Tabel 50. Verdeling van personen (studerenden) volgens hoofdvervoerswijze woon-schoolverkeer

Transcriptie

1 6 Woon-schoolverkeer De gegevens onder deze hoofding zijn gebaseerd op de gegevens van de vragen 21 tot en met 30 van de personenvragenlijst die over het woon-schoolverkeer handelen en dus niet op basis van de gegevens in het verplaatsingendeel van de personenvragenlijst (zie voor de vragenlijst: bijlage 9.4 in deel 1). Wanneer er toch gewerkt wordt op basis van de gegevens in het verplaatsingendeel, dan wordt dit duidelijk aangegeven. Tabel 50. Verdeling van personen (studerenden) volgens hoofdvervoerswijze woon-schoolverkeer Cumulative Cumulative HVMWERK Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ autobestuurder autopassagier trein tram/metro schoolvervoer lijnbus brom/snorfiets motor fiets te voet Frequency Missing = ,3% van alle studerenden 10 in Vlaanderen gaat met de fiets naar school. Daarmee laten de fietsers de autopassagiers een flink stuk achter zich. Ook de lijnbus scoort goed bij de schoolgaande jeugd (9,0%), net als de studerenden die te voet naar school komen (8,1%). Uit deze tabel blijkt dat bijna 67 % van de studerenden een duurzaam vervoermiddel gebruiken (als hoofdvervoerswijze) om naar school te gaan. De autopassagiers zijn hierin niet mee ingerekend: we kunnen immers pas echt over carpooling spreken indien de jongeren zelf over een rijbewijs beschikken en met iemand anders meerijden die zelf naar werk/school gaat. Een deel van de 27,3 % autopassagiers zal hieraan wel beantwoorden maar alleen verdere analyse van de gegevens kan over dat aandeel verduidelijking geven. De vermelde 67 % is dus een minimum. 10 Met "studerenden" wordt bedoeld: degenen die als hoofdactiviteit "studeren" hebben (dus excl. b.v. werkenden die avondonderwijs volgen) OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 57

2 Tabel 51. Verdeling van personen (studerenden) volgens hoofdvervoerswijze woon-schoolverkeer en netto-gezinsinkomen HVMWERK(Hoofdvervoermiddel naar werk/school) 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 ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ autobestuurder ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ autopassagier ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ trein ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ tram/metro ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ schoolvervoer ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ lijnbus ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ brom/snorfiets ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ motor ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ fiets ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ te voet ƒƒƒƒƒƒƒƒˆ Total Frequency Missing = OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

3 In Tabel 51 koppelen we het netto-gezinsinkomen aan de hoofdvervoerswijze van het woonschoolverkeer. In deze tabel zijn er heel wat cellen waarvan het absolute aantal niet voldoende is om uitspraken te doen. We beperken onze bespreking dan ook tot de middelste inkomensklassen van autopassagiers, fietsers en voetgangers. Voor de autopassagiers zien we een stijgend (kolom)percentage naarmate het inkomen stijgt, voor fiets zien we geen verschil volgens inkomen en voor de voetgangers zien we een licht dalende trend die niet significant is. Tabel 52. Verdeling van personen (studerenden) volgens de afstand van het thuis- /kotadres tot de school Cumulative Cumulative VASTKMKL Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-1 km km km km km km km km km km Frequency Missing = Een op vijf studerenden in Vlaanderen volgt onderwijs op maximaal 1 kilometer van thuis/kot. En bijna 60% moet niet verder dan 5 kilometer. Daartegenover staat 20,1% van de respondenten die meer dan 10 km moeten afleggen om op school te geraken. Tabel 53. Gemiddeld afgelegde afstand van het thuis-/kotadres tot de school (studerenden) Mean De gemiddeld afgelegde afstand van thuis of kot tot aan school bedraagt in Vlaanderen 8,3 km. Een controleberekening op basis van de gegevens in het verplaatsingendeel resulteert in een gemiddelde woon-schoolafstand van 6,4 kilometer. Het verschil is hier iets groter dan bij het woon-werkverkeer (zie Tabel 28). OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 59

