Redefining the Parking Experience Fabels en waarheden over Parkeren, mobiliteit en retail Fontys Hogeschool voor de Kunsten - Tilburg 18 maart 2016 Giuliano Mingardo Erasmus Universiteit Rotterdam mingardo@ese.eur.nl
Agenda Parkeerbeleid en emoties; Misverstanden in parkeerbeleid; Parkeren en economische vitaliteit van de binnenstad; Het besluitvormingsproces van de consument/bezoeker 2
P-beleid op basis van onderbuikgevoel Er zijn veel misverstanden en spanningsvelden in het kader van parkeerbeleid; Vaak geldt parkeren = emotie; Verkeerde kennis leidt tot verkeerde beleid; Gebrek aan kennis leidt tot visieloos beleid; 3
Misverstanden in parkeerbeleid Er zijn twee grote misverstanden in parkeerbeleid: Gratis parkeren bestaat; [Hoge] parkeertarieven zijn slecht voor de economie van de binnenstad; 4
Gratis parkeren Gratis parkeren bestaat niet!! De (hoge) kosten van parkeren worden doorberekend in de prijzen van alle overige producten en diensten die wij afnemen. 5
Gratis parkeren bestaat niet! De kosten van dit zijn verwerkt in dat! 6
Wie betaalt mijn parkeerkosten? Naam: Giuliano Mingardo Woonplaats: Rotterdam Jaar Inkomen: X0,000 Als ik [als bezoeker] de kosten van parkeren niet volledig betaal, dan word ik door de Gemeente Tilburg gesubsidieerd; Dus wie betaalt eigenlijk de rekening? 20 April 2016 7
Parkeren en Economische Vitaliteit van de binnenstad 20 April 2016 8
Waarom willen winkeliers altijd meer parkeren en gratis parkeren? Omdat ze vaak denken dat de meeste klanten met de auto komen; Omdat ze vaak denken dat automobilisten de beste klanten zijn (een automobilist besteedt meer dan een voetganger of fietser of OV gebruiker); Omdat ze vaak denken dat parkeren gratis is; 9
De mythes rond parkeren en retail 1. Gratis parkeren bestaat 2. No parking, no business 3. Gratis parkeren trekt consumenten 4. Automobilisten besteden meer dan andere klanten 5. De meeste klanten komen met de auto 6. Hogere parkeerkosten leiden tot lagere omzet 10
Rotterdam - binnenstad Modal split bezoekers Rotterdam 2008 2014 AUTO 21.5% 15.5% OPENBAAR VERVOER 26.2% 38.9% FIETS 18.5% 19.1% LOPEN 33.6% 19.4% P+R 5.8% Modal split omzet winkels Rotterdam 2008 2014 AUTO 23.8% 16.5% OPENBAAR VERVOER 16.6% 39.9% FIETS 14.2% 19.5% LOPEN 45.3% 16.7% P+R 5.9% 20 April 2016 11
KSO 2011 Waarom kiezen bezoekers voor een bepaald winkelgebied? Rank Reden Genoemd door 1 dichtst bij huis 60% 2 compleetheid winkelaanbod 3 compleetheid aanbod artikelen 4 parkeermogelijkhed en 5 bereikbaarheid per auto 6 sfeer/uitstraling winkelgebied 7 prijsniveau winkelaanbod 38% 25% 18% 16% 14% 13% 8 parkeertarief 5% 217 winkelgebieden in 158 gemeenten in de Randstad; Meer dan 70,000 telefonische enquêtes; 12
0 0 Regionale Economie, Haven- en Vervoerseconomie (RHV) 5000 Turnover per m² 10000 15000 0 0 5000 ProdTot 10000 15000 AUTO FIETS 0 20 40 60 80 100 Modal Split Car 0 10 20 30 40 50 MSTotFiets LOPEN OV 0 10 20 30 40 50 MSTotlopend 0 10 20 30 40 Modal Split OV
Fun of Functie: Rabobank report 2013 14
Aandeel vervoerwijzekeuze in de weekomzet (naar type winkelcentrum) 77% aandeel LV binnenstad 54% omzet van langzaam verkeer SOAB, 2011
