ONDERZOEK VERPLAATSINGSGEDRAG STADSGEWEST ANTWERPEN (april april 2000) DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST

Transcriptie

1 P H L PROVINCIALE HOGESCHOOL LIMBURG DEPARTEMENT ARCHITECTUUR EN BEELDENDE KUNST ONDERZOEK VERPLAATSINGSGEDRAG STADSGEWEST ANTWERPEN (april april 2000) DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST Onderzoek in opdracht van het ministerie van de Vlaamse Gemeenschap - departement Leefmilieu en Infrastructuur Mobiliteitscel Enid Zwerts Erik Nuyts Willy Miermans Diepenbeek, april 2001

2 INHOUD Lijst van tabellen 3 1. Inleiding 4 2. Verdeling van de gezinnen volgens geografische kenmerken Verdeling van de gezinnen volgens bezit van vervoermiddelen 8 4. Verdeling van de gezinnen volgens vervoermiddelenbezit-index (VMB-index) Verdeling van de wagens volgens verschillende kenmerken Bibliografie Bijlage Interpretatie van de regressies Niet-becommentarieerde tabellen Lijst met de betekenis van de variabelennamen in regressies 41 OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 2

3 Lijst van tabellen TABEL 1. LIGGING VAN DE WONING...5 TABEL 2. AFSTAND VAN DE WONING TOT DE DICHTSTBIJZIJNDE BUSHALTE (DE LIJN)...6 TABEL 3. AFSTAND VAN DE WONING TOT HET DICHTSTBIJZIJNDE STATION...7 TABEL 4. AFSTAND VAN DE WONING TOT DE DICHTSTBIJZIJNDE TRAMHALTE...7 TABEL 5. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS BEZIT PERSONENWAGENS...8 TABEL 6. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS FIETSBEZIT...8 TABEL 7. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS BEZIT SNORFIETSEN...9 TABEL 8. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS BEZIT BROMFIETSEN...9 TABEL 9. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS MOTORBEZIT...9 TABEL 10. GEMIDDELD AANTAL VERVOERMIDDELEN PER GEZIN...10 TABEL 11. LINEAIRE REGRESSIE VAN HET AANTAL PERSONENWAGENS PER GEZIN...11 TABEL 12. OVERZICHT VAN DE IMPACT VAN VARIABELEN OP HET AANTAL WAGENS...13 TABEL 13. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX...13 TABEL 14. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN DE AFSTAND VAN DE WONING TOT DE DICHTSTBIJZIJNDE LIJNBUSHALTE...14 TABEL 15. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN DE AFSTAND VAN DE WONING TOT DE DICHTSTBIJZIJNDE TRAMHALTE...16 TABEL 16. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN DE AFSTAND VAN DE WONING TOT HET DICHTSTBIJZIJNDE STATION...17 TABEL 17. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN GEZINSGROOTTE...18 TABEL 18. VERDELING VAN DE GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN NETTO-GEZINSINKOMEN...20 TABEL 19. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS DE WIJZE WAAROP ZE IN BEZIT GEKOMEN ZIJN...21 TABEL 20. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS DE WIJZE WAAROP ZE IN BEZIT GEKOMEN ZIJN EN NETTO- GEZINSINKOMEN...21 TABEL 21. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS BOUWJAARCATEGORIE...22 TABEL 22. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS BOUWJAARCATEGORIE EN BRANDSTOFSOORT...23 TABEL 23. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS JAARKILOMETRAGE (=AFGELOPEN 12 MAAND AFGELEGD) 24 TABEL 24. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS JAARKILOMETRAGE EN DE WIJZE WAAROP ZE IN BEZIT GEKOMEN ZIJN...25 TABEL 25. GEMIDDELD JAARKILOMETRAGE VAN DE WAGENS VOLGENS DE WIJZE WAAROP ZE IN BEZIT GEKOMEN ZIJN 25 TABEL 26. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS JAARKILOMETRAGE EN BRANDSTOFSOORT 26 TABEL 27. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS JAARKILOMETRAGE EN BOUWJAARCATEGORIE..27 TABEL 28. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS JAARKILOMETRAGE EN NETTO- GEZINSINKOMEN 28 TABEL 29. LINEAIRE REGRESSIE VAN GEMIDDELD JAARKILOMETRAGE VAN PERSONENWAGENS...30 TABEL 30. FICTIEF VOORBEELD VAN EEN LOGISTISCHE REGRESSIE OM DE BEGRIPPEN UIT TE LEGGEN. AFHANKELIJKE VARIABELE IS RIJBEWIJSBEZIT...32 TABEL 31. AANTAL LEDEN IN HET GEZIN...34 TABEL 32. CATEGORIEËN VAN TOTAAL NETTO- GEZINSINKOMEN...34 TABEL 33. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS BEZIT VAN BESTELWAGENS...34 TABEL 34. GEMIDDELD AANTAL VERVOERMIDDELEN PER GEZIN VOLGENS GESLACHT VAN HET GEZINSHOOFD...35 TABEL 35. GEMIDDELD AANTAL VERVOERMIDDELEN PER GEZIN VOLGENS LEEFTIJD VAN HET GEZINSHOOFD...35 TABEL 36. GEMIDDELD AANTAL VERVOERMIDDELEN PER GEZIN VOLGENS NETTO-GEZINSINKOMEN...36 TABEL 37. GEMIDDELD AANTAL VERVOERMIDDELEN PER GEZIN VOLGENS GEZINSGROOTTE...37 TABEL 38. VERDELING VAN GEZINNEN VOLGENS VMB-INDEX EN GESLACHT VAN HET GEZINSHOOFD...38 TABEL 39. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS CILINDERINHOUD...38 TABEL 40. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS BRANDSTOFSOORT...39 TABEL 41. GEMIDDELDE CILINDERINHOUD, VERBRUIK EN KILOMETERSTAND VAN WAGENS...39 TABEL 42. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS BESLISSINGSMACHT OVER HET GEBRUIK VAN DE WAGEN...39 TABEL 43. VERDELING VAN WAGENS VOLGENS DE WIJZE WAAROP ZE IN BEZIT GEKOMEN ZIJN EN BOUWJAARCATEGORIE 40 OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 3