4 Tabel 54. Verdeling van personen (studerenden + 12 jaar) volgens de afstand van het schooladres tot de dichtstbijzijnde BTM-halte Cumulative Cumulative ABTM Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer dan 5 km?) Frequency Missing = Hier gelden dezelfde opmerkingen zoals geformuleerd bij Tabel 19 (inzake de afstanden). Wat specifiek geldt voor de afstand werkadres-btm-halte hoeft evenwel niet noodzakelijk ook te gelden voor schooladres-btm-halte (zie Tabel 30). Dit werd door ons evenwel niet onderzocht. Een derde van de studerende 12-plussers zegt binnen een straal van 250 m van de school een halte van bus, tram of metro te hebben (36,0%). Voor drie kwart zou 1 km het verst zijn dat ze moeten gaan om een BTM-halte te vinden (75,6%). 60 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

5 Tabel 55. Verdeling van personen (studerenden + 12 jaar) volgens de afstand van het schooladres tot de dichtstbijzijnde BTM-halte en de afstand van het thuisadres tot de dichtstbijzijnde BTM-halte ABTM(Kortste afstand werk tot bus,tram,metro) ABTMH(Kortste afstand thuis - bus,tram,metro) Frequency Percent Row Pct Col Pct 0-249m km - 1 Total 9 m 9 m.999 km 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer da n 5 km?) Total (Continued) OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 61

6 ABTM(Kortste afstand werk tot bus,tram,metro) ABTMH(Kortste afstand thuis - bus,tram,metro) Frequency Percent Row Pct Col Pct 2 km - 5 meer dan geen ide blanco, Total km 5 km e (meer da n 5 km? ) 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer da n 5 km?) Total Frequency Missing = Net zoals voor het woon-werkverkeer gaan we ook voor het woon-schoolverkeer na hoe de afstandsverhouding is tussen een BTM-halte thuis en een BTM-halte aan school. Op deze manier schatten we het theoretisch potentieel BTM-gebruikers voor het woon-schoolverkeer. 39,8% van de Vlaamse studerende bevolking (+ 12 jaar) zegt zowel thuis als aan de school op minder dan 500 m een BTM-halte te hebben. Wanneer we de grens zowel thuis als aan school verschuiven 62 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

7 naar 1 km dan stijgt dit getal naar 64,56%. En dat terwijl we in Tabel 50 9,8% studerenden vinden die met BTM naar school gaan. Naast reeds vroeger vermelde elementen (zie o.a. bladzijde 37-38) speelt uiteraard de korte woon-schoolafstand hierin ook een belangrijke rol. Merk op dat niet in alle cellen voldoende waarnemingen zijn. Opnieuw herinneren we eraan dat de tabel gebaseerd is op subjectieve afstandswaarnemingen en dus louter ten indicatieven titel wordt opgenomen. Tabel 56. Verdeling van personen (studerenden + 12 jaar) volgens de afstand van het schooladres tot het dichtstbijzijnde treinstation Cumulative Cumulative ATREIN Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer dan 5 km?) Frequency Missing = Ook hier wijzen we erop dat de cijfers subjectieve waarnemingen zijn. Een gelijkaardig onderzoek naar schattingen van de afstand woonplaats-treinstation werd door ons niet uitgevoerd. De maaswijdte van de trein is een stuk groter dan deze van BTM (Tabel 54). 19,6% van de studerende 12-plussers heeft binnen een straal van 1 km van school een station; 57,0% vindt op maximaal 5 km van het schooladres een station. OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 63

8 Tabel 57. Verdeling van personen (studerenden + 12 jaar) volgens de afstand van het schooladres tot het dichtstbijzijnde treinstation en de afstand van het thuisadres tot het dichtstbijzijnde treinstation ATREINH(Afstand station) ATREIN(Afstand halte trein tot werk/school) Frequency Percent Row Pct Col Pct 0-249m km - 1 Total 9 m 9 m.999 km 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer da n 5 km?) Total (Continued) 64 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

9 ATREINH(Afstand station) ATREIN(Afstand halte trein tot werk/school) Frequency Percent Row Pct Col Pct 2 km - 5 meer dan geen ide blanco, Total km 5 km e (meer da n 5 km? ) 0-249m m m km km km - 5 km meer dan 5 km geen idee blanco, (meer da n 5 km?) Total Frequency Missing = OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 65

