Mobiliteit aan de Universiteit

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Mobiliteit aan de Universiteit"

Transcriptie

1 Mobiliteit aan de Universiteit Analyse van woonwerkverplaatsingen aan de TU Delft op basis van de nul-meting Mobiliteitsmanagement Haaglanden 2009 Kees Maat en Eva Heinen, 2010 Onderzoeksinstituut OTB

2 Analyse voor de afdeling P&O van de TU Delft Dr Kees Maat en drs Eva Heinen Onderzoeksinstituut OTB Technische Universiteit Delft Mei Mobiliteit aan de Universiteit

3 1. Inleiding Bereikbaar Haaglanden. In 2008 sloten 24 bedrijven, alle ministeries, VNO-NCW en enkele andere organisaties het convenant Mobiliteitsmanagement Bereikbaar Haaglanden. De doelstelling is een vermindering van het aantal autokilometers in de spits met 6 procent. Ook de Technische Universiteit Delft tekende het convenant en zegde daarmee toe te gaan werken aan automobiliteitsreductie. De TU Delft verwacht onder meer effecten van de doortrekking van de tram naar de campus en de invoering van betaald parkeren. Woon-werkmobiliteit. Het woon-werkverkeer is in Nederland goed voor ruim een vijfde van alle verplaatsingskilometers. Dat lijkt niet veel, maar bedacht moet worden dat deze ritten zich vooral clusteren in de spits en daarom in belangrijke mate verantwoordelijk zijn voor de fileproblematiek. Bovendien zit de groei van het verkeer vooral in de toename van de woonwerkkilometers. Sinds 1985 is deze verdubbeld van 25 naar 50 miljard; sinds het jaar 2000 zijn er 5 miljard kilometers bijgekomen. Er zijn meerdere oorzaken voor deze groei. Allereerst zorgt toenemende arbeidsparticipatie, met name van vrouwen, voor meer forenzen. Een belangrijker effect is evenwel de toename van de woon-werkafstand: was deze nog 12 kilometer in 1885, momenteel is deze gemiddeld 17 kilometer voor autogebruikers is de groei nog sterker, van 15 tot 22 kilometer, een groei van 42 procent. Er zijn diverse oorzaken te noemen voor de toenemende woon-werkafstand. Het aantal auto s is van 4½ miljoen gegroeid naar 7½ miljoen; het aantal huishoudens zonder auto nam af, terwijl het aantal huishoudens met twee of meer auto s toenam. Een andere reden is dat mensen over grotere afstanden zoeken naar een gewenste woning, deels omdat ze iets mooiers kunnen betalen, deels omdat bepaalde delen van de woningmarkt minder toegankelijk zijn geworden door bijvoorbeeld prijsstijgingen. Bovendien, als gevolg van toenemend tweeverdienerschap hebben huishoudens twee werklocaties waartussen ze een woning moeten vinden. Ten slotte vindt ook schaalvergroting op de arbeidsmarkt plaats, mede door toenemende specialisatie. Het ligt voor de hand dat voor de TU Delft al deze aspecten ook een rol spelen. De meeste medewerkers zijn hoog opgeleid en buitengewoon gespecialiseerd en hebben daarom ook een grote zoekrange voor een baan. Niet zelden is dat geheel Nederland of zelfs daar buiten. Ook de inkomens zijn gemiddeld hoog aan de universiteit, waardoor een mooie woning en autobezit binnen handbereik liggen. De nulmeting. In 2009 is door het bureau Mu Consult een nulmeting verricht door middel van een online enquête onder de werknemers van 33 werkgevers in de regio. In totaal hebben werknemers deelgenomen, waarvan werknemers van de TU Delft. Het aandeel van de universiteit is met 16 procent dus vrij aanzienlijk. De respons binnen de TU Delft is ongeveer circa 22 procent. De respondenten is gevraagd om kenmerken van hun werkweek, hun woon-werkverplaatsing en de motivaties voor gekozen en niet-gekozen vervoermiddellen. De enquête gaf de mogelijkheid om onderscheid te maken tussen de verschillende werkdagen. De meeste respondenten hadden echter een gelijk reis- en werkpatroon. In de analyses is uitgegaan van de eerste werkdag per week. Het reispatroon is alleen onderzocht van die personen die niet thuiswerken. De data zijn tevens verrijkt met extra gegevens. Op basis van de postcode zijn de locaties van de woonadressen van coördinaten voorzien, waardoor het mogelijk was om het stedelijk milieu te 3 Mobiliteit aan de Universiteit

4 koppelen, de woon-werkafstand exact op te vragen met de ANWB-routeplanner, alsmede de reistijd per fiets, openbaar vervoer en auto. De reistijden zijn opgevraagd voor aankomst op de werkplek om 8.30 uur; voor de auto is tevens de reistijd met filevertraging opgevraagd. Doel en aanpak onderzoek. Deze kleine studie heeft een tweeledig doel: het toetsen van de kwaliteit van de data en de beschrijving en de analyse daarvan. Daartoe beperken we ons tot de respondenten die werken aan de TU Delft. Allereerst wordt nagegaan of het aandeel van de TU Delft in het enquêtebestand volledig, betrouwbaar en representatief is. Daartoe worden de cijfers vergeleken met gegevens uit het personeelsbestand van de TU Delft en CBS-gegevens over de provincie Zuid-Holland en geheel Nederland. Tevens worden de cijfers van de TU Delft vergeleken met de overige cijfers in het Haaglandenbestand. Vervolgens wordt het verplaatsingsgedrag van de TU Delft respondenten beschreven. Een belangrijke vraag die we willen beantwoorden is waarom de medewerkers een bepaalde vervoerwijze kiezen voor hun woonwerkverplaatsing. Vervolgens worden de bevindingen doorgetrokken naar de consequenties voor de doelstelling ten aanzien van de automobiliteitsreductie. 2. Representativiteit Representativiteit van de steekproef. Het aandeel TU Delft in de enquête is onderzocht op representativiteit (Tabel 1), te beginnen met de representativiteit van de steekproef. De vergelijking met het personeelsbestand van de universiteit biedt een voldoende representatief voor de verhoudingen naar geslacht en leeftijd. Relatief hebben iets meer vrouwen dan mannen aan het onderzoek deelgenomen, terwijl de verdeling over de leeftijdsklassen vrij goed overeenkomt met de werkelijke verdeling (jongeren hebben iets vaker dan ouderen deelgenomen). De verdeling naar afstanden tussen woonlocatie en werkplek laten evenwel zien dat werknemers die dichtbij de werkplek wonen veel minder vaak hebben meegedaan aan de enquête dan zij die verder moeten reizen. Dit duidt erop dat de medewerkers hun belang ten aanzien van reizen hebben meegewogen, immers, zij die van verder moeten komen hebben meer te winnen of te verliezen bij mobiliteitsbeleid. Vergelijking van de populatie. De werknemerspopulatie van de universiteit is niet (helemaal) vergelijkbaar met die van de gemiddelde bevolking in Zuid-Holland en Nederland. Allereerst is het aandeel mannen hoger, evenals de gemiddelde leeftijd. Vanzelfsprekend is het opleidingsniveau hoger: waar landelijk 1 op de 3 mensen een hogeschool- of academische opleiding heeft, is dat aan de TU Delft driekwart. De woon-werkafstand en de reistijd tussen woning en werk is voor de respondenten van de TU Delft langer dan het nationaal gemiddelde. Dit is in overeenstemming met het algehele beeld van hoger opgeleiden, die doorgaans over grotere afstanden geworven worden en bovendien meer geld ter beschikking hebben om langere woon-werkafstanden te bekostigen. Zonder twijfel maakt het hoge aandeel tijdelijke aanstellingen het ook minder aantrekkelijk om te verhuizen. Tenslotte is het niet onaannemelijk dat veel werknemers hoger opgeleide partners hebben die onderhevig zijn aan dezelfde mechanismen. Medewerkers van de TU Delft excelleren in het kiezen van duurzame vervoermiddelen (afbeelding 1). De respondenten reizen aanzienlijk vaker met de fiets ten opzichte van het landelijke gemiddelde, namelijk bijna twee keer zo vaak en gezien het feit dat respondenten 4 Mobiliteit aan de Universiteit

5 met een kleine woon-werkafstand ondervertegenwoordigd zijn, is het goed denkbaar dat de fiets nog veel hoger scoort! Het gebruik van de trein is twee keer zo hoog als voor de provincie en wijkt nog meer af van het landelijk gemiddelde. Alleen het gebruik van de bus, tram en metro (als hoofdvervoermiddel) blijft flink achter, hetgeen natuurlijk het gevolg is van het feit dat de campus alleen beperkt per bus bereikbaar is. Bedenk dat de bus wellicht wel veel als natransport van het station naar de campus gebruikt wordt; dit is echter niet gevraagd in de enquête. Tegenover het hoge gebruik van fiets en trein staat een vrij bescheiden autogebruik van circa eenderde van de medewerkers tegenover de helft op provinciaal niveau en ruim de helft nationaal. Het lage autogebruik doet een laag autobezit vermoeden, maar zeer opmerkelijk is dat dit vrijwel gelijk is aan de landelijke cijfers. Ongeveer eenvijfde heeft geen auto en ruim een vijfde beschikt over twee of meer auto s. Vermoedelijk ligt het autobezit toch iets lager, omdat de oververtegenwoordiging van degenen die verderweg van het werk wonen de gemiddelden iets heeft opgestuwd. Afbeelding 1 Verdeling vervoermiddelen op basis van enquête en CBS gegevens 100% 80% 60% 40% 20% 0% TU Delft Haaglanden Zuid-Holland Nederland auto/motor trein bus/tram/metro (brom)fiets lopen anders Haaglanden. Tenslotte is de TU Delft vergeleken met de overige deelnemers aan de Haaglandenenquête. De TU Delft toont een verdeling tussen mannen en vrouwen die vergelijkbaar is met die van de overige bedrijven en instellingen. Verder is er een groter aandeel jongere en hoger opgeleide medewerkers. Toch wel opmerkelijk is dat de verschillen niet al te groot zijn. Ook qua autobezit zijn de verschillen beperkt: kennelijk is een auto een noodzakelijke behoefte die weinig varieert. Alleen het aandeel bezitters van twee of meer auto s is elders anderhalf keer hoger; mogelijk wordt dit veroorzaakt doordat veel bedrijven leaseauto s beschikbaar stellen (zie Bereik, Mobiliteitsmaatregelen in de regio Haaglanden, februari 2009). 5 Mobiliteit aan de Universiteit

6 Tabel 1 Representativiteit in procenten mobiliteitsenquête referentiegegevens TU Delft Haaglanden TUD (P&O) Zuid Holland NL geslacht man vrouw <24 jaar 4.4 2, jaar jaar jaar jaar jaar of ouder opleidingsniveau basisonderwijs VMBO, MAVO, MULO MBO, HAVO, VWO HBO, universiteit anders alleenstaand samen, geen kinderen samen, met kinderen alleenstaande ouder anders autobezit huishoudenssamenstelling woonwerkafstand 0 tot 5 km tot 10 km tot 15 km tot 20 km tot 25 km tot 30 km tot 35 km tot 40 km tot 50 km tot 60 km tot 70 km tot 75 km reistijd (eigen opgave) 75+ km tot 15 minuten minuten minuten minuten meer dan 60 minunten gemiddelde vervoermiddel auto, alleen reizend auto, samenreizend trein bus/tram/metro fiets lopend motor bromfiets/scooter anders totaal (n) Mobiliteit aan de Universiteit