4 1. Inleiding Tijdens de periode april 1999 tot april 2000 werden er gegevens verzameld over een aantal mobiliteitskenmerken van gezinnen en personen vanaf 6 jaar in het stadsgewest Antwerpen 1 waaronder het verplaatsingsgedrag van personen. Dit onderzoek gebeurde via een enquête waarbij: 1) een vragenlijst moest ingevuld worden met gegevens over het gezin (gezinsvragenlijst) 2) een vragenlijst moest ingevuld worden met gegevens over de gezinsleden vanaf 6 jaar met daarbij ook een deel over hun verplaatsingen tijdens een opgegeven periode van 2 dagen (personenvragenlijst met verplaatsingendeel). We wilden dus analyses doen op gegevens van gezinnen. Omdat niet alle huishoudens meedoen aan het onderzoek, werden 5000 huishoudens aselect getrokken uit het Rijksregister. Een tweede steekproef van 5000 huishoudens werd in de maand oktober 1999 bezorgd. De tweede steekproef werd niet volledig opgebruikt. Uiteindelijk werden voor het stadsgewest Antwerpen huishoudens gecontacteerd. De contactprocedure was ofwel telefonisch/postaal ofwel uitsluitend postaal. De huishoudens werden indien mogelijk op voorhand telefonisch gecontacteerd. Dit verhoogt de kans op respons, en het geeft een beter beeld op het aantal personenvragenijsten dat er naar het huishouden moet opgestuurd worden. Indien er geen vaste telefoon was (of ingeval van een geheim nummer), werden 1 huishouden- en 5 personenvragenlijsten opgestuurd. De verzameling van deze gegevens (= veldwerk) werd uitgevoerd door het onderzoeksbureau Dimarso. De begeleiding en controle van het veldwerk werd uitgevoerd door de Onderzoekscel Architectuur en Mobiliteit van de Provinciale Hogeschool Limburg (departement Architectuur). De rapportage van deze analyse bestaat uit 3 delen die verwerkt zijn in 3 overeenkomstige en afzonderlijke rapporten: 1. een methodologische analyse 2. een analyse van de huishoudenvragenlijst 3. een analyse van de personenvragenlijst Het voorliggend document is het rapport met de analyse van de huishoudenvragenlijst. 1 Als omschrijving van dit stadsgewest werd de afbakening van het Ruimtelijk Structuurplan Vlaanderen (RSV) gehanteerd waarbij voor de gemeenten, die volgens dit RSV slechts gedeeltelijk in het stadsgewest gelegen zijn, de totale gemeente in aanmerking werd genomen. Het stadsgewest Antwerpen in dit onderzoek bestaat uit de volgende gemeenten: Antwerpen, Zwijndrecht, Wijnegem, Borsbeek, Wommelgem, Boechout, Hove, Kontich, Aartselaar, Mortsel en Edegem. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 4