10 Ook voor de trein berekenen we voor het woon-schoolverkeer het theoretisch potentieel aantal gebruikers. Opnieuw herinneren we eraan dat de tabel gebaseerd is op subjectieve afstandswaarnemingen en dus louter ten indicatieven titel wordt opgenomen. 2,59% zegt zowel thuis als op school op minder dan 500 m een station te hebben. 7,73% van de schoolgangers ouder dan 12 jaar zou zowel thuis als op school binnen 1 km een station hebben. Tegenover dit getal plaatsen we de 6,5% studerenden (Tabel 50) die effectief met de trein komen, maar die waarschijnlijk niet allemaal wonen of naar school gaan in een rechthoek van 1 km. Zoals bij het woon-werkverkeer komen hier, in tegenstelling met BTM, de percentages redelijk overeen. Gelet op de zeer korte woon-schoolafstand is treingebruik vaak niet zinvol: het station dat het dichtst bij huis ligt, zal vaak ook het station zijn dat het dichtst bij de school ligt. De trein nemen om naar school te gaan is dan zinloos. Merk op dat niet in alle cellen voldoende waarnemingen aanwezig zijn. 66 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

11 Tabel 58. Verdeling van personen (studerenden) volgens afstand van het thuis- /kotadres tot de school en hoofdvervoerswijze VASTKMKL(Afstand thuis-werk in km) HVMWERK(Hoofdvervoermiddel naar werk/school) Frequency Percent Row Pct Col Pct autobest autopass trein tram/ school Total uurder agier metro vervoer 0-1 km km km km km km km km km km Total (Continued) OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 67

12 VASTKMKL(Afstand thuis-werk in km) HVMWERK(Hoofdvervoermiddel naar werk/school) Frequency Percent Row Pct Col Pct lijnbus brom/sno motor fiets te voet Total rfiets 0-1 km km km km km km km km km km Total Frequency Missing = OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

13 Met Tabel 58 kunnen we nagaan welk hoofdvervoermiddel het best scoort in welke afstandsklasse. Voor te voet is dat - niet onverwacht - de klasse van 0 tot 1 km. De fiets wordt gelijkmatig gebruikt voor alle klassen onder 5 km. Autopassagiers vinden we het meest van 1 tot 5 km. De lijnbus speelt vooral op de middellange afstanden (7,5-15 km) en voor de trein zijn enkel de langste afstandsklassen van tel, met een uitschieter voor km. Merk op dat heel wat cellen in deze kruistabel geen zinvolle aantallen halen, wat de interpretatie een stuk eenvoudiger maakt. Tabel 59. Verdeling van personen (studerenden) volgens hoofdvervoerswijze voor de woon-schoolafstand < 5 km Cumulative Cumulative HVMWERK Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ autobestuurder autopassagier trein tram/metro schoolvervoer lijnbus brom/snorfiets fiets te voet We beperken ons in bovenstaande tabel tot de woon-schoolverplaatsingen kleiner dan 5 km. Aangezien fiets en te voet gaan voornamelijk gebeurt over korte afstanden, stijgt het relatieve aandeel fietsers in vergelijking met Tabel 50 van 38,3% tot 47,6%, en het aandeel voetgangers van 8,1% tot 12,9%. Openbaar vervoer wordt voornamelijk gebruikt voor lange en middellange afstand, omdat het voor- en natransport op korte afstand een niet te onderschatten verzwarende factor vormt. Het percentage treinverkeer en BTM kennen dan ook een zware terugval (trein van 6.5% naar 1.2% en BTM van 9,8% naar 2,5%). Van alle vervoermiddelen wordt de auto het meeste voor alle verschillende afstandsklassen gebruikt. Het aandeel van de auto op afstanden < 5 km blijft dan ook gelijk (30.7% tegenover 30.5%), dit in tegenstelling tot het woon-werkverkeer! Het brengen van de kinderen naar school gebeurt sowieso dus, los van de afstand (waarschijnlijk omdat men toch op weg naar het werk is of omdat de ouders vinden dat het veiligheidsaspect evenveel speelt op korte als op lange afstand). Tabel 60. Verdeling van de woon-schoolverplaatsingen volgens verplaatsingstijd (o.b.v. verplaatsingsgegevens) Cumulative Cumulative TCAT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 0 tot 5 min tot 10 min tot 15 min tot 20 min tot 30 min tot 60 min tot 120 min min Frequency Missing = De duurtijd van een verplaatsing is natuurlijk voor een groot deel afhankelijk van de lengte van een verplaatsing. Eerder vonden we al dat woon-schoolverplaatsingen behoorlijk kort zijn, de verdeling volgens verplaatsingstijd is dan ook geconcentreerd in de laagste klassen. Een op vier schoolgaanden OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 69