7 3. Beschrijving verplaatsingsgedrag In dit hoofdstuk worden de woon-werkverplaatsingen van de medewerkers van de TU Delft beschreven op basis van de 1172 respondenten in het Haaglandenbestand. Op basis van de woonpostcode van de respondenten en de ANWB-routeplanner zijn reisafstanden en tijden met auto, openbaar vervoer en fiets toegevoegd; tevens is de mate van stedelijkheid toegevoegd vanuit CBS-gegevens. Paragraaf 3.1 en 3.2 beschrijven de herkomst, reisafstand en reistijden. Paragraaf 3.3 gaat in op het belangrijkste aspect voor de analyse, namelijk de samenhang tussen de gekozen vervoermiddelen en kenmerken van de respondenten. De laatste twee paragrafen beschrijven de redenen die de respondenten zelf opgeven voor hun keuze en de deelname aan mobiliteitsregelingen van de werkgever. 3.1 Herkomst De respondenten is gevraagd de postcode van hun woonadres op te geven. Op basis hiervan was het mogelijk de woonplaats te herleiden. Tabel 2 toont de 25 woonplaatsen waarvandaan de meeste respondenten afkomstig zijn: eenderde woont in Delft, daarna volgen de nabije grote steden Den Haag en Rotterdam en de omliggende plaatsen. Alleen Amsterdam springt er uit als woonplaats op grotere afstand. Tabel 2 Aandeel respondenten naar herkomst woonplaats aandeel (%) Delft 32,5 's Gravenhage 10,8 Rotterdam 7,1 Zoetermeer 3,6 Leiden 3,2 Pijnacker 3,0 Delfgauw 2,6 Rijswijk 2,5 Amsterdam 2,2 Den Hoorn 1,5 Nootdorp 1,5 Berkel en Rodenrijs 1,4 Voorburg 1,4 Utrecht 1,1 Alphen a/d Rijn 0,9 Haarlem 0,9 Schiedam 0,9 Vlaardingen 0,9 Breda 0,8 Voorschoten 0,8 Maassluis 0,7 Barendrecht 0,6 Capelle aan den IJssel 0,6 Leidschendam 0,6 Spijkenisse 0,6 7 Mobiliteit aan de Universiteit

8 3.2 Reistijd en reisafstand In tabel 3 is weergegeven hoe lang de respondenten reizen naar hun werk, volgens eigen opgave. Nagenoeg een derde heeft voldoende aan een kwartier van deur tot deur. Eén op de acht medewerkers heeft minimaal een uur nodig. Aan de medewerkers die met de auto komen (circa eenderde) is bovendien gevraagd hoe groot de afgelegde afstand is. Vanzelfsprekend is de korte afstand hier sterk ondervertegenwoordigd; de meeste reizen tussen de 10 en 50 kilometer. Tabel 3 Reistijd (eigen opgave) reistijdklassen aandeel (%) <15 min 31, min 28, min 15, min 11,0 60+ min 12,8 missing 0,1 Tabel 4 Woon werkafstand per respondent (alleen autoforenzen; eigen opgave) afstandsklassen aandeel <5 km 3, km 4, km 12, km 10, km 3, km,6 missing 65,6 Afbeelding 1 Snelweg A4 bij Delft 8 Mobiliteit aan de Universiteit

9 Accurater en bovendien beschikbaar voor alle respondenten, is de berekende woon-werkafstand (tabel 5). De gemiddelde afstand tussen woning en werk is 20 kilometer, dus kennelijk overschatten respondenten hun reisafstand (het is niet aannemelijk dat de routeplanner onderschat: omdat de opgenomen wegennetten nooit compleet zijn ligt eveneens overschatting voor de hand, zeker voor fietsers). In ieder geval is de gemiddelde afstand groter dan het landelijk gemiddelde van 17 kilometer, hetgeen verklaard kan worden door de hogere inkomens en opleiding aan de TU Delft. Ruim een derde van de respondenten woont binnen 5 kilometer van het werk, een afstand die gemakkelijk befietsbaar is. Ook in de afstand tussen 5 en 10 kilometer zit potentie voor de fiets. Ruim 60 procent woont binnen twintig kilometer, terwijl slechts 2 procent op meer dan honderd woont. Tabel 6 geeft voor de verschillende vervoermiddelen de reistijd weer in klassen. Circa eenderde van de medewerkers kan met de fiets binnen een kwartier de werkplek bereiken, terwijl zo n 45 procent dat binnen maximaal een half uur kan. Tenminste 90 procent kan met de auto, inclusief filevertraging, de reis maken binnen drie kwartier. Met het openbaar vervoer is een kleine 60 procent binnen drie kwartier op de werkplek. Tabel 5 Afstand per auto afstandsklassen % <5 km km km km km km 2.0 Totaal 98.5 Missing 1.5 Tabel 6 Reistijd per vervoermiddel (berekend) in percentage reistijdklassen auto auto in de spits fiets openbaar vervoer <15 min min min min min Missing De concurrentiekracht van de verschillende vervoermiddelen kan ook duidelijk gemaakt worden met behulp van de reistijdverhouding tussen fiets en auto en tussen het openbaar vervoer en de auto (tabel 7). Deze verhoudingen worden ook wel aangeduid als VF-factor, namelijk verplaatsingstijdsfactor. De assumptie achter deze factoren is dat de kans dat een vervoermiddel gekozen wordt toeneemt, naarmate de verhouding met de alternatieven beter is. Ruim 12 procent van de medewerkers is sneller met de fiets dan met de auto in de spits. De reistijd met het openbaar vervoer is bijna altijd langer dan met de auto. Slechts 2 procent is met het openbaar vervoer sneller en 40 procent zou er met het openbaar vervoer tenminste twee keer zo lang over doen als met de auto. Ook is 45 procent sneller met de fiets dan met het openbaar vervoer; dat is vanzelfsprekend voor zover het over korte afstanden gaat, maar het geldt ook voor langere afstanden. 9 Mobiliteit aan de Universiteit

10 Tabel 7 Verhouding reistijd tussen vervoermiddelen (%) reistijdverhouding auto/auto (in spits) fiets/ auto fiets/ auto (spits) ov/auto ov/auto (spits) ov/fiets < Missing Vervoermiddelkeuze De vervoermiddelkeuze van de medewerkers van de TU Delft valt vooral op door het grote aandeel van de fiets, terwijl bovendien twee procent van de medewerkers te voet komt. Een derde komt met de auto, voornamelijk zelf als bestuurder. Afbeelding 2 Vervoermiddelkeuze Lopend 2% Anders 2% Auto (alleen reizend) 32% Fiets 44% Carpool 2% Bromfiets/scooter 1% Trein 14% Bus/tram/metro 3% Motor 1% Tabel 8 Vervoermiddelkeuze naar geslacht auto ov fiets/lopen overig man 32% 19% 45% 5% vrouw 37% 13% 47% 3% Waarom komen de medewerkers met de auto, de fiets of het openbaar vervoer? In ieder geval blijkt er weinig verschil tussen mannen en vrouwen te zijn (tabel 8). Tabel 9 laat zien dat het fietsen lichtjes afneemt met de toename naar leeftijd; de afname bij 65 is niet zo betrouwbaar, vanwege de kleine aantallen. Autogebruik neemt toe met de leeftijd, hoewel er bij de groep een kleine afname te zien is. Evenzo neemt openbaarvervoergebruik eerst even toe en dan stelselmatig af. 10 Mobiliteit aan de Universiteit

11 Tabel 9 Vervoermiddelkeuze naar leeftijdsklasse auto ov fiets/lopen overig jaar 23% 15% 54% 8% jaar 26% 23% 50% 2% jaar 38% 14% 44% 5% jaar 41% 14% 42% 2% jaar 35% 13% 45% 7% 65 jaar of ouder 64% 27% 9% 0% Autobezit is wel degelijk van invloed (tabel 10). In huishoudens waar tenminste twee auto s beschikbaar zijn, gaat driekwart van de medewerkers met de auto, immers die tweede auto is er niet voor niets. Toch gaat nog een kwart, ondanks het feit dat er voor ieder een auto voor de deur staat, nog een kwart met een ander vervoermiddel, meestal de fiets; kennelijk is dat toch aantrekkelijker (of de tweede auto is van een ander gezinslid). Huishoudens met één auto kiezen veel minder vaak voor de auto, wellicht mede omdat een partner deze gebruikt. Opmerkelijk is het hoge autogebruik bij niet-autobezitters; deels is de enquête foutief ingevuld want het zijn niet allemaal carpoolers. Tabel 9 Vervoermiddelkeuze naar opleidingsniveau auto ov fiets/lopen overig laag 33% 4% 59% 4% middel 48% 3% 41% 8% hoog 31% 20% 46% 3% anders 22% 24% 44% 10% Qua opleidingsniveau (tabel 9) blijken de lager opgeleiden het meest te fietsen. Waarschijnlijk wonen zij gemiddeld dichtbij. Hoog opgeleiden (verreweg de meerderheid) maken meer gebruik van het openbaar vervoer dan de lager- en middelbaar opgeleiden. Deze groep reist gemiddeld over grote afstanden, waarvoor de trein een goed alternatief is. Tabel 10 Vervoermiddelkeuze naar autobezit in het huishouden auto ov fiets/lopen overig geen 25% 21% 49% 5% één 30% 15% 51% 4% meer 73% 6% 20% 1% Afbeelding 3 Vervoermiddelenkeuze Zuid Holland en overige provincies fiets/lopen ov auto Zuid-Holland Overige 11 Mobiliteit aan de Universiteit

12 Tabel 11 en afbeelding 3 geven de verdeling weer naar vervoermiddel per provincie. Verreweg de meeste medewerkers komen uit Zuid-Holland, gevolgd door de omringende provincies. Opvallend is dat het autogebruik vanuit Noord-Brabant en Noord-Holland iets lager is dan vanuit Utrecht. Dit is het gevolg van de gunstiger treinverbinding (en reistijdverhouding tussen auto en openbaar vervoer) vanuit het noord en zuid ten opzichte van het oosten, waarvoor altijd moet worden overgestapt in Den Haag of Rotterdam. Enigszins toevallig wijkt het autogebruik van Zuid-Holland relatief weinig af van Noord-Brabant en Noord-Holland, echter de alternatieven zijn geheel anders verdeelt met een flink aandeel lopen en fietsen uit de omgeving van de universiteit. De aantallen van de overige provincies zijn vrij beperkt; de auto heeft hier de overhand. Tabel 11 Vervoermiddelenkeuze Zuid Holland en overige provincies provincie auto openbaar vervoer fiets/lopen Zuid Holland 35% 11% 54% Noord Holland 31% 69% 0% Utrecht 44% 56% 0% Noord Brabant 33% 67% 0% Overige 54% 46% 0% Afbeelding 4 Tramlijn 19 zal het Mekelpark gaan aandoen bron: busfoto.nl 12 Mobiliteit aan de Universiteit

13 Wetenschappers en beleidsmakers veronderstellen dat de woonlocatie van invloed is op verplaatsingsgedrag, waaronder de wijze waarop werknemers zich naar het werk verplaatsen. Hoe hoger de stedelijke dichtheid, hoe groter de kans op goed openbaar vervoer en hoe kleiner dus de kans dat van de auto gebruik gemaakt wordt (Maat, 2009; Van Wee, 200x). Tabel 12 en afbeelding 5 tonen dat nagenoeg tweederde van de respondenten afkomstig is uit het meest verstedelijkte gebied, zoals gedefinieerd door het CBS. Het is niet verwonderlijk dat zoveel medewerkers hiervandaan komen, want de meeste nabije stedelijke gebieden, zoals het grootste deel van Delft, Rotterdam en Den Haag zijn als zodanig ingedeeld. Compactheid van de woonomgeving heeft enig effect op het verplaatsingsgedrag. Het meest verstedelijkte gebied genereert het minste autoverkeer en het meeste fietsgebruik. De overige verstedelijkingstypen laten nauwelijks een duidelijk patroon zien. Oorzaak van dit toch wel afwijkende patroon is het feit dat er in de nabijheid van Delft betrekkelijk weinig variatie in stedelijkheid is, terwijl op grotere afstand medewerkers uit allerlei stedelijkheidsklassen komen. Afbeelding 5 Vervoermiddelenkeuze naar mate van stedelijkheid 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% zeer sterk stedelijk sterk stedelijk matig stedelijk weinig stedelijk niet stedelijk auto ov fiets/lopen overig Tabel 12 Verdeling vervoersmodi naar mate van stedelijkheid woonlocatie type stedelijkheid auto ov fiets/lopen overig zeer sterk stedelijk 25,8% 17,3% 53,1% 3,8% sterk stedelijk 55,9% 26,5% 13,2% 4,4% matig stedelijk 38,2% 18,0% 42,7% 1,1% weinig stedelijk 43,9% 5,1% 44,9% 6,1% niet stedelijk 54,5% 13,3% 28,0% 4,2% 13 Mobiliteit aan de Universiteit

14 Afbeelding 6 geeft de herkomst van de respondenten in de Randstad weer. De respondenten zijn geklassificeerd naar vervoermiddelkeuze. Voor de hand liggend, is dat afstand het belangrijkste criterium is voor fietsgebruik, vandaar de concentratie in Delft; opvallend zijn de fietsers over grotere afstanden. Het openbaarvervoergebruik clustert zich langs de spoorlijnen, primair in de steden met een intercitystation, te weten Rotterdam, Dordrecht, Den Haag, Leiden, Haarlem, Amsterdam en Utrecht. In de tussenliggende plaatsen, inclusief Zoetermeer, wordt eerder voor de auto gekozen. Afbeelding 6 Respondenten naar vervoermiddelkeuze 14 Mobiliteit aan de Universiteit