5 De gegevens werden verwerkt in een SAS-programma en worden voorgesteld via SAS-tabellen, meestal tabellen met 2 ingangen (zgn. bivariate tabellen). Voor een goed begrip van de tabellen volgt hierna een korte toelichting. Het eerst vermelde cijfer van elk vakje is de absolute frequentie ( Frequency ) van een bepaalde steekproeféénheid (huishouden in dit geval) of variabele die beantwoordt aan de betreffende waarden van het vakje. Het tweede (hieronder) vermelde cijfer is de relatieve frequentie ( Percent ) van bovenvermeld absoluut cijfer t.o.v. de totale frequentie van deze variabele. Het derde cijfer is de relatieve frequentie ( rijpercentage /Row Pct) van dezelfde variabele t.o.v. de betreffende totale rijfrequentie. Het vierde cijfer is de relatieve frequentie ("kolompercentage"/col Pct) van dezelfde variabele t.o.v. de betreffende totale kolomfrequentie. Frequency missing betekent het aantal respondenten (huishoudens) die aan de enquête hebben deelgenomen maar die de betrokken vra(a)g(en) niet beantwoord hebben. Bij de interpretatie moet eveneens rekening worden gehouden met de soms beperkte aantallen in bepaalde tabellen omdat de representativiteit dan te zeer in het gedrang komt. Meestal wordt dit wel aangegeven. Inzake de regressies tenslotte hebben we getracht zoveel mogelijk beïnvloedende factoren te betrekken alhoewel dit niet steeds mogelijk is (b.v. de afstand tot een bepaalde bushalte is opgenomen in de regressie, de ritfrequentie van de bus(sen) evenwel niet). In die zin moeten we de regressieresultaten enigszins relativeren. Achtereenvolgens zullen we de gegevens van de huishoudens bespreken inzake: - een aantal geografische kenmerken - het bezit van vervoermiddelen en - de verdeling van de wagens van de huishoudens volgens verschillende kenmerken. In de bijlage zijn een nadere verklaring van regressie-analyse en een aantal niet-becommentarieerde tabellen opgenomen. 2. Verdeling van de gezinnen volgens geografische kenmerken Tabel 1. Ligging van de woning Cumulative Cumulative LIGGING Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ in het centrum/dicht bebouwd gebied niet in het centrum, niet afgelegen afgelegen Frequency Missing = OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 5

6 Bijna 70% van alle huishoudens woont in het centrum of dicht bebouwd gebied. Voor nog eens 30% ligt de woning in een tussengebied. Verwonderlijk zijn deze cijfers niet, aangezien de steekproef van huishoudens getrokken werd in het grootstedelijk gebied Antwerpen. Bijkomend onderzoek heeft niettemin uitgewezen dat de perceptie van de ligging van de woning door de respondenten niet altijd even consequent is (Nuyts et al., 2000). Niet alleen komt de perceptie slecht overeen met "professionele", meetbare gegevens, maar er zijn ook grote verschillen in de perceptie van mensen die in dezelfde straat wonen. Vandaar dat we erg voorzichtig moeten zijn bij de interpretatie van bovenstaande tabel. Tabel 2. Afstand van de woning tot de dichtstbijzijnde bushalte (De Lijn) Cumulative Cumulative ABUS Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco (> 5 km?) Het wonen in een grootstedelijk gebied heeft zijn invloed op de nabijheid van allerlei functies en op de dichtheid van het openbaar vervoernet: bijna 70% woont binnen een afstand van 500 m en 83,5 % van de huishoudens woont binnen een afstand van 1 kilometer van een bushalte. Wat de nabijheid van het openbaar vervoer betreft scoort het stadsgewest Antwerpen dus niet slecht. In het Decreet op Basismobiliteit wordt een afstand van 250m of 500m in een woonzone in een stedelijk gebied aangehaald als maximumafstand tot een bushalte. Het stadsgewest Antwerpen lijkt hier grotendeels aan te voldoen. In deze tabel (en in alle volgende tabellen waarin een afstand tot een o.v.-halte werd gevraagd) is er een aparte categorie blanco (> 5 km?). Deze code is toegevoegd door het enquêtebureau om het grote aantal blanco s bij deze vraag op te vangen 2. Het vermoeden dat het hierbij vooral ging om huishoudens die verder dan 5 kilometer verwijderd zijn, werd bij verdere analyse niet bevestigd maar een evenredige verdeling over de andere categorieën evenwel ook niet. Daarom hebben we ervoor gekozen om de blanco s als een aparte categorie in de tabellen te laten. Zolang de percentages van deze categorie + de categorie 'geen idee' minder is dan 10 %, zullen de besluiten die op basis van deze tabellen getrokken worden nog wel grotendeels correct zijn. Wanneer dit percentage echter merkelijk groter wordt dan 10 % kunnen nog moeilijk besluiten worden getrokken. Noteer dat het hier om subjectieve percepties van de respondenten gaat. 2 In deze vraag bedragen de blanco's 9,5 %. In analoge vragen bedraagt dit percentage soms veel meer. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 6