14 is op 5 minuten van thuis aan school, nog eens een vierde doet er tussen 6 en 10 minuten over en nog eens een vierde doet 11 tot 20 minuten over een verplaatsing. Tabel 61. Gemiddelde woon-schoolverplaatsingstijd (o.b.v. verplaatsingsgegevens) N Mean Std Dev Minimum Maximum De gemiddelde tijdsduur van een woon-schoolverplaatsing in Vlaanderen bedraagt 16,8 minuten. Tabel 62. Gemiddelde woon-schoolverplaatsingstijd volgens afstand (o.b.v. verplaatsingsgegevens) ACAT N Obs N Mean Std Dev Minimum Maximum tot 0.2 km tot 0.5 km tot 1 km tot 2 km tot 3 km tot 5 km tot 7.5 km tot 10 km tot 15 km tot 25 km tot 40 km meer dan 40 km De gemiddelde duur van een woon-schoolverplaatsing per afstandscategorie toont duidelijk dat het gemiddelde oploopt naarmate de afstand groter wordt. 70 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

15 Tabel 63. Gemiddelde woon-schoolverplaatsingstijd volgens hoofdvervoerswijze (o.b.v. verplaatsingsgegevens) HFDVM N Obs N Mean Std Dev Minimum Maximum andere/onbep autobestuurder autopassagier brom/snorfietser lijnbus fietser te voet trein tram metro motorrijder De zogezegd zwakke, en op zichzelf trage vervoermiddelen worden in praktijk zeer efficiënt gebruikt. Voetgangers hebben de laagste woon-schoolverplaatsingduur. En ook fietsers scoren onder het gemiddelde. Andere vervoermiddelen die onder het gemiddelde scoren zijn autopassagiers en bromen snorfietsers. De gemiddelden van het openbaar vervoer liggen dan weer duidelijk hoger dan het algemene gemiddelde. Dit laatste is gedeeltelijk te verklaren doordat het openbaar vervoer meestal voor middellange tot lange afstanden gebruikt wordt. Dit brengen we ook in rekening in Tabel 64. Hou er ook rekening mee dat de tijd betrekking heeft op de ganse verplaatsing van deur tot deur, niet alleen op de tijd die men doorbrengt in of op het hoofdvervoermiddel hetgeen van belang is voor het openbaar vervoer (voor-en natransport). Tabel 64. Gemiddelde woon-schoolverplaatsingssnelheid (in km/uur) volgens afstand en hoofdvervoerswijze (o.b.v. verplaatsingsgegevens) Hoofdvervoerswijzen met minder dan 10 observaties zijn niet meegenomen. ATOTKMKL HFDVM N Obs N Mean Std Dev Minimum km autobestuurder autopassagier brom/snorfietser lijnbus fietser te voet autobestuurder autopassagier brom/snorfietser lijnbus fietser trein trein OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 71

