 23% Nicht-Gereisten heraus. Die übrigen Regionen sind mit Werten zwischen<br />
17,3% <strong>und</strong> 19,8% recht ähnlich, was auch der niedrige korrigierte Kontingenzkoeffizient von 0,05<br />
vermittelt. Es kann vermutet werden, dass die Sonderstellung des Glesbygden auf den höheren<br />
Anteil Rentner zurückzuführen ist, die hier noch dazu mit 42% Nicht-Gereisten besonders immobil<br />
sind. Auch für alle anderen Regionen kann ein höherer Anteil Nicht-Gereister unter den Rentnern<br />
festgestellt werden, wobei die regionalen Unterschiede größer sind als für die übrigen Gruppen.<br />
Hierauf verweist auch ein korrigierter Kontingenzkoeffizient von 0,09. In Stockholm <strong>und</strong> besonders<br />
in Malmö sind die Rentner wesentlich aktiver. Verallgemeinernd zu sagen, in Großstadtregionen<br />
gäbe es ein besseres Verkehrs- <strong>und</strong> Aktivitätsangebot für Senioren, ist aufgr<strong>und</strong> des höheren An-<br />
teils nicht gereister Rentner in Göteborg aber nicht möglich. Für das Glesbygden kann jedoch mit<br />
einiger Sicherheit die <strong>Siedlungsstruktur</strong> als ein wesentlicher Faktor für die höhere Immobilität der<br />
Rentner gewertet werden.<br />
Prozent<br />
45<br />
40<br />
35<br />
30<br />
25<br />
20<br />
15<br />
10<br />
5<br />
0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
Gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Rentner<br />
Erwerbstätige Auto verfügbar <strong>und</strong> Führerschein<br />
Abbildung 5.1 Nicht-Gereiste in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen sowie die Teilgruppen der Erwerbstätigen,<br />
Rentner <strong>und</strong> Personen, denen Führerschein <strong>und</strong> Auto zur Verfügung<br />
stehen. Ckorr (alle)=0,05, Ckorr (Rentner)=0,09, Ckorr (Erwerbstätige)=0,07, Ckorr (Auto/Führerschein)=0,05<br />
Nicht-Gereiste ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
Das Muster eines höheren Anteils Nicht-Gereister im Glesbygden setzt sich auch für die Gruppe<br />
der Erwerbstätigen fort, wobei die regionalen Unterschiede auf fünf Prozentpunkte sinken. Bei den<br />
Personen mit Führerschein <strong>und</strong> Auto zur Verfügung sind die regionalen Schwankungen mit vier<br />
Prozentpunkten am geringsten. Hieran wird der starke Einfluss des Autos auf die Mobilität erkenn-<br />
bar.<br />
5.3 Soziale Struktur der H-Regionen<br />
Das Wissen um die soziale Struktur der H-Regionen ist in zweierlei Hinsicht von Bedeutung: Zum<br />
einen, um die regionale Charakterisierung aus Kapitel 3.3 zu vertiefen, zum anderen, um die fest-<br />
gestellten regionalen Mobilitätsunterschiede nach möglichen Einflüssen der sozioökonomischen<br />
Struktur differenzieren zu können.<br />
Es wurden die soziodemographischen Merkmale Geschlecht <strong>und</strong> Alter sowie die sozioökonomi-<br />
schen Variablen Erwerbsstatus, persönliches Einkommen <strong>und</strong> PKW-Verfügbarkeit ausgewählt.<br />
Von diesen wird in Anlehnung an die in Kapitel 2.3.4 vorgestellten Studien angenommen, dass sie<br />
die <strong>Alltagsmobilität</strong> von Personen mit prägen. In die Beschreibung der sozialen Struktur werden<br />
wie erwähnt sowohl die Nicht-Gereisten als auch die Personen einbezogen, deren Mobilitätsver-<br />
halten nicht den Kriterien der <strong>Alltagsmobilität</strong> entspricht. Ergänzend wird auf Unterschiede zu der<br />
mit Hilfe des Alltagsfilters vorgenommenen Auswahl der gereisten Personen eingegangen. Da<br />
RES nur die 6- bis 84-jährigen betrachtet, werden von vornherein etwa 8,7% der schwedischen<br />
Bevölkerung (770.000) ausgeschlossen.<br />
5.3.1 Geschlechterverhältnis <strong>und</strong> Altersstruktur<br />
Die Sexualproportion, das heißt die Anzahl männlicher Personen auf 100 weibliche (vgl. BÄHR<br />
1997, 103), ist für die 6- bis 84-jährigen in gesamt Schweden ausgeglichen. Betrachtet man je-<br />
doch die einzelnen H-Regionen in Tabelle 5.2, zeigen sich charakteristische Unterschiede. Wäh-<br />
rend die drei Großstadtregionen einen Frauenüberschuss aufweisen, leben in Mellan- <strong>und</strong> Gles-<br />
bygden (H4 beziehungsweise H6) mehr Männer als Frauen. Dies ist in erster Linie auf die in Kapi-<br />
tel 3.2.2 erwähnten Wanderungsprozesse zurückzuführen. Bei diesen sind Frauen aktiver beteiligt,<br />
da sich in den dünner besiedelten Regionen zu wenig Arbeitsplätze in den klassischen Frauen-<br />
Berufsfeldern Bildung, Ges<strong>und</strong>heit <strong>und</strong> Dienstleistungen finden (vgl. ÖBERG & SPRINGFELDT 1991,<br />
91). Die Ursache für den Frauenüberschuss im ebenfalls dünner besiedelten Tätbygden kann in<br />
der Lage einiger dieser Kategorie zugeordneten Gemeinden als mehr oder weniger isolierte Zen-<br />
tren inmitten des Glesbygden liegen, wodurch ihre Arbeitsmärkte ein vergleichsweise besseres<br />
Angebot für Frauen haben. Für die größeren Städte (H3) ist das Verhältnis ausgeglichen.<br />
56
5 Auswertung der Daten<br />
Tabelle 5.2 Sexualproportion <strong>und</strong> Durchschnittsalter in den H-Regionen<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Männer auf 100 Frauen 96 95 94 100 105 97 104<br />
Durchschnittliches<br />
Alter<br />
Mittel 40,3 40,6 42,0 41,3 42,5 42,3 44,0<br />
Median 39 39 41 41 44 43 46<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.1<br />
Das Glesbygden hat mit einem Mittelwert von 44 Jahren die älteste Bevölkerung aller H-Regionen<br />
(vgl. Tabelle 5.2). Dieser <strong>und</strong> der Median von 46 Jahren resultieren aus einem sehr hohen Anteil<br />
Personen, die 65 Jahre <strong>und</strong> älter sind (vgl. Abbildung 5.2). Auch Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden haben ein<br />
höheres Durchschnittsalter der Bevölkerung, die Hälfte ist älter als 44 beziehungsweise 43 Jahre.<br />
Dagegen ist besonders in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm der Anteil Älterer geringer <strong>und</strong> derjenige der<br />
30- bis 44-jährigen, der jungen Erwerbstätigen, höher. Wiederum sind die erwähnten Wande-<br />
rungsprozesse die Ursache der regionalen Unterschiede. Dabei wird der eigentlich zu erwartende,<br />
aus dem hohen Anteil älterer Menschen resultierende Frauenüberschuss in den dünner besiedel-<br />
ten Regionen wahrscheinlich durch einen noch höheren Anteil Frauen unter den jungen Abwande-<br />
rern überkompensiert. Desweiteren ist zu beachten, dass Personen über 84 Jahre nicht berück-<br />
sichtigt werden.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
14,1 15,6 16,6 17,0 18,3 19,3 21,9<br />
27,7 26,5<br />
25,9 24,6<br />
15,4 16,7<br />
23,6 22,1<br />
16,9<br />
15,1 12,3 13,1<br />
16,9 16,7 14,8 17,5 18,5 18,7 17,2<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
28,2 28,3<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
Abbildung 5.2 Verteilung auf Altersklassen in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen. Ckorr= 0,09<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.1<br />
30,6 28,9<br />
In der Gruppe der 45- bis 64-jährigen sind die Unterschiede geringer. Wieder verzeichnen jedoch<br />
die dünner besiedelten Gebiete höhere Anteile. In der verbleibenden Gruppe der 18- bis 29-<br />
jährigen, die sich aus Berufsanfängern <strong>und</strong> Menschen in der Ausbildung zusammensetzt, zeigt<br />
20,3<br />
H4 Mellanbygden<br />
20,1<br />
29,5<br />
18,9<br />
12,6<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
unter 18 Jahre 18 - 29 Jahre 30 - 44 Jahre 45 - 64 Jahre 65 Jahre <strong>und</strong> älter<br />
57
5 Auswertung der Daten<br />
sich bei generell recht ausgeglichenen Anteilen dennoch die Tendenz der Ausbildungs- <strong>und</strong> Ar-<br />
beitsplatzwanderung in die größeren Städte <strong>und</strong> Großstadtregionen.<br />
Auch zwischen den Großstadtregionen zeigen sich Unterschiede bei den Anteilen der älteren Be-<br />
völkerung sowie denen der unter 18-jährigen. Letztere haben in Malmö einen niedrigeren Anteil<br />
als in den anderen beiden Großstadtregionen, während gleichzeitig der Anteil der 65-jährigen <strong>und</strong><br />
älteren höher ist. Für Malmö scheint es wahrscheinlich, dass eine Abwanderung der Familien in<br />
die umliegenden größeren Städte stattgef<strong>und</strong>en hat, da diese häufig Vorortfunktionen erfüllen.<br />
Das Vorliegen insgesamt deutlicher Unterschiede zwischen den Regionen bestätigt auch der kor-<br />
rigierte Kontingenzkoeffizient von 0,09.<br />
Nach Anwendung des Alltagsfilters <strong>und</strong> Ausschluss der Nicht-Gereisten steigen die Anteile der<br />
jüngeren Altersklassen, während die der 65 Jahre <strong>und</strong> älteren sinken. Diese Veränderung wird vor<br />
allem durch den Ausschluss der Nicht-Gereisten verursacht. Ältere Menschen sind aufgr<strong>und</strong> von<br />
Kapazitätsrestriktionen sowohl physischer Art als auch durch einen Mangel an Transportressour-<br />
cen weniger aktiv am Mobilitätsleben beteiligt als jüngere (vgl. KRANTZ 1999, 188). Auch ist bei<br />
ihnen die Notwendigkeit zu Aktivitäten nicht mehr in dem Ausmaß gegeben wie bei erwerbstätigen<br />
Jüngeren.<br />
Desweiteren nimmt der Anteil der Männer mit dem Ausschluss der Nicht-Gereisten in den meisten<br />
Regionen zu, besonders in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden. Dies stimmt mit Feststellungen einer generell<br />
höheren <strong>Alltagsmobilität</strong> bei Männern überein (vgl. ebd., 186). Der stärkere Rückgang in Tät- <strong>und</strong><br />
Glesbygden kann auf die besonders im norrländischen Binnenland geringere Frauenerwerbstätig-<br />
keit aufgr<strong>und</strong> von traditionelleren Lebensweisen sowie weniger Arbeitsplätzen in Frauenberufen<br />
zurückzuführen sein (vgl. ABRAHAMSSON 1993, 50/51). In der Region Malmö sowie geringfügig in<br />
der Region Göteborg steigt jedoch der Anteil der Frauen. Hier ist anzunehmen, dass Frauen häu-<br />
figer als Männer neben der Erwerbstätigkeit haushaltsbezogene Erledigungen verrichten <strong>und</strong> ihre<br />
Mobilität daher höher ist.<br />
5.3.2 Erwerbsstatus <strong>und</strong> eigenes Einkommen<br />
Die regionalen Anteile der Rentner <strong>und</strong> die der Erwerbstätigen, unter denen Selbstständige sowie<br />
Voll- oder Teilzeit arbeitende Fest- <strong>und</strong> Projektangestellte zusammengefasst werden, verlaufen<br />
analog zu denen der Altersverteilung gegensätzlich (vgl. Abbildung 5.3). Den starken Zusammen-<br />
hang zwischen Altersklassen <strong>und</strong> Erwerbsstatus bestätigt auch ein korrigierter Kontingenzkoeffi-<br />
zient von 0,83. Während vor allem im Glesbygden <strong>und</strong> weniger stark auch im Tätbygden mit<br />
26,3% <strong>und</strong> 23,5% hohe Anteile der Bevölkerung Rentner sind, liegt ihr Anteil in den Großstadtre-<br />
gionen Malmö <strong>und</strong> Göteborg sowie den größeren Städten zwischen 18% <strong>und</strong> 20%, in der Region<br />
Stockholm bei nur 16,3%. <strong>Eine</strong>n mittleren Platz nimmt das Mellanbygden mit 21,5% ein. Die Er-<br />
58
5 Auswertung der Daten<br />
werbstätigen haben umgekehrt höhere Anteile in den drei Großstadtregionen sowie den größeren<br />
Städten.<br />
Die gleichmäßigen Anteile der Schüler <strong>und</strong> Studenten in allen H-Regionen setzen sich unter-<br />
schiedlich zusammen. In den Großstadtregionen <strong>und</strong> größeren Städten sind etwa ein Drittel über<br />
18 Jahre alt <strong>und</strong> damit mit hoher Wahrscheinlichkeit Studenten. In den dünner besiedelten Gebie-<br />
ten ist es dagegen nur etwas mehr als ein Fünftel. Die verbleibenden Anteile sind Schüler. Die<br />
Klasse ‚Sonstiges’, zu der Arbeitslose, Hausfrauen, Kinder im Vorschulalter <strong>und</strong> Wehrpflichtige<br />
gehören, wird aufgr<strong>und</strong> ihrer Heterogenität nicht betrachtet.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
7,6 8,4 6,7 7,5 7,8 7,9 8,2<br />
16,3 18,0 19,5 20,0 21,5 23,5<br />
21,2<br />
54,9 51,6 51,5 49,2 49,4 46,6 44,3<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
22,1 22,2<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
23,3 21,2<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
Abbildung 5.3 Erwerbsstatus in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen. Ckorr= 0,09<br />
Ungewichtet 200.000 SEK’ gebildet (ohne Abbil-<br />
dung). Das ebenfalls klare Vorhandensein eines Zusammenhangs zwischen den Einkommens-<br />
38 Zwar ist das Haushaltseinkommen für die Mobilitätsressourcen einer Person noch bedeutsamer, da dieses jedoch in<br />
den Daten mit 30,9% aller Haushalte sehr viele fehlende Werte aufweist, wurde das persönliche Einkommen gewählt,<br />
zu dem nur 17,8% der Befragten keine Auskunft gegeben haben.<br />
22,0<br />
Erwerbstätige(r) Schüler(in)/Student(in) Rentner(in) Sonstiges<br />
26,3<br />
21,2<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
59
5 Auswertung der Daten<br />
klassen <strong>und</strong> der <strong>Siedlungsstruktur</strong> wird durch einen korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,15<br />
angezeigt. Der Anteil Personen ohne eigenes Einkommen schwankt mit zwischen 22,5% in Malmö<br />
<strong>und</strong> knapp 26% im Glesbygden nur gering. Die gr<strong>und</strong>sätzliche Unterteilung in Großstadtregionen<br />
<strong>und</strong> dünner besiedelte Regionen bleibt jedoch erhalten. Zu dieser Einkommensklasse gehören vor<br />
allem Studenten <strong>und</strong> Schüler sowie Personen, deren Erwerbsstatus unter die Kategorie ‚Sonsti-<br />
ges’ fällt.<br />
SEK<br />
200.000<br />
175.000<br />
150.000<br />
125.000<br />
100.000<br />
75.000<br />
50.000<br />
25.000<br />
0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
Mittelwert Median<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
Abbildung 5.4 Mittelwert <strong>und</strong> Median des persönlichen Jahreseinkommens in den H-<br />
Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.1<br />
Auch bei den Einkommen der Erwerbstätigen zeigen sich klare regionale Unterschiede. Um diese<br />
zu verdeutlichen, wird eine Unterteilung in Gering- <strong>und</strong> Normal-/Besserverdiener vorgenommen<br />
(vgl. Abbildung 5.5). Geringverdiener, von denen nur etwa 30% Teilzeit <strong>und</strong> der Rest Vollzeit be-<br />
schäftigt beziehungsweise selbstständig sind, haben ein Einkommen von 200.000 SEK <strong>und</strong> weni-<br />
ger pro Jahr. Dies entspricht ungefähr 22.000 € <strong>und</strong> damit einem monatlichen Einkommen von<br />
circa 1.830 € vor Steuern. 39 In dem Bewusstsein, dass Personen mit einem Einkommen über<br />
200.000 SEK nicht nur aus Besser- sondern auch aus Normalverdienern bestehen, wird im Fol-<br />
genden dennoch die Bezeichnung ‚Besserverdiener’ verwendet. Sie ist mit der Gegenüberstellung<br />
von zwei sehr groben Einkommensklassen zu rechtfertigen. In den Großstadtregionen, besonders<br />
in Stockholm, zählt ein wesentlich höherer Anteil der Erwerbstätigen zu den Besserverdienern als<br />
in den dünner besiedelten Gebieten. Unter letzteren haben Tät- <strong>und</strong> Glesbygden spiegelverkehrte<br />
Anteile Besser- <strong>und</strong> Geringverdiener. Im Mellanbygden sind die Anteile ausgeglichen.<br />
39 Der Wechselkurs betrug 1999 0,11 €, 2000 0,12 € <strong>und</strong> 2001 0,11 € für eine schwedische Krone (SEK), daher wird<br />
vereinfachend von 0,11 € ausgegangen (vgl. www.scb.se).<br />
60
5 Auswertung der Daten<br />
H6 Glesbygden<br />
H5 Tätbygden<br />
H4 Mellanbygden<br />
H3 Größere Städte<br />
H9 A-Region Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H8 A-Region Göteborg<br />
H1 A-Region Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.5 Anteile Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener an allen Erwerbstätigen entsprechend<br />
dem persönlichen Jahreseinkommen in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen. Ckorr = 0,18<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.1<br />
Für die zur Operationalisierung der <strong>Alltagsmobilität</strong> getroffene Personenauswahl erhöht sich der<br />
Anteil der Erwerbstätigen im Vergleich zu der gesamten Bevölkerung in allen Regionen. Gleiches<br />
gilt in geringerem Umfang für die Gruppe der Schüler <strong>und</strong> Studenten, während der Anteil der<br />
Rentner abnimmt. Das beschriebene Verteilungsmuster bleibt jedoch gleich. Insgesamt erhöht<br />
sich das durchschnittliche persönliche Einkommen in allen Regionen um etwa 4.000 SEK. Stärker<br />
als die Personen ohne Einkommen, die zum großen Teil Schüler <strong>und</strong> Studenten sind, nimmt der<br />
Anteil der Personen mit einem Einkommen von 200.000 SEK <strong>und</strong> weniger ab, vermutlich wegen<br />
des höheren Rentneranteils in dieser Einkommensgruppe. Unter den Erwerbstätigen verändern<br />
sich die Anteile der Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener bis auf Tät- <strong>und</strong> Glesbygden, in denen die Bes-<br />
serverdiener um ein beziehungsweise zwei Prozent zunehmen, nicht.<br />
5.3.3 Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerschein<br />
Die Verfügbarkeit eines Autos ist nicht mit dem Besitz gleichzusetzen, sondern gibt das Vorhan-<br />
densein im Haushalt an. Dabei sind vier Kombinationen von Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerschein-<br />
besitz möglich (vgl. Abbildung 5.6). Diese sind stark abhängig von den oben beschriebenen Fakto-<br />
ren Einkommen, Erwerbsstatus <strong>und</strong> Alter, was hohe korrigierte Kontingenzkoeffizienten anzeigen<br />
(0,75, 0,66 beziehungsweise 0,72). Auch der Einfluss der <strong>Siedlungsstruktur</strong> ist hoch, worauf der<br />
korrigierte Kontingenzkoeffizient von 0,17 hinweist. Der Anteil jener, die weder einen Führerschein<br />
besitzen, noch ein Auto zur Verfügung haben, ist in den Großstadtregionen mit Werten zwischen<br />
11,3% für Göteborg <strong>und</strong> 14,8% für Stockholm höher als in den übrigen Regionen. Auch hat in den<br />
Großstadtregionen mit 11,3% in Stockholm, 9,7% in Göteborg <strong>und</strong> 8,8% in Malmö ein deutlich<br />
höherer Anteil Personen zwar einen Führerschein, aber kein Auto zur Verfügung, wobei für die<br />
Region Malmö die geringe Fallzahl in der Stichprobe zu beachten ist. Dagegen finden sich bei den<br />
32,2<br />
39,0<br />
42,3<br />
0 25 50 75<br />
Prozent<br />
≤ 200.000 SEK > 200.000 SEK<br />
45,6<br />
47,5<br />
47,7<br />
50,3<br />
49,7<br />
52,5<br />
52,3<br />
54,4<br />
57,7<br />
61,0<br />
67,8<br />
61
5 Auswertung der Daten<br />
potentiellen Beifahrern (kein Führerschein, aber Auto zur Verfügung) relativ geringe Unterschiede<br />
zwischen den Regionen.<br />
Die Klasse der Personen, denen sowohl ein Auto zur Verfügung steht als auch der Führerschein,<br />
nimmt umgekehrt mit Abnahme der Bevölkerungsdichte zu. Unter den Großstadtregionen hat die<br />
Region Stockholm mit 52,4% den geringsten Anteil.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
52,4<br />
21,5<br />
11,3<br />
14,8<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.6 Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerscheinbesitz in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle 6- bis 84-jährigen. Ckorr = 0,17<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
5.4 Regionale Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong><br />
Es folgt die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen, zunächst bezogen auf die gesamte<br />
Bevölkerung ohne Berücksichtigung der sozialen Struktur. Für jede Mobilitätsvariable werden<br />
Hypothesen bezüglich der Wirkung der <strong>Siedlungsstruktur</strong> aufgestellt. Diese werden in Kapitel 5.4.5<br />
mit Blick auf die Ergebnisse angenommen oder verworfen. Da das Verkehrsmittel ein wichtiger<br />
Faktor für Distanzen <strong>und</strong> Zeitaufwand ist, wird es als erstes betrachtet.<br />
5.4.1 Verkehrsmittel<br />
Hypothese<br />
Es wird angenommen, dass in den drei dünner besiedelten Regionen <strong>und</strong> den größeren Städten<br />
häufiger das Auto verwendet wird als in den Großstadtregionen, da der strukturelle Zwang durch<br />
die geringere Bevölkerungsdichte höher ist. Hinzu kommt ein höheres Maß an Gewohnheit in Be-<br />
zug auf die Nutzung des Autos sowie bessere Parkmöglichkeiten <strong>und</strong> schlechtere siedlungsstruk-<br />
turelle Voraussetzungen für den nicht-motorisierten <strong>und</strong> den öffentlichen Verkehr. Dies wirkt sich<br />
auch auf kurze Fahrten aus. In den Großstadtregionen wird aufgr<strong>und</strong> des besseren Angebots,<br />
aber auch wegen innerstädtischer Verkehrsprobleme wie Stau <strong>und</strong> Parkplatzmangel besonders in<br />
Stockholm für längere Strecken häufiger der öffentliche Verkehr genutzt. Bei kurzen Strecken do-<br />
minieren dagegen die Fußwege. Die Nutzung des Fahrrads ist in der Region Malmö durch die<br />
‚Fahrradstadt’ L<strong>und</strong> <strong>und</strong> die allgemein begünstigende Topographie höher.<br />
Für die Verkehrsmittelnutzung nach Zwecken wird angenommen, dass in dünner besiedelten Ge-<br />
bieten besonders für Wege zur Arbeit <strong>und</strong> zum Einkauf aufgr<strong>und</strong> schlechterer Erreichbarkeit häu-<br />
figer das Auto genutzt wird. In den Großstadtregionen wird dagegen - bedingt durch einen guten<br />
Ausbau <strong>und</strong> Staus im Straßenverkehr - der öffentliche Verkehr bei Arbeitsfahrten häufiger genutzt.<br />
Bei Versorgungswegen wird aufgr<strong>und</strong> einer besseren Nahversorgung mehr zu Fuß gegangen.<br />
Verkehrsmittel pro Teilreise<br />
Die regionalen Unterschiede bezüglich der Verteilung der Verkehrsmittel auf die Teilreisen eines<br />
Jahres fallen sehr deutlich aus, wie an einem korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,27 zu<br />
erkennen ist (vgl. Abbildung 5.7). In den Großstadtregionen, insbesondere in Stockholm, werden<br />
mehr Wege zu Fuß zurückgelegt. Auch der öffentliche Verkehr hat vor allem in der Region Stock-<br />
holm mit 20,9%, aber auch in Göteborg mit 12,6% einen deutlich höheren Anteil als in den ande-<br />
ren Regionen. Dagegen ist es in der Region Malmö das Fahrrad, mit dem 17,3% aller Wege zu-<br />
rückgelegt werden, während der öffentliche Verkehr nur eine untergeordnete Rolle spielt. Mehr<br />
Wege mit dem Fahrrad verzeichnen auch die größeren Städte sowie das Mellanbygden mit jeweils<br />