7 Tabel 3. Afstand van de woning tot het dichtstbijzijnde station Cumulative Cumulative ATREIN Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee Blanco (> 5 km?) De nabijheid van het station is uiteraard kleiner dan dat van de bus (grotere maaswijdte). Toch woont nog een kleine 20 % binnen een afstand van 1 km van een station en meer dan 2/3 op een afstand van maximaal 5 km. De trein is dus voor 2/3 redelijk nabij mits eventueel voortransport openbaar vervoer of fiets. Merk op dat de 2 laatste categorieën samen 16 % uitmaken van de respondenten. Noteer dat het hier om subjectieve percepties van de respondenten gaat. Tabel 4. Afstand van de woning tot de dichtstbijzijnde tramhalte Cumulative Cumulative ATRAM Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee Blanco (> 5 km?) Uit deze tabel blijkt het minder uitgebreid netwerk van de tram in vergelijking met de bus: slechts ongeveer 1/3 (namelijk 37 %) woont binnen een afstand van 500 m (tegenover 67,8 % voor de bus) en slechts de helft (tegenover 83,5 % voor de bus) binnen een afstand van 1 km. Merk op dat de 2 laatste categorieën samen 15,7% uitmaken van de respondenten. Noteer dat het hier om subjectieve percepties van de respondenten gaat. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 7

8 3. Verdeling van de gezinnen volgens bezit van vervoermiddelen Tabel 5. Verdeling van gezinnen volgens bezit van personenwagens Cumulative Cumulative PERSWAGA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ,2% van de huishoudens in het stadsgewest Antwerpen bezit geen personenwagen. Deze autoloze gezinnen zijn evenwel slechts betrekkelijk 'vervoersarm' omdat zij (zie vorige tabellen) relatief gemakkelijk toegang hebben tot het openbaar vervoer. Tabel 6. Verdeling van gezinnen volgens fietsbezit Cumulative Cumulative FIETSA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Een vrij grote minderheid van de respondenten heeft geen fiets: bijna 37%. Verder zien we 2 groepen: één rond 1 of 2 fietsen en één froep rond 3 of 4 fietsen. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 8

9 Tabel 7. Verdeling van gezinnen volgens bezit snorfietsen Cumulative Cumulative SNORA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Tabel 8. Verdeling van gezinnen volgens bezit bromfietsen Cumulative Cumulative BROMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Tabel 9. Verdeling van gezinnen volgens motorbezit Cumulative Cumulative MOTORA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Ongeveer telkens 3% van de Antwerpse huishoudens bezit een snor-, een brom- of een motorfiets. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 9

10 Tabel 10. Gemiddeld aantal vervoermiddelen per gezin Variable Label Mean ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ PERSWAGA Aantal personenwagens BESTELA Aantal bestelwagens FIETSA Aantal fietsen SNORA Aantal snorfietsen BROMA Aantal bromfietsen MOTORA Aantal motoren ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Niet verwonderlijk dat het gemiddeld aantal personenwagens net niet 1 is. Zoals reeds hoger vermeld (zie Tabel 5) vinden we in Antwerpen veel huishoudens zonder wagen. In de tabellen in bijlage (Tabel 34 tot en met Tabel 37) is het bezit van het aantal vervoermiddelen uitgezet tegenover vier verschillende variabelen: geslacht en leeftijd van het gezinshoofd, aantal gezinsleden en totaal netto-inkomen van het gezin. Deze tabellen leggen als dusdanig geen verband tussen de vier variabelen in kwestie en het vervoermiddelenbezit, waardoor er verkeerde interpretaties kunnen ontstaan. We vinden bijvoorbeeld dat het aantal wagens bij mannelijke gezinshoofden 1.12 is, en bij vrouwelijke Dat zou kunnen zijn omdat vrouwen niet graag rijden, en dus minder auto s willen, maar dat zou ook kunnen zijn omdat vrouwen gemiddeld minder verdienen, en dus minder wagens kunnen betalen, of omdat gezinnen met vrouwelijke gezinshoofden meer kinderen hebben, en dat de kosten in dergelijke gezinnen naar andere zaken gaan dan naar wagens. Dat is aan de tabellen in de bijlage niet te zien. We kunnen dit wel analyseren met regressie. Voor details over de interpretatie van een regressie verwijzen we naar de bijlage 7.1. De resultaten van de analyse mbt. het bezit van personenwagens tonen we hieronder. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 10