16 Uit Tabel 64 blijkt dat op de korte afstand de auto het snelste vervoermiddel is (26 km/u), gevolgd door bromfietsers en de lijnbus (20 km/u), daarna de fiets (15 km/u) en de voetgangers sluiten de rij (6km/u). Voor afstanden van 7.5 tot 25 km bestaat de kopgroep uit de auto en de trein (± 43 km/u), de bromfietsers (35 km/u) laten de lijnbus en de fietsers achter zich (23 km/u). Voor afstanden groter dan 25 km is de enige groep met nog meer dan 10 personen de trein. Het valt op dat, net zoals bij het woon-werkverkeer, elk vervoermiddel tot aan de bovengrens van zijn bereik, efficiënter wordt als de afstanden langer worden. Zoals reeds gesteld, zegt een vuistregel dat het openbaar vervoer concurrentieel wordt met de auto als de verplaatsingstijdfactor van het openbaar vervoer (= tijd nodig voor openbaar vervoer/tijd nodig voor een auto) maximaal gelijk is aan 1.5 (in meer of min naargelang de huidige verplaatsingstijd). Net zoals bij woon-werkverplaatsingen kunnen we uit de vorige tabel een schatting maken van deze verplaatsingstijdfactor. Net zoals bij de woon-werkverplaatsingen is deze schatting waarschijnlijk vertekend in het voordeel van het openbaar vervoer, maar door noodgedwongen geen rekening te houden met het ruimtelijk aspect, vertekenend in het nadeel van het openbaar vervoer (cf. opmerkingen bij Tabel 47). We zien dat voor de lijnbus de verplaatsingstijdfactor (=VF bus ) voor afstanden km = 1.3; voor km is VF bus =1.9; voor de trein vinden we voor km VF trein =1; voor km is VF trein = 1.6; voor > 40 km is VF trein = 1.4. In tegenstelling tot het woon-werkverkeer vinden we dat de lijnbus voor woon-schoolverkeer op korte afstand concurrentieel is met auto. Waar de trein genomen wordt, is deze even snel als de auto. Tabel 65. Logistische regressie van auto als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer (bestuurders en passagiers) N= 1054 Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC SC LOG L with 8 DF (p=0.0001) Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT VROUW RYBEWYSC LFT PARKIETS VASTKMC KM TOTINK4P TI4P Zie voor deze en de volgende regressietabellen: bijlage 10.2 met de lijst van de betekenis van de variabelennamen in regressies. We maken in deze analyse geen verschil tussen personen die zelf met de auto komen, personen die als carpooler naar school gaan (met iemand meerijden die zelf op weg is naar een school-of werk bestemming) en personen die met de auto gebracht worden (= iemand rijdt speciaal naar de school om de scholier daar af te zetten en keert terug huiswaarts). Al deze betekenissen noemen we gewoon met de auto naar school komen. We hebben een logistische regressie gemaakt waarbij we de schoolgaande jeugd (tot 30 jaar) die meestal met de auto naar de school komt, vergelijken met degenen die meestal niet met de auto komen. De gebruikte variabelen waren geslacht, rijbewijsbezit, leeftijd, afstand dichtstbijzijnde 72 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

17 bushalte thuis en aan de school, afstand dichtstbijzijnde station thuis en aan de school, parkeermogelijkheden bij de school, netto-gezinsinkomen, statuut van het gezinshoofd. Het statistische pakket selecteert zelf als referenties: een mannelijke leerling zonder rijbewijs, ouder dan 13 jaar, zonder parkeerproblemen bij de school, een gezinsinkomen van minder dan BEF netto per maand en de afstand. Wat dit laatste betreft moeten we zelf de parameter invullen voor de referentiesituatie: we nemen de gemiddelde afstand tot aan de school: 8 km. In deze situatie bereiken 15% van de leerlingen de school met de auto. Meisjes gaan gemakkelijker met de auto. Lagere schoolkinderen komen vaker met de auto (onder referentiesituaties 43%), zeker bij meer gegoede gezinnen. Hoe verder de school, hoe vaker de kinderen met de auto naar school komen. Dit geldt nog meer uitgesproken voor lagere school kinderen. Jongeren ouder dan 12 jaar komen minder vaak met de auto dan kinderen onder 12 jaar, maar eenmaal een eigen rijbewijs, nemen ze weer vaker de auto. Parkeerproblemen houdt de mensen weg uit de auto (er blijft nog 9% over). Tabel 66. Logistische regressie van trein als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer N= 776 Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC SC LOG L with 6 DF (p=0.0001) Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT LFT LFT VASTKMC ATREH05M ATRE20M ABUS05M We hebben een logistische regressie gemaakt waarbij we de schoolgaande jeugd (tot 30 jaar) die meestal met de trein naar de school komt, vergelijken met degenen die meestal niet met de trein komen. De gebruikte variabelen waren geslacht, rijbewijsbezit, leeftijd, afstand dichtstbijzijnde bushalte thuis en aan de school, afstand dichtstbijzijnde station thuis en aan de school, parkeermogelijkheden bij de school, netto-gezinsinkomen, statuut van het gezinshoofd. Het statistische pakket selecteert zelf als referenties: een leerling jonger dan 16 jaar, treinstation meer dan 500 m van huis, treinstation meer dan 2 km van de school, bushalte meer dan 500 m van de school en de afstand. Wat dit laatste betreft moeten we zelf de parameter invullen voor de refernetiesituatie. Aangezien de gemiddelde schoolafstand 8 km bedraagt, kiezen we opnieuw 8 km. Een eerste resultaat is dat lagere schoolkinderen niet met de trein naar school gaan. Dit effect is zo sterk, dat we deze groep uit de regressie hebben moeten halen. Berekende percentages zouden dus enkel gaan over jongeren ouder dan 12 jaar, wat niet vergelijkbaar is met de percentages berekend voor de andere regressies van woon-schoolverplaatsingen. Jongeren tussen 16 en 18 jaar nemen vaker de trein dan kinderen tussen 13 en 15 jaar. Jongeren ouder dan 19 nemen nog vaker de trein. Dat jongeren ouder dan 16, en zeker ouder dan 19, meer de trein nemen is niet enkel te wijten aan een grotere afstand tot de school, want daarvoor is een andere variabele in de regressie opgenomen. OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 73