15 Tabel 13 laat zien dat 87 procent van de werknemers die binnen vijf kilometer woont, lopend of op de fiets naar het werk komt. Ook bij grotere afstanden blijken nog heel veel mensen gebruik te maken van de fiets, een stoer volkje dus, die TU-werknemers (het betreft overigens wel autoafstanden, dus in werkelijkheid zullen de afstanden wat korter zijn). Op de korte afstand komen enkele tientallen medewerkers (1 procent) met het openbaar vervoer. Het valt te verwachten dat de komst van de tram dit aandeel behoorlijk zal doen groeien, vooral ten koste van de fiets, want slechts 10 procent gebruikt de auto om deze korte afstand te overbruggen. Verder blijkt dat het openbaar vervoer vooral aantrekkelijk is voor de grotere afstanden: boven de 50 kilometer komt het merendeel met de trein. De auto is vooral favoriet op de middelgrote afstand tussen 10 en 50 kilometer. Tabel 13 Vervoermiddelkeuze TU Delft (in autoafstanden) reisafstand auto ov fiets/lopen overig <5 km 10,5% 1,0% 87,0% 1,5% 5 10 km 28,1% 4,6% 60,1% 7,2% km 50,2% 16,1% 27,1% 6,7% km 60,1% 27,8% 8,6% 3,5% km 39,3% 57,3% 0,9% 2,6% 100+ km 31,8% 63,6% 0,0% 4,5% Factoren zoals afstand en reistijdverhouding resulteren in een vervoermiddelkeuze door de woon-werkreiziger en een bijbehorende reistijd (tabel 14). Zoals verwacht zijn het de fietsers met die domineren bij de zeer korte reistijden. Toch fietst ongeveer 1 op de 5 mensen langer dan drie kwartier. Het zijn evenwel de reizigers in het openbaar vervoer die zich de langste reistijd getroosten, deels omdat ze van ver komen, deels omdat het openbaar vervoer nu eenmaal wat meer tijd vergt. Tabel 14 Vervoermiddelkeuze TU Delft (in opgegeven tijd) auto ov fiets/lopen overig <15 min 14% 0% 83% 3% min 46% 2% 45% 7% min 52% 17% 29% 3% min 40% 40% 17% 4% 60+ min 28% 68% 3% 1% Lang niet iedereen reist dagelijks met hetzelfde vervoermiddel. Het weer en afspraken buiten de deur doen de vervoermiddelenkeuze variëren. Ook dit is nagevraagd, hoewel de antwoorden niet altijd even consistent zijn met andere vragen in de enquête. Tabel 15 laat zien dat slechts een kwart van de medewerkers zegt altijd met de auto te reizen. Andersom blijkt eenderde van de respondenten nooit met de auto te reizen, de overigen pakken m zo nu en dan tot vaak. Meerijden is niet populair voor iedere dag, maar gebeurt wel op onregelmatiger basis. Ongeveer 1 op de 6 respondenten maakt deels gebruik van het openbaar vervoer. Dertig procent van de fietsers doet dit op parttime basis. En slechts 30 procent fietst nooit. 15 Mobiliteit aan de Universiteit

16 Tabel 15 Vervoermiddelkeuze TU Delft auto, bestuurder auto, bijrijder motor trein bus, tram, metro fiets bromfiets, scooter altijd 24.1% 0.3% 0.5% 11.3% 3.8% 38.9% 0.4% vaak 12.6% 1.5% 0.5% 4.9% 3.0% 15.7% 0.7% soms 9.9% 3.5% 1.0% 4.4% 5.5% 8.7% 0.6% zelden 17.0% 8.2% 1.0% 7.3% 11.1% 6.1% 0.5% nooit 36.3% 86.4% 96.8% 72.0% 76.6% 30.5% 97.7% 3.4 Redenen voor keuze vervoermiddel De doelstelling van het mobiliteitsmanagement is om mensen uit de auto te krijgen. Daartoe is mensen gevraagd waarom ze niet met een alternatief, te weten het openbaar vervoer of de fiets reizen. Tabel 16 geeft de redenen weer die de respondenten aangegeven hebben waarom zij niet met het openbaar vervoer reizen. Voor het openbaar vervoer is een belangrijk argument dat al gelopen of gefietst wordt. Dit moet natuurlijk vooral zo blijven, openbaar vervoer mag geen concurrent van de fiets worden. Het meest genoemde argument is evenwel dat de reistijd te lang is ten opzichte van de alternatieven. Andere belangrijke argumenten zijn overstappen en slechte aansluitingen. Autorijders die deze argumenten hanteren, hebben kennelijk geen vlotte openbaarvervoersverbinding en zullen niet snel geneigd zijn over te stappen, zelfs niet als er een tram komt, want dat is slechts een extra schakel. Een kleine 20 procent geeft aan het openbaar vervoer te duur te vinden. Tenslotte spelen redenen van comfort en mobiel werk een rol. Opvallend is dat enkelen aangeven een leaseauto te hebben, hetgeen bij de TU niet mogelijk is. Voor de fiets (tabel 17) is het belangrijkste argument (vergelijkbaar met het tijdsduurargument bij het openbaar vervoer) de te grote afstand. Dit is een reden om in het geheel niet te fietsen. Het tweede argument, het weer, lijkt een reden om op bepaalde dagen niet te fietsen, hoewel ook respondenten die in het geheel niet fietsen dit als reden opgeven. Aanvullend nog argumenten die ook bij het openbaar vervoer een rol speelden. Tabel 16 Redenen geen gebruik openbaar vervoer redenen geen gebruik OV % reis duurt te lang met OV 56.2 ik ga met de 48.9 met OV moet ik overstappen 31.9 de aansluitingen in het OV zijn niet goed 28.0 OV te duur 18.9 kans op vertragingen/onzekerheid 20.5 overige 14.8 geen zitplaats in het OV, of te vol 13.5 OV niet comfortabel 17.1 ik moet op wisselende bestemmingen 7.4 ik heb de auto nodig tijdens mijn werk 5.5 ik heb een leaseauto/auto van de zaak 0.6 mijn werkadres is niet bereikbaar met OV Mobiliteit aan de Universiteit

17 Tabel 17 Redenen geen gebruik fiets redenen geen gebruik fiets % afstand te groot 69.9 weersomstandigheden 29.9 overige 14.3 werk op loopafstand 4.9 lichamelijke beperkingen 6.6 auto nodig voor werk en andere doelen 9.2 fiets niet comfortabel 10.0 ik heb een leaseauto/auto van de zaak 0.8 Afbeelding 7 Fietsen bij de bibliotheek 3.5 Regelingen De TU Delft biedt een aantal regelingen aan die invloed kunnen hebben op de vervoermiddelkeuze van haar werknemers. Tabel 20 (bijlage 2) beschrijft in hoeverre de respondenten op de hoogte zijn van mogelijke regelingen van de TU Delft en of ze deze gebruiken. Opvallend zijn de grote verschillen tussen de respondenten, terwijl de meeste regelingen gelijk zijn voor alle werknemers en gelden voor alle vaste en tijdelijke werknemers. Zo geeft slechts 30 procent van de respondenten aan dat er een reiskostenvergoeding voor het woon-werkverkeer bestaat die ongebonden is aan een vervoerwijze. Deze regelingen bestaan voor alle tijdelijke en vaste werknemers. Tevens zijn er sterk wisselende inschattingen van of mensen een fiets van de zaak hebben en of ze gratis kunnen parkeren. De respondenten van de TU Delft gebruiken veel van de aangeboden regelingen. Van de regelingen waarvan de werknemers op de hoogte zijn, wordt met name gebruik gemaakt van flexibele werktijden, het mobiliteitsbudget, de mogelijkheid tot thuiswerken en gratis parkeren. 17 Mobiliteit aan de Universiteit

18 De minst gebruikte regelingen zijn: de carpoolregeling, bedrijfsvervoer met busje, sociale dienstauto s en de mobiliteitskaart. Het blijft opmerkelijk dat mensen soms faciliteiten aankruisen die de TU niet aanbiedt. Respondenten die aangegeven dat er een specifieke reiskostenregeling voor de fiets is, reizen vaker met de fiets naar hun werk (bijlage: tabel 19). Een negatief effect op het fietsgebruik is aanwezig door de regelingen: leaseauto, bedrijfvervoer met busje en speciale dienstauto s. Als er speciale dienst of poolauto s aanwezig zijn reizen de respondenten echter eerder met het openbaar vervoer. De respondenten die aangegeven dat er een reiskostenvergoeding is voor het woon-werkverkeer alleen ten behoeve van de auto reizen minder vaak met het openbaar vervoer. Respondenten die aangeven gebruikt te kunnen maken van een leaseautoregeling of multimobiliteitskaart reizen vaker met de auto naar het werk. Is er een mogelijkheid tot een poolfiets dan resulteert dit in minder autogebruik. Afbeelding 8 Parkeren bij de bibliotheek Het gebruik van de regelingen is sterk verbonden aan het gekozen vervoermiddel (bijlage: tabel 20). Alleen de regelingen mobiliteitsbudget, reiskostenvergoeding ongebonden aan vervoerswijze, poolfiets, flexibele werktijden en de mogelijkheid tot thuiswerken lijken geen (grote) gevolgen te hebben voor de vervoermiddelkeuze voor het woon-werkverkeer. Daarnaast maken fietsers meer gebruik van de fietsregelingen (reiskostenvergoeding, fiets van de zaak, fietsvoorzieningen op de werklocatie), automobilisten van autovoorzieningen en openbaarvervoerreizigers van openbaarbaar vervoerregelingen. De respondenten lijken niet goed op de hoogte welke regelingen de TU Delft aan haar werknemers aanbiedt. Regelingen die kunnen bijdragen om het gebruik van de fiets of het openbaar vervoer te stimuleren zouden daarom beter belicht kunnen worden. Het is onduidelijk, hoewel aannemelijk, of er verband bestaat tussen de bekendheid van de regelingen en het gebruik ervan. 18 Mobiliteit aan de Universiteit

19 Fietsers zouden de reiskostenvergoeding onafhankelijk aan de vervoerwijze kunnen opvatten als afhankelijk aan hun vervoerwijze. Ook is het aannemelijk dat openbaar vervoerreizigers op de hoogte zijn van regelingen met betrekking tot de actuele reistijd van het openbaar vervoer, terwijl respondenten die op een andere manier naar hun werk reizen dit mogelijk niet weten. 4. Multivariate analyse vervoermiddelkeuze In dit rapport proberen we de vraag te beantwoorden waarom de medewerkers van de TU Delft voor een bepaalde vervoerswijze voor het woon-werkverkeer kiezen. In de vorige paragraaf zijn de samenhangen met een aantal factoren beschreven, waaronder de reisafstand, de reistijd en de reistijdverhouding. De verschillende verklarende factoren hangen evenwel ook onderling samen. Bijvoorbeeld, jongere medewerkers wonen vaker dichterbij en fietsen vaker. Is het nu zo dat ze alleen maar vaker fietsen omdat ze dichtbij wonen of is de leeftijd op nog meer manieren van invloed, door kenmerken waar we geen informatie over hebben, zoals fitheid of inkomen? Bovendien zouden we willen weten hoe sterk die invloeden zijn. Met behulp van een multivariate analyse worden meerdere variabelen en de mate van samenhang tussen de verschillende variabelen onderzocht. Door het schatten van een zogeheten multinomiaal logit model kunnen de verschillende invloedsfactoren op de keuze voor de verschillende vervoerwijzen gemeten worden. Het lezen van een dergelijk model vergt enige vaardigheid. In het onderstaande model (tabel 18) is de keuze voor het openbaar vervoer en de fiets afgezet tegen de keuze voor de auto. Dus: waarom kiezen mensen het openbaar vervoer in plaats van de auto en waarom kiezen mensen de fiets in plaats van de auto? De cijfers in de openbaar-vervoerskolom geven weer hoe geslacht, leeftijd en nog enkele factoren van invloed zijn op de keuze voor het openbaar vervoer. Evenzo geeft de fietskolom de invloeden op de fiets weer. De sterretjes geven weer of de invloeden (we spreken ook wel van effecten) significant zijn, dat wil zeggen of we er van uit mogen gaan dat de effecten niet op toeval berusten. Als een effect niet significant is, hebben we onvoldoende zekerheid dat het om een werkelijk effect gaat; we mogen dan geen conclusies trekken op basis van het effect. Verder is het zo dat meer sterretjes een sterkere mate van significantie weergeven. Verder mogen we veronderstellen dat alle significante effecten in samenhang van invloed zijn. Tenslotte staat onderin de tabel een getal de pseudo R² dat aangeeft in welke mate dit model de keuzes van de respondenten verklaart. In dit model wordt de keuze tussen één van de drie vervoermiddelen ruwweg voor 63 procent verklaard. Heel precies kan dat niet aangegeven worden, maar de R² van Cragg en Uhler is een redelijk geaccepteerde benadering. In dit model hebben we de keuze kunnen verklaren met geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, woon-werkafstand en de reistijdverhoudingen tussen respectievelijk de fiets en het openbaar vervoer met de auto. Gekozen is voor de reistijd per auto in de spits, dus inclusief eventuele vertragingen. Wat zeggen de verschillende effecten in het model? Allereerst is het effect van het geslacht weergegeven, namelijk het effect als de respondent een vrouw is in plaats van een man. Voor het openbaar vervoer is dit effect niet significant, dus nemen we aan dat er geen verschil in keuzes is tussen mannen en vrouwen. Voor de keuze voor de fiets (of lopen) is er juist een zeer 19 Mobiliteit aan de Universiteit