11%. In Stockholm <strong>und</strong> Göteborg werden deutlich weniger Wege mit diesem Verkehrsmittel be-<br />
wältigt, die Anteile liegen sogar noch unter denen für Tät- <strong>und</strong> Glesbygden. Der motorisierte Indi-<br />
vidualverkehr hat in den dünner besiedelten Regionen mit Anteilen um <strong>und</strong> über 65% an allen Teil-<br />
63
5 Auswertung der Daten<br />
reisen einen höheren Nutzungsgrad. Die Region Stockholm verzeichnet mit unter 50% den ge-<br />
ringsten Anteil, gefolgt von Malmö mit knapp 54%. In der Region Göteborg wird für etwa 60% aller<br />
Teilreisen das Auto genutzt. Dies ist beachtlich, da der Anteil Personen, die sowohl einen Führer-<br />
schein als auch ein Auto zur Verfügung haben, in Malmö <strong>und</strong> Göteborg gleich hoch ist (vgl.<br />
Abbildung 5.6).<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
20,9<br />
48,9<br />
4,5<br />
24,8<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.7 Verkehrsmittel pro Teilreise in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,27<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
Abbildung 5.8 Anteile der Verkehrsmittel an allen Teilreisen der Distanzklasse ≤ 1<br />
Kilometer in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,25<br />
Ungewichtet 5 –<br />
20 Kilometer in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,3<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
wegungen (vgl. Abbildung 5.10). Auch die Nutzung des Fahrrads ist durchgehend höher, wogegen<br />
der Anteil der Fußwege <strong>und</strong> ihre regionalen Unterschiede geringer sind. Nur die Region Stockholm<br />
setzt sich mit 19% ab. Der motorisierte Individualverkehr wird für diesen Zweck in allen Regionen<br />
bis auf Göteborg weniger genutzt.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
31,0<br />
43,8<br />
5,6<br />
19,0<br />
17,9<br />
59,2<br />
7,3<br />
14,3 11,2 9,9<br />
48,0<br />
24,6<br />
58,2 60,3<br />
15,0 15,7<br />
14,9 12,9 14,2 12,4 12,5 14,6<br />
Abbildung 5.10 Anteile der Verkehrsmittel bei Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/<br />
Ausbildung in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,3<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
Im Gegensatz dazu hat dieser bei den Einkaufsfahrten in allen Regionen einen höheren Anteil<br />
(vgl. Abbildung 5.11). Entsprechend werden in den größeren Städten <strong>und</strong> dem Mellanbygden,<br />
aber auch in der Region Malmö weniger Wege mit dem Fahrrad zurückgelegt. In den Regionen<br />
Stockholm <strong>und</strong> Göteborg gilt dies für Fahrten mit dem öffentlichen Verkehr, wobei zusätzlich der<br />
Anteil der Fußwege höher ist.<br />
Bei den Freizeitwegen zeigt sich mit Anteilen von einem Viertel <strong>und</strong> mehr die hohe Bedeutung<br />
der Fußwege. Interessanterweise nehmen die Anteile des Fahrrads in den ‚Fahrradregionen’<br />
Malmö, größere Städte <strong>und</strong> Mellanbygden die geringsten Werte aller drei Zwecke ein (vgl.<br />
Abbildung 5.12). Der öffentliche Verkehr spielt nur in Stockholm <strong>und</strong> Göteborg mit 18,4% bezie-<br />
hungsweise 10,8% eine größere Rolle, erreicht jedoch nicht die Werte der Arbeits- <strong>und</strong> Ausbil-<br />
dungsreisen.<br />
Abbildung 5.12 Anteile der Verkehrsmittel bei Teilreisen mit dem Zweck Freizeit in<br />
den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,3<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
nig. Allerdings wird vermutet, dass in den dünner besiedelten Gebieten aufgr<strong>und</strong> der größeren<br />
Abstände weniger Einkaufsfahrten durchgeführt werden.<br />
Aus den Überlegungen zu Teil- <strong>und</strong> Hauptreisen folgt, dass als Kompensation für die höheren<br />
Distanzen in den dünner besiedelten Gebieten mehr Teilreisen beziehungsweise Aktivitäten in<br />
einer Hauptreise gekoppelt werden <strong>und</strong> somit ein Zusammenhang zwischen der Anzahl Kopplun-<br />
gen <strong>und</strong> der <strong>Siedlungsstruktur</strong> besteht. Da jedoch eine schlechtere Erreichbarkeit nicht allein das<br />
Bedürfnis nach Kopplungen beziehungsweise weniger Hauptreisen auslöst, sondern hierbei auch<br />
Präferenzen <strong>und</strong> das verfügbare Fortbewegungsmittel eine Rolle spielen, wird vermutet, dass die<br />
regionalen Unterschiede insgesamt nur mäßig sind.<br />
Hauptreisen<br />
Die durchschnittliche Anzahl Hauptreisen pro Tag <strong>und</strong> Person unterscheidet sich zwischen den<br />
Regionen kaum. Sie beträgt entweder 2,0 oder 2,1 (vgl. Tabelle 5.3).<br />
Bei der Verteilung auf die drei Klassen ‚eine’, ‚zwei’ <strong>und</strong> ‚drei <strong>und</strong> mehr Hauptreisen’ sind trotz des<br />
niedrigen korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,07 einige regionale Variationen festzustellen<br />
(vgl. Abbildung 5.13). Die Region Malmö sticht mit einem relativ geringen Anteil von 33% bei den<br />
Personen hervor, die nur eine Hauptreise erledigen. Die Anteile der übrigen Regionen liegen bei<br />
Werten zwischen 35,9% <strong>und</strong> 38,4%, wobei die höheren Anteile auf die drei dünner besiedelten<br />
Gebiete entfallen. In der Klasse ‚zwei Hauptreisen’ können die Großstadtregionen mit höheren<br />
Anteilen um 40% von den dünner besiedelten Regionen <strong>und</strong> den größeren Städten abgegrenzt<br />
werden. Bei den Personenanteilen mit ‚drei <strong>und</strong> mehr Hauptreisen’ liegen die größeren Städte,<br />
Mellan- <strong>und</strong> Glesbygden sowie die Region Malmö um 28%, während in Tätbygden, Stockholm <strong>und</strong><br />
Göteborg weniger Personen auf diese Klassen entfallen.<br />
Tabelle 5.3 Durchschnittliche Anzahl Haupt- <strong>und</strong> Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person<br />
sowie Kopplungen pro Person in den H-Regionen<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Hauptreisen 2,0 2,0 2,1 2,1 2,1 2,0 2,1<br />
Teilreisen 3,4 3,5 3,6 3,5 3,5 3,5 3,4<br />
Kopplungen* 1,8 1,9 1,8 1,8 1,8 1,8 1,7<br />
* Anzahl Teilreisen pro Hauptreise <strong>und</strong> Person<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
68
5 Auswertung der Daten<br />
Abbildung 5.13 Anzahl Hauptreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters. Ckorr = 0,07<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Teilreisen insgesamt <strong>und</strong> pro Zweck<br />
Auch bei den Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person sind die Unterschiede zwischen den Regionen ge-<br />
ring. Die Mittelwerte schwanken nur wenig zwischen 3,4 für die Region Stockholm sowie das<br />
Glesbygden <strong>und</strong> 3,6 für die Region Malmö (vgl. Tabelle 5.3). Der geringere Aktivitätsgrad im Gles-<br />
bygden <strong>und</strong> der Region Stockholm spiegelt sich jedoch in einem im Verhältnis zum Bevölkerungs-<br />
anteil geringeren Anteil am gesamten Verkehrsaufkommen eines Tages in Schweden wider (vgl.<br />
Tabelle 4.2).<br />
Für die Verteilung der Personen auf ‚eine’, ‚zwei’, ‚drei <strong>und</strong> vier’ sowie ‚fünf <strong>und</strong> mehr Teilreisen’<br />
pro Tag kann bei einem korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,04 kaum noch von regionalen<br />
Unterschieden gesprochen werden (vgl. Abbildung 5.14). In allen Regionen erledigen die meisten<br />
Personen täglich zwei Aktivitäten. Der niedrigere Mittelwert des Glesbygden ergibt sich aus einem<br />
geringfügig höheren Anteil in der Klasse ‚eine Teilreise’ <strong>und</strong> einem niedrigeren in der Klasse ‚fünf<br />
<strong>und</strong> mehr Teilreisen’. Für Stockholm liegt die Ursache lediglich in einem geringen Anteil Personen<br />
in letztgenannter Klasse. In dieser hat Malmö einen höheren Anteil, der zusammen mit einem be-<br />
sonders geringen Anteil Personen mit nur einer Teilreise den höheren Mittelwert erklärt. Sowohl<br />
für das Glesbygden als auch für die Region Malmö sind die Aussagen über die Klasse ‚eine Teil-<br />
reise’ mit Blick auf die geringen Fallzahlen jedoch mit Vorsicht zu sehen.<br />
Betrachtet man die durchschnittliche tägliche Anzahl Teilreisen pro Zweck <strong>und</strong> Person unter der<br />
Annahme, dass die Anteile der Zwecke an den Teilreisen eines Jahres auch auf die durchschnittli-<br />
che Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person zutreffen, können die abweichenden Mittelwerte der<br />
Regionen Stockholm, Malmö <strong>und</strong> Glesbygden weiter ausdifferenziert werden (vgl. Abbildung<br />
5.15).<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
23,8 24,3<br />
40,0 39,3<br />
36,2 36,3<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
28,0 27,6 29,5<br />
39,0<br />
36,5 32,9<br />
25,1 28,1<br />
36,5<br />
34,6<br />
33,1 35,9 37,6 38,4 37,3<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
1 Hauptreise 2 Hauptreisen 3 <strong>und</strong> mehr Hauptreisen<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
69
5 Auswertung der Daten<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
21,2 23,5 25,9 23,1 23,6 22,3 22,1<br />
30,8<br />
40,5<br />
31,7<br />
30,2<br />
37,3 38,3<br />
31,3 30,8 30,9 29,0<br />
38,1 38,0 38,6<br />
7,6 7,6 5,7 7,5 7,5 8,3 9,4<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.14 Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters. Ckorr = 0,04<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
sorgungsfahrten. Der niedrigere Mittelwert der täglichen Reisehäufigkeit für die Region Stockholm<br />
hat seine Ursache dagegen in weniger Freizeitreisen pro Tag <strong>und</strong> Person.<br />
Kopplungen<br />
Wie aufgr<strong>und</strong> der Ergebnisse für die Frequenz der Hauptreisen zu erwarten ist, zeigen sich bei der<br />
durchschnittlichen Anzahl Teilreisen pro Hauptreise <strong>und</strong> Person weder große regionale Unter-<br />
schiede bei den Mittelwerten, noch in der Verteilung. Hierauf verweist auch der korrigierte Kontin-<br />
genzkoeffizient von 0,05 (vgl. Tabelle 5.3 <strong>und</strong> Abbildung 5.16). Im Durchschnitt werden in allen<br />
Regionen pro Person 1,8 Teilreisen erledigt. Ausnahmen sind das Glesbygden (1,7) <strong>und</strong> die Re-<br />
gion Göteborg (1,9). Allerdings relativieren sich auch die Werte für diese beiden Regionen bei Be-<br />
trachtung der zweiten Nachkommastelle. Der maximale Unterschied aller Mittelwerte beträgt dann<br />
nur 1,5 Teilreisen <strong>und</strong> nicht zwei. Auffällig ist bei der Verteilung auf die drei Klassen ‚eine’, ‚über<br />
eine bis zwei’ <strong>und</strong> ‚über zwei Teilreisen pro Hauptreise’ trotz der geringen Unterschiede der sehr<br />
niedrige Anteil Personen mit mehr als zwei Aktivitäten pro Hauptreise im Glesbygden. Gleichzeitig<br />
ist hier der Anteil Personen, die nur eine Teilreise pro Hauptreise erledigen, mit 31,8% höher als in<br />
den anderen Regionen. Auch die Region Stockholm setzt sich in dieser Kategorie mit 30,7% ab.<br />
Sowohl Göteborg als auch Malmö haben einen höheren Anteil Personen mit mehr als zwei Teilrei-<br />
sen in einer Hauptreise.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
16,9 18,8 18,0 15,8 16,1 16,9<br />
52,4<br />
52,9 53,7 55,5 55,9 54,4<br />
30,7 28,3 28,2 28,7 27,9 28,7 31,8<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
1 Teilreise > 1 - 2 Teilreisen > 2 Teilreisen<br />
Abbildung 5.16 Durchschnittliche Anzahl Teilreisen pro Hauptreise <strong>und</strong> Person in den<br />
H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters. Ckorr = 0,05<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
12,6<br />
55,6<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
71
5 Auswertung der Daten<br />
5.4.3 Distanz<br />
Hypothese<br />
Es wird angenommen, dass die Distanzen mit Abnahme der Bevölkerungsdichte zunehmen, da<br />
die durchschnittlichen Entfernungen zu den Aktivitätsorten ansteigen. Die gleichen Zusammen-<br />
hänge werden für die Längen der Arbeits- <strong>und</strong> Versorgungsfahrten vermutet. Bei den Distanzen<br />
für Freizeitaktivitäten werden die geringsten Unterschiede erwartet, da zumindest Naherholungs-<br />
möglichkeiten sowohl in den dünner besiedelten als auch in den Großstadtregionen in der Nähe<br />
der Wohnorte vorhanden sind <strong>und</strong> zusätzlich häufig zu Fuß durchgeführt werden. Bei den Unter-<br />
haltungsmöglichkeiten wie Theater oder Kino sowie den Fahrten zu Fre<strong>und</strong>en <strong>und</strong> Bekannten<br />
werden zwar für die dünner besiedelten Regionen etwas höhere Distanzen erwartet, allerdings<br />
sind gleichzeitig auch unterschiedliche Lebensstile zu erwarten.<br />
Zurückgelegte Distanz pro Tag <strong>und</strong> Person<br />
Die durchschnittliche Tagesdistanz pro Person ist in den dünner besiedelten Regionen höher als<br />
in den Großstadtregionen <strong>und</strong> den größeren Städten, wobei die Bewohner der größeren Städte<br />
sowie der Region Göteborg deutlich längere Distanzen als diejenigen in Stockholm <strong>und</strong> besonders<br />
in Malmö zurücklegen (vgl. Tabelle 5.4). Für letztere beiden schlagen sich die niedrigeren durch-<br />
schnittlichen Distanzen in einem im Vergleich zum Bevölkerungsanteil um 1,7% beziehungsweise<br />
1,4% geringeren Anteil am gesamten täglichen Verkehrsaufwand im Personenverkehr in Schwe-<br />
den von knapp drei Millionen Kilometern nieder. Umgekehrt haben die übrigen Regionen bis auf<br />
Göteborg einen höheren Anteil.<br />
Bei den regionalen Unterschieden für die Verteilung der Personen auf vier Distanzklassen weist<br />
ein korrigierter Kontingenzkoeffizient von 0,09 auf einen stärkeren Zusammenhang mit der Sied-<br />
lungsstruktur hin als für die Frequenz (vgl. Abbildung 5.18).<br />
Tabelle 5.4 Durchschnittliche Tagesdistanz pro Person <strong>und</strong> Distanz pro Teilreise in den H-Regionen<br />
in Kilometern<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Tagesdistanz<br />
pro Person*<br />
Distanz pro<br />
Teilreise**<br />
Mittel 43,8 47,8 36,2 48,6 51,5 51,2 55,2<br />
Median 20,0 20,0 14,0 19,0 20,0 20,0 18,0<br />
Mittel 13,4 13,8 10,1 13,9 14,8 14,9 15,8<br />
Median 4,0 4,2 3,0 4,0 3,0 4,0 3,0<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres<br />
nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
72
5 Auswertung der Daten<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
22,6 25,8<br />
26,1<br />
30,1 31,0<br />
21,2 19,2<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.17 Tagesdistanz pro Person, Verteilung auf Distanzklassen in den H-<br />
Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters. Ckorr = 0,09<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Das Glesbygden hat sowohl hohe Anteile Personen<br />
mit Tagesdistanzen von fünf Kilometern <strong>und</strong> kürzer als<br />
auch mit über 50 Kilometern. Dies wird in den Boxplots<br />
durch die besonders hohe Streuung nach oben <strong>und</strong><br />
den Median von nur 18 Kilometern bestätigt (vgl.<br />
Abbildung 5.18). Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden haben wie<br />
auch die größeren Städte sowie Stockholm <strong>und</strong> Göte-<br />
borg bei insgesamt ähnlicher Streuung geringere An-<br />
teile in der niedrigsten Distanzklasse, dagegen höhere<br />
in der Klasse zwischen über 20 <strong>und</strong> 50 Kilometern. Die<br />
Anteile Personen mit über 50 Kilometern pro Tag sind<br />
in diesen Regionen geringer als im Glesbygden. Dies<br />
zeigt sich besonders stark für die Region Stockholm.<br />
Die in den Boxplots erkennbare sehr geringe Streuung<br />
<strong>und</strong> der niedrige Mittelwert der Region Malmö spiegeln<br />
sich in dem hohen Anteil der kürzesten Klasse von<br />
26,1% wider. 75% aller Personen haben hier eine Ta-<br />
24,0<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
gesdistanz von 39 Kilometern <strong>und</strong> weniger.<br />
18,8<br />
22,0<br />
33,0<br />
26,1<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
25,0 27,1 24,8<br />
31,6 29,2 28,6<br />
21,3 22,2 22,9 24,7<br />
Abbildung 5.18 Boxplots für die Tagesdistanz<br />
pro Person in den H-Regionen, ohne Ausreißer<br />
<strong>und</strong> Extremwerte 40<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis<br />
84-jährigen nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n:<br />
vgl. A2.2<br />
40 In SPSS sind Ausreißer beziehungsweise Extremwerte Werte, die zwischen 1,5 <strong>und</strong> drei beziehungsweise mehr als<br />
drei Boxenlängen vom oberen Quartilswert nach oben oder vom unteren Quartilswert nach unten abweichen (vgl.<br />
JANSSEN & LAATZ 2005, 236).<br />
22,0<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
21,5<br />
H4 Mellanbygden<br />
≤ 5 km > 5 - 20 km > 20 - 50 km > 50 km<br />
23,6<br />
30,7<br />
16,2<br />
28,4<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
73
5 Auswertung der Daten<br />
Distanz pro Teilreise<br />
Die regionalen Unterschiede der durchschnittlichen Längen der Teilreisen stimmen mit denen der<br />
Tagesdistanz weitgehend überein, wenngleich der Abstand des Glesbygden nicht so ausgeprägt<br />
ist (vgl. Tabelle 5.4).<br />
Distanz pro Zweck<br />
Bei den Arbeits- <strong>und</strong> Ausbildungsreisen übertreffen Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden mit durchschnittlich<br />
19,8 Kilometern beziehungsweise 16,8 Kilometern das Glesbygden, das mit 14,5 Kilometern deut-<br />
lich darunter liegt (vgl. Tabelle 5.5). Der niedrige Median von nur 3,4 Kilometern sowie die höheren<br />
Anteile in der kürzesten Klasse mit einem Kilometer <strong>und</strong> kürzer (vgl. Abbildung 5.19) erklären dies.<br />
Im Mellanbygden sind zwar ebenfalls viele Arbeitsfahrten sehr kurz, aber die Anteile der höheren<br />
Klassen sind größer als im Glesbygden. Noch stärker wirkt sich dies im Tätbygden aus. Die Re-<br />
gion Malmö hat mit 12,3 Kilometern wieder den niedrigsten Wert aller Regionen, mit klarem Ab-<br />
stand gefolgt von Stockholm <strong>und</strong> den größeren Städten. Dies ist insbesondere auf den geringen<br />
Anteil Arbeitsfahrten über 20 Kilometer zurückzuführen. In Göteborg sind die Arbeitsfahrten mit<br />
15,4 Kilometern länger als im Glesbygden.<br />
Tabelle 5.5 Durchschnittliche Distanz für Teilreisen mit den Zwecken Arbeit/Ausbildung,<br />
Einkauf/Haushalt <strong>und</strong> Freizeit in den H-Regionen in Kilometern<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Arbeit/ Ausbildung<br />
Einkauf/<br />
Haushalt<br />
Freizeit<br />
Mittel 13,9 15,4 12,3 13,7 16,8 19,8 14,5<br />
Median 6,0 5,6 4,5 4,5 4,0 5,0 3,4<br />
Mittel 6,8 7,3 5,5 8,1 9,4 8,7 13,2<br />
Median 3,0 3,0 2,1 3,0 2,5 3,0 2,0<br />
Mittel 14,5 16,1 11,6 15,4 14,4 14,8 15,8<br />
Median 4,0 5,0 3,1 4,0 3,5 4,0 4,0<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Die Einkaufswege sind bis auf das Glesbygden mit durchschnittlich weniger als zehn Kilometern<br />
die kürzesten der drei Zwecke. Das insgesamt niedrige Niveau wird durch die in allen Regionen<br />
hohen Anteile der Wege zwischen über einem <strong>und</strong> fünf Kilometern bedingt. Das Glesbygden hat<br />
mit 13,2 Kilometern einen höheren Mittelwert, allerdings ist der Median mit zwei Kilometern der<br />
niedrigste aller Regionen. Auch für die Versorgungsfahrten können damit entweder sehr kurze<br />
oder sehr lange Wege für diese Siedlungskategorie festgehalten werden (vgl. Abbildung 5.20). Die<br />
Region Malmö hat mit einem Mittelwert von 5,5 Kilometern wiederum den niedrigsten Wert, gefolgt<br />
von Stockholm <strong>und</strong> Göteborg. Malmö hat sehr hohe Anteile in der kürzesten Klasse, während<br />
Stockholm <strong>und</strong> Göteborg höhere Anteile bei den Mitteldistanzen haben.<br />
74
5 Auswertung der Daten<br />
Abbildung 5.19 Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung, Verteilung auf Distanzklassen<br />
in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,12<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Abbildung 5.20 Teilreisen mit dem Zweck Einkauf/Haushalt, Verteilung auf<br />
Distanzklassen in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,1<br />
Ungewichtet 20 km’: H8, H9, H5, H6<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Bei den durchschnittlichen Längen der Freizeitwege grenzt sich Malmö mit 11,6 Kilometern von<br />
den anderen Regionen ab. Hier sind nur 10,7% aller Freizeitreisen länger als 20 Kilometer. Die<br />
Mittelwerte der übrigen Regionen unterscheiden sich wenig. Dies zeigt auch die Verteilung auf die<br />
Distanzklassen mit einem niedrigeren korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,07 (ohne Abbil-<br />
dung). Allgemein ist in allen Regionen ein Drittel der Freizeitwege zwischen über einem <strong>und</strong> fünf<br />
Kilometern lang.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
18,0 19,1<br />
34,2 32,9<br />
27,9 29,3<br />
36,7 35,1<br />
19,9 18,7 20,2 21,0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
15,6 17,5 19,4 19,1 19,9<br />
27,5 26,4 24,4 24,9 20,7<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
6,7 8,2 5,2<br />
26,3 26,7<br />
33,9<br />
33,1<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
37,0<br />
28,2<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
31,6<br />
24,5<br />
H4 Mellanbygden<br />
≤ 1km > 1 - 5 km > 5 - 20 km > 20 km<br />
22,6<br />
35,3<br />
36,9<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
23,4 21,8<br />
36,5<br />
19,5<br />
9,2 11,5 8,7<br />
37,8 35,0 38,2<br />
29,5 31,7 29,5<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
≤ 1km > 1 - 5 km > 5 - 20 km > 20 km<br />
33,9<br />
25,5<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
23,6<br />
12,9<br />
19,2<br />
34,0<br />
33,9<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
75
5 Auswertung der Daten<br />
5.4.4 Zeitaufwand<br />
Hypothese<br />
Die regionalen Unterschiede in der Nutzung des öffentlichen Verkehrs lassen vermuten, dass in<br />
den Regionen Göteborg <strong>und</strong> Stockholm die Fahrtzeiten pro Tag <strong>und</strong> Person sowie pro Teilreise<br />
trotz geringerer zurückgelegter Distanzen höher sind. Diese Vermutung wird durch die Tatsache<br />
bestärkt, dass in beiden Regionen Verkehrsstockungen während des Berufsverkehrs vorkommen.<br />
Für die dünner besiedelten Gebiete wird umgekehrt angenommen, dass die höhere Distanz teil-<br />
weise durch die Verwendung des Autos kompensiert wird <strong>und</strong> somit die Gesamtdauer nicht höher<br />
ist. Die größten regionalen Unterschiede werden für die Arbeitsfahrten angenommen. Durch die<br />