11 Tabel 11. Lineaire regressie van het aantal personenwagens per gezin Zie voor nadere toelichting: bijlage 7.3 (Lijst van de betekenis van de variabelennamen in regressies). Dependent Variable: PERSWAGA Aantal personenwagens Lineaire regressie (N=2248, Adj R-sq = ) Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > T INTERCEP VROUW LEDEN LEDEN LEDEN4P TOTINK TOTINK TOTINK4P LEEFT LEEFT VROUW L1LFT L3INK4P In Tabel 11 geven we het aantal wagens in het gezin als functie van geslacht en leeftijd van het gezinshoofd, en van het leden aantal en totale netto-inkomen van het huishouden. We hebben geen gegevens gebruikt over de winkel-en woonfuncties in de omgeving van de woning, noch over de ruimtelijke ordening in de wijde omtrek van het huis, noch over de werkzaamheden van de ganse familie. Aangezien elk van deze gegevens het wagenbezit ook beïnvloedt, moeten we onze reslutaten wel enigszins relativeren. De betekenis van deze tabel is de volgende: Het aantal wagens van een gezin is = *(gezinshoofd vrouw) *(1 lid) *(3 leden) *(4 of meer leden) *(inkomen<30.000) *(inkomen ) *(inkomen > ) *(gezinshoofd jaar) *(gezinshoofd 65+) *(vrouw > 65 jaar) *(persoon alleen jaar) *(3 gezinsleden met inkomen > ). Interpretatie: het referentiegezin is een gezin van 2 leden met een mannelijk gezinshoofd tussen 45 en 64 jaar met een gezinsinkomen tussen en BEF. Dit zijn voor elk van de variabelen immers de meest voorkomende waarden. Zulk gezin heeft gemiddeld 0.91 wagens (versta: 1 wagen). Alle andere getallen zijn correcties op deze Indien op de variabele (telkens weergegeven tussen haakjes) ja wordt geantwoord, dan wordt dat getal bij de waarde 0.91 opgeteld of afgetrokken. Bijvoorbeeld, indien het gezinshoofd geen man is maar een vrouw, dan is het aantal wagens =0.92. De correcties zijn cumulatief: elke correctie wordt opgeteld bij de vorige. Stel dat het gezin niet alleen afwijkt van het standaardgezin door een vrouwelijk gezinshoofd, maar ook doordat er maar 1 gezinslid is i.p.v. 2, dan is het aantal wagens = = Bemerk dat sommige combinaties nooit kunnen voorkomen: we kunnen nooit én de correctie hebben voor 3 gezinsleden én de correctie voor 4 of meer leden. Schijnbare verschillen die uit de vier tabellen zouden blijken, maar die niet in deze regressie opgenomen zijn, zijn te beschouwen als toeval (op basis van de huidige steekproef). In feite 'overschrijft' deze regressie dus de vier tabellen uit de bijlage. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 11

12 Bespreking van het regressiemodel. Indien het gezinshoofd een vrouw is, stijgt het aantal wagens met 0.01 (versta: dit maakt geen verschil). Het in Tabel 34 genoemde effect is dus inderdaad niet te wijten aan het feit of een gezinshoofd nu vrouw is of niet. Het is te wijten aan andere factoren. Indien er maar 1 persoon is dan daalt het aantal wagens met We hadden als standaard Verminderd met 0.29 geeft dit 0.62 (versta: bij alleenstaanden heeft gemiddeld 2 op 3 een auto). Bij gezinnen met 3 personen stijgt het aantal wagens met 0.31 tot =1.22. Het aantal wagens stijgt minder indien er nog meer gezinsleden zijn. De invloed van het inkomen is evident: voor netto-inkomens < BEF/maand daalt het aantal wagens met 0.28 tot 0.63, voor inkomens boven stijgt het aantal met 0.39 tot 1.30 en met inkomens boven stijgt het aantal tot Indien het inkomen groter is dan , en er bovendien 3 gezinsleden zijn, geeft deze financieel gunstige situatie aanleiding tot nog een stijging met 0.34 tot =2.37. Een bemiddeld koppel met één kind heeft zo hoogstwaarschijnlijk 2 wagens, en vaak nog één voor het kind ook. De leeftijd van het gezinshoofd bepaalt eveneens het aantal wagens, soms in combinatie met andere variabelen. Voor gezinshoofden tussen 25 en 45 jaar daalt het aantal met 0.16, maar indien deze gezinshoofden alleenstaand zijn stijgt dit aantal weer met Dit heft elkaar dan volledig op. Indien een gezinshoofd ouder is dan 65 heeft dit zo goed als geen effect op het aantal wagens (+0.05) tenzij het een vrouw is, dan daalt het aantal wagens met Het is hier dat het effect vrouwelijk gezinshoofd speelt. Het zijn niet de vrouwelijke gezinshoofden die minder wagens hebben, het zijn de vrouwelijke gezinshoofden ouder dan 65 jaar, die minder wagens hebben. En dat is logisch. Een redelijk aantal vrouwelijke gezinshoofden van die leeftijd zijn weduwen die nooit hebben leren rijden, en dus weinig met een wagen kunnen doen. Enkele typische situaties: (a) Een alleenwonende werkloze van 23 jaar met een inkomen < heeft gemiddeld = 0.34 wagens. Anders geformuleerd 3 : ongeveer een derde van deze personen hebben een wagen. (b) Een koppel van 30 jaar met 1 kind en een gezinsinkomen tussen en heeft gemiddeld = 1.06 wagens. Zowat elk gezin van dit type heeft een wagen, sommigen hebben twee wagens, maar evenveel hebben er geen. (c) Een koppel van 47 met drie nog in huis wonende kinderen, waarbij beide ouders en een kind werken met een inkomen van hebben gemiddeld = 1.97 wagens. Meestal twee wagens, sommigen een, anderen drie of vier. (d) Een gepensioneerde weduwe van 70 jaar met een inkomen van heeft = 0.44 auto s. Bijna de helft heeft een wagen. 3 Deze herformulering is statistisch gesproken niet helemaal correct. We moeten ook rekening houden met de mogelijkheid dat sommige meer dan 1 wagen kunnen hebben. Maar het is een goede benadering om een beeld te krijgen op de situatie. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 12