Covariates Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Parking cost, ParCo (dummy variable) Average disposable income per household, Inc (1000 euro) Population density, PopDen (total inhabitant per km^2) Household with people who are older than 80, HH80 (%) Household with children, HHCh (%) Average distance to restaurant, DDRe (km) Average distance to highway, DDHi (km) Average distance to train station, DDTr (km) Interaction 1 (ParCo_Inc) Interaction 2 (ParCo_PopDen) Interaction 3 (ParCo_HH80) Interaction 4 (ParCo_HHCh) Interaction 5 (ParCo_DDHi) Interaction 6 (ParCo_DDTr) Constant Dependent variable: the car share to shopping destinations, CarSh (%) 0,666* (0,276) 0,001 (0,009) 0,835 (0,460) 5,993 (3.211) 0,356 (0,831) 4,361 (3,354) 0,674* (0,276) 0,001 (0,009) 0,864 (0,460) 6,107 (3,212) 0,423 (0,832) 1,547 (3,068) 0,438* (0,190) 0,691 (0,409) 6,993* (2,884) 17,722 (15,067) 0,854* (0,339) 20 April 2016 Figure 4: Results of empirical analysis 16 0,002 (0,009) 0,886 (0,461) 6,262 (3,216) 0,445 (0,833) 0,397 (0,436) 2,867 (4,401) 0,676* (0,276) 0,000 (0,009) 0,867 (0,461) 6,054 (3,214) 0,414 (0,833) 0,001 (0,003) 13,203 (8,638) 0,557* (0,277) 0,001 (0,009) 0,442 (1,586) 6,037 (3,220) 0,354 (0,833) 2,235 (1,988) 23,791 (22,481) 0,688** (0,276) 0,000 (0,009) 0,598 (0,506) 6,193 (3,212) 0,427 (0,832) 0,754 (0,595) 1,308 (8,018) 0,682* (0,276) 0,001 (0,009) 0,873 (0,461) 3,538 (4,605) 0,417 (0,833) 3,979 (5,111) 113,683** 116,618** 103,787** 124,518** 116,242** 78,872** 105,960** 113,315* (25,643) Betaald (25,736) (21,145) parkeren, (27,164) (25,752) autogebruik (13,724) (27,073) en * (26,087) winkelen Witte en Ding (2016) 0,730 (5,518) 0,677* (0,276) 0,000 (0,009) 0,862 (0,461) 6,247 (3,216) 1,046 (1,121) 0,821 (0,991) 112,806** (26,147) Number of observations 1981 1981 2371 1981 1981 1981 1981 1981 1981 P-value: : p<0,10; *: p<0,05; **: p<0,01 All models have the same dependent variable which is the car share to shopping destinations (%). Standard errors are reported in parentheses.
Volkskrant, 26 April 2012 17
AD, 16 apr 2014 18
DvhN, 5 April 2014 19
Metro, 18 maart 2014 20
Experiment gratis parkeren in Ede nov/dec 2013 21
04 juni 2015 20 April 2016 22
De Limburger, 14 jan 2016 20 April 2016 23
Parkeer24, 20 jan 2016 20 April 2016 24
Conclusie mobiliteit - retail De omzet van een winkelgebied is niet gerelateerd aan de modal split van de bezoekers!!!! 20 April 2016 25
Detailhandel Het probleem: Dalende omzetten; Teruglopende winkelpassanten; Leegstand van winkels; De oorzaak: a) Economische crisis: we zitten midden een van de diepste recessies van de afgelopen decennia; b) Internet: het gedrag van de consument is drastisch veranderd; c) Overaanbod aan m 2 retail: te veel gebouwd op het moment dat het het minste nodig was [a+b] 26
AD, 16 apr 2014 27
AD, 11 jan 2014 28
AD, 12 mei 2015 20 April 2016 29
AD, 11 feb 2016 20 April 2016 30
Retailnews, 17 maart 2016 20 April 2016 31
Het besluitvormingsproces van de consument/bezoeker 20 April 2016 32
4-stappen model Hoe neemt de consument/bezoeker de beslissing om een product te kopen/stad te bezoeken? 4-stappen model: 1e stap: de beslissing tussen kopen of niet kopen; 2e stap: de beslissing wat te kopen 3e stap: de beslissing waar het product te kopen; 4e stap: de beslissing hoe naar de winkel te gaan; 20 April 2016 33
Wat beïnvloedt het besluitvormingsproces? 1e stap: kopen of niet kopen? Heb ik iets nodig? Hoe groot is die behoefte? Kan ik het betalen? 2e stap: wat wil ik kopen? Duur of goedkoop? Design of niet? Rood of groen? 20 April 2016 34
Wat beïnvloedt het besluitvormingsproces? 3e stap: Waar zal ik het kopen? Ikea of Gamma? Binnenstad of shopping mall? Fysieke winkel of internet? 4e stap: Hoe ga ik daar naartoe? Auto of fiets? Is het makkelijk te bereiken? Kan ik daar parkeren? Wat kost dat? 20 April 2016 35
AD, 15 juni 2015 20 April 2016 36
AD, 03 Nov 2014 37
Door de bomen het bos niet zien
Bedankt Giuliano Mingardo Erasmus Universiteit Rotterdam mingardo@ese.eur.nl 20 April 2016 39