Anpassung der Verkehrsmittelwahl an die siedlungsstrukturellen Voraussetzungen sind die Zeiten<br />
für Versorgungsfahrten trotz der Distanzunterschiede ähnlicher.<br />
Zeitaufwand pro Tag <strong>und</strong> Person<br />
Mit durchschnittlich 88 beziehungsweise 86 Minuten Zeitaufwand pro Tag <strong>und</strong> Person unterschei-<br />
den sich die Regionen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg von den dünner besiedelten Gebieten <strong>und</strong> den<br />
größeren Städten, in denen Werte zwischen 76 Minuten <strong>und</strong> 80 Minuten erreicht werden (vgl.<br />
Tabelle 5.6). Wie bereits bei den Distanzen nimmt die Region Malmö mit nur 71 Minuten eine<br />
Sonderstellung ein.<br />
Tabelle 5.6 Durchschnittliche Zeit pro Tag <strong>und</strong> Person <strong>und</strong> Zeit pro Teilreise in den H-Regionen in<br />
Minuten<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Zeit pro Tag<br />
Mittel 88 86 71 76 77 80 80<br />
<strong>und</strong> Person*<br />
Median 68 65 55 55 50 50 55<br />
Zeit pro Teilreise**<br />
Mittel 27 25 20 22 22 23 23<br />
Median 15 15 15 12 10 10 10<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres<br />
nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Der ebenfalls in Stockholm <strong>und</strong> Göteborg höhere Median weist auf das insgesamt angehobene<br />
‚Zeitniveau’ in diesen Regionen hin, welches die Boxplots bestätigen (vgl. Abbildung 5.21). Auch<br />
die Streuung ist mit einer Obergrenze von vier St<strong>und</strong>en für Stockholm <strong>und</strong> drei St<strong>und</strong>en <strong>und</strong> 40<br />
Minuten für Göteborg höher als in den anderen Regionen. Lediglich das Glesbygden weist eben-<br />
falls eine raschere Zunahme der Werte im dritten Quartil auf. Entsprechend haben Stockholm <strong>und</strong><br />
Göteborg einen im Vergleich zu ihrem Bevölkerungsanteil höheren Anteil an der insgesamt an<br />
einem Tag in Schweden für Mobilität verwendeten Zeit. Diese liegt bei über acht Millionen Stun-<br />
den. Vor allem für Stockholm zeigt sich dies mit einem Unterschied von 2,1% sehr deutlich.<br />
76
5 Auswertung der Daten<br />
Die dargestellte Verteilung der Personen auf vier Zeit-<br />
klassen differenziert die festgestellten regionalen Un-<br />
terschiede weiter aus, wobei der korrigierte Kontin-<br />
genzkoeffizient von 0,13 auf einen deutlichen Zusam-<br />
menhang mit der <strong>Siedlungsstruktur</strong> verweist (vgl.<br />
Abbildung 5.22). Im Glesbygden benötigt ein sehr ho-<br />
her Anteil Personen eine halbe St<strong>und</strong>e <strong>und</strong> weniger für<br />
seine tägliche Mobilität. Gleichzeitig haben nur wenige<br />
Bewohner Reisedauern zwischen einer halben <strong>und</strong><br />
einer St<strong>und</strong>e. Der Anteil der Personen, die über zwei<br />
St<strong>und</strong>en Zeit für Fortbewegung pro Tag benötigen, ist<br />
wiederum höher. Dies erklärt die erwähnte höhere<br />
Streuung. Für die größeren Städte, die Region Malmö<br />
sowie Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden zeigt sich eine starke<br />
Ähnlichkeit der Anteile in den verschiedenen Klassen<br />
mit hohen Personenanteilen, die einen täglichen Zeit-<br />
aufwand von unter einer St<strong>und</strong>e haben. Im Vergleich<br />
dazu wird der geringe Anteil Personen in dieser Klasse in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm deutlich. Hier<br />
hat weniger als die Hälfte der Bevölkerung Wege von einer St<strong>und</strong>e <strong>und</strong> kürzer. Vor allem die Klas-<br />
se ‚eine halbe St<strong>und</strong>e <strong>und</strong> weniger’ ist sehr schwach besetzt.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
21,9<br />
31,0<br />
24,9<br />
22,2<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
18,6<br />
32,7<br />
24,2<br />
24,5<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
Abbildung 5.22 Zeitaufwand pro Tag <strong>und</strong> Person, Verteilung auf Zeitklassen in den<br />
H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des<br />
Alltagsfilters. Ckorr = 0,13<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
77<br />
Abbildung 5.21 Boxplots für den Zeitaufwand pro<br />
Tag <strong>und</strong> Person in den H-Regionen, ohne Ausreißer<br />
<strong>und</strong> Extremwerte<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten 6- bis<br />
84-jährigen nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n:<br />
vgl. A2.2<br />
14,6 15,4 16,4 14,5<br />
26,3 26,1 23,6 25,4<br />
17,7<br />
24,3<br />
28,4 28,1 28,5 28,5 23,6<br />
30,7 30,4 31,5 31,6 34,4<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
≤ 30 Minuten > 30 - 60 Minuten > 1 - 2 St<strong>und</strong>en > 2 St<strong>und</strong>en<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden
5 Auswertung der Daten<br />
Zeit pro Teilreise<br />
Das Muster der regionalen Variationen für die durchschnittliche Zeit pro Teilreise ist mit dem des<br />
täglichen Zeitaufwands pro Person identisch, wobei die Mittelwerte wie schon bei den Distanzen<br />
insgesamt näher beieinander liegen (vgl. Tabelle 5.6). In den dünner besiedelten Gebieten werden<br />
für die Hälfte der Reisen zehn Minuten <strong>und</strong> weniger benötigt, in allen drei Großstadtregionen sind<br />
es 15 Minuten.<br />
Verhältnis von Distanz <strong>und</strong> Zeit<br />
Die regionalen Unterschiede für Distanz <strong>und</strong> Zeitaufwand pro Teilreise sind gegenläufig (vgl.<br />
Abbildung 5.23). Bei einem höheren durchschnittlichen Zeitaufwand pro Teilreise ist die dabei zu-<br />
rückgelegte durchschnittliche Distanz in den Großstadtregionen geringer. Dabei wird auch die<br />
Sonderstellung Malmös relativiert, denn trotz geringerer Distanzen <strong>und</strong> Zeitaufwände ist auch hier<br />
der Zeitaufwand pro Kilometer höher. Benötigt man in den dünner besiedelten Regionen <strong>und</strong> den<br />
größeren Städten für einen Kilometer eineinhalb Minuten, so sind es in den Großstadtregionen<br />
zwei.<br />
Zeit pro Zweck<br />
Minuten bzw. km<br />
30<br />
25<br />
20<br />
15<br />
10<br />
5<br />
0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
Mittelwert km Mittelwert Zeit<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
Abbildung 5.23 Durchschnittliche Zeit <strong>und</strong> Distanz pro Teilreise in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Den durchschnittlich höchsten Zeitaufwand für den Weg zur Arbeit haben die Regionen Stock-<br />
holm <strong>und</strong> Göteborg mit 28 Minuten beziehungsweise 26 Minuten (vgl. Tabelle 5.7). Den geringsten<br />
hat nicht die Region Malmö, sondern das Glesbygden mit 20 Minuten. Malmö folgt erst an dritter<br />
Stelle nach den größeren Städten, wenngleich der Unterschied von zwei Minuten gering ist.<br />
78
5 Auswertung der Daten<br />
Tabelle 5.7 Durchschnittliche Zeit für Teilreisen mit den Zwecken Arbeit/Ausbildung,<br />
Einkauf/Haushalt <strong>und</strong> Freizeit in den H-Regionen in Minuten<br />
H1 H8 H9 H3 H4 H5 H6<br />
Arbeit, Ausbildung<br />
Einkauf,<br />
Haushalt<br />
Freizeit<br />
Mittel 28 26 22 21 23 24 20<br />
Median 20 15 15 15 10 10 10<br />
Mittel 17 16 13 15 14 14 17<br />
Median 10 10 10 10 10 10 10<br />
Mittel 33 31 24 28 28 30 30<br />
Median 20 15 15 15 15 15 15<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Die Unterschiede können mit Hilfe der Verteilung auf vier Zeitklassen in Abbildung 5.24 weiter<br />
differenziert werden. Anhand des korrigierten Kontingenzkoeffizienten von 0,22 lässt sich ein sehr<br />
deutlicher Zusammenhang mit der <strong>Siedlungsstruktur</strong> feststellen. Der Anteil Arbeitsfahrten mit einer<br />
Dauer von über einer Viertelst<strong>und</strong>e nimmt kontinuierlich zu den dünner besiedelten Regionen hin<br />
ab. Umgekehrt verhält es sich für Fahrten, für die 15 Minuten <strong>und</strong> weniger benötigt werden. Ent-<br />
sprechend beträgt der Median in den drei dünner besiedelten Regionen zehn Minuten <strong>und</strong> in den<br />
übrigen Regionen 15 Minuten beziehungsweise in Stockholm 20 Minuten. Besonders im Glesbyg-<br />
den dauern viele Arbeitswege fünf Minuten <strong>und</strong> kürzer, während in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden die<br />
nächstfolgende Klasse ‚über fünf bis 15 Minuten’ besonders stark besetzt ist. In den größeren<br />
Städten kommt noch hinzu, dass besonders wenige Teilreisen über 30 Minuten andauern.<br />
Der niedrige Mittelwert der Region Malmö lässt sich mit Hilfe der Verteilung nicht erklären. Viel-<br />
mehr muss aus der Verteilung auf einen höheren Mittelwert geschlossen werden, da wesentlich<br />
mehr Reisen als in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden über 15 Minuten lang sind. Für diese liegt jedoch ein<br />
höherer Mittelwert als für Malmö vor. Auch die Anteile der Fahrten mit fünf Minuten <strong>und</strong> kürzer<br />
sind in Malmö deutlich geringer als in den beiden anderen Regionen. Die Diskrepanz erklärt sich<br />
bei Betrachtung der Extremwerte: Für die Region Malmö liegen nur 0,1% aller Werte über drei<br />
St<strong>und</strong>en. In Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden sind es jedoch 1,1% beziehungsweise 1,6%. Damit beinhaltet<br />
die Klasse über 30 Minuten für Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden trotz ihres geringeren Anteils Werte, die<br />
den Mittelwert erhöhen.<br />
Bei den Versorgungsfahrten sind die regionalen Variationen der Mittelwerte mit maximal vier<br />
Minuten gering (vgl. Tabelle 5.7). Der Median beträgt in allen Regionen zehn Minuten. Stockholm<br />
<strong>und</strong> das Glesbygden haben mit 17 Minuten die höchsten Mittelwerte, der niedrigste findet sich in<br />
Malmö. Die Verteilung auf Zeitklassen weist mit einem korrigierten Kontingenzkoeffizienten von<br />
0,15 einen schwächeren Zusammenhang mit der <strong>Siedlungsstruktur</strong> auf als bei den Arbeitswegen<br />
(vgl. Abbildung 5.25). Die Großstadtregionen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg haben beide höhere Antei-<br />
le über 15 Minuten. Auch liegen in allen drei Großstadtregionen im Vergleich zu den übrigen Re-<br />
79
5 Auswertung der Daten<br />
gionen weniger Einkaufswege in der Klasse fünf Minuten <strong>und</strong> kürzer. Den hohen Mittelwert des<br />
Glesbygden erklären die 11,4% der Einkaufsfahrten, die über 30 Minuten dauern. Gleichzeitig er-<br />
strecken sich fast 45% der Fahrten über fünf Minuten <strong>und</strong> kürzer. In Malmö wird für knapp 80%<br />
aller Einkaufsfahrten eine Viertelst<strong>und</strong>e <strong>und</strong> weniger benötigt. Dies trifft auch auf die drei dünner<br />
besiedelten Regionen <strong>und</strong> die größeren Städte zu. In Malmö dauern jedoch gleichzeitig besonders<br />
wenige Wege über 30 Minuten.<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
29,1<br />
34,0<br />
39,2<br />
14,9 17,8 18,6<br />
Abbildung 5.24 Teilreisen mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung, Verteilung auf Zeitklassen<br />
in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,22<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
27,2<br />
28,7<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
21,3<br />
26,8<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
15,3 13,7 15,1 14,7 14,3<br />
26,9<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
22,4 18,3 18,6 17,2<br />
Abbildung 5.25 Teilreisen mit dem Zweck Einkauf/Haushalt, Verteilung auf Zeitklassen<br />
in den H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,15<br />
Ungewichtet 15-30 Min’: H6; ‚> 30 Min’: H8, H9, H5, H6<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
40,5<br />
23,4<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
39,4 39,5<br />
27,2 27,3<br />
H4 Mellanbygden<br />
≤ 5 Minuten > 5 - 15 Minuten > 15 - 30 Minuten > 30 Minuten<br />
9,8 7,5 4,1 6,1 7,0 6,0<br />
21,1<br />
40,1<br />
38,0<br />
46,5 42,2<br />
28,9 31,0 33,0 34,3<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
23,5<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
16,4<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
17,4 16,4<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
36,9<br />
39,6 38,3<br />
H4 Mellanbygden<br />
36,6<br />
31,8<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
14,1<br />
41,5<br />
≤ 5 Minuten > 5 - 15 Minuten > 15 - 30 Minuten > 30 Minuten<br />
11,4<br />
9,8<br />
33,9<br />
44,9<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
80
5 Auswertung der Daten<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
26,7<br />
26,0<br />
31,5<br />
15,8<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
24,3<br />
24,4<br />
33,8<br />
17,5<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
15,6<br />
25,5<br />
36,6<br />
22,3 20,3<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
20,2 20,3 22,0 24,1<br />
24,6 22,2<br />
Abbildung 5.26 Teilreisen mit dem Zweck Freizeit, Verteilung auf Zeitklassen in den<br />
H-Regionen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters. Ckorr = 0,13<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2<br />
Auch die Freizeitreisen sind in der Region Malmö mit im Durchschnitt 24 Minuten pro Fahrt we-<br />
sentlich kürzer als in den anderen Regionen (vgl. Tabelle 5.7). Unter diesen setzt sich besonders<br />
Stockholm mit 33 Minuten ab, aber auch Göteborg liegt leicht über den übrigen Regionen. Wie<br />
schon bei den Versorgungsfahrten zeigt sich auch hier bei der Verteilung auf die Zeitklassen eine<br />
starke Ähnlichkeit zwischen Göteborg <strong>und</strong> Stockholm auf der einen, <strong>und</strong> zwischen den übrigen<br />
Regionen auf der anderen Seite (vgl. Abbildung 5.26). Malmö setzt sich von den Regionen der<br />
zweiten Gruppe insofern ab, dass hier mit 15,6% sehr wenige Freizeitbewegungen über 30 Minu-<br />
ten dauern. Im Glesbygden sind es mit 24,1% aller Freizeitreisen fast so viele wie in Göteborg,<br />
allerdings wird dies gleichzeitig durch sehr viele Wege mit fünf Minuten <strong>und</strong> kürzer ausgeglichen.<br />
22,9<br />
36,5<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
21,0<br />
34,1<br />
H4 Mellanbygden<br />
22,1 19,4<br />
33,7<br />
≤ 5 Minuten > 5 - 15 Minuten > 15 - 30 Minuten > 30 Minuten<br />
29,0<br />
27,5<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
81
5 Auswertung der Daten<br />
5.4.5 Erste Zusammenfassung: Festgestellte Unterschiede<br />
Die Hypothesen bezüglich des Zusammenhangs zwischen der Verkehrsmittelwahl <strong>und</strong> der Sied-<br />
lungsstruktur treffen vollständig zu. Die Nutzung des Autos nimmt mit abnehmender Bevölke-<br />
rungsdichte zu. Auch der vermutete höhere Anteil des öffentlichen Verkehrs in Stockholm <strong>und</strong><br />
Göteborg sowie die hohe Fahrradnutzung in Malmö können festgestellt werden. Unerwartet hoch<br />
ist der Anteil des Fahrrads in den größeren Städten <strong>und</strong> dem Mellanbygden. Mit der höheren Au-<br />
tonutzung geht in den dünner besiedelten Gebieten wie ebenfalls vermutet ein höherer Anteil Au-<br />
tofahrten bei Wegen mit einer Länge von einem Kilometer <strong>und</strong> kürzer einher. In den Großstadtre-<br />
gionen wird dagegen zu Fuß gegangen beziehungsweise in Malmö das Fahrrad verwendet. Für<br />
längere Strecken wird in den Großstadtregionen, besonders in Stockholm, häufiger der öffentliche<br />
Verkehr genutzt. Bezüglich der Verkehrsmittelwahl für verschiedene Zwecke können für die Groß-<br />
stadtregionen die vermuteten besonders hohen Anteile des öffentlichen Verkehrs im ‚unflexiblen’<br />
Berufs- <strong>und</strong> Ausbildungsverkehr nachgewiesen werden. Auch ein in allen Regionen höherer Anteil<br />
des Autos bei den Einkaufswegen sowie in den Großstadtregionen zusätzlich der Fußwege wird<br />
bestätigt.<br />
Im Gegensatz dazu können die getroffenen Annahmen bezüglich der Hauptreisen nicht bestätigt<br />
werden. In den dünner besiedelten Gebieten werden nicht weniger Hauptreisen pro Tag <strong>und</strong> Per-<br />
son durchgeführt. Bei insgesamt geringen regionalen Unterschieden zeigen sich vielmehr den<br />
Annahmen entgegen gesetzte Strukturen. Dabei kann weder für die dünn besiedelten Gebiete<br />
noch für die Großstadtregionen von einheitlichen Mustern gesprochen werden. Insgesamt erledi-<br />
gen in den dünner besiedelten Regionen bis auf das Tätbygden mehr Personen drei <strong>und</strong> mehr<br />
Hauptreisen als in Stockholm <strong>und</strong> Göteborg. Unter den Großstadtregionen unterscheidet sich die<br />
Region Malmö von den anderen beiden. Hier haben mehr Personen drei <strong>und</strong> mehr Hauptreisen.<br />
Die aufgestellte Vermutung für die Teilreisen kann teilweise bestätigt werden. Ein Zusammen-<br />
hang zwischen <strong>Siedlungsstruktur</strong> <strong>und</strong> der Anzahl Aktivitäten pro Tag <strong>und</strong> Person <strong>und</strong> damit der<br />
Ausprägung des Aktivitätsmusters ist nur schwach erkennbar. Erwähnenswert ist jedoch der grö-<br />
ßere Anteil Personen mit einem hohen Aktivitätsgrad in der Region Malmö sowie der höhere Anteil<br />
Personen mit etwas geringerem Aktivitätsgrad in den siedlungsstrukturell gegensätzlichen Re-<br />
gionen Stockholm <strong>und</strong> Glesbygden. Die Frequenz der Arbeitsfahrten ist wie vermutet in allen Re-<br />
gionen gleich. Allerdings kann die Annahme von weniger Versorgungsfahrten in den dünner be-<br />
siedelten Regionen aufgr<strong>und</strong> sehr geringer Unterschiede nur bedingt bestätigt werden. Auch wur-<br />
de die häufigere Durchführung von Einkaufsfahrten in der Region Malmö nicht erwartet, die gerin-<br />
gere Frequenz der Freizeitreisen in Stockholm hingegen schon.<br />
Die Hypothese, nach der in den dünn besiedelten Gebieten mehr Aktivitäten während einer Haupt-<br />
reise erledigt werden als in den Großstadtregionen, wird vollständig widerlegt. Vielmehr ist die<br />
Höhe der Kopplungen im Glesbygden geringer. In Malmö <strong>und</strong> Göteborg koppeln die Bewohner<br />
82
5 Auswertung der Daten<br />
mehr Aktivitäten in einem Ausgang. Die Vermutung insgesamt mäßiger Unterschiede wird jedoch<br />
bestätigt.<br />
Die Annahme höherer Distanzen pro Tag <strong>und</strong> Person sowie pro Teilreise in den dünner besiedel-<br />
ten Regionen wird bestätigt. Es ist ein eindeutig gegenläufiger Zusammenhang mit der Bevölke-<br />
rungsdichte zu erkennen. Dabei unterscheiden sich die Großstadtregionen untereinander stark.<br />
Während in Malmö sehr geringe Distanzen zurückgelegt werden, sind die Wege sowohl pro Tag<br />
<strong>und</strong> Person als auch pro Zweck in Göteborg bedeutend weiter. Die aufgestellte Hypothese höhe-<br />
rer Distanzen in den dünner besiedelten Regionen muss mit Blick auf das Glesbygden einge-<br />
schränkt werden. Hier sind die Arbeitsfahrten im Durchschnitt kürzer als in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden<br />
sowie in Göteborg. Die erwartete Abstufung der Distanzen bei den Einkaufszwecken kann wieder-<br />
um weitgehend bestätigt werden. Die Versorgungswege sind somit eine wichtige Ursache für die<br />
hohen Tagesdistanzen im Glesbygden, wobei beachtet werden muss, dass auch bei diesen ein<br />
hoher Anteil der Wege sehr kurz ist. Die Vermutung geringer regionaler Unterschiede bei den<br />
Freizeitdistanzen trifft ebenfalls zu. Bezüglich der Verteilung auf Distanzklassen können Mellan-<br />
<strong>und</strong> Tätbygden vom Glesbygden abgegrenzt werden. In letzterem sind viele Teilreisen entweder<br />
sehr kurz oder sehr lang, wogegen in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden höhere Anteile bei den Mitteldistan-<br />
zen zu verzeichnen sind.<br />
Die aufgestellte Hypothese längerer Reisezeiten in den Großstadtregionen Göteborg <strong>und</strong> Stock-<br />
holm trifft zwar zu, die Vermutung ähnlicher Zeitaufwände pro Tag <strong>und</strong> Person in den dünner be-<br />
siedelten Regionen wie in den Großstadtregionen muss jedoch im Zuge der Feststellung deutlich<br />
geringerer Zeiten in ersteren korrigiert werden. Die festgestellte Unterteilung bleibt auch für alle<br />
drei Zwecke gleich, wobei die Annahmen besonders großer Unterschiede bei den Arbeitsfahrten<br />
sowie geringer bei den Versorgungsfahrten zutreffen.<br />
83
5 Auswertung der Daten<br />
5.5 Einfluss der Sozialstruktur<br />
Zur Feststellung der Ursachen für die regionalen Mobilitätsunterschiede werden im Folgenden die<br />
Einflüsse sozioökonomischer <strong>und</strong> siedlungsstruktureller Faktoren abgewogen. Hierfür wird die<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong> dahingehend analysiert, ob sie bei gleicher sozialer Struktur in allen Regionen<br />
übereinstimmen würde oder ob die Unterschiede tatsächlich siedlungsstrukturell bedingt sind. In<br />
letzterem Fall blieben die Variationen auch für ausgewählte sozioökonomische Teilgruppen beste-<br />
hen. Die hier erfolgende Abwägung der Einflussfaktoren ist von der Erörterung ihrer Gründe zu<br />
unterscheiden. Diese findet in Kapitel 6.1 statt.<br />
5.5.1 Sozioökonomische Gruppen<br />
Auswahl der Gruppen<br />
Es werden nur sozioökonomische <strong>und</strong> keine –demographischen Einflüsse betrachtet. Dies ist<br />
möglich, da soziodemographische <strong>und</strong> –ökonomische Variablen häufig miteinander korrelieren,<br />
wie beispielsweise Erwerbsstatus <strong>und</strong> Alter (vgl. Kapitel 5.3.2). Desweiteren werden Variablen<br />
ausgeschlossen, für die, wie bei der Gruppe der Studenten <strong>und</strong> Schüler sowie den Personen ohne<br />
eigenes Einkommen, die Unterschiede der Bevölkerungsanteile zwischen den Regionen nicht aus-<br />
reichend <strong>und</strong> damit Einflüsse nur schwer zu bestimmen sind. Allgemein kann nur auf im Datenma-<br />
terial vorhandene Variablen zurückgegriffen werden. Insgesamt ist auch bei den sozioökonomi-<br />
schen Merkmalen eine deutliche Reduzierung ihrer Anzahl notwendig, um die Komplexität der<br />
Zusammenhänge <strong>und</strong> damit den analytischen Aufwand in einem vertretbaren Rahmen zu halten.<br />
Als sozioökonomische Teilgruppen werden die Erwerbstätigen als gesamte Gruppe mit den bei-<br />
den Untergruppen der Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener (vgl. Kapitel 5.3.2), die Gruppe der Rentner<br />
sowie die aller Personen, die sowohl einen Führerschein besitzen als auch ein Auto zur Verfügung<br />
