Auswirkungen automatisiert fahrender Mobilitätsdienste auf den urbanen Mobilitätsmarkt : Agenten-basierte Modellierung am Beispiel der Stadt Stuttgart

Abstract

Urbane Mobilitätssysteme stehen weltweit unter Veränderungsdruck. Insbesondere der Trend der stetig zunehmenden Urbanisierung, die daraus folgenden Überlastungen der Verkehrssysteme sowie die verkehrsbedingte Klima- und Umweltbelastung in Städten führen dazu, dass die sich über das 20. Jahrhundert hinweg etablierte automobile Mobilität im urbanen Raum an ihre Grenzen stößt. Hinzu kommen technologische Entwicklungen im Zuge der Digitalisierung, wodurch neue technologische Möglichkeiten auf der Angebotsseite von Mobilitätsmärkten entstehen, wie beispielsweise Shared-Mobility-Angebote, die das vorherrschende Paradigma des privaten Autobesitzes in Frage stellen. Durch die Technologieinnovation des vollautomatisierten Fahrens kommt nun ein potenzieller Technologiesprung hinzu, dem eine transformative Rolle auf dem Mobilitätsmarkt zugeschrieben wird, da selbstfahrende Mobilitätsdienste durch das Ersetzen des menschlichen Fahrers wesentlich günstiger und zu jeder Tageszeit angeboten werden könnten. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich damit, inwiefern diese potenziell transformative Rolle selbstfahrender Mobilitätsdienste für den urbanen Mobilitätsmarkt einerseits generell untersucht und andererseits konkret bewertet werden kann. Es ist das zentrale Ziel dieser Arbeit, einen Beitrag zur wissenschaftlichen Diskussion darüber zu leisten, inwiefern eine mögliche Marktausbreitung automatisiert fahrender Mobilitätsdienste modelliert werden kann und wie resultierende Auswirkungen auf den urbanen Mobilitätsmarkt eingeschätzt werden können. Zur Herleitung der Untersuchungsmethodik der agenten-basierten Modellierung wird die Innovationsökonomik und die Theorie der Neo-Schumpeterianischen Innovationsforschung zu Grunde gelegt, da sich hierin Ansätze finden lassen, potenzielle Ausbreitungsdynamiken und Marktauswirkungen von Technologieinnovationen zu analysieren. Darauf aufbauend werden die konventionellen Methoden der Verkehrswissenschaften auf ihre Anwendbarkeit zur Untersuchung der Ausbreitung und Auswirkungen von selbstfahrenden Mobilitätsdiensten hin untersucht. Mit Hilfe von umfassenden Verkehrsmodellen, die auf empirischen Mobilitätsnachfragemodellierungen basieren, kann beispielsweise ein bestehendes Mobilitätsverhalten einer bestimmten Bevölkerung präzise abgebildet und für kurze Zeiträume prognostiziert werden. Möchte man jedoch, wie im Rahmen dieser Arbeit, eine Betrachtung des Mobilitätsmarkts über größere, zukünftige Zeiträume durchführen und potenzielle Veränderungen durch das Aufkommen von selbstfahrenden Fahrdiensten ableiten, so stoßen die konventionellen Methoden der Verkehrsnachfragemodellierung an ihre Grenzen. Dies liegt insbesondere daran, dass es keine Datengrundlage zu menschlichem Entscheidungsverhalten bezüglich Transportmittelwahlentscheidungen von selbstfahrenden Mobilitätsdiensten geben kann, so lange auf dem tatsächlichen Markt diese Technologie selbst noch nicht verfügbar ist. Die Innovation des automatisierten Fahrens beschreibt zudem eine derartige Veränderung der Angebotsseite auf dem Mobilitätsmarkt, so dass bestehende Verhaltensmuster auf der Nachfrageseite potenziell grundlegend verändert werden. Daher wird im Rahmen dieser Arbeit der Ansatz der konventionellen Mobilitätsnachfragemodellierung zwar als Grundlage zur regionsspezifischen Modellerweiterung für den Mobilitätsmarkt der Region Stuttgart verwendet, jedoch wird darüber hinaus ein agenten-basiertes Modell entwickelt, welches auf einer abstrakteren Ebene mögliche Auswirkungen der Innovation auf den urbanen Mobilitätsmarkt abbildet. In Verbindung mit der Neo-Schumpeterianischen Denkschule wird im Rahmen der sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Innovationsforschung zur Modellierung von komplexen, sozialen Systemen in den letzten Jahrzehnten vermehrt auf die Methodik der agenten-basierten Modellierung gesetzt. Für die Auswahl der Methodik der agenten-basierten Modellierung im Rahmen dieser Arbeit spricht zudem die Charakteristik des Untersuchungsgegenstandes des urbanen Mobilitätsmarkts als komplexes System, dessen Dynamiken von heterogenen, individuellen, sich beeinflussenden Einzelentscheidungen von Verkehrsteilnehmern ergeben. Der Modellentwicklungsprozess im Rahmen der Arbeit ist in zwei Teile gegliedert. Zuerst wird ein generisches, agenten-basiertes Diffusionsmodell für automatisierte Mobilitätsdienste auf einem abstrakten Mobilitätsmarkt entwickelt, welches systematische Zusammenhänge vereinfacht abbildet. In einem zweiten Schritt wird dieses generische Modell deskriptiv erweitert, indem das bestehende, empirisch kalibrierte Mobilitätsnachfragemodell für die Stadt Stuttgart mobiTopp angebunden wird. Diese Modellerweiterung spiegelt einen zentralen Kern der Arbeit wider, indem die innovationökonomische Perspektive des generischen agenten-basierten Modells mit der verkehrswissenschaftlichen Perspektive für eine konkreten urbanen Mobilitätsmarkt verknüpft wird. Durch die Anwendung des entwickelten Modells werden potenzielle Zielkonflikte und Rückkopplungseffekte aufgezeigt, die bei einem Markthochlauf selbstfahrender Mobilitätsdienste in der Stadt Stuttgart entstehen. Zudem werden über verschiedene Simulationsexperimente regulatorische Handlungsfelder analysiert, die die Auswirkungen der Marktausbreitung automatisiert fahrender Mobilitätsdienste beeinflussen.