20 duidelijk significant effect dat zegt dat de kans dat een vrouwelijke werknemer kiest voor de fiets 59 procent is van de kans dat een mannelijke werknemer de fiets kiest. Nog anders gesteld, mannen kiezen bijna twee keer zo vaak de fiets als vrouwen. Nog anders gesteld, vrouwen kiezen veel vaker voor de auto dan voor de fiets. Als we terugkijken naar tabel 8 vervoermiddelkeuze naar geslacht, dan zien we dat er nauwelijks verschil is tussen mannen en vrouwen. Kennelijk zijn er andere factoren in het spel waardoor mannen en vrouwen ogenschijnlijk gelijk uitkomen. Het zou bijvoorbeeld kunnen zijn dat vrouwen vaker dichtbij wonen en werknemers die dichtbij wonen, kiezen vaker voor de fiets. Uit landelijke cijfers weten we bijvoorbeeld dat tweeverdienersgezinnen vaak dichterbij het werk van de vrouwelijke partner dan van de mannelijke partner wonen. Bovendien zijn er vrij veel vrouwen in lagere functies werkzaam bij de TU (bijvoorbeeld als secretaresse) en ook lager opgeleiden wonen vaker dichterbij. Een aantal leeftijdsklassen blijken negatief van invloed op de keuze voor het openbaar vervoer. Werknemers tussen de 35 en 64 blijken drie keer zo weinig met het openbaar vervoer te gaan dan werknemers van de jongste leeftijdsklasse (dat is in dit model de referentiecategorie, waartegen we de cijfers over leeftijd afzetten). Leeftijd heeft op fietsen nauwelijks invloed: we kunnen niet aantonen dat er verschil is in leeftijdsklassen, op één uitzondering na: 65-plussers fietsen minder. Dit laatste effect heeft echter betrekking op slechts een kleine groep, met wellicht heel andere, onbekende kenmerken die een rol spelen. Tabel 18 Multinomiaal Logitmodel voor vervoerwijzekeuze Openbaar vervoer Fiets & lopen Geslacht (man = ref) Vrouw 0,892 0,590 *** Leeftijd (18 24 = ref) ,682 1, ,359 * 0, ,305 ** 1, ,307 ** 1, ,078 0,024 *** Opleidingsniveau (hoog = ref) Laag 0,346 0,351 ** Middelbaar 0,193 *** 0,324 *** Anders 1,843 0,593 Woon werkafstand 0,927 0,316 *** VI factor reistijd fiets/auto 2,117 *** 0,457 *** VI factor reistijd OV/auto 0,387 *** 0,837 Significantie: ***p<0.01; **p<0.05; * p<0.1 N = 1061; pseudo R² (Cragg & Uhler) = 63 % Het opleidingsniveau speelt eveneens een duidelijke rol. Ten opzichte van de hoogopgeleide referentiecategorie (tevens verreweg de grootste groep) blijken de lager en middelbaar opgeleiden opmerkelijk minder vaak voor openbaar vervoer en fiets te kiezen. Dus vaker voor de auto. Een wat opmerkelijk effect, dat afwijkt van landelijke cijfers. Mogelijk heeft deze niet zo grote groep andere kenmerken die tot de veelvuldige keuze voor de auto leiden. 20 Mobiliteit aan de Universiteit

21 Tenslotte de belangrijkste effecten, die iets anders gelezen moeten worden. Niet verwonderlijk is dat de woon-werkafstand erg van invloed is op fietsgebruik. Voor iedere kilometer dat de woonwerkafstand groter is, neemt de kans met tweederde (31,6%) af dat de fiets gekozen wordt. Of andersom, iedere extra kilometer vergroot de kans op de auto met een factor 3. De VI-factoren geven de verhouding in reistijd tussen de fiets dan wel het openbaar vervoer ten opzichte van de auto weer: een waarde groter dan 1 geeft aan dat de auto sneller is, een waarde lager dan 1 dat het alternatief sneller is. Bij een VI-waarde van 1 zijn beiden even snel, bij een VI-waarde van 2 is de auto twee keer zo snel. De effecten liggen voor de hand: naarmate de VIwaarde voor het openbaar vervoer toeneemt, dus de auto gunstiger wordt, neemt de kans af dat het openbaar vervoer gebruikt wordt. Als de auto twee keer zo snel is, is de kans op het openbaar vervoer ongeveer een derde (38,7%). Evenzo, als de auto twee keer zo snel is dan de fiets, is er meer dan een halvering van de kans (45,7%) dat de fiets gebruikt wordt of makkelijker gezegd, meer dan een verdubbeling van de kans dat de auto genomen wordt. Een wat afgeleid effect is tenslotte dat verbetering van de positie van de auto ten opzichte van de fiets ook tot een grotere kans leidt op openbaarvervoergebruik. De conclusie kan zijn dat naast samenhang met persoonskenmerken de afstand en reistijdverhouding van grote invloed zijn op de keuze van het vervoermiddel naar het werk. 5. Conclusie De Technische Universiteit Delft neemt, tezamen met een aantal ministeries en enkele tientallen bedrijven deel aan het convenant Mobiliteitsmanagement Bereikbaar Haaglanden en heeft zich daarmee verbonden aan de regionale doelstelling om het aantal autokilometers in de spits met 6 procent te verminderen. De TU Delft verwacht onder meer effecten van de doortrekking van de tram naar de campus en de invoering van betaald parkeren. Dit onderzoek analyseert de uitgevoerde nulmeting. Het aandeel van de TU Delft in de nulmeting Mobiliteitsmanagement Haaglanden geeft een redelijk representatief beeld van de TU-populatie naar geslacht en leeftijd. Echter, werknemers die dichtbij de werkplek wonen hebben minder vaak hebben meegedaan aan de enquête dan zij die verder moeten reizen. Dit duidt erop dat de medewerkers hun belang ten aanzien van reizen hebben meegewogen, immers, zij die van verder moeten komen hebben meer te winnen of te verliezen bij mobiliteitsbeleid. De consequentie hiervan zal bijvoorbeeld zijn dat de gemiddelde afstand iets kleiner is en meer medewerkers fietsend naar het werk komen dan blijkt uit de gepresenteerde cijfers. Vergeleken met de CBS-cijfers van Zuid-Holland en Nederland is het opleidingsniveau van de respondenten hoger, hetgeen samenhangt met een langere woon-werkafstand. Het autobezit is ongeveer gelijk aan het landelijk gemiddelde; ondanks het feit dat er geen leaseauto s worden uitgegeven is ook het aandeel tweede auto s ongeveer gelijk aan het landelijk gemiddelde. Zeer opmerkelijk evenwel is dat de TU-medewerkers veel meer fietsen en meer met de trein reizen dan landelijk gebruikelijk is. Als gevolg daarvan genereert de TU Delft een zeer bescheiden autogebruik van circa 32 procent. Bovendien geeft slechts 24 procent van de medewerkers aan dat ze altijd met de auto reizen, doch parttime met een ander vervoermiddel. Anderzijds maken openbaar-vervoerreizigers 21 Mobiliteit aan de Universiteit

22 en fietsers ook wel eens gebruik van de auto, waarvoor het weer en een complexer reispatroon de belangrijkste motieven zijn. De achtergrond voor het vervoermiddelgebruik is in belangrijke mate herleidbaar tot de reistijd en de reistijdverhoudingen tussen de verschillende vervoersmodaliteiten. Hiertoe is voor iedere respondent de reistijd berekend voor de auto (inclusief mogelijke vertraging in de spits), het openbaar vervoer en de fiets. Tenminste een derde van de respondenten woont op gemakkelijk befietsbare afstand van het werk (maximaal 15 minuten). Ongeveer 45 procent kan de werkplek in een goed half uur bereiken. Bovendien geldt voor zo n 12 procent dat de fietsverplaatsing ook nog eens sneller is dan met de auto en voor 45 geldt dat de fiets sneller is dan het openbaar vervoer. De matige treinverbinding vanuit de richting Utrecht, namelijk met een extra overstap in Rotterdam of Den Haag, maakt dat het openbaarvervoergebruik uit die richting wat kleiner is dan vanuit het noorden en zuiden. Medewerkers voor wie de fiets geen alternatief vormt, zijn nauwelijks geneigd met het openbaar vervoer te reizen als ze niet nabij een intercitystation wonen. De motivatie om geen gebruik te maken van de alternatieven voor de auto, zijn een te grote reisafstand (fiets) of een te lange reisduur (openbaar vervoer). Dit komt grotendeels overeen met de berekende situatie. In de enquête is gevraagd naar een groot aantal regelingen. Veel medewerkers maken gebruik van de regelingen die voor hen aantrekkelijk zijn. Verbazingwekkend is evenwel dat medewerkers gebruik zeggen te maken van regelingen en faciliteiten die de TU niet aanbiedt (zoals een lease auto). Wat betekenen deze gegevens voor het Delftse mobiliteitsmanagement? De bijdrage van de universiteit aan het autoverkeer is al erg beperkt. Reductie van weinig is meestal niet gemakkelijk. Tramlijn 19, die binnen afzienbare tijd door het Mekelpark zal rijden, is vooral interessant voor mensen uit de nieuwbouwlocaties aan de oostkant van Den Haag. Zij hebben nu een matige aansluiting op het openbaar vervoer en zijn geneigd met eigen vervoer (zowel auto als fiets) te komen. Er zijn niet zoveel aanwijzingen dat de tram veel meer mensen uit de auto gaat halen. Er is al al een zeer groot aandeel treinreizigers, met name uit de grote steden nabij intercitystations. Zij vinden vooral de reistijdverhouding met de auto aantrekkelijk. Automobilisten zijn in belangrijke mate degenen met een ongunstiger verhouding tussen openbaar vervoer en de trein, doorgaans omdat de woonlocatie niet optimaal ontsloten is voor de trein: daar gaat de tram verder niet veel aan verbeteren. Het is niet ondenkbaar dat de tram ook de concurrent wordt van de fiets. Bewoners van Delft komen nu nauwelijks met de bus, doch in grote getale lopend of met de fiets. De tram kan een aantal van die fietsritten gaan vervangen. Fijn is natuurlijk dat de tram het gemakkelijker maakt om de universiteit vanaf het station te bereiken, hoewel ook hier de tram weer het alternatief is van lopen of een oude stationsfiets. Niettemin is er ook nog een groep mensen die goed ontsloten voor het openbaar vervoer woont en toch voordelen ziet in de auto. Voor hen kan de tram een meerwaarde bieden, 22 Mobiliteit aan de Universiteit