haben, ausgewählt. Sie zeichnen sich durch variierende Anteile an der regionalen Bevölkerungs-<br />
struktur <strong>und</strong> ein unterschiedliches Mobilitätsverhalten aus. Für die Gruppe der Personen mit Auto<br />
<strong>und</strong> Führerschein ist anzumerken, dass sie je nach Region zu zwischen 67,3% <strong>und</strong> 77,2% aus<br />
Erwerbstätigen besteht. Entsprechend groß ist der Einfluss dieser Gruppe. Da Autoverfügbarkeit<br />
jedoch die <strong>Alltagsmobilität</strong> entscheidend prägt, soll sie dennoch mit betrachtet werden.<br />
Mobilitätsverhalten<br />
Um Hypothesen bezüglich des Einflusses der sozialen Struktur in den Regionen aufstellen zu<br />
können, werden zunächst gruppenspezifische Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong> herausgearbeitet.<br />
Die Auswahl der Mobilitätsvariablen aus den in Kapitel 5.4 betrachteten richtet sich nach unter-<br />
schiedlichen Kriterien.<br />
Für den Aktivitätsgrad, das heißt die Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person, sollen trotz der ge-<br />
ringen regionalen Unterschiede die Ursachen dafür ergründet werden, dass er sowohl in Stock-<br />
84
5 Auswertung der Daten<br />
holm als auch im Glesbygden, den beiden siedlungsstrukturell gegensätzlichsten Siedlungstypen,<br />
niedriger ist als in den anderen Regionen.<br />
Auch für die Distanzen erscheint eine weitere Klärung mit Blick auf die Wirkung sozioökonomi-<br />
scher Strukturen insofern sinnvoll, dass sich der Verdacht einer Dämpfung sowohl der Tagesdi-<br />
stanzen als auch der Arbeits- <strong>und</strong> Versorgungswege durch diese aufdrängt. Desweiteren werfen<br />
die im Vergleich zu Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden geringeren Streckenlängen für Arbeitswege im Gles-<br />
bygden Fragen nach ihrer Ursache auf. Die Freizeitwege werden aufgr<strong>und</strong> mangelhafter Kennt-<br />
nisse ihrer Einflüsse nicht weiter betrachtet. Gerade für den Bereich der Erforschung von Freizeit-<br />
mobilität <strong>und</strong> ihrer Einflüsse ist eine ausführliche Erörterung der einschlägigen Literatur notwendig,<br />
die hier nicht geleistet werden kann. Für die Anzahl Teilreisen <strong>und</strong> die Distanzen werden jeweils<br />
die Mittelwerte betrachtet. Auf Verteilungen wird aufgr<strong>und</strong> zu geringer Fallzahlen in der Stichprobe<br />
für die einzelnen Teilgruppen verzichtet.<br />
Nicht zuletzt muss mit Blick auf die Beantwortung der Frage nach einem siedlungsstrukturellen<br />
(Auto-)Zwang auch die Verkehrsmittelwahl in einen sozioökonomischen Kontext gestellt werden.<br />
Da die Zeit mit der Verkehrsmittewahl stark zusammenhängt <strong>und</strong> sich keine zusätzlichen Anhalts-<br />
punkte auf soziale Einflüsse ergeben, wird sie nicht betrachtet.<br />
Tabelle 5.8 Mittelwerte der untersuchten Mobilitätsdimensionen für gesamt Schweden: Alle 6- bis 84jährigen<br />
<strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Alle 6- bis Erwerbs-<br />
Auto + FühGeringBesser- Rentner<br />
84-jährigen tätigererscheinverdienerverdiener<br />
Teilreisen pro<br />
Tag*<br />
3,5 3,7 2,9 3,7 3,7 3,9<br />
Tagesdistanz* 48,0 km 59,5 km 31,7 km 57,9 km 46,7 km 69,6 km<br />
Distanz<br />
Arbeit**<br />
Distanz<br />
Versorgung**<br />
14,8 km 17,2 km - 18,0 km 12,6 km 20,4 km<br />
8,2 km 8,7 km 7,5 km 8,9 km 7,6 km 9,4 km<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind alle gereisten Personen der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe sowie<br />
aller 6- bis 84-jährigen nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe sowie aller 6- bis<br />
84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
Die Erwerbstätigen haben mit 3,7 Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person eine deutlich höhere Frequenz<br />
als die Rentner mit nur 2,9 Teilreisen (vgl. Tabelle 5.8). Für diejenigen, denen ein Auto zur Verfü-<br />
gung steht, entspricht die Anzahl der Teilreisen der der Erwerbstätigen. Besserverdiener haben<br />
einen um 0,2 Teilreisen höheren Aktivitätsgrad als alle Erwerbstätigen.<br />
Bei den täglich zurückgelegten Kilometern weisen die Erwerbstätigen mit knapp 60 Kilometern ein<br />
fast doppelt so hohes Niveau auf wie die Rentner mit 31,7 Kilometern (vgl. Tabelle 5.8). Dabei ist<br />
unter den Erwerbstätigen der Unterschied zwischen Gering- <strong>und</strong> Besserverdienern sehr deutlich.<br />
Erstere legen lediglich 46,7 Kilometer pro Tag zurück, während letztere auf knapp 70 Kilometer<br />
kommen. Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein haben mit 58 Kilometern pro Tag eine etwa gleich<br />
85
5 Auswertung der Daten<br />
große Strecke wie die Erwerbstätigen. Betrachtet man die durchschnittlichen Distanzen der Ein-<br />
kaufs- <strong>und</strong> Arbeitsfahrten, so sind die Abstufungen zwischen den Gruppen identisch mit denen der<br />
Tagesdistanz. Die Unterschiede bei den Versorgungsfahrten sind deutlich geringer als bei den<br />
Arbeitswegen.<br />
Für die Verkehrsmittel wird die Verteilung auf die Teilreisen untersucht (vgl. Abbildung 5.27). Die<br />
Rentner bewältigen ein Viertel aller Wege zu Fuß. Bei den Erwerbstätigen <strong>und</strong> allen Personen mit<br />
Auto <strong>und</strong> Führerschein sind es etwas über 15%. Geringverdiener legen mit 17% mehr Fußwege<br />
zurück als die Besserverdiener mit 14%. Auch bei den Fahrradwegen haben die Geringverdiener<br />
mit 9,6% einen höheren Anteil als die Besserverdiener mit 6,6%. Auf ähnlich niedrigem Niveau wie<br />
letztere bewegen sich auch die Rentner <strong>und</strong> Personen mit verfügbarem Auto. Dagegen werden<br />
von den Besserverdienern 71% der Wege mit dem Auto zurückgelegt. Noch deutlicher fällt dies für<br />
die Gruppe der Personen mit Autoverfügbarkeit <strong>und</strong> Führerschein aus. Bei den Wegeanteilen des<br />
öffentlichen Verkehrs haben wiederum die Geringverdiener mit 7,5% aller Wege die höchsten An-<br />
teile der fünf Gruppen. Rentner <strong>und</strong> Besserverdiener legen 6,6% beziehungsweise 6,0% der We-<br />
ge mit dem öffentlichen Verkehr zurück <strong>und</strong> liegen damit noch über den Personen mit Auto zur<br />
Verfügung (4%).<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
8,9 7,1 6,0 4,0<br />
60,3<br />
9,2<br />
20,2<br />
gesamte<br />
Bevölkerung 6-84<br />
Jahre<br />
68,2<br />
7,8<br />
15,6<br />
58,5<br />
6,6<br />
26,8<br />
15,1 17,1 14,4<br />
Abbildung 5.27 Verkehrsmittel pro Teilreise für gesamt Schweden: Alle 6- bis 84jährigen<br />
<strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen Teilgruppe sowie aller 6- bis<br />
84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
73,4<br />
6,3<br />
Erwerbstätige Rentner Auto verfügbar +<br />
Führerschein<br />
zu Fuß Fahrrad MIV ÖV Sonstiges<br />
7,5<br />
64,7<br />
9,6<br />
6,6<br />
71,0<br />
6,6<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
86
5 Auswertung der Daten<br />
5.5.2 Abwägung der sozioökonomischen <strong>und</strong> siedlungsstrukturellen Einflüsse<br />
Frequenz /Aktivitäten pro Tag <strong>und</strong> Person (Teilreisen)<br />
Hypothese<br />
Es wird vermutet, dass die Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den dünner besiedelten Ge-<br />
bieten, besonders im Glesbygden, durch die hohen Anteile der Rentner <strong>und</strong> Geringverdiener ge-<br />
senkt wird. Für die Region Malmö wird die Besonderheit der polyzentrischen <strong>Siedlungsstruktur</strong> als<br />
so zentral angesehen, dass sie sich auf alle sozioökonomischen Gruppen gleich auswirkt. Die<br />
Frequenz ist folglich für alle Teilgruppen höher als in den anderen Regionen. Auch für Stockholm<br />
wird eine siedlungsstrukturelle Bedingtheit der Frequenz angenommen. Die auf den öffentlichen<br />
Verkehr ausgerichtete Verkehrsinfrastruktur schränkt den durchschnittlichen Aktivitätsgrad aller<br />
Teilgruppen aufgr<strong>und</strong> der höheren Zeitaufwände ein. Hinzu kommt der allgemein langsamere Ver-<br />
kehrsfluss durch Staus. Die soziale Struktur dämpft diese Unterschiede lediglich in der Form, dass<br />
der durchschnittliche Aktivitätsgrad bei weniger Besserverdienern noch geringer wäre.<br />
Abwägung der Einflussfaktoren<br />
Für die Zusammenschau der verschiedenen sozioökonomischen Teilgruppen kann in den Regio-<br />
nen Stockholm, Malmö, Mellan- <strong>und</strong> Glesbygden sowie den größeren Städten ein vorrangig sied-<br />
lungsstruktureller Effekt bei den regionalen Unterschieden der Frequenz konstatiert werden. In<br />
Malmö wirkt dieser erhöhend, in Stockholm <strong>und</strong> dem Glesbygden senkend.<br />
Abgesehen von den Geringverdienern haben in der Region Malmö alle Teilgruppen einen höheren<br />
Aktivitätsgrad als in den übrigen Regionen. Der senkende Einfluss der Geringverdiener wird ver-<br />
mutlich durch die anderen Teilgruppen überlagert. Es kann vielmehr eine zusätzliche Erhöhung<br />
des Mittelwerts durch den größeren Bevölkerungsanteil der Besserverdiener angenommen wer-<br />
den, da diese eine sehr hohe Frequenz haben. In der Region Stockholm haben dagegen, bis auf<br />
die im regionalen Vergleich im Mittelfeld liegenden Personen mit Auto zur Verfügung <strong>und</strong> Führer-<br />
schein, alle Gruppen eine geringere Frequenz. Dies gilt auch für das Glesbygden, wobei der höhe-<br />
re Aktivitätsgrad der Geringverdiener aufgr<strong>und</strong> ihres hohen Bevölkerungsanteils den niedrigen<br />
Gesamtdurchschnitt etwas anhebt. Dem wirkt der hohe Bevölkerungsanteil der Rentner mit einem<br />
sehr niedrigen Aktivitätsgrad entgegen. Die größeren Städte <strong>und</strong> das Mellanbygden liegen wie<br />
auch für die gesamte Bevölkerung mit allen Teilgruppen im regionalen Vergleich in der Mitte.<br />
Uneinheitlicher zeigen sich die Teilgruppen in den Regionen Göteborg <strong>und</strong> Tätbygden, deren Mit-<br />
telwerte für die gesamte Bevölkerung ebenfalls im Mittelfeld liegen. In Göteborg haben die Bes-<br />
serverdiener im regionalen Vergleich mit 3,8 Teilreisen pro Tag einen ebenso niedrigen Aktivitäts-<br />
grad wie die Besserverdiener in der Region Stockholm. Sowohl die Rentner als auch Personen mit<br />
Auto <strong>und</strong> Führerschein weisen dagegen im Vergleich einen höheren Durchschnitt auf. Da die Bes-<br />
serverdiener in dieser Region 61% aller Erwerbstätigen ausmachen, tritt eine Senkung des ge-<br />
samten Aktivitätsgrads ein.<br />
87
5 Auswertung der Daten<br />
Im Tätbygden haben die Geringverdiener eine im regionalen Vergleich geringere Frequenz, wäh-<br />
rend die Besserverdiener wie in der Region Malmö eine besonders hohe haben. Es kann vermutet<br />
werden, dass der besonders hohe Aktivitätsgrad der Besserverdiener den Gesamtdurchschnitt der<br />
Region etwas erhöht.<br />
Insgesamt sind die regionalen Variationen bei den Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein am ge-<br />
ringsten. Dies weist auf die allgemeine Bedeutung des Autos für einen hohen Aktivitätsgrad hin.<br />
Auch zeigt sich anhand des im Glesbygden nach wie vor geringeren Aktivitätsgrads ein erster<br />
Hinweis auf eine andersartige Autonutzung in dieser Siedlungskategorie im Sinne eines sied-<br />
lungsstrukturellen (Auto-)Zwangs. Der niedrige Wert kann nicht auf einen höheren Anteil Rentner<br />
in der Gruppe mit Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung zurückgeführt werden, da dieser mit<br />
17,2% sogar noch geringer ist als in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden <strong>und</strong> auf gleicher Höhe mit der Region<br />
Malmö liegt.<br />
Distanz<br />
Hypothese<br />
Teilreisen pro Tag<br />
<strong>und</strong> Person<br />
4,5<br />
4,25<br />
4<br />
3,75<br />
3,5<br />
3,25<br />
3<br />
2,75<br />
2,5<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Rentner Erwerbstätige<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
Abbildung 5.28 Durchschnittliche Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in den H-<br />
Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die gereisten Personen der jeweiligen sozioökonomischen<br />
Gruppe nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
Wie bereits angedeutet, wird für die Distanz ein dämpfender Effekt der sozialen Struktur erwartet.<br />
Da Rentner allgemein kürzere Strecken pro Tag zurücklegen als Erwerbstätige <strong>und</strong> der Anteil der<br />
Rentner in den dünner besiedelten Regionen, besonders in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden, höher ist, wird<br />
vermutet, dass die Tagesdistanzen bei einem höheren Anteil Erwerbstätiger noch größer wären.<br />
Umgekehrt wären sie in den Großstadtregionen bei mehr Rentnern noch geringer <strong>und</strong> damit die<br />
‚Lücke’ zwischen den Regionen breiter. Hinzu kommt der geringere Anteil Besserverdiener, der<br />
88
5 Auswertung der Daten<br />
die Distanzen in den dünner besiedelten Gebieten noch zusätzlich dämpft, während sie durch den<br />
höheren Bevölkerungsanteil in den Großstadtregionen angehoben werden.<br />
Bei ausgeglicheneren regionalen Anteilen der Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung<br />
wird zwar eine Abnahme der Unterschiede angenommen, da die Distanzen in den Großstadtre-<br />
gionen ansteigen <strong>und</strong> in den dünner besiedelten Gebieten abnehmen. Es gibt allerdings aufgr<strong>und</strong><br />
der unterschiedlichen <strong>Siedlungsstruktur</strong> eine ‚Sättigungsgrenze’, wie das Beispiel Göteborg zeigt.<br />
Hier sind die Distanzen trotz gleicher Autoverfügbarkeit höher als in Malmö (vgl. Kapitel 5.4.3).<br />
Für die Längen der Arbeitswege wird analog dazu ebenfalls eine Dämpfung der regionalen Unter-<br />
schiede durch mehr Geringverdiener in den dünner besiedelten Gebieten <strong>und</strong> mehr Besserverdie-<br />
ner in den Großstadtregionen erwartet. Für die Einkaufsfahrten wird vermutet, dass der Einfluss<br />
der sozialen Struktur geringer ist, da durch die <strong>Siedlungsstruktur</strong> gewisse Distanzen zu Einkaufs-<br />
gelegenheiten vorgegeben sind. Dennoch wirkt die soziale Struktur nach dem gleichen Muster wie<br />
bei den Tagesdistanzen <strong>und</strong> Arbeitswegen dämpfend.<br />
Abwägung der Einflussfaktoren<br />
Sowohl für die Tagesdistanzen pro Person als auch für die Distanzen der Arbeits- <strong>und</strong> Einkaufs-<br />
wege bleibt für die Teilgruppen das in Kapitel 5.4.3 vorgestellte Muster regionaler Variationen er-<br />
halten, lediglich das Niveau <strong>und</strong> die Höhe der Unterschiede verändern sich. Die Besserverdiener<br />
haben für alle drei Variablen die höchsten regionalen Schwankungen. Die geringsten weisen bei<br />
den Tagesdistanzen die Rentner, bei den Arbeitswegen die Geringverdiener <strong>und</strong> bei den Versor-<br />
gungsfahrten die Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein auf. In allen Regionen kann ein vorrangig<br />
siedlungsstruktureller Einfluss festgehalten werden, der jedoch durch die soziale Struktur der je-<br />
weiligen Region gedämpft wird.<br />
Vor allem in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden lässt sich bei den Tagesdistanzen der senkende Einfluss von<br />
Rentnern <strong>und</strong> Geringverdienern feststellen (vgl. Abbildung 5.29). Umgekehrt werden die Distanzen<br />
in den Großstadtregionen durch den höheren Anteil Besserverdiener, die im Vergleich zu den an-<br />
deren Teilgruppen weiter fahren, etwas erhöht. Dies verstärkt die regionalen Unterschiede der<br />
Gesamtbevölkerung. Für die Rentner ist die im Vergleich zu Göteborg <strong>und</strong> Stockholm niedrigere<br />
Tagesdistanz von 28,9 Kilometern in den größeren Städten anzumerken. Umgekehrt haben die<br />
Rentner in Göteborg mit 33,6 Kilometern auffällig hohe Distanzen. Auch die Geringverdiener wei-<br />
chen im Tätbygden von dem gr<strong>und</strong>sätzlichen Muster ab. Sie legen mit 38,4 Kilometern besonders<br />
kurze Strecken pro Tag zurück <strong>und</strong> werden mit 34,4 Kilometern nur noch von den Geringverdie-<br />
nern der Region Malmö unterboten. Umgekehrt haben die Besserverdiener im Tätbygden mit 96,1<br />
Kilometern sehr lange tägliche Strecken, die die von Mellan- <strong>und</strong> Glesbygden noch übertreffen.<br />
Die Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein weisen wie schon bei der Frequenz mit 19,7 Kilometern<br />
sehr geringe regionale Unterschiede auf, wobei ihr Niveau unter dem der Erwerbstätigen liegt.<br />
89
5 Auswertung der Daten<br />
Kilometer<br />
100<br />
95<br />
90<br />
85<br />
80<br />
75<br />
70<br />
65<br />
60<br />
55<br />
50<br />
45<br />
40<br />
35<br />
30<br />
25<br />
20<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
Abbildung 5.29 Durchschnittliche Tagesdistanzen pro Person in den H-Regionen:<br />
Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die gereisten Personen der jeweiligen sozioökonomischen<br />
Gruppe nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
Kilometer<br />
34<br />
32<br />
30<br />
28<br />
26<br />
24<br />
22<br />
20<br />
18<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Rentner Erwerbstätige<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Erwerbstätige Geringverdiener<br />
Besserverdiener<br />
Abbildung 5.30 Durchschnittliche Distanz pro Teilreise mit dem Zweck Arbeit/Ausbildung<br />
in den H-Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Gruppe<br />
eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
Für die Arbeits- <strong>und</strong> Ausbildungswege ist im Tätbygden der Einfluss der hohen Distanzen der<br />
Besserverdiener sehr deutlich zu erkennen, wenngleich die Geringverdiener dem mit einem be-<br />
sonders niedrigen Wert von 10,5 Kilometern entgegenwirken, der noch unter dem der Region<br />
Malmö liegt (vgl. Abbildung 5.30). Der dämpfende Effekt der Rentner fällt bei diesem Fahrtzweck<br />
weg. Im Übrigen gelten die gleichen Beobachtungen wie für die Tagesdistanzen.<br />
90
5 Auswertung der Daten<br />
Bei den Einkaufswegen sind die Unterschiede zwischen den Teilgruppen innerhalb der Regionen<br />
sehr gering (vgl. Abbildung 5.31). Daher können die dämpfenden <strong>und</strong> erhöhenden Effekte durch<br />
die unterschiedliche soziale Struktur nur sehr schwach wirken. Auffällig sind bei einem Vergleich<br />
der regionalen Unterschiede bei den Teilgruppen die mit 8,2 Kilometer höheren Distanzen der<br />
Rentner in der Region Göteborg. Es ist der höchste Wert aller Gruppen in Göteborg <strong>und</strong> der<br />
zweithöchste aller sieben Regionen nach dem Glesbygden. Dieser höhere Mittelwert beeinflusst<br />
allerdings nicht den Durchschnitt der gesamten Bevölkerung, da die Unterschiede zwischen den<br />
Teilgruppen mit nur 1,7 Kilometern sehr gering sind. Umgekehrt zeigt sich für die Rentner wie bei<br />
den Tagesdistanzen in den größeren Städten ein sehr niedriger Mittelwert von 6,2 Kilometern.<br />
Daneben weichen die Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener im Tätbygden von dem ansonsten eindeutigen<br />
Muster ab. Die Geringverdiener haben mit 12,8 Kilometern pro Versorgungsfahrt den höchsten<br />
Durchschnitt aller untersuchten Gruppen in dieser Region. Auf der anderen Seite legen die Bes-<br />
serverdiener mit acht Kilometern nur sehr kurze Strecken zurück. Der hohe Mittelwert der Gering-<br />
verdiener erhöht vermutlich den Gesamtdurchschnitt.<br />
Wiederum verweist die Feststellung besonders geringer regionaler Schwankungen bei Personen<br />
mit Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung auf die mobilitätserhöhende <strong>und</strong> angleichende Wirkung<br />
dieses Fortbewegungsmittels.<br />
Kilometer<br />
22<br />
20<br />
18<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Rentner Erwerbstätige<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
Abbildung 5.31 Durchschnittliche Distanz pro Teilreise mit dem Zweck Einkauf/Haushalt<br />
in den H-Regionen: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Gruppe<br />
eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
91
5 Auswertung der Daten<br />
Verkehrsmittel<br />
Hypothese<br />
Insgesamt sind durch die <strong>Siedlungsstruktur</strong> bedingte Vorgaben die prägenden Faktoren der Ver-<br />
kehrsmittelwahl in den Regionen. Allerdings wird auch hier ein dämpfender Effekt durch die sozia-<br />
le Struktur erwartet. Der hohe Anteil der Rentner <strong>und</strong> Geringverdiener in den dünner besiedelten<br />
Regionen reduziert den motorisierten Individualverkehr. Umgekehrt wären in den Großstadtregio-<br />
nen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg bei weniger Besserverdienern die Anteile des öffentlichen Verkehrs<br />
sowie bei mehr Rentnern die der Fußwege noch höher. Für die Wahl des Autos wird wieder eine<br />
siedlungsstrukturelle ‚Sättigungsgrenze’ vermutet, unabhängig von dem Bevölkerungsanteil der<br />
Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung.<br />
Abwägung der Einflüsse<br />
Für alle untersuchten Teilgruppen setzen sich die in Kapitel 5.4.1 bezüglich der Verteilung der<br />
Verkehrsmittel auf die Teilreisen festgestellten regionalen Unterschiede der gesamten Bevölke-<br />
rung in nahezu gleicher Höhe fort. Bis auf die Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung<br />
weisen alle Teilgruppen korrigierte Kontingenzkoeffizienten von über 0,3 auf (vgl. Tabelle 5.9).<br />
Damit ist für diese der siedlungsstrukturelle Zusammenhang noch höher als für die gesamte Be-<br />
völkerung, für die ein korrigierter Kontingenzkoeffizient von 0,27 gilt. Auch zeigt sich, dass die Ver-<br />
fügbarkeit eines Autos die siedlungsstrukturellen Einflüsse reduziert, jedoch nicht aufhebt. Die<br />
Besserverdiener haben im Vergleich mit den übrigen Teilgruppen geringere regionale Unterschie-<br />
de bei der Verkehrsmittelwahl. Dies ist vermutlich auf die häufigere Verfügbarkeit eines Autos in<br />
dieser Gruppe zurückzuführen. Geringverdiener <strong>und</strong> Rentner passen ihre Verkehrsmittelwahl da-<br />
gegen wesentlich mehr den siedlungsstrukturellen Voraussetzungen an.<br />
Tabelle 5.9 Verkehrsmittel pro Teilreise in den H-Regionen: Korrigierte Kontingenzkoeffizienten für alle 6- bis<br />
84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Alle 6- bis Erwerbs-<br />
Auto + FühGeringBesser- Rentner<br />
84-jährigen tätigererscheinverdienerverdiener<br />