13 Tabel 12. Overzicht van de impact van variabelen op het aantal wagens Gezinsseigenschap Parameter estimate 3 leden en inkomen > ,455 inkomen > ,81 inkomen ,39 3 leden 0,305 4 of meer leden 0,252 leeftijd gezinshoofd > 65 jaar 0,05 Gezinshoofd = vrouw 0,012 leeftijd gezinshoofd jaar -0,156 Gezinshoofd vrouw en > 65 jaar -0,272 1 lid en gezinshoofd jaar -0,275 inkomen < ,279 1 lid -0,289 In Tabel 12 geven we een overzicht van de variabelen in volgorde van de impact die ze hebben op het aantal wagens van een huishouden. Inkomen heeft het meeste impact op het wagenpark, gevolgd door het aantal gezinsleden en dan door de leeftijd van het gezinshoofd. Het geslacht van het gezinshoofd op zich heeft enkel effect in combinatie met 65-plus. 4. Verdeling van de gezinnen volgens vervoermiddelenbezit-index (VMBindex) Tabel 13. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index Cumulative Cumulative VMB Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ > 2 wagens wagens wagen Motor-bromfiets Fiets Geen-overig In een VMB-index veronderstellen we een verband tussen het bezit van vervoermiddelen en mobiliteit: hoe meer vervoermiddelen een huishouden bezit, des te mobieler dat huishouden is. Een huishouden zonder vervoermiddelen scoort het laagst, gevolgd door de huishoudens met enkel een fiets, enz. Uiteraard is deze index éénzijdig vermits geen rekening wordt gehouden met de al dan niet beschikbaarheid van het openbaar vervoer en de afstand t.a.v. de functies-voorzieningen. Dit geldt zeker voor een stedelijk gebied met vele functies kortbij en een dicht openbaar vervoernet en waar het dus mogelijk is om redelijk mobiel te zijn zonder een eigen vervoermiddel te bezitten. Tabel 13 moeten we als volgt lezen: De huishoudens die in een bepaalde categorie vallen kunnen wel vervoermiddelen bezitten die lager in de kolom staan, maar geen vervoermiddelen die erboven staan. Uit deze tabel blijkt dat 15,7% van de gezinnen over (zo goed als) geen vervoermiddel beschikt en dat meer dan 70% minstens 2 wagens bezit. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 13

14 Tabel 14. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index en de afstand van de woning tot de dichtstbijzijnde lijnbushalte ABUS(Afstand bushalte) VMB(OVG VervoermiddelenIndex) Frequency Percent Row Pct Col Pct > 2 wage 2 wagens 1 wagen Motor-br Fiets Geen-ove Total ns omfiets rig 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco (> 5 km?) Total Gelet op het beperkt aantal waarnemingen nemen we de percentages mbt. gezinnen met maximaal een motor in bezit, gezinnen met meer dan 2 wagens in bezit en de afstanden vanaf 2 km niet mee in de bespreking. De tendens uit deze tabel is dat hoe verder men van een lijnbushalte woont, hoe meer vervoermiddelen men bezit en omgekeerd: vergelijk de kolompercentages die op korte afstanden hoger zijn voor de categorieën 'Fiets' en 'Geen/overig' en lager voor de langere afstanden. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 14

15 Het bevestigt de bij tabel 5 gemaakte opmerking van de 'relativiteit' van het begrip 'vervoersarmoede'. Uit onderzoek blijkt dat velen in het groen wensen te wonen. Daar is vaak minder openbaar vervoer en om mobiel te zijn moet men over een auto beschikken. Die auto moet men kunnen betalen. Indien men dat niet kan dan gaat men daar wonen waar openbaar vervoer aanwezig is. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 15