23 mogelijk niet in tijd, maar wel in gemak. Een beperkte groep die weliswaar op fietsafstand woont, maar desondanks met de auto komt, zou wellicht ook gebaat zijn bij verbeterd openbaar vervoer. Betaald parkeren is voor hen de pushmaatregel om autogebruik te ontmoedigen. Hoewel het een hele klus is om nog 6 procent autokilometers te reduceren is er ook een lichtpuntje: veel medewerkers die nu met de auto reizen, komen van ver of zelfs heel ver. Indien een aantal van die langeafstandsreizigers overgehaald kan worden om voortaan de trein te nemen, dan is de 6 procent snel bereikt! Aanbevelingen voor vervolgonderzoek. De enquête zit goed in elkaar. Dat geldt ook voor de routing. Toch kunnen medewerkers soms kiezen voor antwoorden die ze logisch gezien eerder hebben uitgesloten. De werklocatie is onduidelijk. Mensen is gevraagd de locatie waar ze het meest werken en soms is dat niet op de TU. Ook is daardoor niet precies duidelijk op welke locatie de reisgegevens betrekking hebben. Dit dient zeer precies gevraagd te worden. Bovendien dient de postcode ook in 6 posities gevraagd te worden. Het Haaglanden enquêtebestand is een rijke gegevensbron. In dit rapportje is slechts een snelle scan gemaakt van de data, maar dieper spitten is zeker mogelijk. Vervolgonderzoek is nuttig naar de potentiële effecten van mobiliteitsmaatregelen binnen de TU Delft. Interessant is om te onderzoeken wat de snelste vervoersmodaliteit is voor medewerkers en wat zij er op voor- of achteruit gaan in termen van reistijd en kosten wanneer ze uit de auto stappen. Wat dragen de tram en betaald parkeren daartoe bij? Mogelijke overige vragen in een vervolgmeting (deels specifiek voor de TU Delft): 1. Een vraag naar de attitude: Met welk vervoermiddel zou u het liefst naar uw werk reizen als factoren zoals afstand en reistijd er niet toe deden? 2. Waarom woont u op uw huidige plek? Bent u tevreden met uw huidige woonlocatie? Heeft u verhuiswensen/plannen dichter naar de TU Delft? 3. Is de aanleg van de tram voor u een verbetering? In welk opzicht? Overweegt u (vaker) van het openbaar vervoer gebruik te gaan maken? 4. In welke mate zal betaald parkeren uw reisgedrag gaan beïnvloeden? Zie verder de suggestie in bijlage Mobiliteit aan de Universiteit

24 Bijlage 1 Kwaliteit van data Bestand. Het bestand en de vragenlijst komen niet één-op-één overeen met elkaar. Ook is de herhaalde vraagstelling per dag lastig analyseerbaar. Verder zijn er enkele inconsistenties tussen vragen. Routing. In de enquête is veel gewerkt met routing. Dit heeft als voordeel dat de respondent weinig vragen gesteld krijgt die geen betrekking hebben op zijn/haar situatie. Het nadeel van deze methode is dat in de analyse fase veel variabelen antwoorden missen. Tevens dient her veel te worden gecodeerd voordat overgegaan kan worden tot analyse van de data. De routing is over het algemeen goed uitgevoerd. De vraag om welke redenen kunt u voor uw woon-werkverkeer niet reizen met het openbaar vervoer (laatste gedeelte van de vraag niet geheel zeker), zou allen beantwoord moeten worden als er nooit met de bus of trein gereisd wordt. De vraag was juist beantwoord als er wel met de bus of trein gereisd is. De vraag om welke redenen kunt u voor uw woon-werkverkeer niet reizen met de fiets (laatste gedeelte van de vraag niet geheel zeker), zou allen beantwoord moeten worden als er nooit met de fiets gereisd wordt. De vraag was juist beantwoord als er wel met de fiets gereisd is. Afhankelijk van het antwoord op de vraag Q4 hoeveel uur werkt u gemiddeld op u vaste werkadres is veel routing toegepast. Bij het onjuist beantwoorden van deze vraag (bijvoorbeeld 0), zijn veel vragen niet meer gesteld. Vraagstelling. Een aantal vragen zijn door de respondenten verkeerd opgevat. De gemiddelde reistijd op de heenweg is voor enkele respondenten extreem hoog. De werktijden op één locatie zijn soms onrealistisch hoog. In dit rapport is de aanname gemaakt dat iemand niet meer dan 70 uur werkt. 24 Mobiliteit aan de Universiteit

25 Bijlage 2 Grote tabellen Tabel 19 Kennis van regelingen op werk Aangeboden regelingen Maakt u hiervan gebruik Mogelijk Niet mogelijk Weet niet Ja Nee % % % Aantal % Aantal % Reiskostenvergoeding woonwerkverkeer, ongebonden aan een vervoerwijze Reiskostenvergoeding voor woonwerkverkeer, ten behoeve van auto Reiskostenvergoeding voor woonwerkverkeer, ten behoeve van OV Reiskostenvergoeding voor woonwerkverkeer, ten behoeve van fiets Verstrekking van OVvervoersbewijzen Leaseauto Bedrijfsvervoer met busje Speciale dienstauto's of poolauto's Carpoolregeling Gratis parkeren op parkeerplaats werkgever Mobiliteitsbudget Multimobiliteitskaart Fiets van de zaak Poolfiets Fietsvoorzieningen op de werklocatie (zoals bijvoorbeeld bewaakte fietsenstalling, douche) Verhuiskostenvergoeding Flexibele werktijden Mogelijkheid tot thuis werken Actuele reisinformatie op de werkplek over files Actuele reisinformatie op de werkplek over OV n= Mobiliteit aan de Universiteit

Figuur 1: onderverdeling spitsmijdingen per gebied. Figuur 2 bekendheid Ga 3.0 acties.

Figuur 1: onderverdeling spitsmijdingen per gebied. Figuur 2 bekendheid Ga 3.0 acties. Enquête Bereikbaar Haaglanden Hoe gaan mensen naar het werk? En waarom reizen ze zoals ze reizen? In de regio Haaglanden wordt door overheden en werkgevers samengewerkt om de regio zo optimaal mogelijk

Nadere informatie

Onderzoek Trappers. rapportage. Opdrachtgever. Opdrachtnemer. Nationale Fiets Projecten Postbus 594 8440 AN Heerenveen

Onderzoek Trappers. rapportage. Opdrachtgever. Opdrachtnemer. Nationale Fiets Projecten Postbus 594 8440 AN Heerenveen Onderzoek Trappers rapportage Opdrachtgever Nationale Fiets Projecten Postbus 594 8440 AN Heerenveen Opdrachtnemer DTV Consultants B.V. Ruben van den Hamsvoort en Alex van Ingen POM 8267 Breda, maart 2009

Nadere informatie

Duurzaam mobiliteitsbeleid TU Delft. Convenant Bereikbaar Haaglanden

Duurzaam mobiliteitsbeleid TU Delft. Convenant Bereikbaar Haaglanden Duurzaam mobiliteitsbeleid TU Delft Convenant Bereikbaar Haaglanden HR: Nico van Wijngaarden FMVG: Serena van der Klugt Datum: 8 december 2010 1 1. INLEIDING September 2008 heeft de TU Delft het Convenant

Nadere informatie

LANDELIJKE FACTSHEET. 1. Hoofdpunten en kansen voor beleid. Beter Benutten. Gedragsmeting 2016

LANDELIJKE FACTSHEET. 1. Hoofdpunten en kansen voor beleid. Beter Benutten. Gedragsmeting 2016 LANDELIJKE FACTSHEET Beter Benutten Gedragsmeting 2016 1. Hoofdpunten en kansen voor beleid De tabel op de volgende pagina toont de belangrijkste uitkomsten van de Gedragsmeting 2016, een landelijk mobiliteitsonderzoek

Nadere informatie

RESPONS Er zijn panelleden benaderd. Van hen hebben er de vragenlijst ingevuld. Dit resulteert in een respons van 66%.

RESPONS Er zijn panelleden benaderd. Van hen hebben er de vragenlijst ingevuld. Dit resulteert in een respons van 66%. Samenvatting mobiliteit, 4-meting 2014 Het Delft Internet Panel (DIP) is ingezet om een beeld te krijgen van de door Delftenaren gebruikte vervoersmiddelen voor verplaatsingen binnen de stad en de regio.

Nadere informatie

Quickscan Stichting Katholiek Onderwijs Enschede

Quickscan Stichting Katholiek Onderwijs Enschede Quickscan Stichting Katholiek Onderwijs Enschede Uitkomsten nulmeting 13-2-2013 2 Uitkomsten nulmeting Stichting Katholiek Onderwijs Enschede Vandaag Doel en methode Werkgeversvragenlijst Werknemersvragenlijst

Nadere informatie

15% Slimmer Reizen Enquête. Factsheet: Universiteit Twente. 435 van 2900 uitgenodigde werknemers. Dit is een respons van

15% Slimmer Reizen Enquête. Factsheet: Universiteit Twente. 435 van 2900 uitgenodigde werknemers. Dit is een respons van Slimmer Reizen Enquête Factsheet: Universiteit Twente Tiago Fioreze, Universiteit Twente - 27 October 2016 435 van 2900 uitgenodigde werknemers. Dit is een respons van SLIMMER REIZEN ENQUÊTE UNIVERSITEIT

Nadere informatie

Nieuwsbrief burgerpanel Overschie

Nieuwsbrief burgerpanel Overschie Nieuwsbrief burgerpanel Overschie Resultaten 4 e peiling: verkeer en bereikbaarheid april 2014 Inleiding Deze nieuwsbrief beschrijft de resultaten van de vierde peiling met het burgerpanel Overschie. Het

Nadere informatie

Resultaten enquête Uithoornlijn

Resultaten enquête Uithoornlijn Resultaten enquête Uithoornlijn Juni 2015 Resultaten enquête Uithoornlijn Inleiding De gemeente Uithoorn en de Stadsregio Amsterdam willen graag weten wat inwoners van Uithoorn belangrijk vinden aan het

Nadere informatie

Vervoer in het dagelijks leven

Vervoer in het dagelijks leven Vervoer in het dagelijks leven Doordat de afstanden tot voorzieningen vandaag de dag steeds groter worden neemt het belang van vervoer in het dagelijks leven toe. In april 2014 zijn de leden van het Groninger

Nadere informatie

Bijlagen hoofdstuk 8 Mobiliteit Lucas Harms

Bijlagen hoofdstuk 8 Mobiliteit Lucas Harms Thuis op het platteland. De leefsituatie van platteland en stad vergeleken. Anja Steenbekkers, Carola Simon, Vic Veldheer (red.). Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau, januari 2006 Bijlagen hoofdstuk

Nadere informatie

Bijlage 8. Enquête. Analyse- en Oplossingsrichtingenfase MIRT-onderzoek Bereikbaarheid Rotterdam Den Haag

Bijlage 8. Enquête. Analyse- en Oplossingsrichtingenfase MIRT-onderzoek Bereikbaarheid Rotterdam Den Haag Bijlage 8 Enquête Analyse- en Oplossingsrichtingenfase MIRT-onderzoek Bereikbaarheid Rotterdam Den Haag documenttitel: BIJLAGE 8 ENQUÊTE ANALYSE- EN OPLOSSINGSRICHTINGENFASE MIRT-ONDERZOEK BEREIKBAARHEID

Nadere informatie

Effecten van Mobility Mixx voor de BV Nederland

Effecten van Mobility Mixx voor de BV Nederland Effecten van Mobility Mixx voor de BV Nederland Indicatie van het potentieel van Mobility Mixx wanneer toegepast op het gehele Nederlandse bedrijfsleven Notitie Delft, november 2010 Opgesteld door: A.