Korrigierter<br />
Kontingenzkoeffizient<br />
Ckorr<br />
0,27 0,32 0,33 0,23 0,35 0,30<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Gruppe eines durchschnittlichen<br />
Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters, die sich auf die fünf Klassen ‚zu Fuß’, ‚Fahrrad’, ‚MIV’, ‚ÖV’ <strong>und</strong><br />
‚Sonstiges’ verteilen.<br />
Quelle: RES 1999-2001, eigene Berechnung, n: vgl. A2.2/3<br />
Die Anteile der Fußwege an den jeweiligen Teilreisen sind für alle Gruppen in den Großstadtre-<br />
gionen höher (vgl. Abbildung 5.32). Dies weist auf eine klare siedlungsstrukturelle Bestimmung<br />
hin. Besonders die Rentner haben bis auf das Tätbygden mit zwischen 25% in den größeren Städ-<br />
ten <strong>und</strong> 32,4% in Malmö sehr hohe Anteile. Sie heben im Glesbygden sowie - abgeschwächt -<br />
auch im Mellanbygden mit jeweils über 26% aller Teilreisen das an sich sehr niedrige Niveau der<br />
92
5 Auswertung der Daten<br />
Fußwege durch ihren höheren Bevölkerungsanteil an. Für das Tätbygden ergibt der geringere<br />
Anteil Fußwege unter den Rentnern den niedrigsten Prozentwert für die Gesamtbevölkerung aller<br />
Regionen. Auch in Göteborg <strong>und</strong> Malmö sind es die Rentner, die trotz eines geringeren Bevölke-<br />
rungsanteils das Fußwegeniveau noch steigern. In Stockholm ist ihr Einfluss zwar etwas schwä-<br />
cher, dafür haben die Geringverdiener einen sehr hohen Fußwegeanteil, der sich vermutlich trotz<br />
ihres niedrigeren Bevölkerungsanteils auswirkt. Durch sie wird auch im Tätbygden das Niveau<br />
noch etwas höher gehalten. Der Einfluss der Rentner wird in allen drei Großstadtregionen durch<br />
die vielen Besserverdiener <strong>und</strong> ihre niedrigen Fußwegeanteile gedrückt. Bei den Fußwegen wirkt<br />
damit die soziale Struktur dämpfend. Mehr Rentner würden den Fußwegeanteil in den Großstadt-<br />
regionen zusammen mit weniger Besserverdienern <strong>und</strong> mehr Geringverdienern noch erhöhen. In<br />
den dünner besiedelten Gebieten würde ein geringerer Anteil Rentner <strong>und</strong> im Tätbygden auch<br />
Geringverdiener die Anteile umgekehrt weiter senken.<br />
Prozent<br />
36<br />
34<br />
32<br />
30<br />
28<br />
26<br />
24<br />
22<br />
20<br />
18<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellan-bygden H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Rentner Erwerbstätige<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
Abbildung 5.32 Anteil Fußwege an allen Teilreisen in der jeweiligen H-Region: Alle 6-<br />
bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Gruppe<br />
eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
vermutlich vorhanden, aufgr<strong>und</strong> der relativ geringen Niveauunterschiede zwischen den Gruppen<br />
jedoch zu vernachlässigen. Mit Rücksicht auf die geringen Fallzahlen in vielen Teilgruppen <strong>und</strong><br />
Regionen erfolgen die getroffenen Aussagen jedoch unter Vorbehalt.<br />
Prozent<br />
28<br />
26<br />
24<br />
22<br />
20<br />
18<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
Abbildung 5.33 Anteil Fahrradwege an allen Teilreisen in der jeweiligen H-Region:<br />
Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Gruppe<br />
eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
Die regionalen Unterschiede sind für den motorisierten Individualverkehr mit zwischen 11,7<br />
Prozentpunkten bei den Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein <strong>und</strong> 29,6 Prozentpunkten bei den<br />
Geringverdienern die höchsten der betrachteten Verkehrsmittel (vgl. Abbildung 5.34). Wieder hat<br />
der höhere Bevölkerungsanteil der Rentner in den dünner besiedelten Gebieten einen dämpfen-<br />
den Effekt. Dieser ist vermutlich im Glesbygden durch den noch größeren Rentneranteil stärker als<br />
im Tätbygden. Auch die Geringverdiener tragen in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden zu einer Dämpfung der<br />
Anteile des motorisierten Individualverkehrs bei. Umgekehrt sind es in den Großstadtregionen die<br />
Besserverdiener, die den Anteil des motorisierten Individualverkehrs erhöhen. In Göteborg steuern<br />
auch die Geringverdiener mit 64,6% ihren Teil dazu bei. Damit kann auch für den motorisierten<br />
Individualverkehr ein dämpfender Effekt der sozialen Struktur auf die regionalen Unterschiede<br />
festgehalten werden.<br />
Ähnlich einheitlich wie für die Fahrradwege sind die regionalen Unterschiede der Teilgruppen für<br />
den öffentlichen Verkehr (vgl. Abbildung 5.35), wenngleich in den Großstadtregionen höhere<br />
Schwankungen zwischen den Gruppen vorliegen. Auch liegt der Anteil der gesamten Bevölkerung<br />
in allen Regionen wiederum über denen der fünf untersuchten Teilgruppen, wofür auch hier die<br />
Gruppe der Studenten <strong>und</strong> Schüler ursächlich ist. Dies zeigt sich besonders in den dünner besie-<br />
delten Gebieten <strong>und</strong> den größeren Städten.<br />
Prozent<br />
26<br />
24<br />
22<br />
20<br />
18<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
0<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
H9 A-Region<br />
Malmö/ L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3 Größere<br />
Städte<br />
H4 Mellanbygden<br />
H5 Tätbygden H6 Glesbygden<br />
gesamte Bevölkerung 6-84 Jahre Auto verfügbar + Führerschein<br />
Rentner Erwerbstätige<br />
Geringverdiener Besserverdiener<br />
Studenten/Schüler<br />
Abbildung 5.35 Anteil Wege mit dem öffentlichen Verkehr an allen Teilreisen in der<br />
jeweiligen H-Region: Alle 6- bis 84-jährigen <strong>und</strong> sozioökonomische Teilgruppen<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen<br />
Gruppe eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
Ungewichtet
5 Auswertung der Daten<br />
Insgesamt wird die siedlungsstrukturelle Bedingtheit des öffentlichen Verkehrs sehr deutlich. Für<br />
Stockholm <strong>und</strong> Malmö lässt sich zusätzlich ein leicht dämpfender Effekt durch den niedrigen Anteil<br />
Geringverdiener feststellen. Wären ihre Anteile an der Gesamtbevölkerung höher, würden noch<br />
mehr Teilreisen mit dem öffentlichen Verkehr erledigt. Gleiches kann für die Rentner in Stockholm<br />
<strong>und</strong> Göteborg vermutet werden. Malmö hat dagegen bei den Rentnern deutlich geringere Anteile<br />
des öffentlichen Verkehrs, was durch einen höheren Anteil Fußwege ausgeglichen zu werden<br />
scheint <strong>und</strong> damit die besonders kurzen Distanzen dieser Region unterstreicht.<br />
5.5.3 Zweite Zusammenfassung: Ursachen der Unterschiede<br />
Der vermutete primär siedlungsstrukturelle Einfluss auf den Aktivitätsgrad in den Großstadtre-<br />
gionen Malmö <strong>und</strong> Stockholm kann bestätigt werden. Auch die angenommene senkende Wirkung<br />
der Rentner im Glesbygden ist erkennbar, allerdings wird auch in dieser Region die durchschnittli-<br />
che Anzahl Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person in erster Linie siedlungsstrukturell bestimmt, da alle<br />
Teilgruppen bis auf die Geringverdiener eine geringere Frequenz haben. Dies wurde so nicht er-<br />
wartet.<br />
Die vermutete Dämpfung der regionalen Unterschiede durch die soziale Struktur bei den Distan-<br />
zen trifft ebenfalls zu. Auch die Annahme, dass gleiche Anteile Personen mit Auto <strong>und</strong> Führer-<br />
schein zur Verfügung durch die Existenz einer siedlungsstrukturellen ‚Sättigungsgrenze’ nur zu<br />
geringeren regionalen Unterschieden <strong>und</strong> nicht zu ihrer Aufhebung führen würden, kann bestätigt<br />
werden. Desweiteren wurde der sehr geringe Einfluss der sozialen Struktur auf die Wege von Ver-<br />
sorgungsfahrten richtig vermutet. Dämpfungen sind hierbei kaum zu erkennen.<br />
Auch die aufgestellte Hypothese bezüglich der Verkehrsmittelwahl wird bestätigt. Allgemein sind<br />
die siedlungsstrukturellen Voraussetzungen <strong>und</strong> nicht die soziale Struktur das prägende Moment<br />
der regionalen Unterschiede. Bei den Teilreisen zu Fuß <strong>und</strong> mit dem Auto lässt sich allerdings<br />
auch der vermutete dämpfende Effekt festhalten.<br />
96
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
6.1 Beantwortung der Leitfragen<br />
Als Einstieg in die Diskussion der Ergebnisse werden zunächst die in Kapitel 2.4.1 aufgestellten<br />
Leitfragen aufgenommen <strong>und</strong> mit Hilfe der vorliegenden Ergebnisse beantwortet.<br />
1. Unterscheidet sich die <strong>Alltagsmobilität</strong> zwischen großräumigen siedlungsstrukturellen<br />
Kategorien in Schweden? Wenn ja, inwiefern?<br />
Die erste Leitfrage kann mit einem klaren JA beantwortet werden. Regionale Unterschiede der<br />
<strong>Alltagsmobilität</strong> sind bei Betrachtung der gesamten Bevölkerung deutlich zu erkennen. Besonders<br />
klar sind die regionalen Unterschiede für Zeitaufwand <strong>und</strong> Distanzen sowie die Verkehrsmittel-<br />
wahl, während die Aktivitätsmuster, gemessen über die Frequenz der Teilreisen, sowie die Kopp-<br />
lungen geringere Schwankungen aufweisen.<br />
Diese zeigen sich nicht nur in der Gegenüberstellung von Großstadtregionen <strong>und</strong> dünner besiedel-<br />
ten Gebieten, sondern auch zwischen den einzelnen Regionstypen dieser beiden übergreifenden<br />
Kategorien. Unter den Großstadtregionen bildet vor allem die Region Malmö mit sehr kurzen Di-<br />
stanzen <strong>und</strong> Zeitaufwänden eine eigene ‚Klasse’. Auch bei der Verkehrsmittelwahl betonen die<br />
häufige Nutzung des Fahrrads <strong>und</strong> der unerwartet niedrige Anteil des öffentlichen Verkehrs ihre<br />
Sonderstellung. Nicht zuletzt liegt in Malmö trotz der insgesamt geringen Unterschiede mit 3,6<br />
eine höhere Frequenz bei den Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person vor als in allen anderen Regionen.<br />
Bei dieser Mobilitätsvariablen setzen sich auch das Glesbygden <strong>und</strong> Stockholm ab. In beiden wer-<br />
den trotz der siedlungsstrukturellen Gegensätzlichkeit pro Tag <strong>und</strong> Person nur 3,4 Teilreisen erle-<br />
digt. Auch zwischen den Großstadtregionen Göteborg <strong>und</strong> Stockholm finden sich Unterschiede.<br />
Die Nutzung des öffentlichen Verkehrs ist in Stockholm mit knapp 21% aller Fahrten um nahezu<br />
8% höher. Umgekehrt wird in Göteborg das Auto häufiger genutzt <strong>und</strong> die durchschnittlichen Di-<br />
stanzen sind höher. Durch die stärkere Autonutzung in Göteborg ist der Zeitaufwand der beiden<br />
Großstadtregionen dennoch ähnlich.<br />
Unter den dünner besiedelten Regionen ähnelt das Mellanbygden bei der Fahrradnutzung wesent-<br />
lich mehr den größeren Städten als Tät- <strong>und</strong> Glesbygden. Bei den Fußwegen ist besonders für<br />
das Tätbygden ein auffällig geringer Anteil festzustellen. Desweiteren unterscheidet sich die Fre-<br />
quenz der Teilreisen insofern, dass diese im Glesbygden geringer ist als in den anderen beiden<br />
Regionen. Für die Tagesdistanzen hat das Glesbygden sowohl hohe Anteile bei Personen mit<br />
sehr kurzen täglichen Strecken als auch einen hohen Anteil solcher, die sehr lange Distanzen zu-<br />
rücklegen. In Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden haben mehr Menschen mittlere tägliche Distanzen. Hinzu<br />
kommt, dass die Arbeitswege im Glesbygden kürzer sind als in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden.<br />
Die Ursachen der angesprochenen Unterschiede werden im Zuge der Beantwortung der zweiten<br />
Leitfrage erörtert.<br />
97
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
2. Welche Anteile haben siedlungsstrukturelle <strong>und</strong> welche sozioökonomische Faktoren an<br />
den festgestellten Unterschieden?<br />
Zur Operationalisierung des sozioökonomischen Einflusses wurden die fünf Teilgruppen Rentner,<br />
Erwerbstätige als gesamte Gruppe <strong>und</strong> die Untergruppen Gering- <strong>und</strong> Besserverdiener sowie alle<br />
Personen, denen Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung stehen, ausgewählt. Dies bedeutet eine<br />
starke Reduzierung der möglichen Einflüsse. Auch wurden lediglich die Mobilitätsvariablen Ver-<br />
kehrsmittel, Distanz <strong>und</strong> Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person für die Überprüfung eines sozioökonomi-<br />
schen Einflusses herangezogen (Begründung vgl. Kapitel 5.5.1). Für alle drei Variablen konnte die<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> als ausschlaggebender Faktor herausgearbeitet werden, da die regionalen Un-<br />
terschiede der Teilgruppen weitgehend übereinstimmen. Die soziale Struktur trägt lediglich zu<br />
Dämpfungen der Unterschiede bei. Im Folgenden werden die siedlungsstrukturellen Einflüsse auf<br />
die <strong>Alltagsmobilität</strong> anhand der Ergebnisse <strong>und</strong> unter Bezugnahme auf die Erläuterungen in Kapi-<br />
tel 3.3 diskutiert.<br />
Bei den Verkehrsmitteln wird der hohe Nutzungsgrad des Fahrrads in der Region Malmö durch<br />
die kurzen Distanzen <strong>und</strong> den guten Ausbau des Fahrradwegenetzes begünstigt. Auch die allge-<br />
mein flache Topographie in dieser Region fördert Fahrradfahrten (vgl. BJURSTRÖM 2002, 75). Das<br />
Fahrrad wird anstelle des öffentlichen Verkehrs genutzt. Auch die größeren Städte <strong>und</strong> das Mel-<br />
lanbygden zeichnen sich durch eine fahrradfre<strong>und</strong>liche <strong>Siedlungsstruktur</strong> aus. Dies kann unter<br />
anderem auf die kleinere Siedlungsgröße dieser Regionen mit der Folge geringerer Abstände als<br />
in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden zurückzuführen sein. Auf diesen Einflussfaktor der Fahrradnutzung wird<br />
auch in anderen Studien verwiesen (vgl. ebd., 75). Auch eine besser ausgebaute Fahrradinfra-<br />
struktur aufgr<strong>und</strong> der wiederum höheren Dichte als in den beiden genannten anderen Regionen ist<br />
denkbar. Stockholm <strong>und</strong> Göteborg bieten ihren Bewohnern dagegen offensichtlich zu wenig infra-<br />
strukturelle Möglichkeiten, sich mit dem Fahrrad fortzubewegen. Besonders in Göteborg durch-<br />
schneiden auch in den zentralen Bereichen immer wieder unbebaute Felsen die Besiedlung, wo-<br />
durch die Distanzen erhöht werden.<br />
Die Zunahme der Autonutzung mit abnehmender Bevölkerungsdichte ist auf die höheren Distan-<br />
zen sowie den wenig ausgebauten öffentlichen Verkehr in den dünner besiedelten Regionen zu-<br />
rückzuführen. Besonders bei den kurzen Fahrten, für die in den dünner besiedelten Regionen ein<br />
höherer Anteil Autofahrten zu verzeichnen ist, ist die Infrastruktur nicht auf Fußgängerverkehr<br />
ausgerichtet. Dagegen ist die Nutzung des Autos aufgr<strong>und</strong> besserer Parkmöglichkeiten <strong>und</strong> feh-<br />
lender Staus wesentlich einfacher als in den dichter besiedelten Großstadtregionen (vgl. KRANTZ<br />
1999, 172). In den Großstadtregionen Göteborg <strong>und</strong> Stockholm ersetzt umgekehrt der gut ausge-<br />
baute öffentliche Verkehr zusammen mit den Problemen im Straßenverkehr Autofahrten. Dies gilt<br />
vor allem bei längeren Wegen, während kürzere vornehmlich zu Fuß erledigt werden. Für die<br />
Fußwege sind sowohl die Distanzen als auch eine fußgängerfe<strong>und</strong>liche Infrastruktur bedeutend.<br />
98
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
Die höhere Autonutzung in Göteborg ist Folge der im Vergleich zu Malmö <strong>und</strong> Stockholm geringe-<br />
ren Bevölkerungsdichte <strong>und</strong> der festgestellten höheren Distanzen. Hinzu kommt das weniger aus-<br />
gebaute Netz von Regionalzügen <strong>und</strong> -bussen.<br />
Die höheren Reisezeiten pro Tag <strong>und</strong> Person in Stockholm <strong>und</strong> Göteborg hängen eng mit der<br />
Verkehrsmittelwahl zusammen. Folglich ist die Reisezeit maßgeblich von den Voraussetzungen<br />
des Verkehrssystems <strong>und</strong> der <strong>Siedlungsstruktur</strong> abhängig. Auch die variierende Höhe der zurück-<br />
gelegten Distanzen pro Zeiteinheit (vgl. Abbildung 5.23) beruht auf diesen Faktoren.<br />
Die Erklärung der Unterschiede bei den Teilreisen pro Tag <strong>und</strong> Person zielt teilweise indirekt auf<br />
die Verkehrsmittelwahl <strong>und</strong> deren siedlungsstrukturelle Hintergründe ab. Es kommen jedoch auch<br />
weitere siedlungsstrukturelle Ursachen hinzu. In der Region Malmö erhöhen die Polyzentralität<br />
sowie die kompaktere Größe der Region die Möglichkeiten einer Aktivitätserhöhung, die sich in<br />
mehr Versorgungsfahrten niederschlägt. Der im regionalen Vergleich hohe Aktivitätsgrad gilt für<br />
alle sozioökonomischen Teilgruppen bis auf die Geringverdiener. Die Ursachen des geringen Akti-<br />
vitätsgrads letzterer können nur vermutet werden. Eventuell erhöht die in dieser Region häufigere<br />
Fortbewegung zu Fuß oder mit dem Fahrrad den Zeitaufwand, so dass die Zeit für weitere Aktivi-<br />
täten sinkt.<br />
In der Region Stockholm ist es die starke Ausrichtung der <strong>Alltagsmobilität</strong> auf den öffentlichen<br />
Verkehr, die aufgr<strong>und</strong> des allgemein höheren Zeitaufwands für dieses Fortbewegungsmittel durch<br />
Wartezeiten <strong>und</strong> die erhöhten Kopplungsrestriktionen (vgl. Kapitel 2.2.2) den Ablauf des Aktivi-<br />
tätsmusters stärker bindet. Dadurch wird die Häufigkeit von Teilreisen beschränkt. Da bei Arbeits-<br />
sowie Versorgungsfahrten das Einsparpotential bezüglich des Aktivitätsaufwandes jedoch be-<br />
grenzt ist, geschieht die Reduzierung auf Kosten der Freizeitreisen.<br />
Im Glesbygden liegt die Ursache dagegen vermutlich in der schlechteren Erreichbarkeit <strong>und</strong> den<br />
sich daraus ergebenden höheren Distanzen, die trotz eines höheren Anteils von Personen mit<br />
Auto <strong>und</strong> Führerschein zur Verfügung den Aktivitätsgrad hemmt. Es ist jedoch nicht auszuschlie-<br />
ßen, dass zusätzlich eine andere, häuslichere Art der Lebensführung Einfluss hat. Auch senken<br />
die Rentner wie erwähnt mit ihrem besonders geringen Aktivitätsgrad zusätzlich den Durchschnitt<br />
der gesamten Bevölkerung. Damit ist die soziale Struktur zwar verstärkend, nicht jedoch auslö-<br />
send an den Unterschieden beteiligt.<br />
Für die Region Göteborg kann eine gleichgerichtete Wirkung der Siedlungs- <strong>und</strong> Infrastruktur wie<br />
in der Region Stockholm nicht eindeutig bestätigt werden, wenngleich sich in dem niedrigen Aktivi-<br />
tätsgrad der Besserverdiener Anzeichen für ein ‚Großstadtsyndrom’ finden. Die geringere Fre-<br />
quenz dieser Gruppe kann ihre Ursache durchaus in siedlungsstrukturellen Begebenheiten wie<br />
durch die Wohnortwahl bedingte größere Entfernungen haben. Umgekehrt sind Personen mit Auto<br />
<strong>und</strong> Führerschein allgemein flexibler, was ihre verhältnismäßig hohen Frequenzen erklärt. Die<br />
99
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
mittleren Werte in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden sowie den größeren Städten sind darauf zurückzufüh-<br />
ren, dass die Distanzen nicht so hoch sind wie im Glesbygden <strong>und</strong> die Frequenz daher nicht redu-<br />
ziert werden muss. Gleichzeitig sind die Bedingungen nicht so günstig wie in Malmö.<br />
Bei allen festzustellenden Unterschieden der Frequenz soll nochmals betont werden, dass für die-<br />
se Mobilitätsvariable die vergleichsweise geringsten regionalen Unterschiede festzustellen sind.<br />
Ein Mindestmaß an Mobilität wird nicht durch die <strong>Siedlungsstruktur</strong> bestimmt, sondern durch die<br />
Ansprüche des Alltags. Lediglich die Ausführung wird soweit wie möglich den Bedingungen der<br />
Umgebung angepasst. Dies ist bei den Arbeitsfahrten schwieriger als für die flexibleren Versor-<br />
gungs- <strong>und</strong> Freizeitwege.<br />
Auch für die nicht näher bezüglich der sozialen Struktur betrachteten Hauptreisen sind Größe <strong>und</strong><br />
Polyzentralität der Region Malmö eine plausible Erklärung dafür, dass hier mehr Personen drei<br />
<strong>und</strong> mehr Hauptreisen <strong>und</strong> nur ein Drittel eine Hauptreise pro Tag durchführen. Umgekehrt kann<br />
für den geringen Anteil von drei <strong>und</strong> mehr Hauptreisen in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm wiederum die<br />
hohe Nutzung des öffentlichen Verkehrs verantwortlich sein, da dieser durch die genannten Ei-<br />
genschaften häufigere Ausgänge erschwert. In den dünner besiedelten Gebieten erleichtert hin-<br />
gegen das Auto mehrfache Ausgänge an einem Tag. Auch für den höheren Anteil Personen im<br />
Glesbygden, die nur eine Erledigung während einer Hauptreise verrichten <strong>und</strong> damit nicht kop-<br />
peln, kann dieser Erklärungsansatz angeführt werden. Dies gilt umgekehrt für den niedrigeren<br />
Anteil Personen mit mehreren Aktivitäten in einer Hauptreise in Stockholm. <strong>Eine</strong> weitere mögliche<br />
Ursache für die geringeren Personenanteile mit mehreren Kopplungen im Glesbygden ist die An-<br />
ordnung der Aktivitätsstandorte im Raum. Möglicherweise ist die Konzentration von Gelegenheits-<br />
standorten in größeren Zentren im Glesbygden weniger ausgeprägt, da es solche kaum gibt. Lie-<br />
gen die Aktivitätsstandorte anstattdessen vom Wohn- oder Arbeitsort ausgehend verstreut in ver-<br />
schiedenen Richtungen, werden anstelle von Kopplungen mehrere Wege sinnvoll. Der höhere<br />
Anteil Personen mit mehr als zwei Teilreisen pro Hauptreise könnte für Göteborg auf die erwähnte<br />
besondere infrastrukturelle Situation mit den Brücken über den Fluss Götaälv als Nadelöhr zu-<br />
rückzuführen sein. Hieraus kann sich eine Konzentration von Gelegenheiten entlang der Einfahrt-<br />
straßen entwickelt haben. Für Malmö ist die clusterartige Anordnung sämtlicher Gelegenheiten<br />
vermutlich für den höheren Anteil Personen mit Kopplungen ursächlich. Hinzu kommt die häufige<br />
Nutzung des Fahrrads, für das ähnliche zeitliche Restriktionen wie für den öffentlichen Verkehr<br />
vermutet werden.<br />
Für die Distanzen sind die Unterschiede zwischen den Regionen ebenfalls eindeutig auf sied-<br />
lungsstrukturelle Voraussetzungen zurückzuführen. Auch hier stimmen die regionalen Unterschie-<br />
de der Teilgruppen mit dem Muster für die gesamte Bevölkerung überein. Die soziale Struktur<br />