18 Hoe verder de school van huis, hoe groter de kans dat men de trein neemt. Een treinstation op minder dan 500 m van huis of op minder dan 2 km van de school verhoogt de kans op treingebruik. Een bushalte op minder dan 500 m van de school verlaagt het treingebruik. A priori hadden we verwacht dat een bushalte nabij het huis het treingebruik zou verhogen, omdat dit het voortransport vergemakkelijkt. We vinden hier dat dit het treingebruik echter vermindert. Dit is geen alleenstaand resultaat. Ook voor het OVG Gent (Nuyts & Zwerts 2001) vonden we dat de nabijheid van een bushalte het treingebruik kan verlagen. We kunnen dit resultaat niet verklaren. In deze regressies tasten we af wat mogelijke oorzaken kunnen zijn van bepaald vervoermiddelengebruik, en daarom hebben we deze variabele niet uit de regressie gehaald. Als methodiek hebben we alle variabelen die significant waren met P < 0.05 in het model behouden. Hierdoor kunnen we misschien verbanden vinden tussen vervoermiddelgebruik en variabelen die niet voor de hand liggen, en dus nieuwe ontdekkingen doen. Maar een ander mogelijk gevolg is dat er door zuiver toeval ook variabelen in de regressies kunnen sluipen die eigenlijk niet relevant zijn. Voor meer details over deze methodiek en de mogelijke gevolgen daarvan, zie deel 1: Methodologische analyse, deel 7.1. Dat de nabijheid van een bushalte bij de school het treingebruik zou verlagen, is hier een voorbeeld van. Ofwel is er hier een verband dat ons ontgaat, ofwel is deze variabele bij wijze van pech in de regressie gekomen. In het laatste geval is het wel verwonderlijk dat we voor het OVG Gent een vergelijkbaar resultaat gevonden hebben. Tabel 67. Logistische regressie van bus (De Lijn) als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer N= 1136 Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC SC LOG L with 7 DF (p=0.0001) Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT VROUW RYBEWYSC LFT PARKIETS GZARBEID ATRE20M ABUS20M We hebben een logistische regressie gemaakt waarbij we de schoolgaande jeugd (tot 30 jaar) die meestal met de lijnbus naar de school komt, vergelijken met degenen die meestal niet met de lijnbus komen. De gebruikte variabelen waren geslacht, rijbewijsbezit, leeftijd, afstand dichtstbijzijnde bushalte thuis en aan de school, afstand dichtstbijnde station thuis en aan de school, parkeermogelijkheden bij de school, netto-gezinsinkomen, statuut van het gezinshoofd. Het statistische pakket selecteert zelf als referenties: een mannelijke leerling, zonder rijbewijs, ouder dan 13 jaar, zonder parkeerproblemen bij de school. De bushalte en het treinstation aan de school zijn verder dan 2 km meter, het gezinshoofd is bediende. In de referentiesituatie (met de bushalte aan de school verder dan 2 km) komt 3% met de lijnbus. Is de bushalte dichter dan 2 km dan komt 10% met de lijnbus naar school. Parkeerproblemen bij de school haalt ook meer kinderen naar de lijnbus. Lagere school kinderen komen zelden met de lijnbus naar school. Voor alle leeftijden nemen meisjes meer de lijnbus dan jongens. 74 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