Urban mobility systems are under pressure to change worldwide. In particular, the trend of steadily increasing urbanization, the resulting congestion of transport systems and the traffic-related climate and environmental pollution in cities mean that the automotive mobility established over the 20th century is reaching its capacity limits in urban areas. In addition, technological developments regarding digitalization are creating new technological opportunities on the supply side of mobility markets, such as shared mobility services, which are challenging the prevailing paradigm of private car ownership. The technological innovation of fully automated driving vehicles is now adding a potential technological leap that is expected to play a transformative role in the mobility market, as self-driving mobility services could be offered much more cheaply and at any time of day by replacing the human driver. This dissertation deals with the extent to which this potentially transformative role of self-driving mobility services for the urban mobility market can be examined in general and evaluated in concrete terms. The aim of this thesis is to contribute to the scientific discussion on the extent to which a possible market expansion of autonomously driving mobility services can be modeled and how the resulting effects on the urban mobility market can be assessed. Innovation economics and the theory of Neo-Schumpeterian innovation research are used to derive the research methodology of agent-based modeling, as these provide approaches for analyzing the potential diffusion dynamics and market effects of technological innovations. Building on this, the conventional methods of transportation science are examined regarding their applicability for investigating the diffusion and effects of self-driving mobility services. With the help of comprehensive transport models based on empirical mobility demand modeling, for example, the existing mobility behavior of a specific population can be precisely predicted for short periods of time. However, if, as in the context of this work, one wishes to examine the mobility market over longer periods and derive potential market changes due to the emergence of self-driving services, conventional methods of transport demand modeling reach their limits. This is particularly due to the fact that there can be no data basis on human decision-making behavior with regard to transport mode choice decisions of self-driving mobility services as long as this technology itself is not yet available on the actual market. The innovation of automated driving also describes such a decisive change on the supply side of the mobility market that existing behavioral patterns on the demand side are potentially fundamentally changed. Nevertheless, the approach of conventional mobility demand modeling is used as a basis for the region-specific model description for the mobility market of the Stuttgart region in this thesis. In addition, an agent-based model is developed as a key approach of this thesis, which depicts possible effects of the innovation on the urban mobility market on a more abstract level. In connection with Neo-Schumpeterian economics, the methodology of agent-based modeling has been increasingly used in social and economic innovation research to model complex social systems in recent decades. The selection of the agent-based modeling methodology in the context of this work is also based on the characteristics of the urban mobility market under investigation as a complex system whose dynamics result from heterogeneous, individual, influencing individual decisions of road users. The model development process within the framework of the thesis is divided into two parts. First, a generic, agent-based diffusion model for automated mobility services on an abstract mobility market is developed, which depicts systematic relationships in a simplified way. In a second step, this generic model is descriptively extended by connecting the existing, empirically calibrated mobility demand model for the city of Stuttgart called mobiTopp. This model extension reflects a central core of the work by linking the innovation economics perspective of the generic agent-based model with the transportation science perspective for a specific urban mobility market. By applying the developed model, potential trade-offs and feedback effects that arise during a market ramp-up of self-driving mobility services in the city of Stuttgart are identified. In addition, various simulation experiments are used to analyze regulatory fields of action that influence the effects of the market expansion of automated mobility services.