führt wiederum lediglich zu Dämpfungen.<br />
100
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
Wie für die bereits behandelten Mobilitätsvariablen sind auch die geringen Distanzen in Malmö auf<br />
die kleinere Größe der Region zurückzuführen. Die polyzentrische Struktur mit den nahe aneinan-<br />
der liegenden Zentren L<strong>und</strong> <strong>und</strong> Malmö verkürzt die Wege zusätzlich <strong>und</strong> bewirkt eine ‚intensiv’<br />
genutzte Struktur. Durch ein gleichwertiges Aktivitätsangebot in mehreren, nach europäischen<br />
Standards mittelgroßen, nach skandinavischen jedoch großen städtischen Zentren, in diesem Fall<br />
Malmö, L<strong>und</strong> <strong>und</strong> bedingt auch Trelleborg, kann das ‚excess commuting’ begrenzt werden. Dieser<br />
Effekt wurde für die Metropolregion Rhein-Main ebenfalls festgestellt (vgl. MOTZKUS 2001, 200)<br />
<strong>und</strong> auch von anderen Autoren als Mittel zur Reduzierung von Mobilität eingestuft (vgl. GORDON &<br />
RICHARDSON 1989, 343). Die Region Stockholm hat wie Malmö eine polyzentrische Struktur. Aller-<br />
dings verursacht die größere Flächenausdehnung der Stadtregion im Vergleich zu Malmö höhere<br />
Distanzen. Die höheren Distanzen in der Region Göteborg wurden bereits mit der geringeren Be-<br />
völkerungsdichte in Verbindung gebracht. In diesem Zusammenhang wird in einer deutschen Stu-<br />
die hervorgehoben, dass gerade in Großstädten das Kriterium der Dichte besonders bedeutsam<br />
ist, „da dort der Anteil des innerörtlichen Verkehrs hoch“ (HOLZ-RAU 1997, 55) ist <strong>und</strong> sich somit<br />
eine verstreutere Besiedlung nachteilig auf die Distanzen auswirkt. Hinzu kommt für Göteborg die<br />
gr<strong>und</strong>sätzlich andere, eher monozentrische Struktur (vgl. Kapitel 3.3), für die die Vorteile der aus<br />
Polyzentralität resultierenden dezentralen Konzentration in Pendlerregionen wegfallen (vgl. NÆSS<br />
1996, 142). Auch eine unvorteilhafte Abgrenzung der Region Göteborg könnte als Gr<strong>und</strong> für die<br />
hohen Distanzen angeführt werden. Allerdings werden bei der den Großstadtregionen zugr<strong>und</strong>e-<br />
liegenden Einteilung, den A-Regionen, wirtschaftsgeographische Aspekte berücksichtigt, wodurch<br />
nur diejenigen Gemeinden einbezogen werden, die durch Pendlerkorridore verb<strong>und</strong>en sind. All-<br />
gemein ist in den Großstadtregionen auch das vielfältigere Angebot zu bedenken, das die Distan-<br />
zen durch differenzierteres Wahlverhalten der Bewohner wieder erhöhen kann.<br />
Die größeren Städte erweisen sich sowohl bei den Tagesdistanzen als auch bei den Versor-<br />
gungswegen besonders für Rentner als siedlungsstrukturell günstig. Vermutlich ist die Versorgung<br />
mit Aktivitäten, die diese Gruppe besonders ansprechen, wie in Malmö wohnortnäher gegeben.<br />
Die höheren Distanzen der Rentner in Göteborg <strong>und</strong> dem Glesbygden bei Versorgungsfahrten<br />
lassen sich anhand der vorliegenden Daten nicht erklären. Es ist möglich, dass die Rentner in<br />
ländlicheren Wohngegenden leben.<br />
Die kürzeren Distanzen bei den Arbeitsfahrten im Glesbygden im Vergleich zu den anderen bei-<br />
den dünner besiedelten Regionen sowie der Region Göteborg <strong>und</strong> den größeren Städten lassen<br />
auf eine kleinteilige Struktur des Arbeitsmarktes schließen. Arbeitsmöglichkeiten sind häufig vor<br />
Ort gegeben. Denkbar sind dabei Tätigkeiten in der Forstwirtschaft oder in den, trotz der Konzen-<br />
trationsprozesse der letzten Jahre, nach wie vor vorhandenen örtlichen Einrichtungen des öffentli-<br />
chen Sektors. In dünner besiedelten Regionen ist eine die Ortsbindung fördernde Zuordnung von<br />
Funktionen als Arbeits-, Einkaufs- <strong>und</strong> Wohnstätte an die Gemeinden wichtiger als die Bevölke-<br />
rungsdichte (vgl. HOLZ-RAU 1997, 55). Hierdurch werden weite Fahrten in Nachbargemeinden<br />
101
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
unterb<strong>und</strong>en <strong>und</strong> die Binnenorientierung erhöht. Mit den kurzen Arbeitsdistanzen grenzt sich das<br />
Glesbygden deutlich vom Tätbygden ab, in dem die isolierte interregionale Lage größerer Ge-<br />
meinden wie Skellefteå, Östers<strong>und</strong>, S<strong>und</strong>svall <strong>und</strong> Gotland besonders für die Besserverdiener zu<br />
sehr langen Fahrten führt. Die auffällig niedrigen Distanzen der Geringverdiener in dieser Region<br />
können hier nicht geklärt werden.<br />
Bei den Lebensmittelgeschäften ist im Glesbygden trotz Konzentrationsprozessen eine höhere<br />
Anzahl pro Einwohner zu verzeichnen als in dichter besiedelten Regionen (vgl. ALVSTAM 1995,<br />
126). Hierin könnte die Ursache für den hohen Anteil kurzer Versorgungswege liegen. Ergänzend<br />
dazu wurde in vorherigen Studien gemutmaßt, dass sich Bewohner dünner besiedelter Gebiete an<br />
die Gegebenheiten der Region anpassen <strong>und</strong> von dem lokalen Angebot Gebrauch machen (vgl.<br />
NÆSS 1996, 141). Der hohe Mittelwert der Geringverdiener im Tätbygden kann wie schon die ge-<br />
ringere Frequenz (vgl. Abbildung 5.28) durch besondere siedlungsstrukturelle Voraussetzungen<br />
bei den Geringverdienern bedingt sein. Denkbar ist, dass die Geringverdiener weiter außerhalb<br />
der Zentren wohnen als die eher städtischen Besserverdiener <strong>und</strong> sich damit vor allem die Distan-<br />
zen für Einkaufsfahrten erhöhen. Diese Überlegung liefert auch eine Erklärung für die niedrigere<br />
Frequenz dieser Gruppe im Tätbygden. Die hohe durchschnittliche Distanz für Versorgungsfahrten<br />
bei den Geringverdienern senkt vermutlich ihre Häufigkeit.<br />
Die Tatsache, dass die Distanzen der Geringverdiener in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm im Vergleich zu<br />
den Besserverdienern nicht in gleichem Ausmaß wie in den dünner besiedelten Regionen niedri-<br />
ger sind, könnte auf ihre geringeren Chancen zurückzuführen sein, sich in innerstädtischen Berei-<br />
chen anzusiedeln. <strong>Eine</strong> Wohnsegregation der verschiedenen Einkommensgruppen ist in den<br />
Großstädten deutlich vorhanden (vgl. ANDERSSON 2000, 235-237).<br />
Betrachtet man die Distanzen für Freizeitfahrten, die nicht näher auf soziale Einflüsse untersucht<br />
worden sind, kann als eine Ursache der geringen regionalen Unterschiede die ähnliche Höhe der<br />
Fußwegeanteile bei diesem Zweck angenommen werden.<br />
3. Liegt in den Teilräumen ein unterschiedlich hoher Grad der Zwangs(auto)mobilität vor?<br />
Unter Zwangsmobilität beziehungsweise einer ‚Mobilitätsfalle’ wird, wie in Kapitel 2.3.3 beschrie-<br />
ben, Mobilität verstanden, die nicht freiwillig stattfindet. Die Unfreiwilligkeit bezieht sich auf die<br />
Distanzen <strong>und</strong> folglich auf die damit zusammenhängende Verkehrsmittelwahl, besonders mit Blick<br />
auf das Auto. Die Schwierigkeiten bei der Feststellung von Zwangsmobilität <strong>und</strong> damit einer ‚Mobi-<br />
litätsfalle’ liegen darin, dass sich objektive Voraussetzungen <strong>und</strong> subjektives Empfinden stark un-<br />
terscheiden. Hinzu kommt die Bewertung einer hohen <strong>Alltagsmobilität</strong> als Wohlfahrtsgewinn. Da-<br />
her ist die Operationalisierung des Mobilitätszwangs <strong>und</strong> damit der Erreichbarkeit mit Hilfe der<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> immer mit starken Vereinfachungen verb<strong>und</strong>en. Nur „wenn die Wegelängen<br />
selbst vollständig aus der Raumstruktur erklärt werden können“ (KOLLARITS 1996, 126), können<br />
sie als raumstruktureller Einfluss anerkannt werden. Dies ist jedoch zumeist nicht der Fall, da im-<br />
102
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
mer auch soziale <strong>und</strong> präferenzunabhängige Einflüsse vorliegen. Daher sind für die Einschätzung<br />
von Zwangs(auto)mobilität qualitative Methoden hilfreich. Sie erfassen das subjektive Empfinden,<br />
das für das Handeln von Personen mindestens ebenso wichtig ist wie der objektive Zustand (vgl.<br />
SCHEINER 1998, 64). Desweiteren müssen neben Distanzen <strong>und</strong> Präferenzen auch die verfügba-<br />
ren Alternativen bei der Verkehrsmittelwahl in die Bewertung des Vorliegens einer ‚Mobilitätsfalle’<br />
mit einfließen. Dies bezieht sich besonders auf den öffentlichen Verkehr (vgl. KRANTZ 1999,<br />
167/168), aber auch der Zustand des Fuß- <strong>und</strong> Radwegenetzes ist bedeutsam.<br />
Die verschiedenen sozioökonomischen Teilgruppen erleben einen Mobilitätszwang je nach ihren<br />
Mobilitätsressourcen <strong>und</strong> sonstigen Kapazitätsrestriktionen unterschiedlich stark. Es ist anzuneh-<br />
men, dass besonders Rentner <strong>und</strong> andere schwächere Gruppen wie Behinderte oder Arbeitslose,<br />
die generell immobiler sind, unter einer weiteren Reduzierung der Erreichbarkeit leiden. Dies im-<br />
pliziert auch die in Kapitel 2.3.3 angesprochene Sozialkritik (vgl. HAUTZINGER, KESSEL & BAUR<br />
1980, 61). Da Rentner <strong>und</strong> Arbeitslose in den dünner besiedelten H-Regionen höhere Anteile an<br />
der Bevölkerung haben, kann davon ausgegangen werden, dass im Falle der Feststellung einer<br />
Zwangsmobilität in diesen Regionen besonders viele Menschen hiervon betroffen sind.<br />
Um das Vorliegen von Zwangs(auto)mobilität zu untersuchen, werden zwei Ansätze verfolgt. Der<br />
erste erörtert im Lichte der oben genannten Einschränkungen anhand der Distanzen <strong>und</strong> den ver-<br />
kehrsinfrastrukturellen Begebenheiten die Möglichkeiten für das Vorliegen von Zwangsmobilität im<br />
Sinne einer unumgänglichen Autonutzung. Die in Kapitel 2.3.1 definierte, objektiv ermittelbare Er-<br />
reichbarkeit steht im Vordergr<strong>und</strong>. Der zweite Ansatz bezieht in einer thesenartigen Überlegung<br />
auch den zeitlichen Aspekt mit ein. Er will in erster Linie zu weiteren Diskussionen anregen.<br />
Die unterschiedliche regionale Verteilung der Bevölkerung auf Längenklassen ist für die Einschät-<br />
zung einer ‚Mobilitätsfalle’ aussagekräftiger als Mittelwerte, da sich Anhaltspunkte dazu ergeben,<br />
wie viele Bewohner in den Regionen täglich sehr hohe Distanzen auf sich nehmen (müssen), um<br />
Aktivitätsstandorte zu erreichen. Als eine Grenze für Abstände, die an einem Tag mit dem Fahrrad<br />
oder zu Fuß zu bewältigen sind <strong>und</strong> damit weder ein Auto noch der öffentliche Verkehr erforderlich<br />
sind, werden fünf Kilometer angenommen. Wer pro Tag mehr als fünf Kilometer zurücklegen<br />
muss, unterliegt damit einem Mobilitätszwang im Sinne der Nutzung eines schnelleren Verkehrs-<br />
mittels, um sein Aktivitätsmuster zu erfüllen.<br />
Es wurde festgestellt, dass neben der Region Malmö die drei dünner besiedelten Regionen <strong>und</strong><br />
unter diesen wiederum die am dünnsten besiedelte einen höheren Anteil Menschen haben, die<br />
theoretisch in ihrer <strong>Alltagsmobilität</strong> nicht abhängig von einem Auto sind (vgl. Kapitel 5.4.3). In Gö-<br />
teborg <strong>und</strong> Stockholm sowie den größeren Städten beläuft sich der Anteil dagegen nur auf ein<br />
Fünftel. Es wurde jedoch auch gezeigt, dass sich gerade zwischen der Region Malmö <strong>und</strong> dem<br />
Glesbygden die Anteile des Autos bei kurzen Strecken stark unterscheiden. Betrachtet man auf<br />
103
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
der anderen Seite die Tatsache, dass im Glesbygden gleichzeitig ein Drittel der Bevölkerung Ta-<br />
gesdistanzen über 50 Kilometer zurücklegt, wird der enorme Gegensatz deutlich, der vorliegt. Der<br />
öffentliche Verkehr stellt für diese Distanzen zumeist keine Alternative dar, abgesehen davon exi-<br />
stiert ein mit den Großstadtregionen vergleichbares Linien- <strong>und</strong> Taktnetz hier nicht. Daher fällt für<br />
diese Personen die Zwangsmobilität im Sinne der Autonutzung besonders stark aus. In den eben-<br />
falls dünner besiedelten Regionen Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden haben wie in den größeren Städten<br />
sowie in Stockholm <strong>und</strong> Göteborg mehr Menschen tägliche Distanzen zwischen über 20 <strong>und</strong> 50<br />
Kilometern zurückzulegen. Dabei sind jedoch die unterschiedlichen Verkehrssysteme zu beach-<br />
ten, die bewirken, dass in Mellan- <strong>und</strong> Tätbygden für diese Personen eine höhere Autoabhängig-<br />
keit vorliegt als für diejenigen in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm. Der geringste Grad objektiver Zwangs-<br />
mobilität ist in Malmö festzustellen, wo nur 40% der Bevölkerung Distanzen über 20 Kilometer pro<br />
Tag zurücklegen. Erstaunlich hoch ist der Anteil Personen mit täglichen Fahrten über 50 Kilometer<br />
in Göteborg. Hier scheint der Zwang zur Nutzung des Autos einerseits durch die Distanzen, aber<br />
auch durch den schlechteren regionalen öffentlichen Verkehr höher als in Stockholm zu sein. Dies<br />
implizieren auch die festgestellten höheren Anteile des motorisierten Individualverkehrs an allen<br />
Teilreisen (vgl. Kapitel 5.4.1).<br />
Die Feststellungen bezüglich des Glesbygden stimmen mit den Ergebnissen einer <strong>Untersuchung</strong><br />
in sieben Inlandsgemeinden in Norrland für das Jahr 1999 überein. 80% der Bewohner in den<br />
Zentren haben mit Blick auf die Fahrtzwecke Arbeit, Einkauf, Freizeit <strong>und</strong> Dienstleistungen ausge-<br />
sagt, sie könnten anstelle des Autos ein anderes Verkehrsmittel verwenden. In den Außenberei-<br />
chen der Gemeinden waren es immerhin noch 50% (vgl. JOHANSSON, MARELL & WESTIN 2000, 43).<br />
Auch der hohe Anteil Personen mit kurzen täglichen Distanzen wird bestätigt. Über 30% legen<br />
weniger als zehn Kilometer zurück.<br />
Insgesamt ist der Unterschied bezüglich einer potentiellen ‚Mobilitätsfalle’ zwischen den Groß-<br />
stadtregionen <strong>und</strong> den dünner besiedelten erstaunlich gering.<br />
Betrachtet man die Ergebnisse aus dem Blickwinkel der Zeitgeographie, besitzen die Bewohner<br />
dünner besiedelter Gebiete in räumlicher Hinsicht ein größeres Raum-Zeit-Prisma, da sie nicht so<br />
stark wie die Menschen in den Großstadtregionen durch siedlungsstrukturell bedingt höhere Zeit-<br />
aufwände in ihrer potentiellen Erreichbarkeit eingeschränkt werden. Damit wird für die Großstadt-<br />
regionen die These aufgestellt, dass ein Zwang zu einer Begrenzung der Distanzen <strong>und</strong> damit<br />
ihres Aktionsraums aufgr<strong>und</strong> der unabänderlich hohen Zeiten pro zurückgelegtem Kilometer vor-<br />
liegt. Auch dies stellt eine ‚Mobilitätsfalle’ dar. Sowohl für die dünner besiedelten Regionen als<br />
auch für die Großstadtregionen bedeutet eine Erhöhung der Distanzen ohne gleichzeitige Anpas-<br />
sung der Transportmöglichkeiten beziehungsweise des Verkehrssystems eine Reduzierung der<br />
Wohlfahrt in Form von Kosten beziehungsweise noch höheren Zeitaufwänden, da - wie gezeigt -<br />
der Aktivitätsgrad nur sehr bedingt angepasst werden kann. Inwiefern die zeitliche Grenze in den<br />
104
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
Großstadtregionen bereits erreicht worden ist, lässt sich hier nicht endgültig feststellen. Allerdings<br />
deuten die hohen Niveaus in Göteborg <strong>und</strong> Stockholm bereits auf ein vereinzeltes Vorliegen erster<br />
Zwangssituationen hin. Dies zeigt auch ein Zeitungsbericht über eine Familie, die das neu gebaute<br />
Eigenheim in einem Vorort gegen eine Wohnung in einem zentraleren Stadtteil Stockholms einge-<br />
tauscht hat, um Zeit <strong>und</strong> Geld zu sparen. „Wir können es uns leisten, weniger zu arbeiten, <strong>und</strong><br />
gewinnen mindestens 20 St<strong>und</strong>en pro Woche dadurch, dass wir nicht mehr pendeln“ (DAGENS<br />
NYHETER 06.12.2005, Übersetzung aus dem Schwedischen).<br />
Die häufig besprochenen Probleme hoher Distanzen <strong>und</strong> ausgedünnter Angebote in dünner be-<br />
siedelten Regionen in Schweden müssen damit eingeschränkt werden. Die Distanzen sind für<br />
viele Bewohner sehr niedrig. Auch die Bedingungen der <strong>Alltagsmobilität</strong> sind mit Blick auf den<br />
Zeitaufwand wesentlich vorteilhafter. Es bleibt jedoch eine höhere Abhängigkeit vom Auto, beson-<br />
ders wenn überregionale Ziele erreicht werden sollen. Damit leben benachteiligte Gruppen wie<br />
Rentner oder Arbeitslose hier isolierter, aber lokal betrachtet nicht unbedingt schlechter als in dich-<br />
ter besiedelten Regionen.<br />
Zusammenfassend kann die in Kapitel 2.4.1 aufgestellte Leithypothese weitgehend bestätigt<br />
werden. Es liegen Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong> vor, die durch die unterschiedliche soziale<br />
Struktur gedämpft, aber nicht verändert oder erst hervorgerufen werden. Ausschlaggebend sind<br />
die siedlungsstrukturellen Bedingungen. Die objektive Zwangs(auto)mobilität ist in den dünner<br />
besiedelten Regionen allerdings nicht höher als in den Großstadtregionen. In letzteren kann<br />
vielmehr von einer Zwangsmobilität sowohl im Sinne von Distanzen als auch von zeitlichen<br />
Aufwänden gesprochen werden. Die tatsächliche Höhe einer Zwangsmobilität ist jedoch ohne<br />
weitergehende Forschungen nicht zu bestimmen.<br />
6.2 Einordnung in einen wissenschaftlichen Kontext<br />
6.2.1 Ergebnisse anderer Studien<br />
Im Folgenden werden die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit in einen größeren wissenschaftli-<br />
chen Kontext gestellt, indem sie mit denen früherer Studien verglichen werden. In diesem Zu-<br />
sammenhang soll zunächst auf gr<strong>und</strong>sätzliche Probleme <strong>und</strong> Einschränkungen hingewiesen wer-<br />
den, die bei Vergleichen von quantitativen Analysen trotz ähnlicher Fragestellung beachtet werden<br />
müssen.<br />
1. Bezüglich des Datenmaterials kann sich die Definition einer Fahrt <strong>und</strong> anderer Begriffe, die<br />
Erhebungsmethode sowie die Größe der Stichprobe unterscheiden.<br />
2. Zwischen unterschiedlichen Zeiträumen angelegte <strong>Untersuchung</strong>en gleicher Art können<br />
durch veränderte Erhebungsmethoden <strong>und</strong> neue begriffliche Abgrenzungen Verschiebun-<br />
gen auftreten. Besonders wichtig ist für die nationale schwedische Mobilitätsuntersuchung<br />
105
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
in diesem Zusammenhang der Übergang von persönlichen Haus- zu Telefonbefragungen<br />
mit der Erhebung 1994-96 sowie die abgeänderte Definition eines Hauptreisepunktes für<br />
die Erhebung 1984/85 (vgl. KRANTZ 1999, 42-45; VILHELMSON & KRANTZ 1996, 4-10 <strong>und</strong><br />
39-62; MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 13-14).<br />
3. Die Klassifizierung von Fahrtzwecken <strong>und</strong> Verkehrsmitteln (vgl. FRIEDRICHS 1977, 304)<br />
sowie die Handhabung der Nicht-Gereisten bei der Auswertung von Frequenz, Distanz <strong>und</strong><br />
Zeit ist je nach Autor unterschiedlich <strong>und</strong> wird noch dazu häufig nur mangelhaft erläutert.<br />
4. Um soziale Einflüsse auszuschließen, werden teilweise nur Untergruppen <strong>und</strong> nicht die<br />
gesamte Bevölkerung untersucht.<br />
5. Die räumlichen Bezüge sowie die gewählten abhängigen <strong>und</strong> unabhängigen Variablen sind<br />
in Art <strong>und</strong> Anzahl sehr unterschiedlich.<br />
Bei den ausgewählten Studien sind die Fehlerquellen aufgr<strong>und</strong> des Raumbezugs <strong>und</strong> ähnlich an-<br />
gelegter Erhebungen beziehungsweise gleichen Datenmaterials zwar vermindert, die Punkte zwei<br />
bis vier treffen dennoch teilweise zu (vgl. Tabelle 6.1).<br />
Tabelle 6.1 Studien zum großräumigen Zusammenhang von Mobilität <strong>und</strong> <strong>Siedlungsstruktur</strong><br />
DIELEMAN, DIJST &<br />
BURGHOUWT 2002<br />
JOHANSSON, MA-<br />
RELL & WESTIN<br />
2000<br />
Land Räumlicher Bezug<br />
Niederlande<br />
Schweden<br />
Mittelgroße/urbane <strong>und</strong> suburbane<br />
/ländliche Gemeinden;<br />
nur in Randstad: 3 Großstädte,<br />
New Towns<br />
7 norrländische Inlandsgemeinden<br />
(Dorotea, Lycksele, Malå,<br />
Sorsele, Soruman, Vilhelmina,<br />
Åsele); Skellefteå<br />
<strong>Untersuchung</strong>spopulation<br />
über 12-jährige<br />
18- bis 74-jährige<br />
KRANTZ 1999 Schweden H-Regionen Erwerbstätige<br />
MATTISSON, LUNDIN<br />
& VILHELMSON 1987<br />
Schweden T-Regionen* 6- bis 84-jährige<br />
VILHELMSON 1990 Schweden T-Regionen*<br />
6-bis 84-jährige<br />
(nur Arbeitsfahrten)<br />
VILHELMSON 1997a Schweden H-Regionen 20- bis 64-jährige<br />
VILHELMSON 2000 Schweden<br />
Dichtorte nach 5 Größenklassen +<br />
Glesbygden (Grenzen: 200,<br />
2.000, 10.000, 50.000, 200.000<br />
Einwohner)<br />
20- bis 64-jährige<br />
Zeitraum Befragung<br />
106<br />
Nationale Mobilitätsbefragung<br />
1996<br />
Eigene Erhebung<br />
Frühjahr 1999<br />
Nationale Mobilitätsbefragung<br />
1978; 1994/95/96<br />
Nationale Mobilitätsbefragung<br />
1978; 1984/85<br />
Nationale Mobilitätsbefragung<br />
1984/85<br />
Studie zur Zeitverwendung<br />
1990/91<br />
Nationale Mobilitätsbefragung<br />
1978; 1997<br />
* T1: Stockholm mit Vororten, T2: Göteborg mit Vororten, T3: Größere Dichtorte > 25.000 Einwohner, T4: Dichtorte<br />
5.000-25.000 Einwohner, T5: Dichtorte 200-5.000 Einwohner <strong>und</strong> Glesbygden in Südschweden T6: Dichtorte 200-<br />
5.000 Einwohner <strong>und</strong> Glesbygden in Nordschweden (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 15 <strong>und</strong> 48).<br />
Quelle: Eigene Darstellung
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
Die <strong>Untersuchung</strong>en von KRANTZ (1999) <strong>und</strong> VILHELMSON (1997a) beziehen sich auf die Erwerbs-<br />
tätigen beziehungsweise die 20- bis 64-jährigen <strong>und</strong> werden entsprechend den für die Erwerbstä-<br />
tigen vorliegenden Ergebnissen gegenübergestellt. Für die 20- bis 64-jährigen rechtfertigt dies der<br />
erwähnte Zusammenhang des Alters mit dem Erwerbsstatus (vgl. Kapitel 5.3.2). Es ist auch zu<br />
beachten, dass in diesen beiden Studien die Regionen Malmö <strong>und</strong> Göteborg in einer H-Region<br />
zusammengefasst werden. Die Angaben hierzu werden nicht näher betrachtet, da sie wie gezeigt<br />