16 Tabel 15. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index en de afstand van de woning tot de dichtstbijzijnde tramhalte ATRAM(Afstand tramhalte) VMB(OVG VervoermiddelenIndex) Frequency Percent Row Pct Col Pct > 2 wage 2 wagens 1 wagen Motor-br Fiets Geen-ove Total ns omfiets rig 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco (> 5 km?) Total De relatie tussen VMB-index en de afstand tot een tramhalte is niet zo duidelijk als die van VMBindex en afstand tot een lijnbushalte. We vermoeden dat hier een verschil in verspreiding van het vervoermiddel in het stadsgewest een rol speelt: de lijnbus komt (bijna) overal in het stadsgewest, terwijl de tram vooral beperkt blijft tot het centrum van Antwerpen. Toch merken we dezelfde tendens als we de 1 ste en de 5 de afstandscategorieën vergelijken. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 16

17 Tabel 16. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index en de afstand van de woning tot het dichtstbijzijnde station ATREIN(Afstand station) VMB(OVG VervoermiddelenIndex) Frequency Percent Row Pct Col Pct > 2 wage 2 wagens 1 wagen Motor-br Fiets Geen-ove Total ns omfiets rig 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco (> 5 km?) Total Voor de trein is de relatie tussen afstand tot het station en VMB-index niet zo éénduidig als bij de lijnbus/tramhaltes, waarschijnlijk als gevolg van de nog grotere maaswijdte van de stations. Toch zien we bijvoorbeeld dat de gezinnen met 2 wagens duidelijk relatief verder van een treinstation wonen en dat gezinnen zonder vervoermiddelen of met een fiets, samen, meer voorkomen op kortere afstand dan op grotere afstand van een treinstation. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 17

18 Tabel 17. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index en gezinsgrootte LEDENA(Aantal leden in huishouden) VMB(OVG VervoermiddelenIndex) Frequency Percent Row Pct Col Pct > 2 wage 2 wagens 1 wagen Motor-br Fiets Geen-ove Total ns omfiets rig ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ Total Frequency Missing = OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 18

19 De relatie is hier duidelijk: merk hoe de schaduwvelden van links naar rechts verschuiven. Bij de éénpersoonshuishoudens komen huishoudens zonder eigen vervoermiddelen en met hoogstens een fiets ter beschikking duidelijk meer voor (kolompercentages van resp. 85,41% en 64,23%). Bij de huishoudens met twee leden vinden we het hoogste kolompercentage terug onder 'een wagen' (37,56%). Merk op dat vanaf 2 leden de overgrote meerderheid van de gezinnen (0, , ,27 = 86,52 %) minstens 1 wagen heeft. Met enige overdrijving zou men haast kunnen zeggen dat wat het aantal auto s per gezin betreft het vroeger zo was 'dat ieder huishouden zijn auto had', en dat we nu zelfs kunnen spreken van ieder gezinslid zijn auto. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 19

20 Tabel 18. Verdeling van de gezinnen volgens VMB-index en netto-gezinsinkomen TOTINK(Categorie van totale huishoudeninkomen) VMB(OVG VervoermiddelenIndex) Frequency Percent Row Pct Col Pct > 2 wage 2 wagens 1 wagen Motor-br Fiets Geen-ove Total ns omfiets rig fr per maand fr. per maand fr. per maand fr. per maand meer dan fr. per maand Total Frequency Missing = Zoals te verwachten (cfr. de regressie-analyse, Tabellen 11 en 12) blijkt uit deze tabel een duidelijke relatie tussen inkomen en VMB-index: hoe hoger het gezinsinkomen, des te hoger klimt dat huishouden op de schaal van vervoermiddelenbezit. Voor elke categorie van netto-inkomen hebben we het hoogste kolompercentage in de rij aangeduid. In de tabel is duidelijk te merken hoe de gekleurde percentages opschuiven van rechtsboven naar links beneden. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 20

21 5. Verdeling van de wagens volgens verschillende kenmerken Tabel 19. Verdeling van wagens volgens de wijze waarop ze in bezit gekomen zijn Cumulative Cumulative BEZIT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ nieuw occasie eigendom bedrijf andere Frequency Missing = In dit onderzoek werd een bedrijfswagen gedefinieerd als een wagen 'eigendom van het bedrijf'. Tabel 20. Verdeling van wagens volgens de wijze waarop ze in bezit gekomen zijn en netto-gezinsinkomen BEZIT(Hoe is wagen in bezit gekomen?) TOTINK(Categorie van totale huishoudeninkomen) Frequency Percent Row Pct Col Pct meer dan Total 00 fr. p er maand fr. per fr. per fr. per fr. per maand maand maand maand ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ nieuw ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ occasie ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ eigendom bedrijf ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ andere ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒˆ Total Frequency Missing = Hoe hoger het gezinsinkomen, des te vaker wordt een auto nieuw gekocht en des te vaker is de auto een bedrijfsvoertuig. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 21