Nadere informatie

Simon Arndt, Directie Bedrijfsvoering, afdeling FB/Onderzoek en Statistiek. Mariëlle Bartels//Rien de Vries, directie Stad, stadsontwikkeling

Simon Arndt, Directie Bedrijfsvoering, afdeling FB/Onderzoek en Statistiek. Mariëlle Bartels//Rien de Vries, directie Stad, stadsontwikkeling omnibusenquête 2011 deelrapport flexibel werken OMNIBUSENQUETE 2011 Deelrapport: flexibel werken Februari 2012 Samenstelling rapport: Enquête-organisatie: In opdracht van: Josée Boormans, Directie Bedrijfsvoering,

Nadere informatie

Resultaten fietsenquête

Resultaten fietsenquête Resultaten fietsenquête Geslacht 16% meer mannen dan vrouwen hebben deze enquête beantwoord. 1 Leeftijd Minder jonge mensen hebben de enquête ingevuld. Zij zijn dus ondervertegenwoordigd in de resultaten

Nadere informatie

Beroepsbevolking en Pendel 2013

Beroepsbevolking en Pendel 2013 Dit factsheet is gebaseerd op een onderzoek onder 26. Flevolanders. Eind 213 is het onderzoek afgenomen middels een vragenlijst. De respons was 17%. Met de toepassing van wegingsfactoren is het onderzoek

Nadere informatie

LANDELIJKE FACTSHEET. 1. Context voor reisgedrag. Beter Benutten. Gedragsmeting 2015

LANDELIJKE FACTSHEET. 1. Context voor reisgedrag. Beter Benutten. Gedragsmeting 2015 LANDELIJKE FACTSHEET Beter Benutten Gedragsmeting 2015 1. Context voor reisgedrag Het effect van maatregelen in het kader van Beter Benutten is niet alleen afhankelijk van de drivers die mensen hebben

Nadere informatie

Nederland. Het mobiliteitsgedrag van Nederlanders in kaart met het TNS NIPO Mobiliteitspanel onderweg

Nederland. Het mobiliteitsgedrag van Nederlanders in kaart met het TNS NIPO Mobiliteitspanel onderweg Nederland Het mobiliteitsgedrag van Nederlanders in kaart met het TNS NIPO Mobiliteitspanel onderweg TNSNipoNederlandOnderwegDEF.indd1 1 02-10-2009 10:34:14 02 TNSNipoNederlandOnderwegDEF.indd2 2 02-10-2009

Nadere informatie

Onderzoek onder medewerkers Eekte Hazewinkel Jufferbeek

Onderzoek onder medewerkers Eekte Hazewinkel Jufferbeek Onderzoek onder medewerkers Eekte Hazewinkel Jufferbeek Onderzoek naar de vervoerwijze van medewerkers die werkzaam zijn op deze bedrijventerreinen in Oldenzaal September 2017 Hazewinkel Jufferbeek 1 Samenvatting

Nadere informatie

Het digitale stadspanel over bereikbaarheid

Het digitale stadspanel over bereikbaarheid Het digitale stadspanel over bereikbaarheid Enkele resultaten uit de digitale enquête onder het Nijmeegse stadspanel over het thema bereikbaarheid 1. Inleiding Eind augustus / begin september jl. is het

Nadere informatie

De potentie van positief stimuleren van fietsgebruik: Een studie onder werknemers in Twente. Tom Thomas, Tiago Fioreze, Universiteit Twente

De potentie van positief stimuleren van fietsgebruik: Een studie onder werknemers in Twente. Tom Thomas, Tiago Fioreze, Universiteit Twente De potentie van positief stimuleren van fietsgebruik: Een studie onder werknemers in Twente Tom Thomas, Tiago Fioreze, Universiteit Twente Inleiding Met een toenemende filedruk blijft het terugdringen

Nadere informatie

Verkeer en vervoer. Omnibus 2015

Verkeer en vervoer. Omnibus 2015 Verkeer en vervoer Omnibus Afdeling Onderzoek & Statistiek Januari 2016 2 Inleiding In het najaar van is door de afdeling Onderzoek & Statistiek van de gemeente s-hertogenbosch een omnibusonderzoek gehouden.

Nadere informatie

BEROEPSBEVOLKING EN PENDEL PROVINCIE FLEVOLAND 2000 SAMENVATTING

BEROEPSBEVOLKING EN PENDEL PROVINCIE FLEVOLAND 2000 SAMENVATTING BEROEPSBEVOLKING EN PENDEL PROVINCIE FLEVOLAND 2000 SAMENVATTING Arbeidsmarkt Arbeidsparticipatie Van de 15 tot 65-jarige bevolking in Flevoland behoort 71% tot de beroepsbevolking (tabel 1) tegenover

Nadere informatie

HOE SLIM REIS JIJ? EEN KWANTITATIEF ONDERZOEK NAAR HET NIEUWE WERKEN EN MOBILITEIT IN OPDRACHT VAN DE ANWB

HOE SLIM REIS JIJ? EEN KWANTITATIEF ONDERZOEK NAAR HET NIEUWE WERKEN EN MOBILITEIT IN OPDRACHT VAN DE ANWB HOE SLIM REIS JIJ? EEN KWANTITATIEF ONDERZOEK NAAR HET NIEUWE WERKEN EN MOBILITEIT IN OPDRACHT VAN DE ANWB CONCEPT HANS ONKENHOUT AMSTERDAM, OKTOBER 2011 HOE SLIM REIS JIJ? Een kwantitatief onderzoek naar

Nadere informatie

Uitkomsten t.b.v. de visie

Uitkomsten t.b.v. de visie Achtergrond Ten behoeve van de regionale bereikbaarheidsvisie IJmond is in de periode april-juni 2012 een digitale enquête gehouden onder de inwoners van de IJmond. Via regionale pers en diverse websites

Nadere informatie

Wat zie jij er uitgeslapen uit... Monitoringsrapport 2.0

Wat zie jij er uitgeslapen uit... Monitoringsrapport 2.0 Wat zie jij er uitgeslapen uit... Monitoringsrapport 2. Inhoud 1 Inleiding... 5 2 Werving en achtergronden deelnemers... 6 2.1 Interpretatie van de gegevens...6 2.2 Werving...6 2.3 Doelgroep...7 2.4 Kenmerken

Nadere informatie

Grafiek 12.1a Soorten vervoermiddelen waar Leidenaren over beschikken, in procenten van alle Leidenaren 0% 25% 50% 75% 100%

Grafiek 12.1a Soorten vervoermiddelen waar Leidenaren over beschikken, in procenten van alle Leidenaren 0% 25% 50% 75% 100% 12 VERVOERMIDDELENKEUZE De afdeling Ruimte- en Milieubeleid wil graag weten over welke vervoermiddelen de Leidenaren beschikken en welke zij voor verschillende doeleinden gebruiken. Daarnaast is de gemeente

Nadere informatie

Eerste resultaten van de Monitor-enquête over de mobiliteit van de Belgen

Eerste resultaten van de Monitor-enquête over de mobiliteit van de Belgen Eerste resultaten van de Monitor-enquête over de mobiliteit van de Belgen Inleiding De FOD Mobiliteit en Vervoer en het Vias-instituut hebben een grote enquête georganiseerd om de mobiliteitsgewoonten

Nadere informatie

BURGERPANEL LANSINGERLAND

BURGERPANEL LANSINGERLAND BURGERPANEL LANSINGERLAND Resultaten peiling Uitgangspunten Verkeersbeleid januari 2015 Inleiding Deze nieuwsbrief beschrijft de resultaten van de peiling met het burgerpanel van Lansingerland over de

Nadere informatie

Fietsenquête Delft. Eindrapportage

Fietsenquête Delft. Eindrapportage Eindrapportage in opdracht van Gemeente Delft 24 mei 2006 rapportnummer: 3705r01v01e Hoofdkantoor: Regiokantoor noord: Regiokantoor zuid: Tanthofdreef 15 Badhuiswal 3 Hoff van Hollantlaan 6 Postbus 2873

Nadere informatie

Rapportage JongerenPanel Binding met Leiden

Rapportage JongerenPanel Binding met Leiden Rapportage JongerenPanel Binding met Leiden Tussen half december 2012 en begin januari 2013 is het JongerenPanel gevraagd naar hun binding met Leiden. Het doel van de meting is na te gaan wat de oriëntatie

Nadere informatie

Bijlage. Behoeftepeilingen Haven- en Transportdagen Maasbracht en Nijmegen

Bijlage. Behoeftepeilingen Haven- en Transportdagen Maasbracht en Nijmegen Bijlage Behoeftepeilingen Haven- en Transportdagen Maasbracht en Nijmegen Behorend bij het rapport VMBO-opleiding Rijn- en binnenvaart in Nijmegen ; Onderzoek naar de behoefte aan een VMBO-opleiding Rijn-

Nadere informatie

Mobiliteit in cijfers 2004

Mobiliteit in cijfers 2004 Mobiliteit in cijfers 2004 Resultaten uit het eerste jaar Mobiliteitsonderzoek Nederland Adviesdienst Verkeer en Vervoer Mobiliteit in cijfers 2004 Resultaten uit het eerste jaar Mobiliteitsonderzoek

Nadere informatie

Mobiliteit & flexibiliteit Medewerkers en hun vervoerskeuze. www.alphabet.com

Mobiliteit & flexibiliteit Medewerkers en hun vervoerskeuze. www.alphabet.com Mobiliteit & flexibiliteit Medewerkers en hun vervoerskeuze www.alphabet.com Onderzoek Behoefte van zakelijke rijders aan variatie in vervoersmiddelen Flexibele mobiliteit Keuzevrijheid vooral voor jongeren

Nadere informatie

DEEL F FIETSBALANS IN DRENTHE

DEEL F FIETSBALANS IN DRENTHE DEEL F FIETSBALANS IN DRENTHE 54 21 Inleiding De Fietsbalans is een onderzoek naar het fietsklimaat in de verschillende gemeentes in Nederland. Vanaf 2000 is de Fietsbalans in 123 gemeenten uitgevoerd,

Nadere informatie

Onderzoek gebruik fietsenstallingen rondom station Zwolle

Onderzoek gebruik fietsenstallingen rondom station Zwolle fietsen Advies en Faciliteiten AF Stadskantoor Lübeckplein Postbus 538 8000 AM Zwolle Telefoon (038) 498 2008 www.zwolle.nl Onderzoek gebruik fietsenstallingen rondom station Zwolle Opdrachtgever Opdrachtnemer

Nadere informatie

Hoofdstuk 21. Mobiliteit

Hoofdstuk 21. Mobiliteit Hoofdstuk 21. Mobiliteit Samenvatting Om meer inzicht te krijgen in de mobiliteit van Leidenaren is dit jaar in de Stadsenquête voor het eerst gevraagd om voor één dag alle verplaatsingen van die dag aan

Nadere informatie

Verkeer en vervoer. Omnibus 2011

Verkeer en vervoer. Omnibus 2011 Verkeer en vervoer Omnibus Afdeling Onderzoek & Statistiek Januari 2012 2 Samenvatting In het najaar van is door de afdeling Onderzoek & Statistiek van de gemeente s-hertogenbosch een omnibusonderzoek

Nadere informatie

UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT

UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT Alstublieft, Dank voor uw deelname! 1 VOORWOORD De manier waarop we werken en reizen verandert snel. We werken steeds meer plaats- en tijdonafhankelijk en het

Nadere informatie

Kinderen in Nederland - Bijlage B Respons, representativiteit en weging

Kinderen in Nederland - Bijlage B Respons, representativiteit en weging Kinderen in Nederland - Bijlage B Respons, representativiteit en weging Respons thuiszorgorganisaties en GGD en In deden er tien thuiszorgorganisaties mee aan het, verspreid over heel Nederland. Uit de

Nadere informatie

Tussentijdse evaluatie. gratis openbaar vervoer 65-plussers. Afdeling Ruimtelijke en Economische Ontwikkelingen Sector Beleid en Projecten

Tussentijdse evaluatie. gratis openbaar vervoer 65-plussers. Afdeling Ruimtelijke en Economische Ontwikkelingen Sector Beleid en Projecten Tussentijdse evaluatie gratis openbaar vervoer 65-plussers Afdeling Ruimtelijke en Economische Ontwikkelingen Sector Beleid en Projecten 10 februari 2010 Inhoudsopgave Samenvatting... 3 1 Inleiding...

Nadere informatie

MOBILITEIT IN DEN HAAG,

MOBILITEIT IN DEN HAAG, Onderzoeksrapport DSO/Programmamanagement, Strategie en Onderzoek MOBILITEIT IN DEN HAAG, 2011-2014 Gemeente Den Haag 1 Gemeente Den Haag 2 Onderzoeksrapport DSO/Programmamanagement, Strategie en Onderzoek

Nadere informatie

Rapportage. Evaluatie onderzoek Het succes van de stimuleringsregeling E-bike

Rapportage. Evaluatie onderzoek Het succes van de stimuleringsregeling E-bike Rapportage Evaluatie onderzoek Het succes van de stimuleringsregeling E-bike In opdracht van: Stadsregio Arnhem Nijmegen Datum: 11 februari 2013 Projectnummer: 2012171 Auteurs: Ronald Steenhoek & Marieke

Nadere informatie

Verkeer en vervoer. Omnibus 2009

Verkeer en vervoer. Omnibus 2009 Verkeer en vervoer Omnibus 2009 Afdeling O&S Maart 2010 2 Kort samengevat Najaar 2009 is door de afdeling Onderzoek & Statistiek een omnibusonderzoek gehouden. In dit onderzoek is de bewoners van de gemeente

Nadere informatie

Arbeidsdeelname van paren

Arbeidsdeelname van paren Arbeidsdeelname van paren Johan van der Valk De combinatie van een voltijdbaan met een is het meest populair bij paren, met name bij paren boven de dertig. Ruim 4 procent van de paren combineerde in 24

Nadere informatie

Rapportage LeidenPanel Binding met Leiden

Rapportage LeidenPanel Binding met Leiden Rapportage LeidenPanel Binding met Leiden In de eerste helft van februari 2013 is de leden van het LeidenPanel gevraagd naar hun binding met Leiden. Het doel van de meting is na te gaan wat de oriëntatie

Nadere informatie

Vb analyse scanportaal: Relocatie van 2 vestigingen naar 1 nieuwe. dr. Daan van Egeraat

Vb analyse scanportaal: Relocatie van 2 vestigingen naar 1 nieuwe. dr. Daan van Egeraat Vb analyse scanportaal: Relocatie van 2 vestigingen naar 1 nieuwe dr. Daan van Egeraat 1 Inhoudsopgave Analyse Bereikbaarheid: 1. Quickscan: verandering bereikbaarheid tot 2020 1. Huidige 2 locaties vgl.