zwei Regionen mit starken Unterschieden bei der <strong>Alltagsmobilität</strong> vermischt.<br />
Die T-Regionen bei MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON (1987) <strong>und</strong> VILHELMSON (1990) sind mit<br />
Blick auf die ebenfalls vorhandene Abgrenzung der beiden Großstadtregionen Stockholm (T1) <strong>und</strong><br />
Göteborg (T2) eine mit den H-Regionen vergleichbare Klassifizierung. Die übrigen Regionstypen<br />
bilden Schnittmengen mit verschiedenen H-Regionen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass für die<br />
T-Regionen die Dichtorte, für die H-Regionen jedoch die Gemeinden die Gr<strong>und</strong>lage bilden. Damit<br />
stellen die T-Regionen eine kleinräumigere Abgrenzung dar. Dennoch liegt auch bei ihnen eine<br />
Abstufung nach der Bevölkerungsdichte vor. Dieser Aspekt ist für die Legitimation eines Ver-<br />
gleichs ausschlaggebend, wobei nur relative Abstufungen, keine Werte verglichen werden können.<br />
In gleicher Weise erfolgen auch die Vergleiche mit VILHELMSON (2000), der lediglich Dichtorte,<br />
nicht das Glesbygd betrachtet hat (vgl. Kapitel 2.3.4).<br />
Die Studie von DIELEMAN, DIJST & BURGHOUWT (2002) wurde hinzugenommen, um besonders mit<br />
Blick auf die Region Malmö einen mitteleuropäischen Vergleich zu erhalten.<br />
Bezüglich des Anteils Nicht-Gereister wird für die T-Regionen ebenfalls mit Abnahme der Bevöl-<br />
kerungsdichte eine Zunahme festgestellt (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 31).<br />
Auch die vorliegenden Ergebnisse bezüglich der Verkehrsmittelwahl stimmen mit denen von<br />
VILHELMSON (2000, 30/31), KRANTZ (1999, 169-172) <strong>und</strong> MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON (1987,<br />
34) überein. Die Autonutzung nimmt mit abnehmender Dichte zu, während der öffentliche Verkehr<br />
<strong>und</strong> die Fußwege mit zunehmender Dichte bedeutsamer werden. Desweiteren werden der allge-<br />
mein höhere Anteil des öffentlichen Verkehrs für Arbeitsfahrten sowie die geringen Schwankungen<br />
der Fußwege bei Freizeitaktivitäten bestätigt (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 35/36).<br />
Im Rahmen der Auswertung einer Zeitverwendungsstudie werden für die 20- bis 64-jährigen Be-<br />
wohner der H-Regionen zwischen 3,7 Teilreisen im Glesbygden <strong>und</strong> 4,2 in der Region Stockholm<br />
angegeben (vgl. VILHELMSON 1997a, 56). Diese Werte liegen trotz der vorgenommenen Anpas-<br />
sung an die Definition von RES 41 über denen, die in vorliegender Arbeit für die Erwerbstätigen<br />
festgestellt werden konnten (3,6 bis 3,9; vgl. Abbildung 5.28). Mit Blick auf die unterschiedlichen<br />
Erhebungsarten kann von einer trotz Anpassung vorhandenen Diskrepanz aufgr<strong>und</strong> von Defini-<br />
41 In der Zeitverwendungsstudie werden aufgr<strong>und</strong> einer anderen Definition von Bewegungen etwa 8% mehr tägliche<br />
Bewegungen, vornehmlich an Wochenenden durchgeführte Fußwege, erfasst (vgl. VILHELMSON 1997a, 43).<br />
107
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
tionsunterschieden ausgegangen werden. Bemerkenswert ist dennoch das von VILHELMSON<br />
(1997a, 56) angegebene hohe Aktivitätsniveau in der Region Stockholm, die nach den vorliegen-<br />
den Ergebnissen das geringste aufweist. Dies kann dahingehend gedeutet werden, dass sich<br />
Aussagen bezüglich der <strong>Alltagsmobilität</strong> je nach Erfassungsmethode ändern. Sehr wahrscheinlich<br />
erscheint in diesem Zusammenhang eine Unterschätzung von Fußwegen besonders in den Groß-<br />
städten (vgl. VILHELMSON 1997a, 43; Kapitel 4.1.3). Im Gegensatz zu den Angaben für die Region<br />
Stockholm wird die geringere Frequenz des Glesbygden jedoch wie auch das Vorliegen insgesamt<br />
geringer regionaler Unterschiede bestätigt.<br />
Auch für die Kopplungen werden in anderen Studien geringe regionale Variationen festgehalten<br />
(vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 31). Ebenso wenig ergeben sich aus einem innerre-<br />
gionalen Vergleich von Zentren <strong>und</strong> Außenbereichen in norrländischen Inlandsgemeinden Hinwei-<br />
se auf mehr Kopplungen in den Außenbereichen (vgl. JOHANSSON, MARELL & WESTIN 2000, 42).<br />
Die Bestätigung der herausgearbeiteten geringen Variationen setzt sich für die Hauptreisen fort<br />
(vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 30).<br />
Für die Distanzen wird übereinstimmend eine Abnahme mit zunehmender Dichte festgehalten<br />
(vgl. KRANTZ 1999, 164-167). Bei einem Vergleich von Städten ohne ihr Umland nehmen sie bis zu<br />
einer gewissen Größe stärker ab, um danach ab einer bestimmten Einwohnerzahl wieder zuzu-<br />
nehmen (vgl. VILHELMSON 2000, 24; MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 30).<br />
Nach Angaben von KRANTZ (1999, 176) haben unter den Erwerbstätigen anders als in vorliegen-<br />
der Arbeit diejenigen in den Großstadtregionen die durchschnittlich längsten Arbeitsfahrten. Die<br />
verschiedenen Ergebnisse können mit dem Ausschluss von Fahrten über 500 Kilometern bei<br />
KRANTZ (1999, 229) sowie weiteren, im Datenmaterial vorgenommenen Einschränkungen begrün-<br />
det werden. Andere <strong>Untersuchung</strong>en bestätigen die hier festgestellte Ähnlichkeit zwischen dem<br />
Glesbygden <strong>und</strong> der Region Stockholm bei den Längen der Arbeitsfahrten auch für die T-<br />
Regionen (vgl. VILHELMSON 1990, 50; MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 42). Auch die auf-<br />
fällig wenigen Fahrten unter fünf Kilometern in der Region Göteborg bei Versorgungswegen wer-<br />
den angesprochen, jedoch keine Erklärung angeboten (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON<br />
1987, 42). Die Angaben zu den Freizeitreisen unterscheiden sich für die T-Regionen von denen<br />
der H-Regionen. Vermutlich werden durch die engere Abgrenzung der Großstädte mehr weite<br />
Fahrten in den größeren Dichtorten verzeichnet (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 42).<br />
Die höheren Zeitaufwände in den Großstadtregionen, vor allem in Stockholm, werden von allen<br />
betrachteten Studien festgehalten (vgl. VILHELMSON 1997a, 57-59; MATTISSON, LUNDIN & VILHELM-<br />
SON 1987, 47; KRANTZ 1999, 165-167). Auch bezüglich der Erklärung - die Verkehrsmittelwahl –<br />
herrscht Einstimmigkeit. Bei der T-Region nördliches Glesbygden (T6) werden dadurch, dass nur<br />
die Außenbereiche <strong>und</strong> nicht wie bei den H-Regionen auch größere Gemeinden mit dünn besie-<br />
108
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
deltem Umland wie Kiruna berücksichtigt werden, ähnlich hohe Zeitaufwände wie in Stockholm<br />
festgestellt (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 47). Für die Freizeitreisen werden die<br />
allgemein geringen regionalen Schwankungen sowie die höheren zeitlichen Aufwände in Stock-<br />
holm bestätigt (vgl. KRANTZ 1999, 178). Die Ansicht von VILHELMSON (1997a, 92), mit Hilfe der<br />
Versorgungsfahrten würden die höheren Zeitaufwände für Arbeitsfahrten in Stockholm kompen-<br />
siert, findet sich nicht bestätigt. Vielmehr ist aus den vorliegenden Ergebnissen eine Kompensa-<br />
tion über die Freizeitreisen zu konstatieren.<br />
Übereinstimmend wird für die drei niederländischen Großstädte Amsterdam, Rotterdam <strong>und</strong> Den<br />
Haag ein höherer Anteil Fußwege <strong>und</strong> Fahrten mit dem öffentlichen Verkehr festgestellt (vgl. DIE-<br />
LEMAN, DIJST & BURGHOUWT 2002, 513). Die genannten 33 Kilometer pro Tag in den niederländi-<br />
schen Großstädten kommen dem Wert der Region Malmö von 36 Kilometern sehr nahe. Beson-<br />
ders wenn berücksichtigt wird, dass für die Werte der Niederlande auch Nicht-Gereiste einbezo-<br />
gen worden sind. Für Malmö deutet sich damit eine Ähnlichkeit mit mitteleuropäischen Stadtregio-<br />
nen an.<br />
6.2.2 Folgerungen<br />
Die herausgearbeiteten Ergebnisse der vorliegenden Arbeit decken sich in weiten Teilen mit de-<br />
nen anderer <strong>Untersuchung</strong>en. Neue Erkenntnisse liefern die nachgewiesenen Unterschiede zwi-<br />
schen den Großstadtregionen Göteborg <strong>und</strong> Malmö. Diese wurden in anderen, auf Gr<strong>und</strong>lage der<br />
H-Regionen durchgeführten Studien als eine Klasse behandelt. Auch bei solchen mit den T-<br />
Regionen als siedlungsstruktureller Einheit wird die Stadt Malmö den Städten mit über 25.000<br />
Einwohnern zugeordnet anstatt sie als eigenständige Großstadtregion zu betrachten. Beide Ein-<br />
ordnungen kommen der Sonderstellung der Region Malmö nicht nach.<br />
Desweiteren werden die bisherigen deskriptiven Mobilitätsstudien zu den schwedischen Großräu-<br />
men in vorliegender Arbeit durch die Abwägung von siedlungsstrukturellen <strong>und</strong> sozioökonomi-<br />
schen Einflüssen um einen wichtigen Aspekt der Ursachenforschung ergänzt.<br />
Die These der konstanten Reisezeit (vgl. Kapitel 2.3.2) muss mit Blick auf die regionalen Varia-<br />
tionen der täglichen Reisezeit von 17 Minuten zumindest aus einem geographischen Blickwinkel<br />
angezweifelt werden. Insbesondere der Gegensatz zwischen den dünner besiedelten Regionen<br />
<strong>und</strong> den Großstadtregionen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg ist hervorzuheben. Weiterhin bemerkens-<br />
wert ist der geringe Wert von 71 Minuten in der Region Malmö.<br />
Damit wird auch die Vermutung, eine allgemein hohe Mobilität führe zu einer Angleichung des<br />
Mobilitätsverhaltens zwischen den Regionen (vgl. KRANTZ 1999, 179), angezweifelt. Die geringe-<br />
ren regionalen Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong> bei den Personen mit Auto <strong>und</strong> Führerschein sind<br />
zwar ein Hinweis darauf, dass das Auto eine gewisse Angleichung fördert. Dennoch ist die All-<br />
109
6 Diskussion <strong>und</strong> Einordnung der Ergebnisse<br />
tagsmobilität in der ‚geographisch flexiblen’ Gesellschaft (vgl. VILHELMSON 1990, 51; Kapitel 2.3.2)<br />
nach wie vor von siedlungsstrukturellen Begebenheiten abhängig. Lediglich bei der Mobilitätsvari-<br />
ablen der Frequenz ist eine regionale Ähnlichkeit festzustellen. Allerdings kann hier nicht ab-<br />
schließend geklärt werden, ob es sich bei dieser Beobachtung um neuere Entwicklungen handelt<br />
oder ob die Ähnlichkeit mit allgemeinen Faktoren wie den Ansprüchen des Alltags an das Aktivi-<br />
tätsmuster zusammenhängt.<br />
Gewisse Tendenzen zur Restriktion von Einkaufsfahrten in den dünner besiedelten Regionen so-<br />
wie von Freizeitfahrten in der Region Stockholm können zwar nachgewiesen werden, sie sind al-<br />
lerdings gering (vgl. Abbildung 5.15). Allgemein sind die Aktivitätsgrade in allen Regionstypen rela-<br />
tiv konstant, so dass die Hypothese einer Restriktion von Aktivitäten bei schlechter Erreichbar-<br />
keit nur schwache Gültigkeit hat (vgl. FRIEDRICHS 1977, 314; Kapitel 2.3.1). Dagegen sind Kom-<br />
pensationsstrategien in der höheren Autonutzung in Gebieten siedlungsstrukturell schlechter<br />
Erreichbarkeit zu erkennen. Für die Feststellung von Verlagerungsstrategien genügt die Daten-<br />
gr<strong>und</strong>lage nicht.<br />
Mit Blick auf die Ergebnisse bezüglich der Dauer von Einkaufsreisen wird die These aufgestellt,<br />
dass für diese unabhängig vom Wohnort sowohl ein maximales Zeitbudget akzeptiert als auch ein<br />
minimales investiert wird. Die für Versorgungswege aufgewendete Zeit schwankt zwischen den<br />
Regionen lediglich um vier Minuten <strong>und</strong> der Median beträgt für alle zehn Minuten (vgl. Tabelle<br />
5.7). Entsprechend werden den Distanzen angemessene Verkehrsmittel gewählt <strong>und</strong> bei einem<br />
Zeitüberschuss wie in der Region Malmö zusätzliche Fahrten erledigt. Die These einer Kompensa-<br />
tion zeitaufwendiger Arbeitsfahrten durch weniger Versorgungswege (vgl. VILHELMSON 1997a, 92)<br />
kann in Anbetracht der nur wenig geringeren Frequenz letzterer in Tät- <strong>und</strong> Glesbygden ein weite-<br />
res Mal angezweifelt werden (vgl. Abbildung 5.15).<br />
110
7 Fazit<br />
7 Fazit<br />
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Zusammenhang zwischen großräumiger Siedlungs-<br />
struktur <strong>und</strong> <strong>Alltagsmobilität</strong> in Schweden. Die zentralen Fragen beziehen sich auf Art <strong>und</strong> Aus-<br />
maß regionaler Unterschiede sowie ihre Ursachen. Bei letzteren steht eine Abwägung siedlungs-<br />
struktureller <strong>und</strong> sozioökonomischer Einflüsse im Mittelpunkt. Mit Hilfe der Ergebnisse werden die<br />
Möglichkeiten für das Vorliegen von Zwangsmobilität im Sinne unfreiwilliger, durch die siedlungs-<br />
strukturellen Bedingungen notwendiger Fortbewegung mit dem Auto diskutiert.<br />
Für die empirische <strong>Untersuchung</strong> werden die Daten der nationalen Mobilitätsbefragung für<br />
Schweden für die Jahre 1999 bis 2001 herangezogen. Die Operationalisierung der großräumigen<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong> erfolgt über die Einteilung der schwedischen Gemeinden in sieben H-Regionen.<br />
Für vier von diesen richtet sich die Abgrenzung nach der Bevölkerungsmenge in einem Radius<br />
von 30 <strong>und</strong> 100 Kilometern um das Gemeindezentrum. Zusätzlich werden die drei Großstadtre-<br />
gionen Stockholm, Göteborg <strong>und</strong> Malmö abgegrenzt. Entsprechend der vorgenommenen Defini-<br />
tion von <strong>Alltagsmobilität</strong> <strong>und</strong> den verfügbaren Daten werden Fahrten ausgeschlossen, die im Aus-<br />
land ihren Start- oder Zielpunkt haben sowie solche Wege, deren Zweck eine Urlaubsaktivität ist.<br />
Das Ergebnis ist eindeutig: Die für die verschiedenen Mobilitätsvariablen festgestellten großräumi-<br />
gen Unterschiede der <strong>Alltagsmobilität</strong> sind Ergebnis unterschiedlicher siedlungsstruktureller Vor-<br />
aussetzungen. Die soziale Struktur wirkt auf die gesamtgesellschaftliche Mobilität dagegen nur<br />
dämpfend. <strong>Eine</strong> ausführliche Erörterung der Ursachen ist in Kapitel 6.1 erfolgt.<br />
Die Ergebnisse verweisen auch darauf, dass der Grad der Zwangs(auto)mobilität für die Bewoh-<br />
ner dünner besiedelter Regionen nicht unbedingt höher ist. In allen Regionen legen mit einem<br />
Fünftel bis einem Viertel ähnlich hohe Bevölkerungsanteile pro Tag so kurze Strecken zurück,<br />
dass ein motorisiertes Verkehrsmittel für die Alltagsbewältigung nicht erforderlich ist. Unter Hinzu-<br />
nahme des zeitlichen Aspekts, der die Aktivitätsmöglichkeiten ebenfalls einschränkt, unterliegen<br />
die Menschen in den Regionen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg mindestens ebenso starken Zwängen,<br />
da sie höhere Zeitaufwände für gleiche Strecken haben. Entsprechend sind die Mobilitätszwänge<br />
der dünner besiedelten Gebiete auf gleicher Ebene wie die der Großstadtregionen anzusiedeln.<br />
Nimmt man eine Entwicklung an, bei der sich die Großstadtregionen durch weitere Bevölkerungs-<br />
zuwächse noch mehr in die Fläche ausbreiten <strong>und</strong> damit die erforderlichen Zeitaufwände weiter<br />
ansteigen sind die dünner besiedelten Gebiete eventuell sogar als vorteilhafter einzustufen.<br />
Ziel dieser Diplomarbeit ist es nicht, Handlungsempfehlungen zu geben. Die im Folgenden ange-<br />
brachten Bemerkungen sind vielmehr als Denkimpulse gedacht.<br />
Die immer wieder als problematisch thematisierten Entwicklungen in den dünner besiedelten Ge-<br />
bieten wie Abwanderungen <strong>und</strong> der weitere Abbau der Versorgungsinfrastruktur sollten in ihrem<br />
Umfang <strong>und</strong> negativen Auswirkungen auf das Funktionieren des Alltags nicht überbewertet wer-<br />
111
7 Fazit<br />
den. Insgesamt sind die vorhandenen Strukturen der dünner besiedelten Gebiete, besonders des<br />
Glesbygden, wesentlich stabiler als oft behauptet wird. Obwohl die Entvölkerung Nordschwedens<br />
bereits in den 1940er Jahren in der Literatur thematisiert wurde (vgl. LINDEMANN 2004, 15), hat<br />
sich bis heute trotz aller Prognosen ein funktionierendes, verhältnismäßig engmaschiges Netz von<br />
Arbeitsplätzen <strong>und</strong> Versorgungsstandorten erhalten. Dies zeigen die hohen Bevölkerungsanteile<br />
im Glesbygden mit kurzen täglichen Distanzen. Die vorhandenen Strukturen dieser Regionen soll-<br />
ten genutzt <strong>und</strong> bereits gegebene Entwicklungsimpulse weiter verfolgt werden. Hierzu können die<br />
touristische Erschließung sowie die Förderung von standortunabhängigen Informationsdienst-<br />
leistungen gezählt werden (vgl. HEINTEL 2004). Durch solche Maßnahmen können wohnortnahe<br />
Arbeitsmöglichkeiten erhalten <strong>und</strong> neu geschaffen werden.<br />
Bezüglich der Zwangsmobilität sollten verstärkt die Großstadtregionen Stockholm <strong>und</strong> Göteborg<br />
als Problemräume der <strong>Alltagsmobilität</strong> betrachtet werden. In diesen Räumen bewegen sich die<br />
Menschen unter teilweise sehr zeitaufwendigen, durch sie selbst nicht beeinflussbaren Bedingun-<br />
gen. Dies wirkt sich negativ auf ihren Lebensstandard aus <strong>und</strong> führt zu einem Wohlfahrtsverlust,<br />
da unter anderem weniger Zeit für Freizeitaktivitäten als in anderen Regionen vorhanden ist. Auch<br />
erhöhter Alltagsstress kann eine Folge sein. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, ist zu-<br />
nächst eine vollständige Problemwahrnehmung notwendig. <strong>Eine</strong>n ersten Schritt in Richtung einer<br />
Lösung des Problems von planerischer Seite stellt die Einführung einer Straßennutzungsgebühr<br />
im Rahmen des ‚Stockholmsförsöket’ dar. Seit August 2005 wurde in den öffentlichen Verkehr<br />
sowie in Park&Ride-Möglichkeiten investiert, um daran anschließend seit dem 3. Januar bis zum<br />
31. Juli 2006 montags bis freitags für den Innenstadtbereich eine Straßenmaut zu erheben. 42 Ziel<br />
ist es, noch mehr Fahrten auf den öffentlichen Verkehr zu verlagern, um die Verkehrsstockungen<br />
besonders im Berufsverkehr abzubauen. Im September 2006 wird eine Volksbefragung über die<br />
Beibehaltung der Maßnahme entscheiden. Die Entwicklung der Nutzung des öffentlichen Verkehrs<br />
wird durch entsprechende Mobilitätserhebungen begleitet (vgl. MODIG ET AL. 2005, 1). Erste Er-<br />
gebnisse weisen auf eine Abnahme des Autoverkehrs um 25% <strong>und</strong> eine Zunahme des öffentli-<br />
chen Verkehrs hin. Auch die Fahrtzeiten mit sämtlichen motorisierten Verkehrsmitteln, auch Bus-<br />
sen, haben sich teilweise halbiert <strong>und</strong> es wird über neue Busfahrpläne nachgedacht (vgl. DAGENS<br />
NYHETER 10.02.2006).<br />
Auch für die Region Malmö soll an dieser Stelle auf die in den letzten vier Jahren seit Erhebung<br />
von RES 1999-2001 getätigten Investitionen in den öffentlichen Verkehr verwiesen werden. Hier-<br />
durch können sich bei der Verkehrsmittelwahl Verschiebungen ergeben haben, da nachweislich<br />
die Anzahl der Reisenden um jährlich etwa 3% zugenommen hat. Dieser Zuwachs bezieht sich<br />
zwar auf die gesamte Provinz Skåne, allerdings sind die höchsten Zuwächse bei den Regionalzü-<br />
gen <strong>und</strong> –bussen um Malmö <strong>und</strong> L<strong>und</strong> zu verzeichnen (vgl. SYDSVENSKAN 30.01.2006). Vor die-<br />
42 Vgl. www.stockholmsforsoket.se (letzter Zugriff: 31.12.2005).<br />
112
7 Fazit<br />
sem Hintergr<strong>und</strong> wird die Frage interessant, ob hierdurch der motorisierte Individualverkehr abge-<br />
nommen hat. <strong>Eine</strong> Reduzierung von Fahrradfahrten erscheint nicht wahrscheinlich, da es sich um<br />
Strecken handelt, die über dem Fahrradabstand liegen.<br />
Vor dem Hintergr<strong>und</strong> einer Reduzierung von Distanzen <strong>und</strong> damit auch Zeitaufwänden wäre die<br />
Weiterentwicklung der Großstadtregionen Göteborg <strong>und</strong> Stockholm nach dem Vorbild der Region<br />
Malmö mit ihrer polyzentrischen Struktur wünschenswert. Dem stehen selbstverständlich die ver-<br />
schiedenen Größen der Siedlungsräume sowie allgemeine Hindernisse bei der Modifikation von<br />
<strong>Siedlungsstruktur</strong>en (vgl. BREHENY 1995, 100) entgegen. Dennoch können durchaus einige Anrei-<br />
ze für langfristige Planungen übernommen werden.<br />
Abschließend sollen einige Anregungen für zukünftige <strong>Untersuchung</strong>en der <strong>Alltagsmobilität</strong> auf<br />
einer großräumigen Skala gegeben werden.<br />
Innerhalb der H-Regionen können aufgr<strong>und</strong> heterogener <strong>Siedlungsstruktur</strong>en Schwankungen der<br />
Mobilität erwartet werden (vgl. KRANTZ 1999, 164). Hinweise hierauf ergeben sich aus der innerre-<br />
gionalen <strong>Untersuchung</strong> sieben norrländischer Inlandsgemeinden, die der H-Region Glesbygden<br />
angehören (vgl. JOHANSSON, MARELL & WESTIN 2000; Tabelle 6.1). Hierbei wird eine Zunahme der<br />
Distanzen <strong>und</strong> Zeitaufwände von zentraleren zu den Außenbereichen herausgearbeitet. Für die T-<br />
Region des nördlichen Glesbygden (T6), in der nur Glesbygd nach der offiziellen Definition (vgl.<br />
Kapitel 3.2.1) sowie kleine Dichtorte unter 5.000 Einwohnern berücksichtigt werden <strong>und</strong> nicht wie<br />
bei der H-Region Glesbygden auch größere Gemeinden, sind die Zeitaufwände höher als im<br />
Glesbygden der H-Regionen (H6) (vgl. MATTISSON, LUNDIN & VILHELMSON 1987, 47). Um die inner-<br />
regionalen Differenzierungen besser analysieren zu können, ist eine Klassifizierung der großräu-<br />
migen <strong>Siedlungsstruktur</strong> auf Gr<strong>und</strong>lage einer kleineren geographischen Ebene als der der Ge-<br />
meinden sowie die Einbeziehung weiterer siedlungsstruktureller Merkmale wie der Binnenorientie-<br />
rung von Ortschaften notwendig. Letzteres hat KAGERMEIER (1997a/b) für die Gemeinden im<br />
Raum München betrachtet <strong>und</strong> bedeutende Aspekte für die Mobilität herausgestellt. <strong>Eine</strong> klein-<br />
räumige Klassifizierung hat VILHELMSON (2000, 20-23) auf der Ebene der Kirchengemeinden für<br />
Schweden versucht.<br />
Auch eine vollständigere Erfassung der Mobilitätsbeziehungen eines Raumes durch die Hinzu-<br />
nahme des Zielverkehrs ist sinnvoll. Hierbei handelt es sich um solchen Verkehr, der in bestimm-<br />
ten Räumen unabhängig von dem Wohnort der Verursacher entsteht. Aus dieser Perspektive sind<br />