22 Tabel 21. Verdeling van wagens volgens bouwjaarcategorie Cumulative Cumulative BJCAT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 1986 en eerder tot tot tot tot tot Frequency Missing = % van de wagens is ouder dan 5 jaar, 30 % is ouder dan 10 jaar. Een kleine 30% van de wagens is vrij jong (19,7 + 8,2 = 27,9%). OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 22

23 Tabel 22. Verdeling van wagens volgens bouwjaarcategorie en brandstofsoort BRAND(Brandstof wagen) BJCAT(Bouwjaar categorie) Frequency Percent Row Pct Col Pct 1986 en 1987 tot 1991 tot 1995 tot 1997 tot 1999 tot Total eerder LPG benzine loodvry benzine diesel andere super electrische batt erij Total Frequency Missing = LPG blijft met 0,98 % een marginale brandstof voor wagens. Er zijn te weinig LPG-gegevens voor een diepere analyse. Loodvrije benzine situeert zich relatief meer in de bouwjaren 1991 tot Auto's met diesel scoren vooral goed in de twee meest recente bouwjaarcategorieën. Blijkbaar spreekt een goedkopere brandstof steeds meer en meer mensen aan, niettegenstaande de hogere vaste kosten. Andere, OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 23

24 alternatieve brandstofbronnen zijn voorlopig te alternatief en weten slechts een enkeling aan te spreken. Tabel 23. Verdeling van wagens volgens jaarkilometrage (= de afgelopen 12 maand afgelegd) Cumulative Cumulative JRKMCAT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Frequency Missing = ,6% van de Antwerpse voertuigen legt jaarlijks minder dan kilometer af. 10,7% rijdt per jaar meer dan kilometer per jaar. Het feit dat 36,3% minder dan kilometer per jaar aflegt geeft een indicatie van vooral lokaal rijden. Het gemiddelde jaarkilometrage bedraagt ,26. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 24

25 Tabel 24. Verdeling van wagens volgens jaarkilometrage en de wijze waarop ze in bezit gekomen zijn BEZIT(Hoe is wagen in bezit gekomen?) JRKMCAT(laatste jaar km categorie) Frequency Percent Row Pct Col Pct Total ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ nieuw ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ occasie ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ eigendom bedrijf ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ andere ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ Total Frequency Missing = Wanneer we de verdeling van de wagens volgens de wijze waarop ze in het bezit zijn gekomen afzetten tegen de verdeling van het jaarkilometrage valt op hoe sterk de bedrijfswagens scoren op de hoge kilometeraantallen. Bijna de helft (48,89 %) van alle bedrijfswagens legt per jaar meer dan kilometers af. Uiteraard zitten in deze kilometers waarschijnlmijk een groot deel zakelijke verplaatsingen, waardoor dit jaarkilometrage zo hoog ligt. Van de occasiewagens en nieuw gekochte wagens situeert het merendeel zich rond het midden van het jaarkilometrage. Tabel 25. Gemiddeld jaarkilometrage van de wagens volgens de wijze waarop ze in het bezit gekomen zijn Analysis Variable : JAARKM Aantal km laatste jaar BEZIT N Obs Mean nieuw occasie eigendom bedrijf andere OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 25

26 Hetgeen opvalt is het grote aantal gemiddelde afgelegde kilometers voor de bedrijfswagens: tweemaal zoveel als het gemiddelde dat we hoger vonden voor alle voertuigen. Het zijn ook deze wagens die het algemene gemiddelde jaarkilometers naar boven trekken, aangezien het gemiddelde van alle andere categorieën zich onder het algemeen gemiddelde situeert. Tabel 26. Verdeling van wagens volgens jaarkilometrage en brandstofsoort BRAND(Brandstof wagen) JRKMCAT(laatste jaar km categorie) Frequency Percent Row Pct Col Pct Total ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ LPG ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ benzine loodvry ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ benzine ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ diesel ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ andere ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ super ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ electrische batt erij ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ Total Frequency Missing = Uit deze tabel blijkt dat inderdaad dieselwagens relatief het meest terug te vinden zijn in de categorie met een jaarkilometrage boven de kilometer, gelet op de beperktere variabele kost van deze wagens. OVG ANTWERPEN (APRIL 1999-APRIL 2000): DEEL 2: ANALYSE HUISHOUDENVRAGENLIJST 26