Nadere informatie

1 Beleidskader. 1.1 Gemeente Zoetermeer. 1.2 Vervoermanagementplan Politieacademie

1 Beleidskader. 1.1 Gemeente Zoetermeer. 1.2 Vervoermanagementplan Politieacademie 1 Beleidskader 1.1 Gemeente Zoetermeer De parkeernota van de gemeente Zoetermeer is vastgesteld door de gemeenteraad op 27 juni 2005. In deze nota worden de parkeernormen van het CROW toegespitst op de

Nadere informatie

Wonen Als men zou verhuizen blijft ongeveer 40% het liefst in Leiden wonen, daarna zijn Amsterdam en Den Haag favoriete woonplaatsen

Wonen Als men zou verhuizen blijft ongeveer 40% het liefst in Leiden wonen, daarna zijn Amsterdam en Den Haag favoriete woonplaatsen April 2013 Binding met aar verbonden met stad en regio In hoeverre richt de aar zich op de eigen stad dan wel op de regio voor diverse activiteiten? Wat is hun oriëntatie in de randstad? Deze vraag staat

Nadere informatie

Opel Insignia Onderzoek onder leaserijders November 2008

Opel Insignia Onderzoek onder leaserijders November 2008 Opel Insignia Onderzoek onder leaserijders November 2008 Belangrijkste uitkomsten Van de leaserijders maakt 71% nooit gebruik van het openbaar vervoer voor het werk. Bij een mogelijkheid voor een nieuwe

Nadere informatie

UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT

UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT UW NATIONALE BENCHMARK MOBILITEIT RAPPORT Alstublieft, Dank voor uw deelname! 1 VOORWOORD De manier waarop we werken en reizen verandert snel. We werken steeds meer plaats- en tijdonafhankelijk en het

Nadere informatie

Onderzoek Metropoolregio

Onderzoek Metropoolregio Onderzoek Metropoolregio April 2012 Gemeente Schiedam Onderzoek & Statistiek O n d e r z o e k M e t r o p o o l r e g i o P a g i n a 1 Inleiding Belangrijke items in de samenwerking binnen de metropoolregio

Nadere informatie

MOBILITEIT IN BEELD JUNI V2

MOBILITEIT IN BEELD JUNI V2 MOBILITEIT IN BEELD 2018 ADVIES 3 JUNI 2019 - V2 INLEIDING MOBILITEITSCIJFERS 2018 INLEIDING Fontys Hogescholen is een onderwijsinstelling voor hoger onderwijs en onderzoek met in 2018 42.172 studenten

Nadere informatie

Amsterdam, 11 mei 2005 Projectnummer: H870 Nanda Deen BA Tamara Deprez MA drs. Annemieke Blok MBA. 1 Motivaction International B.V.

Amsterdam, 11 mei 2005 Projectnummer: H870 Nanda Deen BA Tamara Deprez MA drs. Annemieke Blok MBA. 1 Motivaction International B.V. ANWB Kiezen voor mobiliteit - Files en bereikbaarheid - conclusies Amsterdam, 11 mei 2005 Projectnummer: H870 Nanda Deen BA Tamara Deprez MA drs. Annemieke Blok MBA 1 Motivaction International B.V. Inhoudsopgave

Nadere informatie

Uit huis gaan van jongeren

Uit huis gaan van jongeren Arie de Graaf en Suzanne Loozen Jaarlijks verlaten bijna een kwart miljoen jongeren het ouderlijk huis. Een klein deel van hen is al vóór de achttiende verjaardag uit huis gegaan. De meeste jongeren gaan

Nadere informatie

Mobiliteit & duurzaamheid Leaserijder wordt steeds duurzamer. www.alphabet.com

Mobiliteit & duurzaamheid Leaserijder wordt steeds duurzamer. www.alphabet.com Mobiliteit & duurzaamheid Leaserijder wordt steeds duurzamer www.alphabet.com Duurzame mobiliteit. Onderzoek naar gedrag en keuzes van leaserijders op gebied van duurzaamheid. Leaserijders steeds milieubewuster.

Nadere informatie

Inwoners van Enschede beoordelen bereikbaarheid centrum

Inwoners van Enschede beoordelen bereikbaarheid centrum Inwoners van Enschede beoordelen bereikbaarheid centrum De gemeente Enschede hecht veel belang aan de mening van inwoners. Daarom is het opgericht. Via dit panel kunnen inwoners van Enschede gedurende

Nadere informatie

Resultaten Monitor Mobiliteitsmanagement 2009-2010

Resultaten Monitor Mobiliteitsmanagement 2009-2010 Resultaten Monitor Mobiliteitsmanagement 2009-2010 Stadsregio Arnhem Nijmegen Datum 20 augustus 2010 Kenmerk SR020 MuConsult B.V. Postbus 2054 3800 CB Amersfoort Tel. 033 465 50 54 Fax 033 461 40 21 E-mail

Nadere informatie

Jade Beheer B.V. 4.A1 Ketenanalyse scope III

Jade Beheer B.V. 4.A1 Ketenanalyse scope III Jade Beheer B.V. 4.A1 Ketenanalyse scope III Ketenanalyse 1 Inleiding Eis: Aantoonbaar inzicht in de meest materiele emissies uit scope 3 middels 2 ketenanalyses. Voor het in kaart brengen van scope III

Nadere informatie

Langdurige werkloosheid in Nederland

Langdurige werkloosheid in Nederland Langdurige werkloosheid in Nederland Robert de Vries In 25 waren er 483 duizend werklozen. Hiervan waren er 23 duizend 42 procent langdurig werkloos. Langdurige werkloosheid komt vooral voor bij ouderen.

Nadere informatie

De auto is van ons allemaal

De auto is van ons allemaal De auto is van ons allemaal Over de afstemming van autogebruik binnen huishoudens MPN Symposium 15 September 2015 Marie-José Olde Kalter 2 Groei autogebruik in Nederland 3 Ontwikkeling mobiliteit 1985-2012,

Nadere informatie

Met een startkwalificatie betere kansen op de arbeidsmarkt

Met een startkwalificatie betere kansen op de arbeidsmarkt Met een startkwalificatie betere kansen op de arbeidsmarkt Ingrid Beckers en Tanja Traag Van alle jongeren die in 24 niet meer op school zaten, had 6 procent een startkwalificatie, wat inhoudt dat ze minimaal

Nadere informatie

COLOFON. Nissewaard Peiling 2018 Colofon 2. Uitgave I&O Research Zuiderval 70 Postbus AN Enschede. Rapportnummer 2019/055.

COLOFON. Nissewaard Peiling 2018 Colofon 2. Uitgave I&O Research Zuiderval 70 Postbus AN Enschede. Rapportnummer 2019/055. COLOFON Uitgave I&O Research Zuiderval 70 Postbus 563 7500 AN Enschede Rapportnummer 2019/055 Datum April 2019 Opdrachtgever Gemeente Nissewaard Auteurs Wouter Andringa, Frank ten Doeschot, Mireille Koomen,

Nadere informatie

RAPPORT EVALUATIE 2 KAARTJE HEUVELLANDLIJN 2014

RAPPORT EVALUATIE 2 KAARTJE HEUVELLANDLIJN 2014 RAPPORT EVALUATIE 2 KAARTJE HEUVELLANDLIJN 2014 Opdrachtnemer: Team Financieel Advies, Onderzoek & Statistiek Gemeente Maastricht Opdrachtgever: Roy Cornelissen Projectleider Topdagen en Evenementen Programmabureau

Nadere informatie

Resultaten Bewonerspanel: : septemberpeiling 2012

Resultaten Bewonerspanel: : septemberpeiling 2012 Afdeling Bestuursinformatie, Gemeente Utrecht onderzoek@utrecht.nl / 030 286 1350 www.utrecht.nl/onderzoek Resultaten Bewonerspanel: : septemberpeiling 2012 Van 10 t/m 23 september 2012 heeft Bestuursinformatie

Nadere informatie

Hoofdstuk 2. Profiel Leidenaar

Hoofdstuk 2. Profiel Leidenaar Hoofdstuk 2. Profiel Leidenaar Samenvatting Leiden telt begin januari 2001 ruim 117 duizend inwoners en bestaat uit vier stadsdelen, die samen weer zijn op te delen in tien districten. Eén op de drie (volwassen)

Nadere informatie

Mocht u nog vragen of opmerkingen hebben over het onderzoek, dan kunt u contact opnemen met Gerd Weitkamp via of

Mocht u nog vragen of opmerkingen hebben over het onderzoek, dan kunt u contact opnemen met Gerd Weitkamp via of Beste bewoner van Noord Groningen, In samenwerking met gemeenten doen de Provincie Groningen en de Rijksuniversiteit Groningen onderzoek naar mobiliteit van bewoners van de gemeenten Appingedam, Bedum,

Nadere informatie

Rapportage online raadpleging OV Lijnennet 2018

Rapportage online raadpleging OV Lijnennet 2018 Rapportage online raadpleging OV Lijnennet 2018 In oktober 2016 organiseerde de Stadsregio Amsterdam een publieksraadpleging over het nieuwe OV Lijnennet. Een online vragenlijst maakte onderdeel uit van

Nadere informatie

KNELPUNTEN IN HET VERKEER

KNELPUNTEN IN HET VERKEER KNELPUNTEN IN HET VERKEER Gemeente Lansingerland Augustus 2017 www.ioresearch.nl COLOFON Uitgave I&O Research Piet Heinkade 55 1019 GM Amsterdam 020-3330670 Rapportnummer 2017 / 134 Datum Augustus 2017

Nadere informatie

Onderzoek Fietsen in Schiedam 2015 Maart 2015 Gemeente Schiedam Kenniscentrum Schiedam-Vlaardingen

Onderzoek Fietsen in Schiedam 2015 Maart 2015 Gemeente Schiedam Kenniscentrum Schiedam-Vlaardingen Onderzoek Fietsen in Schiedam 2015 Maart 2015 Gemeente Schiedam Kenniscentrum Schiedam-Vlaardingen P a g i n a 2 Inleiding De gemeente Schiedam wil het fietsgebruik in Schiedam stimuleren. Om goed te weten

Nadere informatie

J CONSlf. Gedragswetenschappelijke kennis in het verkeer- en vervoerbeleid. Rapport mobiliteitsontwikkelingen

J CONSlf. Gedragswetenschappelijke kennis in het verkeer- en vervoerbeleid. Rapport mobiliteitsontwikkelingen J CONSlf Gedragswetenschappelijke kennis in het verkeer- en vervoerbeleid Rapport mobiliteitsontwikkelingen Gedragswetenschappelijke kennis in het verkeer- en vervoerbeleid Rapport mobiliteitsontwikkelingen

Nadere informatie

5 Bij de analyse maken we geen gebruik meer van de 2 e invuldag

5 Bij de analyse maken we geen gebruik meer van de 2 e invuldag 5 Bij de analyse maken we geen gebruik meer van de 2 e invuldag Bij alle tot op heden uitgevoerde OVG s in Vlaanderen (Vlaanderen april 1994-april 1995, Vlaanderen januari 2000-januari 2001, de stadsgewesten

Nadere informatie

deltaplan duurzame bereikbaarheid deltaplan duurzame bereikbaarheid

deltaplan duurzame bereikbaarheid deltaplan duurzame bereikbaarheid deltaplan duurzame bereikbaarheid deltaplan duurzame bereikbaarheid adviseurs deltaplan duurzame bereikbaarheid deltaplan? problemen! files slechte bereikbaarheid economische schade milieu-overlast gezondheid

Nadere informatie

Lucas Harms, Overwegend onderweg. De leefsituatie en de mobiliteit van Nederlanders, Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau, juli 2008.