die Großstadtregionen als typische Einpendlerräume bezüglich des gesamtgesellschaftlichen Mo-<br />
bilitätsaufwands noch unvorteilhafter (vgl. MOTZKUS 2001, 194).<br />
113
7 Fazit<br />
Ein weiterer Ansatz mit dem Ziel einer tiefer gehenden Ursachenforschung sowie der Erforschung<br />
innerregionaler Unterschiede sind ergänzende qualitative Erhebungen in ausgewählten Beispiel-<br />
gemeinden der Regionstypen. In diesem Zusammenhang sind auch weitere Erkenntnisse bezüg-<br />
lich der Wirkung der Siedlungs- <strong>und</strong> Sozialstruktur auf der disaggregierten im Vergleich zur aggre-<br />
gierten Ebene möglich. Auch die Integration weiterer möglicher Einflussfaktoren in eine quantitati-<br />
ve Analyse könnte die festgestellten Zusammenhänge weiter ausdifferenzieren.<br />
Darüber hinaus wird mit Blick auf die Region Malmö ein europäischer Vergleich mit anderen poly-<br />
zentrischen Großstadtregionen interessant. Ein solcher ist auch für die anderen beiden Großstadt-<br />
regionen denkbar. Hierdurch können siedlungsstrukturelle Merkmale herausgearbeitet werden, die<br />
länderübergreifend, unabhängig von kulturellen <strong>und</strong> gesellschaftlichen Unterschieden die Alltags-<br />
mobilität maßgeblich prägen.<br />
Nicht zuletzt sollte in einem angemessenen zeitlichen Abstand nochmals die These der Abnahme<br />
regionaler Mobilitätsunterschiede durch die ‚geographisch flexible’ Gesellschaft (vgl. VILHELMSON<br />
1990, 51) überprüft werden. Hierfür wäre die Weiterführung <strong>und</strong> regelmäßige Aktualisierung der H-<br />
Regionen wünschenswert. Diese ist jedoch nicht gegeben. Ab dem Jahr 2005 werden die H-Re-<br />
gionen aufgr<strong>und</strong> zu geringer Verwendung durch staatliche Stellen nicht mehr als offizielle Eintei-<br />
lung geführt (vgl. SCB 2005, 37). Diese Entscheidung ist nicht nur im Zusammenhang mit vorlie-<br />
gender Arbeit zu bedauern. Die H-Regionen sind auf einer aggregierten Ebene für verkehrs- <strong>und</strong><br />
regionalplanerische Zwecke sehr aussagekräftig <strong>und</strong> ihr Verwendungspotential wurde offensicht-<br />
lich nicht erkannt.<br />
114
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Zeitungsartikel<br />
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Umzug aus dem Vorort in die Stadt.]<br />
DAGENS NYHETER (10.02.2006): Tidtabell för bussar görs om efter minskad trängsel. [Busfahrpläne<br />
werden nach Abnahme der Verkehrsstockungen geändert.]<br />
SÜDDEUTSCHE ZEITUNG (07.08.2005): Schneller, höher, weiter, irrer.<br />
SYDSVENSKAN (30.01.2006): Fler pendlare åker kollektivt. [Mehr Pendler nutzen den öffentlichen<br />
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120
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(letzter Zugriff: 19.12.2005)<br />
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(letzter Zugriff: 02.08.2005)<br />
www.stockholmsforsoket.se Straßenmautversuch in Stockholm<br />
(letzter Zugriff: 31.12.2005)<br />
www.transguide.org Transguide: Informationen <strong>und</strong> Literaturdatenbanken zu Mobilität<br />
<strong>und</strong> Verkehr (schwedisch <strong>und</strong> englisch)<br />
(letzter Zugriff: 19.02.2006)<br />
121
Anhang<br />
Anhang 1 Einteilung der Gemeinden in H-Regionen vom<br />
31.12.2002<br />
Angaben: Nummer <strong>und</strong> Name der Gemeinde<br />
Quelle: SCB 2003, 93/94<br />
H1 A-Region<br />
Stockholm/ Södertälje<br />
0114 Upplands Väsby<br />
0115 Vallentuna<br />
0117 Österåker<br />
0120 Värmdö<br />
0123 Järfälla<br />
0125 Ekerö<br />
0126 Huddinge<br />
0127 Botkyrka<br />
0128 Salem<br />
0136 Haninge<br />
0138 Tyresö<br />
0139 Upplands-Bro<br />
0140 Nykvarn<br />
0160 Täby<br />
0162 Danderyd<br />
0163 Sollentuna<br />
0180 Stockholm<br />
0181 Södertälje<br />
0182 Nacka<br />
0183 S<strong>und</strong>byberg<br />
0184 Solna<br />
0186 Lidingö<br />
0187 Vaxholm<br />
0191 Sigtuna<br />
0192 Nynäshamn<br />
H8 A-Region<br />
Göteborg<br />
1384 Kungsbacka<br />
1401 Härryda<br />
1402 Partille<br />
1407 Öckerö<br />
1415 Stenungs<strong>und</strong><br />
1419 Tjörn<br />
1440 Ale<br />
1441 Lerum<br />
1442 Vårgårda<br />
1480 Göteborg<br />
1481 Mölndal<br />
1482 Kungälv<br />
1489 Alingsås<br />
H9 A-Region Malmö/<br />
L<strong>und</strong>/ Trelleborg<br />
1230 Staffanstorp<br />
1231 Burlöv<br />
1233 Vellinge<br />
1261 Kävlinge<br />
1262 Lomma<br />
1263 Svedala<br />
1280 Malmö<br />
1281 L<strong>und</strong><br />
1287 Trelleborg<br />
H3 Größere Städte<br />
0305 Håbo<br />
0319 Älvkarleby<br />
0330 Knivsta<br />
0380 Uppsala<br />
0381 Enköping<br />
0461 Gnesta<br />
0484 Eskilstuna<br />
0488 Trosa<br />
0562 Finspång<br />
0580 Linköping<br />
0581 Norrköping<br />
0582 Söderköping<br />
0586 Mjölby<br />
0642 Mullsjö<br />
0643 Habo<br />
0665 Vaggeryd<br />
0680 Jönköping<br />
0764 Alvesta<br />
0780 Växjö<br />
0880 Kalmar<br />
1060 Olofström<br />
1081 Ronneby<br />
1082 Karlshamn<br />
1083 Sölvesborg<br />
1214 Svalöv<br />
1256 Östra Göinge<br />
1257 Örkelljunga<br />
1260 Bjuv<br />
1264 Skurup<br />
1265 Sjöbo<br />
1266 Hörby<br />
1267 Höör<br />
1270 Tomelilla<br />
1272 Bromölla<br />
1275 Perstorp<br />
1276 Klippan<br />
1277 Åstorp<br />
1278 Båstad<br />
1282 Landskrona<br />
1283 Helsingborg<br />
1284 Höganäs<br />
1285 Eslöv<br />
1290 Kristianstad<br />
1292 Ängelholm<br />
1293 Hässleholm<br />
1380 Halmstad<br />
1381 Laholm<br />
1421 Orust<br />
1430 Munkedal<br />
1439 Färgelanda<br />
1443 Bollebygd<br />
1444 Grästorp<br />
1462 Lilla Edet<br />
1465 Svenljunga<br />
1471 Götene<br />
1485 Uddevalla<br />
1487 Vänersborg<br />
1488 Trollhättan<br />
1490 Borås<br />
1491 Ulricehamn<br />
1495 Skara<br />
1496 Skövde<br />
1498 Tidaholm<br />
1715 Kil<br />
1761 Hammarö<br />
1763 Forshaga<br />
1764 Grums<br />
1780 Karlstad<br />
1814 Lekeberg<br />
1861 Hallsberg<br />
1880 Örebro<br />
1881 Kumla<br />
1884 Nora<br />
1907 Surahammar<br />
1960 Kungsör<br />
1961 Hallstahammar<br />
1980 Västerås<br />
1983 Köping<br />
2080 Falun<br />
2081 Borlänge<br />
2082 Säter<br />
2180 Gävle<br />
2181 Sandviken<br />
2262 Timrå<br />
2281 S<strong>und</strong>svall<br />
2460 Vännäs<br />
2480 Umeå<br />
2580 Luleå<br />
i
Anhang<br />
H4 Mellanbygden<br />
0188 Norrtälje<br />
0360 Tierp<br />
0428 Vingåker<br />
0480 Nyköping<br />
0481 Oxelös<strong>und</strong><br />
0482 Flen<br />
0483 Katrineholm<br />
0486 Strängnäs<br />
0509 Ödeshög<br />
0512 Ydre<br />
0560 Boxholm<br />
0561 Åtvidaberg<br />
0563 Valdemarsvik<br />
0583 Motala<br />
0584 Vadstena<br />
0604 Aneby<br />
0617 Gnosjö<br />
0662 Gislaved<br />
0682 Nässjö<br />
0683 Värnamo<br />
0684 Sävsjö<br />
0685 Vetlanda<br />
0686 Eksjö<br />
0687 Tranås<br />
0761 Lessebo<br />
0765 Älmhult<br />
0767 Markaryd<br />
0781 Ljungby<br />
0821 Högsby<br />
0834 Torsås<br />
0860 Hultsfred<br />
0862 Emmaboda<br />
0881 Nybro<br />
0882 Oskarshamn<br />
0883 Västervik<br />
0884 Vimmerby<br />
1080 Karlskrona<br />
1273 Osby<br />
1286 Ystad<br />
1291 Simrishamn<br />
1315 Hylte<br />
1382 Falkenberg<br />
1383 Varberg<br />
1427 Sotenäs<br />
1435 Tanum<br />
1445 Essunga<br />
1446 Karlsborg<br />
1452 Tranemo<br />
1460 Bengtsfors<br />
1463 Mark<br />
1466 Herrljunga<br />
1470 Vara<br />
1472 Tibro<br />
1473 Töreboda<br />
1484 Lysekil<br />
1492 Åmål<br />
1493 Mariestad<br />
1494 Lidköping<br />
1497 Hjo<br />
1499 Falköping<br />
1760 Storfors<br />
1762 Munkfors<br />
1781 Kristinehamn<br />
1785 Säffle<br />
1860 Laxå<br />
1862 Degerfors<br />
1864 Ljusnarsberg<br />
1882 Askers<strong>und</strong><br />
1883 Karlskoga<br />
1885 Lindesberg<br />
1917 Heby<br />
1962 Norberg<br />
1981 Sala<br />
1982 Fagersta<br />
1984 Arboga<br />
2026 Gagnef<br />
2029 Leksand<br />
2031 Rättvik<br />
2061 Smedjebacken<br />
2083 Hedemora<br />
2084 Avesta<br />
2085 Ludvika<br />
2104 Hofors<br />
2121 Ovanåker<br />
2183 Bollnäs<br />
H5 Tätbygden<br />
0840 Mörbylånga<br />
0861 Mönsterås<br />
0885 Borgholm<br />
0980 Gotland<br />
1730 Eda<br />
1784 Arvika<br />
2132 Nordanstig<br />
2182 Söderhamn<br />
2184 Hudiksvall<br />
2280 Härnösand<br />
2284 Örnsköldsvik<br />
2309 Krokom<br />
2380 Östers<strong>und</strong><br />
2482 Skellefteå<br />
2581 Piteå<br />
2582 Boden<br />
H6 Glesbygden<br />
0382 Östhammar<br />
0513 Kinda<br />
0760 Uppvidinge<br />
0763 Tingsryd<br />
1438 Dals-Ed<br />
1447 Gullspång<br />
1461 Mellerud<br />
1486 Strömstad<br />
1737 Torsby<br />
1765 Årjäng<br />
1766 Sunne<br />
1782 Filipstad<br />
1783 Hagfors<br />
1863 Hällefors<br />
1904 Skinnskatteberg<br />
2021 Vansbro<br />
2023 Malung<br />
2034 Orsa<br />
2039 Älvdalen<br />
2062 Mora<br />
2101 Ockelbo<br />
2161 Ljusdal<br />
2260 Ånge<br />
2282 Kramfors<br />
2283 Sollefteå<br />
2303 Rag<strong>und</strong>a<br />
2305 Bräcke<br />
2313 Ströms<strong>und</strong><br />
2321 Åre<br />
2326 Berg<br />
2361 Härjedalen<br />
2401 Nordmaling<br />
2403 Bjurholm<br />
2404 Vindeln<br />
2409 Robertsfors<br />
2417 Norsjö<br />
2418 Malå<br />
2421 Storuman<br />
2422 Sorsele<br />
2425 Dorotea<br />
2462 Vilhelmina<br />
2463 Åsele<br />
2481 Lycksele<br />
2505 Arvidsjaur<br />
2506 Arjeplog<br />
2510 Jokkmokk<br />
2513 Överkalix<br />
2514 Kalix<br />
2518 Övertorneå<br />
2521 Pajala<br />
2523 Gällivare<br />
2560 Älvsbyn<br />
2583 Haparanda<br />
2584 Kiruna<br />
ii
Anhang<br />
Anhang 2 Der Analyse zugr<strong>und</strong>e liegende geschätzte Fallzahlen<br />
A2.1 Fallzahlen für die Analyse der soziostrukturellen Faktoren in den H-Regionen <strong>und</strong> gesamt Schweden<br />
Gereist ja/nein<br />
Geschlecht<br />
Alter<br />
Erwerbsstatus<br />
Persönl.Einkommen<br />
Auto verfügbar<br />
+ Führerschein<br />
H1<br />
A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8<br />
A-Region<br />
Göteborg<br />
H9<br />
A-Region<br />
Malmö/<br />
L<strong>und</strong>/Trelleb<br />
org<br />
H3<br />
Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
H5<br />
Tätbygden<br />
H6<br />
Glesbygden<br />
gesamt<br />
Schweden<br />
Tabelle (T)<br />
Abbildung<br />
(A)<br />
Alle 1.591.969 708.169 433.881 2.936.251 1.484.832 481.835 502.072 8.142.112 A 5.1, S.55<br />
Erwerbstätige<br />
872.890 365.706 222.977 1.444.317 735.810 224.226 222.548 4.090.222 A 5.1, S.55<br />
Rentner 259.891 127.683 84.593 586.791 320.635 113.238 132.139 1.624.970 A 5.1, S.55<br />
Auto verfüg-<br />
bar + Führerschein<br />
833.953 415.724 256.492 1.838.914 966.414 321.030 324.622 4.958.896 A 5.1, S.55<br />
gesamt 1.596.036 711.176 437.133 2.941.901 1.489.885 481.835 502.072 8.163.143 T 5.2, S.57<br />
Auswahl 1.284.946 562.510 347.698 2.388.879 1.189.077 382.586 379.563 6.537.377 ohne Abb.<br />
gesamt 1.596.038 711.176 437.133 2.941.901 1.489.885 481.835 502.073 8.163.143<br />
T 5.2, S.57<br />
A 5.2, S.57<br />
Auswahl 1.284.947 562.510 347.699 2.388.879 1.189.077 382.586 379.562 6.537.377 ohne Abb.<br />
gesamt 1.595.600 709.841 434.776 2.938.395 1.488.839 481.170 502.072 8.153.349 A 5.3, S.59<br />
Auswahl 1.284.511 561.664 346.624 2.387.419 1.189.078 382.586 379.563 6.533.563 ohne Abb.<br />
6- bis<br />
84gesamt<br />
1.314.527 586.703 362.723 2.427.324 1.216.344 400.132 399.468 6.709.076 A. 5.4, S.60<br />
jährige Auswahl 1.083.593 480.425 301.981 2.056.017 1.014.999 329.503 317.334 5.585.170 ohne Abb.<br />
Erwerbs<br />
gesamt 751.653 314.550 195.914 1.253.945 621.600 198.962 188.494 3.526.541 A 5.5, S.61<br />
tätige Auswahl 643.272 269.142 170.148 1.123.695 545.297 171.515 160.379 3.084.331 ohne Abb.<br />
gesamt 1.595.194 710.679 435.468 2.939.781 1.488.872 481.169 502.072 8.156.340 A 5.6, S.62<br />
Auswahl 1.284.104 562.511 347.698 2.387.165 1.189.078 382.585 379.563 6.534.820 ohne Abb.<br />
Berechnungsgr<strong>und</strong>lage ist die gesamte Bevölkerung zwischen 6 <strong>und</strong> 84 Jahren mit Nicht-Gereisten (gesamt) beziehungsweise nach Anwendung des Alltagsfilters (Auswahl).<br />
iii
Anhang<br />
A2.2 Fallzahlen für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen <strong>und</strong> gesamt Schweden<br />
Verkehrsmittel pro<br />
Teilreise**<br />
Distanz pro<br />
Verkehrsmittel<br />
<strong>und</strong><br />
Teilreise**<br />
Verkehrsmittel<br />
pro<br />
Zweck <strong>und</strong><br />
Teilreise**<br />
H1<br />
A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8<br />
A-Region<br />
Göteborg<br />
H9<br />
A-Region<br />
Malmö/L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3<br />
Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
H5<br />
Tätbygden<br />
H6<br />
Glesbygden<br />
gesamt<br />
Schweden<br />
1.537.960.571 696.849.227 449.589.633 3.026.688.847 1.513.317.236 485.549.639 470.508.663 8.183.545.675<br />
iv<br />
Tabelle (T) Abbildung<br />
(A)<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.7, S.64<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
≤ 1 km 384.289.667 159.449.356 122.338.352 731.181.899 383.987.506 111.976.872 129.250.976 2.022.916.290 A 5.8, S.65<br />
> 5-20 km 439.320.459 197.270.578 109.750.999 753.717.753 349.831.854 120.394.691 98.601.747 2.069.581.836 A 5.9, S.65<br />
Arbeit 507.193.146 216.664.299 131.220.054 973.917.222 480.133.586 147.560.553 152.103.869 2.610.098.722 A 5.10, S.66<br />
Einkauf 457.947.429 199.971.382 143.028.417 883.020.267 429.758.689 133.211.638 124.842.502 2.372.382.672 A 5.11, S.66<br />
Freizeit 484.674.991 246.082.369 153.974.746 1.008.163.272 510.277.164 173.753.371 159.670.041 2.737.475.035 A 5.12, S.67<br />
Anzahl Hauptreisen* 1.284.946 562.510 347.697 2.388.879 1.189.078 382.585 379.563 6.537.377<br />
Anzahl Teilreisen* 1.284.947 562.509 347.698 2.388.878 1.189.077 382.585 379.563 6.537.377<br />
T 5.3, S.68<br />
A 5.13, S.69<br />
T 5.3, S.68<br />
A 5.14/15, S.70/70<br />
A 5.28, S.88<br />
Zweck pro Teilreise** 1.570.242.348 714.450.298 455.665.232 3.046.732.625 1.520.694.407 489.238.390 472.105.828 8.272.210.986 A 5.15, S.70<br />
Kopplungen* 1.284.946 562.510 347.697 2.388.878 1.189.078 382.585 379.563 6.537.377<br />
Tagesdistanz* 1.192.815 527.227 334.342 2.305.801 1.150.352 368.978 364.404 6.246.037<br />
Distanz pro Teilreise** 1.505.685.744 685.221.122 444.956.020 2.999.108.157 1.499.981.623 480.821.403 464.809.597 8.083.665.528<br />
Distanz pro<br />
Zweck <strong>und</strong><br />
Teilreise**<br />
Arbeit 492.088.343 213.374.452 129.495.069 962.725.296 476.130.895 146.196.651 149.331.300 2.570.647.997<br />
Einkauf 452.673.974 196.765.139 141.776.838 877.022.196 427.304.156 132.015.385 123.992.792 2.352.152.830<br />
Freizeit 474.160.009 242.045.296 152.640.008 999.413.533 504.566.208 171.829.268 157.780.022 2.703.313.422<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage ist die gesamte gereiste Bevölkerung zwischen 6 <strong>und</strong> 84 Jahren nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
T 5.3, S.68<br />
A 5.16, S.71<br />
T 5.4, S.72<br />
A 5.17/18, S.73/73<br />
A 5.29, S. 90<br />
T 5.4, S.72<br />
A 5.23, S.78<br />
T 5.5, S.74<br />
A 5.19, S.75<br />
A 5.30, S.90<br />
T 5.5, S.74<br />
A 5.20, S.75<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.5, S.74<br />
ohne Abb.
Anhang<br />
Fortsetzung von Seite iv<br />
H1<br />
A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8<br />
A-Region<br />
Göteborg<br />
H9<br />
A-Region<br />
Malmö/L<strong>und</strong>/<br />
Trelleborg<br />
H3<br />
Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
H5<br />
Tätbygden<br />
H6<br />
Glesbygden<br />
gesamt<br />
Schweden<br />
Zeitaufwand* 1.228.751 535.188 334.124 2.281.983 1.136.678 366.157 356.717 6.241.718<br />
Zeit pro Teilreise** 1.536.843.477 697.837.701 445.541.125 2.987.892.038 1.495.992.494 480.097.395 461.165.665 8.108.451.755<br />
Zeit pro<br />
Zweck <strong>und</strong><br />
Teilreise**<br />
Arbeit 505.928.697 218.386.907 129.302.837 962.614.299 477.867.248 145.187.608 149.698.259 2.590.291.846<br />
Einkauf 460.076.949 200.317.989 141.318.660 876.146.914 425.351.009 132.484.378 122.517.058 2.358.815.305<br />
Freizeit 487.278.377 247.599.638 155.415.118 1.000.436.618 506.308.836 173.371.304 157.640.091 2.728.929.061<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage ist die gesamte gereiste Bevölkerung zwischen 6 <strong>und</strong> 84 Jahren nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der 6- bis 84-jährigen eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
v<br />
Tabelle (T) Abbildung<br />
(A)<br />
T 5.6, S.76<br />
A 5.21/22, S.77/77<br />
T 5.6, S.76<br />
A 5.23, S.78<br />
T 5.7, S.79<br />
A 5.24, S.80<br />
T 5.7, S.79<br />
A 5.25, S.80<br />
T 5.7, S.79<br />
A 5.26, S.81
Anhang<br />
A2.3 Fallzahlen für die Analyse der <strong>Alltagsmobilität</strong> in den H-Regionen <strong>und</strong> gesamt Schweden: Sozioökonomische Teilgruppen<br />
Anzahl<br />
Teilreisen* <br />
Tagesdistanz*<br />
Distanz<br />
pro Teilreise<br />
mit<br />
dem<br />
Zweck<br />
Arbeit/<br />
Ausbildung<br />
**<br />
H1<br />
A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8<br />
A-Region<br />
Göteborg<br />
H9<br />
A-Region<br />
Malmö/<br />
L<strong>und</strong>/Trelleb<br />
org<br />
H3<br />
Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
H5<br />
Tätbygden<br />
H6<br />
Glesbygden<br />
gesamt<br />
Schweden<br />
Erwerbstätige 744.402 310.419 191.159 1.274.941 633.866 190.988 186.626 3.533.607<br />
Rentner 170.051 75.444 58.145 360.605 199.200 69.964 73.135 1.006.544<br />
Auto verfügbar<br />
+ FührerscheinGering-<br />
verdiener <br />
Besserverdiener<br />
693.422 338.436 213.060 1.533.426 806.468 261.033 261.481 4.108.532<br />
207.715 104.321 72.038 511.028 268.502 78.340 82.541 1.325.041<br />
435.557 164.821 98.110 612.667 276.795 93.176 77.838 1.759.290<br />
Erwerbstätige 700.719 291.885 185.132 1.241.055 613.933 185.066 179.325 3.398.326<br />
Rentner 158.086 70.970 56.749 349.262 194.235 68.658 70.080 968.037<br />
Auto verfügbar<br />
+ FührerscheinGering-<br />
verdiener <br />
Besserverdiener<br />
659.516 322.166 206.500 1.495.092 786.792 253.855 253.620 3.978.748<br />
193.401 96.279 69.693 496.931 256.460 76.946 78.454 1.268.721<br />
417.680 158.395 96.242 602.964 272.800 88.651 75.409 1.712.466<br />
Erwerbstätige 377.168.042 158.699.690 97.902.273 709.160.803 359.940.490 104.311.547 109.704.621 1.918.193.458<br />
Auto verfügbar<br />
+ FührerscheinGering-<br />
verdiener <br />
Besserverdiener<br />
290.645.998 143.593.051 85.177.849 664.683.462 344.914.264 106.080.657 112.975.648 1.749.376.921<br />
101.606.663 49.296.711 38.832.671 256.501.098 149.739.727 37.320.522 46.803.363 680.445.483<br />
225.315.667 91.140.626 48.941.771 370.687.121 165.712.954 56.735.548 47.411.757 1.006.681.545<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage ist die gesamte gereiste Bevölkerung der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
vi<br />
Tabelle (T)<br />
Abbildung (A)<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.28, S.88<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.28, S.88<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.28, S.88<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.28, S.88<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.28, S.88<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.29, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.29, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.29, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.29, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.29, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.30, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.30, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.30, S.90<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.30, S.90
Anhang<br />
Fortsetzung von Seite vi<br />
Distanz<br />
pro Teilreise<br />
mit<br />
dem<br />
Zweck<br />
Einkauf/<br />
Haushalt**<br />
Verkehrsmittel<br />
pro<br />
Teilreise**<br />
H1<br />
A-Region<br />
Stockholm/<br />
Södertälje<br />
H8<br />
A-Region<br />
Göteborg<br />
H9<br />
A-Region<br />
Malmö/<br />
L<strong>und</strong>/Trelleb<br />
org<br />
H3<br />
Größere<br />
Städte<br />
H4<br />
Mellanbygden<br />
H5<br />
Tätbygden<br />
H6<br />
Glesbygden<br />
gesamt<br />
Schweden<br />
Erwerbstätige 270.564.977 114.890.452 79.623.421 480.232.136 223.288.716 78.992.771 64.587.915 1.312.622.047<br />
Rentner 75.159.524 31.654.301 29.810.776 171.111.554 100.805.657 29.406.798 29.760.716 467.709.326<br />
Auto verfügbar<br />
+ Führerschein <br />
Geringverdiener <br />
Besserverdiener<br />
297.750.636 141.466.215 104.615.506 659.728.259 333.790.150 107.913.594 101.542.859 1.747.248.879<br />
75.459.570 40.902.992 29.783.206 215.337.233 97.361.150 28.500.644 30.187.409 517.532.204<br />
166.164.654 61.582.253 42.345.008 224.621.400 101.423.950 43.654.446 27.586.051 667.819.422<br />
Erwerbstätige 968.234.555 409.108.052 263.117.681 1.745.473.110 871.795.704 273.287.768 256.209.578 4.789.415.761<br />
Rentner 162.216.276 83.761.608 66.506.288 379.844.885 211.005.255 74.358.739 75.226.995 1.052.920.045<br />
Auto verfügbar<br />
+ Führerschein <br />
Geringverdiener <br />
Besserverdiener<br />
Studenten/<br />
Schüler<br />
908.508.971 455.834.868 293.956.780 2.065.456.784 1.078.686.180 354.370.226 342.595.287 5.501.598.410<br />
259.852.062 135.199.663 93.493.039 698.693.918 368.299.900 99.320.883 116.153.327 1.771.357.522<br />
591.106.272 224.113.514 145.787.028 867.315.043 398.356.539 149.653.250 109.925.569 2.487.876.639<br />
* Berechnungsgr<strong>und</strong>lage ist die gesamte gereiste Bevölkerung der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe nach Anwendung des Alltagsfilters.<br />
** Berechnungsgr<strong>und</strong>lage sind die Teilreisen der jeweiligen sozioökonomischen Teilgruppe eines durchschnittlichen Jahres nach Anwendung des Alltagsfilters<br />
vii<br />
Tabelle (T) Abbildung<br />
(A)<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.8, S.85<br />
A 5.31, S.91<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.27, S.86<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.27, S.86<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.27, S.86<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.27, S.86<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
T 5.9, S.92<br />
A 5.27, S.86<br />
A 5.32-35, S.93-95<br />
298.372.725 155.883.070 92.781.781 698.574.678 320.256.709 107.182.982 100.559.707 1.774.504.197 A 5.33/35, S.94/95