19 Kinderen van arbeiders nemen vaker de lijnbus dan andere kinderen. Als jongeren hun rijbewijs halen dan nemen ze minder de lijnbus. Een treinstation nabij de school vermindert het aantal kinderen dat met de lijnbus komt. Tabel 68. Logistische regressie van tram als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer Te weinig data We hebben geen logistische regressie gemaakt voor tram als hoofdvervoerswijze omdat er in de steekproef te weinig kinderen met de tram naar school gaan. Tabel 69. Logistische regressie van fiets als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer N= 1298 Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC SC LOG L with 7 DF (p=0.0001) Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT VROUW LFT LFT VASTKMC VR VRKMC KM We hebben een logistische regressie gemaakt waarbij we de schoolgaande jeugd (tot 30 jaar) die meestal met de fiets naar de school komt, vergelijken met degenen die meestal niet met de fiets komen. De gebruikte variabelen waren geslacht, rijbewijsbezit, leeftijd, afstand dichtstbijzijnde bushalte thuis en aan de school, parkeermogelijkheden bij de school, netto-gezinsinkomen, statuut van het gezinshoofd. Het statistische pakket selecteert zelf als referenties een jongen tussen 13 en 18 jaar en de afstand. Wat dit laatse betreft moeten we zelf de parameter bepalen voor de referentiesituatie: een haalbare fietsafstand lijkt 5 km. In de referentiesituatie fietst 70% van de middelbare schooljongens. Er is een gecombineerd effect van geslacht, leeftijd en afstand. Hoe groter de af te leggen afstand, hoe minder vaak men die fietst. Maar afstand speelt meer voor meisjes dan voor jongens. Kinderen van de lagere school fietsen minder dan jongeren van de middelbare school. Meisjes jonger dan 18 fietsen minder dan jongens van die leeftijd, maar eens ouder dan 18 nemen ze sneller de fiets. Jongens ouder dan 18 jaar fietsen minder, maar als ze fietsen hebben ze minder bezwaren tegen een grotere afstand. Bij meisjes ouder dan 18 jaar speelt afstand nog steeds een grote rol. OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 75

20 Tabel 70. Logistische regressie van voetganger als hoofdvervoerswijze woonschoolverkeer N= 1209 Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC SC LOG L with 5 DF (p=0.0001) Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT LFT PARKIETS VASTKMC ABUS05M KM We hebben een logistische regressie gemaakt waarbij we de schoolgaande jeugd (tot 30 jaar) die meestal te voet naar de school komt, vergelijken met degenen die meestal niet te voet komen. De gebruikte variabelen waren geslacht, rijbewijsbezit, leeftijd, afstand dichtstbijzijnde bushalte thuis en aan de school, parkeermogelijkheden bij de school, netto-gezinsinkomen, statuut van het gezinshoofd. Hier moeten we voor een referentiekader opnieuw een afstand vastleggen, want het aantal personen dat te voet naar school gaat vermindert snel per lopende kilometer. Zeg dat 1 km best haalbaar is. Verder selecteert het statistisch pakket een referentiepersoon jonger dan 18 jaar, zonder parkeerproblemen bij de school en de bushalte aan de school ligt meer dan 500 meter ver. In die situatie komt 10% te voet. Hoe verder de school, hoe minder men te voet gaat. Bij parkeerproblemen aan de school zijn meer mensen bereid om te voet te gaan. Bij jongeren ouder dan 18 jaar speelt de afstand veel minder een rol dan bij jongere personen. Dat maakt dat ze voor afstanden korter dan 1 km in vergelijking met de andere jongeren minder te voet gaan, maar voor afstanden langer dan 1 km vaker toch nog te voet gaan. Aangezien scholen meestal meer dan 1 km van huis liggen, gaan ze vaker te voet dan jongere scholieren/studenten. Een bushalte dicht bij de school doet het aantal voetgangers stijgen. We kunnen dit resultaat niet verklaren. In deze regressies tasten we af wat mogelijke oorzaken kunnen zijn van bepaald vervoermiddelengebruik, en daarom hebben we deze variabele niet uit de regressie gehaald. Als methodiek hebben we alle variabelen die significant waren met P < 0.05 in het model behouden. Hierdoor kunnen we misschien verbanden vinden tussen vervoermiddelgebruik en variabelen die niet voor de hand liggen, en dus nieuwe ontdekkingen doen. Maar een ander mogelijk gevolg is dat er door zuiver toeval ook variabelen in de regressies kunnen sluipen die eigenlijk niet relevant zijn. Voor meer details over deze methodiek en de mogelijke gevolgen daarvan, zie deel 1: Methodologische analyse, deel 7.1. Dat de nabijheid van een bushalte bij de school het te voet gaan zou bevorderen, is hier een voorbeeld van. Ofwel is er hier een verband dat ons ontgaat, ofwel is deze variabele bij wijze van pech in de regressie gekomen. In dit geval lijkt de kans dat het pech is groter, omdat we dergelijk resultaat niet in andere OVG s gevonden hebben We hebben eerder voor een ander resultaat ook reeds gesuggereerd dat het verband misschien niet echt is, maar een resultaat van toeval. Het lijkt misschien wat vreemd om enkel statistisch significante variabelen te weerhouden, en dan twee maal op te merken dat het verband toeval zou kunnen zijn. De reden hiervoor is het aantal regressies dat we gemaakt hebben (10) en het aantal variabelen dat we uitgeprobeerd hebben (tussen 30 en 60 per regressie). Er zijn dus minimaal 10*30=300 kansen dat een variabele in een regressie komt. Met P = 0.05 kunnen er dan inderdaad twee variabelen bij wijze van toeval in de regressie in sluipen. 76 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST

21 Tabel 71. Schematisch overzicht van de modale verschuiving voor woon-school verkeer op basis van de regressies voor Vlaanderen Als een variabele in een kader een + (-) teken heeft, wil dit zeggen dat dit hoofdvervoermiddel meer (minder) gebruikt wordt bij die voorwaarde. Vb. 6 tot 12-jarigen fietsen minder dan oudere kinderen. De pijlen geven redenen aan voor modale verschuiving. Vb. als de school ver weg is nemen een aantal potentiële fietsers gemakkelijker de auto. FIETS 6-12 jaar jaar - School ver weg - Vrouw - TREIN jaar + School ver weg + Bus dichtbij - Station thuis dichtbij + Station school dichtbij jaar + 16 jaar 1) School ver weg 2) Vrouw School ver weg AUTO Vrouw + Rijbewijs jaar + School ver weg + Parkeerproblemen - Hoog inkomen + Rijbewijs T r e i n d i c h t b i j B u s d i c h t b i j VOET BUS Parkeerproblemen School ver weg - Bus school dichtbij + Parkeerproblemen 1) Parkeerprobl. 2) + 12 jaar Rijbewijs - Vrouw jaar - Parkeerproblemen + Hoofd arbeider + Bus school dichtbij + Trein school dichtbij - OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST 77

22 In tabel 71 worden de gegevens van de zes logistische regressies samengebracht, om de wijzigingen in de vervoermiddelenkeuze van de schoolgaande jeugd te verduidelijken. Onafhankelijk van alle andere variabelen (statuut gezinshoofd, inkomen, afstand tot de school, afstanden van openbaar vervoerhaltes, ) is er een effect van de leeftijd. Lagere schoolkinderen (6-12 jaar) worden in vergelijking met oudere kinderen vaak met de auto gebracht. Onder identieke omstandigheden zullen een aantal van deze kinderen vanaf 13 jaar overstappen naar de fiets of de lijnbus. Vanaf 16 jaar neemt een aantal jongeren ook de trein om de school te bereiken. Net zoals bij volwassenen jagen parkeerproblemen de kinderen uit de auto, maar niet in alle richtingen. Kinderen gaan ofwel te voet, ofwel met de lijnbus. Maar de afstanden moeten redelijk blijven. Een school die ver weg ligt, wordt onbereikbaar voor voetgangers en fietsers. Dan neemt men toch maar de auto. Meisjes laten gemakkelijker de fiets thuis, om met de auto of de lijnbus naar school te komen. Het behalen van het rijbewijs haalt scholieren voornamelijk weg uit de lijnbus. De nabijheid van de haltes van het openbaar vervoer heeft effect op het vervoermiddelengebruik. De nabijheid van een treinstation laat mensen gemakkelijker de trein nemen, de nabijheid van een bushalte lokt mensen naar de lijnbus. In bepaalde situaties zijn lijnbus en trein dus elkaars concurrenten. 78 OVG VLAANDEREN 2 (januari 2000-januari 2001): DEEL 3A: ANALYSE PERSONENVRAGENLIJST