Lucas Harms, Overwegend onderweg. De leefsituatie en de mobiliteit van Nederlanders, Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau, juli 2008. Lucas Harms, Overwegend onderweg. De leefsituatie en de mobiliteit van Nederlanders, Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau, juli 2008. Bijlagen Bijlage A Beschrijving gebruikte bestanden 3 Bijlage

Nadere informatie

Woon-werkmonitor 2018 Easy Way. Factsheet

Woon-werkmonitor 2018 Easy Way. Factsheet Woon-werkmonitor 2018 Easy Way Factsheet Doel onderzoek Dagelijks reizen miljoenen Nederlanders van en naar hun werk. Veel van hen hebben gedurende de dag ook afspraken buiten de deur. Werkenden leggen

Nadere informatie

XI. Panelonderzoek: Invloed forensen op het huishouden, Werken aan de weg

XI. Panelonderzoek: Invloed forensen op het huishouden, Werken aan de weg XI. Panelonderzoek: Invloed forensen op het huishouden, Werken aan de weg Het elfde panelonderzoek is een regionaal panelonderzoek. Sinds enige jaren wordt in het kader van Metropoolregio Amsterdam in

Nadere informatie

Evaluatie hinder bij wegwerkzaamheden

Evaluatie hinder bij wegwerkzaamheden Evaluatie hinder bij wegwerkzaamheden Projectnummer: 10203 In opdracht van: Dienst Infrastructuur, Verkeer en Vervoer drs. Merijn Heijnen dr. Willem Bosveld Oudezijds Voorburgwal 300 Postbus 658 1012 GL

Nadere informatie

NULMETING QUICKSCAN MOBILITEIT UNIVERSITEIT TWENTE & TWENTE MOBIEL

NULMETING QUICKSCAN MOBILITEIT UNIVERSITEIT TWENTE & TWENTE MOBIEL RAPPRT NULMETING QUICKSCAN MBILITEIT UNIVERSITEIT TWENTE & TWENTE MBIEL dr ing. K.T. Geurs, Centre for Transport Studies, Universiteit Twente A. Zaalberg, BSc., Universiteit Twente S.M.A van Trijp, MSc.,

Nadere informatie

BIJLAGE 1: Frequentietabellen

BIJLAGE 1: Frequentietabellen BIJLAGE 1: Frequentietabellen UW VERVOERMIDDELEN 1. Geef aan hoe vaak u de volgende vervoermiddelen gebruikt. 1.1 Auto als bestuurder Aantal Gewogen Nooit of minder dan één keer per jaar 1.144 8,8 9,1

Nadere informatie

Artikelen. Minder dynamiek binnen de werkzame beroepsbevolking in Ingrid Beckers en Birgit van Gils

Artikelen. Minder dynamiek binnen de werkzame beroepsbevolking in Ingrid Beckers en Birgit van Gils Minder dynamiek binnen de werkzame beroepsbevolking in 23 Ingrid Beckers en Birgit van Gils In 23 vonden ruim 9 duizend mensen een nieuwe baan. Dat is 13 procent van de werkzame beroepsbevolking. Het aandeel

Nadere informatie

TABEL 26 VERDELING VAN PERSONEN (BEROEPSACTIEVEN) VOLGENS HOOFDVERVOERSWIJZE WOON- WERKVERKEER EN BEROEPSSTATUUT

TABEL 26 VERDELING VAN PERSONEN (BEROEPSACTIEVEN) VOLGENS HOOFDVERVOERSWIJZE WOON- WERKVERKEER EN BEROEPSSTATUUT 6 WOON-WERKVERKEER De gegevens onder deze hoofding zijn hoofdzakelijk gebaseerd op de gegevens van de vragen 21 tot en met 30 van de personenvragenlijst (zie punt 8.4 in deel 1) die over het woon-werkverkeer

Nadere informatie

mobiliteitsmanagement

mobiliteitsmanagement mobiliteitsmanagement Hiermee stellen wij u voor aan Slim Bereikbaar Regio Rotterdam: hét loket voor slim mobiliteitsmanagement in de stad en regio Rotterdam. VNO-NCW Rotterdam, Kamer van Koophandel Rotterdam,

Nadere informatie

Evaluatie LundaMaTs Mobiliteitsmanagement in LundaMaTs Fietscampagne Hälsotrampare: gezond trappen

Evaluatie LundaMaTs Mobiliteitsmanagement in LundaMaTs Fietscampagne Hälsotrampare: gezond trappen Evaluatie LundaMaTs LundaMaTs is het gemeentelijk verkeers- en vervoerplan van de Zuid-Zweedse gemeente Lund (stad: 76.000 inwoners, hele gemeente 100.000). Dit plan is in 1996 opgesteld met als doel het

Nadere informatie

Fietsen in Groningen 2016

Fietsen in Groningen 2016 B A S I S V O O R B E L E I D Fietsen in Groningen 2016 Laura de Jong Onderzoek en Statistiek Groningen, april 2016 Fietsen in Groningen 2016 Inhoud 1. Inleiding 3 2. Fietsen in Groningen 2016 4 2.1 Respons

Nadere informatie

Effecten. Zuidvleugel

Effecten. Zuidvleugel 4 Effecten Zuidvleugel 19 Invloedsgebieden De reistijden van verplaatsingen van of naar een locatie bepalen de grootte van het invloedsgebied van een locatie. In dit hoofdstuk richten wij ons op hoeveel

Nadere informatie

Factsheet persbericht

Factsheet persbericht Factsheet persbericht Nut vakbonden onbekend bij jongeren 30 november 2011 Inleiding Van oktober 2011 tot november 2011 hield Zoekbijbaan.nl het Nationale Bijbanen Onderzoek. Aan het onderzoek deden 2464

Nadere informatie

Onderzoek verplaatsingsgedrag Vlaanderen ( ) Analyserapport

Onderzoek verplaatsingsgedrag Vlaanderen ( ) Analyserapport Onderzoek verplaatsingsgedrag Vlaanderen (2015-2016) Analyserapport 1 INLEIDING Sinds 1994 voert de Vlaamse Overheid onderzoek uit naar het verplaatsingsgedrag van Vlamingen. Dit onderzoek wordt het Onderzoek

Nadere informatie

Rondetafelgesprekken Fiets filevrij. Wat vinden de huidige fietsers van de (toekomstige) snelfietsroutes? Analyse enquêtes nulmetingen

Rondetafelgesprekken Fiets filevrij. Wat vinden de huidige fietsers van de (toekomstige) snelfietsroutes? Analyse enquêtes nulmetingen Rondetafelgesprekken Fiets filevrij Wat vinden de huidige fietsers van de (toekomstige) snelfietsroutes? Analyse enquêtes nulmetingen Januari/februari 2013 Bart Christiaens (SOAB Adviseurs) Nulmeting snelfietsroutes

Nadere informatie

Mobiliteitsmaatregelen in de regio Haaglanden

Mobiliteitsmaatregelen in de regio Haaglanden folder basisstramien 19-01-2009 19:12 Pagina 3 Mobiliteitsmaatregelen in de regio Haaglanden Op 10 september 2008 hebben 23 grote werkgevers de regio Haaglanden in aanwezigheid van de minister van Verkeer

Nadere informatie

BIJLAGE A KENGETALLEN In deze bijlage geven we in overzichtelijke tabellen de kengetallen weer die gebruikt zijn ter bepaling van de effecten van het kantoren- en bedrijventerreinenprogramma voor de regio

Nadere informatie

Tabel 7. Gewichten die aan de dagen en maanden zijn toegekend om de steekproef representatiever te maken

Tabel 7. Gewichten die aan de dagen en maanden zijn toegekend om de steekproef representatiever te maken 3.3 Effectief gebruikte gewichten verplaatsingen Tabel 7. Gewichten die aan de dagen en maanden zijn toegekend om de steekproef representatiever te maken Dag fi Maand fl maandag dinsdag woensdag donderdag

Nadere informatie

1 Inleiding: de metamorfose van de arbeidsmarkt

1 Inleiding: de metamorfose van de arbeidsmarkt 1 Inleiding: de metamorfose van de arbeidsmarkt 1.1 De beroepsbevolking in 1975 en 2003 11 1.2 De werkgelegenheid in 1975 en 2003 14 Halverwege de jaren zeventig van de vorige eeuw trok de gemiddelde Nederlandse

Nadere informatie

Mobiscan. Sint-Denijs-Westrem

Mobiscan. Sint-Denijs-Westrem Mobiscan Sint-Denijs-Westrem Mobiscan Doel: Optimaliseren van duurzaam woonwerkverkeer Inhoud: Bereikbaarheidsprofiel Mobiliteitsprofiel Kansrijke maatregelen (maatwerk) Schematisch BEREIKBAARHEIDSPROFIEL

Nadere informatie

Bewonerspanel Bereikbaarheid

Bewonerspanel Bereikbaarheid Interne Bedrijven, Gemeente Utrecht onderzoek@utrecht.nl / 030 286 1350 www.utrecht.nl/onderzoek Bewonerspanel Bereikbaarheid Leden Bewonerspanel Utrecht vinden bereikbaarheid centrum afgenomen De respondenten

Nadere informatie

Effectmeting Bereikbaar Haaglanden 2012

Effectmeting Bereikbaar Haaglanden 2012 Effectmeting Bereikbaar Haaglanden 2012 Definitief rapport Datum 18 oktober 2012 Kenmerk SR074 MuConsult B.V. Postbus 2054 3800 CB Amersfoort Telefoon 033 465 50 54 Fax 033 461 40 21 E-mail Internet INFO@MUCONSULT.NL

Nadere informatie

Onderzoek naar vervoersarmoede: BEVINDINGEN - VROUWEN VAN 60 JAAR EN OUDER

Onderzoek naar vervoersarmoede: BEVINDINGEN - VROUWEN VAN 60 JAAR EN OUDER 1 Onderzoek naar vervoersarmoede: BEVINDINGEN - VROUWEN VAN 60 JAAR EN OUDER In opdracht van: Ruben de Cuyper December 2016 2 2 Inhoudsopgave 1. Inleiding 2. Vervoersarmoede: hoe groot is het probleem

Nadere informatie

Wat vinden de inwoners van gemeente Westland van haar openbaar vervoer netwerk en staan zij open voor veranderingen?

Wat vinden de inwoners van gemeente Westland van haar openbaar vervoer netwerk en staan zij open voor veranderingen? Wat vinden de inwoners van gemeente Westland van haar openbaar vervoer netwerk en staan zij open voor veranderingen? Opdracht voor het vrije studiepunt Ysabel van der Meer 13117920 Meneer de Vos SLB 29

Nadere informatie

Fact sheet. Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer. want fietsen is wel erg gaaf. Amsterdamse leerlingen fietsen minder vaak dan landelijk

Fact sheet. Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer. want fietsen is wel erg gaaf. Amsterdamse leerlingen fietsen minder vaak dan landelijk Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer Fact sheet januari 2008 want fietsen is wel erg gaaf Als het verkeer niet zo druk zou zijn zou ik mijn tijd willen besteden om te fietsen want fietsen is wel erg

Nadere informatie

Aan de gemeenteraad van Nijmegen. Geachte leden van de raad,

Aan de gemeenteraad van Nijmegen. Geachte leden van de raad, Ingekomen stuk D5 (PA 2 juli 2008) Aan de gemeenteraad van Nijmegen Korte Nieuwstraat 6 6511 PP Nijmegen Telefoon (024) 329 91 11 Telefax (024) 323 93 34 E-mail gemeente@nijmegen.nl Postadres Postbus 9105

Nadere informatie

Juiste richting 27,6% Verkeerde richting 49,3% Geen mening 23,1%

Juiste richting 27,6% Verkeerde richting 49,3% Geen mening 23,1% MEMO NAAM Achmea T.A.V. Marjanne Mulder, Evelyn Peters VAN Hans Anker, Tessa Cramer TELEFOON 020 520 52 80 BETREFT Conclusies maatschappij monitor mobiliteit DATUM 05.05.2011 PAGINA 1 van 9 Achmea Maatschappelijke

Nadere informatie